---
# System prepended metadata

title: KLASIFIKASI
tags: [' Pengelompokan data', ' Prediksi', Klasifikasi]

---

---
title: KLASIFIKASI  
tags: Klasifikasi, Pengelompokan data, Prediksi
description: View the slide with "View Mode".
---

## Klasifikasi
### Algoritma Klasifikasi
1. Klasifikasi adalah algoritma yang menggunakan data dengan **target/class/label** berupa **nilai kategorikal (nominal)**
1. Contoh, apabila target/class/label adalah pendapatan, maka bisa digunakan nilai nominal (kategorikal) sbb: **pendapatan besar**, **menengah**, **kecil** 
1. Contoh lain adalah rekomendasi **contact lens**, apakah menggunakan yang jenis **soft**, **hard** atau **none**
1. Algoritma klasifikasi yang biasa digunakan adalah: **Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, C4.5, ID3, CART, Linear Discriminant Analysis**, etc

---

### Contoh Kasus Penerapan Klasifikasi K-NN
Algoritme **k-nearest neighbor** (**k-NN atau KNN**) adalah **sebuah metode** untuk melakukan **klasifikasi** terhadap objek berdasarkan **data pembelajaran** yang **jaraknya paling dekat** dengan **objek tersebut**.

![](https://i.imgur.com/lLlIJ2i.jpg)

---

### Rumus dan Perhitungan Jarak “Euclidean”
![](https://i.imgur.com/xBRFRJK.png)
Jawab:
![](https://i.imgur.com/p1hY4Yu.png)
Cara yang sama dilakukan dengan jarak ke B, C, D dan E

---

### Hasil Perhitungan Jarak Eucledian
![](https://i.imgur.com/9SQVEaq.png)

---

### Jarak Setelah Diurutkan
![](https://i.imgur.com/Zuj18Fl.png)
Jika K diisi 1 atau 3 sudah jelas hasilnya adalah Bad
jika K diisi 5 maka tetap Bad karena nilai mayoritas adalah Bad (Bad=3 dan Good=2)

---

### Latihan
Kerjakan latihan berikut:
![](https://i.imgur.com/t5Y62Or.png)
Nim: diisi dengan digit **terahir** dari **NIM** anda

***Selamat Mengerjakan***

