DATA MINING Disusun Oleh : M. T. Haqqi Akbar(06071121) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS TERAPAN INSTITUT SAINS DAN TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA 2009.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
CONTOH PENERAPAN PENDEKATAN SCIENTIFIC DALAM PEMBELAJARAN TEMATIK
Advertisements

PENULISAN LAPORAN PENELITIAN Oleh MUH. YUNANTO, SE., MM.
CONTOH PENERAPAN PENDEKATAN SCIENTIFIC DALAM PEMBELAJARAN IPA
BAB 01 BEKERJA SECARA ILMIAH.
Laporan Tugas Akhir/Skripsi
KULIAH TPTI PERTEMUAN KE 3-4 MEMBUAT USULAN PENELITIAN/ PROPOSAL
Topik Khusus 1 Pertemuan I Oleh: Achmad Zakki Falani, S.Kom, M.Kom.
Perumusan Masalah.
Pengenalan Data Warehouse
Manajemen Sumber Daya Data
METODOLOGI PENELITIAN dan PENERAPANNYA
PERTEMUAN 6: KAIDAH DAN ATURAN PENULISAN ILMIAH
ANALISIS KINERJA KEUANGAN PADA PT
Pertemuan 5-1 Database dan Sistem Manajemen Database
PENGKLASIFIKASIKAN SPAM-MAIL PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA ID3 DAN C4
Konsep Database dan Pengenalan Access
PEMBUATAN LAPORAN AKHIR PRAKTIKUM FISIKA HALIP ISMAIL
PENGANTAR DATA MINING.
Dosen Pengampu : Edhy Sutanta, ST.,M.Kom.. Hoby Renang Badminton Traveling.
TATA TULIS BUKU TUGAS AKHIR
REVIEW METODOLOGI PENELITIAN PROPOSAL & LAPORAN PENELITIAN
KOMUNIKASI ILMIAH Ke-3 Dwiyati Pujimulyani Fakultas Agroindustri
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (1) Irawan Afrianto Referensi : Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer.
Tehnik Penyusunan LBM ( Kelengkapan Bab I/ Pendahuluan)
PEMROGRAMAN DINAMIS Modul 9. PENELITIAN OPERASIONAL Oleh : Eliyani
VIEW.
PERTEMUAN 4 HARLINDA SYOFYAN, S.Si., M.Pd
RANCANGAN SAMPEL PENELITIAN
Data dan Informasi Daurat Sinaga, M.Kom.
KARAKTERISTIK MATEMATIKA
SISTEM PENJUALAN PADA TOKO BANGUNAN MULYA JAYA
SISTEM MANAJEMEN DATABASE
Konsep Database dan Pengenalan Access
PENULISAN KARYA ILMIAH
BAB 2 LOGARITMA.
PANDUAN PENULISAN SKRIPSI BAB I-V
Kuliah ke-2 Metodologi Penelitian KONSEP PENELITIAN
PENYUSUNAN PROPOSAL PENELITIAN
PENGEMBANGAN SITUS RESMI UNIVERSITAS MERAH PUTIH Nicky Wendersteit,
KOMUNIKASI ILMIAH Ke-5 Dwiyati Pujimulyani Fakultas Agroindustri
PENDAHULUAN Dalam kehidupan sering ditemukan adanya sekelompok peubah yang diantaranya terdapat hubungan alamiah, misalnya panjang dan berat bayi yang.
Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (1) Irawan Afrianto Referensi : Metodologi Penelitian pada Bidang Ilmu Komputer.
PROPOSAL PENELITIAN.
Sistem Informasi Manajemen (Pertemuan-6)
KARAKTERISTIK MATEMATIKA
Konsep Database dan Pengenalan Access
PENELITIAN DAN ANALISIS KESEHATAN REPRODUKSI
Please wait……. Loading……..
BAB 01 BEKERJA SECARA ILMIAH.
PERANCANGAN TRANSAKSI APLIKASI PENJUALAN PONSEL Khendrik
Kerja Ilmiah Kerja ilmiah yang dilandasi sikap ilmiah akan menghasilkan kebenaran ilmiah. Hasilnya dapat berupa fakta, konsep, prinsip, prosedur, teori,
Metode penelitian lesson#8 LANGKAH-LANGKAH PENELITIAN
MAKALAH Disampaikan dalam diklat Penulisan Makalah Mahasiswa
MENYUSUN LAPORAN PENELITIAN
ANALISIS AKUNTANSI DIFERENSIAL DALAM MENGAMBIL Widagdiya Akbar,
Data Mining-1.
OBJEK IPA DAN PENGAMATANNYA
KOMUNIKASI ILMIAH Ke-3 Dwiyati Pujimulyani Fakultas Agroindustri
Masalah, Variabel, & Paradigma Penelitian
BELAJAR PENEMUAN DAN BELAJAR BERMAKNA
PROPOSAL & LAPORAN PENELITIAN
PEMBERDAYAAN & PARTISIPASI MASYARAKAT
Monday, March 12, METODE PENELITIAN HUKUM WiNdi Arista, SH., MH. Fakultas Hukum & Syariah.
PROPOSAL & LAPORAN PENELITIAN
kita bisa mengubah arah penulisan teks dalam Text Box. Langkah
FORMAT MAKALAH ILMIAH Siti zulzilah.
Organisasi.
DOKTOR ILMU MATEMATIKA
Metodelogi Penelitian
Keterampilan Proses Sains. A. Pengertian  Menurut Rustaman (2003), Keterampilan Proses Sains adalah keterampilan yang melibatkan keterampilan-keterampilan.
Transcript presentasi:

DATA MINING Disusun Oleh : M. T. Haqqi Akbar( ) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS TERAPAN INSTITUT SAINS DAN TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA 2009

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah Berbeda dengan teknologi yang lain data mining tidak memerlukan manusia untuk mengajukan pertanyaan spesifik. Data mining adalah proses yang mungkin bermanfaat untuk penggalian informasi dari data mentah

Apa itu pola?

Data mining dan sistem penemuan pengetahuan sering berbicara tentang menemukan pola, aturan, dan fakta dalam baris data. So, what is a pattern?

Dalam tabel data, suatu pola didefinisikan sebagai Dalam tabel data, suatu pola didefinisikan sebagai

Row# Row # Shape BentukColor WarnaWeight Bobot 1 -> Box KotakRed Merah > Box KotakRed Merah > Box KotakRed Merah300 4 Box KotakBlue Biru400 5 Cone KerucutBlue Biru400 Contoh : tabel berikut yang memuat data tentang obyek; bentuk, warna, dan berat badan. Gambar 1: Contoh Tabel.

Apakah kita ingin mencari semua pola dan pengecualian? Dalam Data Mining, bagaimanapun, mencari informasi berguna yang tersembunyi dalam database. Dan karena informasi ini akan digunakan oleh manusia, kita harus mencari pola-pola yang menarik. Dalam Data Mining, bagaimanapun, mencari informasi berguna yang tersembunyi dalam database. Dan karena informasi ini akan digunakan oleh manusia, kita harus mencari pola-pola yang menarik. Bagaimanakah pola yang menarik itu? Perhatikan tiga persyaratan berikut: Pola yang menarik adalah salah satu yang melibatkan kolom menarik. Pola yang menarik adalah pola yang sangat kuat yang telah tinggi tingkat kepercayaan dan dukungan. Menggambarkan pola yang menarik yang tidak terduga atau informasi yang tidak diketahui.

Fakta Discovery Engine dalam SuperQuery. Fakta Discovery Engine adalah bagian dari SuperQuery yang bertanggung jawab untuk data dan menemukan fakta-fakta dan pengecualian. Fakta adalah pengamatan terhadap sekelompok baris dalam bentuk tabel Gambar 2: The Fact Discovery Engine Dialog Utama.

Discovery Fakta Engine SuperQuery menyediakan pengguna dengan kontrol penuh pada kualitas fakta-fakta yang ditemukan. Hal ini dilakukan dengan memungkinkan pengguna untuk mengubah persyaratan dukungan di berbagai tingkat kepercayaan. Setiap fakta ini didukung oleh sejumlah baris. Gambar 3: Pengaturan Discovery Fakta Dialog.

Sementara mesin sedang berjalan, pola dilaporkan sebagai aturan dalam sebuah Jika-Maka pernyataan seperti yang ditunjukkan dalam dialog berikut : Gambar 4: Pelaporan Aturan

Seperti ditunjukkan pada gambar berikut, fakta saat ini juga digambarkan dalam bentuk tekstual dalam panel terpisah untuk membantu pengguna memahami fakta. Gambar 5: Pelaporan Aturan

Kesimpulan Data Mining adalah evolusi alami pertanyaan dan alat pelaporan. Kita perlu memiliki komputer menyaring data dan melaporkan pola-pola yang penting. Selain itu, karena proses penggalian data sistematis, Maka kita akan menemukan informasi yang lain sepenuhnya tersembunyi. Data mining SuperQuery membuat tersedia untuk semua orang dengan mengintegrasikan semua fungsi penambangan data dalam satu kerangka yang sederhana.

TERIMA KASIH