olhon.info Laws Materi Polinomial Pdf

MATERI POLINOMIAL PDF

Friday, July 12, 2019


times for their favorite novels like this materi polinomial kelas 11, but end up in skripsi pendidikan hard copy dan soft copy. kode o 1, kode o 8 (pdf), dan kode. You can find book materi polinomial kelas xi kurikulum in our library and other format like: materi polinomial kelas xi kurikulum pdf file. polinomial kelas 11 pdf kumpulan daftar tesis lengkap pdf. kami menyediakan contoh tesis dalam format pdf dan ms word. materi polinomial kelas


Materi Polinomial Pdf

Author:KATHERYN WISHARD
Language:English, Spanish, Dutch
Country:Eritrea
Genre:Personal Growth
Pages:583
Published (Last):25.12.2015
ISBN:217-7-62071-654-9
ePub File Size:30.72 MB
PDF File Size:16.59 MB
Distribution:Free* [*Regsitration Required]
Downloads:44054
Uploaded by: LUTHER

Materi Polinomial Kelas 11 pamishan creatures answer key,palermo city of kings the heart of sicily full,palace of eros,pale male citizen hawk of new york city. download materi polinomial kelas 11 - inentertainment - materi polinomial kelas 11 pdf kumpulan daftar tesis lengkap pdf. kami menyediakan contoh tesis dalam . 11 AFAC94C0A4B1E9EE2EC84D Materi Polinomial Kelas 11 untuk setiap bab, yang bisa kamu download dalam format PDF.

Dengan demikian komputer akan memiliki keahlian untuk menyelesaikan permasalahan dengan meniru keahlian yang dimiliki oleh pakar. Pengolahan Basa Alami. Pengenalan Ucapan. Melalui pengenalan ucapan diharapkan manusia dapat berkomunikasi dengan komputer dengan menggunakan suara. Robotika dan Sistem Sensor 5. Computer Vision. Mencoba untuk dapat menginterpretasikan gambar atau objek-objek tampak melalui komputer. Intelligent Computer-aided Instruction. Komputer dapat digunakan sebagai tutor yang dapat melatih dan mengajar.

SOAL-SOAL PILIHAN POLINOM (SUKUBANYAK) Soal Matematika ...

Game Playing. Sangatlah berbeda, kerja dan konsep dari kedua komputasi ini. Tabel 1. RapidMiner merupakan perangakat lunak yang bersifat terbuka open source. RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik.

RapidMiner memiliki kurang lebih operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi. RapidMiner ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi.

Hingga saat ini telah ribuan aplikasi yang dikembangkan mengunakan RapidMiner di lebih dari 40 negara. RapidMiner sebagai software open source untuk data mining tidak perlu diragukan lagi karena software ini sudah terkemuka di dunia.

RapidMiner menempati peringkat pertama sebagai Software data mining pada polling oleh KDnuggets, sebuah portal data-mining pada File ini kemudian dibaca oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis.

Beberapa Fitur dari RapidMiner, antara lain: Spesifikasi minimal bergantung pada komputer dan sistem operasi yang akan diinstal. Berikut ini beberapa spesifikasi minimal yang dibutuhkan software RapidMiner: Sistem Operasi RapidMiner merupakan software yang multiplatform, sehingga software ini dapat dijalankan pada berbagai sistem operasi. Berikut ini beberapa jenis sistem operasi yang dapat diinstal RapidMiner: Hal ini dikarenakan jumlah maksimum yang dapat digunakan oleh RapidMiner terbatas pada sistem operasi dengan sistem 32, yaitu hanya sebasar 2GB.

Java Runtime Environment versi 6 Selain itu, penggunaan server RapidAnalytics dalam kombinasi dengan RapidMiner dapat memaksimalkan proses analisis pada RapidMiner, meskipun tugas analisis sudah banyak dapat dijalankan dengan RapidMiner desktop client. Dalam hal ini proses analisa dirancang dengan RapidMiner, kemudian dieksekusi oleh server RapidAnalytics. Software ini dapat dijalankan pada sistem operai Windows, Linux, maupun Mac. RapidMiner dapat diunduh pada situs resminya, yaitu www.

Pada bagian ini, akan dijelaskan bagaimana cara melakukan instalasi software RapidMiner versi 5. Untuk memulai instalasi software RapidMiner pada sistem operasi Microsoft Windows, jalankan file installer RapidMiner Kemudian, wizard akan menampilkan form seperti pada gambar 2. Gambar 2. Kemudian wizard akan menampilkan progress dari proses tersebut, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

Pengenalan Interface RapidMiner menyediakan tampilan yang user friendly untuk memudahkan penggunanya ketika menjalankan aplikasi. Tampilan pada RapidMiner dikenal dengan istilah Perspective. Pada bagian toolbar, terdapat toolbar Perspectives yang terdiri dari ikon-ikon untuk menampilkan perspective dari RapidMiner.

Toolbar ini dapat dikonfigurasikan sesuai dengan kebutuhan Anda. Sedangkan Views menunjukkan pandangan view yang sedang Anda tampilkan. Bagian ini dinamakan News.

Hal ini akan memudahkan Anda jika ingin melanjutkan proses sebelumnya yang sudah ditutup, dengan mengklik dua kali salah satu proses yang ada pada daftar tersebut. Bagian Actions menunjukkan daftar aksi yang dapat Anda lakukan setelah membuka RapidMine.

Berikut ini rincian lengkap daftar aksi tersebut: Aksi ini berguna ntuk memulai proses analis baru. Untuk memulai proses analisis, pertama-tama Anda harus menentukan nama dan lokasi proses dan Data Repository. Setelah itu, Anda bisa mulai merancang sebuah analisis baru. Open Recent Process: Aksi ini berguna untuk membuka proses yang baru saja ditutup.

Selain aksi ini, Anda juga bisa membuka proses yang baru ditutup dengan mengklik dua kali salah satu daftar yang ada pada Recent Process.

Kemudian tampilan Welcome Perspective akan otomotasi beralih ke Design Perspective. Open Process: Aksi ini untuk membuka Repository Browser yang berisi daftar proses. Anda juga bisa memilih proses untuk dibuka pada Design Perspective.

Open Template: Aksi ini menunjukkan pilihan lain yang sudah ditentukan oleh proses analisis. Online Tutorial: Aksi digunakan untuk memulai tutorial secara online terhubung internet. Tutorial yang dapat secara langsung digunakan dengan RapidMiner ini, memberikan perkanalan dan beberapa konsep data mining.

Hal ini direkomendasikan untuk Anda yang sudah memiliki pengetahuan dasar mengenai data mining dan sudah akrab dengan operasi dasar RapidMiner. RapidMiner dapat menampilkan beberapa view pada saat bersamaan. Ukuran dari setiap view tersebut dapat diubah sesuai dengan kebutuhan Anda dengan Mengklik dan menarik garis batas diantara keduanya ke atas atau ke bawah.

Berikut ini beberapa aksi yang dapat Anda lakukan: Aksi ini untuk menutup view yang ditampilkan pada perspective. Anda bisa menampilkan view kembali dengan mengklik menu view dan memilih view yang ingin ditampilkan. Aksi ini untuk memperbesar ukuran view pada perspective.

Faktorisasi prima

Aksi ini untuk memperkecil ukuran view pada perspective. Aksi ini untuk melepaskan view dari perspective menjadi jendela terpisah, kemudian Anda juga dapat memindahkannya sesuai dengan keinginan Anda.

Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Anda bisa mengganti perspective dengan mengklik salah satu ikon dari tollbar perspective yang sebelumnya telah dijelaskan. Selain dengan cara tersebut, Anda juga bisa mengganti perspective dengan mengklik menu view, kemudian pilih perspective, lalu pilih perspective yang ingin Anda tampilkan.

Berikut ini beberapa view yang ditampilkan pada Design Perspective: Semua operator atau langkah kerja dari RapidMiner disajikan dalam bentuk kelompok hierarki di Operator View ini sehingga operator-operator tersebut dapat digunakan pada proses analisis, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2. Hal ini akan memudahkan Anda dalam mencari dan menggunakan operator yang sesuai dengan kebutuhan Anda.

Pada Operator View ini terdapat beberapa kelompok operator sebagai berikut: Operator ini terdiri dari operator perulangan dan percabangan yang dapat mengatur aliran proses. Operator bantuan, seperti operator macros, loggin, subproses, dan lain-lain. Kelompok ini terdiri dari operator-operator yang dapat digunakan untuk membaca atau menulis akses pada repository. Kelompok ini terdiri dari banyak operator yang dapat digunakan untuk membaca data dan objek dari format tertentu seperti file, database, dan lain-lain.

Kelompok ini terdiri dari banyak operator yang dapat digunakan untuk menulis data dan objek menjadi format tertentu. Process View Process View menunjukkan langkah-langkah tertentu dalam proses analisis dan sebagai penghubung langkah-langkah tersebut.

Anda dapat menambahkan langkah baru dengan beberapa cara. Pada dasarnya bekerja dengan RapidMiner ialah mendefinisikan proses analisis, yaitu dengan menunjukkan serangkaian langkah kerja tertentu. Dalam RapidMiner, komponen proses ini dinamakan sebagai operator. Operator pada RapidMiner didefinisikan sebagai beikut: Parameter View Beberapa operator dalam RapidMiner membutuhkan satu atau lebih parameter agar dapat diindikasikan sebagai fungsionalitas yang benar.

Parameter view memiliki toolbar sendiri sama seperti view-view yang lain. Pada Gambar 2. Sedangkan huruf miring berarti bahwa parameter diklasifikasikan sebagai parameter ahli dan seharusnya tidak harus diubah oleh pemula untuk analisis data. Penjelasn yang ditampilkan dalam Help View meliputi: Sedangkan Comment View merupakan area bagi Anda untuk menuliskan komentar pada langkah- langkah proses tertentu. Untuk membuat komentar, Anda hanya perlu memilih operator dan menulis teks di atasnya dalam bidang komentar.

Kemudian komentar tersebut disimpan bersama-sama dengan definisi proses Anda. Setiap peringatan dan pesan kesalahan jelas ditunjukkan dalam Problem View, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.

Kolom Location berisi tempat di mana masalah muncul dalam bentuk nama Operator dan nama port input yang bersangkutan. Kolom Fixes memberikan gambaran dari kemungkinan solusi tersebut, baik secara langsung sebagai teks jika hanya ada satu kemungkinan Solusi atau sebagai indikasi dari berapa banyak kemungkinan yang berbeda untuk memecahkan masalah.

Ini merupakan awal dari seluruh proses Data Mining. Maka dari itu adalah penting bagi kita untuk mengetahui cara menggunakan repository. Sehingga seperti gambar berikut. Kita ambil contoh Golf. Tarik dan lepaskan repository ke dalam Main Process, sehingga seperti gambar berikut.

Lalu klik ikon Play.

Suatu polinomial, p(x), berderajat n dinyatakan sebagai sebuah vektor baris p

Coba lakukan untuk memasukkan Sample Repository yang lain. RapidMiner menyediakan layanan agar pengguna dapat mengimport database miliknya. Namun, tidak seperti kebanyakan tools Data Mining Lain, RapidMiner memiliki kelebihan tersendiri yakni dapat langsung melakukan import file dengan ekstensi. Berikut adalah cara untuk melakukan import file Microsoft Excel. Lihat pada bagian Repository.

Klik pada ikon import seperti gambar 2. Seperti yang dapat kita lihat, ada beberapa ekstensi file yang dapat kita masukkan kedalam repository kita. Namun pada Dasarnya cara melakukan import pada semua file ini sama.

Sebagai contoh, pilih Import Excel Sheet. Disini akan diarahkan oleh RapidMiner bagaimana langkah untuk melakukan import data. Setelah menemukan file yang dibutuhkan lalu Klik tombol Next. Berikutnya pada Step 2 ialah, pilih Sheet yang akan dimasukkan. Pada dasarnya, Repository RapidMiner hanya menyediakan 1 repositori untuk 1 buah table. Berikutnya ialah memberikan anotasi. Jika data kita tidak memiliki nama attribute, tidak usah melakukan apa-apa pada step 3 ini.

Step ke 4 adalah memberikan tipe data pada tabel kita. Sebenarnya RapidMiner akan memberikan tipe data yang tepat secara otomatis. Step ke 5 adalah memasukkan database kita kedalam repository. Disarankan untuk memasukkannya kedalam Local Repository untuk memudahkan kita mencarinya. Jangan lupa untuk memberikan nama repository kita. Dan berikutnya akan muncul isi dari tabel yang kalian miliki. Sebagai seorang analis, pasti jawabannya adalah tidak.

Kita ambil satu contoh sederhana lagi. Terdapat kejadian seperti: Seseorang menjatuhkan sebuah gelas dari ketinggian tertentu.

Detik pertama orang tersebut menjatuhkan gelasnya, kau pasti akan mengatakan dengan pasti bahwa gelas tersebut akan pecah, padahal hukum fisika belum menunjukkan proses penghancuran gelas tersebut ketika bersentuhan dengan tanah.

Dan lagi, tebakanmu itu dikatakan bukanlah kebetulan. Jadi secara logika, bagaimana kau tahu dengan sangat tepat hasil dari kejadian tersebut? Jadi apakah yang kita lakukan dalam otak kita? Kita mempertimbangkan karakteristik-karakteristik dari kejadian ini. Pada kasus gelas yang jatuh, kita dengan cepat mengetahui karakteristik penting dari serangkaian kejadian tersebut, bahan gelas, ketinggian, tipe pijakan, dan lain-lain. Berarti dua hal yang diperlukan adalah: Kita bisa membuat estimasi atau prediksi dengan mencari kejadian yang paling mirip dengan kejadian di tempat.

Karena kita lebih sering melihat bahwa benda berbahan kaca dijatuhkan akan pecah, maka secara otomatis inilah yang menjadi prediksi kita. Belum lagi kita harus dapat memikirkan proses kejadian menuju hasil dengan baik, memikirkan analogi yang paling cocok dengan kejadian untuk melakukan prediksi. Mustahil untuk seorang manusia? Tetapi tidak mustahil untuk metode data mining. Pramudiono, Data Mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaanya.

Pramudiono, Data Mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. Larose, Data Mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.

Larose, Kata Mining merupakan kiasan dari bahasa inggris, mine. Karena itu Data Mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan artificial intelligent , machine learning, statistik dan basis Data. Pengelompokan Teknik Data Mining Data Mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu: Classification Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan.

Teknik ini dapat memberikan klasifikasi pada data baru dengan memanipulasi data yang ada yang telah diklasifikasi dan dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan.

Salah satu contoh yang mudah dan popular adalah dengan Decision tree yaitu salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi. Decision tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki.

Salah satu contohnya adalah Market Basket Analysis, yaitu salah sati metode asosiasi yang menganalisa kemungkinan pelanggan untuk membeli beberapa item secara bersamaan. Clustering Digunakan untuk menganalisis pengelompokkan berbeda terhadap data, mirip dengan klasifikasi, namun pengelompokkan belum didefinisikan sebelum dijalankannya tool data mining.

Biasanya menggunkan metode neural network atau statistik. Clustering membagi item menjadi kelompok-kelompok berdasarkan yang ditemukan tool data mining. Masalah-masalah yang timbul dari berbagai macam bidang ini memiliki tingkat kesulitan dan kompleksitas yang sangat bervariasi, mulai dari masalah yang sangat sederhana dengan sedikit faktor-faktor terkait hingga masalah yang sangat rumit dengan banyak sekali faktor-faktor yang terkait, sehingga factor-faktor yang berkaitan dengan masalah tersebut perlu untuk diperhitungkan.

Pohon keputusan atau yang lebih dikenal dengan istilah Decision Tree ini merupakan implementasi dari sebuah sistem yang manusia kembangkan dalam mencari dan membuat keputusan untuk masalah-masalah tersebutdengan memperhitungkan berbagai macam faktor yang berkaitan di dalam lingkup masalah tersebut. Dengan pohon keputusan, manusia dapat dengan mudah mengidentifikasi dan melihat hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi suatu masalah sehingga dengan memperhitungkan faktor-faktor tersebut dapat dihasilkan penyelesaian terbaik untuk masalah tersebut.

Pohon keputusan ini juga dapat menganalisa nilai resiko dan nilai suatu informasi yang terdapat dalam suatu alternatif pemecahan masalah. Pohon keputusan dalam analisis pemecahan masalah pengambilan keputusan merupakan pemetaan alternatif-alternatif pemecahan masalah yang dapat diambil dari masalah tersebut. Secara umum, pohon keputusan adalah suatu gambaran permodelan dari suatu persoalan yang terdiri dari serangkaian keputusan yang mengarah kepada solusi yang dihasilkan.

Peranan pohon keputusan sebagai alat bantu dalam mengambil keputusan telah dikembangkan oleh manusia sejak perkembangan teori pohon yang dilandaskan pada teori graf. Seiring dengan perkembangannya, pohon keputusan kini telah banyak dimanfaatkan oleh manusia dalam berbagai macam sistem pengambilan keputusan.

Decision tree adalah struktur flowchart yang menyerupai tree pohon , dimana setiap simpul internal menandakan suatu tes pada atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas. Alur pada decision tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi.

Han, J. Data Mining Concept and Tehniques. San Fransisco: Morgan Kauffman. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, klasifikasi merupakan Suatu teknik menemukan kumpulan pola atau fungsi yang mendeskripsikan serta memisahkan kelas data yang satu dengan yang lainnya untuk menyatakan objek tersebut masuk pada kategori tertentu dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan.

Banyak algoritma yang dapat digunakan untuk membangun suatu decision tree, salah satunya ialah algoritma C Algoritma C4. Algoritma C. Sebelum menghitung rasio perolehan, perlu dilakukan perhitungan nilai informasi dalam satuan bits dari suatu kumpulan objek, yaitu dengan menggunakan konsep entropi. Entropy dapat dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk menyatakan suatu kelas. Entropi digunakan untuk mengukur ketidakaslian S.

Perolehan informasi didapat dari output data atau variabel dependent S yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan gain S,A. Tabel 4. Data ini memiliki atribut-atribut yaitu, keadaan cuaca outlook , temperatur, kelembaban humidity dan keadaan angin windy.

Berikut merupakan cara membangun pohon keputusan dengan menggunakan algoritma: Pilih atribut sebagai akar. Sebuah akar didapat dari nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.

Buat cabang untuk masing-masing nilai 3. Bagi kasus dalam cabang 4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Dari kedua nilai atribut tersebut, nilai atribut NORMAL sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu keputusan-nya Yes, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai atribut HIGH masih perlu dilakukan perhitungan lagi hingga semua kasus masuk dalam kelas seperti yang terlihat pada Gambar di sebelah kanan.

Sehingga dapat meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional. Karena metode ini menggunakan kcriteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan. Sehingga jika pohon keputusan yang dibuat kurang optimal, maka akan berpengaruh pada kualitas dari keputusan yang didapat.

Decision Tree pada RapidMiner RapidMiner sebagai software pengolah data mining menyediakan tool untuk membuat decision tree. Contoh Kasus: Keputusan Bermain Tenis Pada contoh kali ini, kita akan membuat keputusan bermain tenis atau tidak. Untuk memudahkan dalam menggunakan RapidMiner untuk membuat decision tree, kita gunakan data sederhana yang ada pada sub bab decision tree. Pertama-tama data pada tabel 2 dibuat lagi dalam format excel seperti yang terlihat pada Gambar 4.

Gambar 4. Lalu cari table Microsoft Excel yang telah dibuat dan masukan kedalam Local Repository seperti yang terlihat pada Gambar 4. Pada view Process, tabel PlayGolf yang dimasukkan ke dalam proses akan dijadikan sebagai Operator Retrieve. Kemudian susun posisinya disamping operator Retrieve, seperti yang tampak pada Gambar 4. Operator Decision Tree berguna untuk memperdiksikan keputusan dari atribut-aribut yang dimasukkan ke dalam operator retrieve.

Dengan mengubah tabel atribut yang dimasukkan menjadi sebuah pohon keputusan. Output dari operator lain juga dapat digunakan oleh port ini. Port ini menghasilkan ExampleSet yang dapat diperoses menjadi decision tree. Selain itu pada operator ini juga terdapat output model mod dan example set exa. Mod akan mengonversi atribut yang dimasukkan menjadi mpdel keputusan dalam bentuk decision tree.

Port ini biasa digunakan untuk menggunakan kembali sama ExampleSet di operator lebih lanjut atau untuk melihat ExampleSet dalam Hasil Workspace. Langkah selanjutnya ialah mengatur parameter sesuai dengan kebutuhan kita. Setelah menghubungkan operator retrieve dengan operator decision tree, atur parameter decision tree seperti pada gambar 4. Kemudian atribut dengan entropi minimum yang dipilih untuk dilakukan perpecahan pohon split.

Metode ini memiliki bias dalammemilih atribut dengan sejumlah besar nilai. Metode ini memisahkan pada atribut yang dipilih memberikan penurunan indeks gini rata-rata yang dihasilkan subset. Accuracy, metode ini memimilih beberapa atribut untuk memecah pohon split yang memaksimalkan akurasi dari keseluruhan pohon. Gain dari sebuah node dihitung sebelum dilakukan pemecahan. Node dipecah jika gain bernilai lebih besar dari Minimal Gain yang ditentukan.

Nilai minimal gain yang terlalu tinggi akan mengurangi perpaecahan pohon dan menghasilkan pohon yang kecil. Sebuah nilai yang terlalu tinggi dapat mencegah pemecahan dan menghasilkan pohon dengan simpul tunggal. Proses generasi pohon tidak berlanjut ketika kedalaman pohon adalah sama dengan kedalaman maksimal.

Jika nilainya diatur ke '-1', parameter kedalaman maksimal menempatkan tidak terikat pada kedalaman pohon, pohon kedalaman maksimum dihasilkan.

Jika nilainya diatur ke '1 ' maka akan dihasilkan pohon dengan simpul tunggal. Parameter ini menyesuaikan jumlah node alternatif mencoba untuk membelah ketika split dicegah dengan prepruning pada simpul tertentu. Menetapkan parameter ini untuk menonaktifkan benar prepruning dan memberikan pohon tanpa prepruning apapun. Menetapkan parameter ini untuk menonaktifkan benar pemangkasan dan memberikan sebuah unpruned Setelah parameter diatur, klik ikon Run pada toolbar, seperti pada gambar 40 untuk menampilkan hasilnya.

Tunggu beberapa saat, komputer membutuhkan waktu untuk menyelesaikan perhitungan. Jika kita pilih Graph view, maka akan ditampilkan hasilnya berbentuk pohon keputusan seperti pada gambar 4. Hasil pohon keputusan dapat disimpan dengan mengklik save image pada sisi kiri View Result. Keputusan seseorang mempunyai potensi menderita hipertensi Sebelumnya kita telah mengetahui bagaimana membuat pohon keputusan untuk menentukan bermain tenis dengan menggunakan operator decision tree.

Pada pembahasan kali ini kita akan membuat pohon keputusan untuk menentukan apakah seseorang berpotensi sakit hipertensi atau tidak.

Selain itu, kita juga tetap menggunakan operator decision tree dalam pembuatan pohon keputusan kali ini. Cara yang digunakan dalam membuat pohon keputusan untuk menentukan apakah seseorang berpotensi sakit hipertensi, tidak jauh berbeda dengan cara membuat pohon keputusan yang sebelumnya, yaitu pertama-tama import data ke dalam repository RapidMiner, lalu lakukan drag dan drop data tersebut pada view process untuk mengubah data yang berisi atribut pohon keputusan menjadi operator retrieve.

Operator ini melakukan validasi silang untuk memperkirakan kinerja statistik operator pembelajaran biasanya pada set data yang tak terlihat. Operator ini juga digunakan untuk memperkirakan seberapa akurat suatu model yang akan tampil dalam praktek. Operator X-Validasi merupakan operator bersarang yang memiliki dua subproses: Subproses percobaan digunakan untuk melatih sebuah model. Model yang terlatih kemudian diterapkan dalam subproses pengujian.

Biasanya proses belajar mengoptimalkan parameter model untuk membuat model sesuai dengan data percobaan. Hal ini disebut dengan istilah 'over-pas', dan sangat mungkin terjadi ketika ukuran set data training kecil, atau ketika jumlah parameter dalam model besar.

Sehingga validasi silang merupakan cara untuk memprediksi kesesuaian model untuk satu set pengujian hipotesis ketika set pengujian eksplisit tidak tersedia. Setelah menemukan operator X- Validation, seret drag operator tersebut lalu letakkan drop ke dalam view Process.

Selain itu, operator ini juga memiliki port output sebagai berikut: Harap dicatat bahwa model yang dibangun ExampleSet disampaikan melalui port ini. Port ini biasa digunakan untuk menggunakan kembali ExampleSet sama di operator lebih lanjut atau untuk melihat ExampleSet dalam Workspace Result. Hal ini biasanya dihasilkan dengan menerapkan model dan mengukur kinerjanya.

Presisi dan kekuatan yang dimiliki sinar laser menjadikannya salah satu inovasi yang berpengaruh besar dalam kehidupan manusia.

Berikut adalah sebagian dari aplikasi laser yang dapat dijumpai: Sains dan Industri Spektroskopi: Sifat sinar laser yang sangat terkonsentrasi menjadikan hasil spektroskopi laser akurat Penentuan jarak antara Bumi dan Bulan, dengan memancarkan sinar laser ke Bulan dan mengukur waktu yang dibutuhkan bagi sinar itu untuk kembali ke Bumi Pemrosesan materi: pemotongan, pengelasan, pengukiran, pembengkokan, dan tindakan lain mampu dilakukan oleh laser karena sifatnya yang mampu menghasilkan panas.

Penggunaan laser untuk pemrosesan materi juga digemari karena presisinya. Fotokimia: penggunaan pulsa sinar laser mengizinkan pengamatan proses suatu reaksi dengan resolusi yang amat tinggi Mikroskopi: Laser dapat digunakan untuk menghasilkan gambar spesimen mikroskopis dengan ketajaman yang tinggi Militer Secara keseluruhan, aplikasi laser dalam dunia militer sangat bervariasi, dua di antaranya: Penentuan target: atau target designation.

Keakuratan serangan dapat ditingkatkan dengan menggunakan laser sebagai pointer,dan sinar laser diarahkan ke target yang dituju. Target designator dapat ditemukan pada pesawat tempur maupun senjata api. Pertahanan: Laser juga dapat digunakan untuk pertahanan terhadap serangan musuh. Salah satu kegunaannya adalah untuk membingungkan rudal pendeteksi panas sehingga tidak mengenai target yang ditujunya. Kedokteran Cosmetic surgery, seperti penghapusan tato, penghilangan stretch mark atau bekas luka, tanda lahir, keriput, dan bercak.

Pemanfaatan laser yang baru pun semakin banyak ditemukan, dan banyak pula yang berada dalam proses pencanangan ide.Log In Sign Up. Klik ikon Edit untuk kembali pada model view. Download pdf. Contohnya, faktorisasi prima bilangan 84 adalah 2x2x3x7, di mana bilangan 2, 3 dan 7 adalah bilangan prima dan bilangan pembagi Port ini biasa digunakan untuk menggunakan kembali ExampleSet sama di operator lebih lanjut atau untuk melihat ExampleSet dalam Workspace Result.

Simpul daun Semua simpul yang berada pada tingkat terendah.