Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Data Insights
Budiono Rahman
Universitas Muhammadiyah Semarang
Computer Science & IT Mathematics

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Perbandingan Hasil Klasifikasi Data Iris menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Random Forest : Comparison of Iris Data Classification Results using the K-Nearest Neighbor and Random Forest Algorithms Budiono Rahman; Fatkhurokhman Fauzi; Saeful Amri
Journal of Data Insights Vol 1 No 1 (2023): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v1i1.135

Abstract

Data mining merupakan suatau metode yang baik untuk menangani data skala besar. Performasi menjadi penting dalam metode data mining. Dua metode yang memiliki performasi terbaik diantaranya K-Nearest Neighbor (KNN) dan Random Forest (RF). Artikel ini membahas terkait perbandingan performasi K-NN dan RF. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Iris. Data dibagi menjadi 80% data training dan 20% data testing. Validasi performasi menggunakan nilai akurasi dan F1-Score. Berdasarkan nilai. Berdasarkan hasil yang didapat metode RF lebih baik dibandingkan dengan metode K-NN. Nilai akurasi yang didapat oleh metode RF adalah 1.00 atau 100% dan nilai F1-Score sebesar 1.00.
Co-Authors Fatkhurokhman Fauzi Saeful Amri