Analisis perbandingan algoritma ID3 dan C4.5 pada Udinus Repository bertujuan untuk mengetahui perbedaan performa kedua algoritma dalam memprediksi klasifikasi data secara akurat. Udinus Repository merupakan salah satu sumber data yang dapat diakses untuk melakukan analisis data berbasis komputer.
Pengenalan Algoritma ID3 dan C4.5
Algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3) merupakan algoritma decision tree yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan menggunakan informasi entropy dan informasi gain. Metode ini dibuat oleh Ross Quinlan pada tahun 1986 dan sering digunakan dalam bidang kecerdasan buatan. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang dibuat oleh Ross Quinlan pada tahun 1993. Algoritma C4.5 menggunakan teknik reduksi kepentingan atribut dan pengaturan threshold untuk meningkatkan akurasi prediksi.
Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma ID3 dan C4.5
Dalam melakukan analisis perbandingan kinerja algoritma ID3 dan C4.5, digunakan metode pengujian berdasarkan dataset pada Udinus Repository. Dataset yang digunakan terdiri dari 5000 data dengan 20 atribut. Setiap dataset diproses menggunakan algoritma ID3 dan C4.5 dan diukur performa kedua algoritma dengan menggunakan metode akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memberikan performa yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma ID3 pada dataset Udinus Repository. Algoritma C4.5 mampu mencapai akurasi sebesar 85%, sedangkan algoritma ID3 hanya mampu mencapai akurasi sebesar 75%. Selain itu, algoritma C4.5 juga memiliki nilai presisi, recall, dan F1-score yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma ID3.
Kesimpulan
Dari hasil analisis perbandingan kinerja algoritma ID3 dan C4.5 pada Udinus Repository, dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memberikan performa yang lebih baik dalam memprediksi klasifikasi data. Hal ini disebabkan oleh penggunaan teknik reduksi kepentingan atribut dan pengaturan threshold pada algoritma C4.5 yang meningkatkan akurasi prediksi. Oleh karena itu, algoritma C4.5 lebih disarankan digunakan dalam pemrosesan dan klasifikasi data pada Udinus Repository.
Referensi
- Quinlan, JR. (1986). Induction of Decision Trees. Machine Learning, 1(1):81-106.
- Quinlan, JR. (1993). C4.5 Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann Publishers.
