29
disebut dengan kasus tarining
nol. Naive Bayes
tidak memilih fitur penting.
Hasil dari training Naive Bayes classifier
adalah mean
dan varians untuk
setiap fitur. Klasifikasi sampel baru ke 'Ya' atau 'Tidak' didasarkan pada
apakah nilai-nilai fitur dari sampel test
terbaik dengan rata-rata dan varians
dari fitur yang menjadi training baik untuk 'Ya' atau 'Tidak'.
2.7.4
Test Options WEKA
WEKA memiliki empat jenis test option, yaitu:
Use training set: Classifier
ini dilakukan dengan menggunakan
data training itu sendiri.
Supplied test set: Classifier
ini dievaluasi dengan memprediksi
seberapa baik satu set class
yang diambil dari sebuah file. Test
option
ini dilakukan dengan menggunakan data lain. Cara yang
dilakukan adalah dengan mengklik set tombol yang menampilkan
dialog yang memungkinkan untuk memilih file untuk menguji.
Cross-validation: Classifier
ini dievaluasi oleh cross-validation,
menggunakan jumlah fold
yang dimasukkan ke dalam kolom teks
folds. Pada cross-validation akan ada pilihan berapa fold
yang
akan digunakan. Nilai default-nya adalah 10.
Percentage split: Classifier
ini dievaluasi dengan memprediksi
seberapa baik persentase dari data yang digunakan selama
pengujian. Jumlah data tersebut dibagi berdsarkan nilai yang
dimasukkan ke dalam field%.
2.8
Structure Query Language (SQL)
Menurut Connolly & Begg (2010, p221), Structure Query Language atau
SQL adalah non producedural language terdiri dari kata english
standar seperti
SELECT, INSERT, dan DELETE yang digunakan oleh profesional dan non-
profesional. SQL menggunakan bahasa yang standar untuk mendefinisikan dan
memanipulasi hubungan database. Sedangkan, menurut Hall (2011, p787), Structure
Query Language adalah suatu alat pengolahan data untuk pengguna dan programmer
profesional untuk mengakses data dalam basis data secara langsung tanpa
membutuhkan program konvensional.
Dari beberapa teori yang dijabarkan oleh para ahli diatas, bahwa Structure
Query Language
atau SQL adalah suatu alat pengolahan data untuk pengguna dan
 |