TEKS

PENERAPAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI WEB SERVICE BERDASARKAN QUALITY OF SERVICE BERDASARKAN QUALITY OF SERVICE

Abstrak
Pada tugas akhir ini kami menerapkan Quality of Service dari Web Service
untuk diklasifikan menggunakan algoritma Random Forest. Dimana klasifikasi ini
mempermudah kita untuk melihat mana web service bagus dan mana web service
yang kurang bagus dipakai. Jadi kita tidak kesusahan memilih web service yang
bagus dan kurang bagus. Disini kita akan melakukan input dari kelima variabel,
yaitu Response Time, Availability, Troughput, Successibility dan Reliability.
Untuk kelas terdiri atas Bronze, Silver, Gold dan Platinum. Data yang digunakan
dalam tugas akhir ini adalah data dari Al-Masri, E., and Mahmooud, Q.H.:
Investigating Web Services on the World Wide Web. Nilai yang dihasilkan dari
algoritma Random Forest sendiri cukup akurat dibandingkan dengan metode lain
yang telah dilakukan klasifikasi. Lalu nilai akurasi dan presisi juga cukup akurat.
Nilai akurasinya mendapatkan nilai 71%. Untuk presisi dibagi menjadi empat
dikarenakan kelas dibagi menjadi empat. Untuk kelas Bronze mendapatkan nilai
95%, kelas Silver mendapatkan nilai 0%, kelas Gold mendapatkan nilai 85% dan
kelas Platinum mendapatkan nilai 62%.
Kata kunci : Web Service, Random Forest, Klasifikasi, Data Mining.

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S06-19811 ARF 2019

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Klasifikasi
Data Mining
Random Forest
Web Service

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2013.1.06186 Nilai : B+

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Danang Haryo Sulaksono, S.ST. MT.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar