9
5. Data mining, proses esensial untuk mengekstrak pola dari data dengan metode
cerdas.
6.
Pattern
evaluation,
mengidentifikasikan
pola
yang
menarik
dan
merepresentasikan pengetahuan berdasarkan interestingness measures.
7. Knowledge presentation, penyajian pengetahuan yang digali kepada pengguna
dengan menggunakan visualisasi dan teknik representasi pengetahuan.
2.1.7 Hubungan data mining dan Knowledge Data Discovery (KDD)
Penjelasan
umum
yang
diberikan
di
atas
memberikan pengertian
bahwa
seolah-
olah
teknologi data
mining
adalah
teknologi utuh
dan
berdiri
sendiri.
Dibandingkan
dengan Knowledge Data Discovery (KDD), istilah data mining lebih dikenal para pelaku
bisnis.
Pada
aplikasinya,
sebenarnya
data
mining
merupakan
bagian
dari
proses
KDD
(Knowledge Data Discovery).
Sebagai komponen dalam KDD
(Knowledge Data
Discovery), data mining
terutama berkaitan dengan ekstraksi dan penghitungan pola-pola dari data yang diteliti.
Secara
garis
besar,
langkah-langkah
utama
dalam proses
KDD
(Knowledge
Data
Discovery) :
Gambar 2.2 Langkah-langkah utama dalam proses KDD
1.
Membangun
pemahaman
akan
domain
aplikasi,
pengetahuan
lampau
yang
relevan dan tujuan dari pengguna akhir.
 |