DATA MINING

  Preprocessing data (prapemrosesan data) adalah serangkaian langkah yang dilakukan sebelum analisis data untuk membersihkan, mengubah, dan menyederhanakan data sehingga lebih mudah dipahami dan digunakan dalam analisis. Ini termasuk beberapa tahapan, seperti data cleaning (pembersihan data), data collection (pengumpulan data), data transformation (transformasi data), dan data reduction (pengurangan data). Berikut adalah pengertian dan contoh kode untuk setiap tahap: 1.  Data Cleaning (Pembersihan Data) : Data cleaning adalah proses mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus kesalahan atau anomali dalam data mentah. Google Collab  Contoh Kode:  2.    Data Collection  (Pengumpulan Data) : Pengertian: Data collection adalah proses mengumpulkan data dari berbagai sumber, baik itu sumber internal maupun eksternal. Google Collab  Contoh Kode:  3.  Data Transformation (Transformasi Data) : Pengertian: Data transformation adalah proses mengub...

  Data visualization adalah representasi visual dari data dan informasi menggunakan elemen grafis seperti grafik, diagram, peta, dan visualisasi interaktif lainnya. Tujuannya adalah untuk menyajikan data dengan cara yang mudah dipahami dan menggambarkan pola, tren, dan hubungan dalam data dengan lebih jelas. Pentingnya data visualization terletak pada kemampuannya untuk menyajikan informasi yang kompleks dengan cara yang dapat dipahami dengan cepat dan efisien oleh pemirsa. Beberapa manfaat dari penggunaan data visualization antara lain: 1. Menggambarkan Pola dan Tren: Visualisasi data memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengidentifikasi pola, tren, dan anomali dalam data yang mungkin sulit dikenali dalam bentuk tabel atau data mentah. 2. Memudahkan Pemahaman: Representasi visual membuat informasi lebih mudah dipahami oleh berbagai pemirsa, bahkan mereka yang tidak memiliki latar belakang analisis data yang kuat. 3. Membuat Keputusan yang Diperinformasikan: Dengan memahami dat...

  Persiapan data (data preparation) adalah serangkaian proses yang dilakukan untuk mempersiapkan data mentah menjadi format yang cocok untuk analisis atau penggunaan dalam aplikasi tertentu. Ini adalah langkah penting dalam siklus analisis data, karena kualitas data yang baik akan memengaruhi kualitas hasil analisis atau model yang dihasilkan. Proses persiapan data mencakup beberapa langkah, termasuk: Pengumpulan Data : Mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti file CSV, database, API, atau sensor. Pembersihan Data : Identifikasi dan penanganan nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid dalam dataset. Ini juga termasuk pemrosesan outlier dan normalisasi data. Transformasi Data : Mengubah format atau representasi data untuk memenuhi kebutuhan analisis atau model. Ini bisa mencakup pengkodean variabel kategori, pengurangan dimensi, atau ekstraksi fitur. Penggabungan Data : Menggabungkan atau menggabungkan data dari beberapa sumber menjadi satu dataset. Pemisahan Data : Memis...

  CCC (Computational, Cognitive, and Communication) adalah pendekatan yang menekankan integrasi antara bidang komputasi, kognitif, dan komunikasi. Ini merujuk pada konvergensi dari tiga aspek utama dalam teknologi dan ilmu pengetahuan yang semakin terkait erat satu sama lain. 1.  Computational (Komputasional) : Merujuk pada penggunaan komputer dan teknik pemrosesan data untuk memecahkan masalah, melakukan analisis, atau membangun model. Ini mencakup pengembangan algoritma, pemrograman komputer, dan pengolahan data besar (big data). 2.  Cognitive (Kognitif) : Berfokus pada pemahaman tentang proses kognitif manusia dan pengembangan sistem atau teknologi yang dapat meniru atau memperbaiki kemampuan kognitif manusia. Ini meliputi bidang seperti kecerdasan buatan (artificial intelligence), robotika, pemodelan perilaku manusia, dan interaksi manusia-komputer. 3.  Communication (Komunikasi) : Menyoroti penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) untuk menyediakan ak...

Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess (SEMMA) adalah struktur alternatif yang dibuat oleh SAS Institute untuk mengelola proses data mining. Ini adalah metode yang teratur untuk menganalisis data serta membangun model prediksi. Berikut adalah ringkasan dari masing-masing tahapan dalam SEMMA: 1.  Sample : Pada tahap pertama, data yang relevan dipilih dari berbagai sumber data. Sampel ini dapat berupa subset dari keseluruhan data dan dipilih sesuai kebutuhan analisis. 2.  Explore : Setelah sampel data dipilih, tahap eksplorasi dilakukan untuk memahami secara lebih mendalam karakteristik dan struktur data. Ini melibatkan penggunaan visualisasi data, serta analisis statistik untuk mengidentifikasi pola atau tren yang menarik. 3.  Modify : Tahap modifikasi melibatkan pra-pemrosesan data, di mana data dimodifikasi atau disiapkan untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk tindakan seperti penghapusan nilai yang hilang, pengisian data yang hilang, normalisasi, atau transformas...

  Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) adalah suatu pendekatan sistematis yang digunakan untuk mengelola proyek data mining. CRISP-DM adalah kerangka kerja yang terdiri dari serangkaian tahapan yang dapat diikuti untuk memandu proses pengembangan solusi data mining dari awal hingga akhir. Tahapan-tahapan dalam CRISP-DM mencakup: 1.  Pemahaman Masalah (Business Understanding) : Tahap ini fokus pada pemahaman terhadap tujuan bisnis yang ingin dicapai melalui proyek data mining, serta identifikasi faktor-faktor kritis yang berkontribusi terhadap pencapaian tujuan tersebut. 2.  Pemahaman Data (Data Understanding) : Pada tahap ini, data yang relevan untuk proyek dianalisis secara mendalam, termasuk pemahaman terhadap struktur data, karakteristik, dan kualitasnya. 3.  Persiapan Data (Data Preparation):  Tahapan ini melibatkan pemrosesan data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk pembersihan data, integrasi data dari sum...

  Data mining adalah suatu proses yang melibatkan ekstraksi, transformasi, dan analisis data yang kompleks dari berbagai sumber, termasuk basis data besar, data terstruktur dan tidak terstruktur, serta data yang diperoleh dari berbagai platform digital. Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengungkapkan pola atau hubungan yang tidak terlihat secara langsung, serta mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku atau tren yang mendasari data tersebut. Proses data mining melibatkan penggunaan berbagai teknik analisis statistik, machine learning, dan kecerdasan buatan untuk mengeksplorasi dataset secara menyeluruh. Hal ini mencakup penggunaan algoritma klasifikasi untuk memprediksi kategori atau label, algoritma clustering untuk mengelompokkan data menjadi segmen-segmen yang serupa, algoritma regresi untuk menemukan hubungan antara variabel, dan algoritma asosiasi untuk mengungkapkan keterkaitan antara item dalam data transaksional. Selain itu, data mining juga mencakup ...