ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI MULTI DATASET

Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas
tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia.Pada penelitian yang saya lakukan yang berjudul “ Analisis
Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Multi Data Set
“dengan membandingkan kedua metode antara Naive Baye dan K-Nearest Neighbor menggunakan 2
data set dengan varian jumlah data record dan atribut yang berbeda menunjukkan hasil rata-rata
akurasi untuk Algoritma K-Nearest Neighbor pada pengujian K2, k3, k4 ,k5 ,k6 ,k7 ,k8 ,k9 ,k10 dan UTS
yaitu 93,17% dan untuk naive bayes yaitu 78,38% dari rata rata akurasi pengujian tersebut Knn lebih
unggul dari naive bayes.
.
Kata kunci : Algoritma Naïve Bayes, Knn, Analisis, Klasifikasi, Perbandingan algoritma.