SlideShare a Scribd company logo
1 of 15
Download to read offline
Certainty Factor
 Certainty factor (CF) menunjukkan ukuran
kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.
 NOTASInya:
 CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e)
› Dimana:
› CF[h,e] = faktor kepastian
› MB[h,e] = ukuran kepercayaan/tingkat keyakinan
terhadap hipotesis h, jika
diberikan/dipengaruhi evidence e
(antara 0 dan 1)
› MD[h,e] = ukuran ketidakpercayaan/tingkat
ketidakyakinan terhadap hipotesis h, jika
diberikan/dipenharuhi evidence e
(antara 0 dan 1)
A
e1
e2
h h1 h2
C
B
Ada 3 hal Yang Mungkin Terjadi
(a)
(b)
(c)
1. Beberapa evidence dikombinasikan untuk
menentukan CF, Lihat gambar (a)
2. Beberapa Hipotesis dikombinasikan untuk
menentukan CF, Lihat gambar (b)
3. Beberapa Aturan saling bergandengan
(Ketidakpastian dari suatu aturan menjadi inputan
untuk aturan yang lainnya, Lihat gambar (c)
1.Beberapa evidence dikombinasikan untuk
menentukan CF dari suatu Hipotesis
 Munculnya premis baru bisa
mengakibatkan gugurnya konklusi yang
sudah diperoleh, misal :
 Premis -4 : Kinematika adalah pelajaran
yang sulit
 Premis tersebut menyebabkan konklusi :
“Matematika adalah pelajaran yang sulit”,
menjadi salah, karena Kinematika bukan
merupakan bagian dari Matematika,
sehingga bila menggunakan penalaran
induktif sangat dimungkinkan adanya
ketidakpastian.
Untuk mengatasi ketidakpastian maka
digunakan penalaran statistik.
PROBABILITAS & TEOREMA BAYES
PROBABILITAS
Probabilitas menunjukkan kemungkinan sesuatu
akan terjadi atau tidak.
p(x) = jumlah kejadian berhasil
jumlah semua kejadian
Misal dari 10 orang sarjana , 3 orang menguasai
cisco, sehingga peluang untuk memilih sarjana
yang menguasai cisco adalah :
p(cisco) = 3/10 = 0.3
 Contoh :
 Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di
wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih
terkena cacar dengan :
 probabilitas munculnya bintik-bintik di wajah,
jika Asih terkena cacar 􀃆 p(bintik | cacar) =
0.8
 probabilitas Asih terkena cacar tanpa
memandang gejala apapun 􀃆 p(cacar) = 0.4
 probabilitas munculnya bintik-bintik di wajah,
jika Asih terkena alergi 􀃆 p(bintik | alergi) =
0.3
 probabilitas Asih terkena alergi tanpa
memandang gejala apapun 􀃆 p(alergi) =
0.7
 • probabilitas munculnya bintik-bintik di
wajah, jika Asih jerawatan 􀃆 p(bintik |
jerawatan) = 0.9
 • probabilitas Asih jerawatan tanpa
memandang gejala apapun 􀃆
p(jerawatan) = 0.5
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)
Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)

More Related Content

Similar to Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)

certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdf
certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdfcertaintyfactorkelompok1-171129050828.pdf
certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdfusmali1927
 
Matematika sebagai ilmu deduktif
Matematika sebagai ilmu deduktifMatematika sebagai ilmu deduktif
Matematika sebagai ilmu deduktifMella Imelda
 
Laporan praktikum teori peluang 1
Laporan praktikum teori peluang 1Laporan praktikum teori peluang 1
Laporan praktikum teori peluang 1zenardjov
 
6. Probabilitas.pdf
6. Probabilitas.pdf6. Probabilitas.pdf
6. Probabilitas.pdfJurnal IT
 
02.KETIDAKPASTIAN.ppt
02.KETIDAKPASTIAN.ppt02.KETIDAKPASTIAN.ppt
02.KETIDAKPASTIAN.pptYaya610291
 
Probabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaProbabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaMarlyd Talakua
 

Similar to Pertemuan 13 Kepastian (Certainty) (9)

certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdf
certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdfcertaintyfactorkelompok1-171129050828.pdf
certaintyfactorkelompok1-171129050828.pdf
 
Bab iv-ketidakpastian
Bab iv-ketidakpastianBab iv-ketidakpastian
Bab iv-ketidakpastian
 
Probabilitas 2
Probabilitas 2Probabilitas 2
Probabilitas 2
 
Matematika sebagai ilmu deduktif
Matematika sebagai ilmu deduktifMatematika sebagai ilmu deduktif
Matematika sebagai ilmu deduktif
 
Laporan praktikum teori peluang 1
Laporan praktikum teori peluang 1Laporan praktikum teori peluang 1
Laporan praktikum teori peluang 1
 
6. Probabilitas.pdf
6. Probabilitas.pdf6. Probabilitas.pdf
6. Probabilitas.pdf
 
02.KETIDAKPASTIAN.ppt
02.KETIDAKPASTIAN.ppt02.KETIDAKPASTIAN.ppt
02.KETIDAKPASTIAN.ppt
 
Probabilitas by alydya
Probabilitas by alydyaProbabilitas by alydya
Probabilitas by alydya
 
PPT.pptx
PPT.pptxPPT.pptx
PPT.pptx
 

More from Endang Retnoningsih

Penggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellPenggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellEndang Retnoningsih
 
2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contentsEndang Retnoningsih
 
1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internetEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siPertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehousePertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehousePertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehousePertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehouseEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiPertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiEndang Retnoningsih
 
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Endang Retnoningsih
 

More from Endang Retnoningsih (20)

Penggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik ExcellPenggunaan Rumus Statistik Excell
Penggunaan Rumus Statistik Excell
 
2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents2.pengenalan word latihan table of contents
2.pengenalan word latihan table of contents
 
2.pengenalan word
2.pengenalan word2.pengenalan word
2.pengenalan word
 
1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet1.Pengenalan komputer & internet
1.Pengenalan komputer & internet
 
Pertemuan 2 manajemen proyek si
Pertemuan 2 manajemen proyek siPertemuan 2 manajemen proyek si
Pertemuan 2 manajemen proyek si
 
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek siPertemuan 1 konsep dasar proyek si
Pertemuan 1 konsep dasar proyek si
 
Pertemuan 14 Presentasi
Pertemuan 14 PresentasiPertemuan 14 Presentasi
Pertemuan 14 Presentasi
 
Pertemuan 13 Presentasi
Pertemuan 13 PresentasiPertemuan 13 Presentasi
Pertemuan 13 Presentasi
 
Pertemuan 12 Presentasi
Pertemuan 12 PresentasiPertemuan 12 Presentasi
Pertemuan 12 Presentasi
 
Pertemuan 11 Kualitas Data
Pertemuan 11 Kualitas DataPertemuan 11 Kualitas Data
Pertemuan 11 Kualitas Data
 
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata DatawarehousePertemuan 10 Metadata Datawarehouse
Pertemuan 10 Metadata Datawarehouse
 
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata DatawarehousePertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
Pertemuan 9 Strukturdata Datawarehouse
 
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur DatawarehousePertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
Pertemuan 6 Infrastruktur Datawarehouse
 
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun DatawarehousePertemuan 5 Membangun Datawarehouse
Pertemuan 5 Membangun Datawarehouse
 
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi DimensiPertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
Pertemuan 4 Pemodelan Data Multi Dimensi
 
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi DimensiPertemuan 3 Data Multi Dimensi
Pertemuan 3 Data Multi Dimensi
 
Pertemuan 2 Konsep Dasar DW
Pertemuan 2 Konsep Dasar DWPertemuan 2 Konsep Dasar DW
Pertemuan 2 Konsep Dasar DW
 
Pertemuan 1 Pengantar DW
Pertemuan 1 Pengantar DWPertemuan 1 Pengantar DW
Pertemuan 1 Pengantar DW
 
Pertemuan 13 Robotic
Pertemuan 13 RoboticPertemuan 13 Robotic
Pertemuan 13 Robotic
 
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
Pertemuan 14 Jaringan Syaraf (Neural Network)
 

Recently uploaded

aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaassuser9382bd1
 
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdfindahningsih541
 
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.doc
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.docPresentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.doc
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.docLeoRahmanBoyanese
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfLaporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfSriHandayaniLubisSpd
 
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxSolusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxAgungRomadhon3
 
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaan
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaanSoal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaan
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaanressyefrina15
 
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfLaporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfSriHandayaniLubisSpd
 
BAB 5 - PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptx
BAB 5 - PENGEMBANGAN  APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptxBAB 5 - PENGEMBANGAN  APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptx
BAB 5 - PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptxIndependent6
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdf
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdfAksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdf
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdfRahayanaDjaila2
 
presentasi instal sistem operasi windows
presentasi instal sistem operasi windowspresentasi instal sistem operasi windows
presentasi instal sistem operasi windowsIdrisS18
 
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfMaster 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfbasoekyfaqod2
 
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptxahmadirhamni
 
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2ZARINA KHAMIS
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfAndiCoc
 
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata Surya
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata SuryaMateri IPA kelas 7 tentang konsep Tata Surya
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata Suryasmpkhoiriyah61
 
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMform Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMAgungJakaNugraha1
 

Recently uploaded (20)

aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa
 
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf
1.4.a.4.3. Keyakinan Kelas tuga mandiri calon guru penggerak.pdf
 
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.doc
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.docPresentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.doc
Presentasi-ruang-kolaborasi-modul-1.4.doc
 
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR MATEMATIKA KELAS 1 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdfLaporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
Laporan_Rekan_Sejawat Sri Lubis, S.Pd (1).pdf
 
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptxSolusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
Solusi dan Strategi ATHG yang di hadapi Indonesia (Kelas 11).pptx
 
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaan
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaanSoal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaan
Soal BAB 6 IPAS KELAS 4.doc tentang kebudayaan
 
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdfLaporan observasi sri handayani lubis.pdf
Laporan observasi sri handayani lubis.pdf
 
BAB 5 - PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptx
BAB 5 - PENGEMBANGAN  APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptxBAB 5 - PENGEMBANGAN  APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptx
BAB 5 - PENGEMBANGAN APLIKASI MOBILE DENGAN LIBRARY KECERDASAN ARTIFISIAL.pptx
 
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR BAHASA INGGRIS KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI TARI KELAS 4 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdf
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdfAksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdf
Aksi Nyata Pendidikan inklusi-Kompres.pdf
 
presentasi instal sistem operasi windows
presentasi instal sistem operasi windowspresentasi instal sistem operasi windows
presentasi instal sistem operasi windows
 
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdfMaster 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
Master 2_Modul 4_Percakapan Coaching.pdf
 
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
7._MODUL_8_MATEMATIKA sdisudssasasa 1.pptx
 
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
SOALAN PEPERIKSAAN AKHIR TAHUN MATEMATIK TAHUN 2
 
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR SENI RUPA KELAS 2 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdfMODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
MODUL AJAR PENDIDIKAN PANCASILA (PPKN) KELAS 3 KURIKULUM MERDEKA.pdf
 
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata Surya
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata SuryaMateri IPA kelas 7 tentang konsep Tata Surya
Materi IPA kelas 7 tentang konsep Tata Surya
 
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMMform Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
form Tindak Lanjut Observasi Penilaian Kinerja PMM
 

Pertemuan 13 Kepastian (Certainty)

  • 1.
  • 2. Certainty Factor  Certainty factor (CF) menunjukkan ukuran kepastian terhadap suatu fakta atau aturan.  NOTASInya:  CF[h,e] = MB[h,e] – MD[h,e) › Dimana: › CF[h,e] = faktor kepastian › MB[h,e] = ukuran kepercayaan/tingkat keyakinan terhadap hipotesis h, jika diberikan/dipengaruhi evidence e (antara 0 dan 1) › MD[h,e] = ukuran ketidakpercayaan/tingkat ketidakyakinan terhadap hipotesis h, jika diberikan/dipenharuhi evidence e (antara 0 dan 1)
  • 3. A e1 e2 h h1 h2 C B Ada 3 hal Yang Mungkin Terjadi (a) (b) (c) 1. Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF, Lihat gambar (a) 2. Beberapa Hipotesis dikombinasikan untuk menentukan CF, Lihat gambar (b) 3. Beberapa Aturan saling bergandengan (Ketidakpastian dari suatu aturan menjadi inputan untuk aturan yang lainnya, Lihat gambar (c)
  • 4. 1.Beberapa evidence dikombinasikan untuk menentukan CF dari suatu Hipotesis
  • 5.  Munculnya premis baru bisa mengakibatkan gugurnya konklusi yang sudah diperoleh, misal :  Premis -4 : Kinematika adalah pelajaran yang sulit  Premis tersebut menyebabkan konklusi : “Matematika adalah pelajaran yang sulit”, menjadi salah, karena Kinematika bukan merupakan bagian dari Matematika, sehingga bila menggunakan penalaran induktif sangat dimungkinkan adanya ketidakpastian.
  • 6. Untuk mengatasi ketidakpastian maka digunakan penalaran statistik. PROBABILITAS & TEOREMA BAYES PROBABILITAS Probabilitas menunjukkan kemungkinan sesuatu akan terjadi atau tidak. p(x) = jumlah kejadian berhasil jumlah semua kejadian Misal dari 10 orang sarjana , 3 orang menguasai cisco, sehingga peluang untuk memilih sarjana yang menguasai cisco adalah : p(cisco) = 3/10 = 0.3
  • 7.
  • 8.  Contoh :  Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar dengan :  probabilitas munculnya bintik-bintik di wajah, jika Asih terkena cacar 􀃆 p(bintik | cacar) = 0.8  probabilitas Asih terkena cacar tanpa memandang gejala apapun 􀃆 p(cacar) = 0.4  probabilitas munculnya bintik-bintik di wajah, jika Asih terkena alergi 􀃆 p(bintik | alergi) = 0.3
  • 9.  probabilitas Asih terkena alergi tanpa memandang gejala apapun 􀃆 p(alergi) = 0.7  • probabilitas munculnya bintik-bintik di wajah, jika Asih jerawatan 􀃆 p(bintik | jerawatan) = 0.9  • probabilitas Asih jerawatan tanpa memandang gejala apapun 􀃆 p(jerawatan) = 0.5