Tutorial RapiMiner untuk menggunakan regresi linier untuk estimasi nilai siswa berdasarkan lamanya belajar

1. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Tutorial RapidMiner 5.3
Liniear Regression
Rudi Hartanto
ilmubiner@gmail.com

2. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Tentang Linear Regression
• Linear regression digunakan untuk estimasi,
prediksi, forecast nilai-nilai suatu variabel
berdasarkan nilai-nilai dari variabel lainnya,
serta hubungan antar dua variabel
• Y adalah nilai-nilai yang akan diprediksi. Y
disebut kriterion
• X adalah nilai-nilai sebagai dasar untuk
memprediksi . X disebut prediktor

3. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Tentang Data yang Digunakan
• Data lama belajar siswa dan nilai yang
diperoleh
• Data akan digunakan untuk mengestimasi nilai
yang akan diperoleh siswa berdasarkan
lamanya siswa tersebut belajar
• X = data lamanya belajar
• Y = nilai yang diperoleh

4. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Sumber Data : regresi linier dataset.xls
Data untuk Belajar
Data untuk Diestimasi

5. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Jalankan RapidMiner

6. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Buat Process Baru
1
2

7. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Tampilan Proses Baru

8. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Menambahkan Operator
1. Arahkan kursor ke area
Main Process, klik tombol
kanan mouse
2
3
4
5

9. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Import Configuration Wizard
2
1

10. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Step 1 : Memilih File
1
2

11. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Step 2 : Memilih Data
1
2

12. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Step 3 : Memilih Annotasi
1
2

13. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Step 4 : Memilih Atribut, Tipe Data
1
2
3
4

14. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Kembali ke Tampilan Main Process
1
3
Short cut!!!
2

15. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Memilih Model Data Mining
1
2
3
4. Drag ke area Main
Process

16. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hasil Drag & Menghubungkan Port
1. Drag ke port tra
(Linear Regression)

17. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hubungan Port-port
Keterangan Port :
• input
• file
• training set
• model
• example set
• result
• weights

18. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Simpan Process
1
2

19. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Memilih Penyimpanan
1
2
3

20. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Jalankan Proses “Belajar”
1

21. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hasil “Belajar”
1
2

22. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Kembali ke Tampilan Main Process
1
3
Short cut!!!
2

23. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Memasang Apply Model
Apply Model digunakan agar
dapat membaca data yang akan
diestimasi berdasarkan data
yang telah “dipelajari”
RapidMiner di slide sebelumnya
1
2. Drag ke area
Main Process

24. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Buat Koneksi Port-port
1
2

25. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Impor Data yang Akan Diestimasi (Sheet2)
2
3
4
1. Arahkan kursor
ke area kosong, lalu
klik tombol kanan
mouse

26. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Tampilan Sebelum Import Data

27. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Rename Operator
1. Arahkan kursor
ke nama operator,
lalu klik tombol
kanan mouse
2

28. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Import Configuration Wizard…
1

29. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Pilih File Data
1
2
3

30. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Pilih Data : Sheet2
1
2

31. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Ubah Annotasi
1
2

32. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Ubah Atribut, Tipe Data
1
3
2
4

33. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hubungkan Port-port
1
2
3

34. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Jalankan Proses Mining
1

35. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hasil : Data View
1

36. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hasil : Meta Data View
1

37. Rudi Hartanto ilmubiner@gmail.com
Hasil : PlotView
2
3
1
4
5