Implementasi Feature Engineering dan Handling Imbalance pada Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Kualitas Bijih Besi

Siti Huzaimah, . (2024) Implementasi Feature Engineering dan Handling Imbalance pada Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Kualitas Bijih Besi. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (494kB)
	Text BAB (1).pdf Restricted to Registered users only Download (44kB)
	Text BAB (2).pdf Restricted to Registered users only Download (107kB)
	Text BAB (3).pdf Restricted to Registered users only Download (245kB)
	Text BAB (4).pdf Restricted to Registered users only Download (540kB)
	Text BAB (5).pdf Restricted to Registered users only Download (7kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (204kB)

Abstract

Industri pertambangan bijih besi sangat bergantung pada kualitas bahan mentah yang diproses. Salah satu faktor kunci dalam menentukan kualitas bijih besi adalah kandungan silika, karena tingginya kadar silika dapat menurunkan kualitas konsentrat dan mempengaruhi efisiensi dalam proses produksi baja. Masalah utama yang dihadapi dalam klasifikasi kualitas bijih besi adalah rendahnya akurasi model akibat ketidakseimbangan data dan kurangnya pengolahan fitur yang memadai, yang dapat menghambat proses produksi dan efisiensi operasional. Dalam beberapa tahun terakhir, metode Machine Learning semakin banyak digunakan untuk memecahkan masalah prediksi di berbagai bidang industri, termasuk pertambangan. Salah satu algoritma yang sering digunakan adalah Naïve Bayes Classifier. untuk meningkatkan akurasi dilengkapi dengan teknik Feature Engineering dan Handling Imbalance. Hasil pengujian model menunjukkan kinerja yang sangat baik, yang dievaluasi menggunakan Confusion Matrix dengan metrik-metrik berikut: akurasi mencapai 87%, presisi sebesar 99%, recall sebesar 87%, dan skor F1 sebesar 93%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan Naive Bayes Classifier dengan pendekatan yang tepat dapat meningkatkan efektivitas dalam klasifikasi kualitas bijih besi dan mendukung pengambilan keputusan dalam proses produksi

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Naive Bayes, klasifikasi, quality prediction, feature engineering, handling imbalance.
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	miko
Date Deposited:	03 Mar 2025 04:02
Last Modified:	03 Mar 2025 04:02
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/16412

Actions (login required)

View Item