Klasifikasi Penggunaan Daya Listrik Rumah Tangga dengan Metode Naive Bayes
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Dinamika Bangsa
Author
Putri, An Nisa Ziah
Subject
Artificial Intelligence
Datestamp
2019-11-07 02:14:56
Abstract :
Data mining merupakan sebuah teknik dari beberapa bidang ilmu untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya di dalam gudang data sehingga menjadi suatu informasi yang dapat digunakan kemudian. Penggunaan listrik yang tidak bijak tentu saja akan berdampak pada tingginya penggunaan listrik, untuk itu diharapkan setiap masyarakat memahami upaya dalam menggunakan listrik dengan bijak. Oleh karena itu penulis melakukan analisis data mining pada data-data penggunaan listrik tersebut agar dapat mengetahui mana daya listik dengan kategori kecil, sedang dan besar. Penulis menggunakan data-data kuesioner penggunaan listrik sebanyak 200 data yang kemudian disajikan kedalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Metode yang di gunakan adalah metode klasifikasi Naive Bayes dengan persentasi akurasi terbesar diperoleh dengan menggunakan Use Training Set Correctly yaitu sebesar 80,5% , menggunakan 5-Fold Cross Validation Correctly sebesar 75%, dan menggunakan 10-Fold Cross Validation sebesar 74%. Sedangkan hasil seleksi atribut menggunakan algoritma classifier attribute evaluation (ClassifierAttributeEval) dinyatakan bahwa atribut yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi penggunaan daya listrik adalah Barang-barang Elektronik.
Data mining merupakan sebuah teknik dari beberapa bidang ilmu untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya di dalam gudang data sehingga menjadi suatu informasi yang dapat digunakan kemudian. Penggunaan listrik yang tidak bijak tentu saja akan berdampak pada tingginya penggunaan listrik, untuk itu diharapkan setiap masyarakat memahami upaya dalam menggunakan listrik dengan bijak. Oleh karena itu penulis melakukan analisis data mining pada data-data penggunaan listrik tersebut agar dapat mengetahui mana daya listik dengan kategori kecil, sedang dan besar. Penulis menggunakan data-data kuesioner penggunaan listrik sebanyak 200 data yang kemudian disajikan kedalam format arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Metode yang di gunakan adalah metode klasifikasi Naive Bayes dengan persentasi akurasi terbesar diperoleh dengan menggunakan Use Training Set Correctly yaitu sebesar 80,5% , menggunakan 5-Fold Cross Validation Correctly sebesar 75%, dan menggunakan 10-Fold Cross Validation sebesar 74%. Sedangkan hasil seleksi atribut menggunakan algoritma classifier attribute evaluation (ClassifierAttributeEval) dinyatakan bahwa atribut yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi penggunaan daya listrik adalah Barang-barang Elektronik.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
