ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA MLPCLASSIFIER DAN DECISION TREE CLASSIFICATION PADA SISTEM INSPEKSI ALAT KESEHATAN - Maulana Al-Fakih, Mukhlis; Lammada, Ibrahim (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Teknik pemeriksaan manual melibatkan penggunaan mekanisme push button, sedangkan pendekatan otomatis menggunakan Smart Camera untuk melakukan pemeriksaan kualitas pada alat suntik. Namun demikian, beberapa produk jarum suntik berukuran sangat kecil sehingga menyulitkan pemeriksaan manual. Tidak diragukan lagi, korporasi menginginkan produknya bebas dari cacat apa pun. Klasifikasi merupakan suatu bentuk analisis data yang membantu individu dalam menentukan label kelas dari sampel yang ingin diklasifikasi. Klasifikasi adalah suatu supervised learning yang bertujuan untuk mengidentifikasi korelasi antara kualitas masukan dan atribut tujuan. Tujuan utama klasifikasi adalah untuk meningkatkan ketergantungan hasil yang diperoleh dari data. Temuan evaluasi model menunjukkan bahwa metode MLPClassifier memperoleh nilai akurasi sebesar 0,9506, sedangkan algoritma Decision Tree Classification memperoleh nilai akurasi sebesar 0,8827. Akibatnya, algoritma MLPClassifier menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan Decision Tree Classification. Untuk meningkatkan performa model, disarankan untuk menyempurnakan parameter selama langkah pelatihan penelitian, sehingga menghasilkan keluaran model yang lebih baik.