Data Mining II Estimasi

Ukuran: px

Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Data Mining II Estimasi"

Ade Tedjo
7 tahun lalu
Tontonan:

1 Data Mining II Estimasi Matakuliah Data warehouse Universitas Darma Persada Oleh: Adam AB Data 1

2 Tahapan proses datamining Input (Data) Metode (Algoritma Data Mining) Output (Pola/Model/ Knowledge) Evaluation (Akurasi, AUC, RMSE, etc) Data 2

3 Atribut, Class dan tipe data Atribut adalah faktor atau parameter yang menyebabkan class/label/target terjadi Class adalah atribut yang akan dijadikan target, sering juga disebut dengan label Tipe data untuk variabel pada statistik terbagi menjadi empat: nominal, ordinal, interval, ratio Tapi secara praktis, tipe data untuk atribut pada data mining hanya menggunakan dua: 1. Nominal (Diskrit) 2. Numeric (Kontinyu atau Ordinal) Data 3

4 Metode/Algoritma Data mining 1. Estimation (Estimasi): Linear Regression, Neural Network, Support Vector Machine, etc 2. Prediction/Forecasting (Prediksi/Peramalan): Linear Regression, Neural Network, Support Vector Machine, etc 3. Classification (Klasifikasi): Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, C4.5, ID3, CART, Random Forest, Linear Discriminant Analysis, Neural Network, etc 4. Clustering (Klastering): K-Means, K-Medoids, Self-Organizing Map (SOM), Fuzzy C-Means, etc 5. Association (Asosiasi): FP-Growth, A Priori, etc Data Mining-2012-a@b 4

5 Output/pola/model/knowledge 1. Formula/Function (Rumus atau Fungsi Regresi) WAKTU TEMPUH = JARAK LAMPU PESANAN 2. Decision Tree (Pohon Keputusan) 3. Rule (Aturan) IF ips3=2.8 THEN lulustepatwaktu 4. Cluster (Klaster) Data Mining-2012-a@b 5

6 3 Iteration y x Data Mining-2012-a@b 6

7 Splitting Attributes Yes Refund No NO MarSt Single, Divorced TaxInc < 80K > 80K NO NO YES Data 7

8 Kriteria Evaluasi dan Validasi Model Secara umum pengukuran model data mining mengacu kepada tiga kriteria: Akurasi (Accuracy), Kehandalan(Reliability) dan Kegunaan (Usefulness) Keseimbangan diantaranya ketiganya diperlukan karena belum tentu model yang akurat adalah handal, dan yang handal atau akurat belum tentu berguna Data 8

9 Kriteria Evaluasi dan Validasi Model 1. Akurasi adalah ukuran dari seberapa baik model mengkorelasikan antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan. Terdapat berbagai model akurasi, tetapi semua model akurasi tergantung pada data yang digunakan 2. Kehandalan adalah ukuran di mana model data mining diterapkan pada dataset yang berbeda akan menghasilkan sebuah model data mining dapat diandalkan jika menghasilkan pola umum sama terlepas dari data testing yang disediakan 3. Kegunaan mencakup berbagai metrik yang mengukur apakah model tersebut memberikan informasi yang berguna. Data 9

10 Tool software datamining WEKA RapidMiner DTREG Clementine Matlab R SPSS Data Mining-2012-a@b 10

11 Data mining-estimasi Estimasi merupakan fungsi minor kedua dari data mining. Suatu misal kita diberi sampel data volume air isi ulang yang diisi otomatis oleh mesin pengisi dengan isi yang bervariasi, sementara volume yang diharapkan adalah 2000 ml. Data 11

12 Data Mining-Estimasi(lanj) Data 12

13 Data Mining-Estimasi (lanj) Berdasarkan data di atas pengisian air pada mesin tidak tepat 2000 ml Berapakah volume air pada umumnya di dalam botol yang diisikan? Berapa kira-kira volume air yang akan diisi pada botol di masa datang bila mesin mengisi (berapa kali) botol tersebut? estimasi/memperkirakan Estimasi estimasi titik setimasi selang Data 13

14 Data Mining-Estimasi (lanj) Istilah Populasi : objek yang diteliti, dalam hal ini air minum dalam botol Sampel : contoh/cuplikan objek yang diambil untuk dijadikan penelitian, dalam hal ini 12 botol minuman. Populasi besarnya tidak terbatas Data Mining-2012-a@b 14

15 Estimasi Titik Estimasi titik : bentuk estimasi yang menghasilkan satu buah nilai estimasi saja yaitu berupa angka Populasi yang terus bertambah, tidak mungkin bagi kita untuk menghitung mean dan varians. Karena itu kita perlu sampel untuk melakukan estimasi/perkiraan pada parameter di atas Mengapa perkiraan? sebab bila kita memiliki perkiraan rata-rata dan varians yang akurat maka akan banyak pertanyaan yang dapat kita jawab dengan baik. Data Mining-2012-a@b 15

16 Estimasi titik (lanj) Cara memperkirakan Rata-rata populasi µ dapat diestimasi dengan rata-rata sampel Varians populasi σ 2 dapat diestimasi dengan varians sampel (s 2 ) Data Mining-2012-a@b 16

17 Estimasi titik - contoh Rata-rata sampel = 24084/12 = 2007 ml Varians sampel = 10620/(12-1) = ml 2 Standar deviasi = sqrt (965.45) = ml Data Mining-2012-a@b 17

18 Estimasi titik - contoh Pengetahuan apa yang diperoleh dari informasi ini? pada umumnya setiap botol akan diisi air sebanyak 2007 ml (rata-rata), dengan varians sebesar ml Data Mining-2012-a@b 18

19 Estimasi - selang Estimasi titik hanya menghasilkan satu angka, bagaimana bila diinginkan angka yang selang agar lebih mengakomodasi error. Menggunakan batas bawah (L) dan batas atas (U) batas bawah (L) = X - z α /2. σ x batas atas (U) = X + z α /2. σ x Data Mining-2012-a@b 19

20 Estimasi - selang Rata-rata sampel = 24084/12 = 2007 ml Varians sampel = 10620/(12-1) = ml 2 Standar deviasi = sqrt (965.45) = ml Data Mining-2012-a@b 20

21 Estimasi selang (lanj) Selang kepercayaan 95%, maka α = 100% - 95% = 5% Selang kepercayaan 90% maka α = 10% Misal kita gunakan selang kepercayaan 95% α = 5% z α /2 = 5/2 = 2.5 % = lihat tabel distribusi Data Mining-2012-a@b 21

22 Estimasi selang (lanj) Data 22

23 Estimasi selang (lanj) Nilai ~ terletak dalam baris 1.9 dan kolom 0.06 sehingga diperoleh = 1.96 z α /2 batas bawah = (nilai negatif) z α /2 batas atas = 1.96 (nilai positif) Tinggal menghitung σ x σ x =σ/sqrt(n) (baca: standar deviasi dibagi akar banyaknya data) Data Mining-2012-a@b 23

24 Estimasi selang (lanj) σ standar deviasi ml n banyaknya data 12 ml σ x =σ/sqrt(n) / sqrt(12) = 8.97 Batas bawah (L) = (8.97) = ml Batas atas (U) = (8.97) = ml Jadi selang kepercayaan 95% berdasarkan sampel tersebut adalah ( ; ) ml Data Mining-2012-a@b 24

25 Estimasi selang (lanj) Pengetahuan apa yang bisa diperoleh dari pengolahan data di atas? bila kita melakukan prosedur 100 kali maka akan berpeluang untuk mendapatkan 95 buah selang yang benar-benar mencakup populasi sesungguhnya. Data 25

26 latihan Sebuah bagian dari depnaker bermaksud memperkirakan besarnya penghasilan penduduk di suatu daerah. Lima belas orang yang telah bekerja diambil secara acak dan ditanya penghasilan perbulan. Hasil yang diperoleh adalah Data 26

27 latihan 1. Perkirakan rata-rata dan varians penghasilan penduduk daerah tersebut 2. Buatlah selang keyakinan 99%, dan 95% untuk rata-rata penghasilan. Bandingkan dari segi intervalnya Data 27

dokumen-dokumen yang mirip

Data Mining Outline BAB I Pendahuluan. Proses Data Mining. Recap

Data Mining Outline BAB I Pendahuluan BAB II Data BAB III Algoritma Klasifikasi BAB IV Algoritma Klastering BAB V Algoritma Asosiasi BAB VI Algoritma Estimasi BAB VII Deteksi Anomali Ricky Maulana Fajri