{[ promptMessage ]}

Bookmark it

{[ promptMessage ]}

Ade_Rizki(1408107010024) Tugas 3 DM.pdf

Ade_Rizki(1408107010024) Tugas 3 DM.pdf - LAPORAN TUGAS 3...

Info icon This preview shows pages 1–4. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
LAPORAN TUGAS 3 DATA MINING NAMA : Ade Rizki NIM : 1408107010024 JURUSAN INFORMATIKA FAKULTAS MIPA UNIVERSITAS SYIAH KUALA
Image of page 1

Info icon This preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
PENDAHULUAN Syukur Alhamdulillah saya panjatkan kehadirat Allah SWT, karena atas segala karuniaNya saya dapat menyelesaikan tugas 3 ini sebagai salah satu syarat mata kuliah Data Mining. Tugas 3 ini tentang keakurasian dataset WDBC dan Abalone. Klasifikasi adalah suatu proses pembelajaran secara terbimbing (supervised learning). Untuk setiap melakukan klasifikasi, dibutuhkan training set sebagai data pembelajaran. Setiap sampel dari training set memiliki atribut dan klas label. Oleh karena itu Pada tugas 3 ini, ditugaskan untuk melakukan perhitungan akurasi dengan menggunakan perangkat lunak WEKA untuk kasus klasifikasi dataset WDBC dan Abalone. Dataset WDBC memiliki total 569 sampel dan dataset abalone memiliki 4177 sampel. Pada kedua dataset ini dipecah file arff hasil dari tugas 2 menjadi 2 file ( WDBC-training.arff dan WDBC-testing.arff serta abalone-training.arff dan abalone- testing.arff). Jumlah sampel yang harus ada dalam file WDBC dan Abalone training.arff adalah sebanyak 70% sd 65% dari total sampel yang dipilih secara acak sedangkan jumlah sampel yang harus ada dalam file WDBC dan Abalone testing.arff adalah sebanyak kurang lebih 30% sd 35%. Dalam melakukan proses klasifiksi, Set parameter yang saya gunakan adalah set parameter k=3, k=5, k=7, k=9, dan k=11 dengan nilai parameter distanceWeighting = no distance weighting dan nilai parameter distanceWeighting = Weight by 1/distance.
Image of page 2
PEMISAHAN DATASET WDBC (WDBC-TRAINING dan WDBC-TESTING) Dalam melakukan pemisahan dataset WDBC, saya menggunakan dua alat bantu yaitu TEXT MECHANIC TOOL MENU dan split di Terminal Ubuntu. Adapun cara kerjanya sebagai berikut : Pertama – tama hasil dari tugas 2 yang berbentuk file arff data dari WDBC di copy dan dipastekan di TEXT MECHANIC TOOL MENU yang bisa didapatkan melalui link http://textmechanic.com/Sort-Text-Lines.html .
Image of page 3

Info icon This preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full Document Right Arrow Icon
Image of page 4
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

{[ snackBarMessage ]}

What students are saying

  • Left Quote Icon

    As a current student on this bumpy collegiate pathway, I stumbled upon Course Hero, where I can find study resources for nearly all my courses, get online help from tutors 24/7, and even share my old projects, papers, and lecture notes with other students.

    Student Picture

    Kiran Temple University Fox School of Business ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    I cannot even describe how much Course Hero helped me this summer. It’s truly become something I can always rely on and help me. In the end, I was not only able to survive summer classes, but I was able to thrive thanks to Course Hero.

    Student Picture

    Dana University of Pennsylvania ‘17, Course Hero Intern

  • Left Quote Icon

    The ability to access any university’s resources through Course Hero proved invaluable in my case. I was behind on Tulane coursework and actually used UCLA’s materials to help me move forward and get everything together on time.

    Student Picture

    Jill Tulane University ‘16, Course Hero Intern