ERBANDINGAN METODE IMPUTASI MEAN, MEDIAN, MODUS, DAN 1-NN PADA HASIL KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGBOUR (K-NN) STUDI KASUS : KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER
Data WHO menyatakan bahwa sebanyak 7,3 juta penduduk dunia meninggal dikarenakan penyakit jantung. Meskipun penyakit jantung tidak menular, penyakit ini merupakan jenis penyakit yang mematikan nomor satu di dunia. Penerapan algoritma klasifikasi K Nearest Neighbourhood (K-NN) diharapkan dapat mengat...
Bewaard in:
| Hoofdauteur: | |
|---|---|
| Formaat: | Boek |
| Gepubliceerd in: |
2019-07-22.
|
| Onderwerpen: | |
| Online toegang: | Link Metadata |
| Tags: |
Voeg label toe
Geen labels, Wees de eerste die dit record labelt!
|
MARC
| LEADER | 00000 am a22000003u 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | repoupnvj_1346 | ||
| 042 | |a dc | ||
| 100 | 1 | 0 | |a Tegar Ariwibowo, - |e author |
| 245 | 0 | 0 | |a ERBANDINGAN METODE IMPUTASI MEAN, MEDIAN, MODUS, DAN 1-NN PADA HASIL KLASIFIKASI K-NEAREST NEIGBOUR (K-NN) STUDI KASUS : KLASIFIKASI PENYAKIT JANTUNG KORONER |
| 260 | |c 2019-07-22. | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/1/AWAL.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/2/ABSTRAK.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/3/BAB%201.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/4/BAB%202.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/7/BAB%203.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/6/BAB%204.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/5/BAB%205.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/8/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/9/RIWAYAT%20HIDUP.pdf | ||
| 500 | |a http://repository.upnvj.ac.id/1346/10/LAMPIRAN.pdf | ||
| 520 | |a Data WHO menyatakan bahwa sebanyak 7,3 juta penduduk dunia meninggal dikarenakan penyakit jantung. Meskipun penyakit jantung tidak menular, penyakit ini merupakan jenis penyakit yang mematikan nomor satu di dunia. Penerapan algoritma klasifikasi K Nearest Neighbourhood (K-NN) diharapkan dapat mengatasi masalah efektifitas dan akurasi dalam mendeteksi penyakit jantung. Pada penelitian ini digunakan algoritma K-NN dengan K=1, K=3, K=5, K=7 pada 294 data pasien penyakit jantung dari UCI Repository yang terdapat missing data atau hilangnya suatu nilai atribut tertentu pada suatu instance dataset. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengimputasi nilai yang hilang pada dataset dengan menggunakan salah satu teknik metode imputasi Mean, Median, Modus, dan 1-NN. | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 546 | |a id | ||
| 690 | |a QA76 Computer software | ||
| 655 | 7 | |a Thesis |2 local | |
| 655 | 7 | |a NonPeerReviewed |2 local | |
| 787 | 0 | |n http://repository.upnvj.ac.id/1346/ | |
| 787 | 0 | |n http://repository.upnvj.ac.id | |
| 856 | 4 | 1 | |u http://repository.upnvj.ac.id/1346/ |z Link Metadata |