Optimasi Naive Bayes Dengan Pemilihan Fitur Dan Pembobotan Gain Ratio
Journal: Lontar Komputer (Vol.7, No. 1)Publication Date: 2016-04-27
Authors : Socrates Adi guna; Afrizal Laksita Akbar; Mohammad Sonhaji Akbar; Agus Zainal Arifin; Darlis Herumurti;
Page : 697-705
Keywords : Data Mining; Naïve Bayes; Weighted Naïve Bayes; Gain Ratio; Pemilihan Fitur;
Abstract
Naïve Bayes merupakan salah satu metode data mining yang umum digunakan dalam klasifikasi dokumen berbasis text. Kelebihan dari metode ini adalah algoritma yang sederhana dengan kompleksitas perhitungan yang rendah. Akan tetapi, pada metode Naïve Bayes terdapat kelemahan dimana sifat independensi dari fitur Naïve Bayes tidak dapat selalu diterapkan sehingga akan berpengaruh pada tingkat akurasi perhitungan. Maka dari itu, metode Naïve Bayes perlu dioptimasi dengan cara pemberian bobot mengunakan Gain Ratio. Namun, pemberian bobot pada Naïve Bayes menimbulkan permasalahan pada penghitungan probabilitas setiap dokumen, dimana fitur yang tidak merepresentasikan kelas yang diuji banyak muncul sehingga terjadi kesalahan klasifikasi. Oleh karena itu, pembobotan Naïve Bayes masih belum optimal. Paper ini mengusulkan optimasi metode Naïve Bayes mengunakan pembobotan Gain Ratio yang ditambahkan dengan metode pemilihan fitur pada kasus klasifikasi teks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa optimasi metode Naïve Bayes menggunakan pemilihan fitur dan pembobotan menghasilkan akurasi sebesar 94%.
Other Latest Articles
- ROLE OF CORPORATE BLOGS IN BRANDING- A CASE STUDY
- CHALLENGES OF WOMEN TRAFFIC POLICE OF BARODA CITY- A RESEARCH INQUIRY
- A VIEW ON WOMEN MICROFINANCE BENEFICIARIES OF ASSAM
- Deteksi Sepsis pada Bayi Menggunakan Metode Dempster-Shafer
- Pembuatan Aplikasi Catalog 3D Desain Rumah Sebagai Sarana Promosi Dengan Menggunakan Unity 3D
Last modified: 2016-06-20 17:44:30