ABSTRAKSI: Data Mining merupakan ekstraksi informasi potensial yang terkandung secara implisit pada database. Salah satu task pada data mining yang menjadi pokok perhatian dalam Tugas Akhir ini adalah klasifikasi, khususnya teknik bayesian yang sedang berkembang yaitu Bayesian Belief Networks (BBN).
Bayesian Belief Networks (BBN) merupakan graf asiklik berarah yang simpul-simpulnya mewakili variabel-variabel pada dataset dan busur-busurnya mewakili relasi ketergantungan antar variabel dan distribusi probabilitas lokal untuk masing-masing variabel yang diberikan oleh orang tuanya.
Tugas Akhir ini menganalisis performansi Naïve Bayes classifier dan Tree Augmented Naïve Bayes (TAN) classifier sebagai teknik klasifikasi BBN yang menggunakan restricted structure learning serta mengimplementasikannya untuk menyelesaikan persoalan klasifikasi dalam data mining.
Hasilnya, TAN classifier menunjukkan performansi yang lebih baik daripada Naive Bayes classifier dalam hal akurasi walaupun dari segi kecepatan pembangunan model klasifikasi membutuhkan waktu yang lebih lama.
Kata Kunci : Bayesian Belief Networks, TAN, Naive Bayes, classifier, klasifikasi,ABSTRACT: Data mining is an extraction of potential information implicitly from a database. One of many tasks in data mining that would be the subject of this final project is classification, especially Bayesian Belief Networks (BBN).
Bayesian Belief Networks (BBN) is a directed acyclic graph whose nodes represent variables and arcs represent statistical dependence relations among the variables and local probability distributions for each variable given values of its parents.
This final project analyzes the performance of Naïve Bayes classifier and Tree Augmented Naïve Bayes classifier as classification technique of BBN which use restricted structure learning and implement these classifiers to solve classification problems in data mining.
As the result, it had been proved that TAN classifier performance better than Naïve Bayes classifier in accuracy although for construct classification model need longer time.Keyword: Bayesian Belief Networks, TAN, Naive Bayes, classifier,