
OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA PADA K-NN UNTUK MEMPREDIKSI KECENDERUNGAN “BLOG POSTING”
Author(s) -
Hani Harafani
Publication year - 2018
Publication title -
jptk/jptk (jurnal pendidikan teknologi dan kejuruan)
Language(s) - Latvian
Resource type - Journals
eISSN - 2541-0652
pISSN - 0216-3241
DOI - 10.23887/jptk-undiksha.v15i1.12873
Subject(s) - computer science
Menentukan faktor utama pola kecenderungan postingan blog merupakan hal yang penting. Beberapa metode machine learning banyak digunakan oleh peneliti dunia untuk mengklasifikasi pola kecenderungan postingan blog, diantaranya: Metode c4.5 Random Tree, Random Forest. k-NN dapat mengatasi masalah klasifikasi dengan baik, namun dibalik keunggulan k-NN pengaturan nilai k yang sangat sensitif kerap menjadi kelemahan dari k-NN. Algoritma Genetika pada penelitian ini telah berhasil memperbaiki akurasi prediksi dengan memberikan hasil nilai k yang optimal bagi k-NN dengan hasil akurasi yang meningkat dibandingkan dengan k-NN dan metode yang digunakan pada penelitian sebelumnya.