Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Berdasarkan Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System (Smiles) Dengan Metode K-Means Naïve Bayes (Kmnb)
| Main Author: | Masykuroh, Revi Anistia |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/171946/1/Revi%20Anistia%20Masykuroh%20-%20Skripsi%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/171946/ |
| ctrlnum |
171946 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/171946/</relation><title>Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Berdasarkan
Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System
(Smiles) Dengan Metode K-Means Naïve Bayes (Kmnb)</title><creator>Masykuroh, Revi Anistia</creator><subject>001.012 Classification</subject><description>Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki keanekaragaman hayati
(biodiversitas) paling banyak di dunia. Hampir seluruh bagian dari tumbuhan baik
daun, akar, batang, buah, bunga, rimpang, dan biji dapat diambil manfaatnya
untuk kesehatan. Namun pada kenyataannya, pemanfaatan tumbuhan sebagai
obat di Indonesia masih sangat terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan penelitian
lebih lanjut dan berkesinambungan tentang tumbuhan obat atau obat herbal serta
teknologi pengolahan untuk dapat memaksimalkan pemanfaatannya. Pada tahun
1980, David Weininger menemukan suatu notasi kimia untuk memproses
informasi-informasi yang berkaitan dengan kimia modern yang diberi nama
Simplified Molecular Input Line System (SMILES) khusus untuk penggunaan
komputer. Pada penelitian ini digunakan metode gabungan K-Means dan Naïve
Bayes karena metode ini dianggap mampu mengelompokkan data sesuai dengan
kemiripannya dan proses pengklasifikasiannya lebih mudah dipahami.
Berdasarkan hasil pengujian, metode K-Means Naïve Bayes mampu memberikan
nilai rata-rata akurasi sebesar 85,45% dengan rasio data latih 80% dan data uji
20%. Sistem diuji dengan menggunakan pengujian K-Fold Cross Validation dengan
K-Fold sebanyak 10 yang menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 86,66% pada fold
ke-9 dan terendah sebesar 70,37% pada fold ke-1. Rata-rata dari akurasi pengujian
menggunakan K-Fold Cross Validation sebesar 82,6%.</description><date>2019-07-24</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/171946/1/Revi%20Anistia%20Masykuroh%20-%20Skripsi%20%282%29.pdf</identifier><identifier> Masykuroh, Revi Anistia (2019) Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Berdasarkan Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System (Smiles) Dengan Metode K-Means Naïve Bayes (Kmnb). Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FILKOM/2019/490/051905873</relation><recordID>171946</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Masykuroh, Revi Anistia |
| title |
Klasifikasi Fungsi Senyawa Aktif Berdasarkan
Notasi Simplified Molecular Input Line Entry System
(Smiles) Dengan Metode K-Means Naïve Bayes (Kmnb) |
| publishDate |
2019 |
| topic |
001.012 Classification |
| url |
http://repository.ub.ac.id/171946/1/Revi%20Anistia%20Masykuroh%20-%20Skripsi%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/171946/ |
| contents |
Indonesia merupakan negara tropis yang memiliki keanekaragaman hayati
(biodiversitas) paling banyak di dunia. Hampir seluruh bagian dari tumbuhan baik
daun, akar, batang, buah, bunga, rimpang, dan biji dapat diambil manfaatnya
untuk kesehatan. Namun pada kenyataannya, pemanfaatan tumbuhan sebagai
obat di Indonesia masih sangat terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan penelitian
lebih lanjut dan berkesinambungan tentang tumbuhan obat atau obat herbal serta
teknologi pengolahan untuk dapat memaksimalkan pemanfaatannya. Pada tahun
1980, David Weininger menemukan suatu notasi kimia untuk memproses
informasi-informasi yang berkaitan dengan kimia modern yang diberi nama
Simplified Molecular Input Line System (SMILES) khusus untuk penggunaan
komputer. Pada penelitian ini digunakan metode gabungan K-Means dan Naïve
Bayes karena metode ini dianggap mampu mengelompokkan data sesuai dengan
kemiripannya dan proses pengklasifikasiannya lebih mudah dipahami.
Berdasarkan hasil pengujian, metode K-Means Naïve Bayes mampu memberikan
nilai rata-rata akurasi sebesar 85,45% dengan rasio data latih 80% dan data uji
20%. Sistem diuji dengan menggunakan pengujian K-Fold Cross Validation dengan
K-Fold sebanyak 10 yang menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 86,66% pada fold
ke-9 dan terendah sebesar 70,37% pada fold ke-1. Rata-rata dari akurasi pengujian
menggunakan K-Fold Cross Validation sebesar 82,6%. |
| id |
IOS4666.171946 |
| institution |
Universitas Brawijaya |
| affiliation |
mill.onesearch.id fkp2tn.onesearch.id |
| institution_id |
30 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Brawijaya |
| library_id |
480 |
| collection |
Repository Universitas Brawijaya |
| repository_id |
4666 |
| subject_area |
Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia* |
| city |
MALANG |
| province |
JAWA TIMUR |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS4666 |
| first_indexed |
2021-10-28T06:55:53Z |
| last_indexed |
2021-10-28T06:55:53Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1751454114221391872 |
| score |
17.538404 |