Data Analysis And Classification With KNN

Analisis data dapat diartikan sebagai cara untuk menganalisis terhadap data, dengan tujuan mengolah data tersebut menjadi informasi.

Menganalisis Data Transaksi Jual Beli Online Dari Data Online Retail

Dari data online retail kita dapat melihat banyaknya transaksi yang dilakukan, dan banyaknya produk yang terjual dari setiap negara.

Pada Tabel 1 di atas menunjukan hasil pendistribusian barang di 38 negara. Terlihat dari ke-38 negara bahwa pendistribusian barang terbanyak terdapat di united kingdom yaitu sebanyak 220279. Total pelanggan unik sebanyak 2975 dan total stokcode unik sebanyak 3645.

Tabel 2 menunjukan Penjualan terbanyak dalam kurun waktu satu minggu terjadi di hari kamis yaitu terjual sebanyak 805536.8, hari selasa tercatat penjualan sebanyak 732735.6, hari rabu tercatat penjualan sebanyak 690983.8, dan di ikutin oleh hari jumat, senin dan minggu dimana angka penjualanya semakin menurun.

Jumlah total penjualan terbanyak ada pada bulan Mei sebanyak 648251.1, dan yang paling sedikit terjadi pada bulan februari yaitu sebanyak terjual 436546.2.

Dari grafik yang di tampilkan kita bisa melihat puncak penjualan paling banyak yaitu sekitar bulan desember pada tahun 2010.

Selanjutnya hasil analisis yang menunjukan jumlah pelanggan yang berbelanja secara berulang dalam waktu yang berbeda.

Tabel 3 di atas menunjukan daftar-daftar custumer yang berbelanja secara berulang dalam waktu yang berbeda, dimana di dapatka informasi custumer dengan ID 12346 melakukan pembelanjaan secara berulang dalam waktu yang berbeda sebanyak 2 kali. custumer dengan ID 12347 melakukan pembelanjaan sebanyak 102 kali secara berulang dalam waktu yang berbeda dan di ikuti oleh Custumer lainya dapat dilihat pada tabel 3 di atas.

Pada tabel 4 menunjukan banyaknya produk yang terjual, produk yang paling banyak terjual yaitu produk dengan kode 22423 terjual sebanyak 101062.44, kemudian di ikuti oleh produk DOT terjual 87935.97, dan ikuti oleh produk-produk lainya.

Kemudian daftar-daftar negara yang memiliki penjualan produk terbanyak yaitu.

Dari hasil analisis terdapat beberapa negara yang memiliki penjualan produk terbanyak, negara dengan penjualan terbanyak yaitu dari United Kingdom dengan jumlah penjualan sebanyak 3572911 dan di ikuti oleh beberapa negara seperti Netherlands, Germann, Eire, Prancis, Australia,Spanyol dan lainya. Dan dari informasi yang didapatkan juga United Kingdom tercatat 92% paling tinggi dari yang lainya.

Dari data yang didapatkan di atas terdapat daftar 10 pelanggan yang berbelanja paling banyak.

Melakukan Klasifikasi Terhadap Kepuasan Kerja (Job Satisfication) Si Joni Menggunakan KNN

Algoritma k-nearest neighbor (k-NN atau KNN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.

Tujuan kali ini yaitu menentukan kepuasan kerja dari si joni yang mempunyai data seperti berikut Age=35 thn, Attrition=No, Busines Travel=Travel rarely, Daily Rate=1373, Department=Sales, Distance=8, Education=2, Education Field=Medical, Employee Count=1, Environment= 4, Gender=Male, Hourly Rate=50, job Involment= 3, Job Level= 2, Job Role=Research Scientist, Marital Status= Single, Monthly Income=3000, Monthly Rate= 5000.

Dari data Classification yang di punyai terdapat 19 Variabel yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan penentuan kepuasan kerja dari si joni.

Kepuasan kinerja di kategorikan menjadi 4 yaitu 1= Sangat tidak puas, 2=Tidak puas, 3= Puas, dan 4= Sangat puas,pada data yang diperoleh terdapat 289 orang yang kinerjanya dianggap sangat tidak puas, 280 orang dianggap tidak puas, 442 orang dianggap puas atau cukup memiliki kinerja yang bagus, dan 259 orang dianggap memiliki kinerja yang sangat baik atau sangat puas.

Tujuan kali ini yaitu menentukan posisi si joni apakah kepuasan kerjanya di anggap bagus atau tidak.

Data yang diperlukan untuk menentukan kepuasan kinerja dari si joni yaitu Age= 35 , Attrition=No dikodekan menjadi 1, Busines Travel=Travel rarely dikodekan menjadi 3, Daily Rate=1373, Department= Sales dikodekan menjadi 3, Distance=8, Education=2, Education Field= Medical dikodekan menjadi 4, Employee Count=1, Environment= 4, Gender= Male dikodekan menjadi 2, Hourly Rate=50, job Involment= 3, Job Level= 2, Job Role=Research Scientist dikodekan menjadi, Marital Status= Single dikodekan menjadi 3, Monthly Income=3000, Monthly Rate= 5000.

Dari hasil klasifikasi didapatkan dengan menggunakan k=5 di peroleh hasil klasifkasi kepuasan kerja si joni yaitu 2 atau tidak puas dengan probabilitas 0.4, menggunakan k=8 didapatkan hasil klasifikasi 2 atau sangat puas dengan probabilitas 0.375, sedangkat menggunakan k=10 dan k=13 didapatkan hasil untuk kepuasan kerja si joni 4 atau sangat puas dimana probabilitasnya 0.5 dan 0.538. Sehingga dapat disimpulkan klasifikasi terakurat yaitu menggunakan k=13 dengan hasil 4 dan memiliki probabilitas tertinggi dari yang lainya yaitu 0.538.

Jadi dapat disimpulkan kepuasan kerja (Job Satisfication) dari si joni dapat dikatakan sangat puas atau memiliki kinerja yang sangat bagus.

Disini kita ingin melihat tetangga-tetangga yang berdekatan dengan si joni.

Dari hasil output diatas kita dapat melihat terdapat 1471 objek dimana pada awalnya terdapat 1470 objek karena tadi kita sudah menambahkan si joni sehingga menjadi 1471 objek.

Kemudian dari hasil output dibawah ini kita dapat melihat struktur dari tetangga si joni dimana terdapat dist, id, k,sort, dan attr.

Kemudian untuk melihat daftar tetangga yang berdekatan dengan si joni, disini joni ditempatkan diurutan ke-1471.

Dari hasil yang didapatkan dimana ada 13 tetangga yang di anggap dekat dengan si joni atau tetangga kepuasan kerja dari si joni ini. Tetangga yang pertama atau yang paling dekat dengan si joni yaitu orang dengan urutan 990, ke-2 orang dengan urutan 1401, ke-3 orang dengan urutan 72, ke-4 orang dengan urutan 632, dan dikutin oleh tetangga-tetangga lainya. Jadi si joni dekat dengan nomor 990,1401,72,632,1004,186,290,1088,50,877,861,797, dan 931.

Related posts:

Few policies show such a lack of education and knowledge of physics, chemistry, biology, and mathematics as those that advocate for any level of space exploration. The human body is incredibly…

Build facial recognition software into your applications with the Face API from Microsoft Azure. Detect, identify and verify faces with this powerful API. I will try to integrate these APIs through…

Let me make this clear, I completely understand the perspective that overprotective parents have. They care and love their kids so much that they can’t bear to let them go. But as a sheltered child…