Seleksi Fitur Information Gain Untuk Klasifikasi Kualitas Susu Sapi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes - Ali, Fauzi Wardah; Sumarjaya, I Wayan; Kencana, Eka N. (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2025)
Kemajuan dalam komputasi modern, khususnya klasifikasi, telah membantu manusia dalam mengklasifikasikan berbagai tugas yang memakan waktu dan komputasi yang mahal, salah satunya adalah klasifikasi kualitas susu sapi. Pengklasifikasian ini penting dilakukan untuk mengurangi kemungkinan beredarnya susu dengan kualitas buruk di masyarakat. Data pada penelitian ini terdiri dari 429 susu kualitas rendah, 374 susu kualitas menengah, dan 256 susu kualitas tinggi. Penelitian ini menguji performa algoritma klarifikasi K-nearest neighbor dan naïve Bayes dengan menggunakan teknik seleksi fitur information gain dan tanpa seleksi fitur information gain. Hasil penelitian ini menunjukkan performa KNN mengalami peningkatan rata-rata akurasi sebesar 1,04 persen dengan perhitungan jarak Euclid dan 0,92 persen dengan perhitungan jarak Manhattan ketika menggunakan lima fitur. Sedangkan performa naïve Bayes mengalami penurunan akurasi sebesar 3,48 persen. Perlakuan yang berbeda tersebut memiliki perbedaan akurasi yang signifikan.