• Tidak ada hasil yang ditemukan

DIAGNOSA KERUSAKAN BEARING MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "DIAGNOSA KERUSAKAN BEARING MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)"

Copied!
1
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 1 Halaman )

Teks penuh

(1)

68 BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

Naïve Bayes Classifier sangat bagus digunakan untuk mendiagnosis kerusakan bearing. DenganmenggunakanmetodeklasifikasiNaïve BayesdandikombinasidenganpenggunaanmetodePCA (Principal Component Analysis)padapenelitianinidapatdiperolehtingkat akurasi yang mencapai 100%.

PCAselaindigunakanuntukmengurangidimensi data

denganmempertahankansebanyakmungkininformasidari dataset yang asli, juga

bergunauntuk mendapatkan proses klasifikasi yang lebih efisien dan lebih cepat.

5.2 Saran

Saran agar

penelitianinidapatlebihbaikadalahperlunyadilakukanpengembangansistem yang

real time (online)

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 1 Halaman - 11.12 KB )

Dokumen terkait

Kata kunci: klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, korelasi,

Sehingga terbukti bahwa Correlated- Naïve Bayes Classifier atau algoritma Naïve Bayes Classifier yang sudah dimodifikasi dengan memperhitungkan nilai korelasi setiap

Metoda Naïve Bayes Classifier dan Penggunaannya pada Klasifikasi Dokumen

Aplikasi nyata yang sangat popular dari penggunaan metoda Naïve Bayes classifier untuk klasifikasi dokumen dalam bidang teknologi informasi adalah penyaringan

Pemanfaatan Metode Naïve Bayes Classifier dalam Pembuatan Sistem Pakar untuk Diagnosa Penyakit Kelamin

Data yang digunakan untuk penelitian terdiri dari 4 penyakit kelamin pada perempuan dengan 10 gejala.. System pakar yang dibuat menggunakan metode Naïve

SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT EPILEPSI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve bayes classifier pada aplikasi sistem pakar yang dapat mendiagnosis penyakit epilepsi.. Dari data pasien,

Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Alasan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier adalah karena metode Naïve Bayes Classifier merupakan penyederhanaan dari teorema Bayes.Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian ini

KLASIFIKASI BAHAN PUSTAKA BERDASARKAN DEWEY DECIMAL CLASSIFICATION DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Dari hasil penelitian klasifikasi bahan pustaka berdasarkan DDC dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes

Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Alasan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier adalah karena metode Naïve Bayes Classifier merupakan penyederhanaan dari teorema Bayes.Variabel yang dibutuhkan dalam penelitian ini

PEMBOBOTAN KORELASI PADA NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Sehingga terbukti bahwa Correlated- Naïve Bayes Classifier atau algoritma Naïve Bayes Classifier yang sudah dimodifikasi dengan memperhitungkan nilai korelasi setiap