Cara Menghitung Naive Bayes Penjurusan Smk Di Excel

Penulis Artikel Pilar kali ini akan membahas tentang cara menghitung Naive Bayes dengan Excel pada atribut data numerik. Naive Bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sering digunakan dalam data mining dan machine learning. Algoritma ini didasarkan pada teorema Bayes yang menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kategori dapat dihitung berdasarkan probabilitas fitur-fitur yang ada.

Cara Menghitung Laplacian Correction Algoritma Naive Bayes

Laplacian correction adalah suatu teknik yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol pada algoritma Naive Bayes. Masalah ini terjadi ketika suatu kelas tidak muncul pada data training, sehingga probabilitas kelas menjadi 0. Untuk mengatasi masalah tersebut, Laplacian correction menambahkan suatu nilai konstanta pada jumlah frekuensi setiap atribut.

Langkah-langkah untuk menghitung Laplacian correction pada algoritma Naive Bayes adalah sebagai berikut:

1. Menghitung frekuensi setiap nilai atribut dengan membagi jumlah kemunculan nilai atribut dengan total data training pada kelas tersebut
2. Menghitung frekuensi setiap atribut pada setiap kelas dengan membagi jumlah kemunculan atribut pada kelas tersebut dengan jumlah total data training pada kelas tersebut
3. Menghitung Laplacian correction dengan menambahkan nilai konstanta α pada setiap frekuensi atribut pada masing-masing kelas
4. Menghitung probabilitas suatu kelas dengan mengalikan semua probabilitas atribut pada kelas tersebut

Dalam menghitung Laplacian correction, nilai konstanta α bisa disesuaikan dengan kebutuhan. Namun, umumnya nilai α yang digunakan adalah 1.

Menghitung Naive Bayes dengan Excel Atribut Data Numerik

Menghitung Naive Bayes dengan Excel pada atribut data numerik tidaklah sulit. Namun, sebelum melakukan perhitungan, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan. Pertama, data numerik haruslah diubah menjadi data diskrit. Hal ini dapat dilakukan dengan cara mengelompokkan nilai-nilai data numerik menjadi beberapa kategori. Kategori-kategori ini haruslah berarti dan dapat diterima secara logis. Kedua, probabilitas prior dari setiap kelas haruslah diketahui. Dalam hal ini, probabilitas prior dapat dihitung dengan menggunakan rumus:

Probabilitas prior = jumlah data training pada kelas tersebut / total data training

Setelah probabilitas prior dan data numerik telah diperoleh, langkah-langkah untuk menghitung Naive Bayes dengan Excel pada atribut data numerik adalah sebagai berikut:

1. Buatlah suatu tabel pada Excel yang berisi data training beserta kelasnya
2. Buatlah tabel frekuensi setiap nilai atribut pada setiap kelas
3. Buatlah tabel probabilitas setiap nilai atribut pada setiap kelas dengan menghitung frekuensi dari setiap nilai atribut pada setiap kelas dan membaginya dengan jumlah data training pada kelas tersebut
4. Buatlah tabel probabilitas atribut pada setiap kelas dengan cara mengalikan nilai probabilitas setiap nilai atribut pada kelas tersebut
5. Hitung probabilitas posterior dari setiap kelas dengan mengalikan probabilitas prior dengan probabilitas atribut pada setiap kelas
6. Pilihlah kelas dengan probabilitas posterior tertinggi sebagai hasil klasifikasi

Perhitungan Naive Bayes dengan Excel pada atribut data numerik sangatlah mudah dilakukan, terlebih jika jumlah data training tidak terlalu banyak. Namun, pada kasus-kasus dengan jumlah data training yang sangat besar, perhitungan ini akan terlalu kompleks dan membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, ada banyak tools dan software yang tersedia untuk melakukan klasifikasi menggunakan Naive Bayes pada data dengan jumlah yang sangat besar.

FAQ

1. Apa kelebihan dari algoritma Naive Bayes?

Algoritma Naive Bayes memiliki beberapa kelebihan, antara lain:

• Relatif mudah diimplementasikan
• Mampu mengatasi masalah overfitting
• Mampu mengatasi masalah high dimensionality, yaitu masalah pada data dengan jumlah atribut yang sangat banyak
• Memiliki waktu eksekusi yang sangat cepat

2. Apa kelemahan dari algoritma Naive Bayes?

Algoritma Naive Bayes juga memiliki beberapa kelemahan, antara lain:

• Bergantung pada data training, sehingga hasil klasifikasi dapat kurang akurat jika data training tidak mewakili populasi secara keseluruhan
• Mengasumsikan bahwa setiap atribut independent, padahal hal ini seringkali tidak terjadi pada data nyata
• Tidak dapat menangani masalah missing value pada data

Video Tutorial: Cara Menghitung Naive Bayes dengan Excel