Model Klasifikasi Kelayakan Kredit Koperasi Karyawan dengan Algoritma Decision Tree
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Aplikasi Data Mining Menggunakan Metode Decision Tree Untuk Evaluasi Kinerja Motor Servo dengan Algoritma C4.5..
Selain itu Penelitian tentang algoritma tersebut sebelumnya juga pernah dilakukan oleh Lilis Setyowati dengan menggunakan algoritma decision tree C4.5,ada penelitian
Hasil dari penelitian dari permasalahan yang dikembangkan dapat disimpulkan bahwa pengimplementasian metode desicion tree terhadap data nasabah kredit Koperasi
Pertanyaan yang kemudian mengemuka adalah “Bagaimana tingkat akurasi algoritma decision tree jika dibandingkan dengan algoritma naïve bayes dalam menghasilkan model
akan dilakukan proses pengujian cross validation dan split validation dalam rapidMiner, yang dengan melakukan permodelan dengan metode decision Tree C4.5, selanjutnya
Pertanyaan yang kemudian mengemuka adalah “Bagaimana tingkat akurasi algoritma decision tree jika dibandingkan dengan algoritma naïve bayes dalam menghasilkan model
Sistem penentuan objek posisi dalam ruangan menggunakan algoritma Decision Tree memiliki tingkat akurasi keseluruhan yang tidak terlalu baik akan tetapi dengan
Hasil ini menunjukan algoritma Decision Tree memiliki keakuratan lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes sehingga algoritma Decision Tree merupakan teknik yang tepat
