Skip to content Skip to sidebar Skip to footer

Pengertian Data Mining


Pengertian Data Mining

Data mining adalah kegiatan untuk menemukan pola 
informasi atau pengetahuan dari data masa yang lalu sehingga 
dapat memperkirakan perilaku dimasa depan, hal ini juga diperkuat oleh santosa dan umam (2018) yang mengungkapkan bahwa data mining adalah kegiatan mengekstrak informasi atau pengetahuan (knowledge) penting dari sutau set data berukuran besar dengan menggunakan teknik tertentu untuk pengambilan keputusan dan memperkirakan perilaku dimasa yang akan datang. Beberapa langkah sebelum melakukan teknik data mining ada tiga tahapan yaitu :
  1. Seleksi data yang merupakan tahapan pemilihan set data guna untuk dipakai dari database yang ada
  2. Data Cleaning merupakan tahapan untuk pembersihan data dengan tujuan menghilangkan data yang atributnya tidak terlalu penting dalam proses perhitungan selanjutnya (Effendy and Purbandini 2018).
  3. Tranformasi data adalah melakukan transformasi tertentu agar set data siap diproses atau bisa menghasilkan analisis yang lebih naik.
Beberapa algoritma klasifikasi telah digunakan untuk memprediksi data yang besar diantaranya decision tree, neural network, naïve bayes, instance-based learning, logistic regression dan support vector machine.

Kumpulan artikel tentang data mining akan tersedia di Pengalaman Berdukasi akan tersedia di halaman ini. tetapi ini admin akan fokus hanya pada penjelasan tentang beberap algoritma klasifikasi mulai dari algoritma Naive bayes, Decision Tree, Sampai Support vector machine dan lain sebagainya. penjelasan tentang teori bukan cara menghitung.

berikut daftar kumpulan teori data mining yang akan kami kemas dari METERI 1 hinggan selesai

MATERI DATA MINING 
CARA PERHITUNGAN DATA MINING