REPOSITORI INSTITUSI
UNIVERSITAS BHAYANGKARA SURABAYA
 
PENELUSURAN INFORMASI

Masukkan kata pencarian pada kotak diatas
 

UBHARASURYA » Proceeding » Fakultas Teknik - TEKNIK INFORMATIKA
di-posting oleh eko@ubhara.ac.id pada 2015-11-02 00:33:47  •  496 klik          Permohonan Koleksi

K-Support Vector Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Berbasis K-NN

disusun oleh Eko Prasetyo

SubyekK-Support Vector Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Berbasis K-NN
Kata Kunci K-Nearest Neighbor
Support Vector
reduksi data
skor
derajat signifikansi
KontributorEko Prasetyo
Tanggal tercipta2012-11-22
Jenis(Tipe)Proceeding
BahasaIndonesia
Pengenal(Identifier)UBHARASURYA-Proceeding-5
No Koleksi5



[ ANOTASI / ABSTRAK ]

Algoritma klasifikasi yang sangat populer adalah K-Nearest Neighbor (K-NN), keunggulannya adalah kesederhanaan dalam algoritma prediksi, sedangkan kelemahannya adalah lambatnya dalam proses prediksi. Hal ini dikarenakan K-NN memproses semua data yang sebenarnya hanya beberapa saja yang berpengaruh pada keputusan hasil prediksi. Berbagai perbaikan sudah diusulkan oleh para peneliti baik untuk meningkatkan akurasi prediksinya maupun untuk mengurangi waktu komputasi pada saat proses prediksi. Dalam makalah ini dipaparkan hasil penelitian berupa metode K-Support Vector Nearest Neighbor (K-SVNN) untuk mendapatkan sejumlah support vector, dimana support vector inilah yang punya pengaruh besar pada hyperplane fungsi tujuan. K-SVNN tidak menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) untuk mendapatkan support vector-nya, melainkan menggunakan algoritma khusus yang dikembangkan dalam penelitian ini untuk mendapatkan support vector-nya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa kinerja prediksi K-SVNN relatif lebih baik dibandingkan metode-metode berbasis K-NN sebelumnya.



[ DESKRIPSI LAIN ]

 Download File Penyerta (khusus anggota terdaftar)

  1. UBHARASURYA-Proceeding-47-sesindo2012ksvnn.pdf
    77 KB - "application/pdf"

 Download File Bebas Download

  1. UBHARASURYA-Proceeding-47-sesindo2012ksvnn.pdf
    77 KB - application/octetstream