classify weka

14
NAMA : BINTI TOYIBA NIM : 531411011 KELAS : C DATA MINING CLASSIFY Data yang saya gunakan sebagai contoh yaitu data peserta yang boleh memiliki kartu jamkesmas. Dimana terdapat 5 atribut yaitu : no pekerjaan jumlah anggota keluarga pendapatan per bulan jamkesmas (merupakan atribut class dimana jika ya berarti berhak memiliki kartu jamkesmas, jika tidak maka tidak berhak memiliki kartu jamkesmas) Dalam data ini ada 7 pekerjaan yaitu : Pedagang Guru Wiraswasta PNS Buruh Pembantu Karyawan Yang berhak memiliki kartu jamkesmas adalah orang – orang yang bukan pns dan memiliki penghasilan kurang dari atau sama dengan Rp.1000.000. Jika penghasilannya lebih dari Rp.1000000, maka yang berhak menerima jamkesmas ialah mereka yang berprofesi sebagai guru yang jumlah anggota keluarganya lebih dari 3 dan karyawan yang jumlah keluarganya lebih dari 4.

Upload: bintitoyibah

Post on 13-Nov-2015

236 views

Category:

Documents


3 download

DESCRIPTION

data mining

TRANSCRIPT

  • NAMA : BINTI TOYIBA NIM : 531411011 KELAS : C DATA MINING CLASSIFY

    Data yang saya gunakan sebagai contoh yaitu data peserta yang boleh memiliki kartu jamkesmas. Dimana terdapat 5 atribut yaitu :

    no pekerjaan jumlah anggota keluarga pendapatan per bulan jamkesmas (merupakan atribut class dimana jika ya berarti berhak memiliki kartu

    jamkesmas, jika tidak maka tidak berhak memiliki kartu jamkesmas)

    Dalam data ini ada 7 pekerjaan yaitu :

    Pedagang Guru Wiraswasta PNS Buruh Pembantu Karyawan

    Yang berhak memiliki kartu jamkesmas adalah orang orang yang bukan pns dan memiliki penghasilan kurang dari atau sama dengan Rp.1000.000. Jika penghasilannya lebih dari Rp.1000000, maka yang berhak menerima jamkesmas ialah mereka yang berprofesi sebagai guru yang jumlah anggota keluarganya lebih dari 3 dan karyawan yang jumlah keluarganya lebih dari 4.

  • Data preprocessing atribut no

  • Data preprocessing atribut pekerjaan

  • Data preprocessing jumlah anggota keluarga

  • Data preprocessing pendapatan per bulan

  • Data preprocessing jamkesmas

  • Classify yang menggunakan seluruh data training (use training set)

  • Decision tree untuk classify yang menggunakan seluruh data training (use training set)

  • Classify yang menggunakan data testing (supplied test set)

  • Decission tree untuk data yang menggunakan data testing (supplied test set)

  • Classify cross validation

  • Decission tree untuk Classify cross validation

  • Classify percentage split

  • Decission tree untuk classify percentage split