1 / 17

Data Mining

Data Mining. Materi. Pengenalan Data Mining Proses Data Mining Evaluasi dan Validasi pada Data Mining Metode dan Algoritma Data Mining Penelitian Data Mining. P engenalan Data Mining. P engenalan Data Mining. Apa itu Data Mining? Peran Utama Data Mining Algoritma Data Mining.

merry
Download Presentation

Data Mining

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Data Mining

  2. Materi • Pengenalan Data Mining • Proses Data Mining • Evaluasi dan Validasi pada Data Mining • Metode dan Algoritma Data Mining • Penelitian Data Mining

  3. Pengenalan Data Mining

  4. Pengenalan Data Mining • Apa itu Data Mining? • Peran Utama Data Mining • Algoritma Data Mining

  5. Apa itu Data Mining?

  6. Mengapa Data Mining? • Manusia dalam suatu organisasi, sadar atau tidak sadar telah memproduksi berbagai data yang jumlahnya sangat besar • Contoh data: bisnis, kedokteran, ekonomi, geografi, olahraga, … • Pada dasarnya, data adalah entitas yang tidak memiliki arti, meskipun kemungkinan memiliki nilai di dalamnya

  7. Apa itu Data Mining? • Disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrakpengetahuan atau menemukan poladari suatudata • Data: fakta yang terekam dan tidak membawa arti • Pengetahuan: pola, aturan atau model yang muncul dari data • Sehingga Data mining sering disebut Knowledge Discovery inDatabase (KDD) • Konsep TransformasiDataInformasiPengetahuan www.newmediamusings.com

  8. Data • Tidakmembawaarti, merupakankumpulandarifakta-faktatentangsuatukejadian • Suatucatatanterstrukturdarisuatutransaksi • Merupakanmateripentingdalammembentukinformasi

  9. Pengetahuan • Gabungandarisuatupengalaman, nilai, informasikontekstualdanjugapandanganpakaryang memberikansuatu framework untukmengevaluasidanmenciptakanpengalamanbarudaninformasi(Thomas H. Davenport, Laurence Prusak) • Bisaberupasolusipemecahansuatumasalah, petunjuksuatupekerjaandaninibisaditingkatkannilainya, dipelajaridanjugabisadiajarkankepada yang lain

  10. Data - Informasi – Pengetahuan DataKehadiranPegawai

  11. Data - Informasi – Pengetahuan InformasiAkumulasiBulananKehadiranPegawai

  12. Data - Informasi – Pengetahuan InformasiKondisiKehadiranMingguanPegawai

  13. Data - Informasi – Pengetahuan • Pengetahuantentangkebiasaanpegawaidalam jam datang/pulangkerja • Pengetahuantentangbagaimana teknik meningkatkankehadiranpegawai kebijakan

  14. Data - Informasi-Pengetahuan -Kebijakan • Kebijakanpenataan jam kerjakaryawankhususuntukharisenindanjumat • Peraturan jam kerja: • HariSenindimulai jam 10:00 • HariJumatdiakhiri jam 14:00 • Sisa jam kerjadikompensasikehari lain: • Senin pulang setelah maghrib, toh jalanan jakarta macet total di sore hari (bayar hutang 2 jam) • Rabu dan kamis bayar hutang setengah jam di pagi hari dan setengah jam di sore hari (bayar hutang 2 jam)

  15. Definisi Data Mining • Melakukan ekstraksi untuk mendapatkan informasi penting yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui, dari suatu data(Wittenetal., 2011) • Kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar (Santosa, 2007)

  16. Definisi Data Mining • The analysis of (often large) observational data sets to findunsuspected relationships and to summarize the data in novel ways that areboth understandable and useful to the data owner (Han& Kamber, 2001) • The process of discoveringmeaningful new correlations, patterns and trendsby sifting through large amounts ofdata stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statisticalandmathematicaltechniques(Gartner Group)

  17. Irisan Bidang Ilmu Data Mining • Statistik: • Lebih bersifat teori • Fokus ke pengujian hipotesis • MachineLearning: • Lebih bersifat heuristik • Fokus pada perbaikan performansi dari suatu teknik learning • Data Mining: • Gabungan teori dan heuristik • Fokus pada seluruh proses penemuan knowledge dan pola • Termasuk data cleaning, learning dan visualisasi hasilnya

More Related