• Tidak ada hasil yang ditemukan

TUGAS 2 DATA MINING - 20210801492

N/A
N/A
putri N@

Academic year: 2024

Membagikan "TUGAS 2 DATA MINING - 20210801492"

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

TUGAS 2 DATA MINING Putri Nur Khasanah

20210801492

1. Misalkan nilai untuk sekumpulan data tertentu dikelompokkan ke dalam interval.

Interval dan frekuensi yang sesuai adalah sebagai berikut:

Hitung perkiraan nilai median untuk data tersebut!

Jawaban:

(2)

2. Uraikan secara singkat cara menghitung perbedaan antara objek yang dijelaskan berikut ini: (a) Atribut nominal (b) Atribut biner asimetris (c) Atribut numerik

Jawaban:

Menghitung Perbedaan Antar Objek

Berikut adalah cara menghitung perbedaan antar objek berdasarkan jenis atributnya:

a. Atribut Nominal:

Perbedaan kategori: Hitung jumlah kategori yang berbeda antara dua objek.

Contoh: Misalkan objek A memiliki kategori "merah" dan objek B memiliki kategori "biru". Perbedaan kategorinya adalah 1.

Catatan: Perbedaan kategori tidak memperhitungkan urutan atau jarak antar kategori.

b. Atribut Biner Asimetris:

Hitung selisih nilai: Kurangi nilai objek B dari nilai objek A.

Contoh: Misalkan objek A memiliki nilai "1" (ya) dan objek B memiliki nilai "0"

(tidak). Perbedaan nilainya adalah 1.

Catatan: Perbedaan nilai hanya menunjukkan arah perbedaan, bukan besarannya.

c. Atribut Numerik:

Hitung selisih absolut: Kurangi nilai yang lebih kecil dari nilai yang lebih besar.

Contoh: Misalkan objek A memiliki nilai 10 dan objek B memiliki nilai 5.

Perbedaan absolutnya adalah 5.

Catatan: Perbedaan absolut menunjukkan besaran perbedaan nilai antar objek.

Metode Perbandingan Lainnya:

Jarak Euclidean: Menghitung jarak antar objek dalam ruang multidimensi.

Koefisien korelasi: Mengukur hubungan linear antara dua variabel.

Analisis cluster: Mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan atributnya.

(3)

Pilihan metode tergantung pada:

Jenis atribut

Tujuan analisis

Interpretasi yang diinginkan

Contoh Penerapan:

E-commerce: Merekomendasikan produk yang serupa berdasarkan atribut nominal (kategori produk) dan numerik (harga, rating).

Medis: Mendiagnosis penyakit berdasarkan atribut biner asimetris (gejala) dan numerik (hasil tes).

Keuangan: Menganalisis risiko investasi berdasarkan atribut numerik (kinerja keuangan, rasio risiko).

Referensi

Dokumen terkait

Dalam penelitian ini, penentuan jurusan diperoleh dengan menghitung jumlah kasus IPA dan IPS tiap atribut, entropy, gain, split info dan gain ratio.. Hasil pengujian terhadap

Clustering dipilih dalam menentukan kelompok kelas oleh karena prosesnya melibatkan data numerik dengan jumlah atribut maupun entiti yang cukup banyak.. Clustering

Tahap penutup merupakan bagian akhir dari studi yang dilakukan. Pada tahap penutup dijelaskan secara singkat berbagai hasil pembahasan yang merupakan jawaban dari rumusan

Sama seperti Discernibility Matrix pada Discernibility Matrix Modulo D sekumpulan atribut yang berbeda dari objek yang satu dengan yang lain dibandingkan, namun

Seperti halnya decision tree, K-Nearest Neighbor sangat sering digunakan dalam klasifikasi dengan tujuan dari algoritme ini adalah untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan

Karena metode numerik menggunakan pendekatan untuk mencari penyelesaian suatu persoalan matematika, maka terdapat perbedaan antara jawaban pendekatan tadi dengan

Atribut yang digunakan Criteria Data Class Type Data Class Used Komunikasi Nominal Terbuka, Kadang-Kadang, Tertutup Suasana belajar Nominal Mendukung, Tidak Mendukung Media

Buatlah program Queue dengan operasi enqueue NPM kalian masing-masing Kelas Queue: • __init__ method: Inisialisasi objek antrian dengan membuat atribut items yang merupakan daftar