BAB IV PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa Algoritma CART dengan induksi Fuzzy memiliki tingkat akurasi yang lebih baik
daripada Algoritma CART tanpa induksi Fuzzy. Algoritma Fuzzy CART FCART dapat digunakan untuk memaksimalkan hasil klasifikasi.
5.2. Saran
Saran yang bisa diberikan peneliti setelah melakukan penelitian pada Algoritma CART dan Algoritma FCART adalah sebagai berikut :
- Untuk mengklasifikasikan data dengan skala interval dan rasio dapat
digunakan Algoritma FCART untuk mengurangi ketajaman perbedaan antar kelas klasifikasi;
- Untuk melakukan pengujian kembali pada keakuratan Algoritma
FCART dapat digunakan metode-metode lainnya, seperti salah satunya MRE Magnitude Relative Error dan MPE Mean Percentage Error;
- Untuk penelitian selanjutnya tentang Algoritma CART, dapat
dikembangkan pada Probabilistic Fuzzy pada CART seperti yang telah diujikan pada Algoritma Decision Tree lainnya;
- Sebaiknya CART dan FCART digunakan pada jumlah data yang besar.
Universitas Sumatera Utara
BAB II LANDASAN TEORI
2.1. Data
Data adalah bentuk jamak dari datum. Data merupakan keterangan- keterangan tentang suatu hal, dapat berupa sesuatu yang diketahui atau dianggap.
Jadi, data dapat diartikan sebagai sesuatu yang diketahui atau yang dianggap atau anggapan. Data juga merupakan sejumlah informasi yang dapat memberikan
gambaran tentang suatu keadaan, atau masalah baik yang berbentuk angka-angka maupun yang berbentuk kategori atau keterangan Supardi, 2013.
Sesuai dengan macam atau jenis variabel, maka data atau hasil pencatatannya juga mempunyai jenis sebanyak variabel. Data dapat dibagi dalam
kelompok tertentu berdasarkan kriteria yang menyertainya, misalnya menurut susunan, sifat, waktu pengumpulan, sumber pengambilan dan skala
pengukurannya Supardi, 2013.
a. Pembagian Data Menurut Susunannya
1 Data Acak atau Data Tunggal
Data acak atau data tunggal adalah data yang belum tersusun atau dikelompokkan kedalam kelas-kelas interval.
2 Data Berkelompok
Data berkelompok adalah data yang sudah tersusun atau dikelompokkan kedalam kelas-kelas interval. Data berkelompok disusun dalam bentuk
distribusi frekuensi atau tabel frekuensi.
Universitas Sumatera Utara
10
b. Pembagian Data Menurut Sifatnya
Kategori