Penggalian data

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
(Dialihkan dari Data mining)
Loncat ke navigasi Loncat ke pencarian

Penggalian data (bahasa Inggris: data mining) adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar [1]. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, data sensus dan data bioinformatika), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.

Proses Pencarian Pola[sunting | sunting sumber]

Penggalian data adalah salah satu bagian dari proses pencarian pola. Berikut ini urutan proses pencarian pola:

  1. Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.
  2. Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
  3. Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.
  4. Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.
  5. Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.
  6. Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.
  7. Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna.

Latar belakang[sunting | sunting sumber]

Perkembangan yang pesat di bidang pengumpulan data dan teknologi penyimpanan di berbagai bidang, menghasilkan basis data yang terlampau besar. Namun, data yang dikumpulkan jarang dilihat lagi karena terlalu panjang, membosankan, dan tidak menarik. Seringkali, keputusan -yang katanya berdasarkan data- dibuat tidak lagi berdasarkan data, melainkan dari intuisi para pembuat keputusan, sehingga lahirlah cabang ilmu penggalian data ini.

Analisis data tanpa menggunakan otomasi dari penggalian data adalah tidak memungkinkan lagi, kalau 1) data terlalu banyak, 2) dimensionalitas data terlalu besar, 3) data terlalu kompleks untuk dianalisis manual (misalnya: data time series, data spatiotemporal, data multimedia, data streams).

Teknik Penggalian Data[sunting | sunting sumber]

Pada dasarnya penggalian data dibedakan menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskripsi dan prediksi. Berikut ini beberapa fungsionalitas penggalian data yang sering digunakan:

  • Karakterisasi dan Diskriminasi: yaitu menggeneralisasi, merangkum, dan mengkontraskan karakteristik data.
  • Penggalian pola berulang: yaitu pencarian pola asosiasi (association rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam satu kali transaksi.
  • Klasifikasi: yaitu membangun suatu model yang bisa mengklasifikasikan suatu objek berdasar atribut-atributnya. Kelas target sudah tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah bagaimana mempelajari data yang ada agar klasifikator bisa mengklasifikasikan sendiri.
  • Prediksi: yaitu memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai yang hilang, menggunakan model dari klasifikasi.
  • Penggugusan/Cluster analysis: yaitu mengelompokkan sekumpulan objek data berdasarkan kemiripannya. Kelas target tidak tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah memaksimalkan kemiripan intrakelas dan meminimalkan kemiripan antarkelas.
  • Analisis outlier: yaitu proses pengenalan data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data lainnya. Contoh: mengenali noise dan pengecualian dalam data.
  • Analisis trend dan evolusi: meliputi analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kemiripan.

Berikut ini adalah 10 algoritme penggalian data yang paling populer berdasarkan konferensi ICDM '06, semua algoritme dinominasikan oleh para pemenang ACM KDD Innovation Award dan IEEE ICDM Research Contributions Award [2]:

  1. C4.5 (61 suara) [3]
  2. k-Means (60 suara):[4]
  3. SVM atau Support Vector Machine (58 suara):[5]
  4. Apriori (52 suara):[6]
  5. EM (48 suara):[7]
  6. PageRank (46 suara):[8]
  7. AdaBoost (45 suara):[9]
  8. kNN (45 suara):[10]
  9. Naive Bayes (34 suara):[11]

Berikut ini adalah yang hanya masuk nominasi:

Lihat pula[sunting | sunting sumber]

Referensi[sunting | sunting sumber]

  1. ^ http://www.amazon.com/Data-Mining-Concepts-Techniques-Management/dp/1558609016/qid=1278582726
  2. ^ "Salinan arsip" (PDF). Diarsipkan dari versi asli (PDF) tanggal 2010-06-22. Diakses tanggal 2010-07-08. 
  3. ^ Quinlan, J. R. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann., 1993.
  4. ^ MacQueen, J. B., Some methods for classification and analysis of multivariate observations, in Proc. 5th Berkeley Symp. Mathematical Statistics and Probability, 1967.
  5. ^ Vapnik, V. N. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag.
  6. ^ Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant. Fast Algorithms for Mining Association Rules. In VLDB '94.
  7. ^ McLachlan, G. and Peel, D. (2000). Finite Mixture Models. J. Wiley, New York.
  8. ^ Brin, S. and Page, L. 1998. The anatomy of a large-scale hypertextual Web search engine. In WWW-7, 1998.
  9. ^ Freund, Y. and Schapire, R. E. 1997. A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. J. Comput. Syst. Sci. 55, 1 (Aug. 1997), 119-139.
  10. ^ Hastie, T. and Tibshirani, R. 1996. Discriminant Adaptive Nearest Neighbor Classification. TPAMI. 18(6).
  11. ^ Hand, D.J., Yu, K., 2001. Idiot's Bayes: Not So Stupid After All? Internat. Statist. Rev. 69, 385-398.
  12. ^ L. Breiman, J. Friedman, R. Olshen, and C. Stone. Classification and Regression Trees. Wadsworth, 1984.
  13. ^ Han, J., Pei, J., and Yin, Y. 2000. Mining frequent patterns without candidate generation. In SIGMOD '00.
  14. ^ Kleinberg, J. M. 1998. Authoritative sources in a hyperlinked environment. SODA, 1998.
  15. ^ Zhang, T., Ramakrishnan, R., and Livny, M. 1996. BIRCH: an efficient data clustering method for very large databases. In SIGMOD '96.
  16. ^ Srikant, R. and Agrawal, R. 1996. Mining Sequential Patterns: Generalizations and Performance Improvements. In Proceedings of the 5th International Conference on Extending Database Technology, 1996.
  17. ^ J. Pei, J. Han, B. Mortazavi-Asl, H. Pinto, Q. Chen, U. Dayal and M-C. Hsu. PrefixSpan: Mining Sequential Patterns Efficiently by Prefix-Projected Pattern Growth. In ICDE '01.
  18. ^ Liu, B., Hsu, W. and Ma, Y. M. Integrating classification and association rule mining. KDD-98.
  19. ^ Zdzislaw Pawlak, Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 1992.
  20. ^ Yan, X. and Han, J. 2002. gSpan: Graph-Based Substructure Pattern Mining. In ICDM '02.

Referensi[sunting | sunting sumber]

Pranala luar[sunting | sunting sumber]