Data Mining (Pertemuan Ke 2)

Berikut beberapa ringkasan materi yang didapat dari proses perkuliahan Data Mining pada tanggal 15 september 2022:

1. Asosiasi yaitu proses mencari keterkaitan data yang berelasi

2. Klasifikasi yaitu pengelompokkan data yang memiliki pola dan ada tujuannya

3. Clastering yaitu proses pengelompokkan data yang tidak punya label.

4. Tahap Data Mining:

     1) Database

     2) Data Integration, yaitu menggabungkan data yang memiliki output Warehouse/Gudang data

     3) Data Cleaning, Jika ada baris yang kososng maka ada beberapa pilihan:

         1. Hapus barisnya

         2. Cari baris yang kosong lalu isi manual

         3. Memprediksi nilainya

    4) Tahap selection, Memilih kolom-kolom yang penting atau mencari data yang relevan dengan objek yang aakan kita teliti.

• Sebelum proses ini biasanya ada proses transformasi, yaitu mentransformasikan data  ke dalam bentuk yang sesuai(Misalnya pada kolom umur datanya dikategorikan muda, tua, lansia).

    5) Data mining, dimulai dari tahap 1 termasuk algoritma-algoritma data mining.

    6) Evaluasi

    7) Knowledge