Top PDF Laporan Tugas III Klasifikasi Data Mini

Laporan Tugas III  Klasifikasi Data Mini

Laporan Tugas III Klasifikasi Data Mini

Ada 2 file dari tugas 2 yang akan dilanjutkan. Dataset WSDL memiliki total 569 sampel dan dataset Abalone memiliki total 4177 sampel. Pada Tugas 3 ini, anda diminta untuk memecahkan file ARFF dari dataset WDBC menjadi 2 file (WDBC-training.arff dan WDBC- testing.arff). Jumlah sampel yang harus ada dalam file WDBC-training.arff adalah sebanyak 75% sd 80% dari total sampel yang dipilih secara acak, sedangkan jumlah sampel yang harus ada dalam file WDBC-testing.arff adalah berkisar antara 20% sd 25% dari total sampel. Lakukan hal yang sama untuk dataset Abalone. Dataset ini juga harus dipecah menjadi 2 file (Abalone-training.arff dan Abalone-testing.arff). Jumlah sampel yang harus ada dalam file Abalone-training.arff adalah sebanyak 75% sd 80% dari total sampel yang juga dipilih secara acak, sedangkan jumlah sampel yang harus ada dalam file Abalone-testing.arff adalah sebanyak kurang lebih 20% sd 25%.
Baca lebih lanjut

28 Baca lebih lajut

Laporan Klasifikasi Data Mining (1)

Laporan Klasifikasi Data Mining (1)

Decision Tree dimulai dengan root node yang digunakan untuk mengambil keputusan. Dari node ini, pengguna memisahkan tiap node secara rekursif menurut algoritma pelatihan Decision Tree. Hasil akhir adalah Decision Tree di mana tiap cabang merupakan skenario kemungkinan keputusan dan hasilnya Dalam penelitian yang akan dilakukan sebagai tugas akhir ini, penulis akan membuat sistem klasifikasi artikel secara otomatis dengan metode Decision Tree. Melalui program ini, artikel-artikel berita yang ada akan secara otomatis terklasifikasi sehingga mempermudah pengguna dalam melakukan pencarian artikel-artikel tersebut sesuai dengan kelas yang sudah ditentukan. Dari program yang akan dibuat ini, peneliti akan melakukan penelitian mengenai tingkat kinerja metode Decision Tree untuk klasifikasi artikel berita, sehingga dapat diketahui tingkat keakuratan metode yang digunakan untuk klasifikasi.
Baca lebih lanjut

14 Baca lebih lajut

LAPORAN DATA MINING DAN WAREHOUSE TUGAS (1)

LAPORAN DATA MINING DAN WAREHOUSE TUGAS (1)

Setelah data dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing, maka tahap selanjutnya adalah implementasi algoritma klasifikasi. Pada tahap ini, data training akan digunakan oleh algoritma untuk belajar. Setelah proses pembelajaran selesai, maka data testing akan digunakan oleh algoritma klasifikasi. Output dari algoritma itu sendiri adalah hasil prediksi.

9 Baca lebih lajut

PERENCANAAN STRUKTUR GEDUNG PERKANTORAN BADAN PUSAT STASTISTIK (Structure Design of Badan Pusat Statistik Office Building) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

PERENCANAAN STRUKTUR GEDUNG PERKANTORAN BADAN PUSAT STASTISTIK (Structure Design of Badan Pusat Statistik Office Building) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

Data Sekunder merupakan data pendukung yang dipakai dalam proses pembuatan dan penyusunan laporan Tugas Akhir ini. Data sekunder ini didapatkan bukan melalui pengamatan secara langsung di lapangan. Yang termasuk dalam klasifikasi data sekunder ini antara lain adalah literatur-literatur penunjang, grafik, tabel, peta/denah dan data pembebanan sesuai dengan peraturan standar nasional yang berkaitan erat dengan proses perancangan struktur bangunan Gedung Perkantoran Badan Pusat Statistik yang ada di daerah Semarang-Jawa Tengah.

8 Baca lebih lajut

Contoh Tugas Laporan Data Mining

Contoh Tugas Laporan Data Mining

Naïve bayes merupakan algoritma yang cukup sederhana sehingga mampu melakukan proses klasifikasi dengan cepat [ CITATION Tha09 \l 1033 ]4. Naïve bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang artinya memerlukan proses pelatihan dalam melakukan prediksi. Naïve bayes dihitung berdasarkan dari teorema Bayesian. Naïve Bayes menggunakan konsep probabilitas yang merupakan salah satu model statistik [ CITATION Kus09 \l 1033 ]5.

4 Baca lebih lajut

LAPORAN DATA MINING DAN WAREHOUSE TUGAS

LAPORAN DATA MINING DAN WAREHOUSE TUGAS

Klasifikasi adalah suatu cara pengelompokan yang didasarkan pada ciri-ciri tertentu. Semua ahli biologi menggunakan suatu sistem klasifikasi untuk mengelompokkan tumbuhan ataupun hewan yang memiliki persamaan struktur. Kemudian setiap kelompok tumbuhan ataupu hewan tersebut dipasang-pasangkan dengan kelompok tumbuhan atau hewan lainnya yang memiliki persamaan dalam kategori lain. Hal itu pertama kali diusulkan oleh John Ray yang berasal dari Inggris. Namun ide itu disempurnakan oleh Carl Von Linne (1707-1778)

9 Baca lebih lajut

A. LATAR BELAKANG - IMPLEMENTASI MATA KULIAH MANAJEMEN PROYEK DALAM BENTUK PELAKSANAAN PROYEK MINI

A. LATAR BELAKANG - IMPLEMENTASI MATA KULIAH MANAJEMEN PROYEK DALAM BENTUK PELAKSANAAN PROYEK MINI

Hardani (2009) melakukan penelitian tentang pengaruh strategi dan taktik terhadap C. LINGKUP DAN METODE kesuksesan tahap operasionalisasi proyek. Hasil PENELITIAN penelitiannya menunjukkan bahwa 10 faktor Penelitian dilakukan terhadap kelompok yang mempengaruhi kesuksesan operasionalisasi mahasiswa pada dua kelas Prodi Diploma III proyek memang dapat dibagi ke dalam dua Kebendaharaan Negara Tahun Akademik subdimensi, yaitu strategi dan taktik. Hasil 2014/2015 yaitu kelas 5E dan 5G. Kedua kelas ini pengujian dengan analisis faktor mengindikasi- adalah kelas yang penulis ampu untuk mata kan bahwa komponen yang membentuk strategi kuliah Manajemen Proyek. Adapun metode adalah misi proyek, dukungan top management, penelitian yang digunakan berupa pengamatan jadwal dan rencana proyek, dan konsultasi (observasi) langsung, diskusi, tanya-jawab, dan dengan pelanggan. Komponen yang membentuk analisis sehingga penelitian ini merupakan taktik adalah pelaksana, tugas-tugas teknis, penelitian yang bersifat kualitatif. Data yang kepercayaan pelanggan, pengawasan dan umpan digunakan dalam penelitian ini adalah data balik, komunikasi, dan pemecahan masalah. primer, yaitu data yang penulis peroleh langsung Rahmat juga menyimpulkan bahwa strategi dan dari mahasiswa baik berupa laporan maupun taktik secara individual maupun secara serentak hasil konfirmasi. berpengaruh secara signifikan terhadap kesuk-
Baca lebih lanjut

22 Baca lebih lajut

TUGAS KLASIFIKASI Data WhereHouse dan Da (2)

TUGAS KLASIFIKASI Data WhereHouse dan Da (2)

Setelah data dibagi menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing, maka tahap selanjutnya adalah implementasi algoritma klasifikasi. Pada tahap ini, data training akan digunakan oleh algoritma untuk belajar. Setelah proses pembelajaran selesai, maka data testing akan digunakan oleh algoritma klasifikasi. Output dari algoritma itu sendiri adalah hasil prediksi.

9 Baca lebih lajut

KLASIFIKASI BAYESIAN   Data Mining

KLASIFIKASI BAYESIAN Data Mining

Introduction Klasifikasi adalah salah satu tugas yang penting dalam data mining, dalam klasifikasi sebuah pengklasifikasi dibuat dari sekumpulan data latih dengan kelas yang telah diten[r]

20 Baca lebih lajut

Tugas Mini Skripsi Metodologi Penelitian

Tugas Mini Skripsi Metodologi Penelitian

- Generasi ke-3 (3-G) Memungkinkan operator jaringan untuk memberi pengguna mereka jangkauan yang lebih luas, termasuk internet video call berteknologi tinggi. Dalam 3G terdapat 3 standar untuk dunia telekomunikasi yaitu; Enhance Datarates for GSM Evolution (EDGE), Wideband-CDMA, dan CDMA 2000. 3G memang menyediakan fitur high-speed data access sehingga memungkinkan tersedianya layanan-layanan data yang lebih menarik, namun tetap saja 3G memiliki kelemahan. Kelemahan dari generasi 3G ini adalah biaya yang relatif lebih tinggi, dan kurangnya cakupan jaringan karena masih barunya teknologi ini.
Baca lebih lanjut

24 Baca lebih lajut

PERENCANAAN JEMBATAN NGAMPIN PADA PROYEK JALAN LINGKAR AMBARAWA ( Design of Ngampin Bridge, on Ambarawa Ring Road Project ) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

PERENCANAAN JEMBATAN NGAMPIN PADA PROYEK JALAN LINGKAR AMBARAWA ( Design of Ngampin Bridge, on Ambarawa Ring Road Project ) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

Pada tahap ini dilakukan proses pengolahan data baik data primer, maupun data sekunder. Analisis meliputi pengakumulasian data yang kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data dalam perhitungan teknik secara lengkap untuk menghasilkan output yang akan digunakan sebagai input pada proses selanjutnya.

4 Baca lebih lajut

Laporan Klasifikasi Data Mining (2)

Laporan Klasifikasi Data Mining (2)

Salah satu yang cukup penting berkaitan dengan persediaan adalah masalah biaya yang berkaitan dengan persediaan. Hal ini penting untuk diperhatikan karena akan berpengaruh lansung kepada nilai persediaan dan harga jual ke konsumen nantinya. Bukan tidak mungkin karena salah dalam mengelolah akan berakibat harga jual akan meningkat. Untuk itu perlu diketahui dulu biaya-biaya yang berkaitan dengan persediaan. Sedangkan biaya-biaya yang berkaitan dengan persediaan dapat dikelompokkan kedalam klasifikasi biaya antara lain pengelolaan sediaan, kekurangan sediaan, dan pemesanan dan penerimaan sediaan. Dari ketiga klasifikasi ini akan mengakibatkan tiga jenis baya sediaan, yaitu biaya pengelolaan (pemeliharaan), biaya pesan, dan total biaya sediaan. (Kasmir, 2010) Dalam penelitian ini ada 5 faktor yang mempengaruhi dalam peningkatan total inventory cost PT. ART yaitu persediaan awal, kuantitas pesan, leadtime, frekuensi, pemesanan, dan safety stock. Dengan pendekatan data mining yaitu menggunakan metode decision tree dan naive bayes akan dibuatkan model prediksi dimana model tersebut berfungsi sebagai prediksi dari status inventory cost. Decision tree digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan-himpunan data yang lebih kecil dan naive bayes sendiri digunakan untuk menentukan probabilitas terjadinya peristiwa dimasa depan berdasarkan data yang telah ada sebelumnya.
Baca lebih lanjut

55 Baca lebih lajut

MINI PROPOSAL TUGAS AKHIR pdf

MINI PROPOSAL TUGAS AKHIR pdf

Salah satu data masukan untuk model Kuz-Ram adalah faktor batuan yang diperoleh dari indeks kemampuledakkan atau Blastability index (BI) . Nilai BI ditentukan dari penjumlahan bobot lima parameter yang diberikan oleh Lily (dalam Hustrulid, 1999), yaitu : Rock mass description (RMD), join plane spacing (JPS), joint plane orientation (JPO), specific gravity influence (SGI), dan Moh’s hardness (H). Parameter-parameter tersebut kenyataanya sangat bervariasi. Secara lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut :

31 Baca lebih lajut

Klasifikasi Data dengan Data Asal dan Data Tereduksi

Klasifikasi Data dengan Data Asal dan Data Tereduksi

Pengamatan lebih dari satu peubah pada suatu objek diharapkan dapat memberikan informasi yang lebih daripada dilakukan oleh masing-masing peubah secara terpisah. Namun dalam kenyataannya, sulit untuk merepresentasikan amatan atau data dengan banyak peubah dan objek. Dalam statistika, analisis peubah ganda dapat digunakan untuk menganalisis data dengan lebih dari satu peubah. Analisis peubah ganda mampu menganalisis peubah-peubah yang diamati pada satu objek secara bersamaan. Salah satu analisis peubah ganda yang dapat diterapkan untuk mengatasi hal tersebut adalah Analisis Komponen Utama (AKU). AKU pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson pada tahun 1901. AKU sering digunakan untuk mereduksi dimensi dari suatu matriks data yang terdiri atas sejumlah besar peubah yang saling berkorelasi dengan tetap mempertahankan sebanyak mungkin informasi yang terkandung dalam matriks data asalnya menjadi sejumlah kecil peubah dan tidak saling berkorelasi yang merupakan kombinasi linear dari peubah- peubah asalnya dan beragam terurut (Jolliffe 2002). Peubah baru ini disebut komponen utama. Namun, pada kenyataannya AKU tidak dapat mengatasi data yang taklinear. Oleh karena itu diperlukan suatu metode untuk mengatasi masalah tersebut yaitu dengan menggunakan AKU Kernel (AKUK).
Baca lebih lanjut

156 Baca lebih lajut

Makalah Laguna Segara Anakan

Makalah Laguna Segara Anakan

Kawassan Segara Anakan dipengaruhi oleh dua musim, yaitu musim hujan dan musim kemarau. Musim hujan terjadi pada bulan November-April, sedangkan musim kemarau dari bulan Juli-September. Menurut klasifikasi iklim Smidt Ferguson, wilayah Segara Anakan termasuk tipe iklim A dengan curah hujan rata-rata 3.444 mm/tahun dan curah hujan bulanan berkisar 7-34 mm selama musim kemarau dan 226,4-852 mm selama musim hujan. Suhu rata-rata bulanan 26,7 C dengan perbedaan suhu maksimum dan minimum berkisar 81-86% dan rata-rata sinar matahari 100% kisaran 8jam (pukul 08.00- 16.00). evaporasi laguna tertinggi, rata-rata 149 mm pada bulan oktober-november. Berkorelasi dengan kecepatan angin 2-9 knot.
Baca lebih lanjut

15 Baca lebih lajut

PEMBANGUNAN FISIK DAN PEMBANGUNAN NON FISIK

PEMBANGUNAN FISIK DAN PEMBANGUNAN NON FISIK

Hal ini merupakan salah satu langkah agar kesejahteraan masyarakat dalam pembangunan nonfisik dapat berjalan dengan baik, sehingga kesejahteraan serta kebersamaan masyarakat untuk mens[r]

13 Baca lebih lajut

ANALISIS MODEL PERTUMBUHAN INTERREGIONAL DI PROPINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

ANALISIS MODEL PERTUMBUHAN INTERREGIONAL DI PROPINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

Kabupaten Sleman dengan rata-rata pendapatan perkapita sebesar 5.612.511 terbesar kedua setelah Kota Yogyakarta dengan rata-rata pertumbuhan PDRB sebesar 5,13 % tertinggi di Propinsi Yog[r]

11 Baca lebih lajut

TUGAS AKHIR ANALISIS DAYA DUKUNG PONDASI KELOMPOK MINI PILE PABRIK PKO PTPN III SEI MANGKEI

TUGAS AKHIR ANALISIS DAYA DUKUNG PONDASI KELOMPOK MINI PILE PABRIK PKO PTPN III SEI MANGKEI

Puji dan syukur penulis panjatkan ke hadirat Tuhan, atas berkat dan karunia-Nya lah sehingga penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir ini dengan baik. Penulisan Tugas Akhir ini adalah untuk melengkapi persyaratan dalam menempuh ujian Sarjana Teknik Sipil pada Fakultas Teknik Departemen Teknik Sipil Universitas Sumatera Utara.

16 Baca lebih lajut

MENGANALISIS KLASIFIKASI TUGAS ATAU JOB

MENGANALISIS KLASIFIKASI TUGAS ATAU JOB

Setelah melakukan pengumpulan informasi data melalui sumber-sumber diatas, maka dapat diperoleh dua point dalam analisis pekerjaan atau jabatan yang tujuannya untuk menguraikan TUPOKSI, tanggung jawab, wewenang, kondisi kerja, dan aspek-aspek pekerjaan lainnya.

8 Baca lebih lajut

LAPORAN TUGAS SISTEM BASIS DATA

LAPORAN TUGAS SISTEM BASIS DATA

Tampilkan nama, jurusan,judul, tanggal peminjaman siswa yang pernah melakukan peminjaman buku Penyelesaian: SELECT siswa.nama , siswa.jurusan ,buku.judul,peminjaman.tgl_pinjam FROM sis[r]

16 Baca lebih lajut

Show all 10000 documents...