Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Water Potability dengan Imputation dan Deletion sebagai Proses Penanganan Missing Data

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

Text

Implementasi K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Water Potability dengan Imputation dan Deletion sebagai Proses Penanganan Missing Data

Rizky Ramadhan - Nama Orang;

Data merupakan kumpulan dari informasi yang terdiri dari fakta-fakta yang belum diolah.
Data perlu diolah menggunakan suatu metode, salah satu metode yang dapat mengolah data
adalah data mining. Data mining dapat menghasilkan suatu informasi yang bermanfaat
namun dibutuhkan kelengkapan data. Ketidaklengkapan data (missing data) disebabkan oleh
banyak hal, seperti kesalahan manusia, kesalahpahaman, dan kerusakan sensor. Missing data
dapat menyebabkan berkurangnya kinerja dari sebuah model. Untuk menanggulangi missing
data dalam dataset diperlukan suatu metode. Salah satu metode yang dapat menanggulangi
missing data adalah dilakukan imputation (imputasi) pemberian nilai mean dan median.
Selain metode imputasi dapat juga menggunakan metode deletion (penghapusan data). Pada
penelitian ini menggunakan model klasifikasi K-Nearest Neighbor guna mengelompokan
data berdasarkan jarak data uji terhadap data latih, dengan mencari data berdasarkan
tetangga terdekat. Model K-Nearest Neighbor mengolah data yang dibagi oleh K-Fold Cross
Validation sehingga menjadi data latih dan data uji. Pada penelitian ini menggunakan dataset
water potability, yang berjumlah 3276 data. Hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi
tertinggi sebesar 0.63 yang didapatkan pada saat penanganan missing data menggunakan
deletion.
Kata Kunci: Klasifikasi, Imputasi, Penghapusan Data, Water Potability, Missing data

Ketersediaan — Fakultas Sains dan Matematika

Perpustakaan FSM Undip 1037/F/2022

1037F2022

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri: -
No. Panggil: 1037/F/2022
Penerbit: SEMARANG : Departemen Ilmu Komputer / Informatika., 2022
Deskripsi Fisik: -
Bahasa: Indonesia
ISBN/ISSN: -
Klasifikasi: NONE
Tipe Isi: -
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Edisi: -
Subjek: -
Info Detail Spesifik: -
Pernyataan Tanggungjawab: Rizky Ramadhan / Nurdin Bahtiar,S.Si,M.T/ Fajar Agung Nugroho,S.Kom,M.Cs.

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas

Tidak Ada Data

Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar