Memilih Pacar dengan Matematika

---

Bagi Anda yang punya banyak teman, dan ingin memilih mana di antara teman Anda yang mestinya cocok untuk menjadi pacar Anda, bisa pakai matematika lho.

Caranya cukup mudah, pertama buatlah pertanyaan seperti contoh tabel di bawah ini:


Contoh Pertanyaan


Setelah membuat pertanyaan secukupnya (bisa lebih dari 4 pertanyaan), buatlah jawaban yang cocok bagi Anda. Misal saja jawaban Anda adalah 1 untuk perntanyaan ke satu, 1 untuk yang ke dua, 1 untuk yang ke tiga, dan 1 juga untuk pertanyaan yang ke empat.

Berikan juga pertanyaan tersebut pada teman Anda. Misal Anda punya 2 teman yang ingin dinilai kecocokannya dengan Anda (Budi dan Arif). Dan jawaban mereka seperti tabel di bawah ini:


Contoh Jawaban


Maka bisa dengan sederhana dapat diukur perbedaannya dengan proses pengurangan bobot jawaban antara Anda dan teman-teman Anda:

Anda dan Budi berbeda 2 pada pertanyaan ke 2, beda 1 pada pertanyaan ke 3, dan beda 1 pada pertanyaan ke 4. Sehingga secara keseluruhan memberikan nilai perbedaan sebesar 4.
Sedangkan Anda dan Arifi berbeda 2 pada pertanyaan pertama, dan beda 2 pada pertanyaan ke 4. Sehingga secara keseluruhan memberikan nilai perbedaan sebesar 4 juga.

Ehmmm ... kok hasilnya masih sama ... padahal Budi dan Arif jelas punya selera yang berbeda.

Rupanya harus dicari cara lain untuk menghitung perbedaan ini. Sekarang kuadratkan tiap perbedaan yang terjadi sebelum dijumlahkan semua, sehingga menjadi seperti ini:

Anda dengan Budi: 2^2 + 1^2 + 1^2 = 6
Anda dengan Arif: 2^2 + 2^2 = 8

Nah, sekarang jadi terlihat, dimana Budi punya nilai perbedaan lebih kecil dari pada Arif, jadi Budi merupakan pilihan tepat untuk menjadi pacar Anda.

Secara matematika, untuk mengukur perbedaan antar data, menggunakan rumus:



rumus untuk mencari kesamaan


Rumus ini biasa kita temui pada Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk mengukur perbedaan antara keluaran JST dengan target yang diinginkan, atau juga pada metode clustering untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaannya (ke-homogen-an data).