Perbandingan Hasil Penggunaan Metode Decision Tree Dan Random Tree Pada Data Training Aplikasi Pencarian Tukang - teguh prasandy; Kartika Nurkhasanah; Meity Puspita Sari; Tria Rahmatul Fazry (Universitas Multimedia Nusantara, 2019)
Adanya data yang melimpah maka untuk mendapatkan data training yang akan digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan menjadi sangat mudah. Data training tersebut biasanya dianalisis untuk menghasilkan pengetahuan baru dan informasi yang lebih bermanfaat menggunakan data mining. Perkembangan aplikasi pelayanan berbasis mobile yang semakin meningkat menyebabkan adanya keinginan untuk membuat aplikasi yang memberikan pelayanan pada masyarakat. Aplikasi ini memanfaatkan pohon keputusan dalam pencarian tukang yang sesuai dengan pelayanan yang diminta oleh pelanggan dan sesuai dengan posisi tukang, dengan memanfaatkan data training dari data transaksi dari transaksi yang telah ada sebagai data awal dalam pembuatan pohon keputusan dan menggunakan data mining sebagai data analisis. Beberapa macam metode yang bisa digunakan untuk pembuatan pohon keputusan diantaranya adalah decision tree dan random tree. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui perbandingan hasil tree antara decision tree dengan random tree dan merekomendasikan metode tree yang sesuai dengan aplikasi pencarian tukang. Decision tree memiliki parameter dan lebih kemungkinan lebih banyak dibandingkan random tree serta memiliki value 67% untuk max depth sebesar 20, memiliki value 77% untuk confidence sebesar 0,25 dan memiliki 71% untuk minimal gain 0,1. Sedangkan untuk random tree tidak memiliki value tersebut, sehingga decision tree lebih direkomendasikan untuk aplikasi pencarian tukang