Langsung ke konten utama

SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)



 

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 lunak untuk mencari secara otomatis kombinasi data yang dapat diandalkan untuk memprediksi hasil yang diinginkan.
  • Assess : Tahap ini adalah menilai data dengan mengevaluasi kegunaan dan keandalan penemuan dari proses data mining dan mengevaluasi sebaik mana model tersebut bekerja.
     

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Data Transform

  Transformasi data merupakan proses mengubah format, skala, atau representasi data dari bentuk awalnya menjadi bentuk yang lebih sesuai atau lebih mudah untuk diproses, dianalisis, atau dimodelkan. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kualitas data, mengurangi kekacauan, atau menyesuaikan data agar cocok dengan kebutuhan analisis atau pemodelan yang akan dilakukan. Beberapa teknik transformasi data umum meliputi: Normalisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset ke skala yang relatif, sering kali antara 0 dan 1, untuk memastikan bahwa semua variabel memiliki pengaruh yang seimbang dalam analisis. Standardisasi: Mengubah nilai-nilai dalam dataset sehingga memiliki mean 0 dan deviasi standar 1, sehingga mendukung perbandingan antar variabel yang memiliki unit yang berbeda. Transformasi Logaritmik: Menggunakan logaritma alami atau logaritma lainnya untuk mengubah distribusi data yang tidak normal atau cenderung mendekati distribusi normal. Transformasi Box-Cox: Menggunakan tr...