PERBANDINGAN EFEKTIFITAS ALGORITMA DECISSION TREE, NAÏVE BAYES, K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM MELAKUKAN KLASIFIKASI - Ervin Susanto Gulo; Christnatalis -; Yosafat Ricardo Gulo; Sarinova Florina Marbun (JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP), 2022)
Klasfikasi merupakan kasus yang sering diangkat menjadi judul penelitian dikarenakan banyaknya metodeyang bisa melakukan klasifikasi. Adapun beberapa metode yang bisa melakukan klasifikasi adalah metodeDecission Tree, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Metode-metode tersebutmemiliki kelebihan dan kekurangannya tersendiri, oleh karena itu setiap metode menghasilkan nilai akurasiyang berbeda-beda. Dari 40 data jurnal penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya didapatkan hasil berupametode Support Vector Machine mendapatkan nilai rata-rata akurasi 86,61% dan menjadi metode dengannilai akurasi tertinggi dibandingkan ketiga metode lainnya. Metode Naïve Bayes mendapatkan nilai hasilrata-rata akurasi sebesar 73% dan menjadi metode dengan nilai akurasi terendah dibandingkan ketigametode lainnya