Indonesian Journal of Data and Science
Vol. 3 No. 1 (2022): Indonesian Journal of Data and Science

Analisis Performa Algoritma Stochastic Gradient Descent (SGD) Dalam Mengklasifikasi Tahu Berformalin

Fadhila Tangguh Admojo (STMIK Palcomtech)
Yudha Islami Sulistya (Universitas Muslim Indonesia)



Article Info

Publish Date
31 Mar 2022

Abstract

Tahu berformalin adalah salah satu jenis makanan yang sering mengandung bahan-bahan kimia yang dapat mengawetkan daripada tahu tanpa formalin. Pada tahu berformalin dapat memberikan tekstur lebih kenyal dan berwarna putih bersih. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tahu berformalin dan tahu tidak berformalin. Pada paper ini menggunakan algoritma Stochastic Gradient Descent atau dalam penerapannya lebih dikenal dengan SGD Classifier yang merupakan bagian dari algoritma machine learning untuk klasifikasi, regresi maupun jaringan syaraf tiruan serta algoritma ini sangat efisien pada dataset berskala besar. Penelitian ini mencoba menerapkan algoritma SGD pada dataset tahu berformalin dengan jumlah dataset yakni 11000 yang dimana 5500 data tahu berformalin dan 5500 data tahu tidak berformalin. Setelah dilakukan beberapa tahapan dalam pengujian dengan algoritma SGD maka diperolah hasil akurasi, presisi, recall, f1-score pada model yang masing-masing 82.6% untuk akurasi, 81.7% untuk presisi, 84.1% untuk recall, 83.5% untuk f1-score dan dilakukan pengujian menggunakan 10 data yang tidak termasuk dalam data latih memperoleh performansi rata-rata akurasi sebesar 70%, presisi 71%, recall 70% dan f1-score 70%.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

ijodas

Publisher

Subject

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Description

IJODAS provides online media to publish scientific articles from research in the field of Data Science, Data Mining, Data Communication, Data Security and Data ...