Laporan ini menyajikan analisis Regresi Logistik Biner menggunakan data Formasi CPNS 2024. Analisis dimulai dengan pemilihan variabel utama, dilanjutkan pembagian data train–test, serta pembangunan model logistik untuk memprediksi peluang formasi menerima pelamar disabilitas. Hasil model dievaluasi melalui Odds Ratio, uji goodness-of-fit Hosmer–Lemeshow, confusion matrix pada data uji, serta kurva ROC dan nilai AUC untuk mengukur performa prediksi. Seluruh tahapan ditulis secara lengkap menggunakan R.

Kelompok 2 (MDS) 3338230002 - Rafly Priyantama Ramadhan Bagaskara 3338230005 - Andhika Mochamad Ichsan 3338230006 - Regina Dwirahma Alisya 3338230009 - Zahra Mahendra Putri

Tugas ANN Mata Kuliah Statistical Machine Learning

Data numerik adalah jenis data yang berupa angka dan dapat dilakukan operasi matematika seperti penjumlahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian. Untuk memahami pola dalam data numerik, kita dapat menggunakan berbagai teknik visualisasi. Dokumen ini menjelaskan beberapa metode visualisasi data kategorik dengan data yang digunakan datasets Penguins sumber dari kaggle, termasuk: 1. Histogram. 2. Density Plot 3. Boxplot. 4. Violin Plot. 5. QQ Plot. 6. Scatter Plot. 7. Line Chart.

Data kategorik adalah data yang terdiri dari kelompok atau kategori tanpa urutan numerik yang jelas, seperti jenis kelamin, warna, atau status pekerjaan. Untuk memahami pola dalam data kategorik, kita dapat menggunakan berbagai teknik visualisasi. Dokumen ini menjelaskan beberapa metode visualisasi data kategorik dengan data yang digunakan data HairEyeColor, termasuk: 1. Bar Chart. 2. Needle Chart. 3. Grouped Bar Chart. 4. Stacked Bar Chart. 5. Pie Chart. 6. Peta Spasial.