PERBANDINGAN PERFORMANSI DENGAN METODE CORRELATION BASED FEATURE SELECTION PADA LVQ 2 - SURYA ADITYA GD; IIS AFRIANTY; SUWANTO SANJAYA; RAHMAD ABDILLAH; LESTARI HANDAYANI; FITRI INSANI (Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia, 2023)
Melakukan sebuah penelitian diperlukannya mengidentifikasi sebuah data yang sesuai dengan melakukan sebuah klasifikasi. Pengaruh dalam mendapatkan hasil akurasi yang maksimal dengan menentukan teknik penelitian secara tepat melalui proses klasifikasi. Pada penelitian ini melakukan perbandingan peningkatan performansi akurasi akurasi LVQ 2 dengan mengimplementasikan Correlation Based Feature Selection (CFS) pada dataset bertujuan keakuratan pengambilan data sampel dengan metode klasifikasi. Data parameter tulang tengkorak yang digunakan yaitu data pria dan wanita dengan jumlah data 2524 dan fitur 82. Penelitian LVQ 2 tanpa CFS dengan nilai learning rate (α) = 0.9 dan window 0.2 yang akurasi tertingginya memperoleh sebesar 77.05%, dan menggunakan CFS pada nilai α = 0.9 dan window = 0.3 hasil akurasi tertinggi yaitu 82,51%. Hal ini menunjukkan bahwa LVQ 2 menggunakan CFS sangat direkomendasikan baik dari segi performansi terhadap pada dataset Tengkorak dibandingkan LVQ 2 tanpa menggunakan CFS.