Data Mining

Supervise Learning Supervised Learning dalam bahasa indonesia adalah pembelajaran yang ada supervisornya. Maksud disini ada supervisornya adalah label di tiap data nya. Label maksudnya adalah tag dari data yang ditambahkan dalam machine learning model. Contohnya gambar kucing di tag “kucing” di tiap masing masing image kucing dan gambar anjing di tag “anjing” di tiap masing gambar anjing. Machine learning kategori dapat berupa clasification (“anjing”, “kucing”, “beruang”, dsb) dan regression ( berat badan, tinggi badan dsb). Supervised learning banyak digunakan dalam memprediksi pola dimana pola tersebut sudah ada contoh data yang lengkap, jadi pola yang terbentuk adalah hasil pembelajaran data lengkap tersebut. Tentunya jika kita memasukan data baru, setelah kita melakukan ETL (Extract Transform Load) maka kita mendapat info feature feature dari sample baru tersebut. Kemudian dari feature feature tersebut di compare dengan pattern clasification dari model yang didapat dari labeled dat...

Code Google Colab :  Google Colab Unduh Artikel :  PDF 1.      Pendahuluan Dalam laporan ini, penulis akan menganalisis data transkrip nilai siswa, termasuk nilai IPS per semester per siswa; korelasi antara nilai IPS dan kelulusan tepat waktu; korelasi antara predikat kelulusan "Pujian" dan kelulusan tepat waktu; dan korelasi antara durasi studi dan predikat kelulusan. 2.      IPS per Semester per Mahasiswa Untuk mengetahui IPS siswa setiap semester, penulis mengumpulkan nilai total mata kuliah setiap semester, kemudian membaginya dengan jumlah SKS yang diambil. Ini menunjukkan bagaimana prestasi akademik siswa meningkat seiring waktu. Metode: 3.      Menghitung nilai total untuk setiap semester berdasarkan data nilai total mata kuliah. 4.      Menghitung jumlah SKS yang diambil untuk setiap semester. 5.      Membagi nilai total dengan jumlah SKS untuk setiap semester.   Ta...

Pre Processing Pre-processing adalah tahapan untuk menghilangkan beberapa permasalahan yang bisa mengganggu saat pemrosesan data. Hal tersebut karena banyak data yang formatnya tidak konsisten. Data preprocessing merupakan teknik paling awal sebelum melakukan data mining. Namun terdapat beberapa proses juga dalam data preprocessing seperti membersihkan, mengintegrasikan, mentransformasikan dan mereduksi data. Data Cleaning Data cleaning atau membersihkan data. Artinya, data mentah yang telah diperoleh perlu diseleksi kembali. Kemudian, hapus atau hilangkan data-data yang tidak lengkap, tidak relevan, dan tidak akurat. Dengan melakukan tahap ini, Anda akan menghindari kesalahpahaman ketika menganalisis data tersebut. Contoh Implementasi data cleaning : 1. Code untuk implementasi Data Cleaning : 2. Output dari code setelah di run : 3. Penjelasan Kode :     a.  Membuat DataFrame Contoh: DataFrame ini dibuat dengan beberapa nilai yang hilang dan duplikat.     b....

Pengertian Data Preparation      Data Preparation adalah proses mengambil data mentah dan menyiapkannya untuk diserap dalam platform analitik. Untuk mencapai tahap akhir persiapan, data harus dibersihkan, diformat, dan diubah menjadi sesuatu yang dapat dicerna oleh alat analisis. Salah satu fungsi utama data preparation adalah memastikan keakuratan dan konsistensi data mentah yang disiapkan untuk pemrosesan dan analisis. Tahapan Melakukan Data Preparation Pengumpulan Data          Data yang sudah di siapkan berupa format csv lalu di implementasikan ke google colab              dengan code dan menghasilkan output pada gambar di bawah :           Penemuan Data          Step selanjutnya penemuan data dengan cara berikut :           Pembersihan Data           Step selanjutnya pembersihan data dengan...

Pengertian Data Mining Data mining adalah proses analisis data yang kompleks dan penting yang bertujuan untuk menggali pengetahuan berharga dari kumpulan data yang besar. Proses ini melibatkan penggunaan algoritma dan teknik khusus untuk menemukan pola tersembunyi, hubungan, dan tren yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Data mining juga membantu mengubah data mentah menjadi informasi yang bermanfaat bagi organisasi atau orang yang menggunakannya. Data mining memiliki tujuan utama untuk menghasilkan wawasan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Data mining, misalnya, dapat membantu dalam mengidentifikasi kebiasaan konsumen, preferensi produk, atau tren pasar yang dapat digunakan untuk membuat strategi pemasaran yang lebih efektif karena dapat mendeteksi pola atau hubungan yang mungkin tidak terlihat secara langsung. Proses atau Tahapan Data Mining Proses atau tahapan dalam data mining adalah serangkaian langkah-langkah yang dilakukan untuk mengekstrak...