Tugas Akhir

Komparasi Algoritma C5.0 Dengan Algoritma K-Nearest Neighbo (K-Nn) Dalam Klasifikasi Status Gizi Balita

---

Data mining merupakan suatu teknik untuk menggali informasi dari tumpukan data. Dalam penelitian ini, data mining akan digunakan untuk mengklasifikasikan Status Gizi Balita. Dalam mengklasifikasikan status gizi balita menggunakan indeks antropometri atau pengukuran berdasarkan jenis kelamin, umur, berat badan, tinggi badan dan IMT. Algoritma C5.0 dan k-Nearest Neighbor merupakan algoritma data mining yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan status gizi balita dan untuk menemukan pola yang terdapat dalam kumpulan data status gizi balita. Algoritma C5.0 adalah algoritma klasifikasi dengan sistem decision tree(pohon keputusan) dan untuk k-Nearest Neighbor merupakan teknik data mining dengan mengklasifikasikan suatu data dengan tetangga terdekatnya.
Untuk membantu proses klasifikasi menggunakan tool yang bernama rapidminer. Dengan rapidminer akan diketahui tentang keakurasian serta hasil klasifikasi status gizi balita berupa status sangat kurus, kurus, normal atau gemuk.

Kata Kunci: C5.0, k-Nearest Neighbor, antropometri, RapidMiner

---

Ketersediaan

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

FASTIKOM 820 HER k

Penerbit

Wonosobo : FASTIKOM UNSIQ., 2016

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Algoritma C5.0

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Hermawan

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar