TEKNO BANGET Berita Teknologi Review Laptop Komputer Gadget,Smartphone, Handphone,Gratis Download Games, Aplikasi, Software, Tutorial,Tips Trick Internet
Halo Sobat TeknoBgt! Apa kabar? Kali ini kita akan membahas tentang cara menghitung N Gain secara manual. N Gain adalah salah satu teknik dalam data mining yang digunakan untuk menentukan seberapa besar pengaruh sebuah atribut terhadap kelas yang diinginkan. Jadi, kamu bisa menentukan atribut mana yang berpengaruh besar atau kecil terhadap kelas yang ingin kamu analisis. Berikut adalah pembahasan lengkapnya:
Pengertian N Gain
N Gain atau Normalized Gain adalah salah satu teknik dalam data mining untuk menentukan seberapa besar pengaruh sebuah atribut terhadap kelas yang diinginkan. N Gain digunakan untuk evaluasi atribut pada konteks pembelajaran mesin. N Gain didasarkan pada prinsip bahwa entropi dataset yang lebih rendah mengindikasikan kelas yang lebih homogen dan atribut yang lebih baik.
Misalnya, jika kamu ingin menentukan atribut mana yang berpengaruh besar terhadap kelas “lulus” pada data siswa, maka N Gain dapat mempertimbangkan jumlah siswa yang lulus dan tidak lulus pada setiap atribut. Dengan menggunakan N Gain, kamu bisa menentukan atribut mana yang paling berpengaruh terhadap kelas “lulus”.
Cara Menghitung N Gain Manual
Ada beberapa langkah yang perlu kamu lakukan untuk menghitung N Gain secara manual:
1. Hitung Entropi untuk Kelas
Langkah pertama adalah menghitung entropi untuk kelas yang diinginkan. Entropi digunakan untuk mengukur keacakan sebuah dataset. Jika entropi dataset tinggi, maka kelas pada dataset tersebut lebih heterogen. Sedangkan jika entropi dataset rendah, maka kelas pada dataset tersebut lebih homogen. Berikut rumus untuk menghitung entropi:
| Rumus Entropi |
|---|
| Entropi(S) = -p(lulus)log2(p(lulus)) – p(tidak lulus)log2(p(tidak lulus)) |
Di mana p(lulus) dan p(tidak lulus) adalah proporsi siswa yang lulus dan tidak lulus pada dataset yang diinginkan.
2. Hitung Entropi untuk Setiap Atribut
Langkah selanjutnya adalah menghitung entropi untuk setiap atribut pada dataset yang diinginkan. Entropi akan menggambarkan seberapa baik sebuah atribut memprediksi kelas yang diinginkan. Berikut rumus untuk menghitung entropi:
| Rumus Entropi Atribut |
|---|
| Entropi(A) = Σ [(jumlah siswa pada atribut i / total siswa pada atribut a) * entropi atribut i] |
Di mana jumlah siswa pada atribut i adalah jumlah siswa pada atribut tertentu, total siswa pada atribut a adalah jumlah total siswa pada atribut tersebut, dan entropi atribut i adalah entropi pada dataset yang hanya terdiri dari siswa pada atribut i.
3. Hitung N Gain untuk Setiap Atribut
Setelah entropi untuk kelas dan setiap atribut dihitung, langkah selanjutnya adalah menghitung N Gain untuk setiap atribut. N Gain akan memberikan informasi tentang seberapa besar atribut tersebut berpengaruh terhadap kelas yang diinginkan. Berikut rumus untuk menghitung N Gain:
| Rumus N Gain |
|---|
| N Gain(A) = Entropi(S) – Entropi(A) |
Jadi, semakin besar N Gain sebuah atribut, semakin besar pengaruhnya terhadap kelas yang diinginkan. Sebaliknya, semakin kecil N Gain sebuah atribut, semakin kecil pengaruhnya terhadap kelas yang diinginkan.
FAQ (Frequently Asked Questions)
1. Apa itu N Gain?
N Gain atau Normalized Gain adalah salah satu teknik dalam data mining untuk menentukan seberapa besar pengaruh sebuah atribut terhadap kelas yang diinginkan. N Gain digunakan untuk evaluasi atribut pada konteks pembelajaran mesin.
2. Apa beda N Gain dan Gain Ratio?
N Gain dan Gain Ratio sama-sama digunakan untuk menentukan pengaruh sebuah atribut terhadap kelas yang diinginkan. Namun, Gain Ratio lebih kompleks karena mempertimbangkan jumlah kandidat split pada setiap atribut.
3. Apa kegunaan N Gain?
Dengan N Gain, kamu bisa menentukan atribut mana yang berpengaruh besar atau kecil terhadap kelas yang ingin kamu analisis. Sehingga kamu bisa memilih atribut mana yang paling baik untuk prediksi pada data mining.
Kesimpulan
Itulah cara menghitung N Gain secara manual untuk menentukan pengaruh sebuah atribut terhadap kelas yang diinginkan. Dengan menggunakan N Gain, kamu bisa menentukan atribut mana yang paling berpengaruh terhadap kelas yang ingin kamu analisis. Selain itu, kamu juga bisa membandingkan N Gain antar atribut untuk memilih atribut mana yang paling baik untuk prediksi pada data mining. Semoga pembahasan ini bermanfaat dan bisa membantu kamu dalam menganalisis data.
