Darlis Herumurti
Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Published : 16 Documents
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Lontar Komputer

Optimasi Naive Bayes Dengan Pemilihan Fitur Dan Pembobotan Gain Ratio Adi guna, Socrates; Laksita Akbar, Afrizal; Sonhaji Akbar, Mohammad; Zainal Arifin, Agus; Herumurti, Darlis
Lontar Komputer : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1 April 2016
Publisher : Teknologi Informasi Fakultas Teknik Universitas Udayana

Show Abstract | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Naïve Bayes merupakan salah satu metode data mining yang umum digunakan dalam klasifikasi dokumen berbasis text. Kelebihan dari metode ini adalah algoritma yang sederhana dengan kompleksitas perhitungan yang rendah. Akan tetapi, pada metode Naïve Bayes terdapat kelemahan dimana sifat independensi dari fitur Naïve Bayes tidak dapat selalu diterapkan sehingga akan berpengaruh pada tingkat akurasi perhitungan. Maka dari itu, metode Naïve Bayes perlu dioptimasi dengan cara pemberian bobot mengunakan Gain Ratio. Namun, pemberian bobot pada Naïve Bayes menimbulkan permasalahan pada penghitungan probabilitas setiap dokumen, dimana fitur yang tidak merepresentasikan kelas yang diuji banyak muncul sehingga terjadi kesalahan klasifikasi. Oleh karena itu, pembobotan Naïve Bayes masih belum optimal. Paper ini mengusulkan optimasi metode Naïve Bayes mengunakan pembobotan Gain Ratio yang ditambahkan dengan metode pemilihan fitur pada kasus klasifikasi teks. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa optimasi metode Naïve Bayes menggunakan pemilihan fitur dan pembobotan menghasilkan akurasi sebesar 94%.