Projek ini dibuat untuk klasifikasi prestasi akademik siswa menggunakan LDA dan Regresi Logistik Ordinal berdasarkan data Student Performance untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi capaian belajar. Serta, mengetahui metode yang paling kuat dalam kasus klasifikasi ini.

Laporan ini menyajikan analisis kepuasan penumpang maskapai berdasarkan data survei layanan penerbangan. Proyek ini menggunakan metode Logistic Regression dan Linear Discriminant Analysis (LDA) untuk memodelkan dan memprediksi tingkat kepuasan pelanggan. Analisis mencakup tahap preprocessing data, eksplorasi statistik, seleksi fitur menggunakan Exploratory Factor Analysis (EFA), serta evaluasi model dengan confusion matrix dan kurva ROC. Hasil analisis memberikan wawasan mengenai fitur-fitur layanan yang paling berpengaruh terhadap kepuasan penumpang dan dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan strategis oleh maskapai.

Karya ini merupakan implementasi analisis klasifikasi multivariat terhadap Dry Bean Dataset menggunakan metode Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Regresi Logistik Multinomial, yang mencakup tahapan eksplorasi data, pembersihan, reduksi dimensi (PCA), seleksi fitur (Random Forest), serta evaluasi performa model. Tujuan utama dari karya ini adalah mengembangkan model prediktif yang mampu mengklasifikasikan varietas kacang berdasarkan ciri-ciri morfologisnya secara otomatis dan akurat. Hasil akhir menunjukkan bahwa pendekatan statistik yang diterapkan dapat memberikan performa klasifikasi tinggi, sekaligus memberikan wawasan penting mengenai fitur-fitur paling berpengaruh dalam membedakan jenis kacang kering.