Komparasi Algoritma C4.5, Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah
| Penulis |
|---|
Dosen:
Eksternal:
|
| Tanggal Terbit |
| 01 April 2017 |
| Kategori |
| Jurnal Nasional Terakreditasi [SINTA 4] |
| Penerbit |
| Jurnal Informatika |
| Kota / Negara |
| Jakarta / Indonesia |
| Volume |
| Vol 4, No 1 |
| Halaman |
| 21-31 |
| ISSN |
| 2355-6579 |
| E-ISSN |
| 2528-2247 |
| URL |
| https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1002 |
| Abstrak |
| Penentuan jenis tanah pada kedalaman tertentu untuk kebutuhan perencanaan pembangunan perumahan dilakukan berdasarkan data Cone Penetration Test. Tujuan penelitian ini untuk mengkomparasi Algoritma C4.5, Naive Bayes, and Neural Network sehingga ditemukan pemodelan yang terbaik untuk mengklasifikasikan tanah. Hasil dari penelitian ini didapatkan algoritma terbaik yaitu Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 dalam klasifikasi dua kelas mencapai akurasi 98,45% dan AUC 0,981. Dalam klasifikasi tiga kelas C4.5 juga mencapai akurasi tertinggi (93,21%), demikian juga pada klasifikasi tujuh kelas (83,40%). Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa Algoritma C 4.5 dapat dijadikan pilihan dalam mengklasifikasi tanah untuk pembangunan perumahan. |
