Journal of Data Science Theory and Application
Vol. 1 No. 2 (2022): JAsTa

OPTIMALISASI AKURASI DATA MINING DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PSO

Wahyuni Windasari (UNIVERSITAS PUTRA BANGSA)

Article Info

Publish Date
10 Oct 2022

Abstract

Dewasa ini metode klasifikasi data mining telah banyak diterapkan di berbagai bidang. Salah satunya bidang kesehatan. Penelitian ini membandingkan akurasi kinerja dua metode klasifikasi data mining yaitu metode Naïve Bayes dan C4.5 untuk memprediksi tingkat resiko kehamilan berdasarkan faktor resikonya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi algoritma C4.5 lebih baik dibandingkan algoritma Naïve Bayes. Selain itu, penambahan algoritma PSO pada design penelitian juga mampu menaikkan akurasi algoritma C4.5.

Copyrights © 2022




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Journal of Data Science Theory and Application
Website

Abbrev

ijasta

Publisher

Universitas Putra Bangsa Kebumen

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Social Sciences

Description

Journal of Data Science Theory and Application is an open-access scientific journal intended to bring together researchers and practitioners dealing with the general field of computing, including but is not limited to the following topics:Tools and Applications in Data Science, Theoretical in Data ...