Identifikasi Data Drifting pada Aplikasi Internet of Things (IoT) - Pujianto Yugopuspito; Alessandro Luiz Kartika; I Made Murwantara (UNIVERSITAS PELITA HARAPAN, 2021)
Seiring dengan perkembangan teknologi sekaligus meningkatnya kebutuhan akan informasi yang aktual dan nyata, aplikasi IoT pun terus dikembangkan dan menjadi marak di tengah masyarakat. Diperlukannya penelitian yang dapat mengevaluasi data stream yang telah ditangkap sensor dan mengidentifikasi penyimpangan data/concept drift. Penelitian ini menghasilkan dua kesimpulan, yaitu hasil pertama adalah pada tahapan evaluasi data, metode SGD Classifier yang memiliki nilai rata-rata tertinggi dibandingkan metode Hoeffding Tree dan Hoeffding Adaptive Tree pada setiap metrik. Hasil kedua adalah pada tahapan pengidentifikasian penyimpangan data/concept drift, metode Adaptive Windowing (ADWIN) lebih banyak mengidentifikasi penyimpangan data/concept drift dibandingkan dengan metode Page-Hinkley.