Menurut (Trinata et al., 2024), Rantai Markov adalah metode yang menggambarkan perubahan suatu sistem dari satu keadaan ke keadaan lainnya, di mana perpindahan tersebut hanya ditentukan oleh kondisi saat ini tanpa dipengaruhi oleh kejadian sebelumnya. Salah satu jenisnya adalah Rantai Markov Diskrit, yaitu perubahan yang terjadi pada waktu-waktu tertentu yang terpisah. Dalam sistem ini terdapat...Read More

Sebelum membahas Proses Bernoulli dan Random Walk secaran khusus, penting untuk memahami konsep Proses Stokastik sebagai pengantar sebelum membahas Proses Bernoulli dan Random Walk. Proses stokastik adalah kumpulan variabel acak  yang diindeks oleh parameter waktu . Menurut Syaifudin & Choiruddin (2021), proses stokastik adalah proses yang mengikuti hukum peluang dan nilainya berubah secara acak terhadap...Read More

        Proses Stokastik merupakan model matematika berbasis teori probabilitas yang digunakan untuk menggambarkan perubahan suatu sistem yang bersifat acak dari waktu ke waktu dan dapat dinyatakan dalam bentuk   (Taylor & Karlin, 1998). A. Ruang Probabilitas         Proses stokastik tidak dapat lepas dari konsep dasar probabilitas. Karena proses stokastik membahas kemungkinan terjadinya suatu peristiwa, peluang digunakan...Read More

1. Pengantar Pendekatan Bayesian merupakan kerangka statistik yang mengintegrasikan informasi awal (prior) dengan data observasi untuk memperoleh estimasi parameter secara probabilistik. Dalam konteks Big Data dan high-dimensional models, metode ini semakin relevan karena mampu menangani kompleksitas data yang besar serta mengelola ketidakpastian secara sistematis. Pemanfaatan prior berperan sebagai mekanisme regularisasi untuk mengendalikan kompleksitas model dan...Read More

1. Pendekatan Bayesian dalam Pemodelan Time Series Analisis deret waktu (time series analysis) bertujuan untuk mempelajari pola data berdasarkan waktu, seperti tren, musiman, dan fluktuasi acak. Pendekatan Bayesian memberikan cara yang fleksibel untuk menangani ketidakpastian dalam data dan model. Dalam pendekatan Bayesian, parameter model tidak dianggap tetap, melainkan memiliki distribusi probabilitas yang disebut prior distribution....Read More

Apa itu Bayesian Networks? Bayesian Networks (BN) adalah model probabilistik grafis yang merepresentasikan sekumpulan variabel acak dan hubungan ketergantungannya menggunakan graf berarah tanpa siklus (Directed Acyclic Graph/DAG). Setiap simpul (node) pada jaringan mewakili variabel acak, dan setiap sisi (edge) mewakili hubungan sebab-akibat atau dependensi bersyarat antarvariabel. Ciri utama Bayesian Networks: Menggabungkan teori graf dan probabilitas...Read More

Gambar 1 Bayesian dalam Machine Learning 1. Bagaimana konsep Bayesian diterapkan dalam Machine Learning? Bayesian Machine Learning menggunakan Teorema Bayes untuk memperbarui probabilitas suatu hipotesis berdasarkan bukti baru. Ini berarti model bisa menggabungkan pengetahuan sebelumnya (prior) dan data baru (likelihood) untuk mendapatkan probabilitas terkini (posterior). Bayesian memungkinkan pembelajaran lebih fleksibel dan probabilistik, cocok untuk klasifikasi,...Read More

1. Bayesian Decision Theory: Bagaimana Bayesian digunakan dalam pengambilan keputusan? Metode Bayes merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang telah banyak dipakai, metode ini dikembangkan untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan menentukan nilai peluang dari kejadian dan nilai evidence (bukti) yang didapat dari fakta tentang objek yang diteliti (Diana, 2017). Pengambilan keputusan dengan metode ini...Read More