### 3.2 Nilai Atribut dan Transformasi

Perhatikan Tabel 3.1 yang merupakan contoh _dataset_ pada _machine learning_.
_Dataset_ adalah kumpulan sampel. Seorang anak ingin bermain tenis, tetapi
keputusannya untuk bermain tenis ( _play_ ) tergantung pada empat variabel
{ _outlook_, temperature, humidity, windy}. Keempat variabel ini disebutfitur.
Setiap fitur memilikiatributnilai dengantipe datadan _range_ tertentu.
Keputusan untuk bermain ( _play_ ) disebut sebagai label atau kelas ( _class_ ).
Pada bab 1 kamu telah diperkenalkan _supervised learning_ dan _unsupervised_
_learning_. Pada _supervised learning_, kita ingin mengklasifikasikan apakah seorang
anak akan bermain atau tidak, diberikan fitur-fitur yang memuat kondisi
observasi. Pada _unsupervised learning_, informasi kolom _play_ tidak diberikan,
kita harus mengelompokkan data tersebut sesuai dengan fitur-fiturnya (contoh
lebih nyata diberikan pada bab 4).
Dari segi data statistik, terdapat beberapa tipe atribut [23]:
1.Nominal. Nilai atribut bertipe nominal tersusun atas simbol-simbol yang
berbeda, yaitu suatu himpunan terbatas. Sebagai contoh, fitur _outlook_
pada Tabel 3.1 memiliki tipe datanominalyaitu nilainya tersusun oleh
himpunan{sunny, overcast, rainy}. Pada tipe nominal, tidak ada urutan
ataupun jarak antar atribut. Tipe ini sering juga disebutkategorialatau
enumerasi. Secara umum, tipe _output_ pada _supervised learning_ adalah
_data_  nominal.

```
2.Ordinal. Nilai ordinal memiliki urutan, sebagai contoh 4> 2 >1. Tetapi
jarak antar suatu tipe dan nilai lainnya tidak harus selalu sama, seperti
4 − 26 = 2−1. Atribut ordinal kadang disebut sebagainumerikataukon-
tinu.
```
```
3.Interval. Tipe interval memiliki urutan dan _range_ nilai yang sama. Sebagai
contoh 1− 5 , 6 − 10 ,dst. Kita dapat mentransformasikan/ mengkonversi
nilai numerik menjadi nominal dengan cara merubahnya menjadi
```

42 3 Data Analytics

```
id outlook temperature humidity windy play ( _class_ )
1 sunny hot high false no
2 sunny hot high true no
3 overcast hot high false yes
4 rainy mild high false yes
5 rainy cool normal false yes
6 rainy cool normal true no
7 overcast cool normal true yes
8 sunny mild high false no
9 sunny cool normal false yes
10 rainy mild normal false yes
11 sunny mild normal true yes
12 overcast mild high true yes
13 overcast hot normal false yes
14 rainy mild high true no
```
```
Tabel 3.1: Contoh dataset _play tennis_ (UCI machine learning repository).
```
```
interval terlebih dahulu. Lalu, kita dapat memberikan nama (simbol) untuk
masing-masing interval. Misalkan nilai numerik dengan _range_ 1 − 100
dibagi menjadi 5 kategori dengan masing-masing interval adalah{ 1 −
20 , 21 − 40 ,..., 81 − 100 }. Setiap interval kita beri nama, misal interval
81 −100 diberi namanilai A, interval 61−80 diberi namanilai B.
```
```
4.Ratio. Tipe _ratio_ (rasio) didefinisikan sebagai perbandingan antara suatu
nilai dengan nilai lainnya, misalkan massa jenis (fisika). Pada tipe _ratio_
terdapat _absolute zero_ (semacam _ground truth_ ) yang menjadi acuan, dan
_absolute zero_ ini memiliki makna tertentu.
```
Secara umum, data pada _machine learning_ adalah nominal atau numerik
(ordinal). Variabel yang kita prediksi yaitu _play_ disebutkelas/ _class_ /label.
Untuk setiap baris pada Tabel 3.1, baris kumpulan nilai variabel non-kelas
disebut _vektor_ fitur/ _feature vector_. Contohnya pada Tabel 3.1,feature
vector-nya untuk data denganid= 4 adalahx 4 ={ _outlook=rainy_, temperature=mild,
_humidity=high_, windy=false}. _Feature vector_ adalah representasi
dari suatu observasi/ _data_. Pada _machine learning_, kita melakukan operasi terhadap
_data_  pada representasi _feature vector_ -nya. Kami serahkan pada pembaca
untuk mencari contoh dataset dengan tipe numerik sebagai pekerjaan
rumah.^2

(^2) https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ _dataset_ s.html


```
3.4 Linear Separability 43
```
