Source Code Naive Bayes PHP Data Mining Support Semua Data

Algoritma Aplikasi Naive Bayes merupakan sebuah metode klasifikasi data, sering juga di bangku kuliah disebut sistem rekomendasi atau prediksi, tergolong dalam algoritma Supervised karena memerlukan data class/label pada data training

Source code algoritma naive bayes php ini merupakan algoritma yang sangat popular di kalangan mahasiswa teknik informatika karena perhitunganya yang sangat sederhana sehingga mudah untuk dipelajari

Metode ini mempunyai rate akurasi yang cukup tinggi

Dalam artikel ini saya akan mereview aplikasi naive bayes buatan saya, point-point yang akan saya bahas selanjutnya adalah sebagai berikut :

Table of Contents Aplikasi Naive Bayes

Spesifikasi Aplikasi Algoritma Naive Bayes Data Mining
Contoh Dataset Algoritma Naive Bayes
Fitur Aplikasi Datamining Naivebayes
Fitur Prediksi
Apakah Aplikasi Naivebayes ini Hasilnya Valid ?
Feedback yang sudah menggunakan
Apakah Dapat di Customisasi Sesuai Kebutuhan ?

Spesifikasi Aplikasi Algoritma Naive Bayes Data Mining

Untuk menjalankan aplikasi ini menggunakan environtmen dibawah ini :

PHP Versi 7.4
Codeigniter 3
Dapat dijalankan di Web Server (Xampp, Wampp, Mampp, Apache, Nginx)
HTML, Js, Css (Bootstrap 4)

Contoh Dataset Algoritma Naive Bayes

Dataset dibawah ini adalah salah satu contoh dataset yang siap di implementasikan kedalam aplikasi naivebayes,

outlook	temperature	kelembapan	berangin	bermain_golf
Hujan	Panas	Tinggi	Tidak	Tidak
Hujan	Panas	Tinggi	Ya	Tidak
Mendung	Panas	Tinggi	Tidak	Ya
Cerah	Hangat	Tinggi	Tidak	Ya
Cerah	Dingin	Normal	Tidak	Ya
Cerah	Dingin	Normal	Ya	Tidak
Mendung	Dingin	Normal	Ya	Ya
Hujan	Hangat	Tinggi	Tidak	Tidak
Hujan	Dingin	Normal	Tidak	Ya
Cerah	Hangat	Normal	Tidak	Ya
Hujan	Hangat	Normal	Ya	Ya
Mendung	Hangat	Tinggi	Ya	Ya
Mendung	Panas	Normal	Tidak	Ya
Cerah	Dingin	Tinggi	Ya	Tidak
Hujan	Hangat	Normal	Tidak	???

Dataset diatas menceritakan sebuah kondisi iklim, dimana terdapat kondisi outlook, temperature, kelembapan dan berangin dan pada akhirnya akan bermain golf atau tidak

Data Atribute nya adalah : outlook, temperature, kelembapan, berangin

Sedangkan data Label/Class nya adalah : bermain_golf

Fitur Aplikasi Datamining Naivebayes

Aplikasi ini mempunyai keunggulan dapat support semua jenis dataset,

Walaupun data yang digunakan berbeda-beda, namun aplikasi ini akan membaca data yang diupload dan otomatis memisahkan mana atribute & labelnya tanpa terkecuali layaknya software rapidminer

User tidak dapat mengakses fitur-fitur yang lain jika tidak login terlebih dahulu, fitur login diaplikasi ini hanya 1 role user yaitu admin, namun tidak menutup kemungkinan untuk memodifikasi fitur login sehingga dapat digunakan user role bertingkat (admin, user)

Seperti beberapa orang yang sudah pernah menggunakan aplikasi ini

Fitur Upload Excel Dataset

Fitur ini digunakan untuk memasukan/upload dataset dalam bentuk excel, secara otomatis sistem ini akan mendeteksi datanya, memisahkan mana atribute dan mana label, yang kemudian ditampilkan dalam bentuk tabel diaplikasi

Lantas bagaimana jika dataset yang diupload berbeda ??

Ya Betul !! sebenarnya disinilah nilai + aplikasi ini, bisa sangat fleksibel, sehingga bisa digunakan oleh semua jenis dataset

Fitur Inisialisasi Dataset

Fitur inisialisasi ini akan memisahkan data atribute dan label, ditandai dengan warna kuning yaitu atribute pendukung dan warna biru yaitu label/class.

Fitur Performance

Fitur ini yang sering dibutuhkan mahasiswa teknik informatika untuk menguji seberapa besar akurasi algoritma naive bayes ini terhadap dataset mereka,

Terdapat juga pilihan prosentase data training yang akan digunakan, jika kita memilih data training 70% maka secara otomatis data testingnya sebesar 30%,

Misalnya datanya ada 100 baris, maka akan dipisah sebesar 70 baris dimulai dari yang paling atas untuk dijadikan data training, dan sisanya 30 baris akan dijadikan data testing

Fitur Performance Akurasi

Hasil akurasi adalah bagian dari proses performance, rumus akurasi ini sesuai dengan rumus confussion matrix,

Hasil testing dari 30 baris dataset juga sudah ditampilkan diatas hasil akurasinya, mana yang benar dan mana yang salah terpampang jelas disana

Dataset diatas hanya ada 20 baris, data mining membutuhkan data yang banyak untuk meningkatkan nilai akurasinya

Fitur Prediksi

Fitur ini berfungsi untuk memprediksi satu persatu dan melihat detail dari hasil perhitunganya, sebelah kiri adalah form input dropdown, kalian tinggal pilih saja atribute dan nilai-nilainya kemudian klik tombol prediksi

Maka hasilnya akan tampil di sebelah kanan,

Isian form ini juga dinamis, berdasarkan dataset yang diupload diawal sistem akan otomatis menampilkan atribute-atribute isian beserta nilai dropdown nya dalam bentuk form

Apakah Aplikasi Naivebayes ini Hasilnya Valid ?

Hasilnya valid !! sudah banyak di testing dan diuji sama banyak orang, dengan perhitungan tools, perhitungan manual, hasilnya sama..

Untuk masalah ini biar salah satu dari teman-teman saya yang membuktikanya,

Mungkin kalian ingin bandingkan sendiri dengan dataset kalian masing2 ??

Feedback yang sudah menggunakan

Kalian bisa melihat komentar-komentar orang-orang yang sudah pernah menggunakan aplikasi ini di youtube

Tentunya saya punya review aplikasi ini versi video di youtube, bisa anda tonton setelahnya

Apakah Dapat di Customisasi Sesuai Kebutuhan ?

Tentunya fitur yang ada di aplikasi ini terabatas, tetapi aplikasi ini sangat fleksibel untuk di customisasi, salah satu yang sering saya customisasi untuk para customer saya adalah pemberian fitur database pada dataset naive bayes, serta fitur manajemen login bertingkat admin & user

Kalian bisa menghubungi saya melalui tombol whatsapp yang muncul pada layar anda jika ingin mendapatkan aplikasi ini atau mungkin anda ingin mencustomisasinya

Harga aplikasi ini relatif murah yaitu : Rp. 250.000,- (nilai yang murah demi kelancaran studi & riset kalian) + Full Support dari saya sampai aplikasi benar-benar berjalan normal di laptop/pc kalian

× Hubungi Saya