Analisa Komparasi Menggunakan 5 Metode Data Mining dalam Klasifikasi Persentase Wanita Sudah menikah di Usia 15-49 yang Memakai Alat KB (Keluarga Berencana) - Melisa Winda Pertiwi; Miftah Farid Adiwisastra; Deddy Supriadi (Universitas Bina Sarana Informatika, 2019)
Program Keluarga Berencana (KB) adalah salahsatu program pemerintah yang sekarang ini banyaksekali digunakan untuk wanita untuk berbagai kebutuhannya. Badan Pengolahan Statistik (BPS)membuat suatu data persentase untuk wanita yang sudah menikah dan sedang menggunakan alat KBsetiap tahunnya (Upated terakhir: 21 Februari 2018). Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkanmodel algoritma yang baik untuk penerapan persentasenya berdasarkan keterangan bahwa setiaptahun dapat mengalami peningkatan/penurunan. Metode data mining yang digunakan adalahklasifikasi, terdiri dari 5 model algoritma yaitu Decision Tree (C4.5), k-Nearest Neighbor (k-NN), LogistisRegression, Naïve Bayes, dan Gradient Boosted Tree, setelah dilakukan uji hasil maka didapat bahwa darikomparasi kelima algoritma tersebut yang menunjukan baik dan akurasinya lebih besar adalah modelalgoritma C45 dengan nilai accuracy 87.50%.