Comparison Performance of C4.5, Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor in Determination Drug Rehabilitation

Islamiyah, None; Afiyah, Anisa Nur; Dengen, Nataniel; Taruk, Medi

doi:10.1109/icsitech46713.2019.8987455

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 7 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Beberapa penelitian sebelumnya pernah menerapkan NBC, CART, RF dan, SVM untuk melakukan klasifikasi. Penelitian [35] menentuan rehabilitasi narkoba dengan algoritma NBC dan KNN menghasilkan NBC sebagai yang terbaik dengan akurasi 80,55%. Selanjutny, penelitian [27] memprediksi penyakit jantung dengan algoritma CART menghasilkan akurasi akurasi prediksi 87%.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19

Rahmadeyan

Mustakim

2023

TEKNOSI

View full text Add to dashboard Cite

Dampak pandemi COVID-19 membuat lembaga pendidikan mengubah metode belajar menjadi pembelajaran jarak jauh secara daring. Banyak perguruan tinggi menyatakan keprihatinannya pada prestasi akademik mahasiswanya selama selama periode tersebut, namun disisi lain terdapat mahasiswa yang merasa puas dan nyaman. Di masa pasca pandemi terjadi transisi bertahap untuk kembali ke pembelajaran tatap muka. Ini dilakukan karena pembelajaran tatap muka dianggap lebih efektif dibandingkan pembelajaran daring. Untuk meningkatkan dan memantau kemajuan prestasi akademik mahasiswa demi menghasilkan lulusan yang berkualitas, maka diperlukan analisis terkait perilaku dan prestasi belajar mahaiswa, salah satunya dengan menggunakan teknik data mining. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola dan faktor yang mempengaruhi prestasi akademik mahasiswa saat dan pasca pandemi COVID-19. Chi-Square dan Mutual Information diterapkan sebagai seleksi fitur untuk menentukan fitur paling berpengaruh pada data. Data dengan fitur optimal akan dilakukan klasifikasi dengan algoritma NBC, CART, RF, dan SVM. Berdasarkan hasil dan analisis yang dilakukan, dapat disimpulkan seleksi fitur efektif dalam meningkatkan kemampuan model dan mempercepat waktu komputasi. Pemodelan dengan 4 algoritma dan 2 metode seleksi fitur menghasilkan CART dengan Chi-Square pada 2 fitur sebagai model terbaik dengan akurasi 89,00%, precision 87,72%, recall 93,57% dan waktu komputasi 0,01814s. Dibandingkan tanpa seleksi fitur, performa CART dengan Chi-Square mengalami peningkatan akurasi sebesar 3% dan waktu komputasi 0,00629s. Chi-Square menjadi seleksi fitur yang efektif pada penelitian ini, yang mana Chi-Square unggul pada rara-rata recall dan waktu komputasi dibandingkan Mutual Information.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19

Rahmadeyan

Mustakim

2023

TEKNOSI

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Comparison Performance of C4.5, Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor in Determination Drug Rehabilitation

Cited by 1 publication

References 7 publications

Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19

Seleksi Fitur pada Supervised Learning: Klasifikasi Prestasi Belajar Mahasiswa Saat dan Pasca Pandemi COVID-19

Contact Info

Product

Resources

About