• Tidak ada hasil yang ditemukan

IMPUTASI MISSING DATA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN ALGORITMA GENETIKA

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "IMPUTASI MISSING DATA DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN ALGORITMA GENETIKA"

Copied!
14
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 14 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Tabel 1. Hasil Imputasi Missing Data pada Data Simulasi 1 dari 5 Kali Percobaan
Tabel 2. Hasil Imputasi Missing Data pada Data Simulasi 2 dari 5 Kali Percobaan
Gambar 3 adalah grafik nilai pada semua kombinasi variabel pada data Survei IBS. Pada gambar tersebut terlihat bahwa nilai RMSE yang dihasilkan terbagi ke dalam dua kelompok kombinasi variabel
Tabel 3. Hasil Imputasi Missing Data pada Data Perusahaan Industri Sedang KBLI 18 Provinsi DKI Jakarta 2008

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 14 Halaman - 2.41 MB )

Dokumen terkait

Klasifikasi Helpdesk Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan TF-ABS Helpdesk Classification Using K-Nearest Neighbor and TF-ABS Methods

Penelitian lainnya yaitu Penelitian mengenai perbandingan pembobotan kata pada proses klasifikasi yang telah dilakukan yaitu kategorisasi berita menggunakan metode pembobotan

Optimasi Teknik Klasifikasi Modified k Nearest Neighbor Menggunakan Algoritma Genetika

Oleh karena itu perlu dilakukan optimasi menggunakan GA sebagai operator dalam menentukan nilai k yang bertujuan mengatasi kelemahan tersebut (untuk selanjutnya MkNN

Analisis Sentimen Ulasan Produk Kecantikan Menggunakan Metode BM25 dan Improved K-Nearest Neighbor dengan Seleksi Fitur Chi-Square

Proses dalam Analisis Sentimen memerlukan metode BM25 yang digunakan sebagai pembobotan kata, Improved K-Nearest Neighbor sebagai penentuan dalam memilah sentimen

K NEAREST NEIGHBOR DALAM IMPUTASI MISSING DATA. Susanti, Shantika Martha, Evy Sulistianingsih INTISARI

( , ) = ∑ − (1) ( , ) adalah jarak antara observasi yang mengandung missing data dengan observasi yang tidak mengandung missing data, adalah nilai dari variabel ke-j

Penerapan K-nearest Neighbor Berbasis Algoritma Genetika Untuk Klasifikasi Mutu Padi Organik

Untuk itu dalam makalah ini akan menjelaskan bagaimana menghasilkan mutu padi yang akurat dan maka dilakukan sebuah penelitian dalam mencari pola dari mutu padi

Prediksi Harga Beras Premium dengan Metode Algoritma K-Nearest Neighbor

Hasil dari penelitian ini, metode K-Nearest Neighbor dengan model regresi dapat melakukan prediksi terhadap harga beras pada tahun 2014 - 2019 dengan nilai RMSE 0,125

PERFORMA METODE K NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION (KNNI) UNTUK MENANGANI MULTIVARIATE MISSING DATA

Berdasarkan hasil pengolahan pada metode KNNI bahwa semakin besar missing data yang terjadi pada data produktivitas ubi kayu maka rata-rata nilai RMSE nya juga semakin besar

Imputasi Missing data Menggunakan Algoritma Pengelompokan Data K-Harmonic Means

Metode yang sering digunakan untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan mengisi nilai dari rataan atribut yang ada atau menghilangkan instance yang mengandung