Perbandingan Algoritma C4.5, Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbour untuk Prediksi Lahan Kritis di Kabupaten Pemalang - Khotimah, Nur; Istiawan, Deden (Prosiding University Research Colloquium, 2018)
Keberadaan lahan merupakan aspek penting dalam kehidupan manusia dan makhluk hidup lainnya, akan tetapi persoalan kerusakan hutan dan lahan terus terjadi dan mengalami peningkatan sehingga mengakibatkan lahan menjadi kritis. Data dan informasi mengenai degradasi hutan dan lahan seringkali tidak mengacu kepada format dan struktur database yang dapat dipertanggungjawabkan.Sehingga salah satu faktor penting dalam menentukan kesuksesan pemetaanpenggunaan lahan guna meningkatkan fungsi hutan lindung dan hutan konservasiterletak pada pemilihan skema klasifikasi lahannya. Klasifikasi dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik data mining. Klasifikasi termasuk dalam tipe supervised learning yang artinya dibutuhkan data pelatihan untuk membangun suatu model klasifikasinya. Terdapat lima kategori klasifikasi yaitu berbasis stastistik, berbasis jarak, berbasis pohon keputusan, berbasis jaringan saraf, dan berbasis aturan. Tiap kategori klasifikasi memiliki banyak pilihan algoritma. Algoritma yang paling sering digunakan adalah algoritma C4.5, Naïve Bayes, dan k-Nearest Neighbour (k-NN). Penelitian ini akan membandingkan hasil klasifikasi dari tiga algoritma tersebut untuk mengetahui algoritma mana yang memiliki kinerja paling baik dalam memprediksi berdasarkan nilai akurasi. Data yang digunakan yaitu data lahan lahan kritis daerah hutan lindung dan hutan konservasi Kabupaten Pemalang .Hasil dari penelitian ini diperoleh C4.5 memiliki akurasi paling tinggi sebesar 77,75 % disusul Naïve Bayes 77,49% dan terakhir k-NN memiliki akurasi sebesar 73,91%.