Outline. Pengertian Dasar Arsitektur Tugas Data Mining Contoh Penggunaan Data Mining

dokumen-dokumen yang mirip

ANALISIS ALGORITMA PREDIKSI UNTUK MENGHASILKAN PREDIKSI BEBAN LISTRIK JANGKA PENDEK

PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Data Mining Terapan dengan Matlab

PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION

KLASIFIKASI KEBUTUHAN NON-FUNGSIONAL MENGGUNAKAN FSKNN DENGAN PENGEMBANGAN SINONIM DAN HIPERNIM BERBASIS ISO/IEC 9126

Deteksi Tumor Otak dengan Ektrasi Ciri & Feature Selection mengunakan Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Support Vector Machine (SVM)

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PERSYARATAN PRODUK. 1.1 Pendahuluan Latar Belakang Tujuan

Klasifikasi K-NN Dan Naive Bayes Terhadap Pelacakan Ujung Jari Berbasis Camera Smartphone

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Analisis 9 Saham Sektor Industri di Indonesia Menggunakan Metode SVR

Jurnal Akademis dan Gagasan matematika Edisi Ke Dua Tahun 2015 Halaman 1 hingga 8

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

PREDIKSI PERGERAKAN HARGA SAHAM MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR REGRESSION

ABSTRAK. Keywords : Data Mining, Filter, Data Pre-Processing, Association, Classification, Deskriptif, Prediktif, Data Mahasiswa.

LEARNING. Program Studi Ilmu Komputer FPMIPA UPI RNI IK460(Kecerdasan Buatan)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan

Data Mining. Pengenalan Sistem & Teknik, Serta Contoh Aplikasi. Avinanta Tarigan. 22 Nov Avinanta Tarigan Data Mining

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. utamanya adalah menentukan struktur yang mendasari keterkaitan (korelasi)

Konsep Data Mining. Klasifikasi : Pohon Keputusan. Bertalya Universitas Gunadarma 2009

sistem InformasI GgeoGgrafIs Widiastuti

PENGEMBANGAN MODEL SISTEM DINAMIK TERHADAP KETERSEDIAN AIR BERSIH DI KABUPATEN KUTAI TIMUR PROVINSI KALIMANTAN TIMUR

PERBANDINGAN ANALISIS KLASIFIKASI ANTARA DECISION TREE DAN SUPPORT VECTOR MACHINE MULTICLASS UNTUK PENENTUAN JURUSAN PADA SISWA SMA

DATA MINING. Pertemuan 2. Nizar Rabbi Radliya 3 SKS Semester 6 S1 Sistem Informasi

APLIKASI METODE CROSS ENTROPY UNTUK SUPPORT VECTOR MACHINES

Perancangan Job-Person Matching di Bagian Sediaan Non-Betalaktam Departemen Instalasi Produksi Lafiad

BAB III METODE PENELITIAN

MODUL 12 Model Prediktif

BAB IV GAMBARAN UMUM METODOLOGI DATA MINING

JEMBATAN WHEATSTONE. , r KEGIATAN BELAJAR 2 A. LANDASAN TEORI

Sistem Pengenalan Plat Nomor Mobil Dengan Metode Principal Components Analysis

TABEL MORTALITAS. Ratna Novitasari, S.Si., M.Si. Jurusan Matematika Universitas Diponegoro

Data Mining. Fajar Agung Nugroho, S.Kom, M.CS

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

1. Pendahuluan. 1.1 Latar Belakang

SATUAN ACARA PERKULIAHAN UNIVERSITAS GUNADARMA

Frekuensi Alami Rangka Batang Semi-Kaku dengan Efek Gaya Aksial Ruly Irawan 1,a*

BAB 2 TELAAH PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. sistem peredaran darah orang lain. Sebelum ditransfusikan, periksa kembali sifat

Algoritma Data Mining

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Moch. Ali Machmudi 1) 1) Stmik Bina Patria

SISTEM KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELLITUS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN)

BAB II LANDASAN TEORI

Gambar 3.1 Lokasi Museum Konperensi Asia Afrika Sumber :

Link Analysis (Superset) 3 Kategori Link Analysis (#1) 3 Kategori Link Analysis (#2) Association Rule Mining. 3 Kategori Link Analysis (#3)

BAB 1 PENDAHULUAN 1-1

Manajemen Kinerja, Manajemen, 2 sks. Umpan Balik

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Selanjutnya rancangan perkuliahan setiap pertemuan adalah sebagai berikut: Jenis Tugas TR CBR CJR MR RI PJCT M K M K M K M K M K M K T P L

PENENTUAN CADANGAN PREMI MENGGUNAKAN METODE FACKLER PADA ASURANSI JIWA DWI GUNA

Model Optimasi Penjadwalan Proses Slitting Material Roll dengan Multi Objective Programming

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Apa itu is K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm?

PENGARUH MOTIVASI BERKUNJUNG TERHADAP KEPUTUSAN BERKUNJUNG (Survei Pada Pengunjung Batu Night Spectacular)

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

TINJAUAN PUSTAKA. Definisi Data Mining

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Data Mining II Estimasi

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

ALGORITMA CART DALAM PENENTUAN POHON KEPUTUSAN SERTIFIKASI GURU

Support Vector Machine Teori dan Aplikasinya

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun.

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI. yang tepat. Sistem data mining mampu memberikan informasi yang tepat dan

Prosiding Matematika ISSN:

Implementasi Fuzzy Inference System Mamdani Pada Proses Penentuan Kelulusan Calon Mahasiswa

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

ANALISIS DANA TABARRU ASURANSI JIWA SYARIAH MENGGUNAKAN PERHITUNGAN COST OF INSURANCE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

RANCANGAN ANIMASI INTERAKTIF PENGENALAN ALAT-ALAT TRANSPORTASI UNTUK SISWA TAMAN KANAK-KANAK ISLAM AL AZZAM CILEDUK TANGERANG

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

MULTICRITERIA DECISION MAKING (MCDM)_3 PRASETYANINGRUM

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

PENGARUH IMPLEMENTASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) UNTUK MENJAGA LOYALITAS

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Kata kunci: Fuzzy Adaptif, Air Fuel Ratio, duty cycle, sensor lambda.

Abidah Elcholiqi, Beta Noranita, Indra Waspada

Algoritma Dasar. 4.1 Naive Bayes

BAB II DESKRIPISI PERUSAHAAN

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Indeks Prestasi Kumulatif dan Lama Studi. menggunakan dokumen/format resmi hasil penilaian studi mahasiswa yang sudah

PREMI DANA PENSIUN DENGAN METODE ENTRY AGE NORMAL PADA STATUS GABUNGAN BERDASARKAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL

Manajemen Kinerja Pertemuan ke-lima. Pokok Bahasan: Penilaian Kinerja

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

ANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK

Bab III Studi Kasus Model Double Decrement

UKDW. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS)

Jurnal Ilmiah Keperawatan STIKes Medika Cikarang

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

Nomor : 361/UN.3.1.4/PPd/ Maret 2015 Lampiran : 1 (satu) eksemplar : Penyebaran Informasi Beasiswa S2 STAR

Transkripsi:

Outine Pengertian Dasar Arsitektur Tugas Data Mining Contoh Penggunaan Data Mining

Latar Beakang 3

Mengapa harus Data Mining?

Definisi Data Mining

Pengertian Yang Saah

Imu Data Mining

Arsitektur Data Mining -1-

Arsitektur Data Mining -2- Knowedge Base - Daerah knowedge yang digunakan untuk memberi petunjuk pencarian atau mengevauasi hasi poa Data Mining Engine - Terdiri dari sekumpuan mode fungsiona seperti characterization, association, cassification, custer anaysis, evauation and deviation anaysis

Arsitektur Data Mining -3- Pattern Evauation Modue - Komponen yang berinteraksi dengan modu data mining untuk pencarian poa GUI (Graphica User Interface) - modu yang mempermudah user berinteraksi dengan sistem data mining

Tugas Data Mining Tugas Utama Data Mining Predictive Descriptive memprediksikan niai dari atribut tertentu berdasarkan niai dari atribut ainnya. memperoeh poa (correation, trend, custer, trajectory, anomay) untuk menyimpukan hubungan di daam data

Metode daam Data Mining Tugas Data Mining Predictive Descriptive Cassification Custering Time Series Anaysis Regression Association Rue Sequence Discovery

Predictive - Cassification Menemukan fungsi atau mode yang membedakan keas data Fungsi atau mode tsb dapat berbentuk aturan if-ese, descision tree, formua matematika, atau neura network Tujuannya untuk memperkirakan keas dari suatu objek yang abenya tidak diketahui Agoritma : Decision Tree (C4.5), Artificia Neura Network, Naïve Bayes, Genetic Agorithm, Fuzzy, Case-Based Reasoning, k-nearest Neighbor Supervised Method

Contoh

Contoh Lain..

Metode Pohon Keputusan

Lanj..

Predictive Time Series Anaysis Time series data : sekuens data yang niainya berubah setiap interva waktu tertentu. Time series data dapat dipresentasikan daam bentuk grafik atau kurva yang menunjukkan fungsi sebuah variabe data terhadap satuan waktu. Metode : Neura Network (mode Backpropagation, muti ayer perceptron) Apikasi : memprediksikan indeks harga saham

Contoh : Prediksi daam pasar saham garis yang tegas adaah time-series data sebenarnya dari niai saham Microsoft, dan garis putus-putus adaah time series mode yang memprediksi niai saham berdasarkan niai saham pada masa au.

Predictive - Regression Regression vs Cassification : - Regression diterapkan untuk mengkasifikasikan target data numerik - Cassification untuk mengkasifikasikan target data kategoria Apikasi : prediksi niai penjuaan yang akan datang berdasarkan trend data penjuaan tahun sebeumnya. Agoritma : Support Vector Machine (SVM), Generaized Linear Mode (GLM)

Descriptive - Custering Mengidentifikasi keompok aami dari data berdasarkan kemiripan atribut Disebut juga Segmentation Unsupervised Method : tidak satupun atribut yang digunakan untuk memandu proses pembeajaran (tidak ada abe) Agoritma : k-means, k-medoid, Fuzzy C- Means, Subtractive, Mountain, Hierarki

Contoh : Data Peanggan Terdiri dari dua atribut, yaitu Age (Umur) dan Income (Pendapatan). Agoritma Custering mengeompokkan keompok data kedaam tiga segment berdasarkan kedua atribut ini. - Custer 1 : popuasi berusia muda dengan pendapatan rendah - Custer 2 : popuasi berusia menengah dengan pendapatan yang ebih tinggi - Custer 3 : popuasi berusia tua dengan pendapatan yang reatif rendah.

Contoh

Lanj..

Descriptive Association Rue Disebut juga Market Basket Anaysis. Menganaisa tabe transaksi penjuaan dan mengidentifikasi produk-produk yang seringkai dibei bersamaan oeh customer Untuk mengidentifikasi keompok kesamaan dari produk dan kebiasaan apa yang terjadi guna kepentingan cross-seing - Untuk mencari produk apa yang biasanya terjua bersamaan - Untuk mencari tahu apa aturan yang menyebabkan kesamaan tersebut.

Contoh Ketika orang membei susu, dia biasanya membei keju Ketika orang membei pepsi atau coke, biasanya dia membei juice

Contoh Lain

Descriptive Sequence Anaysis Digunakan untuk mencari poa pada serangkaian kejadian yang disebut dengan Sequence. Contoh rangkaian kik pada sebuah website berisi rentetan URL. Impementasi : memodekan pembeian oeh peanggan sebagai sebuah sequence (rangkaian) data : - Pertama-tama seorang peanggan membei komputer - kemudian membei speaker - dan akhirnya membei sebuah webcam.

Contoh : Rangkaian Kik pada Sebuah Website Berita Setiap node adaah sebuah kategori URL. Garis meambangkan transisi antar kategori URL tersebut. Setiap transisi dikeompokan dengan sebuah bobot yang menggambarkan kemungkinan transisi antara satu URL dan URL yang ain.

Penerapan Data Mining Custering Tingkat keuusan