Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation - Firman Tempola; Miftah Muhammad; Amal Khairan (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2018)
Penelitian ini akan membandingkan dua algoritma klasifikasi yaitu K-Nearest Neighbour dan Naive Bayes Classifier pada data-data aktivitas status gunung berapi yang ada di Indonesia. Sedangkan untuk validasi data menggunakan k-fold cross validation. Dalam penentuan status gunung berapi pusat vulkanologi dan mitigasi bencana geologi melakukan dengan dua hal yaitu pengamatan visual dan faktor kegempaan. Pada penelitian ini dalam melakukan klasifikasi aktivitas gunung berapi menggunakan faktor kegempaan. Ada 5 kriteria yang digunakan dalam melakukan klasifikasi yaitu empat faktor kegempaan diantaranya gempa vulkanik dangkal, gempa tektonik jauh, gempa vulkanik dalam, gempa hembusan dan ditambah satu kriteria yaitu status sebelumnya. Ada 3 status yang di yang diklasifikasi yaitu normal, waspada dan siaga. Hasil penelitian yang dibagi kedalam 3 fold disetiap metode klasifikasi didapat perbandingan akurasi sistem rata-rata tertinggi pada k-nn 63,68 % dengan standar deviasi 7,47 %. Sedangkan dengan menggunakan naive bayes didapat rata-rata akurasi sebesar 79,71 % dengan standar deviasi 3,55 %. Selain itu, penggunaan naive bayes jaraknya akurasi lebih dekat dibandingan dengan k-nn.