kami akan memposting sebuah laporan hasil dari hasil
pengujian penggunaan program WEKA. Check this out!
yang penasaran downloadnya di mana :
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
datanya kita bisa download di sini :
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=mat&task=cla&att=&area=&numAtt=less10&numIns=&type=&sort=nameUp&view=table
Ini hasil laporan uji coba WEKA
yang penasaran downloadnya di mana :
http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html
datanya kita bisa download di sini :
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html?format=mat&task=cla&att=&area=&numAtt=less10&numIns=&type=&sort=nameUp&view=table
Ini hasil laporan uji coba WEKA
BLOGGER
Disusun
oleh :
1. 1503015050 Fadila Bachriansyah
2. 1503015142 Wise Aditiya Martana
Deskripsi
Permasalahan
Karena penggunaan internet semakin meningkat, maka perkembangan pengguna
blogger dan kontennya semakin berkembang. Kami mengkategorikan pemakai jasa
blogger dalam pertimbangan – pertimbangan. Pertimbangan tersebut diantaranya
adalah ProBlogger, Local Political and Social Space, Local Media Turnover,
Topic, Political Caprice, dan Degree.
Deskripsi
attribut
1. @attribut, ProBlogger, nominal, (yes, no)
keterangan : sang pengguna blogger ahli
atau tidak?
2. @attribut, local Political and Social Space,
nominal (yes, no)
keterangan : blogger tersebut mempengaruhi
lingkup sosal dan politik atau tidak?
3. @attribut, Local Media Turnover, nominal
(yes, no)
keterangan : blogger tersebut mempengaruhi
omset media local atau tidak?
4. @attribut, Topic, nominal (impression,
political, tourism, news, scientific)
keterangan : topik apa saja yang dapat
tersaji pada suatu blogger?
5. @attribut, Caprice, nominal (left, right,
middle)
keterangan : macam ragam politik
6. @attribut, Degree, nominal (High, medium,
low)
keterangan : tingkat pendidikan yang bisa
mengakses blogger?
Hasil
Eksperimen
|
No. Eksperimen
|
Metode Classifier
|
Metode Evaluasi
|
F-Measure rata-rata
|
|
1
|
Decision Stump
|
Cross-validation
|
0,559
|
|
2
|
J48
|
Cross-validation
|
0,709
|
|
3
|
Decision Table
|
Percentage Split 20%
|
0,502
|
Kesimpulan
Dari Eksperimen yang kami coba, metode classifier yang lebih baik diantara
3(tiga) metode yang kami lakukan adalah metode J48 dengan F-measure rata-rata tertinggi
yaitu 0,709.
ScreenShot data hasil dari
pengujian dengan program WEKA
Gambar dibawah ini adalah pengujian menggunakan metode classifier Decision
Stump dengan metode evaluasi Cross-Validation
Gambar dibawah ini adalah pengujian menggunakan metode classifier J48
dengan metode evaluasi Cross-validation
Referensi
