ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE DENGAN ALGORITMA RANDOM TREE UNTUK PROSES PRE PROCESSING DATA TESIS SAIFULLAH 117038036
Teks penuh
Dokumen terkait
Penelitian ini menggunakan algoritma decision tree untuk melakukan prediksi mahasiswa non aktif dengan menggunakan data yang ada pada Universitas Dian Nuswantoro
Pertanyaan yang kemudian mengemuka adalah “Bagaimana tingkat akurasi algoritma decision tree jika dibandingkan dengan algoritma naïve bayes dalam menghasilkan model
Random Forest merupakan pengembangan dari Algoritma C4.5 (decision tree) dengan menggunakan beberapa Decision tree, dimana setiap Decision Tree telah dilakukan training
Pertanyaan yang kemudian mengemuka adalah “Bagaimana tingkat akurasi algoritma decision tree jika dibandingkan dengan algoritma naïve bayes dalam menghasilkan model
2021 telah melakukan penelitian Analisis Perbandingan Algoritma Decision Tree, K – Nearest Neighbor, dan Naïve bayes untuk Prediksi Kesuksesan Start-up dengan hasil perbandingan antara
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah kedua algoritma tersebut dapat digunakan untuk membentuk decision tree, akan tetapi algoritma NBTree memberikan hasil yang
Berdasarkan data yang diperoleh penulis dari bagian akademik Fasilkom, sampai saat ini belum diketahui kriteria model decision tree untuk algoritma dalam melakukan
Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “ANALISA PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES, BACKPROPAGATION, DAN DECISION TREE J48 DALAM KLASIFIKASI STATUS
