English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Data mining merupakan proses pengolahan data untuk mengambil keputusan secara cepat, tepat dan akurat. Data mining pada bidang kesehatan dan manufacturing menjadi hal yang sangat penting dikarenakan suatu kesalahan klasifikasi (misclassification) akan memiliki dampak serius. Masalah utama pada data mining ketika data yang digunakan bersifat imbalanced multiclass karena classifier kesulitan untuk mengklasifikasikan data sehingga menyebabkan terjadinya misclassification. Solusi untuk meminimalkan missclasification dengan menggunakan metode cost sensitive pada classifier decision tree C5.0 dan naive bayes. Penelitian ini menggunakan dataset glass, lympografi, vehicle, thyroid dan wine yang diperoleh dari UCI Respository. Kelima dataset dilakukan proses seleksi atribut menggunakan particle swarm optimazation. Kemudian dataset diuji menggunakan metode cost sensitive decision tree C5.0 dan cost sensitive naive bayes. Hasil pengujian menggunakan metode cost sensitive decision tree C5.0 diperoleh nilai accuracy pada dataset glass, lympografi, vehicle, thyroid dan wine berturut-turut sebesar 76.17%, 83.33%, 75.27%, 95.81% dan 95.83%. Sedangkan metode cost sensitive naive bayes memiliki performa accuracy pada dataset berturut-turut sebesar 32.24%, 82.61%, 25.53%, 97.67% dan 94.94%.

Cost Sensitive Tree dan Naïve Bayes pada Klasifikasi Multiclass