DATA MINING

      Data Preparation adalah proses mengubah data mentah menjadi format yang dapat dianalisis dan diproses dengan lebih efisien. Berikut adalah penjelasan tentang konsep-konsep yang terkait dengan Data Preparation:  Raw Data (Data Mentah) : Ini adalah data dalam format aslinya, seperti yang diperoleh dari sumber data. Data mentah belum diproses atau diubah dan mungkin berisi kesalahan, nilai yang hilang, atau format yang tidak konsisten. Structured Data (Data Terstruktur) : Data yang diorganisir dalam format tertentu, seperti baris dan kolom dalam tabel relasional atau dokumen dengan skema tetap. Structured data memudahkan analisis dan pemrosesan lebih lanjut. Data Preprocessing (Pemrosesan Awal Data) : Ini adalah langkah awal dalam Data Preparation, di mana data mentah diubah menjadi format yang lebih bersih dan terstruktur. Ini meliputi tugas seperti pembersihan data, penanganan nilai yang hilang, penghapusan duplikat, dan normalisasi data. Exploratory Data Analys...

  Data Visualization atau Visualisasi Data adalah representasi grafis dari informasi dan data. Dengan visualisasi data, informasi yang kompleks dapat disajikan dalam format yang lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Tujuan utama visualisasi data adalah untuk mengomunikasikan informasi secara jelas dan efisien kepada pengguna. Beberapa tipe visualisasi data yang umum digunakan: Grafik Batang (Bar Chart) : Digunakan untuk membandingkan nilai-nilai dari beberapa kategori atau kelompok data. Grafik Garis (Line Chart) : Menampilkan perubahan data dalam rentang waktu atau urutan tertentu. Grafik Pie (Pie Chart) : Menunjukkan proporsi atau persentase dari keseluruhan data dalam bentuk lingkaran. Histogram : Menggambarkan distribusi frekuensi data dalam bentuk batang. Peta (Maps) : Memvisualisasikan data berdasarkan lokasi geografis. Scatter Plot : Menunjukkan hubungan antara dua set data numerik. Treemap : Menampilkan hierarki data dalam bentuk persegi panjang bersarang. Vis...

  CCC (Computational, Cognitive, and Communication) dalam konteks Data Mining merujuk pada tiga aspek utama dalam proses pengolahan dan analisis data, yakni komputasional, kognitif, dan komunikasi. Hal ini menjelaskan bagaimana cara manusia menggunakan teknologi, bagaimana manusia mengerti dan memahami data, dan bagaimana manusia menyatakan dan mengkomunikasikan dengan satu sama lain. Dalam konteks data mining, CCC (Computational, Cognitive, and Communication) dapat diartikan sebagai berikut: Computational (Komputasi) : Ini berkaitan dengan kemampuan komputasi yang dibutuhkan untuk melakukan proses data mining seperti penyimpanan data, pemrosesan, dan analisis data yang besar. Ini mencakup algoritma data mining, optimasi, paralelisasi, dan skalabilitas dalam menangani dataset besar. Cognitive (Kognitif) : Aspek kognitif dalam data mining berkaitan dengan kemampuan untuk memahami, menafsirkan, dan memberikan makna pada pola atau informasi yang diperoleh dari data. Ini mencakup tek...

  SEMMA adalah singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah sebuah model proses yang dikembangkan oleh SAS Institute, salah satu produsen perangkat lunak statistik dan bisnis intelligence. Model ini membimbing pelaksanaan proyek data mining dengan menekankan pada pengembangan dan penilaian model. Berikut adalah penjelasan singkat tentang masing-masing tahap SEMMA: Sample : Tahap ini bersifat opsional, yaitu mengambil sampel data dari kumpulan data yang besar untuk menampung informasi yang signifikan, namun dapat dimanipulasi dengan cepat. Explore : Tahap ini adalah mengeksplorasi data yang sudah dikumpulkan dengan mencari tren dan anomali yang tak terduga dalam rangka untuk mendapatkan pemahaman dan ide-ide. Modify : Tahap ini adalah memodifikasi data dengan menciptakan, menyeleksi, dan mentransformasi variabel-variabel untuk fokus pada proses pemilihan model. Model : Tahap ini adalah memodelkan data yang sudah dimodifikasi dengan menggunakan perangkat lun...

  CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) adalah sebuah model proses standar yang menggambarkan pendekatan-pendekatan umum yang digunakan oleh para ahli data mining. Model ini adalah model analitik yang paling banyak digunakan. CRISP-DM terdiri dari enam tahap, yaitu: Pemahaman bisnis: menentukan tujuan dan persyaratan proyek data mining sesuai dengan kebutuhan bisnis. Pemahaman data: mengumpulkan, menjelajah, dan menganalisis data yang relevan dengan tujuan data mining. Persiapan data: membersihkan, mengintegrasikan, dan mentransformasi data agar siap untuk pemodelan. Pemodelan: membuat dan menguji beberapa model data dengan menggunakan algoritma-algoritma yang sesuai. Evaluasi: mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang dibuat dan memilih model terbaik. Penyebaran: menyajikan atau mengimplementasikan hasil data mining kepada pihak-pihak yang terkait.

Berikut proses atau tahapan dari Data Mining: Penentuan tujuan: memastikan tujuan penambangan data agar sesuai dengan kebutuhan. Pengumpulan data: mengumpulkan data-data yang sesuai dengan tujuan dan menyimpannya di data warehouse. Persiapan data: merapikan data agar tidak ada yang duplikat, hilang, atau berkualitas buruk. Modeling data: membuat dan menguji beberapa model data dengan algoritma yang dipilih agar sesuai dengan tujuan data mining. Evaluasi data: mengevaluasi kinerja dan validitas model data yang dibuat. Penyajian data: menyajikan hasil data mining dalam bentuk yang mudah dipahami dan bermanfaat bagi pengguna.