Database

Mengetahui pentingnya Computational, Cognitive, dan Communication dalam Data Mining      Di zaman digital ini, data telah menjadi aset berharga bagi berbagai organisasi. Namun, untuk mengungkap nilai sejati dari data, proses analisis yang cermat menjadi sangat penting. Data mining, sebagai proses ekstraksi pola dan pengetahuan dari data, memainkan peran kunci dalam pencapaian ini. Keberhasilan dalam data mining bergantung pada tiga aspek utama: computational, cognitive, dan communication. 1. Computational: Fondasi Teknologi Data Mining      Aspek computational dalam data mining mencakup penggunaan komputasi untuk menganalisis dan mengekstraksi informasi dari data. Ini mencakup berbagai teknik dan algoritma seperti clustering, klasifikasi, regresi, dan association rule mining. Implementasi algoritma-algoritma ini melibatkan perangkat lunak khusus data mining atau solusi kustom. Algoritma Machine Learning, seperti Decision Trees atau Neural Networks, memungkinkan mesin untuk "belaja

 Apa itu SEMMA?      SEMMA adalah singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess, sebuah metode yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk memfasilitasi prediksi variabel dalam proyek data mining. Metode ini dirancang untuk menyederhanakan dan memudahkan pengguna dalam melakukan proses data mining. Proses SEMMA terdiri dari lima tahapan, yaitu Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess, masing-masing memiliki peran khusus dalam menjalankan proyek data mining. Proses ini tidak hanya mudah digunakan, tetapi juga dapat dengan cepat dipahami, memudahkan pemeliharaan proyek data mining secara efektif.      Tahap pertama dalam proses data mining SEMMA adalah Sample, yang melibatkan pengumpulan sampel data untuk membentuk informasi penting dan signifikan dari dataset yang besar. Meskipun bersifat opsional, proses ini memungkinkan manipulasi data dengan cepat.      Tahap kedua , Explore, fokus pada pencarian tren dan anomali yang tidak terduga dalam kumpulan data. Jika visualisasi

 Apa itu Cross-Industry Standard Process for Data Mining?      Cross-Industry Standard Process for Data Mining atau CRISP-DM adalah suatu model proses data mining (Data mining framework) yang awalnya dibangun oleh 5 perusahaan pada tahun 1996. 5 perusahaan itu ialah Integral Solutions (ISL), Teradata, Daimler AG, NCR Corporation dan OHRA. Framework ini kemudian diadopsi oleh banyak organisasi dan perusahaan di Eropa sebagai metodologi standar non-proprietari untuk data mining. Presentasi pertama versi ini dilakukan dalam 4th CRISP-DM SIG Workshop di Brussels pada bulan Maret 1999 oleh Pete Chapman. Langkah-langkah proses data mining berdasarkan model ini kemudian dipublikasikan pada tahun berikutnya oleh Pete Chapman (2000).      Antara tahun 2006 dan 2008, terbentuk grup CRISP-DM 2.0 SIG dengan tujuan untuk memperbarui model proses CRISP-DM (Colin Shearer, 2006). Namun, informasi terkait produk akhir dari inisiatif ini tidak tersedia.      Sejumlah penelitian menunjukkan bahwa CRISP-D

Apa itu data mining? Data mining   adalah proses untuk menemukan anomali, pola, dan korelasi dalam dataset besar guna memprediksi hasil. Dasarnya terkait dengan disiplin ilmu seperti statistik, kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan teknologi database. Istilah lain untuk data mining meliputi analisis data/pola, penemuan pengetahuan, ekstraksi pengetahuan, dan pengumpulan informasi. Keberadaan data mining menjadi penting dalam era teknologi saat ini karena melibatkan berbagai informasi, seperti data transaksi bisnis, data ilmiah, gambar, video, dan berbagai jenis data lainnya. Dengan jumlah data yang semakin banyak, diperlukan sistem yang mampu mengekstraksi inti dari semua informasi yang ada dan menyusun ringkasan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Proses-proses dalam data mining Di dalam data mining terdapat beberapa tahapan-tahapan yang harus dilakukan, yaitu : 1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)      Proses awal yang melibatkan identifikasi tujua