RSS

Teknik-Teknik Data Mining

05 Agu

Dengan definisi DM yang luas, ada banyak jenis teknik analisa yang dapat digolongkan dalam DM. Karena keterbatasan tempat, disini penulis akan memberikan sedikit gambaran tentang tiga teknik DM yang paling populer.

Association Rule Mining

Association rule mining adalah teknik mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh dari aturan assosiatif dari analisa pembelian di suatu pasar swalayan adalah bisa diketahui berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli roti bersamaan dengan susu. Dengan pengetahuan tsb. pemilik pasar swalayan dapat mengatur penempatan barangnya atau merancang kampanye pemasaran dengan memakai kupon diskon untuk kombinasi barang tertentu. Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support yaitu persentase kombinasi item tsb. dalam database dan confidence yaitu kuatnya hubungan antar item dalam aturan assosiatif.

Algoritma yang paling populer dikenal sebagai Apriori dengan paradigma generate and test, yaitu pembuatan kandidat kombinasi item yang mungkin berdasar aturan tertentu lalu diuji apakah kombinasi item tsb memenuhi syarat support minimum. Kombinasi item yang memenuhi syarat tsb. disebut frequent itemset, yang nantinya dipakai untuk membuat aturan-aturan yang memenuhi syarat confidence minimum[1]. Algoritma baru yang lebih efisien bernama FP-Tree[5].

Classification

Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa decision tree, formula matematis atau neural network.

Gambar 2: Decision Tree

Decision tree adalah salah satu metode classification yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Contoh dari decision tree dapat dilihat di Gambar 3. Disini setiap percabangan menyatakan kondisi yang harus dipenuhi dan tiap ujung pohon menyatakan kelas data. Contoh di Gambar 3 adalah identifikasi pembeli komputer, dari decision tree tsb. diketahui bahwa salah satu kelompok yang potensial membeli komputer adalah orang yang berusia di bawah 30 tahun dan juga pelajar.

Algoritma decision tree yang paling terkenal adalah C4.5[7], tetapi akhir-akhir ini telah dikembangkan algoritma yang mampu menangani data skala besar yang tidak dapat ditampung di main memory seperti RainForest[3]. Metode-metode classification yang lain adalah Bayesian, neural network, genetic algorithm, fuzzy, case-based reasoning, dan k-nearest neighbor.

Proses classification biasanya dibagi menjadi dua fase : learning dan test. Pada fase learning, sebagian data yang telah diketahui kelas datanya diumpankan untuk membentuk model perkiraan. Kemudian pada fase test model yang sudah terbentuk diuji dengan sebagian data lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tsb. Bila akurasinya mencukupi model ini dapat dipakai untuk prediksi kelas data yang belum diketahui.

Clustering

Berbeda dengan association rule mining dan classification dimana kelas data telah ditentukan sebelumnya, clustering melakukan penge-lompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu. Bahkan clustering dapat dipakai untuk memberikan label pada kelas data yang belum diketahui itu. Karena itu clustering sering digolongkan sebagai metode unsupervised learning.

Prinsip dari clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yan memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagairuang multidimensi. Ilustrasi dari clustering dapat dilihat di Gambar 4 dimana lokasi, dinyatakan dengan bidang dua dimensi, dari pelanggan suatu toko dapat dikelompokkan menjadi beberapa cluster dengan pusat cluster ditunjukkan oleh tanda positif (+).

Banyak algoritma clustering memerlukan fungsi jarak untuk mengukur kemiripan antar data, diperlukan juga metode untuk normalisasi bermacam atribut yang dimiliki data.

Beberapa kategori algoritma clustering yang banyak dikenal adalah metode partisi dimana pemakai harus menentukan jumlah k partisi yang diinginkan lalu setiap data dites untuk dimasukkan pada salah satu partisi, metode lain yang telah lama dikenal adalah metode hierarki yang terbagi dua lagi : bottom-up yang menggabungkan cluster kecil menjadi cluster lebih besar dan top-down yang memecah cluster besar menjadi cluster yang lebih kecil. Kelemahan metode ini adalah bila bila salah satu penggabungan/pemecahan dilakukan pada tempat yang salah, tidak dapat didapatkan cluster yang optimal. Pendekatan yang banyak diambil adalah menggabungkan metode hierarki dengan metode clustering lainnya seperti yang dilakukan oleh Chameleon[6].


Gambar 4: Clustering

Akhir-akhir ini dikembangkan juga metode berdasar kepadatan data, yaitu jumlah data yang ada di sekitar suatu data yang sudah teridentifikasi dalam suatu cluster. Bila jumlah data dalam jangkauan tertentu lebih besar dari nilai ambang batas, data-data tsb dimasukkan dalam cluster. Kelebihan metode ini adalah bentuk cluster yang lebih fleksibel. Algoritma yang terkenal adalah DBSCAN[2].

 
Tinggalkan komentar

Ditulis oleh pada Agustus 5, 2012 in Uncategorized

 

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

Logo WordPress.com

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Gambar Twitter

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Foto Facebook

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Foto Google+

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

 
%d blogger menyukai ini: