Perbandingan Tingkat Akurasi Support Vector Machine Dengan Naive Bayes Pada Studi Kasus Okupansi Lahan Berdasarkan Kondisi Cuaca

Abstract

Kondisi sebuah ruangan pada suatu lahan dapat mempengaruhi tingkat huni ruangan tersebut. Kondisi ini dipengaruhi oleh beberapa faktor, antara lain temperatur, cahaya matahari, serta kelembapannya. Kita tidak akan mengerti dengan pasti faktor apa yang paling mempengaruhi kondisi sebuah lahan. Salah satu contoh metode yang sering digunakan untuk klasifikasi data yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes. Dengan memproses data melalui atribut yang ada, akan dihasilkan keputusan di kelas mana data tersebut berada. Dengan begitu kita dapat menghitung tingkat keakurasian kedua metode tersebut terhadap suatu studi kasus. Melalui penelitian yang telah dilakukan, menghasilkan akurasi dengan menggunakan SVM lebih besar dibanding dengan Naive Bayes berdasarkan data okupansi lahan yang dipengaruhi oleh cuaca. Kata kunci: Support Vector Machine, Naive Bayes, Okupansi