Model dan Prediksi Data
Jawaban soal-soal informatika
1. Supervised dan unsupervised learning adalah pendekatan yang dilakukan algoritma komputer dalam mengenali pola pada data. Supervised mengenali data dari label khusus yang telah diberikan sebelumnya, sedangkan unsupervised mengenali data secara realtime begitu data disajikan.
2. Model data berbasis objek menggunakan konsep entitas, atribut dan hubungan antar entitas. Dan model ini terdiri dari :
- Entity Relationship Model
- Binary Model
- Semantic Model
Terdapat 3 jenis Model Data pada Model Data Berbasis Record, yaitu :
- Model Relational
- Model Hirarki
- Model Jaringan
3. Estimasi merupakan metode untuk memperkirakan nilai populasi (parameter) dengan memakai nilai sampel (statistik)
contohnya:
1. Anggaran Dana atau biaya tergantung besarnya proyek yang dikerjakan.
4. Klasifikasi adalah pengaturan sistematis dalam pembagian atau pengelompokan hal berdasarkan kesamaan sifatnya. Klasifikasi memudahkan kita untuk mengerti suatu bidang yang kompleks menjadi lebih terstruktur namun sederhana.
Misalnya klasifikasi makhluk hidup menjadi amfibi, mamalia, dll memberikan gambaran secara umum tentang makhluk hidup.
5. Clustering adalah metode pengelompokan data. Menurut Tan, 2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokan data ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum.
Clustering merupakan metode segmentasi data yang sangat berguna dalam prediksi dan analisa masalah bisnis tertentu. Misalnya Segmentasi pasar, marketing dan pemetaan zonasi wilayah.
Comments
Post a Comment