Optimasi Algoritme Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Gempa Bumi di Indonesia Berdasarkan Hiposentrum - Rastri Prathivi (Universitas Amikom Purwokerto, 2020)
Abstract: The Hiposentrum or epicentre is the source of an earthquake which is at a certain depth on earth. The classification of earthquake powers based on the depth of Hiposentrum needed to examine the potential earthquake powers spread in Indonesian territory. The results of the classification process often experience problems, namely inaccuracy in classification. To solve that problem, then algorithms optimising classification must be increased. This research uses the Naïve Bayes algorithm, which is optimized using the Adaboost algorithm. Evaluation of the results of the optimized classification algorithm is needed to determine the level of accuracy using prescriptions and recall. In this study, the object of research is earthquake data in Indonesia which will be used as training data and testing data. The average accuracy of the Naïve Bayes algorithm is 72.3%, and the Naïve Bayes and Adaboost algorithm is 85.3%.Abstrak: Hiposentrum atau pusat gempa merupakan sumber gempa yang terdapat pada kedalaman tertentu di bumi. Klasifikasi kekuatan gempa berdasarkan kedalaman hiposentrum diperlukan untuk mengetahui potensi kekuatan gempa yang tersebar di wilayah Indonesia. Hasil dari proses klasifikasi seringkali mengalami masalah yaitu ketidaktepatan dalam klasifikasi. Untuk mengatasi masalah tersebut maka algoritme klasifikasi perlu ditingkatkan optimasinya. Penelitian ini menggunakan algoritme Naive Bayes yang dioptimasi menggunakan algoritme Adaboost. Evaluasi terhadap hasil dari algoritme klasifikasi yang telah dioptimasi diperlukan untuk mengetahui tingkat akurasi menggunakan presicion dan recall. Dalam penelitian ini objek penelitian berupa data gempa bumi di Indonesia yang akan digunakan sebagai data training dan data testing. Hasil rata - rata akurasi algoritme Naïve Bayes sebesar 72,3% dan algoritme Naïve Bayes dan Adaboost sebesar 85,3%.