9
c.
Data mining
mampu mencari dan mengolah data secara semi otomatis.
Disebut semi otomatis karena dalam beberapa teknik data mining,
diperlukan parameter yang harus di-input oleh user secara manual.
d.
Data mining dapat menggunakan pengalaman ataupun kesalahan terdahulu
untuk meningkatkan kualitas dan hasil analisa sehingga mendapat hasil
yang terbaik.
2.2
Fungsi Data Mining
Menurut Maclennan, Tang, & Crivat (2009, p6). Berikut adalah fungsi data
mining secara umum :
1.
Classification
Classification adalah proses untuk mencari
model atau fungsi yang
menggambarkan dan membedakan kelas-kelas atau konsep data. Fungsi dari
Classification
adalah untuk mengklasifikasikan suatu target class
ke dalam
kategori yang dipilih.
Gambar 2.1 Classification - Decision Tree
Sumber: (Maclennan, Tang, & Crivat, 2009, p7)
Decision tree
adalah sebuah flowchart yang menyerupai struktur
pohon, dimana tiap node
menunjukkan sebuah test
dari nilai atribut, tiap
cabang merepresentasikan sebuah hasil dari test,
dan decision tree
merepresantasikan kelas-kelas atau distribusi kelas. Decision trees
dapat
dengan mudah di konversi ke aturan klasifikasi.
Neural network
ketika digunakan untuk klasifikasi, biasanya koleksi
dari neuron seperti unit pengolahan dengan pertimbangan koneksi antara tiap
unit. Ada banyak
metode untuk membangun model klasifikasi seperti naïve-
bayesian classification, support vector machine (SVM)
dan k-nearest
neighbor classication.
 |