Setelah pembahasan saya di artikel sebelumnya tentang data mining, mulai dari konsep dasar dan datanya. Mungkin teman-teman bisa mengakses artikel tersebut untuk bisa mendapatkan referensi pada artikel ini:
Substansi Keputusan yang Bernama Data Mining
Data Mining: Data dan Pengolahannya
Jadi merujuk dari situ, kita mungkin mendapatkan pemahaman mendasar bahwa data mining adalah mengekstrak data-data yang besar dan kemudian mendapatkan informasi yang dapat kita jadikan pengetahuan. Dari konsep seperti itu, kita bisa menemukan peran-peran dan metode data mining lebih jauh, yaitu:
- Estimasi, menentukan nilai tertentu dalam suatu waktu tertentu
- Forecasting, memprediksi sesuatu yang akan terjadi di masa depan
- Klasifikasi, mengkategorikan data-data berdasarkan kelas-kelas dengan label
- Clustering,mengelompokkan data-data kedalam klaster-klaster berdasarkan kemiripannya
- Asosiasi, mengkategorikan data dengan kelas-kelas dan juga berdasarkan parameter kemiripan tertentu
Berangkat dari peran dan metode yang sudah kita temukan, maka kita bisa memilah dengan cara apa kita akan melakukan proses data mining atau dengan kata lain, algoritma apa yang akan kita gunakan. Jadi dalam data mining sudah terdapat beberapa algoritma yang dapat kita gunakan, yaitu:
- Estimasi dengan algoritma SVM (Support Vector Machine), NN (Neural Network), Generalized Linear Modul (GLM), dll.
- Forecasting dengan algoritma Linear Regression (LR), Neural Network (NN), dll.
- Klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes, Decision Tree, dll.
- Clustering dengan algoritma K-Means, Fuzzy C-Means, dll.
- Asosiasi dengan algoritma A Priori dll.
Nah, dengan pemahaman mengenai konsep peran, metode dan algoritma, maka teman-teman pembaca dapat menemukan permasalahan dalam kehidupan sehari-hari yang dapat diselesaikan dengan penerapan data mining.
Berikut sumber dari video ini, yang juga bisa dijadikan referensi tentang data mining lebih jauh
