OPAC

IPB University E-Library

Online Catalog
Pemanfaatan Big Data untuk Memprediksi Peserta JKN-KIS yang Menunggak / Ikhlasul Amalia Rahmi

Detail koleksi

Pemanfaatan Big Data untuk Memprediksi Peserta JKN-KIS yang Menunggak / Ikhlasul Amalia Rahmi

Pengarang
Rahmi, Ikhlasul Amalia Afendi, Farit Mochamad (Pembimbing I) Kurnia, Anang (Pembimbing II)
Jenis bahan
Tesis
Edisi
-
Penerbitan
Bogor : IPB University, 2023
Deskripsi fisik
xiii, 39 halaman : Ilustrasi ; 29 cm.
Bahasa
Indonesia
ISBN / ISSN / ISMN
-
Subjek
Matematika & Ilmu Pengetahuan Alam-- Statistika dan Sains Data Statistics-- Big Data-- 2021-- Indonesia
Abstrak
Revolusi Industri 4.0 telah membawa perubahan besar dalam berbagai bidang, termasuk data dan statistika. Salah satu kondisi yang tidak bisa diabaikan dalam inferensi statistika adalah big data, yaitu kondisi data dengan jumlah yang tidak terbatas, bentuk data yang beraneka ragam dan kecepatan perubahan yang tinggi. Teknik pembelajaran mesin (machine learning) menjadi solusi pada analisis big data untuk membantu dalam kontruksi model dan inferensi dilakukan secara otomatis. Salah satu teknik pembelajaran mesin yang banyak digunakan adalah metode pohon gabungan (ensemble tree) yaitu penggabungan dari beberapa pohon klasifikasi di mana keputusan akhir berdasarkan hasil gabungan prediksi masing-masing pohon. Pendekatan ini, menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan pohon klasifikasi tunggal. Dua cara yang umum dilakukan pada teknik ensemble tree adalah boosting dan bagging. Perbedaan dari kedua model tersebut adalah cara pembentukan pohonnya. Pembentukan pohon pada boosting dilakukan secara sekuen
Catatan
Tesis (Magister). -- IPB University, 2023
Akses online
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/116192
Eksemplar Konten digital
No Barcode No. Panggil Akses Lokasi Ketersediaan
No Nama File Nama File Format Flash Format File Aksi

Karya terkait

Lihat selengkapnya