Komparasi Teknik Decision Tree, KNN dan Naive Bayes dalam Analisis Klasifikasi Narapidana Kasus Narkotika pada Lapas

Authors

  • Herdian Ananta Putra Universitas Gunadarma
  • Sigit Widiyanto Universitas Gunadarma

:

https://doi.org/10.32409/jikstik.20.4.2780

Abstract

Narapidana yang ada di dalam lapas akan menempati sel atau kamar yang telah disediakan oleh pihak lapas. Namun saat ini pada lapas X belum ada klasifikasi narapidana terutama kasus narkotika berdasarkan tingkat risiko untuk penem-patan kamar. Hal ini akan berdampak terhadap adanya potensi gangguan keamanan dan ketertiban terutama peredaran dan pengendalian narkotika dari dalam lapas X. Dampak lainnya dapat terjadi narapidana dengan kasus narkotika dapat mempengaruhi narapidana lain untuk melakukan kejahatan serupa dari dalam lapas X. Fakta yang sering muncul bahwa pelaku kejahatan narkotika dapat digolongkan sebagai bandar, pengedar dan pengguna. Penelitian ini dilakukan untuk menentukan teknik klasifikasi yang paling tepat untuk digunakan dalam klasifikasi narapidana kasus narkotika dengan membandingkan 3 teknik klasifikasi yaitu Decision tree , KNN, dan Naive bayes . Hasil penelitian menemukan bahwa teknik Decision tree merupakan teknik yang paling tepat digunakan berdasarkan nilai accuracy

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

30-12-2021

How to Cite

[1]
Herdian Ananta Putra and Sigit Widiyanto 2021. Komparasi Teknik Decision Tree, KNN dan Naive Bayes dalam Analisis Klasifikasi Narapidana Kasus Narkotika pada Lapas . Jurnal Ilmiah Komputasi. 20, 4 (Dec. 2021), 459–468. DOI:https://doi.org/10.32409/jikstik.20.4.2780.
Abstract View: 28 times