Minggu, 11 September 2022

Perhitungan K-Nearest Neighbor Dengan Minkowski Distance

Dipostingan kali ini saya akan membahas perhitungan K-Nearest Neighbor dengan Minkowski Distance.

Klasifikasi yang akan dibahas adalah Klasifikasi Penerima Beasiswa.

Data yang akan kita pakai adalah :

  • Terdiri dari 10 data
  • Terdiri dari 2 kriteria
  • K = 5
  • r Minkowski = 4

Keterangan :

  • Yang akan di kategorikan terdiri dari nilai Non Akademik dan nilai Akademik.
  • Status terdiri dari TMS (Tidak Memenuhi Syarat) dan MS (Memenuhi Syarat).
  • Yang akan kita klasifikasikan adalah dengan Nama = See, Nilai Non Akademik = 81 dan Nilai Akademik = 86, Status = ?

 

Perhitungan (rumus yang akan digunakan) :


 

  • 79 adalah nilai Non Akademik milik Alan
  • 81 adalah nilai Non Akademik milik See
  • 97 adalah nilai Akademik milik Alan
  • 86 adalah nilai Akademik milik See
  • 1/4 adalah nilai pangkat, dikarenakan r = 4
  • Seterusnya dilakukan perhitungan yang sama terhadap data milik Dani, Rey dan seterusnya.

Maka Perhitungan yang akan di peroleh sebagai berikut:



Setelah itu lakukan perangkingan dari nilai terkecil sampai terbesar, hasil yang di dapat sebagai berikut:


Setelah di dapat perangkingan, kita bisa memastikan atas nama See berhak mendapatkan Memenuhi Syarat untuk menerima Beasiswa atau Tidak Memenuhi Syarat untuk menerima Beasiswa.


Penjelasan :

  • Jika menggunakan K=1 maka hasilnya adalah TMS dikarenakan Moon hasilnya adalah TMS.
  • Jika menggunakan K=3 maka hasilnya adalah TMS dikarenakan Dani hasilnya adalah MS, sedangkan Moon dan Tet hasilnya adalah TMS (MS berjumlah 1 dan TMS berjumlah 2).
  • Jika menggunakan K=5 maka hasilnya adalah TMS dikarenakan Dani hasilnya adalah MS, sedangkan Moon, Tet, Cee dan Jo hasilnya adalah TMS (MS berjumlah 1 dan TMS berjumlah 4).

Sehingga hasil akhir See TMS


Catatan :

  • Nilai K bernilai bebas (usahakan bernilai ganjil agar tidak membingungkan kita saat ada hasil vooting yang jumlahnya sama).

Tidak ada komentar:

Posting Komentar