Sistem Klasifikasi Jamur Dengan Algoritma Iterative Dichotomiser 3

Junita Eka Sari, Nesi Syafitri

Abstract


Abstract

Data mining is a process that is critical to discover patterns from a set of large data. One method of classification in data mining is a process to find a model that can distinguish an object whose class is unknown. There are several methods to perform classification is one of them by using a decision tree.By implementing a data classification in mushroom it is expected will be able to generate a specific pattern that can classify the type of mushroom which mushroom get into the type of mushroom that edible or types of poisonous mushrooms using Iterative Dichotomiser 3 (ID3). The type of mushroom used in this case is derived from Agarica and Lepiota. This system development using Microsoft Visual Basic 6.0 application with a MySQL database. The results of this final task is that the system can classify mushroom in the form of a decision tree model so as to generate a rule. The system can also determine the class of the data new mushroom of unknown class. In testing this system, the resulting level of accuracy is 100% the number of training data which tested 2,000 data so concluded mushroom classification system by using the ID3 algorithm is fit for use as a system for predicting unknown fungal species.

Keywords : data mining, decision tree, Iterative Dichotomiser 3, mushroom

Abstrak

Data mining merupakan suatu proses untuk menemukan pola yang penting dari sekumpulan data dengan jumlah yang sangat banyak. Salah satu metode dalam data mining adalah klasifikasi yaitu sebuah proses untuk menemukan model yang dapat membedakan sebuah objek yang kelasnya belum diketahui sebelumnya. Ada beberapa metode untuk melakukan klasifikasi yaitu salah satunya dengan menggunakan pohon keputusan (decision tree). Dengan menerapkan klasifikasi pada data jamur maka diharapkan nantinya dapat menghasilkan suatu pola tertentu yang dapat mengklasifikasikan jenis jamur dimana jamur tersebut masuk ke dalam jenis jamur yang dapat dikonsumsi atau jenis jamur yang beracun dengan menggunakan algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3). Jenis jamur yang digunakan dalam penelitian ini adalah jamur yang berasal dari famili Agarica dan Lepiota. Pembangunan sistem ini menggunakan aplikasi Microsoft Visual Basic 6.0 dengan database MySQL.        Hasil dari tugas akhir ini adalah sistem yang dapat mengklasifikasikan jamur dalam bentuk model pohon keputusan sehingga dapat menghasilkan suatu aturan. Sistem ini juga dapat menentukan kelas dari data jamur baru yang belum diketahui kelasnya. Pada pengujian sistem ini, tingkat keakuratan yang dihasilkan adalah 100% dengan jumlah data training yang diuji sebanyak 2000 data sehingga disimpulkan sistem klasifikasi jamur dengan menggunakan algoritma ID3 ini layak digunakan sebagai sistem untuk memprediksi jamur yang belum diketa hui jenisnya.

 

Kata kunci: Iterative Dichotomiser 3, jamur, pengolahan data, pohon keputusan


Full Text: PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


==============================================================================================

Indexed by:

==============================================================================================

P-ISSN : 2528 - 4061

E-ISSN : 2528 - 4053