Christian, Hans / 1773012 (2021) Analisis Akurasi Data Protein Virus Sars-Cov-2 Dengan Menggunakan Metode Data Mining. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1773012_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (355Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1773012_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (333Kb) |
|
|
Text
1773012_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (278Kb) | Preview |
|
|
Text
1773012_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (353Kb) |
|
|
Text
1773012_Chapter3.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (229Kb) |
|
|
Text
1773012_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Registered users only Download (1717Kb) |
|
|
Text
1773012_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (202Kb) | Preview |
|
|
Text
1773012_Cover.pdf - Accepted Version Download (404Kb) | Preview |
|
|
Text
1773012_References.pdf - Accepted Version Download (268Kb) | Preview |
Abstract
Laporan yang berjudul “Analisis Akurasi Data Protein Virus SARS-CoV-2 dengan menggunakan Metode Data mining” ini bertujuan untuk menganalisis hasil penelitian data mining pada kumpulan data protein SARS-CoV-2 antara algoritma Naïve Bayes dan J48 dengan pelatihan 10-fold cross-validation. Proses penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data yang disediakan oleh website NCBI berupa protein virus SARS-CoV-2. Selanjutnya pada tahap praproses data, kumpulan data tersebut dibersihkan, data yang akan digunakan dari jumlah kumpulan data 1.149.216 menjadi 517.834. Dengan aplikasi WEKA, data mining algoritma Naïve Bayes dan J48 akan diterapkan pada kumpulan data yang akan mengahsilkan model klasifikasi. Selanjutnya, dengan 500 data uji dari website NCBI, model klasifikasi akan memprediksikan kelas protein pada data uji. Pada tahap analisis hasil data, akan dibandingkan kinerja masing-masing algoritma dari hasil detail akurasi juga waktu pembuatan model dan pengujian data. Dapat disimpulkan dengan menggunakan algoritma J48 lebih unggul akurasinya dibanding Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi pada kumpulan data protein SARS-CoV-2. Laporan ini dibuat sebagai pengenalan awal bioinformatika dan proses melakukan data mining pada kumpulan data bioinformatika.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Bioinformatika, Data mining, J48, Naïve Bayes, SARS-CoV-2 |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > 73 Information Systems Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 12 Oct 2022 03:47 |
| Last Modified: | 12 Oct 2022 03:47 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/30749 |
Actions (login required)
 |
View Item |
