Analitik Data Tingkat Lanjut (Clustering)

dokumen-dokumen yang mirip
BAB III PEMBENTUKAN SKEMA PEMBAGIAN RAHASIA

MENAKSIR PROPORSI CALON PEMIMPIN DARI KELOMPOK MINORITAS. Anneke Iswani A **

KULIAH KE 7. METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Lanjutan. Melihat pengaruh komponen kematian terhadap perubahan penduduk.

BAB 2 LANDASAN TEORI

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

EKSISTENSI BASIS ORTHONORMAL PADA RUANG HASIL KALI DALAM

BAB II LANDASAN TEORI

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

MODIFIKASI PENAKSIR UNTUK RASIO PADA SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB IV METODE BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI ASIA

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

I. PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

BAB II KEGIATAN PEMBELAJARAN

STATISTIKA DASAR. Oleh

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

UKURAN PEMUSATAN & PENYEBARAN

BAB II LANDASAN TEORI

Bab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

BAB III ISI. x 2. 2πσ

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

SOAL-SOAL SPMB 2007 MATEMATIKA DASAR (MAT DAS) 1. SPMB, MAT DAS, Regional I, 2007 Suku ke-n suatu barisan aritmatika adalah

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

2 i. . Kebolehjadian total n set nilai adalah: y terhadap y dicapai jika faktor

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Bab II Teori Pendukung

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

III PEMBAHASAN. Karena vektor-vektor kolom X adalah bebas linear, maka L(ε) mempunyai n vektor eigen yang bebas linear. (Terbukti)

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teoremateorema

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

PEMBAHASAN. [Fisher, 1988] Definisi 19 (Fungsi Utilitas Joan) Fungsi utilitas Joan didefinisikan sebagai berikut. dan l. dengan x adalah kekayaan.

BARISAN DAN DERET TAK HINGGA

Tabel Distribusi Frekuensi

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

DETEKSI OBYEK PEJALAN KAKGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

UNJUK KERJA KESELURUHAN DGN SATELIT TRANSPARAN FAKULTAS TEKNIK ELEKTRO 1

Pertemuan VII IV. Titik Berat dan Momen Inersia

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

LAMPIRAN. Lampiran 1. Bagan alir pembuatan gel sebelum ditambah minyak nilam dan minyak lavender. Aquades. Panaskan aquades sampai mendidih

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

2.2.3 Ukuran Dispersi

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

PENYELESAIAN PERSAMAAN PELL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA PQa DAN METODE MATRIKS SKRIPSI. Oleh: AHFALINISA I NIM:

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB 2. Tinjauan Teoritis

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

ANALISIS PERENCANAAN TENAGA KERJA DI PERUSAHAAN REDRYING TEMBAKAU DENGAN PENDEKATAN LINEAR PROGRAMMING

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

BAB III METODE PENELITIAN

PENDEKATAN ESTIMATOR KERNEL UNTUK ESTIMASI DENSITAS MULUS

Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa Jalur SNMPTN Menggunakan Fuzzy Inference System Mamdani

PENDAHULUAN. Di dalam modul ini Anda akan mempelajari teori gangguan bebas waktu yang mencakup:

Muniya Alteza

Transkripsi:

6 September 06 Aatk Data Tgkat Lat Csterg Imam Chossod mam.chossod@gma.com

Pokok Bahasa. Kosep Csterg. K-meas vs Kere K-Meas 3. Std Kass 4. Tgas

Kosep Csterg Cster data dartka keompok. Dega demka, pada dasarya aass cster aka meghaska semah cster keompok. Aass dawa dega pemahama bahwa semah data tertet sebearya mempya kemrpa d atara aggotaya. No-herarchca Csterg Herarchca Csterg

Kosep Csterg Karea t, dmgkka tk megeompokka aggota-aggota yag mrp ata mempya karakterstk yag serpa tersebt daam sat ata ebh dar sat cster. Herarchca csterg adaah sat metode pegeompoka data yag dma dega megeompokka da ata ebh obyek yag memk kesamaa pag dekat.

Kosep Csterg Metode o-herarchca csterg str dma dega meetka terebh dah mah cster yag dgka da cster, tga cster, ata a sebagaya. Cotoh metodeya adaah k-meas csterg.

K-meas Csterg K-meas csterg merpaka saah sat metode data csterg o-hrark yag megeompoka data daam betk sat ata ebh cster keompok. Data-data yag memk karakterstk yag sama dkeompoka daam sat cster keompok da data yag memk karakterstk yag berbeda dkeompoka dega cster keompok yag a sehgga data yag berada daam sat cster keompok memk tgkat varas yag kec

K-meas Csterg Lagkah-agkah meakka csterg dega metode k-meas:. Tetka mah cster k.. Isasas k psat cster bsa dakka dega berbaga cara. Nam yag pag serg dakka adaah dega cara radom acak. 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak keda obyek tersebt arak Ecdea: D,.. d d 4. Htg kemba psat cster dega keaggotaa cster yag sekarag C m m m... C d m d

K-meas Csterg Lagkah-agkah csterg metode k-meas:. Tetka mah cster k.. Isasas k psat cster bsa dega berbaga cara. Nam yag serg dakka adaah dega cara radom acak. 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak keda obyek tersebt arak Ecdea: D,.. d d 4. Htg psat cster dega keaggotaa yag sekarag m m C... Cd d m m 5. Jka psat cster tdak berbah ag maka proses csterg seesa. Ata, kemba ke agkah omor 3 sampa psat cster tdak berbah.

K-meas Csterg Has csterg data dmes dega meggaka k- meas csterg:

K-meas vs Kere K-Meas K-meas adaah agortma spervsed earg yag membag kmpa data ke daam semah cster keompok. Aka tetap k-meas csterg memk keemaha d daam memproses data yag berdmes bayak khssya tk data yag bersfat o-ery separabe. Sedagka daam da yata saat, data yag terseda ata yag dperoeh memk dmes yag bayak da bervaras. Daam ha, peambaha fgs kere pada pt data csterg merpaka pha yag bak.

K-meas vs Kere K-Meas Vsasas Has mappg data pada Kere k-meas:

K-meas vs Kere K-Meas Vsasas Has mappg data pada Kere k-meas:

K-meas vs Kere K-Meas Kta dapat meggaka beberapa es trasformas pada data, dega memetaka data pada rag bar dmaa mache earg dapat dgaka. Fgs kere memberka kepada kta sebah aat tk medefska trasformas. o Kere Poyoma k, c d o Kere RBF k, ep

Kere K-meas Pada mmya, perasa dar k-meas ke kere k- meas dreasas mea peryataa arak daam betk fgs kere. Dega meggaka Jarak Ecdea pada tradsoa k-meas da fgs pemetaa Φ, maka agortma k- meas csterg pada sde ke-8 dapat dbah mead :. Tetka mah cster k.. Isasas k psat cster bsa dega berbaga cara. Nam yag serg dakka adaah dega cara radom acak. 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak yag dhtg meggaka rms fgs pemetaa Φ da fgs kere. m m c~

Kere K-meas 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak yag dhtg meggaka rms fgs pemetaa Φ da fgs kere. m m c ~ c~ merpaka cster ceters da dhtg dega meggaka rms : c~ m m

Kere K-meas m m m m m. m m p p K K K,,, m

m Keteraga: = Jmah data. m Kere K-meas m = Jmah cster. K = Fgs kere. K, p = Ide tk keserha data. = Ide tk cster. K, K, = Ide tk data yag terdapat pada cster ke-. p = Ide tk data yag terdapat pada cster ke-. = Na keaggotaa data ke- terhadap cster ke-. Bera apaba merpaka aggota, bera 0 ka bka merpaka aggota dar cster yag dproses. = Na keaggotaa data ke- terhadap cster ke- = Fgs yag memetaka ttk ke rag bar yag berdmes ebh tgg. = Bayakya data pada cster ke-. = Ttk data ke-. = Ttk data ke-. p = Ttk data ke-p. p

Kere K-meas 4. Seteah medapat arak ttk data terhadap masg-masg cster pada agkah 3, arak terdekat ttk data dega sat cster berart ttk data tersebt termask daam cster tersebt. 5. Perhatka kods berhet Net Sde, msa ka psat cster tdak berbah ag maka proses csterg seesa. Ata, kemba ke agkah omor 3 sampa psat cster tdak berbah.

Kods Berhet Termato Codto Lagkah seatya adaah meetka apakah dperka teras seatya ata tdak stop codto. a. Jmah Iteras Maksmm b. Fgs Obyektf da Threshod Fgs obyektf dhtg da a threshod pada sstem dperoeh dar maska ser. F data deta k a D F bar F ama, C F = Fgs Obektf k = Jm. cster. data a = Jm. data. = Na keaggotaa data ke- terhadap cster ke-. D,C = Jarak atara ttk data ke- terhadap cster ke-. F bar = Fgs obyektf dar teras ke-. F ama = Fgs obyektf dar teras ke--. Note: ka deta threshod, maka teras berat. Jka deta < threshod, maka teras berhet.

Kere K-meas Csterg Has csterg data dmes dega meggaka k- meas Vs Kere k-meas csterg Chtta, Radha, Rog J, Tmothy C. Haves, da A K. Ja., 0: k-meas Kere k-meas Terbkt bahwa Kere K-mea csterg dapat dgaka tk meyeesaka cster yag kompek.

Aass Cster Aass cster berkepetga dega peggooga has keompok yag sdah ddapatka. Ata meyapka draft ama ata abe yag tepat tk keompok tersebt. Sedagka aass faktor berkepetga dega peggooga cr-cr yag dpya oeh masg-masg obek ata data yag doah tk dkeompokka.

Std Kass: Csterg data dmes Dketah data dmes: No. X Y Cster 0.50 0.00 0.48 0.3 3 0.43 0.5 4 0.35 0.35 5 0.5 0.43 6 0.3 0.48 7 0.00 0.50 8-0.3 0.48 9-0.5 0.43 0-0.35 0.35-0.43 0.5-0.48 0.3 3-0.50 0.00 4-0.48-0.3 5-0.43-0.5 6-0.35-0.35 7-0.5-0.43 8-0.3-0.48 9 0.00-0.50 0 0.3-0.48 0.5-0.43 0.35-0.35 3 0.43-0.5 4 0.48-0.3 5 0.50 0.00 6 5.00 0.00 7 4.94.3 8 4.77.6 9 4.49 3.88 30 4.09 5.3 3 3.59 6.34 3.99 7.50 33.9 8.6 No. X Y Cster 34.49 9.65 35 0.60 0.6 36 9.64.49 37 8.60.9 38 7.49.99 39 6.33 3.60 40 5. 4.0 4 3.87 4.49 4.60 4.77 43.30 4.94 44-0.0 5.00 45 -.3 4.94 46 -.6 4.77 47-3.89 4.49 48-5.4 4.09 49-6.35 3.59 50-7.5.98 5-8.6.8 5-9.65.48 53-0.6 0.60 54 -.50 9.63 55 -.30 8.59 56-3.00 7.49 57-3.60 6.3 58-4.0 5. 59-4.49 3.87 60-4.78.59 6-4.94.9 6-5.00-0.0 63-4.94 -.33 64-4.77 -.6 65-4.48-3.90 66-4.09-5.5 No. X Y Cster 67-3.59-6.36 68 -.98-7.5 69 -.7-8.6 70 -.48-9.66 7-0.59-0.6 7-9.6 -.5 73-8.58 -.30 74-7.48-3.00 75-6.3-3.6 76-5. -4.0 77-3.86-4.50 78 -.58-4.78 79 -.8-4.95 80 0.03-5.00 8.34-4.94 8.63-4.77 83 3.9-4.48 84 5.6-4.08 85 6.37-3.58 86 7.53 -.97 87 8.63 -.7 88 9.67 -.47 89 0.63-0.58 90.5-9.6 9.3-8.58 9 3.0-7.47 93 3.6-6.3 94 4. -5.0 95 4.50-3.85 96 4.78 -.57 97 4.95 -.7 98 5.00 0.04

X Std Kass: Csterg data dmes Vsasas data dmes: No. X Y Cster 0.50 0.00 0.48 0.3 3 0.43 0.5 4 0.35 0.35 5 0.5 0.43.... 97 4.95 -.7 98 5.00 0.04 Lagkah-agkah peyeesaa dega Kere K-Meas: Msa dega kere Poyoma 0-0 -0-5 0 0 0. Tetka mah cster k =. Iteras maksmm t ma = 5, da a threshod = 0.05.. Isasas k psat cster. Msa dakka sasas secara radom a dek csterya ata, pada koom cster dar sema data pada sde ke-. k 0 5 0 5-0 -5-0 Y Keteraga:, c d Cster Cster

Std Kass: Csterg data dmes 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak yag dhtg meggaka rms fgs pemetaa Φ dar fgs kere. Ma mask pada teras ke- t =. Sebem dakka pegaokasa data ke cster terdekat, akka perhtga cetrod masg-masg cster dar has pemetaa Φ. o Meghtg Cetrod Cster c~ No. X Y Cster 0.50 0.00.... 97 4.95 -.7 98 5.00 0.04 k, c d fgs pemetaa Φ = X, XY, Y No. X Y Cster X.X.Y Y 0.50 0.00 0.5 0.00 0.00.... 97 4.95 -.7 98 5.00 0.04

Std Kass: Csterg data dmes o Meghtg Cetrod Setap Cster c~ No. X.X.Y Y Cster 0.5 0.00 0.00.. 97 98 Tota...... Data X Y Cster X XY Y 0.50 0.00 0.5 0.00 0.00 0.5 0.43 0.06 0.5 0.9 3 0.3 0.48 0.0 0.09 0.3 4-0.5 0.43 0.06-0.5 0.9....... 48 4.78 -.57 8.40-53.68 6.60 49 5.00 0.04 5.00 0.80 0.00 Tota 49 43.54.63 440. Data X Y Cster X XY Y 0.48 0.3 0.3 0.09 0.0 0.43 0.5 0.9 0.5 0.06 3 0.35 0.35 0. 0.8 0.3 4 0.00 0.50 0.00 0.00 0.5....... 48 4. -5.0 99.0-0.68 5.98 49 4.95 -.7 3.39-6.85.6 Tota 49 408.97 -. 3859.54 cetrod cster pada teras : 43.54 / 49 88.0 c~.63 / 49 0.03 440. / 49 86.53 cetrod cster pada teras : 408.97 / 49 8.0 c~ -. / 49-0.0 3859.54 / 49 78.77

X Std Kass: Csterg data dmes 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak yag dhtg meggaka rms fgs pemetaa Φ da fgs kere. m m c~ c Tabe arak da aokas data tk cetrod terdekat pada teras : Data X Y Jarak ke C Jarak ke C K bar K ama 0.50 0.00 590.9 890.39 0.5 0.43 590.84 89.6 3 0.3 0.48 590.98 89.9 4-0.5 0.43 590.86 89.60....... 48 4.78 -.57 677.54 6687.9 49 5.00 0.04 654.64 6647.9 50 0.48 0.3 590.35 890.5....... 97 4. -5.0 6337.65 68.35 98 4.95 -.7 660.58 6656.34 Tota 7774.5 384.98 Fbar = 7774.5 + 384.98 = 3557.3 ~ Vsasas data has pdate keaggotaa cster teras : Cster Cster 0 5 0 5 0-0 -0-5 0 0 0-0 -5-0 Y

X Std Kass: Csterg data dmes 4. Seteah medapat arak ttk data terhadap masgmasg cster pada agkah 3, arak terdekat ttk data dega sat cster berart ttk data tersebt termask daam cster tersebt. Tabe arak da aokas data tk cetrod terdekat pada teras : Data X Y Jarak ke C Jarak ke C K bar K ama 0.50 0.00 590.9 890.39 0.5 0.43 590.84 89.6 3 0.3 0.48 590.98 89.9 4-0.5 0.43 590.86 89.60....... 48 4.78 -.57 677.54 6687.9 49 5.00 0.04 654.64 6647.9 50 0.48 0.3 590.35 890.5....... 97 4. -5.0 6337.65 68.35 98 4.95 -.7 660.58 6656.34 Tota 7774.5 384.98 Fbar = 7774.5 + 384.98 = 3557.3 Vsasas data has pdate keaggotaa cster teras : Cster Cster 0 5 0 5 0-0 -0-5 0 0 0 Deta = Fbar - Fama = 3557.3-0 > 0.05 threshod da teras < t ma = 5, maka atka ke teras Kemba ke agkah 3. -0-5 -0 Y

X Std Kass: Csterg data dmes Vsasas data dmes: No. X Y Cster 0.50 0.00 0.48 0.3 3 0.43 0.5 4 0.35 0.35 5 0.5 0.43.... 97 4.95 -.7 98 5.00 0.04 Cara ke- peyeesaa dega Kere K-Meas: Msa dega kere Poyoma 0-0 -0-5 0 0 0. Tetka mah cster k =. Iteras maksmm t ma = 5, da a threshod = 0.05.. Isasas k psat cster. Msa dakka sasas secara radom a dek csterya ata, pada koom cster dar sema data pada sde ke-. k 0 5 0 5-0 -5-0 Y Keteraga:, c d Cster Cster

Std Kass: Csterg data dmes 3. Aokaska sema data ata obyek ke cster terdekat berdasarka arak yag dhtg meggaka rms fgs pemetaa Φ da fgs kere. o Peghtga arak data terhadap masg-masg cster meggaka persamaa berkt m p p K K K,,, m m c ~ m c ~ a b c

Std Kass: Csterg data dmes o Utk memdahka daam perhtga, persamaa d atas dbag mead 3 baga yat a, b, da c. Sebaga cotoh, berkt dtampka perhtga arak atara data terhadap cster. m m K, p K, K, p a b c = = = 0.50, 0.00 Utk meghtg baga a: K, =. + c d = 0.50 0.00. 0.50 0.00 + 0 = 0.50 0.50+0.00 0.00 + 0 = 0.065

Std Kass: Csterg data dmes o Utk memperoeh b terebh dah dakka pemaha a fgs kere atara data terhadap serh data pada cster. Sebaga cotoh damb sat data pada cster yat : = 0.5, 0.43 K, =. + c d Na fgs kere atara data terhadap serh data pada cster tk teras = 0.50 0.00. 0.5 0.43 + 0 = 0.50 0.5+0.00 0.43 + 0 = 0.06 No. K, 0.5, 0 0.065 0.5, 0.43 0.0565 3 0.3, 0.48 0.0045 4-0.5, 0.43 0.0565... 48 4.78, -.57 54.6 49 5, 0.04 56.5 Tota 078.5 b = -bars Tota / mah data pada cster = -078.5 / 49 = -44.006

Std Kass: Csterg data dmes o Seatya yat meghtg c. Utk memperoeh c terebh dah dakka pemaha a fgs kere atar data pada cster. Sebaga cotoh damb sat data pada cster yat = 0.5, 0.43 K, =. + c d = 0.5 0.43. 0.5 0.43 + 0 = 0.5 0.5+0.43 0.43 + 0 = 0.66 Tabe a fgs kere atar data pada cster tk teras 3... 49 0.06 0.0 0... 56.5 0.0 0.06 0.06... 4.9 3 0 0.06 0.06... 3.88........................ 49 56.5 4.9 3.88... 5065.7 o Asmska tota a tersebt dega T. Utk memperoeh a c dega cara c = T / mah data pada cster = 3657740.4 / 49 = 534.4

Std Kass: Csterg data dmes o Jmahka a a, b, da c. Has mah a, b, da c adaah : m p p K K K,,, m a b c a + b + c =0.65 + -44.006 + 534.4 =590.95

Tgas Keompok. Jeaska perbedaa atara K-Meas dega Kere K-Meas!. Jeaska bagamaa cara tk memh kere yag terbak tk K- meas! 3. Dketah data berkt, Tetka has K, dega meggaka kere Poyoma da RBF: a. b. 3 4 3 6 3 3 4 4. Tetka has perhtga arak kadrat dar data ke- dar sde ke- terhadap cster, berdasarka perhtga pada sde ke-9!

6 September 06 Termakash Imam Chossod mam.chossod@gma.com