PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK KLASIFIKASI BANTUAN RUMAH SEHAT - Irawan Ibrahim; Hilmansyah Gani; Rizal Lamusu; Yulan Humolungo (Jurnal Ilmu Komputer (JUIK), 2022)
Klasifikasi adalah sebuah teknik untuk menentukan keanggotaan kelompok berdasarkan data-data yang sudah ada. Penentuan pemilihan penerima bantuan rumah sehat hanya di putuskan melalui forum musyawarah desa sehingga membutuhkan ketelitian dalam pemenuhan kriteria dan syarat penerima bantuan rumah sehat. Pada pengumpulan data, data yang didapatkan memiliki 11 kriteria di antaranya yaitu nama kepala keluarga, pekerjaan, usia pernikahan status perkawinan, jumlah anggota keluarga, status kepemilikan tanah, atap, langit-langit, lantai, dinding dan jamban. Tahap pengujian menggunakan 114 record data. Keakurasian dari hasil uji coba menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan C4.5 ditinjau dari dua parameter yaitu X-Validation dan jumlah data training. Nilai keakurasian hasil klasifikasi yang ditinjau dari parameter Algoritma C4.5 mendapatkan nilai akurasi yang tertinggi dengan tingkat akurasi 96.51% dibandingkan dengan Algoritma Naïve Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 95,61%.