Perbandingan Algoritma Machine Learning menggunakan Orange Data Mining untuk Klasifikasi Jenis Kendaraan pada Sistem Tilang Digital

Abstract

This paper discusses the application of the Orange Data Mining application to compare several machine learning algorithms for classifying vehicle types in digital ticket systems. This research compares and analyzes the logistic regression algorithm, Support Vector Machine (SVM) and Neural Network (NN) to solve vehicle classification problems in digital traffic tickets. The research results show that in the training process and based on the dataset used, the algorithms that have the highest level of accuracy are Logistic Regression, Neural Network and Support Vector Machine. Meanwhile, during the testing process, all algorithms in the model were able to carry out classification with 100% accuracyTulisan ini membahas tentang penerapan aplikasi Orange Data Mining untuk membandingkan beberapa algoritma pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan jenis kendaraan pada sistem tiket digital. Penelitian ini membandingkan dan menganalisa algoritma logistik regression,  Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network (NN) untuk memecahkan masalah klasifikasi kendaraan pada tilang digital. Data set diambil dari website Kaggle, dan metode validasi menggunakan Confussion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada proses training dan berdasarkan dataset yang digunakan, algoritma yang memiliki tingkat akurasi dari yang tertinggi adalah Logistic Regression, Neural Network dan Support Vector Machine. Sedangkan pada proses testing, seluruh algoritma pada model mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi yang sempurna. &nbsp