#5. Analisis Data: Penalaran dan Analitik Prediksi - Informatika Kelas XI SMA

00:10:40
https://www.youtube.com/watch?v=yQwVPWzX_HE

概要

TLDRVideo ini membahas tentang analisis data dalam konteks mata pelajaran Informatika untuk kelas 11, khususnya mengenai penalaran dan analitik prediksi. Peserta didik mempelajari tentang predictive analytics, yang membantu dalam meramalkan kejadian masa depan berdasarkan data dan hubungan antar variabel. Terdapat dua jenis model prediktif - klasifikasi dan regresi. Beberapa metode yang digunakan adalah decision trees, analisis regresi, dan jaringan syaraf tiruan. Tugas peserta didik adalah membuat pohon keputusan yang berkaitan dengan bidang studi mereka.

収穫

  • 📊 Definisi predictive analytics membantu meramalkan kejadian masa depan.
  • 🔍 Terdapat dua model prediktif: klasifikasi dan regresi.
  • 📈 Model klasifikasi memprediksi nilai individu, seperti produk baik atau cacat.
  • ⚙️ Analisis regresi digunakan untuk memperkirakan nilai berdasarkan variabel lain.
  • 🌳 Decision trees adalah metode yang membagi data untuk pengambilan keputusan.
  • ✏️ Tugas untuk membuat pohon keputusan berkaitan dengan mata pelajaran masing-masing.

タイムライン

  • 00:00:00 - 00:05:00

    Dalam sesi ini, kita membahas materi tentang analisis data, khususnya mengenai penalaran dan analitik prediksi untuk siswa kelas 11. Fokus pembelajaran mencakup pemahaman model penalaran serta pengolahan data untuk membuat prediksi yang akurat, memanfaatkan teknik predictive analytics. Definisi predictive analytics diterangkan sebagai cabang analisis data yang memprediksi kejadian di masa depan dengan mempelajari hubungan antara variabel dan membangun model statistik.

  • 00:05:00 - 00:10:40

    Selanjutnya, dijelaskan mengenai dua jenis model prediktif: model klasifikasi dan model regresi. Model klasifikasi bertujuan untuk menentukan kualitas suatu produk dengan metode seperti decision trees dan analisis regresi logistik. Sementara model regresi berfungsi untuk meramalkan nilai berdasarkan hubungan variabel. Tiga metode prediktif yang populer diperkenalkan: decision trees, analisis regresi, dan jaringan syaraf tiruan, masing-masing memiliki keunggulan tersendiri untuk menangani data kompleks. Sebagai assignment, siswa diminta untuk membuat pohon keputusan dalam konteks pelajaran yang berbeda.

マインドマップ

ビデオQ&A

  • Apa itu predictive analytics?

    Predictive analytics adalah cabang analisis data yang digunakan untuk membuat prediksi tentang suatu kejadian masa depan.

  • Apa saja model yang digunakan dalam predictive analytics?

    Dua model utama yaitu model klasifikasi dan model regresi.

  • Apa itu model klasifikasi?

    Model klasifikasi bertujuan untuk memprediksi nilai suatu individu atau subjek, seperti mengklasifikasikan produk baik atau cacat.

  • Apa itu analisis regresi?

    Analisis regresi adalah metode analisis untuk memprediksi nilai tertentu berdasarkan hubungan antara variabel.

  • Apa contoh metode dalam predictive analytics?

    Contoh metode termasuk decision trees, analisis regresi, dan jaringan syaraf tiruan.

ビデオをもっと見る

AIを活用したYouTubeの無料動画要約に即アクセス！
字幕
id
オートスクロール:
  • 00:00:00
    Halo assalamualaikum warahmatullahi
  • 00:00:03
    wabarakatuh Salam sehat semuanya kali
  • 00:00:07
    ini kita akan masuk ke materi subbab 3.3
  • 00:00:10
    yaitu materi terakhir dari topik
  • 00:00:13
    analisis data untuk mata pelajaran
  • 00:00:15
    Informatika kelas 11 yaitu penalaran dan
  • 00:00:19
    analitik prediksi kompetensi dasar yang
  • 00:00:26
    kita pelajari kali ini adalah kompetensi
  • 00:00:29
    dasar pengetahuan yaitu 3.6 dan
  • 00:00:32
    kompetensi dasar keterampilan yaitu
  • 00:00:34
    nomor 4.6 seperti yang dapat dilihat
  • 00:00:36
    pada layar sedangkan tujuan pembelajaran
  • 00:00:41
    kali ini adalah yang pertama serta didik
  • 00:00:44
    Mampu menyebutkan model penalaran dan
  • 00:00:46
    prediksi data dengan tepat kemudian
  • 00:00:49
    peserta didik mampu melakukan penalaran
  • 00:00:51
    dan tradisi terhadap Suatu data dengan
  • 00:00:54
    teliti yang terakhir adalah peserta
  • 00:00:57
    didik dapat memeriksa kesesuaian mod
  • 00:01:00
    terhadap data dengan teliti seandainya
  • 00:01:09
    sebuah perusahaan pengembangan perangkat
  • 00:01:11
    lunak ingin mengetahui perkiraan
  • 00:01:13
    pendapatan perusahaan tersebut untuk 10
  • 00:01:16
    bulan kedepan agar nanti bisa mengatur
  • 00:01:19
    strategi pemasaran nantinya atau
  • 00:01:22
    misalnya ada BPS atau Badan Pusat
  • 00:01:25
    Statistik ingin memperkirakan jumlah
  • 00:01:27
    penduduk Indonesia dalam lima tahun ke
  • 00:01:29
    depan agar bisa diambil Suatu keputusan
  • 00:01:32
    dari pemerintah terhadap jumlah penduduk
  • 00:01:36
    yang ada bagaimana agar dapat mengetahui
  • 00:01:39
    perkiraan tersebut disinilah predictive
  • 00:01:42
    analytics itu berperan Mari kita
  • 00:01:46
    pelajari
  • 00:01:49
    Hai masuk ke definisi dari predictive
  • 00:01:52
    analytics predictive analytics adalah
  • 00:01:55
    salah satu cabang dari analisis data
  • 00:01:58
    yang digunakan untuk membuat prediksi
  • 00:02:00
    tentang suatu kejadian masa depan bidang
  • 00:02:04
    ini mempelajari mengenai
  • 00:02:06
    hubungan-hubungan antar variabel dan
  • 00:02:09
    kemudian membuat suatu model statistik
  • 00:02:11
    yang dapat memprediksi suatu nilai dari
  • 00:02:14
    kejadian baru dan kejadian masa depan
  • 00:02:18
    credit if analitik melibatkan banyak
  • 00:02:21
    metode salah satunya dari data mining
  • 00:02:24
    machine learning statistik artificial
  • 00:02:28
    neural networks dan artificial
  • 00:02:30
    intelegence untuk membuat prediksi
  • 00:02:32
    mengenai masa depan jenis model
  • 00:02:36
    prediktif terdapat dua jenis model
  • 00:02:39
    prediktif yaitu model klasifikasi dan
  • 00:02:42
    model regresi yang pertama adalah model
  • 00:02:46
    klasifikasi yaitu model yang bertujuan
  • 00:02:48
    untuk
  • 00:02:49
    memprediksi Nilai suatu individu atau
  • 00:02:52
    subjek contohnya suatu pabrik sepatu
  • 00:02:56
    ingin mengklasifikasikan Apakah produk
  • 00:02:58
    yang dihasilkan itu adalah produk yang
  • 00:03:01
    baik atau cacat produksi nah
  • 00:03:04
    klasifikasinya bisa dibuat seperti ini
  • 00:03:06
    yaitu diberi angka nol bila produknya
  • 00:03:10
    itu cacat produksi atau diberikan ke-1
  • 00:03:13
    bila hasilnya adalah hasil yang baik
  • 00:03:16
    beberapa metode yang dapat digunakan
  • 00:03:17
    dalam membentuk model klasifikasi yaitu
  • 00:03:21
    analisis regresi logistik analisis
  • 00:03:24
    diskriminan analisis Cluster decision
  • 00:03:28
    Tree dan random forest model yang kedua
  • 00:03:34
    adalah model regresi yaitu model yang
  • 00:03:36
    bertujuan untuk memprediksi atau meramal
  • 00:03:38
    suatu nilai contohnya adalah bagaimana
  • 00:03:41
    meramal jumlah penduduk Indonesia dalam
  • 00:03:44
    lima tahun ke depan model ini
  • 00:03:46
    menggunakan beberapa metode yaitu
  • 00:03:49
    Mbok analisis regresi analisis deret
  • 00:03:52
    waktu yang terdiri dari Arema
  • 00:03:54
    eksponensial smoothing as gas dan
  • 00:03:57
    lain-lainnya jodoh contoh grafik nya
  • 00:04:02
    Ayo kita masuk ke materi metode
  • 00:04:07
    prediktif yang paling sering digunakan
  • 00:04:08
    itu ada tiga Yang pertama adalah
  • 00:04:13
    decision Trees atau pohon keputusan
  • 00:04:16
    metode ini termasuk dalam model
  • 00:04:18
    klasifikasi yang membagi data menjadi
  • 00:04:21
    himpunan bagian berdasarkan kategori
  • 00:04:24
    variabel input atau masukan Model ini
  • 00:04:28
    bisa membantu kita bagaimana seseorang
  • 00:04:31
    itu mengambil keputusan model ini
  • 00:04:34
    membagi data menjadi kelompok yang
  • 00:04:36
    paling berbeda jadi diklasifikasikan
  • 00:04:39
    berdasarkan kelas-kelas Tertentu grabnya
  • 00:04:42
    bisa kita lihat pada gambar berikut agar
  • 00:04:50
    lebih mengerti Berikut adalah contoh
  • 00:04:52
    model pohon keputusan contohnya bisa
  • 00:04:57
    kita lihat dari pohon keputusan
  • 00:04:59
    penerimaan pegawai baru
  • 00:05:02
    Hai langkah pertama adalah meloncat ai-k
  • 00:05:05
    loan pegawai jika hasil wawancaranya
  • 00:05:09
    baik maka otomatis calon Pegawai tadi
  • 00:05:12
    akan langsung diterima namun jika
  • 00:05:15
    hasilnya buruk maka akan dilakukan
  • 00:05:18
    langkah berikutnya yaitu tes psikologi
  • 00:05:21
    dari hasil tes psikologi ini
  • 00:05:23
    dikelompokkan menjadi tiga bagian yang
  • 00:05:27
    pertama adalah hasil tes psikologi yang
  • 00:05:29
    tinggi nah jika hasil tes psikologi yang
  • 00:05:32
    tinggi tapi sebelumnya wawancaranya itu
  • 00:05:35
    buruk maka calon Pegawai tadi langsung
  • 00:05:38
    ditolak kemudian jika hasilnya rendah
  • 00:05:43
    wawancaranya juga buruk sebelumnya Maka
  • 00:05:46
    hasilnya juga akan ditolak yang ketiga
  • 00:05:50
    adalah jika hasilnya sedang maka akan
  • 00:05:53
    dicek lagi berdasarkan nilai indeks
  • 00:05:57
    prestasi kumulatif atau ipk-nya jika
  • 00:06:01
    ipk-nya
  • 00:06:02
    gih makan calon Pegawai tadi akan
  • 00:06:05
    diterima jika ipk-nya sedang dia juga
  • 00:06:10
    akan diterima namun jika ipk-nya rendah
  • 00:06:15
    dia langsung ditolak nah ini adalah
  • 00:06:19
    contoh secara lengkapnya bisa kita lihat
  • 00:06:27
    algoritmanya bisa kita lihat sebagai
  • 00:06:31
    berikut yang kedua adalah analisis
  • 00:06:44
    regresi analisis regresi merupakan salah
  • 00:06:48
    satu metode analisis yang paling sering
  • 00:06:50
    digunakan atau populer dalam statistika
  • 00:06:55
    analisis regresi merupakan suatu bentuk
  • 00:06:58
    hubungan antara variabel bebas atau X
  • 00:07:01
    dengan
  • 00:07:02
    tebel tidak bebas atau terikat atau Y
  • 00:07:05
    hubungan variabel tersebut bisa dalam
  • 00:07:08
    bentuk linier logaritma adiktif maupun
  • 00:07:12
    multiplicative analisis regresi dapat
  • 00:07:16
    digunakan untuk tujuan prediksi yaitu
  • 00:07:19
    memperkirakan Nilai suatu y berdasarkan
  • 00:07:23
    nilai variabel x Berikut adalah contoh
  • 00:07:27
    atau ilustrasi persamaan regresi dapat
  • 00:07:29
    kita lihat bahwa variabel bebasnya itu
  • 00:07:31
    ditandai dengan x kemudian variabel
  • 00:07:33
    terikatnya atau yang tidak bebas itu
  • 00:07:36
    adalah di sumbu y
  • 00:07:41
    Hai yang ketiga adalah jaringan syaraf
  • 00:07:47
    tiruan atau artificial neural Network
  • 00:07:50
    metode ini adalah metode yang sangat
  • 00:07:53
    populer dan canggih karena mampu
  • 00:07:55
    memodelkan hubungan yang sangat kompleks
  • 00:07:59
    metode ini juga terkenal kuat dan
  • 00:08:01
    fleksibel kekuatannya terlihat dari
  • 00:08:04
    kemampuannya untuk menangani hubungan
  • 00:08:06
    non linear Teknik ini sering digunakan
  • 00:08:10
    kalau model matematika atau statistika
  • 00:08:13
    tidak mampu lagi menggambarkan hubungan
  • 00:08:16
    antara input dan output jaringan syaraf
  • 00:08:20
    tiruan awalnya dikembangkan untuk meniru
  • 00:08:22
    jaringan saraf manusia yang rumit
  • 00:08:25
    seperti itu nih adalah contoh grafiknya
  • 00:08:30
    jadi inputnya itu bisa ke arah yang
  • 00:08:36
    banyak dan outputnya adalah hasil dari
  • 00:08:40
    ke
  • 00:08:41
    hutan yang banyak pula jadi jaringan
  • 00:08:44
    syaraf tiruan ini adalah model yang
  • 00:08:47
    sangat kompleks itulah tiga metode yang
  • 00:08:55
    paling sering digunakan Mi samping dari
  • 00:08:58
    banyak metode-metode prediksi analitik
  • 00:09:00
    yang lain yang ada baik berikut adalah
  • 00:09:03
    tugas 3.3 untuk kalian yaitu melakukan
  • 00:09:06
    prediksi analitik membuat pohon
  • 00:09:08
    keputusan sesuai mapel jurusannya untuk
  • 00:09:11
    kalian yang kelompok MIPA Buatlah
  • 00:09:13
    algoritma prediksi analisis dan gambar
  • 00:09:16
    pohon keputusan untuk menentukan suatu
  • 00:09:18
    Hewan apakah termasuk mamalia atau bukan
  • 00:09:21
    berarti ini dari bidang pelajaran
  • 00:09:23
    biologi untuk kalian yang kelompok IPS
  • 00:09:28
    Buatlah algoritma prediksi analisis dan
  • 00:09:30
    gambar pohon keputusan untuk memprediksi
  • 00:09:33
    Apakah seseorang akan membeli mobil
  • 00:09:35
    bekas atau tidak bisa berarti dari
  • 00:09:39
    kelompok Mapel Ekonomi
  • 00:09:41
    dan sosiologi Ya kemudian Gambarkan
  • 00:09:46
    mohon keputusan tadi di kertas dengan
  • 00:09:49
    tampilan yang menarik kertas yang warna
  • 00:09:52
    putih polos kemudian difoto Dan diupload
  • 00:09:56
    fotonya ke Microsoft tim di tugas TIK
  • 00:10:00
    tugas 3.3 untuk panduan kalian bisa
  • 00:10:07
    melihat di website berikut yaitu idwiki
  • 00:10:11
    ho.com flash membuat pohon keputusan
  • 00:10:17
    berikut adalah daftar pustaka dari
  • 00:10:20
    materi yang saya paparkan tadi Baik
  • 00:10:26
    Terima kasih sudah mengikuti pelajaran
  • 00:10:28
    ini sampai jumpa di lain waktu dan
  • 00:10:31
    kesempatan dan sehat selalu
  • 00:10:32
    wassalamu'alaikum warahmatullahi
  • 00:10:35
    wabarakatuh ya
タグ
  • analisis data
  • prediksi
  • Informatika
  • kelas 11
  • model klasifikasi
  • model regresi
  • decision trees
  • artificial neural networks
  • jaringan syaraf tiruan
  • tugas