Prediksi Inflasi di Indonesia Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor (KNN)

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Variabel Input (plafon, total telat, status) x1, x2, x3 ..

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Tentukan K (jumlah tetangga terdekat)

Hitung Jarak

Mengurutkan Jarak

Kumpulkan kategori Y (Klasifikasi KNN)

Kategori nearest neigbhor yang paling mayoritas akan menghasilkan prediksi

Algoritma K-Nearest Neighbor

Data Inflasi, Kurs, BI rate, M2 dan PDB

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Mulai

1. Tentukan k sebagai jumlah yang diinginkan dari tetangga terdekat dan S : = p1 , ... , pn adalah himpunan sampel pelatihan dalam bentuk p1 = ( xi , ci ) , dimana xi adalah fitur vektor d - dimensi dari titik pi dan ci adalah kelas yang pi milik .

Untuk setiap p ' = ( x ' , c ' )

2. Menghitung jarak d ( x ' , xi ) antara p ' dan semua pi milik S 3. Urutkan semua poin pi menurut d kunci ( x ' , xi )

4. Pilih k poin pertama dari daftar diurutkan , mereka adalah k sampel pelatihan yang paling dekat dengan p '

5. Menetapkan kelas untuk p ' berdasarkan suara mayoritas : c ' = argmaxyΣ ( xi , ci ) milik S , I ( y = ci )

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* = 9042 − 8320 + 6 − 8.31 + 2854978 − 893029 + 812741 − 391553

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