Skripsi

Uji empirik pengaruh diskretisasi berbasis entropi pada kinerja klasifikasi algoritma decision tree / Norma Alfina Sari

Abstrak
Penelitian ini melakukan eksperimen berupa membandingkan kinerja diskretisasi terhadap algoritma Decision Tree. Dalam analisis pemodelan data menggunakan algoritma Decision Tree sering dijumpai dataset yang memiliki atribut numerik. Meskipun Decision Tree merupakan alat yang kuat untuk pengambilan keputusan dan prediksi penggunaannya pada data numerik dapat menimbulkan beberapa tantangan. Selain itu data numerik yang tidak diolah dengan baik dapat mengakibatkan overfitting di mana model Decisoon Tree menjadi terlalu rumit dan kurang mampu melakukan generalisasi pada data baru sehingga diusulkan penggunaan teknik diskretisasi untuk mengatasi masalah pengolahan data numerik dengan algoritma Decision Tree. Sebuah studi empiris memberikan bukti nyata mengenai dampak transformasi ini pada model Pohon Keputusan yang memandu para praktisi dalam membuat keputusan yang tepat selama fase pra-pemrosesan. Ketika kumpulan data menjadi lebih kompleks memahami bagaimana diskretisasi data berinteraksi dengan model Pohon Keputusan menjadi semakin penting. Penelitian empiris dapat mengungkap hubungan yang berbeda antara metode diskretisasi dan kinerja pohon keputusan membantu praktisi memilih strategi yang paling efektif untuk jenis data dan aplikasi tertentu. Studi ini mengadakan eksperimen uji empiris terhadap efektivitas teknik diskretisasi data dalam algoritma Decision Tree dengan menggunakan 117 dataset. Proses penelitian ini melibatkan langkah-langkah pengumpulan data pra-pemrosesan pemrosesan dan evaluasi. Hasil penelitian diperoleh melalui penggunaan uji-t berpasangan dengan mempertimbangkan parameter kriteria seperti gain ratio akurasi indeks gini dan information gain. Temuan dari pengujian ini menunjukkan nilai p sebesar 0 0496 menunjukkan adanya perbedaan kinerja yang signifikan antara kedua teknik Decision Tree tersebut. Tanpa diskretisasi Decision Tree memiliki rata-rata akurasi sebesar 0 8177 sedangkan dengan diskretisasi rata-rata akurasinya meningkat menjadi 0 8230.

Informasi Detail

DDC

SKRIPSI DIGITAL

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2024.

Deskripsi Fisik

xii, 41 hlm. : ilus.

Bahasa

Indonesia

No Reg

1650/RS/24

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2024

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER - DECISION TREE
2. TEKNIK INFORMATIKA
3. COMPUTER ALGORITHM - DECISION TREE

Pembimbing

1. Utomo Pujianto, S.Kom, M.Kom

Lampiran Berkas