Konsep Data Mining Ana Kurniawati.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
KNOWLEGDE DISCOVERY in DATABASE (KDD)
Advertisements

Model Datamining Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [10]:
BASIS DATA LANJUTAN.
Topik-Topik Lanjutan Sistem Informasi Johanes Kevin Lumadi Deny Setiawan Machliza Devi Sasmita Silvia Line Billie.
Peran Utama Data Mining
Oleh I Putu Agus Hendra Krisnawan
DATA MINING 1.
BAB I Pendahuluan.
Market Basket Analysis
Pengenalan Datawarehouse
Robert Groth, “Data Mining: Building Competitive Advantage”, chap 2
Algoritma Data Mining Object-Oriented Programming Algoritma Data Mining
M ANAJEMEN D ATA “Pengaksesan Data”. P ENDAHULUAN Selama beberapa waktu, teknologi informasi berkonsentrasi pada pembangunan sistem bermisi kritis,- sistem.
Data Mining.
Data Warehouse dan Data Mining
Market Basket Analysis - #3
Pengenalan Datawarehouse
Mata Kuliah :Web Mining Dosen
Pertemuan X DATA MINING
Data Mining: Klasifikasi dan Prediksi Naive Bayesian & Bayesian Network . April 13, 2017.
PENGANTAR DATA MINING.
Pengenalan Supervised dan Unsupervised Learning
Pertemuan 3 JARINGAN PERCEPTRON
A rsitektur dan M odel D ata M ining. Arsitektur Data Mining.
DATA MINING (Machine Learning)
Data Warehouse dan Data Mining
Sistem Berbasis Fuzzy Materi 4
Penambangan data Pertemuan 2.
Data Mining Junta Zeniarja, M.Kom, M.CS
Decision Tree.
Peran Utama Data Mining
PEMBUATAN POHON KEPUTUSAN
Data Mining Junta Zeniarja, M.Kom, M.CS
Data Mining.
Assocation Rule Data Mining.
Disiplin Ilmu, Metode Penelitian, Computing Method
Data Mining.
Konsep Data Mining Ana Kurniawati.
Data Mining Yohana Nugraheni, S.Kom, MT
Clustering Best Practice
RESEARCH FIELDS BIDANG PENELITIAN.
Aplikasi Kecerdasan Komputasional
Disiplin Ilmu, Metode Penelitian, Computing Method
Learning Theory Artificial Intelligence Teknik Informatika – UNIKOM
Aplikasi Business Intelligence & Data Mining
Business Intelligent Ramos Somya, S.Kom., M.Cs.
.: ALGORITMA APRIORI :. DSS - Wiji Setiyaningsih, M.Kom
KELOMPOK 6 Nama Kelompok: Lulus Irmawati ( )
Classification Supervised learning.
Mata Kuliah Analisa Perancangan Sistem Informasi
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI TEKNIK INFORMATIKA
Analisis Klastering K-Means Model Datamining Kelompok 1 Eko Suryana
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Pertemuan 12 ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) - JARINGAN SYARAF TIRUAN - Betha Nurina Sari, M.Kom.
DATA MINING with W E K A.
KLASIFIKASI.
Anggota Dwita Eprila ( ) Mayang Hermeiliza Eka Putri ( ) Nadiah Amelia ( ) Rafif Abdusalam ( ) Shofyan.
Perancangan Sistem Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma ID3 (Studi Kasus:Jurusan Teknik Komputer –Unikom) Oleh:
Konsep Aplikasi Data Mining
Machine Learning Regression
Konsep Aplikasi Data Mining
MODUL 10 APRIORI.
Arsitektur dan Model Data Mining
TEKNIK KLASIFIKASI DAN PENGENALAN POLA
Pengetahuan Data Mining
Pertemuan 1 & 2 Pengantar Data Mining 12/6/2018.
KLASIFIKASI.
Konsep dan Aplikasi Data Mining
DECISION SUPPORT SYSTEM [MKB3493]
Konsep Aplikasi Data Mining
Transcript presentasi:

Konsep Data Mining Ana Kurniawati

Outline Pengertian Dasar Arsitektur Tugas Data Mining Contoh Penggunaan Data Mining

Latar Belakang

Mengapa harus Data Mining?

Definisi Data Mining

Pengertian Yang Salah

Ilmu Data Mining

Arsitektur Data Mining -1-

Arsitektur Data Mining -2- Knowledge Base Daerah knowledge yang digunakan untuk memberi petunjuk pencarian atau mengevaluasi hasil pola Data Mining Engine Terdiri dari sekumpulan model fungsional seperti characterization, association, classification, cluster analysis, evaluation and deviation analysis

Arsitektur Data Mining -3- Pattern Evaluation Module Komponen yang berinteraksi dengan modul data mining untuk pencarian pola GUI (Graphical User Interface) modul yang mempermudah user berinteraksi dengan sistem data mining

Tugas Utama Data Mining Tugas Data Mining Tugas Utama Data Mining Predictive memprediksikan nilai dari atribut tertentu berdasarkan nilai dari atribut lainnya. Descriptive memperoleh pola (correlation, trend, cluster, trajectory, anomaly) untuk menyimpulkan hubungan di dalam data

Metode dalam Data Mining Tugas Data Mining Predictive Classification Regression Time Series Analysis Descriptive Clustering Association Rule Sequence Discovery

Predictive - Classification Menemukan fungsi atau model yang membedakan kelas data Fungsi atau model tsb dapat berbentuk aturan if-else, descision tree, formula matematika, atau neural network Tujuannya untuk memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui Algoritma : Decision Tree (C4.5), Artificial Neural Network, Naïve Bayes, Genetic Algorithm, Fuzzy, Case-Based Reasoning, k-Nearest Neighbor Supervised Method

Contoh

Contoh Lain..

Metode Pohon Keputusan

Lanj..

Predictive – Time Series Analysis Time series data : sekuens data yang nilainya berubah setiap interval waktu tertentu. Time series data dapat dipresentasikan dalam bentuk grafik atau kurva yang menunjukkan fungsi sebuah variabel data terhadap satuan waktu. Metode : Neural Network (model Backpropagation, multi layer perceptron) Aplikasi : memprediksikan indeks harga saham

Contoh : Prediksi dalam pasar saham Garis yang tegas adalah time-series data sebenarnya dari nilai saham microsoft, dan garis putus-putus adalah time series model yang memprediksi nilai saham berdasarkan nilai saham pada masa lalu.

Predictive - Regression Regression vs Classification : Regression diterapkan untuk mengklasifikasikan target data numerik Classification untuk mengklasifikasikan target data kategorial Aplikasi : prediksi nilai penjualan yang akan datang berdasarkan trend data penjualan tahun sebelumnya. Algoritma : Support Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM)

Descriptive - Clustering Mengidentifikasi kelompok alami dari data berdasarkan kemiripan atribut Disebut juga Segmentation Unsupervised Method : tidak satupun atribut yang digunakan untuk memandu proses pembelajaran (tidak ada label) Algoritma : k-Means, k-Medoid, Fuzzy C-Means, Subtractive, Mountain, Hierarki

Contoh : Data Pelanggan Terdiri dari dua atribut, yaitu Age (Umur) dan Income (Pendapatan). Algoritma Clustering mengelompokkan kelompok data kedalam tiga segment berdasarkan kedua atribut ini. Cluster 1 : populasi berusia muda dengan pendapatan rendah Cluster 2 : populasi berusia menengah dengan pendapatan yang lebih tinggi Cluster 3 : populasi berusia tua dengan pendapatan yang relatif rendah.

Contoh

Lanj..

Descriptive – Association Rule Disebut juga Market Basket Analysis. Menganalisa tabel transaksi penjualan dan mengidentifikasi produk-produk yang seringkali dibeli bersamaan oleh customer Untuk mengidentifikasi kelompok kesamaan dari produk dan kebiasaan apa yang terjadi guna kepentingan cross-selling Untuk mencari produk apa yang biasanya terjual bersamaan Untuk mencari tahu apa aturan yang menyebabkan kesamaan tersebut.

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

Contoh Lain

Descriptive – Sequence Analysis Digunakan untuk mencari pola pada serangkaian kejadian yang disebut dengan Sequence. Contoh rangkaian klik pada sebuah website berisi rentetan URL. Implementasi : memodelkan pembelian oleh pelanggan sebagai sebuah sequence (rangkaian) data : Pertama-tama seorang pelanggan membeli komputer kemudian membeli speaker dan akhirnya membeli sebuah webcam.

Contoh : Rangkaian Klik pada Sebuah Website Berita Setiap node adalah sebuah kategori URL. Garis melambangkan transisi antar kategori URL tersebut. Setiap transisi dikelompokan dengan sebuah bobot yang menggambarkan kemungkinan transisi antara satu URL dan URL yang lain.