Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Vol. 2 No. 2 (2018): Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Oktober 2018

PENGGUNAAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MENGKLASIFIKASI DAN MEMPREDIKSI ANGKUTAN UDARA JENIS PENERBANGAN DOMESTIK DAN PENERBANGAN INTERNASIONAL DI BANDA ACEH

Fachrurrazi, Sayed (Unknown)
Burhanuddin, Burhanuddin (Unknown)



Article Info

Publish Date
02 Nov 2018

Abstract

Penelitian ini menyajikan analisis performansi Support Vector Machine(SVM) dengan 11 variabel bebas dan 1 variabel terikat. Metode SVMdengan data training (75%) dan data testing (25%) yang digunakan pada pengklasifikasian data Penerbangan domestic dan data penerbanganinternasional untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkandua buah kelas. Hasilnya terdapat 4 support vector memberikan informasiyang dibutuhkan untuk menyakinkan bahwa metode SVM bias sebagaiclassifier dan dapat memprediksi keakuratan model dengan menggunakankurva Receiver Operating Characteristic (ROC) untuk melihat akurasi modelterbaik. mencapai 84,31%. Kata Kunci: Klasifikasi, Metode Support Vector Machine (SVM), Receiver Operating Characteristic (ROC) 

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

sisfo

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Library & Information Science Mechanical Engineering

Description

Jurnal Sistem Informasi Merupakan bidang keilmuan sistem informasi dan teknologi informasi dengan memuat artikel ilmiah penelitian murni dan terapan serta ulasan mengenai metode dan perkembangan teori, serta ilmu-ilmu terapan yang terkait dengan teknologi informasi serta informatika.Jurnal Sistem ...