Generation Journal
Vol 7 No 2 (2023): Generation Journal

Perbandingan Performa Algoritma KNN dan SVM dalam Klasifikasi Kelayakan Air Minum

Sopiatul Ulum (Universitas Singaperbangsa Karawang)
Rizal Fahmi Alifa (Universitas Singaperbangsa Karawang)
Putri Rizkika (Universitas Singaperbangsa Karawang)
Chaerur Rozikin (Universitas Singaperbangsa Karawang)



Article Info

Publish Date
31 Jul 2023

Abstract

Air menjadi kebutuhan mendasar bagi kelangsungan makhluk hidup dan pembangunan. Saat ini, kesadaran masyarakat terhadap pola konsumsi air yang berkualitas dan bermutu semakin tinggi sehingga diperlukan penelitian terhadap kelayakan air. Dalam penelitian air tersebut menggunakan metode klasifikasi objek. Pada penelitian ini membahas perbandingan antara 2 metode Machine Learning yaitu K-Nearest Neighbors (K-NN) dengan Support Vector Machine (SVM) berdasarkan parameter yang telah ditentukan. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi algoritme K-Nearest Neighbors (K-NN) sebesar 65,341% dan algoritme Support Vector Machine (SVM) menghasilkan akurasi sebesar 69,764%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritme Support Vector Machine (SVM) memiliki akurasi lebih tinggi daripada algoritme K-Nearest Neighbors (K-NN).

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

gj

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Generation (Genius Research Implementation Of Information Technology) Journal diterbitkan oleh Universitas Nusantara PGRI Kediri dan dikelola oleh Prodi Teknik Infomatika Universitas Nusantara PGRI Kediri. Tujuan dari Jurnal ini adalah untuk memfasilitasi publikasi ilmiah dari hasil-hasil penelitian ...