Academic Journal

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÃVE BAYES

التفاصيل البيبلوغرافية
العنوان: PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI PENGUJIAN KENDARAAN BERMOTOR DENGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÃVE BAYES
المؤلفون: Lazuardy, Fahreza Adams, Homaidi, Ahmad, Lutfi, Ahmad
المصدر: E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika; Vol 19 No 2; 140-154 ; 2656-5676 ; 1858-2109 ; 10.30587/e-link.v19i2
بيانات النشر: Universitas Muhammadiyah Gresik
سنة النشر: 2024
الوصف: Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi pengujian kendaraan bermotor pada algoritma C4.5 dengan Naïve Bayes di Dinas Perhubungan Kabupaten Situbondo. Dataset yang digunakan berjumlah 3.264 record yang dibagi menjadi 2 subset data, data training dan data testing. Atribut yang dianalisis meliputi tahun pembuatan, kepemilikan kendaraan, emisi opasitas timbal, total gaya pengereman, standarisasi klakson, kelayakan ban kendaraan, kekuatan sinar lampu, penyimpangan pancar lampu, dan hasil pengujian. Hasil perbandingan ini menghasilkan dalam algoritma C4.5 memiliki akurasi senilai 99.69% dengan precision 99.68% dan recall 100% untuk kelas “LULUSâ€, serta precision 100% dan recall 90.48% untuk kelas “TIDAK LULUSâ€. Sementara algoritma Naïve Bayes menunjukkan akurasi senilai 99.13% dengan precision 99.59% dan recall 99.51% untuk kelas “LULUS†serta precision 81.82% dan recall 84.38% untuk kelas “TIDAK LULUSâ€. C4.5 lebih unggul mendeteksi kendaraan yang “TIDAK LULUSâ€, sedangkan Naïve Bayes lebih efisien dalam komputasi. Temuan ini menyimpulkan bahwa algoritma C4.5 lebih efektif untuk pola interaksi data yang kompleks, sedangkan Naïve Bayes menawarkan kecepatan komputasi yang lebih tinggi. Pemilihan algoritma harus mempertimbangkan karakteristik dataset dan kebutuhan spesifik dari aplikasi pengujian kendaraan bermotor. Kata Kunci: Data mining, C4.5, Naïve Bayes, Klasifikasi, Pengujian Kendaraan Bermotor, Akurasi.
نوع الوثيقة: article in journal/newspaper
وصف الملف: application/pdf
اللغة: English
Relation: https://journal.umg.ac.id/index.php/e-link/article/view/8113/4601
DOI: 10.30587/e-link.v19i2.8113
الاتاحة: https://journal.umg.ac.id/index.php/e-link/article/view/8113
https://doi.org/10.30587/e-link.v19i2.8113
Rights: Copyright (c) 2024 Fahreza Adams Lazuardy, Ahmad Homaidi, Ahmad Lutfi ; http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
رقم الانضمام: edsbas.FBD4D58F
قاعدة البيانات: BASE
الوصف
DOI:10.30587/e-link.v19i2.8113