Blog Archives
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).
Memahami Algoritma Naive Bayes: Konsep dan Penerapan
Algoritma Naive Bayes adalah pendekatan klasifikasi yang populer dalam dunia kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Artikel ini akan menjelaskan konsep dasar algoritma Naive Bayes, mengapa algoritma ini penting, serta bagaimana mengimplementasikannya dalam berbagai aplikasi.
Algoritma Naive Bayes didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang sesuai. Meskipun memiliki asumsi “naif” (sederhana) tentang independensi fitur, algoritma ini sering memberikan hasil yang memuaskan dalam berbagai konteks. Naive Bayes telah sukses diterapkan dalam spam filtering, analisis sentimen, klasifikasi dokumen, dan banyak aplikasi lainnya.
-read more->Penerapan Algoritma Self-Organizing Maps (SOM) Menggunakan MATLAB
Self-Organizing Maps (SOM), juga dikenal sebagai Kohonen maps, adalah salah satu algoritma dalam bidang jaringan saraf tiruan yang mampu melakukan pemetaan dan pengelompokan data kompleks dalam ruang multidimensional. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar algoritma SOM dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Jaringan Syaraf Tiruan untuk Identifikasi Jenis Bunga
Jaringan syaraf tiruan (neural network) merupakan algoritma yang mampu melakukan identifikasi suatu kelas berdasarkan ciri masukan yang diberikan. Algoritma ini akan melatihkan ciri masukan yang diberikan pada masing-masing kelas sehingga diperoleh suatu arsitektur jaringan dan bobot-bobot awal yang mampu memetakan ciri masukan ke dalam kelas keluaran.
Terdapat banyak jenis jaringan syaraf tiruan, di antaranya adalah backpropagation, perceptron, probablistik neural network, radial basis network, dll.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab (menggunakan matlab r2015b) untuk mengidentifikasi jenis bunga menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan radial basis function (rbfnn). Pada proses pelatihan jaringan digunakan 100 citra latih yang terdiri dari 50 citra bunga dengan jenis kansas state flower dan 50 citra bunga berjenis marguerite daisy. Sedangkan pada proses pengujian digunakan 60 citra uji yang terdiri dari 30 citra bunga kansas state flower dan 50 citra bunga marguerite daisy.
Contoh citra bunga yang digunakan ditunjukkan pada gambar berikut.
Pemrograman Matlab 