Lontar Komputer
Vol. 7, No. 1 April 2016

Optimasi Naive Bayes Dengan Pemilihan Fitur Dan Pembobotan Gain Ratio

Adi guna, Socrates ( Institut Teknologi Surabaya )
Laksita Akbar, Afrizal ( Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember )
Sonhaji Akbar, Mohammad ( Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember )
Zainal Arifin, Agus ( Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember )
Herumurti, Darlis (Unknown)



Article Info

Publish Date
27 Apr 2016

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%.

Copyrights © 2016