PENGOLAHAN DATA BPS RI PADA MESIN LEARNING MENGGUNAKAN RAPIDMINER

 Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode regresi linear pada platform RapidMiner guna memprediksi data statistik, seperti: IPM, Kesehatan, Pendidikan, dan AHH. Data yang digunakan berasal dari BPS RI. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear yang dibangun mampu memprediksi 80% training dan 20% test. RapidMiner terbukti menjadi alat yang efektif untuk melakukan analisis regresi dan menghasilkan model prediksi yang handal.

PENDAHULUAN

 Regresi adalah salah satu teknik fundamental dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik dari suatu variabel berdasarkan satu atau lebih variabel independen. Sederhananya, regresi mencoba menemukan hubungan matematis antara variabel-variabel ini untuk membuat prediksi yang akurat.

Secara umum, proses regresi melibatkan langkah-langkah berikut:

  1. Pengumpulan Data: Kumpulkan data yang relevan dengan masalah yang ingin dipecahkan.
  2. Pembersihan Data: Bersihkan data dari outlier, nilai yang hilang, dan inkonsistensi.
  3. Pemilihan Model: Pilih algoritma regresi yang sesuai dengan jenis data dan masalah yang dihadapi.
  4. Pelatihan Model: Latih model dengan menggunakan data pelatihan.
  5. Evaluasi Model: Evaluasi kinerja model dengan menggunakan data pengujian.
  6. Penggunaan Model: Gunakan model yang telah dilatih untuk membuat prediksi pada data baru.

Tujuan spesifik dari regresi meliputi:

  • Prediksi:

    • Peramalan nilai numerik: Memprediksi nilai suatu variabel kontinu di masa depan berdasarkan data historis. Contoh: Memprediksi harga rumah berdasarkan luas, lokasi, dan jumlah kamar.
    • Estimasi: Memperkirakan nilai suatu variabel yang tidak teramati secara langsung. Contoh: Mengestimasi pendapatan seseorang berdasarkan tingkat pendidikan dan pengalaman kerja.

  • Pemahaman Hubungan:

    • Menganalisis pengaruh: Mempelajari bagaimana perubahan pada variabel independen akan mempengaruhi variabel dependen. Contoh: Menganalisis pengaruh tingkat inflasi terhadap harga suatu komoditas.
    • Identifikasi pola: Menemukan pola atau tren dalam data. Contoh: Mengidentifikasi pola musiman dalam penjualan produk.

  • Pengambilan Keputusan:

    • Optimasi: Membantu dalam pengambilan keputusan untuk mencapai tujuan tertentu. Contoh: Menentukan harga optimal suatu produk untuk memaksimalkan keuntungan.
    • Klasifikasi: Meskipun regresi secara umum digunakan untuk prediksi numerik, dalam beberapa kasus, regresi dapat digunakan untuk masalah klasifikasi dengan mengubah variabel target menjadi nilai numerik (misalnya, 0 atau 1).

Contoh Penerapan Regresi:

  • Bisnis:
    • Memprediksi penjualan produk berdasarkan faktor-faktor seperti harga, promosi, dan musim.
    • Memprediksi churn rate (tingkat pelanggan yang berhenti berlangganan) berdasarkan perilaku pelanggan.
  • Keuangan:
    • Memprediksi harga saham berdasarkan indikator pasar.
    • Memprediksi risiko kredit nasabah.
  • Ilmu Pengetahuan:
    • Memprediksi umur pohon berdasarkan diameter batangnya.
    • Memprediksi tingkat polusi udara berdasarkan faktor-faktor lingkungan.
  • Kesehatan: Memprediksi risiko penyakit berdasarkan faktor genetik dan gaya hidup.
  • Finansial: Memprediksi harga saham berdasarkan indikator pasar.

    • PEMBAHASAN

    1. sebelum itu kita akan mengumpulkan data terlebih dahulu yaitu melalui situs resmi penghimpunan data (BPS RI) diantaranya :
      • IPM
      • Kesehatan
      • Pendidikan
      • Anggka harapan hidup
    gambar 1. 1 mengambil data

        2.  download data tadi dalam bentuk format XLSX

    gambar 2.1 download data

        3.  gabungkan data yang sudah didownload kedalam satu tabel yang nantinya akan dimasukkan ke              dalam aplikasi Rapidminer.

    gambar 3.1 gabungan data

        4.  ubah data tadi kedalam bentuk csv agar mudah nantinya dalam melakukan pengolahan pada                 rapidminer, setelah buka aplikasi rapidminer dan masukkan data tadi.
    gambar 4.1 import data
        5.  pilih label untuk menandakan satu data.
    gambar 5.1 pilih label

        6.  lakukan split data 80% dan 20% , regretion, apply model lalu klik tombol submit

    gambar 6.1 split data
        7. hasil dari split data yaitu 0.8% 
    gambar 7.1 hasil split data 
          8.  hasil dari regresion data
    gambar 8. 1 hasil dari regretion data

        9.  hasil dari apply model data.

    9.1 apply data model

    KESIMPULAN

    Regresi adalah alat yang sangat kuat dalam pembelajaran mesin. Dengan memahami dasar-dasar regresi, Anda dapat membangun model prediksi yang akurat untuk berbagai masalah seperti dalam pengolahan data yang kita inginkan 

    dengan memahami konsep regresi, kita dapat:

    • Membuat keputusan yang lebih data-driven: Dengan memanfaatkan informasi yang terkandung dalam data.
    • Mengoptimalkan proses bisnis: Dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi hasil bisnis.
    • Memecahkan masalah yang kompleks: Dengan membangun model prediksi yang akurat.



     





     



    oleh 
    kartika anggraini 
    502208100026
    Teknik Informatika