Rudi hartanto tutorial 02 rapid miner 5.3 linear regression

download Rudi hartanto   tutorial 02 rapid miner 5.3 linear regression

If you can't read please download the document

description

Tutorial RapiMiner untuk menggunakan regresi linier untuk estimasi nilai siswa berdasarkan lamanya belajar

Transcript of Rudi hartanto tutorial 02 rapid miner 5.3 linear regression

2. Rudi Hartanto [email protected] Linear Regression Linear regression digunakan untuk estimasi, prediksi, forecast nilai-nilai suatu variabel berdasarkan nilai-nilai dari variabel lainnya, serta hubungan antar dua variabel Y adalah nilai-nilai yang akan diprediksi. Y disebut kriterion X adalah nilai-nilai sebagai dasar untuk memprediksi . X disebut prediktor 3. Rudi Hartanto [email protected] Data yang Digunakan Data lama belajar siswa dan nilai yang diperoleh Data akan digunakan untuk mengestimasi nilai yang akan diperoleh siswa berdasarkan lamanya siswa tersebut belajar X = data lamanya belajar Y = nilai yang diperoleh 4. Rudi Hartanto [email protected] Data : regresi linier dataset.xls Data untuk BelajarData untuk Diestimasi 5. Rudi Hartanto [email protected] RapidMiner 6. Rudi Hartanto [email protected] Process Baru1 2 7. Rudi Hartanto [email protected] Proses Baru 8. Rudi Hartanto [email protected] Operator 1. Arahkan kursor ke area Main Process, klik tombol kanan mouse2345 9. Rudi Hartanto [email protected] Configuration Wizard21 10. Rudi Hartanto [email protected] 1 : Memilih File12 11. Rudi Hartanto [email protected] 2 : Memilih Data 12 12. Rudi Hartanto [email protected] 3 : Memilih Annotasi 12 13. Rudi Hartanto [email protected] 4 : Memilih Atribut, Tipe Data1 234 14. Rudi Hartanto [email protected] ke Tampilan Main Process 13Short cut!!!2 15. Rudi Hartanto [email protected] Model Data Mining1 234. Drag ke area Main Process 16. Rudi Hartanto [email protected] Drag & Menghubungkan Port 1. Drag ke port tra (Linear Regression) 17. Rudi Hartanto [email protected] Port-portKeterangan Port : input file training set model example set result weights 18. Rudi Hartanto [email protected] Process12 19. Rudi Hartanto [email protected] Penyimpanan 12 3 20. Rudi Hartanto [email protected] Proses Belajar 1 21. Rudi Hartanto [email protected] Belajar 12 22. Rudi Hartanto [email protected] ke Tampilan Main Process 13Short cut!!!2 23. Rudi Hartanto [email protected] Apply Model Apply Model digunakan agar dapat membaca data yang akan diestimasi berdasarkan data yang telah dipelajari RapidMiner di slide sebelumnya 1 2. Drag ke area Main Process 24. Rudi Hartanto [email protected] Koneksi Port-port12 25. Rudi Hartanto [email protected] Data yang Akan Diestimasi (Sheet2)23 41. Arahkan kursor ke area kosong, lalu klik tombol kanan mouse 26. Rudi Hartanto [email protected] Sebelum Import Data 27. Rudi Hartanto [email protected] Operator 1. Arahkan kursor ke nama operator, lalu klik tombol kanan mouse2 28. Rudi Hartanto [email protected] Configuration Wizard 1 29. Rudi Hartanto [email protected] File Data 123 30. Rudi Hartanto [email protected] Data : Sheet2 12 31. Rudi Hartanto [email protected] Annotasi 12 32. Rudi Hartanto [email protected] Atribut, Tipe Data1324 33. Rudi Hartanto [email protected] Port-port123 34. Rudi Hartanto [email protected] Proses Mining1 35. Rudi Hartanto [email protected] : Data View1 36. Rudi Hartanto [email protected] : Meta Data View 1 37. Rudi Hartanto [email protected] : PlotView 2314 5