Probabilitas Bayesian, Rumus dan Contoh Soal

Probabilitas Bayesian, Rumus dan Contoh Soal

A. RUMUS DASAR DAN CONTOHNYA

Rumus 1 Edvidence :

Dimana  :

    P(H | E) :   probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E

    P(E | H) :  probabilitas munculnya evidence E jika diketahui hipotesa H

    P(H)   :  probabilitas hipotesa H tanpa memandang evidence apapun

    P(E)   :  probabilitas evidence E

    Contoh :

1. Berdasarkan data yang dimiliki oleh suatu perguruan tinggi dari hasil test Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) diketahui bahwa besarnya kemungkinan nilai test LogikaMatematika baik untuk calon mahasiswa yang memilih jurusan Teknik Informatika (TI) adalah 0,75. Besarnya nilai probabilitas calon mahasiswa memilih jurusan Teknik Informatika adalah 0,40. Nilai probabilitas test Logika-Matematika  baik tanpa memperhitungkan jurusan yang dipilih adalah 0,60. Carilah nilai probabilitas calon mahsiswa yang memiliki nilai test Logika-Matematika baik akan memilih jurusan Teknik Informatika !

    Diketahui bahwa : 

• P(H) =P(kemungkinan nilai test logika matematika baik untuk calon mahasiswa yang memilih jurusan teknik informatika)= 0,75 
• P(E)= P(besar nilai orobabilitas calon mahasiswa memilih jurusan teknik informatika)= 0,40
• P(E|H)= P(nilai probabilitas test-logika matematika baik tanpa memperhitungkan jurusan yang dipili | kemungkinan nilai test logika matematika baik untuk calon mahasiswa yang memilih jurusan teknik informatika) = 0,60/0.75

    Penyelesaian!

Baca Juga :

• Certainty Factor Dan Contoh Soal SISTEM PAKAR
• Hubungan Antara Soft Computing Dengan Kecerdasan Buatan
• Bidang atau Unsur-Unsur dalam Soft Computing
• Contoh Soal Menyelesaikan Backward Chaining dan Forward Chaining AI

Misal nih kalian mendapatkan soal yang memiliki lebih dari 1 Edvidence maka rumus yang digunakan berbeda dengan rumus yang sebelumnya. 

Rumus Lebih dari 1 Edvidence :

Dimana :

    e  :  evidence lama

    E :  evidence baru

    P(H | E,e) :  probabalits adanya hipotesa H,jika muncul evidence baru E dri evidence lama e

    P(e| E, H) :  probabilitas kaitan antara e dan E jika hipotesa H benar

    P(e | E) :  probabilitas kaitan antara e dan E tanpa memandang hipotesa apapun

    P(H | E ) :  probabilitas hipotesa H jika terdapat evidence E

    Contoh :

Mengacu contoh 1 di atas, muncul evidence baru (E) yaitu menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer. Akan dicari besarnya nilai probabilitas calon mahasiswa memilih jurusan TI jika nilai test Logika-Matematika baik dan muncul evidence baru menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer. Terdapat data yang menunjukkan besarnya nilai : 

• A)  Probabilitas menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer jika calon mahasiswa memilih jurusan TI = 0,60 
• B)  Probabilitas memilih jurusan TI = 0,40
• C)  Probabilitas menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer tanpa memandang jurusan yang dipilih oleh calon mahasiswa = 0,80
• D)  Probabilitas keterkaitan antara nilai test Logika-Matematika baik dengan menyukai  hal-hal yang berkaitan dengan komputer = 0,50
• E)  Probabilitas keterkaitan antara nilai test Logika-Matematika baik dengan menyukai  hal-hal yang berkaitan dengan komputer apabila calon mahasiswa memilih jurusan TI = 0,70.

    Diketahui bahwa : 

• P(E|H) = P(menyukai hal yang berkaitan dengan komputer| nilai test logika matematika baik untuk calon mahasiswa yang memilih jurusan teknik informatika)= 0,60/0,40
• P(H) = P (memilih jurusan Teknik Informatika) = 0.40 
• P(E) = P (menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer tanpa memandang jurusan) = 0.80 
• P(e|E) = P (ketrkaitan antara test logika-matematika baik dnegan menyukai hal hal yang berkaitan dengan komputer | probabilitas menyukai hal-hal yang berkaitan dengan komputer jika calon mahasiswa memilih jurusan Teknik Informatika )= 0,50/0,60
• P(e|E,H) = P (keterkaitan antara nilai test logika-matematika baik dengan menyukai ha l hal yang berkaitan denagn komputer apabila calon mahasiswa teknik informatika | memilih jurusan Teknik Informatika )= 0,70/0,40

    Penyelesaian!