Application of ID3 and Rough Set Algorithms for Data Incomplete

Main Article Content

Winda Aprianti

Abstract

Abstrak – Kesalahan prosedur manual entry data, pengukuran, dan peralatan membuatsebagian besar database mengalami permasalahan ketidaklengkapan, seperti missing value. Padapenelitian ini, dataset cuaca tidak lengkap ditangani dengan 3 algoritma klasifikasi, yaitu algoritmaklasifikasi 1, 2, dan 3. Algoritma klasifikasi 1 adalah algoritma ID3 dengan penghapusan recordyang memiliki missing value, sedangkan algoritma klasifikasi 2 adalah algoritma ID3 denganpenggantian missing value dengan nilai rata-rata dari atribut yang bersesuaian dan memiliki kelaskeputusan yang sama, serta algoritma klasifikasi 3 yang merupakan pendekatan rough set yanglangsung mempelajari rules dari dataset tidak lengkap. Tujuan penelitian ini adalah mengetahuiperformansi dari Algoritma 1, 2, dan 3 berdasarkan jumlah rules yang dihasilkan dan akurasi rules.Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi 1, 2, dan 3 masing-masing menghasilkan3 rules, 7 rules, serta 10 certain rules dan 16 possible rules, dengan tingkat akurasi 40%, 60%, dan80%. Hal ini berarti algoritma klasifikasi 3 merupakan algoritma klasifikasi dengan tingkat akurasitertinggi.

Article Details

How to Cite
APRIANTI, Winda. Application of ID3 and Rough Set Algorithms for Data Incomplete. Generation Journal, [S.l.], v. 1, n. 2, p. 65-71, june 2017. ISSN 2549-2233. Available at: <http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/754>. Date accessed: 20 sep. 2017.
Section
Artikel