4.2.3 Preprocessing dengan Missing value replenishment
4.2.3.1 DecisionTree
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 4.28
Gambar 4.28 Model Preprocessingnya Missing value replenishment dengan implementasi decision tree
Dari Gambar 4.28 dapat dihasilkan pohon seperti pada Gambar 4.30, dimana bahwa longterm_dissability_assistance memiliki pengaruh paling besar
dalam wage_inc_2nd berada pada node paling atas.
Gambar 4.29 Hasil decision tree implementasi Missing value replenishment
Universitas Sumatera Utara
Jika rule grafik Gambar 4.29 diterjemahkan kedalam rule bahasa sederhana dapat dilihat pada Tabel 4.14.
Tabel 4.14. Keterangan Rule Grafik Decision Tree
Rule Keterangan Rule
Predikat Bad
Good 1
longterm-disability-assistance = no: bad longterm-disability-assistance = yes
5
2 wage-inc-2nd 2.250
wage-inc-1st 2.900: good wage-inc-1st
≤ 2.900 23
3 statutory-holidays 11.500: good
statutory-holidays ≤ 11.500
2
4 statutory-holidays 10.500: good
statutory-holidays ≤ 10.500: bad
1 5
1
5 wage-inc-2nd
≤ 2.250: bad 3
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada model aturan berbentuk teks seperti pada Gambar 4.30.
longterm-disability-assistance = no: bad {bad=5, good=0} longterm-disability-assistance = yes
| wage-inc-2nd 2.250 | | wage-inc-1st 2.900: good {bad=0, good=23}
| | wage-inc-1st
≤ 2.900 | | | statutory-holidays 11.500: good {bad=0, good=2}
| | | statutory-holidays ≤ 11.500
| | | | statutory-holidays 10.500: good {bad=1, good=1} | | | | statutory-holidays
≤ 10.500: bad {bad=5, good=0} | wage-inc-2nd
≤ 2.250: bad {bad=3, good=0}
Gambar 4.30 Rule decision tree dengan implementasi Missing value replenishment
Universitas Sumatera Utara
4.2.3.2 Random Tree
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 4.31.
Gambar 4.31. Model Preprocessingnya Missing value replenishment dengan implementasi random tree
Gambar 4.32 memperlihatkan bahwa dengan random tree
longterm_dissability_assistance juga memiliki pengaruh paling besar dalam menentukan hasil wage_ind_3nd.
Gambar 4.32 Hasil random tree implementasi Missing value replenishment
Universitas Sumatera Utara
Jika rule grafik Gambar 4.32 diterjemahkan kedalam rule bahasa sederhana dapat dilihat pada Tabel 4.15.
Tabel 4.15. Keterangan Rule Grafik Random Tree
Rule Keterangan Rule
Predikat Bad
Good 1
longterm-disability-assistance = no: bad longterm-disability-assistance = yes
5
2
wage-inc-3rd 2.150 contrib-to-health-plan = full: good
contrib-to-health-plan = half: good contrib-to-health-plan = none: bad
5
2 21
5
3
wage-inc-3rd ≤ 2.150: bad
2
Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada model aturan berbentuk teks seperti pada Gambar 4.33.
longterm-disability-assistance = no: bad {bad=5, good=0} longterm-disability-assistance = yes
| wage-inc-3rd 2.150 | | contrib-to-health-plan = full: good {bad=5, good=21}
| | contrib-to-health-plan = half: good {bad=0, good=5} | | contrib-to-health-plan = none: bad {bad=2, good=0}
| wage-inc-3rd
≤ 2.150: bad {bad=2, good=0}
Gambar 4.33 Rule random tree dengan implementasi Missing value replenishment
Universitas Sumatera Utara
4.2.3.3 Random Forest
Kategori