Perbandingan Minat Siswa Smu pada Metode Klasifikasi Menggunakan 5 Algoritma
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Berdasarkan penelitian yang dilakukan disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki nilai acuracy, precision dan recal lebih tinggi dari K-Nearest Neighbor dengan
Dalam penelitian ini, akan dilakukan perbandingan hasil klasifikasi antara algoritma naïve bayes tanpa metode seleksi fitur forward selection, dengan algoritma naïve bayes
Dalam penelitian ini dilakukan perbandingan dari 3 (tiga) algoritma klasifikasi untuk membantu menentukan prediksi siswa penerima beasiswa, yaitu algoritma Naïve
2021 telah melakukan penelitian Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, K – Nearest Neighbor, dan Naïve bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up dengan hasil perbandingan antara
Haisl Perhitungan Performa Algoritma Naïve Bayes + Adaboost Naïve Bayes Naïve Bayes + Adaboost Akurasi 0,946 0,987 Recall 0,995 0,986 Presisi 0,843 0,971 Pada tabel 5 dan
KESIMPULAN Pada tahap evaluasi dihasilkan performa dari pengujian data menggunakan algoritma naïve bayes dan k-nearest neighbor pada analisis sentimen ulasan aplikasi tokopedia di
KESIMPULAN Dari hasil temuan penelitian ini, dapat ditarik kesimpulan bahwa bahwa K-Nearest Neighbor dan metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes
Pada Algoritma Support Vector Machine SVM didapatkan akurasi sebesar 73,89%, Algoritma K-Nearest Neighbor KNN didapatkan akurasi sebesar 50,00% Dan Algoritma Naive Bayes didapatkan
