Category Archives: Data mining
Data Mining dengan pemrograman matlab
Ant Colony Optimization: Mencari Posisi dengan Nilai Fungsi Maksimal dari Fungsi Banana
Dalam dunia optimasi, mencari nilai maksimal atau minimal dari sebuah fungsi objektif seringkali menjadi tantangan yang kompleks. Salah satu pendekatan yang digunakan adalah Ant Colony Optimization (ACO), yang terinspirasi dari perilaku pencarian makan semut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari penerapan ACO untuk mencari posisi dengan nilai maksimal dari fungsi Banana, yang juga dikenal sebagai Fungsi Rosenbrock.
Fungsi Banana (Rosenbrock)
Fungsi Banana, atau yang lebih dikenal dengan Fungsi Rosenbrock, adalah fungsi benchmark yang sering digunakan dalam uji coba algoritma optimasi. Fungsi ini memiliki bentuk matematis sebagai berikut:
-read more->f(x, y) = (a – x)^2 + b(y – x^2)^2
Optimasi Pencarian Solusi dengan Algoritma Dragonfly
Pencarian solusi optimal merupakan salah satu tantangan utama dalam berbagai bidang, mulai dari ilmu komputer hingga ilmu pengetahuan alam. Untuk menangani permasalahan tersebut, berbagai algoritma metaheuristik telah dikembangkan. Salah satu algoritma yang menarik perhatian adalah Dragonfly Algorithm (DA), yang terinspirasi dari perilaku capung dalam mencari makanan. Dalam artikel ini, kita akan membahas penerapan algoritma DA dalam mencari posisi dengan nilai fungsi maksimal, serta analisis implementasi dalam lingkungan MATLAB.
Dragonfly Algorithm: Konsep dan Filosofi
Sebelum masuk ke dalam implementasi, mari kita pahami konsep dasar dari Dragonfly Algorithm. Algoritma ini didasarkan pada perilaku sosial dan pencarian makanan capung di alam. Capung memiliki kemampuan untuk bergerak secara adaptif, berkomunikasi dengan anggota lain dalam populasi, dan mengoptimalkan pencarian makanannya.
-read more->Jaringan Syaraf Tiruan Dan Aplikasinya
Jaringan syaraf tiruan adalah model matematis yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis. Mereka terdiri dari unit pengolahan sederhana yang disebut neuron, yang saling terhubung dalam lapisan-lapisan yang kompleks. Ketika diberi input, jaringan syaraf tiruan mampu belajar pola dan hubungan dalam data, sehingga memungkinkan mereka untuk membuat prediksi tentang data baru yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.
Perbandingan Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization, dan Tabu Search dalam Menyelesaikan Travelling Salesman Problem
Travelling Salesman Problem (TSP) adalah salah satu permasalahan optimasi kombinatorial yang telah menantang para peneliti selama beberapa dekade. TSP melibatkan pencarian jalur terpendek yang melalui setiap titik (kota) tepat satu kali dan kembali ke titik awal. Algoritma optimasi yang populer digunakan untuk menyelesaikan TSP antara lain adalah Algoritma Genetika, Partikel Swarm Optimization (PSO), dan Tabu Search. Dalam artikel ini, kita akan mendalami tentang ketiga algoritma ini dan membandingkannya dalam konteks penyelesaian Travelling Salesman Problem.
Algoritma C4.5 Berbasis Forward Selection dan Adaboost untuk Klasifikasi Nasabah
Dalam dunia perbankan, pengelolaan risiko kredit adalah salah satu aspek paling penting dalam menjaga stabilitas keuangan institusi. Salah satu cara untuk mengelola risiko ini adalah dengan menggunakan teknik-teknik pemodelan klasifikasi untuk memprediksi apakah seorang nasabah akan membayar pinjaman mereka tepat waktu (lancar) atau tidak (tidak lancar). Dalam artikel ini, akan dibahas penggunaan algoritma C4.5, C4.5 dengan Forward Selection, dan C4.5 dengan Forward Selection yang ditingkatkan menggunakan Adaboost untuk melakukan klasifikasi nasabah.
Klasterisasi Sampah pada Kota-kota di Indonesia Menggunakan Metode K-Means dan K-Medoids
Krisis sampah adalah masalah serius yang dihadapi oleh banyak kota di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Dengan pertumbuhan populasi dan urbanisasi yang pesat, manajemen sampah yang efisien menjadi semakin penting. Salah satu langkah awal dalam meningkatkan manajemen sampah adalah memahami pola dan karakteristik sampah di berbagai kota. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana metode klasterisasi, khususnya K-Means dan K-Medoids, dapat digunakan untuk mengelompokkan data sampah dari 287 kota di Indonesia berdasarkan komposisinya.
Prediksi Status Kelulusan Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pendidikan tinggi adalah salah satu tahapan penting dalam perjalanan menuju karir yang sukses. Namun, banyak faktor yang dapat mempengaruhi apakah seorang mahasiswa akan lulus tepat waktu, terlambat, atau bahkan drop out. Dalam upaya untuk membantu mahasiswa dan perguruan tinggi dalam memahami faktor-faktor tersebut, penelitian prediksi status kelulusan mahasiswa menjadi semakin penting. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat digunakan untuk memprediksi status kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel kunci, yaitu Indeks Prestasi Sementara (IPS), Status Pernikahan, Status Pekerjaan, dan Jumlah SKS (Satuan Kredit Semester).
Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function untuk Memprediksi Jumlah Penduduk
Memprediksi jumlah penduduk suatu daerah merupakan tugas penting dalam perencanaan perkotaan, perencanaan sumber daya, dan pengambilan keputusan pemerintah. Metode tradisional seperti regresi linier sering digunakan untuk tujuan ini, tetapi kadang-kadang metode yang lebih kompleks diperlukan untuk mengatasi data yang rumit. Salah satu pendekatan yang muncul adalah menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN) untuk memprediksi jumlah penduduk. Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar RBF-NN dan bagaimana ia dapat digunakan dalam konteks ini.
Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN)?
Jaringan Syaraf Tiruan Radial Basis Function (RBF-NN) adalah salah satu jenis jaringan syaraf tiruan yang memiliki tiga lapisan utama: lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer) dengan fungsi basis radial, dan lapisan output. RBF-NN memiliki kemampuan untuk memodelkan hubungan nonlinier yang kompleks antara masukan dan keluaran. Ini terutama berguna ketika data memiliki pola yang sulit diidentifikasi oleh metode linier.
Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penilaian Kinerja Karyawan
Dalam dunia bisnis yang kompetitif, penilaian kinerja karyawan adalah hal yang sangat penting. Evaluasi yang akurat dapat membantu perusahaan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan karyawan, serta memberikan dasar untuk pengembangan karir dan pengambilan keputusan terkait dengan promosi dan penggajian. Salah satu metode yang umum digunakan dalam penilaian kinerja karyawan adalah Algoritma Simple Additive Weighting (SAW). Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar dari algoritma SAW dan bagaimana algoritma ini digunakan dalam proses penilaian kinerja karyawan.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Ekspor Impor Komoditas
Jaringan syaraf tiruan backpropagation adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi output dari suatu input dengan menggunakan prinsip jaringan syaraf. Algoritma ini bekerja dengan cara menghitung kesalahan antara output yang dihasilkan oleh jaringan dan output yang sebenarnya, kemudian menghitung gradien kesalahan tersebut dan memperbarui bobot jaringan dengan menggunakan gradien tersebut. Tujuan dari algoritma backpropagation adalah untuk memodifikasi bobot agar jaringan saraf tiruan dapat memetakan input ke output dengan benar. Algoritma ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti prediksi data ekspor dan impor komoditas.
Pemrograman Matlab 