Salim, Abdurrahman (2017) Pengoptimalan Naive Bayes Dan Regresi Logistik Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Data Klasifikasi. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1315201015_master_thesis.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview |
Abstract
Klasifikasi pada data dalam jumlah banyak dan dengan fitur atau atribut yang beragam sering membuat hasil akurasi menjadi rendah. Untuk itu diperlukan metode yang dapat menangani pada data dengan jenis beragam tersebut. Metode yang dapat menangani masalah tersebut adalah metode Naïve Bayes dan Regresi Logistik. Metode Naïve Bayes merupakan salah satu metode data mining yang dapat mengatasi masalah data klasifikasi. Sedangkan regresi logistik merupakan salah satu metode klasifikasi, jika variabel respon tersebut bersifat biner dan terdapat banyak variabel prediktor berupa gabungan katagori dan kontinu. Metode Naive Bayes dan Regresi Logistik ini membutuhkan tahapan seleksi variabel Independen dalam meningkatkan keakurasian model dari Naive Bayes dan Regresi Logistik. Sehingga dibutuhkan metode yang bagus dalam memperbaiki kekurangan tersebut yaitu Genetic Algorithm (GA). Metode ini merupakan metode iteratif untuk mendapatkan global optimum. Hasil ketepatan klasifikasi dari Regresi Logistik Biner dan Naive Bayes pada kasus data septictank di wilayah Surabaya Timur dengan 11 variabel independen dan variabel dependennya berbentuk biner menghasilkan Naive Bayes lebih tinggi dibandingkan dengan Regresi Logistik dengan akurasi Naive Bayes sebesar 72.73 %, sedangkan Regresi Logistik Biner dengan akurasi sebesar 54.55 %. Namun ketika diseleksi dengan GA, hasil akurasi dari Naive Bayes dan Regresi Logistik Biner memiliki ketepatan klasifikasi yang sama yaitu 90.91 %.
============================================================================================================
Classification on large of data, and with a variety of features or attributes often makes the law accuracy. It required a method that has immunity in such diverse data types. The method can deal with the problem are Naïve Bayes method and Logistic Regression method. Naïve Bayes method is one of data mining that can be overcome the problem of data mining. While Logistic Regression is one of classification method, if response variable has binary characteristic and there are many predictor variable such as combination of category and continue. Method of Naive Bayes and Logistic Regression requires a stage selection independent variable in improving model accuration of Naive Bayes and Logistic Regression. So it takes a good method in fixing the deficiency is Genetic Algorithm (GA). This method is an iterative method to get global optimum. The results of the classification accuracy of Naive Bayes and Logistic Regression in the case of septictank data in East Surabaya with 11 independent variables and binary dependent variable is Naive Bayes higher than Logistic Regression with Naive Bayes accuracy of 72.73%, and Logiatic Regression accuracy of 54.55%. However when selected with GA, the accuracy of Naive Bayes and Binary Logistic Regression has the same classification accuracy of 90.91%.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Genetic Algorithm (GA), Naïve Bayes, Regresi Logistik, Klasifikasi. |
| Subjects: | H Social Sciences > HA Statistics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Abdurrahman Salim Abdurrahman Salim |
| Date Deposited: | 15 Aug 2017 04:18 |
| Last Modified: | 05 Mar 2019 06:51 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/43322 |
Actions (login required)
 |
View Item |