DATA MINING

  Data preparation adalah tahapan dalam proses analisis data yang melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data agar dapat digunakan secara efektif dalam analisis atau pemodelan. Tahap ini sangat penting karena kualitas data yang baik menjadi dasar untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan. Beberapa langkah umum dalam data preparation meliputi: Pengumpulan Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan dengan tujuan analisis. Data dapat berasal dari database internal, file eksternal, sumber data daring, dan sumber-sumber lainnya. Pembersihan Data (Data Cleaning): Membersihkan data dari anomali, nilai yang hilang, atau duplikat. Ini melibatkan identifikasi dan penanganan masalah seperti nilai yang tidak valid, outlier, atau kesalahan pengetikan. Transformasi Data: Melakukan transformasi terhadap data untuk mempersiapkannya sesuai dengan kebutuhan analisis. Ini bisa mencakup normalisasi, pembuatan variabel baru, atau pengonversian f...

  Berikut adalah langkah-langkah dalam proses Data Mining: Penetapan Tujuan: Menentukan dengan jelas tujuan dari kegiatan penambangan data untuk memastikan kesesuaian dengan kebutuhan yang ada. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan dengan tujuan penambangan dan menyimpannya di dalam data warehouse. Persiapan Data: Melakukan penyusunan ulang data agar tidak terdapat duplikasi, kehilangan, atau kualitas data yang rendah. Pemodelan Data: Membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma yang telah dipilih agar sesuai dengan tujuan dari proses penambangan data. Evaluasi Data: Melakukan evaluasi terhadap kinerja dan validitas dari model data yang telah dibuat. Penyajian Data: Menyajikan hasil dari penambangan data dalam bentuk yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi pengguna. Proses tersebut membentuk langkah-langkah sistematis yang diperlukan dalam melakukan kegiatan penambangan data untuk memastikan bahwa tujuan bisnis tercapai dan informasi yang dihasilk...

  CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah model proses standar yang memberikan gambaran tentang pendekatan umum yang digunakan dalam praktik data mining. Model ini menjadi salah satu model analitik yang paling banyak digunakan. CRISP-DM terdiri dari enam tahap sebagai berikut: Pemahaman Bisnis: Menetapkan tujuan proyek data mining dan merinci persyaratan yang sesuai dengan kebutuhan bisnis. Pemahaman Data: Mengumpulkan, menjelajah, dan menganalisis data yang relevan dengan fokus pada tujuan data mining. Persiapan Data: Membersihkan, mengintegrasikan, dan mentransformasi data agar siap digunakan dalam proses pemodelan. Pemodelan: Membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma-algoritma yang tepat sesuai dengan tujuan proyek. Evaluasi: Mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang telah dibuat, serta memilih model terbaik untuk diterapkan. Penyebaran: Menyajikan atau mengimplementasikan hasil data mining kepada pihak-pihak yang ter...

  SEMMA adalah akronim dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess, sebuah model proses yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk memandu pelaksanaan proyek data mining dengan fokus pada pengembangan dan penilaian model. Berikut adalah penjelasan singkat tentang setiap tahap SEMMA: Sample (Sampel): Tahap ini bersifat opsional, yaitu mengambil sampel data dari dataset besar untuk menampung informasi signifikan, yang dapat dimanipulasi dengan cepat. Explore (Eksplorasi): Tahap ini melibatkan eksplorasi data yang telah dikumpulkan untuk mencari tren dan anomali tak terduga, dengan tujuan memperoleh pemahaman dan ide-ide. Modify (Modifikasi): Tahap ini melibatkan modifikasi data dengan menciptakan, memilih, dan mentransformasi variabel-variabel untuk fokus pada proses pemilihan model. Model (Model): Tahap ini melibatkan pemodelan data yang telah dimodifikasi dengan menggunakan perangkat lunak untuk secara otomatis mencari kombinasi data yang dapat diandalkan untuk memprediksi hasi...

  CCC (Computational, Cognitive, and Communication) dalam konteks Data Mining merujuk pada tiga aspek utama dalam proses pengolahan dan analisis data: komputasional, kognitif, dan komunikasi. Ini menjelaskan bagaimana manusia menggunakan teknologi, memahami data, dan berkomunikasi satu sama lain. Dalam konteks data mining, CCC dapat diartikan sebagai berikut: Computational (Komputasi): Berkaitan dengan kemampuan komputasi untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis data dalam skala besar. Ini termasuk algoritma data mining, optimasi, paralelisasi, dan skalabilitas untuk menghandle dataset yang besar. Cognitive (Kognitif): Melibatkan kemampuan untuk memahami, menafsirkan, dan memberikan makna pada pola atau informasi yang ditemukan dari data. Ini mencakup teknik seperti pembelajaran mesin, jaringan saraf tiruan, dan logika fuzzy untuk ekstraksi pola, klasifikasi, dan prediksi. Communication (Komunikasi): Merujuk pada kemampuan untuk menyajikan hasil analisis data kepada pengguna ak...