7. Naive Bayes Algoritma ini menggunaan prinsip teorema Bayes. Sehingga pada proses pengolahan data, masing-masing feature (feature itu semacam parameter, dalam kasus klasifikasi Iris, features-nya antara lain adalah panjang dan lebar sepal dan petal) dianggap independen atau tidak terkait satu sama lain. Download Juga : Source Code PHP dan MySQL Algoritma Naive Bayes data Numerik. Setelah semuanya sudah siap, Bukalah aplikasi RapidMiner. Klik menu File -> New Process -> Pilih Blank. Selanjutnya pada kota dialog Repository pilih Add Data, -> My Computer, cari lokasi file Data latih teman-teman. Langkah Ketiga setelah teman-teman sudah menemukan Penelitian yang dilakukan oleh [6] menggunakan metode algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk prediksi kelulusan mahasiswa Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Universitas Andalas dengan nilai The Naïve Bayes classifier is a supervised machine learning algorithm, which is used for classification tasks, like text classification. It is also part of a family of generative learning algorithms, meaning that it seeks to model the distribution of inputs of a given class or category. Unlike discriminative classifiers, like logistic Para peneliti yang telah meneliti algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor yang menjadi acuan penulis menyelesaikan skripsi ini. Serta seluruh pihak yang tidak dapat penulis sebutkan satu-persatu. Peneliti menyadari bahwa penelitian ini masih jauh dari kata sempurna. A lgoritma Naive Bayes merupakan sebuah metoda klasifikasi menggunakan metode probabilitas dan statistik yg dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Algoritma Naive Bayes memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Ciri utama dr Naïve Bayes Classifier ini adalah Dengan algoritma Naïve Bayes dioptimasi PSO yang dievaluasi dengan confusion matrix menghasikan tingkat accuracy 91,25%, precision 88,50,% dan recall 94,17% serta nilai grafik AUC 0,903. Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110. Jurnal Teknik Elektro, 7. Penerapan Text Metode yang dipakai untuk klasifikasi tim kerja adalah algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 93,66%, hasil recall 90,74% serta hasil precision sebesar 88,58% sehingga hal ini menunjukkan bahwa sistem klasifikasi tim menggunakan algoritma Naive Bayes dapat digunakan oleh pemilik perusahaan algoritma Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu pengklasifikasi statistik, dimana pengklasifikasi ini dapat memprediksi probabilitas keanggotaan kelas suatu data yang akan masuk ke dalam kelas tertentu, sesuai dengan perhitungan probabilitas. Pengklasifikasi bayes didasari oleh teorema bayes yang ditemukan Ei1SEA.