Postingan

DATA PREPARATION

Gambar
 Data preparation adalah langkah penting dalam proses machine learning untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam pelatihan dan pengujian model memiliki kualitas yang tinggi dan siap untuk dianalisis. Langkah-langkah utama dalam data preparation meliputi: Pengumpulan Data : Mengumpulkan data dari berbagai sumber. Eksplorasi Data : Mengeksplorasi data untuk memahami strukturnya, mengidentifikasi pola, dan mendeteksi anomali. Pembersihan Data : Mengatasi data yang hilang, duplikat, atau tidak konsisten. Pengubahan Data : Mengubah data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis. Fitur Engineering : Membuat atau mengubah fitur untuk meningkatkan kinerja model. Encoding Data Kategorikal : Mengubah data kategorikal menjadi format numerik. Penyeimbangan Data : Mengatasi masalah data yang tidak seimbang. Pembagian Data : Membagi data menjadi set pelatihan, validasi, dan pengujian. Contoh Kode Data Preparation dalam Python COLAB:  https://colab.research.google.com/drive/1kB...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

CCC (COMPUTATIONAL, COGNITIVE, AND COMMUNICATION

    CCC (Computational, Cognitive, and Communication) adalah pendekatan yang menekankan integrasi antara bidang komputasi, kognitif, dan komunikasi. Ini merujuk pada konvergensi dari tiga aspek utama dalam teknologi dan ilmu pengetahuan yang semakin terkait erat satu sama lain. 1.  Computational (Komputasional) : Merujuk pada penggunaan komputer dan teknik pemrosesan data untuk memecahkan masalah, melakukan analisis, atau membangun model. Ini mencakup pengembangan algoritma, pemrograman komputer, dan pengolahan data besar (big data). 2.  Cognitive (Kognitif) :  Berfokus pada pemahaman tentang proses kognitif manusia dan pengembangan sistem atau teknologi yang dapat meniru atau memperbaiki kemampuan kognitif manusia. Ini meliputi bidang seperti kecerdasan buatan (artificial intelligence), robotika, pemodelan perilaku manusia, dan interaksi manusia-komputer. 3.  Communication (Komunikasi) :  Menyoroti penggunaan teknologi informasi dan komunikasi (T...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess

  Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess (SEMMA) adalah struktur alternatif yang dibuat oleh SAS Institute untuk mengelola proses data mining. Ini adalah metode yang teratur untuk menganalisis data serta membangun model prediksi. Berikut adalah ringkasan dari masing-masing tahapan dalam SEMMA: 1.  Sample :  Pada tahap pertama, data yang relevan dipilih dari berbagai sumber data. Sampel ini dapat berupa subset dari keseluruhan data dan dipilih sesuai kebutuhan analisis. 2.  Explore : Setelah sampel data dipilih, tahap eksplorasi dilakukan untuk memahami secara lebih mendalam karakteristik dan struktur data. Ini melibatkan penggunaan visualisasi data, serta analisis statistik untuk mengidentifikasi pola atau tren yang menarik. 3.  Modify :  Tahap modifikasi melibatkan pra-pemrosesan data, di mana data dimodifikasi atau disiapkan untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk tindakan seperti penghapusan nilai yang hilang, pengisian data yang hilang, normalisas...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)

Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) adalah suatu pendekatan sistematis yang digunakan untuk mengelola proyek data mining. CRISP-DM adalah kerangka kerja yang terdiri dari serangkaian tahapan yang dapat diikuti untuk memandu proses pengembangan solusi data mining dari awal hingga akhir. Tahapan-tahapan dalam CRISP-DM mencakup: 1.  Pemahaman Masalah (Business Understanding) :  Tahap ini fokus pada pemahaman terhadap tujuan bisnis yang ingin dicapai melalui proyek data mining, serta identifikasi faktor-faktor kritis yang berkontribusi terhadap pencapaian tujuan tersebut. 2.  Pemahaman Data (Data Understanding) :  Pada tahap ini, data yang relevan untuk proyek dianalisis secara mendalam, termasuk pemahaman terhadap struktur data, karakteristik, dan kualitasnya. 3.  Persiapan Data (Data Preparation):   Tahapan ini melibatkan pemrosesan data untuk mempersiapkannya untuk analisis lebih lanjut. Ini termasuk pembersihan data, integrasi data da...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

PROSES ATAU TAHAPAN DATA MINING

    Data mining adalah suatu proses yang melibatkan ekstraksi, transformasi, dan analisis data yang kompleks dari berbagai sumber, termasuk basis data besar, data terstruktur dan tidak terstruktur, serta data yang diperoleh dari berbagai platform digital. Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengungkapkan pola atau hubungan yang tidak terlihat secara langsung, serta mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku atau tren yang mendasari data tersebut. Tahapan Data Mining Sederhananya, Anda bisa menganalogikan proses data mining dengan penambangan emas. Sebagai penambang emas, pastinya harus melakukan beberapa tahapan agar butiran batu mentah biasa bisa berubah menjadi emas berharga. Bagaimana penerapannya dalam tahapan data mining? Simak penjelasan tahapan data mining di bawah ini. 1. Pembersihan Data (Data Cleaning) Dalam proses menambang emas, tahap awal yang dilakukan adalah dengan mencari batu atau lumpur yang sekiranya bisa diolah menjadi emas yang bag...
Posting Komentar
Baca selengkapnya