z-logo
open-access-imgOpen Access
Pemanfaatan Teknik Data Mining Dalam Menentukan Standar Mutu Jagung
Author(s) -
Alfa Saleh,
Meilinda Maryam
Publication year - 2019
Publication title -
cogito smart journal
Language(s) - English
Resource type - Journals
eISSN - 2541-2221
pISSN - 2477-8079
DOI - 10.31154/cogito.v5i2.172.171-180
Subject(s) - physics , informatics engineering , humanities , mathematics , computer science , art , computer engineering
Sebagai salah satu perusahaan pengolahan pakan teknak berbahan dasar jagung, PT. Indojaya Agrinusa berusaha untuk menjaga kualitas produk-produk terbaik yang akan dipasarkan. tentu hal tersebut tidak terlepas dari usaha untuk meningkatkan mutu ataupun kualitas yang menjadi tolak ukur pelanggan dalam memilih barang atau produk mana yang akan digunakan untuk keperluan masing-masing. Belum adanya penentuan standar mutu jagung yang tersistem sehingga perusahaan lambat dalam menentukan standar mutu jagung serta cukup menghambat proses produksi pakan ternak pada perusahaan tersebut. Pada Penelitian terdahulu, telah dilakukan pengujian menggunakan teknik data mining khususnya metode Naive Bayes dalam menentukan standar mutu jagung, di mana penerapan metode tersebut menghasilkan tingkat akurasi rata-rata sebesar 83.33 %. sementara pada penelitian ini, pengujian dilakukan dengan menggunakan metode Decision Tree (C 4.5) dan Support Vector Machine (SVM) untuk menemukan metode yang lebih efektif dan akurat dalam menentukan mutu jagung sehingga layak untuk diproduksi. Hasil akurasi yang didapatkan oleh metode Decision Tree (C 4.5) meningkat dari hasil pengujian sebelumnya menjadi 86.17%, sementara hasil akurasi yang didapatkan dari penerapan metode Support Vector Machine (SVM) juga meningkat dari hasi pengujian sebelumnya yang menggunakan metode Naïve Bayes menjadi 94.03%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Support Vector Machine (SVM) lebih baik dibandingkan metode Naïve Bayes dan Decision Tree (C 4.5). Kata kunci—Mutu Jagung, Data Mining, Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here