Data Mining Diskusi 2.pdf
- 1. 1 Data Mining Diskusi Pertemuan 2 Nama : Hendro Gunawan NIM : 200401072103 Kelas : IT501 Peran utama, Metode, dan Sejarah Data Mining 1. Sebutkan 5 peran utama data mining! 2. Jelaskan perbedaan estimasi dan forecasting! 3. Jelaskan perbedaan forecasting dan klasifikasi! 4. Jelaskan perbedaan klasifikasi dan klastering! 5. Jelaskan perbedaan klastering dan association! 6. Jelaskan perbedaan estimasi dan klasifikasi! 7. Jelaskan perbedaan estimasi dan klastering! 8. Jelaskan perbedaan supervised dan unsupervised learning! 9. Sebutkan tahapan utama proses data mining! Jawaban: 1. Data mining memiliki peran utama dalam berbagai domain dan aplikasi. Berikut adalah lima peran utama data mining: a. Pengambilan Keputusan: Data mining membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan informasi berdasarkan pola dan tren yang ditemukan dalam data. Dengan analisis data yang akurat, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih efektif, mengidentifikasi peluang bisnis, dan mengelola risiko. b. Prediksi dan Peramalan: Data mining digunakan untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis. Ini berlaku untuk berbagai bidang, termasuk peramalan penjualan, peramalan cuaca, peramalan permintaan, dan lainnya. Data mining membantu organisasi meramalkan tren dan mengambil tindakan yang sesuai. c. Identifikasi Pola dan Hubungan: Salah satu peran utama data mining adalah mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang mungkin tidak terlihat dengan mata telanjang. Ini mencakup deteksi asosiasi antara atribut data, identifikasi kelompok atau segmen pelanggan, dan pengenalan anomali atau perilaku yang tidak biasa. d. Segmentasi Pelanggan: Data mining digunakan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen berdasarkan karakteristik mereka. Ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan
- 2. 2 strategi pemasaran, layanan, dan produk mereka dengan lebih baik, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan retensi. e. Deteksi Fraud: Data mining digunakan secara luas dalam deteksi fraud dalam berbagai konteks, seperti perbankan, asuransi, dan e-commerce. Dengan menganalisis pola transaksi dan perilaku yang mencurigakan, data mining membantu mengidentifikasi transaksi atau aktivitas yang tidak sah. Peran data mining dapat sangat bervariasi tergantung pada industri dan tujuan spesifik, tetapi secara umum, data mining membantu mengungkap wawasan berharga, mendukung pengambilan keputusan, dan meningkatkan efisiensi dalam berbagai bidang. 2. Estimasi dan forecasting (peramalan) adalah dua konsep yang sering digunakan dalam analisis data untuk mengantisipasi hasil masa depan. Meskipun keduanya terkait dengan perkiraan nilai-nilai yang akan datang, ada perbedaan penting antara keduanya: a. Estimasi (Estimation): • Estimasi adalah proses memperkirakan nilai-nilai yang tidak diketahui berdasarkan data yang ada. Ini lebih berfokus pada mengukur atau menghitung suatu parameter atau statistik yang tidak diketahui berdasarkan sampel data yang tersedia. • Estimasi sering digunakan dalam statistik untuk menghitung parameter populasi berdasarkan sampel data. Contohnya, menghitung rata-rata usia dalam populasi berdasarkan sampel usia dari sekelompok individu. • Estimasi berusaha untuk memberikan perkiraan yang seakurat mungkin tentang nilai-nilai yang tidak diketahui dengan meminimalkan kesalahan pengukuran. b. Forecasting (Peramalan): • Forecasting adalah proses meramalkan nilai-nilai di masa depan berdasarkan tren, pola, atau metode tertentu yang digunakan dalam analisis data historis. Ini fokus pada prediksi atau proyeksi nilai-nilai yang akan datang. • Peramalan digunakan dalam berbagai konteks, seperti peramalan penjualan, peramalan cuaca, peramalan permintaan, dan lainnya. Ini bertujuan untuk memprediksi bagaimana variabel tertentu akan berubah di masa depan. • Peramalan dapat melibatkan penggunaan model statistik atau matematika, serta analisis data historis untuk mengidentifikasi pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi. Singkatnya, estimasi berkaitan dengan menghitung nilai yang tidak diketahui berdasarkan data saat ini, sedangkan forecasting (peramalan) lebih berkaitan dengan meramalkan nilai-nilai masa depan berdasarkan data historis dan pola yang ditemukan dalam data tersebut. Estimasi lebih bersifat mengukur sementara peramalan lebih bersifat memprediksi.
- 3. 3 3. Perbedaan antara forecasting (peramalan) dan klasifikasi adalah sebagai berikut: a. Tujuan Utama: • Forecasting (Peramalan): Tujuan utama dari peramalan adalah meramalkan nilai-nilai di masa depan. Ini digunakan untuk memprediksi perkembangan waktu atau nilai numerik di masa depan, seperti peramalan penjualan, peramalan cuaca, atau peramalan permintaan. • Klasifikasi: Tujuan utama dari klasifikasi adalah mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan berdasarkan atribut tertentu. Ini digunakan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan entitas atau data ke dalam kategori yang berbeda, seperti mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam. b. Jenis Data: • Forecasting: Digunakan pada data numerik atau data yang dapat diurutkan berdasarkan waktu atau urutan lainnya. Ini mencakup data deret waktu, data angka, atau data yang berhubungan dengan perkembangan waktu. • Klasifikasi: Digunakan pada data kategoris atau data yang tidak memiliki urutan tertentu. Data klasifikasi dapat berupa kategori atau label yang digunakan untuk mengelompokkan entitas atau data. c. Metode Analisis: • Forecasting: Metode analisis data yang umum digunakan dalam peramalan melibatkan penggunaan model statistik, analisis deret waktu, atau metode matematis untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data historis yang dapat digunakan untuk meramalkan masa depan. • Klasifikasi: Metode analisis data yang umum digunakan dalam klasifikasi melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin atau metode statistik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan atribut atau fitur tertentu. d. Hasil: • Forecasting: Hasil peramalan adalah prediksi nilai-nilai numerik di masa depan. Ini berupa angka atau proyeksi yang menggambarkan apa yang diharapkan terjadi di masa depan. • Klasifikasi: Hasil klasifikasi adalah pengelompokan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan. Hasilnya adalah label atau kategori keanggotaan yang menunjukkan ke mana data ditempatkan. Dengan demikian, perbedaan utama antara forecasting dan klasifikasi terletak pada tujuan utama mereka, jenis data yang mereka proses, metode analisis yang digunakan, dan hasil yang dihasilkan. Peramalan bertujuan untuk memprediksi nilai numerik di masa depan, sementara klasifikasi bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang sudah ditentukan.
- 4. 4 4. Klasifikasi (classification) dan clustering (klastering) adalah dua konsep yang berbeda dalam analisis data yang digunakan untuk tujuan yang berbeda. Berikut perbedaan utama antara klasifikasi dan klastering: a. Tujuan Utama: • Klasifikasi: Tujuan utama dari klasifikasi adalah mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan berdasarkan atribut tertentu. Klasifikasi digunakan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan entitas atau data ke dalam kategori yang sudah ada, seperti mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam. • Klastering: Tujuan utama dari klastering adalah mengelompokkan data ke dalam kelompok (klaster) berdasarkan kemiripan atau pola alamiah dalam data, tanpa memiliki kelompok yang sudah ditentukan sebelumnya. Ini membantu mengidentifikasi struktur dalam data yang mungkin tidak diketahui sebelumnya. b. Supervised vs. Unsupervised: • Klasifikasi: Klasifikasi adalah metode supervised, yang berarti bahwa algoritma klasifikasi memerlukan data pelatihan yang sudah memiliki label kelas. Algoritma klasifikasi belajar dari data pelatihan dan kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan data baru berdasarkan apa yang telah dipelajari. • Klastering: Klastering adalah metode unsupervised, yang berarti bahwa algoritma klastering bekerja dengan data yang tidak memiliki label kelas. Algoritma ini mencoba mengelompokkan data ke dalam kelompok berdasarkan kemiripan, tetapi tanpa memiliki informasi label sebelumnya. c. Hasil: • Klasifikasi: Hasil klasifikasi adalah label atau kategori keanggotaan yang menunjukkan ke dalam kategori mana data ditempatkan. Ini adalah jawaban yang eksplisit tentang keanggotaan data dalam kelas tertentu. • Klastering: Hasil klastering adalah kelompok atau klaster data yang dibentuk berdasarkan kesamaan atau pola dalam data. Ini menggambarkan struktur alamiah dalam data, tetapi tidak memberikan label eksplisit kepada setiap kelompok. d. Contoh Aplikasi: • Klasifikasi: Contoh aplikasi klasifikasi termasuk deteksi spam email, klasifikasi gambar (misalnya, mengidentifikasi apakah gambar berisi kucing atau anjing), atau pengenalan pola suara. • Klastering: Contoh aplikasi klastering termasuk segmentasi pelanggan dalam analisis bisnis, pengelompokan berita berdasarkan topik, atau analisis sentimen pada data sosial media untuk menemukan kelompok yang berbeda dalam respons publik. Dengan demikian, perbedaan utama antara klasifikasi dan klastering terletak pada tujuan utama, metode, dan hasil yang dihasilkan. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang
- 5. 5 sudah ada, sementara klastering digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan tanpa label kelas sebelumnya. 5. Perbedaan antara klastering (clustering) dan association (asosiasi) adalah sebagai berikut: a. Tujuan Utama: • Klastering (Clustering): Tujuan utama klastering adalah mengelompokkan data ke dalam kelompok (klaster) berdasarkan kesamaan atau pola alamiah dalam data, tanpa memiliki kelompok yang telah ditentukan sebelumnya. Klastering digunakan untuk mengidentifikasi struktur dalam data yang mungkin tidak diketahui sebelumnya. • Association (Asosiasi): Tujuan utama asosiasi adalah mengidentifikasi hubungan atau asosiasi antara berbagai atribut atau item dalam data. Ini digunakan untuk menemukan aturan atau pola yang mengungkapkan keterkaitan antara elemen-elemen yang muncul bersama dalam kumpulan data. b. Tipe Data: • Klastering: Klastering digunakan dengan data yang tidak memiliki label kelas atau kategori sebelumnya. Algoritma klastering mencoba mengelompokkan data berdasarkan kemiripan atau pola alamiah, tetapi tidak memberikan label eksplisit kepada setiap kelompok. • Association: Asosiasi digunakan dengan data yang mengandung item atau atribut yang dapat dihubungkan. Ini melibatkan data yang mencatat hubungan antara berbagai elemen atau atribut yang muncul bersama. c. Hasil: • Klastering: Hasil klastering adalah kelompok atau klaster data yang dibentuk berdasarkan kemiripan atau pola dalam data. Ini menggambarkan struktur alamiah dalam data, tetapi tidak memberikan label eksplisit kepada setiap kelompok. • Association: Hasil asosiasi adalah aturan asosiasi yang mengungkapkan hubungan antara elemen- elemen atau atribut dalam data. Aturan ini dapat menggambarkan item yang sering muncul bersama dalam transaksi atau hubungan lainnya antara atribut dalam data. d. Contoh Aplikasi: • Klastering: Contoh aplikasi klastering termasuk segmentasi pelanggan dalam analisis bisnis, pengelompokan berita berdasarkan topik, atau analisis sentimen pada data sosial media untuk menemukan kelompok yang berbeda dalam respons publik. • Association: Contoh aplikasi asosiasi termasuk rekomendasi produk di situs e-commerce berdasarkan sejarah pembelian pelanggan, analisis keranjang belanja untuk mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama, atau analisis pola transaksi kredit untuk mendeteksi penipuan. Jadi, perbedaan utama antara klastering dan asosiasi terletak pada tujuan utama, tipe data yang diolah, hasil yang dihasilkan, dan contoh aplikasi. Klastering digunakan untuk mengelompokkan data
- 6. 6 berdasarkan kesamaan, sementara asosiasi digunakan untuk mengidentifikasi hubungan antara item dalam data. 6. Perbedaan antara estimasi (estimation) dan klasifikasi (classification) adalah sebagai berikut: a. Tujuan Utama: • Estimasi: Tujuan utama dari estimasi adalah memperkirakan atau menghitung nilai-nilai yang tidak diketahui berdasarkan data yang ada. Estimasi lebih fokus pada pengukuran atau perhitungan parameter atau statistik yang tidak diketahui berdasarkan sampel data yang tersedia. Ini sering digunakan dalam statistik dan analisis data untuk memperkirakan populasi berdasarkan sampel. • Klasifikasi: Tujuan utama dari klasifikasi adalah mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan berdasarkan atribut tertentu. Klasifikasi digunakan untuk mengidentifikasi atau mengklasifikasikan entitas atau data ke dalam kategori yang sudah ada, seperti mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam. b. Jenis Data: • Estimasi: Estimasi digunakan pada data numerik atau data yang dapat diukur dan memiliki tingkat kontinuitas. Ini mencakup data angka, data berkelanjutan, atau data yang berhubungan dengan parameter numerik. • Klasifikasi: Klasifikasi digunakan pada data kategoris atau data yang memiliki atribut kategori. Data klasifikasi berisi kategori atau label yang digunakan untuk mengelompokkan data. c. Metode Analisis: • Estimasi: Metode analisis data yang digunakan dalam estimasi melibatkan statistik inferensial, seperti perhitungan mean, varians, atau interval kepercayaan, untuk menghitung parameter populasi berdasarkan sampel data. • Klasifikasi: Metode analisis data yang digunakan dalam klasifikasi melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin atau metode statistik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori berdasarkan atribut atau fitur tertentu. d. Hasil: • Estimasi: Hasil estimasi adalah angka atau proyeksi yang mewakili perkiraan nilai-nilai yang tidak diketahui berdasarkan data sampel. Hasil ini adalah perkiraan statistik yang digunakan untuk menggambarkan populasi. • Klasifikasi: Hasil klasifikasi adalah label atau kategori keanggotaan yang menunjukkan ke dalam kategori mana data ditempatkan. Hasil ini mengidentifikasi entitas atau data sebagai bagian dari kelas tertentu. Jadi, perbedaan utama antara estimasi dan klasifikasi terletak pada tujuan utama, jenis data yang diolah, metode analisis yang digunakan, dan hasil yang dihasilkan. Estimasi bertujuan untuk menghitung atau
- 7. 7 memperkirakan nilai-nilai numerik, sementara klasifikasi bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang sudah ada. 7. Perbedaan antara estimasi dan klastering adalah sebagai berikut: a. Tujuan Utama: • Estimasi: Tujuan utama dari estimasi adalah memperkirakan atau menghitung nilai-nilai yang tidak diketahui berdasarkan data yang ada. Ini lebih berfokus pada pengukuran atau perhitungan parameter atau statistik yang tidak diketahui berdasarkan sampel data yang tersedia. Estimasi digunakan untuk membuat perkiraan tentang nilai-nilai numerik di masa depan atau untuk memahami karakteristik statistik dari data tersebut. • Klastering: Tujuan utama dari klastering adalah mengelompokkan data ke dalam kelompok (klaster) berdasarkan kesamaan atau pola alamiah dalam data, tanpa memiliki kelompok yang telah ditentukan sebelumnya. Ini digunakan untuk mengidentifikasi struktur dalam data yang mungkin tidak diketahui sebelumnya. b. Tipe Data: • Estimasi: Estimasi digunakan pada data numerik atau data yang memiliki nilai numerik yang dapat diukur. Ini mencakup data angka, data berkelanjutan, atau data yang berhubungan dengan parameter numerik. • Klastering: Klastering digunakan pada data yang mungkin tidak memiliki nilai numerik dan biasanya mencakup data kategoris atau data yang memiliki atribut kategori. c. Metode Analisis: • Estimasi: Metode analisis data yang digunakan dalam estimasi melibatkan statistik inferensial atau teknik matematis yang digunakan untuk menghitung atau memperkirakan parameter populasi berdasarkan sampel data. Contoh metode adalah estimasi rata-rata, varians, atau interval kepercayaan. • Klastering: Metode analisis data yang digunakan dalam klastering melibatkan algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan atau jarak antara data. Ini mencakup teknik seperti k-means clustering atau hierarchical clustering. d. Hasil: • Estimasi: Hasil estimasi adalah angka atau proyeksi yang mewakili perkiraan nilai-nilai yang tidak diketahui berdasarkan data sampel. Hasil ini adalah perkiraan statistik yang digunakan untuk menggambarkan populasi atau data di masa depan. • Klastering: Hasil klastering adalah kelompok atau klaster data yang dibentuk berdasarkan kesamaan atau pola dalam data. Hasil ini mengidentifikasi kelompok yang ada dalam data tetapi tidak memberikan label eksplisit pada setiap kelompok.
- 8. 8 Jadi, perbedaan utama antara estimasi dan klastering terletak pada tujuan utama, jenis data yang diolah, metode analisis yang digunakan, dan hasil yang dihasilkan. Estimasi bertujuan untuk menghitung atau memperkirakan nilai-nilai numerik, sementara klastering bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau pola alamiah. 8. Supervised learning dan unsupervised learning adalah dua pendekatan yang berbeda dalam pembelajaran mesin untuk mengolah data dan menghasilkan model. Berikut perbedaan utama antara keduanya: Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi): a. Tujuan Utama: • Supervised learning memiliki tujuan utama untuk mengajarkan model untuk memahami hubungan antara input (fitur) dan output (label atau target) yang ada. Dalam konteks ini, algoritma diajar menggunakan data yang sudah memiliki label, sehingga model dapat memprediksi label untuk data yang belum terlihat sebelumnya. b. Data Pelatihan: • Algoritma supervised learning memerlukan data pelatihan yang sudah memiliki label atau target. Data ini digunakan untuk melatih model dan membimbingnya dalam memahami hubungan antara fitur dan label. c. Contoh Aplikasi: • Klasifikasi (seperti klasifikasi spam email, identifikasi gambar, klasifikasi penyakit), Regresi (seperti peramalan harga saham), dan tugas prediksi lainnya adalah contoh dari supervised learning. d. Contoh Algoritma: • Algoritma supervised learning meliputi Regresi Linier, Regresi Logistik, Pohon Keputusan, Random Forest, K-Nearest Neighbors (K-NN), dan banyak lainnya. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tanpa Pengawasan): a. Tujuan Utama: • Unsupervised learning bertujuan untuk mengungkap struktur dalam data yang tidak memiliki label atau target yang jelas. Ini dapat mengidentifikasi pola atau kelompok dalam data tanpa panduan yang diberikan sebelumnya. b. Data Pelatihan: • Algoritma unsupervised learning menggunakan data yang tidak memiliki label atau target. Model berusaha untuk mengidentifikasi pola alamiah atau struktur dalam data tersebut. c. Contoh Aplikasi: • Klastering (seperti pengelompokan pelanggan, analisis asosiasi dalam belanja online), Reduksi Dimensi (seperti Principal Component Analysis), dan tugas analisis data lainnya adalah contoh dari unsupervised learning.
- 9. 9 d. Contoh Algoritma: • Algoritma unsupervised learning meliputi K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Principal Component Analysis (PCA), dan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), serta banyak lainnya. Dalam supervised learning, model diajar dengan panduan yang jelas dalam bentuk label atau target, sementara dalam unsupervised learning, model mencoba mengungkap pola dalam data tanpa panduan atau label. Supervised learning digunakan dalam tugas prediksi dan klasifikasi, sementara unsupervised learning digunakan dalam tugas seperti pengelompokan dan reduksi dimensi. 9. Proses data mining melibatkan sejumlah tahapan yang sistematis untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau informasi berharga dalam kumpulan data yang besar dan kompleks. Tahapan utama dalam proses data mining adalah sebagai berikut: a. Pemahaman Bisnis (Business Understanding): • Tahap awal adalah memahami masalah atau tujuan yang ingin dicapai dalam konteks bisnis atau penelitian. Ini melibatkan berbicara dengan pemangku kepentingan dan mendefinisikan apa yang ingin dicapai dengan analisis data. b. Pemahaman Data (Data Understanding): • Mengumpulkan data yang relevan untuk analisis. Ini mencakup pemahaman terhadap sumber data, jenis data yang ada, dan kualitas data. Analisis awal terhadap data juga dilakukan pada tahap ini. c. Pemilihan Data (Data Selection): • Memilih subset data yang relevan untuk analisis lebih lanjut. Terkadang, tidak semua data dalam kumpulan data akan diperlukan untuk mencapai tujuan analisis. d. Pemrosesan Data (Data Preprocessing): • Membersihkan data dengan mengatasi masalah seperti data yang hilang, duplikasi, atau outlier. Ini juga mencakup normalisasi data jika diperlukan. e. Transformasi Data (Data Transformation): • Melakukan transformasi pada data, jika diperlukan, untuk mempersiapkan data untuk analisis. Ini mungkin melibatkan konversi data kategoris menjadi data numerik atau pengurangan dimensi. f. Pemilihan Model dan Teknik Data Mining (Model and Technique Selection): • Memilih model atau teknik data mining yang paling sesuai untuk masalah yang ada. Ini tergantung pada tujuan analisis, tipe data, dan karakteristik masalah. g. Penerapan Model Data Mining (Data Mining Model Building): • Menerapkan teknik data mining yang dipilih pada data yang telah diproses untuk mengekstrak pola atau informasi yang relevan. h. Evaluasi Model (Model Evaluation):
- 10. 10 • Mengevaluasi kualitas model dengan metrik yang sesuai. Tujuan adalah memastikan model berfungsi dengan baik dalam mengungkap pola yang relevan dalam data. i. Interpretasi Hasil (Results Interpretation): • Menginterpretasikan hasil data mining untuk mendapatkan wawasan yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan. j. Integrasi dengan Bisnis atau Penelitian (Business or Research Integration): • Mengintegrasikan wawasan dari data mining ke dalam keputusan bisnis atau hasil penelitian. Ini adalah tahap akhir yang memungkinkan tindakan berdasarkan temuan. k. Penyajian Hasil (Results Presentation): • Menyajikan hasil analisis data dalam format yang mudah dimengerti, seperti laporan, grafik, atau visualisasi. Proses data mining seringkali berulang dan iteratif, yang berarti bahwa tahapan-tahapan ini dapat dilakukan lebih dari satu kali, terutama jika pemahaman masalah atau data yang lebih baik diperoleh seiring berjalannya waktu. Data mining adalah alat yang sangat penting dalam mendukung pengambilan keputusan dan wawasan dari data. Terima kasih Referensi Ir. Henny Yulianti, M. M. (2023, Oktober 23). Data Mining. Diambil kembali dari Edlink Universitas Siber Asia: https://kuliah.unsia.ac.id/panel/classes/563096 Website https://www.slideshare.net/HendroGunawan8/data-mining-diskusi-2docx