Optimasi Metode K-Nearest Neighbours dengan Backward Elimination Menggunakan Dataset Software Effort Estimation

Wawan Nugroho

Abstract


Klasifikasi banyak digunakan untuk menentukan keputusan sesuai pengetahuan baru yang didapat dari pengolahan data lampau menggunakan perhitungan suatu algoritma. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini  metode eksperimental adapun tahapan metode tersebut pesiapan dataset, preprosesing, seleksi fitur kemudian evauasi model dengan RMSE dan AE. K-Nearest Neighbor merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk klasifiksi dan juga prediksi yang menggunakan metode supervised learning. Algoritma K-Nearest Neighbor memiliki keunggulan pelatihan yang sangat cepat, sederhana dan mudah dipahami, K-Nearest Neighbor juga memiliki kekurangan dalam menentukan nilai K dan pemilihan atribut terbaik. Untuk megoptimalkan algorittma K-Nearest Neighbor digunakan seleksi fitur Backward Elimination, memiliki fungsi untuk mengoptimalkan kinerja suatu model dengan sistem kinerja mundur, digunakan untuk memilih atribut yang paling relevan. Hasil penelitian menunjukan bahwa K-Nearest Neighbor dengan Backward Elimination memiliki Root Mean Square Erorr (RMSE) dan Absolute Erorr (AE) pada dateset Software Effot Estimation menujukan hasil yang lebih optimal dibandingkan hanya menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.

Full Text:

PDF

References


Achmad Saiful Rizal, & Moch. Lutfi. (2020). Prediksi Hasil Pemilu Legislatif Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination. Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer), 3(1), 27–41. https://doi.org/10.31598/jurnalresistor.v3i1.517

Ary, M., & Rismiati, D. A. F. (2019). Ukuran Akurasi Klasifikasi Penyakit Mesothelioma Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Backward Elimination. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 5(1), 11–18. https://doi.org/10.33372/stn.v5i1.444

Bode, A. (2017). K-Nearest Neighbor Dengan Feature Selection Menggunakan Backward Elimination Untuk Prediksi Harga Komoditi Kopi Arabika. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9(2), 188–195. https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i2.139.188-195

Drajana, I. C. R. (2018). Prediksi Jumlah Produksi Coconut Oil Menggunakan k-Nearest Neighbor dan Backward Elimination bagian dari pohon digunakan manusia , sehingga tumbuhan ini dianggap. Tecnoscienza, 13(1), 51–64.

Gamadarenda, I. W., & Waspada, I. (2020). Implementasi Data Mining untuk Deteksi Penyakit Ginjal Kronis (PGK) menggunakan K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Backward Elimination. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 7(2), 417. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020721896

Ghani, A. D., Salman, N., & Mustikasari. (2019). Algoritma k-Nearest Neighbor Berbasis Backward Elimination Pada Client Telemarketing. Prosiding Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, 8(2), 141–150.

Indra Kurniawan, A. F. A. (2019). KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION. Jurnal Sistem Informasi Dan Telematika, 10.

Indriyanti, Sugianti, D., & Karomi, M. A. Al. (2017). Peningkatan Akurasi Algoritma KNN dengan Seleksi Fitur G ain Ratio untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus. IC-Tech, 7(2), 1–6. https://ejournal.stmik-wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/3

Iriantoro, D. N. D., Dewi, C., & Fitriani, D. (2018). Klasifikasi pada Penyakit Dental Caries Menggunakan Gabungan K-Nearest Neighbor dan Algoritme Genetika. Klasifikasi Pada Penyakit Dental Caries Menggunakan Gabungan K-Nearest Neighbor Dan Algoritme Genetika, 2(8), 2926–2933.

Nengsih, W. (2017). Analisa Akurasi Permodelan Supervised Dan Unsupervised. Sebatik 1410-3737, 23(2), 285–291. https://jurnal.wicida.ac.id/index.php/sebatik/article/view/771

Noviana, D., Susanti, Y., & Susanto, I. (2019). Analisis Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Algoritma C4.5. Seminar Nasional Penelitian Pendidikan Matematika (SNP2M) 2019 UMT, 79–87.

Prasetio, R. T., Adhirajasa, U., & Sanjaya, R. (2020). SELEKSI FITUR DAN OPTIMASI PARAMETER k-NN BERBASIS ALGORITMA GENETIKA PADA. 2(2), 213–221.

Safriandono, A. N. (2017). ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS FORWARD SELECTION UNTUK MENDIAGNOSIS PENYAKIT JANTUNG. 3(1).

Wahyuni, E., & Suparman, S. (2020). A Comparison of Outlier Detection Techniques in Data Mining. Science, Technology, Engineering, Economics, Education, and Mathematics, 1(1), 139–147.

Yuita Arum Sari, A. A. (2018). Optimasi K-Nearest Neighbour Menggunakan Particle Swarm Optimization Optimasi K-Nearest Neighbour Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Sistem Pakar untuk Monitoring Pengendalian Hama pada Tanaman Jeruk. Jurnal Teknologi, 2(July), 13.




DOI: https://doi.org/10.31294/bi.v8i2.10004

DOI (PDF): https://doi.org/10.31294/bi.v8i2.10004.g4652

ISSN2338-9761 (media online), 2338-8145 (media cetak)

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License