Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan Information Gain Ratio untuk Menangani Dataset Berdimensi Tinggi - Al karomi, M. Adib; Ivandari, Ivandari (IC Tech: Majalah Ilmiah, 2019)
Perkembangan ilmu komputer sekarang memungkinkan adanya pencatatan semua proses bisnis di segala bidang  dengan  media  penyimpanan  yang  besar.  Data  di  bidang  atronomi,  kesehatan,  ekonomi, pemerintahan  dan  sebagainya  banyak  tercatat  dan  semakin  banyak  dari  tahun  ke  tahun.  Data  mining merupakan  ilmu  yang  dapat  mengolah  data  menjadi  sebuah  representasi  pengetahuan  dengan menggunakan beberapa metode atau algoritma matematis. Salah satu fungsi utama data mining adalah klasifikasi.  Dalam  proses  klasifikasi  semua  data  lama  digunakan  sebagai  data  pembelajaran  untuk menyimpulkan data baru yang belum sepenuhnya diketahui. Data yang sebelumnya tidak memiliki makna dapat menjadi sebuah pengetahuan baru dengan menggunakan klasifikasi data mining. Banyak algoritma yang  dapat  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Salah  satu  algoritma  yang  terbukti  baik  untuk  proses klasifikasi data berdimensi tinggi adalah naïve bayes. Dalam data berdimensi tinggi banyaknya atribut data dapat mempengaruhi hasil klasifikasi. Banyaknya atribut data yang relevan dapat meningkatkan performa algoritma.  Sedangkan  banyaknya  atribut  data  yang  tidak  relevan  dapat  menurunkan  tingkat  akurasi sebuah algoritma. Dari hasil penelitian ini diketahui bahwa seleksi fitur information gain dapat meningkatkan performa klasifikasi naive bayes.