SlideServe
Menu
Préférences
© SlideServe · v2026

Data Mining

merry avatar
17 diapositives · 797 Views · Sep 05, 2014

Data Mining. Materi. Pengenalan Data Mining Proses Data Mining Evaluasi dan Validasi pada Data Mining Metode dan Algoritma Data Mining Penelitian Data Mining. P engenalan Data Mining. P engenalan Data Mining. Apa itu Data Mining? Peran Utama Data Mining Algoritma Data Mining.

Data Mining - slide 1
01 / 17Data Mining
1 / 17

Télécharger la présentation

Data Mining
Une image / un lien ci-dessous est fourni (tel quel) pour télécharger la présentation

Politique de téléchargement : le contenu du site vous est fourni TEL QUEL pour votre information et votre usage personnel ; il ne peut être vendu, concédé sous licence ni partagé sur d’autres sites sans l’accord de son auteur.Le contenu vous est fourni TEL QUEL, pour votre information et votre usage personnel uniquement. Téléchargez la présentation en cliquant sur ce lien. Lors du téléchargement, si vous ne parvenez pas à télécharger une présentation, l’éditeur a peut-être supprimé le fichier de son serveur.Pendant le téléchargement, si vous ne parvenez pas à obtenir une présentation, le fichier a peut-être été supprimé par l’éditeur.

F I N

Plus de contenu associé

Transcription de la présentation
  1. Data Mining

  2. Materi • Pengenalan Data Mining • Proses Data Mining • Evaluasi dan Validasi pada Data Mining • Metode dan Algoritma Data Mining • Penelitian Data Mining

  3. Pengenalan Data Mining

  4. Pengenalan Data Mining • Apa itu Data Mining? • Peran Utama Data Mining • Algoritma Data Mining

  5. Apa itu Data Mining?

  6. Mengapa Data Mining? • Manusia dalam suatu organisasi, sadar atau tidak sadar telah memproduksi berbagai data yang jumlahnya sangat besar • Contoh data: bisnis, kedokteran, ekonomi, geografi, olahraga, … • Pada dasarnya, data adalah entitas yang tidak memiliki arti, meskipun kemungkinan memiliki nilai di dalamnya

  7. Apa itu Data Mining? • Disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrakpengetahuan atau menemukan poladari suatudata • Data: fakta yang terekam dan tidak membawa arti • Pengetahuan: pola, aturan atau model yang muncul dari data • Sehingga Data mining sering disebut Knowledge Discovery inDatabase (KDD) • Konsep TransformasiDataInformasiPengetahuan www.newmediamusings.com

  8. Data • Tidakmembawaarti, merupakankumpulandarifakta-faktatentangsuatukejadian • Suatucatatanterstrukturdarisuatutransaksi • Merupakanmateripentingdalammembentukinformasi

  9. Pengetahuan • Gabungandarisuatupengalaman, nilai, informasikontekstualdanjugapandanganpakaryang memberikansuatu framework untukmengevaluasidanmenciptakanpengalamanbarudaninformasi(Thomas H. Davenport, Laurence Prusak) • Bisaberupasolusipemecahansuatumasalah, petunjuksuatupekerjaandaninibisaditingkatkannilainya, dipelajaridanjugabisadiajarkankepada yang lain

  10. Data - Informasi – Pengetahuan DataKehadiranPegawai

  11. Data - Informasi – Pengetahuan InformasiAkumulasiBulananKehadiranPegawai

  12. Data - Informasi – Pengetahuan InformasiKondisiKehadiranMingguanPegawai

  13. Data - Informasi – Pengetahuan • Pengetahuantentangkebiasaanpegawaidalam jam datang/pulangkerja • Pengetahuantentangbagaimana teknik meningkatkankehadiranpegawai kebijakan

  14. Data - Informasi-Pengetahuan -Kebijakan • Kebijakanpenataan jam kerjakaryawankhususuntukharisenindanjumat • Peraturan jam kerja: • HariSenindimulai jam 10:00 • HariJumatdiakhiri jam 14:00 • Sisa jam kerjadikompensasikehari lain: • Senin pulang setelah maghrib, toh jalanan jakarta macet total di sore hari (bayar hutang 2 jam) • Rabu dan kamis bayar hutang setengah jam di pagi hari dan setengah jam di sore hari (bayar hutang 2 jam)

  15. Definisi Data Mining • Melakukan ekstraksi untuk mendapatkan informasi penting yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui, dari suatu data(Wittenetal., 2011) • Kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar (Santosa, 2007)

  16. Definisi Data Mining • The analysis of (often large) observational data sets to findunsuspected relationships and to summarize the data in novel ways that areboth understandable and useful to the data owner (Han& Kamber, 2001) • The process of discoveringmeaningful new correlations, patterns and trendsby sifting through large amounts ofdata stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statisticalandmathematicaltechniques(Gartner Group)

  17. Irisan Bidang Ilmu Data Mining • Statistik: • Lebih bersifat teori • Fokus ke pengujian hipotesis • MachineLearning: • Lebih bersifat heuristik • Fokus pada perbaikan performansi dari suatu teknik learning • Data Mining: • Gabungan teori dan heuristik • Fokus pada seluruh proses penemuan knowledge dan pola • Termasuk data cleaning, learning dan visualisasi hasilnya