Mohon tunggu...
farid rahman laode
farid rahman laode Mohon Tunggu... Programmer - mahasisiwa

saya sangat senang mencari tau hal hal baru dan membagikan hasil pencarian saya kepada banyak orang

Selanjutnya

Tutup

Ilmu Alam & Tekno

Proses KDD dalam Data mining : Apa yang harus kamu ketahui?

28 September 2022   11:58 Diperbarui: 28 September 2022   12:13 2414
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Apa itu KDD?

KDD merupakan singkatan dari knowledge discovery in database  dan didefinisikan sebagai metode untuk menemukan, mengubah, dan menyempurnakan data dan pola yang berarti dari basis data mentah untuk digunakan dalam domain atau aplikasi yang berbeda.

Pernyataan di atas adalah gambaran umum atau inti dari KDD, tetapi merupakan proses yang panjang dan kompleks yang melibatkan banyak langkah dan iterasi. Sekarang sebelum kita mempelajari seluk beluk KDD, mari kita coba dan mengatur nada melalui sebuah contoh.

Misalkan, ada sungai kecil yang mengalir di dekatnya dan Anda adalah salah satu penggemar kerajinan, kolektor batu, atau penjelajah acak. Sekarang, Anda memiliki pengetahuan sebelumnya bahwa dasar sungai penuh dengan batu, kerang, dan benda acak lainnya. Premis ini adalah yang paling penting yang tanpanya seseorang tidak dapat mencapai sumbernya.

Selanjutnya, tergantung pada siapa Anda, kebutuhan dan persyaratan dapat bervariasi. Ini adalah hal terpenting kedua untuk dipahami. Jadi, Anda pergi ke depan dan mengumpulkan batu, kerang, koin atau artefak yang mungkin tergeletak di dasar sungai. Tapi itu juga membawa kotoran dan benda-benda yang tidak diinginkan lainnya, yang harus Anda singkirkan agar benda-benda itu siap untuk digunakan lebih lanjut.

Pada tahap ini, Anda mungkin perlu kembali dan mengumpulkan lebih banyak item sesuai kebutuhan Anda, dan proses ini akan berulang beberapa kali atau benar-benar dilewati sesuai kondisi.

Objek yang dikumpulkan perlu dipisahkan ke dalam jenis yang berbeda agar lebih sesuai dengan aplikasi Anda dan selanjutnya harus dipotong, dipoles, atau dicat. Tahap ini disebut tahap transformasi.

Selama proses ini, Anda memperoleh pemahaman tentang, misalnya, di mana Anda lebih mungkin menemukan batu yang lebih besar dengan warna tertentu -- apakah di dekat tepian atau lebih dalam di sungai, apakah artefak tersebut kemungkinan ditemukan di hulu atau hilir dan seterusnya. . Data mining adalah bagian penting ketika Anda mempelajari ilmu data.

Ini membantu dalam pola decoding yang dapat membantu dalam penyelesaian tugas yang lebih efisien dan lebih cepat. Apa yang akhirnya Anda dapatkan adalah penemuan pengetahuan yang disempurnakan, andal, dan sangat spesifik untuk aplikasi Anda.

Apa itu KDD dalam Data Mining?

 KDD dalam data mining adalah pendekatan terprogram dan analitis untuk memodelkan data dari database untuk mengekstrak 'pengetahuan' yang berguna dan dapat diterapkan. Data mining membentuk tulang punggung KDD dan karenanya sangat penting untuk keseluruhan metode. 

Ini menggunakan beberapa algoritma yang belajar mandiri di alam untuk menyimpulkan pola yang berguna dari data yang diproses. Prosesnya adalah umpan balik konstan loop tertutup di mana banyak iterasi terjadi antara berbagai langkah sesuai permintaan algoritma dan interpretasi pola.

Langkah-Langkah yang Terlibat dalam Proses KDD

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Lihat Ilmu Alam & Tekno Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun