PENENTUAN GRADE REKONDISI KENDARAAN RODA DUA MENGGUNAKAN ALGORITHMA K - NEAREST NEIGHBOR (KNN) DENGAN BACKWARD ELIMINATION

KAMASE, HAMKA WITRI PENENTUAN GRADE REKONDISI KENDARAAN RODA DUA MENGGUNAKAN ALGORITHMA K - NEAREST NEIGHBOR (KNN) DENGAN BACKWARD ELIMINATION. PENENTUAN GRADE REKONDISI KENDARAAN RODA DUA MENGGUNAKAN ALGORITHMA K - NEAREST NEIGHBOR (KNN) DENGAN BACKWARD ELIMINATION.

Preview

PDF - Published Version Download (84Kb) | Preview

Abstract

Penentuan klasifikasi grade rekondisi kendaraan roda dua adalah upaya yang penting dalam mengatasi masalah manajemen perusahaan dengan tujuan utamanya adalah untuk mengoptimalkan pengelolaan fitur yang berpengaruh dalam pengolahan data penentuan rekondisi kendaraan roda dua. Masalah mendasar dalam klasifikasi adalah proses optimasi keputusan untuk mendapatkan fungsi kombinasi yang optimal. Algoritma seleksi fitur otomatis digunakan dengan tujuan memilih subset dari fitur yang ada di dataset sehingga tercapai tingkat akurasi maksimal dalam klasifikasi. Backward elimination merupakan metode yang dapat menghilangkan variabel yang tidak signifikan dari model polynomial, backward elimination mampu memilih yang terbaik diantara semua kemungkinan untuk menghapus dan menganalisis statistik yang tidak sesuai, backward elimination memberikan kinerja yang lebih baik serta meningkatkan performa dan akurasi model. Penelitian ini mengusulkan algoritma k-Nearest Neightbour (KNN) berbasis backward elimination untuk menemukan atribut yang berpengaruh dalam peningkatan akurasi klasifikasi grade rekondisi kendaraan roda dua. Hasil eksperimen algoritma k-Nearest Neightbour (KNN) berbasis backward elimination dalam mengklasifikasi grade rekondisi kendaraan roda dua menunjukkan teknik seleksi fitur backward elimination dapat menghapus fitur yang tidak relevan sehingga akurasi algoritma k-Nearest Neightbour (KNN) mengalami peningkatan yang baik. Dengan peningkatan akurasi yang didapatkan model algoritma k-Nearest Neightbour (KNN) dengan backward elimination dapat menjadi kontribusi untuk perusahaan pemberi kredit (leasing) dalam Penentuan klasifikasi grade rekondisi kendaraan roda dua. Kata kunci : klasifikasi grade, algoritma k-Nearest Neightbour (KNN), backward elimination.

Actions (login required)