Langsung ke konten utama

Postingan

Tahapan Dalam Text Mining

Text Mining Text mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, yaitu proses penganalisisan teks guna menyarikan informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu. Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, maka proses text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih terstruktur. Tahapan Text Mining Masalah Umum yang ditangani Klasifikasi Dokumen Information Retrieval Pengorganisasian dan Clustering Dokumen Information Extraction Clustering Dokumen Analisis Cluster Analisis cluster adalah pengorganisasian kumpulan pola ke dalam cluster (kelompok-kelompok) berdasar atas kesamaannya Pola-pola dalam suatu cluster akan memiliki kesamaan ciri/sifat daripada pola-pola dalam cluster yang lainnya. Clustering bermanfaat untuk melakukan analisis pola-pola yang ada, mengelompokkan, membuat keputusan dan machine learning, termasuk data mining, document retrie
Postingan terbaru

Contoh Data Mining: Keputusan Bermain Tenis Dengan Algoritma C 4.5

Algoritma  C  4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat  decision  tree berdasarkan  training  data  yang  telah  disediakan.  Algoritma  C  4.5  merupakan pengembangan  dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang  dilakukan  pada  C  4.5 adalah sebagai  antara  lain  bisa  mengatasi  missing  value, bisa  mengatasi  continue data, dan pruning. Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan mudah dipahami  dengan bahasa alami.  Dan  mereka juga dapat  diekspresikan dalam bentuk  bahasa  basis  data  seperti  Structured Query  Language  untuk  mencari record    pada    kategori    tertentu.   Pohon    keputusan   juga    berguna    untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah  calon variabel input dengan sebuah variabel target.Karena  pohon  keputusa

Tahapan Preproscessing/Cleaning Pada Data Mining

Assalamualaikum wr wb Tidak berasa perkuliahan sudah memasuki tahapan akhir tentu memulai mencari dan mengumpulakan data serta menyusunan metode yang tepat dalam menyusun tesis, bahan dari tesis  harus benar dalam bentuk penelitian dan bermanfaat tentunya. Masih bingung kira- kira akan mengambil judul atau metode apa ya? Boleh kok klo memakai metode-metode dalam data mining seperti clastering moupun decicion tree. Bertepatan dengan tugas yang diberikan bapak dosen untuk membahas beberapa judul bahasan tentang Tahapan data mining diantaranya:data cleaning/prepossessing,data integrase,data seleksi,data transformasi,paterrern evolusi  saya akan memilih preprosesing pada data mining. Untuk pengertian,fungsi dan lainnya tentang data mining  bisa dibahas kapan-kapan ya viewer J Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD ( knowledge discovery in Data) . Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, me

Select...Where Pada MySQL

Selamat malem, akhirnya bisa menyempatkan meneruskan bahasan DML penggunaan Select  dan where mari kita praktikkan buka Cmd dan Xampp nya yah😊👇 1.  Buat database universitas, 2.  Tabel mahasiswa,seperti di bawah jika di descripsikan fieldnya   3.     Isi data tabel mahasiswa seperti dibawah, 4.     Untuk menyeleksi  seluruh data yang ingin ditampilkan dengan kriteria tertentu dapat menggunaka WHERE Mencari dan Menampilkan Data.         5.     Mencari dan Menampilkan Data dengan Operator Matematika pada Table dalam Basis Data. Operasi matematika dalam mysql sering dijadikan alternatif yang paling efektif dalam menghasilkan sebuah laporan yang detail karena dapat meminimalkan penggunaan memori serta mempermudah penyusunan coding program. Untuk menyeleksi  seluruh data yang ingin ditampilkan dengan operator matematika dengan  kriteria tertentu dengan sintaks sebagai berikut:          6.   Menampilkan Data dengan Operator pembanding pada Table dalam B

Insert,Update,Delete,Select (DML) pada MySQL

Setelah kemaren sukses membuat database dan tabel, kali ini kita akan belajar lebih lanjut dengan memanipulasi data dalam database. Bentuk  Data Manipulation Language (DML)  yang dapat dilakukan diantaranya adalah untuk keperluan pencarian data , penyisipan data baru, penghapusan data, pengubahan data. Perintah-perintah yang ada di DML adalah INSERT, UPDATE, SELECT, DELETE. 1.  Buat Database sekolah. 2.  Buat tabel data_siswa. 3. Input  data pada  tabel data_siswa. Note: Untuk meinput data ada 3 cara tapi disini saya contohkan query yang paling simple untuk diingat Untuk mengetahui data yang kita input berhasil dengan   select *from data_siswa  (oke nanti kita bahas tentang select lebih lanjut) 4. U ntuk mengubah data yg salah  dengan UPDATE 5. U ntuk menghapus data yang tak dibutuhkan dengan DELETE          Mudah bukan cara menginput,mengubah dan menghapus sebuah data pada tabel, nah untuk selanjutnya mari kita bahas tentang SELECT y

Alter Table pada mySQL

      Setelah membuat database dan tabel dalam DDL perlu menampilkan  dan memanipulasi struktur yang ada menggunakan ALTER. Alter digunakan untuk memodifikasi definisi (struktur) dari table dengan memodifikasi definisi  kolom-kolomnya. Perintah  ALTER  melakukan fungsi-fungsi berikut. 1) Tambah, drop, memodifikasi kolom table. 2) Tambah dan drop kendala. 3) Aktifkan dan Nonaktifkan kendala. Untuk lebih jelasnya mari kita praktikan langsung. Database : sekolah Tabel : siswa ,matpel(matapelajaran) 1. Membuat database: create database sekolah,(sudah dibahas di DDL1) 2.Tabel siswa telah dibuat kemudian di tambah query menambah field(kolom) telepon 3.Membuat Tabel Matpel 4.Sintaks untuk menambahkan primary key pada tabel siswa 5.Sintaks untuk menambahkan foreign key antara dua tabel( siswa dan matpel) 6.Sintaks untuk menjatuhkan kolom/menhapus field dalam tabel siswa 7.Sintaks untuk memodifikasi kolom pada tabel siswa 8.M