BAB 1 (Prototype System: K-Nearest Neighbor dan Naive Bayesian Methods)

 

BAB 1

PENDAHULUAN

I.1 Latar Belakang Penelitian

Penelitian ini merupakan langkah analisa ketepatan akurasi dan kecepatan kinerja antara dua jenis task classification dalam case-based reasoning yang diterapkan pada prototype sistem yang berbasis artificial intelligent. Penggunaan algoritma dalam data mining sangat mempengaruhi akurasi hasil proses dan kecepatan proses. Maka pemilihan algoritma yang tepat akan memberikan hasil yang maksimal pada sebuah sistem berbasis artificial intelligent. Penelitian ini akan membangun prototype artificial intelligent system yang membandingkan dua metode yaitu K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes Classification menggunakan data set yang sama sebagai pengujian. Penelitian ini diangkat penulis berdasarkan penelitian sebelumnya, telah mendapatkan hasil kecepatan kinerja yang belum maksimal, sehingga perlu dilakukan penelitian lanjutan mengenai pemilihan algoritma terbaik dalam sistem berbasis artificial intelligent.

Penelitian ini diharapkan mampu memperbaiki dan memaksimalkan hasil akurasi dan kecepatan kinerja proses sistem hasil penelitian penulis terdahulu yang bertemakan sistem berbasis kasus untuk diagnosa depresi. Penelitian sebelummnya memiliki kekurangan pada perhitungan nilai similarity yang didapatkan dengan pemberian variable yang berbeda. Penelitian ini akan menambahkan nilai logaritma hasil dari stemming (TF-Idf) pada preprocessing data set sebelum diujikan terhadap kedua metode.

I.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang permasalahan yang telah diuraikan, maka permasalahan yang ada dapat dirumuskan sebagai berikut :

Bagaimana membangun sebuah sistem untuk menyimpulkan penggunaan metode terbaik antara predictive classification dan descriptive classification berbasis prototype artificial intelligent system untuk diagnosa gejala psikologis.

Bagaimana menganalisa proses dan kinerja metode menggunakan suatu prototype sistem identifikasi kemudian membandingkan hasil antara dua metode yang diuji.

Bagaimana menerapkan hasil analisis algoritma untuk digunakan pada prototype artificial intelligent system untuk diagnosa depresi.

I.3 Batasan Masalah

Meninjau luasnya permasalahan dan menghindari penyimpangan pokok penelitian, maka permasalahan akan dibatasi pada :

1. Penelitian menganalisa nilai akurasi dan kecepatan kinerja dari dua jenis task antara predictive dan descriptive classification pada Case Base Reasoning System (CBR).
2. Penelitian menggunakan dua metode yaitu K-Nearest Neighbor dan Naive Bayesian Classification sebagai sample metode predictive classification dan descriptive classification.
3. Implementasi analisa algoritma menggunakan identical flow processing dalam penulisan source code programming yang digunakan.
   
   
   I.4 Tujuan Penelitian
   Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah menghasilkan analisa metode terbaik berupa nilai perbandingan akurasi dan kecepatan kinerja dari task process antara predictive classification dan descriptive classification pada case-based reasoning berbasis prototype artificial intelligent system untuk identifikasi psikologis berupa kecenderungan depresi.
   
   
   I.5 Manfaat Penelitian
   Adapun manfaat dari penelitian ini masih bersifat kesimpulan dan hasil analisa ketepatan akurasi dan kecepatan kinerja dari sebuah proses algoritma diantaranya :
   1. Menghasilkan analisa akurasi terbaik antara metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayesian Classification sebagai sample metode predictive dan descriptive classification dalam case-based reasoning system.
   2. Memperbaiki kinerja sistem yang telah penulis rancang sebelumnya mengenai akurasi proses dan kecepatan kinerja sistem.
   3. Memberikan kesimpulan akurasi proses dan perbandingan kecepatan kinerja metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayesian Classification yang berguna dalam pemilihan algoritma yang terbaik dalam case-based reasoning system untuk penelitian dikemudian hari.
   4. Menjadi referensi untuk pembaca dalam merancang sistem yang bertema case-based reasoning dengan desain input menggunakan kuesioner, sebagai sistem identifikasi depresi.
      
      
      I.6 Sistematika Penulisan
      Sistematika yang digunakan pada penulisan laporan penelitian dalam laporan Penelitian Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut :
      BAB I PENDAHULUAN
      Bab pendahuluan berisi tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, dan sistemaika penulisan yang pada dasarnya menjadi pokok permasalahan dan kerangka penyusunan target penelitian.
      BAB II KAJIAN PUSTAKA
      Bab kajian pustaka diuraikan teori-teori yang menjadi pedoman dalam penyusunan laporan dan memberikan pondasi informasi yang sesuai dengan latar belakang permasalahan dan pokok penelitian. Bab ini berisi kajian pustaka, kerangka pemikiran, dan hipotesis mengenai masalah yang diangkat dalam penelitian. Literatur review yang relevan akan dibahas secara kritis.
      BAB III METODOLOGI PENELITIAN
      Bab metode penelitian menegaskan pendekatan, metode dan teknik yang digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data yang dapat menjawab atau menjelaskan masalah penelitian meliputi, bahan (objek) penelitian dan metode (desain) berupa argumentasi pemilihan metode dengan memperhatikan sifat variable penelitian dan jenis informasi yang diperlukan
      BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
      Bab analisis dan perancangan sistem mencerminkan alur analisa dan penyusunan tools untuk mendapatkan wadah dalam memproyeksikan algoritma metode ke dalam suatu sistem yang mempunyai fungsi selayaknya prototype artificial intelligent system, analisa berupa analisis masalah, analisis kebutuhan sistem. Perancangan sistem berupa flow processing, database, dan interface.
      BAB V PEMBAHASAN DAN IMPLEMENTASI
      Bab implementasi dan pembahasan menguraikan hasil penyajian hipotesis dan deskripsi data penunjang beserta interpretasinya. Kemudian menganalisis hasil analisa dengan pendekatan metode penelitian untuk diproyeksikan kedalam implementasi sistem, dituliskan dalam interface system beserta input, processing, dan output system.
      BAB VI PENUTUP
      Bab penutup menyatakan pemahaman tentang masalah yang diteliti berkaitan dengan penelitian berupa kesimpulan dan saran. Kesimpulan menyatakan temuan penelitian berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan. Saran menyatakan penyataan saran teoritis tentang penelitian lebih lanjut untuk mengembangkan ilmu pengetahuan dari bidang ilmu yang dikaji, serta saran praktis yang terkait penerapan hasil penelitian.
      DAFTAR PUSTAKA
      Merupakan daftar dari seluruh kepustakaan yang digunakan dalam penelitian, dengan format penulisan berdasarkan pedoman tata penulisan dalam penelitian.
    
    
   

Categories: Proyek Penelitian Sistem Cerdas