Algoritma Apriori: Rumus, Cara Kerja dan Contoh Penerapannya
Algoritma Apriori merupakan sebuah algoritma pencarian pola dalam teknik data mining untuk menumukan aturan assosiatif antara suatu…
K Nearest Neighbor (KNN): Pengertian, Cara Kerja dan Penerapannya
Salah satu dari beberapa algoritma klasifikasi (naive bayes, decision tree) yang digunakan dalam data mining adalah K Nearest Neighbor,…
Certainty Factor (CF): Defenisi, Fungsi, Rumus dan Penerapannya
Metode Certainty Factor (CF) merupakan bagian dari sistem pakar bukan sistem pendukung keputusan. Certaity factor (CF) diperkenalkan oleh…
Belajar Regresi Linear: Pengertian, Jenis dan Penerapannya
Algoritma Regresi Linear termasuk jenis aturan clasification and regression pada data mining. Algoritma regresi linear merupakan…
Belajar Decision Tree: Pengertian, Konsep, Penerapan dan Cara Kerjanya
Decision Tree merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk membangun model mechine learning (data mining) dalam bentuk struktur…
Belajar Jaringan Syaraf Tiruan (JST): Pengertian, Arsitektur, Cara Kerja dan Jenis-Jenisnya
Neural network atau sering kita dengar Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan himpunan bagian dari data mining (machine learning). JST dibuat…
Belajar Naive Bayes: Alur Algoritma, Rumus dan Contoh Perhitungan Naive Bayes
Pada artikel sebelumnya kita sudah membahas mengenai apa itu algoritma naive bayes. Jika kamu belum mengenali apa itu algoritma naive bayes…
Naive Bayes Adalah: Pengertian, Tujuan dan Penerapannya
Naive Bayes berhubungan erat dengan klasifikasi dan machine learning (data mining). Pada artikel ini, kita akan belajar mengenai bagian dari…