Data Mining ( 2 dari 2 ) Lanjutan

Baca Juga

Seperti yang telah disampaikan pada tulisan sebelumnya, bahwa Data Mining terdiri dari :

• Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.
• Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
• Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.
• Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.
• Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.
• Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.
• Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna.

Perkembangan yang pesat di bidang pengumpulan data dan teknologi penyimpanan di berbagai bidang, menghasilkan basis data yang terlampau besar. Namun, data yang dikumpulkan jarang dilihat lagi, karena terlalu panjang, membosankan, dan tidak menarik. Seringkali, keputusan -yang katanya berdasarkan data- dibuat tidak lagi berdasarkan data, melainkan dari intuisi para pembuat keputusan. Sehingga, lahirlah cabang ilmu penggalian data ini.

Analisis data tanpa menggunakan otomasi dari penggalian data adalah tidak memungkinkan lagi, kalau 1) data terlalu banyak, 2) dimensionalitas data terlalu besar, 3) data terlalu kompleks untuk dianalisis manual (misalnya: data time series, data spatiotemporal, data multimedia, data streams).

Teknik Penggalian Data

Pada dasarnya penggalian data dibedakan menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskripsi dan prediksi. Berikut ini beberapa fungsionalitas penggalian data yang sering digunakan:

• Karakterisasi dan Diskriminasi: yaitu menggeneralisasi, merangkum, dan mengkontraskan karakteristik data.
• Penggalian pola berulang: yaitu pencarian pola asosiasi (association rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam satu kali transaksi.
• Klasifikasi: yaitu membangun suatu model yang bisa mengklasifikasikan suatu objek berdasar atribut-atributnya. Kelas target sudah tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah bagaimana mempelajari data yang ada agar klasifikator bisa mengklasifikasikan sendiri.
• Prediksi: yaitu memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai yang hilang, menggunakan model dari klasifikasi.
• Penggugusan/Cluster analysis: yaitu mengelompokkan sekumpulan objek data berdasarkan kemiripannya. Kelas target tidak tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah memaksimalkan kemiripan intrakelas dan meminimalkan kemiripan antarkelas.
• Analisis outlier: yaitu proses pengenalan data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data lainnya. Contoh: mengenali noise dan pengecualian dalam data.
• Analisis trend dan evolusi: meliputi analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kemiripan.

Berikut ini adalah 9 algoritma penggalian data yang paling populer berdasarkan konferensi ICDM '06, semua algoritma dinominasikan oleh para pemenang ACM KDD Innovation Award dan IEEE ICDM Research Contributions Award :

1. C4.5 (61 suara)
2. k-Means (60 suara)
3. SVM (58 suara)
4. Apriori (52 suara)
5. EM (48 suara)
6. PageRank (46 suara)
7. AdaBoost (45 suara)
8. kNN (45 suara)
9. Naive Bayes (34 suara)

Berikut ini adalah 9 algoritma yang hanya masuk nominasi:

1. CART
2. FP-Tree
3. HITS
4. BIRCH
5. GSP
6. PrefixSpan
7. CBA
8. Finding Reduct
9. gSpan

Sumber : 

https://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data

www.ilmukomputer.com  (Data Mining by Yudho)