Fiscall Saktiyana Aditama, 4611416063 (2021) OPTIMASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DENGAN MENERAPKAN DISCRETIZATION DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK DIAGNOSIS BREAST CANCER DISEASE. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

PDF - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan dibidang teknologi informasi pada masa sekarang berkembang sangat cepat sehingga menyebabkan terkumpulnya data dalam jumlah yang besar. Manusia membutuhkan suatu proses yang digunakan untuk membantu menganalisa data dan mengolahnya menjadi sesuatu dengan pendekatan matematis dan proses tersebut adalah data mining. Naïve Bayes merupakan algoritma yang sering digunakan dalam data mining. Untuk meningkatkan akurasi, algoritma Naïve Bayes dapat ditambahkan dengan feature selection yaitu Particle Swarm Optimization. Penelitian bertujuan untuk mengetahui bagaimana penerapan Discretization dan Particle Swarm Optimization pada algoritma Naïve Bayes untuk diagnosis Breast Cancer Disease dan mengetahui peningkatan akurasinya. Data Breast Cancer Disease yang digunakan diambil dari UCI Machine Learning Repository. Breast Cancer Disease menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi tertinggi fold ke 2 sebesar 83.33%, akurasi terendah pada fold ke 9 sebesar 18.18%, dan rata-rata akurasi sebesar 54.77%. Hasil akurasi tersebut kemudian ditingkatkan lagi dengan penambahan preprocessing dan Particle Swarm Optimization. Discretization digunakan untuk melakukan preprocessing data pada penelitian. Data tersebut kemudian dilakukan klasifikasi dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang digabungkan dengan Particle Swarm Optimization. Confusion matrix digunakan untuk menampilkan hasil klasifikasi dan diperoleh akurasi tertinggi fold ke 2 sebesar 91.67%, akurasi terendah pada fold ke 3 sebesar 41.67%, dan rata-rata akurasi sebesar 66.59%. Penerapan preprocessing Discretization dan feature selection Particle Swarm Optimization mampu meningkatkan akurasi dari diagnosis Breast Cancer Disease sebesar 8,34%.

Actions (login required)

View Item