Penerapan Algoritma Fuzzy k-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penyakit Kelainan Tulang Belakang Berdasarkan Vertebral Column Dataset

Yuistiyanto, Adi (2016) Penerapan Algoritma Fuzzy k-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Penyakit Kelainan Tulang Belakang Berdasarkan Vertebral Column Dataset. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan algoritma FKNN (Fuzzy K-Nearest Neighbor) untuk klasifikasi penyakit kelainan tulang belakang. Sistem yang akan dibangun menggunakan data pasien penderita kelainan tulang belakang yang diambil dari UCI Machine Learning Repository yang diambil pada tahun 2011. Algoritma Fk-NN adalah algoritma yang memberikan nilai keanggotaan kelas pada vektor sampel dan bukan menempatkan vektor pada kelas tertentu. Pengujian ini dilakukan terhadap 6 macam data latih yaitu 60, 90, 150, 210, 270, dan 280 data dengan data uji sebanyak 30 data. Hasil dari pengujian ini untuk mengetahui pengaruh data latih, nilai k, sebaran kelas, serta mengetahui tingkat akurasi dari sistem ini. Dari hasil penelitian didapatkan akurasi sebesar 83.3% dengan data latih sebanyak 60 buah dan k = 5, terhadap nilai k dihasilkan akurasi tertinggi sebesar 83.3% pada k = 5 dengan data latih sebanyak 60 buah, terhadap sebaran data 1 sebesar 60%, sebaran data 2 sebesar 76.6%, dan sebaran data 3 paling besar didapatkan 36.6% dengan data latih sebanyak 60 buah.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Identification Number: SKR/FTIK/2016/40/051601358
Subjects: 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User: Budi Wahyono Wahyono
Date Deposited: 23 Feb 2016 14:41
Last Modified: 21 Oct 2021 15:02
URI: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/146959
[thumbnail of Adi_Yuistiyanto_(0910963001).pdf]
Preview
Text
Adi_Yuistiyanto_(0910963001).pdf

Download (4MB) | Preview

Actions (login required)

View Item View Item