PENERAPAN TEKNIK IMPUTASI K-MEANS TERHADAP PERFORMA HASIL KLASIFIKASI ALGORITMA NAÏVE BAYES - Khusaeri, Ahmad (Jurnal Manajamen Informatika Jayakarta, 2025)
Data merupakan salah satu komponen terpenting dalam melakukan sebuah penelitian. Ketersediaan data dapat memudahkan penelitian yang akan dilakukan. Dalam penelitian di berbagai bidang membutuhkan data yang lengkap. Namun kenyataannya adalah selalu ada beberapa komponen data yang tidak lengkap atau dikenal dengan istilah Missing Value. Penyebab terjadinya Missing Value karena informasi tentang objek tidak diberikan, sulit dicari, atau memang informasi tersebut tidak ada. Salah satu proses yang digunakan dalam menentukan serta menetapkan nilai dalam mengganti Missing Value disebut dengan teknik imputasi. Pada Option Test dengan menggunakan k-fold cross validation dengan fold sebesar 10 menghasilkan nilai akurasi tertinggi adalah dengan melakukan penanganan Missing Value dengan menghapus data sebesar 0,985 dengan Missing Value sebesar 10%. Dari total data 136, 2 data salah diprediksi dan 134 data berhasil diprediksi dengan benar. Dari ketiga metode, nilai akurasi paling tinggi sebesar 0,985 dengan penanganan Missing Value dilakukan dengan menghapus data dengan tingkat Missing Value sebesar 10%. Adapun presisi dan Recall sebesar 0,984 dan 0,985. Sedangkan dengan Option Test percetage split menghasilkan pengolahan data dengan penanganan Missing Value dengan menghapus data menghasilkan nilai akurasi tertinggi sebesar 1 dengan nilai Recall dan presisi pun sebesar 1. Dari 44 data, semua data berhasil diprediksi dengan benar. Dari beberapa hasil pengolahan data dari data hasil imputasi menunjukkan bahwa nilai akurasi tertinggi berada pada data hasil penganan Missing Value dengan cara menghapus data.