Analisa Klasifikasi Data Harga Handphone Menggunakan Algoritma Random Forest Dengan Optimize Parameter Grid

Authors

  • Aditya Arisusanto Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
  • Nana Suarna Teknik informatika, STMIK IKMI Cirebon
  • Gifthera Dwilestari Teknik informatika, STMIK IKMI Cirebon

DOI:

https://doi.org/10.56854/jtik.v1i2.51

Keywords:

klasifikasi, hand[hone, algoritma decission treerandom forest, optimize parameter grid

Abstract

Perkembangan teknologi dan komunikasi dari waktu ke waktu dirasakan semakin meningkat pesat, yang mendorong penggunaan dan pemanfaatan perkembangan teknologi di berbagai bidang dan aspek kehidupan, contohnya seperti penggunaan smartphone. Klasifikasi handphone yang yang dilakukan yaitu dengan menggunakan metode random fores dengan optimize. Parameter grid. Masalah Belum mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid, Belum mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Tujuan Ingin mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Ingin mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid. Metode klasifikasi yang akan diterapkan adalah metode Random forets dengan Optimize Parameter Grid.  Hasilnya penelitian ini yaitu Dapat  mengetahui berapa nilai akurasi terhadap klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid dan Dapat  mengetahui pengaruh nilai parameter maximal_depth dan jenis parameter criterion gain_ratio, accuracy dan gini_index pada klasifikasi data harga handphone menggunakan Algoritma Random Forest dengan Optimize Parameter Grid Dengan nilai accuracy tertinggi sebesar 88,50%,

Downloads

Published

2023-07-04

Issue

Section

Articles