PERBANDINGAN METODE NAÃVE BAYES DAN EQUIVALENCE CLASSES DALAM MENENTUKAN STRUKTUR BAYESIAN NETWORK - Yussyafrida Choiriizzati Rochmana; Maftahatul Hakimah; Farida Farida (POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, 2020)
Bayesian Network merupakan model yang termasuk dalam klasifikasi bayes, dimana metode ini mengasumsikan bahwa nilai variabel independen memiliki ketergantungan dengan nilai variabel lain. Bayesian Network memiliki keunggulan yaitu dapat memodelkan hubungan antar variabel dengan menggunakan graf atau semacam penggambaran alur hubungan antar variabel. Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk menentukan struktur bayesian network. Metode pembentukan struktur jaringan Bayesian network pada penelitian ini adalah metode naïve bayes dan equivalence classes. Kedua metode pembentukan struktur ini diterapkan untuk klasifikasi kelayakan peminjaman dana Usaha Kecil Mikro Menengah (UMKM). Pada struktur metode naïve bayes variabel dependen menjadi pusat dari variabel independen sedangkan pada struktur metode equivalence classes setiap variabel memiliki hubungan antar variabel lain. Hasil pengujian dari metode naïve bayes dan equivalence classes dalam pembentukan struktur Bayesian network secara rata-rata adalah metode equivalence classes 79,53% dan naïve bayes 80,93%.