PENANGANAN DATA MISSING VALUE DENGAN KNN-IMPUTASI PADA ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOUR UNTUK KLASIFIKASI DATA PELANGGAN INDIHOME PT TELKOM

Faizhal Rustyanto Ardy Widodo, 201769040052 (2021) PENANGANAN DATA MISSING VALUE DENGAN KNN-IMPUTASI PADA ALGORITMA K- NEAREST NEIGHBOUR UNTUK KLASIFIKASI DATA PELANGGAN INDIHOME PT TELKOM. Sarjana thesis, Universitas Yudharta.

	Text (BAB I.pdf) 201769040052_BAB I.pdf Download (408kB)
	Text (BAB II.pdf) 201769040052_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (545kB) | Request a copy
	Text (BAB III.pdf) 201769040052_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (279kB) | Request a copy
	Text (BAB IV.pdf) 201769040052_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (800kB) | Request a copy
	Text (BAB V.pdf) 201769040052_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (238kB) | Request a copy
	Text (COVER DEPAN.pdf) 201769040052_COVER DEPAN.pdf Download (724kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA.pdf) 201769040052_DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (340kB)
	Text (LAMPIRAN - LAMPIRAN.pdf) 201769040052_LAMPIRAN - LAMPIRAN.pdf Download (560kB)

Abstract

Data miningi adalahi salahi satu cabangi keilmuani yang banyak dipakai dalam menggali informasii darii suatu data yang disajikan. Salah satu permasalahan yang sering muncul dalam penggaliani informasii itu adalah adanyai missingi valuei pada data. Hal ini dapat membuat tingkat keakuratani dari informasi yang didapati menjadi berkurang. Ada beberapa cara untuk mengatasi hal ini. Salah satunya adalah dengan melakukan pengisian terhadapi Missing valuei tersebut. Cara ini disebut proses imputasii. KNN Imputation adalah salah satu metoda imputasi yang dikembangkan dari metode klasifikasi KNN (K-Nearest Neighbour). Metoda ini adalah salah satu metoda imputasi berbasis statistik. Pada intinya metoda ini akan mencoba mengisi missing value dari suatu data dengan mengambil nilai dari tetangga terdekatnya. Pengukuran terhadap performasi metoda ini terhadap proses klasifikasi, yang merupakan salah satu proses dalam data mining akan dianalisis dari akurasi saat data diklasifikasi setelah diimputasi. Diharapkan setelah mengalami proses imputasi dengan metoda ini, penggalian informasi terhadap suatu data yang memiliki missing value menjadi lebih baik dan akurat dari sebelumnya.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Identification Number:	518.1 WID P
Contributors:	Contribution Contributors Email Thesis advisor Moch Lutfi, S.Kom., M.Kom, ã…¤ UNSPECIFIED
Subjects:	Karya Umum > Ilmu Umum dan Komputer
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Date Deposited:	18 Aug 2021 07:58
Last Modified:	21 Nov 2023 06:03
URI:	https://repository.yudharta.ac.id/id/eprint/1308

Actions (login required)

View Item