Komparasi Metode K-Nearest Neighbors (K-NN) dengan Support Vector Machine (SVM) Untuk Klasifikasi Status Kualitas Air
| Main Author: | Vidiastanta, Icha Gusti |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/180499/1/Icha%20Gusti%20Vidiastanta%20%282%29.pdf http://repository.ub.ac.id/180499/ |
Daftar Isi:
- Klasifikasi status kualitas air untuk masyarakat dibagi menjadi 2 kelas yaitu yang memenuhi standar dan tidak memenuhi standar untuk dikonsumsi. Bidang penelitian klasifikasi objek telah banyak dilakukan, sehingga memungkinkan diciptakan teknologi dalam bidang klasifikasi objek dengan akurasi tinggi. Terdapat banyak metode klasifikasi, dalam penelitian ini membahas komparasi antara algoritme K-Nearest-Neighbors (KNN) dengan Support vector machine (SVM). Dilakukan penelitian terhadap variabel - variabel dalam algoritme knn dan svm untuk menentukan variabel terbaik dalam melakukan klasifikasi. Pengujian dilakukan dengan metode K-Fold dengan nilai K = 5 terhadap sebuah dataset status kualitas air. Pengujian yang dilakukan mendapatkan nilai parameter optimal KNN dengan K = 7 dan SVM dengan nilai iterasi maksimal = 300, nilai