Gifthera Dwilestari
Teknik informatika, STMIK IKMI Cirebon

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Analisa Klasifikasi Data Harga Handphone Menggunakan Algoritma Random Forest Dengan Optimize Parameter Grid Aditya Arisusanto; Nana Suarna; Gifthera Dwilestari
Jurnal Teknologi Ilmu Komputer Vol. 1 No. 2: Juni 2023
Publisher : PT. Bangun Harapan Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (300.456 KB) | DOI: 10.56854/jtik.v1i2.51

Abstract

Perkembangan teknologi dan komunikasi dari waktu ke waktu dirasakan semakin meningkat pesat, yang mendorong penggunaan dan pemanfaatan perkembangan teknologi di berbagai bidang dan aspek kehidupan, contohnya seperti penggunaan smartphone. Klasifikasi handphone yang yang dilakukan yaitu dengan menggunakan metode random fores dengan optimize. Parameter grid. Masalah Belum mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid, Belum mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Tujuan Ingin mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Ingin mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Metode klasifikasi yang akan diterapkan adalah metode Random forets dengan Optimize Parameter Grid. Hasilnya penelitian ini yaitu Dapat mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid dan Dapat mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid Dengan nilai accuracy tertinggi sebesar 88,50%,