Prediksi Inflasi di Indonesia Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor (KNN)
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Variabel Input (plafon, total telat, status) x1, x2, x3 ..
Model Data mining (k-NN) f(.)
Output (macet, lancer, tersendat /nilai jaminan) Y = f()x1,x2,x3..)
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Hitung Jarak
Data Inflasi, Kurs, BI rate, M2 dan PDB
Mengurutkan Jarak Kumpulkan kategori Y (Klasifikasi KNN)
Output Data Baru
Kategori nearest neigbhor yang paling mayoritas akan menghasilkan prediksi
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Variabel Input (plafon, total telat, status) x1, x2, x3 ..
Model Data mining (k-NN) f(.)
Output (macet, lancer, tersendat /nilai jaminan) Y = f()x1,x2,x3..)
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&,$' 12-)--!&+ Algoritma K-Nearest Neighbor Tentukan K (jumlah tetangga terdekat)
Hitung Jarak
Data Inflasi, Kurs, BI rate, M2 dan PDB
Mengurutkan Jarak Kumpulkan kategori Y (Klasifikasi KNN)
Output Data Baru
Kategori nearest neigbhor yang paling mayoritas akan menghasilkan prediksi
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