Recently Published
Klasifikasi: analisis diskriminan vs multinomial regression untuk masalah dry bean
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.
KLASIFIKASI STRESS LEVEL DENGAN LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
UAS Pendekatan Klasifikasi dengan Logistik Regresi Ordinal
Tasa de mortalidad por cáncer de colon en el Atlántico
Trabajo Final de regresión lineal simple, estadística inferencial
KLASIFIKASI STRESS LEVEL DENGAN LOGISTIC ORDINAL REGRESSION
UAS Pendekatan Klasifikasi dengan Logistik Regresi Ordinal
Analisis Kepuasan Penumpang Maskapai
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.
FINAL LDA_KELOMPOK 5 2023C
Anggota kelompok:
1. Aamany (230315514038)
2. Nurin Nasi'ah Salsabila (23031554148)
Klasterisasi Data Seleksi Kompetensi Dasar Mahasiswa Baru : Studi Kasus Politeknik Statistika STIS Tahun 2023
Proyek ini dirancang untuk mengelompokkan peserta Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) Politeknik Statistika STIS 2023 menggunakan metode klasterisasi, sehingga dapat mengidentifikasi pola karakteristik peserta dan memberikan dasar untuk merumuskan solusi strategis yang lebih tepat sasaran berdasarkan hasil klasterisasi.
Anggota Kelompok :
Darren Eduardo Manuel (23031554187)
Tsalma Masytha Zahwa (23031554103)
Hafiz Ramadhan (23031554049)