INFORMASI TEKNOLOGI KOMPUTER

 Pertemuan 4 - Analisis Bersama kelompok List Kelompok / Anggota Kelompok - IF21E Mahasiswa Universitas Buana Perjuangan - Wildan Gusty Sakhril Amin ( 21416255201006 ) - Kori Ihsan ( 21416255201063 ) - Krisna Azi ( 21416255201136 ) Link Vidio Via Youtube : https://youtu.be/GilZHk8hGr0

 Berikut adalah daftar 30 algoritma klasifikasi yang umum digunakan dalam pembelajaran terawasi (supervised learning): 1. K-Nearest Neighbors (KNN) 2. Decision Trees 3. Random Forest 4. Gradient Boosting Machines (GBM) 5. XGBoost 6. AdaBoost 7. LightGB 8. CatBoost 9. Logistic Regression 10. Support Vector Machines (SVM) 11. Naive Bayes 12. Neural Networks (Multilayer Perceptron) 13. Convolutional Neural Networks (CNN) 14. Recurrent Neural Networks (RNN) 15. Long Short-Term Memory Networks (LSTM) 16. Quadratic Discriminant Analysis (QDA) 17. Linear Discriminant Analysis (LDA) 18. Bagging Classifier 19. Extra Trees Classifier 20. Ridge Classifier 21. Elastic Net Classifier 22. Stochastic Gradient Descent (SGD) Classifier 23. Perceptron 24. Passive Aggressive Classifier 25. Voting Classifier 26. Stacking Classifier 27. Bayesian Network Classifier 28. K-Nearest Centroid 29. Probabilistic Neural Network (PNN) 30. Deep Belief Networks (DBN) Setiap algoritma ini memiliki kelebihan dan kekuran

 Tentu! Berikut adalah parafrase dari penjelasan mengenai 30 algoritma prediksi dalam pembelajaran terawasi menggunakan bahasa Indonesia yang baik dan benar:  Pembelajaran Terawasi: 30 Algoritma Prediksi Di antara berbagai subbidang pembelajaran mesin, pembelajaran terawasi merupakan salah satu yang paling fundamental. Dalam pembelajaran terawasi, model dilatih menggunakan data yang telah diberi label untuk memprediksi atau mengkategorikan output berdasarkan input baru. Berikut adalah penjelasan tentang tiga puluh algoritma populer yang sering digunakan dalam pembelajaran terawasi:  1. Regresi Linear Regresi linear adalah salah satu metode dasar dalam pembelajaran mesin. Algoritma ini membentuk garis lurus pada data untuk menggambarkan hubungan antara variabel dependen (target) dan variabel independen (fitur). - Kelebihan: Perhitungan cepat dan mudah diimplementasikan. - Kekurangan: Kurang efektif untuk data dengan hubungan non-linear.  2. Regresi Logistik Regresi logistik digunakan un

 Preprocessing data adalah langkah krusial dalam analisis data untuk memastikan bahwa data yang akan dianalisis bersih, terstruktur, dan siap digunakan. Berikut adalah beberapa langkah umum dalam preprocessing data:  1. Mengumpulkan Data Data dapat diperoleh dari berbagai sumber seperti database, file CSV, API, atau web scraping. Penting untuk memastikan data yang dikumpulkan relevan dengan tujuan analisis.  2. Memahami Data Melakukan eksplorasi awal untuk memahami struktur dan karakteristik data, termasuk jenis data (numerik, kategorikal, teks, dll.), distribusi data, dan mengidentifikasi missing values atau outliers.  3. Membersihkan Data - Mengatasi Missing Values: Mengisi missing values dengan metode seperti imputasi (mean, median, mode), atau menghapus baris/kolom yang memiliki missing values. - Mengatasi Duplikasi: Menghapus data duplikat untuk menghindari bias dalam analisis. - Mengatasi Outliers: Mengidentifikasi dan menangani outliers yang dapat mempengaruhi hasil analisis. Me

 Berikut adalah langkah-langkah untuk mempersiapkan dan memvisualisasikan data menggunakan Google Colab: 1. Membuka Google Colab:    - Buka [Google Colab](https://colab.research.google.com) di browser Anda.    - Buat notebook baru dengan mengklik "New Notebook". 2. Mengunggah Dataset:    - Unggah dataset dari komputer Anda dengan memilih opsi "Upload" di bagian "Files".    - Anda juga bisa menyimpan dataset di Google Drive. Untuk mengaksesnya dari Colab, mount Google Drive dengan kode berikut:      ```python      from google.colab import drive      drive.mount('/content/drive')      ``` 3. Membaca Dataset:    - Gunakan pandas untuk membaca file CSV. Contohnya:      ```python      import pandas as pd      # Jika file berada di Google Drive      data = pd.read_csv('/content/drive/My Drive/path_to_your_file.csv')      # Jika file diunggah langsung ke Colab      data = pd.read_csv('path_to_your_file.csv')      ``` 4. Memeriksa dan Mempe