Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree-J48 dan Lazy-IBK

@article{Rukmana2021AnalisisPK,
  title={Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Na{\"i}ve Bayes, Decision Tree-J48 dan Lazy-IBK},
  author={Indra Januar Rukmana and Arvin Rasheda and Faiz Fathulhuda and Muh Rizky Cahyadi and Fitriyani Fitriyani},
  journal={JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA},
  year={2021},
  url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:238776430}
}
The results show that the J-48 Decision Tree algorithm has the best accuracy, namely 75.6% in the cross-validation test mode for the Breast Cancer dataset and 84.5% for the Thoracic Surgery dataset.

Application of J48 and Naïve Bayes Algorithms to Predict Ream Bookings at PT. Nippon Presisi Teknik

The findings of this study implicate that by using J48 and Naïve Bayes algorithm, company can make informed decisions lead to improved operational efficiency, cost-effective, and resource utilization.

Analisis Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars Dan Decision Tree

The researchers used twitter comments as a data source to conduct a sentiment analysis on the implementation of their Merdeka Belajar - Kampus MerDeka program, and categorized into positive, negative, and neutral classes using the Naïve Bayes method, K-Nearest Neighboars, and Decision Tree.

Application of Advanced Hybrid Models to Identify the Sustainable Financial Management Clients of Long-Term Care Insurance Policy

The rapid growth of the aging population and the rate of disabled people with physical and mental disorders is increasing the demand for long-term care. The decline in family care could lead to

Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes, Nearest Neighbour, dan Decision Tree pada Studi Kasus Pengambilan Keputusan Pemilihan Pola Pakaian

A comparison of the three algorithms on case studies of electoral decision making clothing patterns showed that the decision tree method has the highest level of accuracy than Naive Bayes algorithm and nearest neighbor, reaching 75.6%.

PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES, SVM, DAN DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI SMS SPAM

From the results of the test analysis, it was found that the Naïve Bayes algorithm has a better ability than the SVM algorithm and Decision Tree for classification of SMS spam.

Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Decision Tree untuk Penentuan Risiko Kredit Kepemilikan Mobil

Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree  untuk  Risiko Kredit Kepemilikan Mobil Kredit adalah sarana agar orang atau perusahaan dapat meminjam modal atau uang dan membayarnya

Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner

Data mining merupakan sebuah proses untuk menganalisa sebuah kasus untuk menemukan performa terbaik dari algoritma yang diuji. Salah satu cara untuk mendapatkan informasi atau pola dari kumpulan data

Perbandingan Algoritma Klasifikasi Untuk Penjurusan Siswa SMA

Penentuan jurusan siswa pada tingkat pendidikan sekolah menengah atas pada umumnya menggunakan rekomendasi hasil psikotes, nilai akademik, minat dan bakat siswa. Tidak semua sekolah memiliki data

Optimasi Fitur Menggunakan Backward Elimination Dan Algoritma SVM Untuk Klasifikasi Kanker Payudara

It can be concluded that the method of Support Vector Machine (SVM) is a good algorithm between the algorithms that the author has been testing for breast cancer classification using Dataset WBC ( Wisconsin Breast Cancer ) .

ANALISIS REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN ALGORITMA C4.5

Beasiswa merupakan bantuan biaya pendidikan yang sangat membantu prestasi mahasiswa. Beasiswa yang diberikan antara lain beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (PPA) yang diberikan kepada mahasiswa

Sistem Klasifikasi Pada Penyakit Breast Cancer Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes

Kanker payudara adalah suatu penyakit pada wanita yang dengan nilai angka kematian yang tinggi, sekitar tahun 2016 penyakit tersebut menyebabkan angkat kematian yang tinggi yaitu 9,3 juta angka