Apa itu data mining?

• Disiplin ilmu yang fokusnya pada pencarian data pada suatu organisasi/industri

• Disiplin ilmu yang mempelajari berbagai teknik statistika untuk menyelesaikan masalah pribadi

• Disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk

  mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data yang besar

• Disiplin ilmu yang tujuannya mengubah data mentah (raw data) informasi yang lebih bersih dan bisa digunakan untuk pengolahan data

Berikut ini yang bukan merupakan Data Mining adalah :

• Pengelompokkan informasi yang mirip dalam konteks

  tertentu pada hasil pencarian

• Peneliti medis mencari pengelompokkan data penyakit

  pasien berdasarkan data diagnosis, umur, dsb.

• Analisis gambar laporan keuangan penjualan perusahaan

• Pemanfaatan data penjualan perusahaan untuk

  mendapatkan pola prediksi stok yang sebaiknya

  disediakan pada tahun berikutnya

Berikut ini yang bukan masalah pada data yang luar biasa banyaknya adalah:

• Jumlah data yang luar biasa

• Data berdimensi tinggi

• Aplikasi baru dan canggih

• Visualisasi data harus berwarna

Ada 5 peran utama data mining, yaitu:

• estimasi, forecasting, klasifikasi, klastering, dan visualisasi

• estimasi, transformasi data, klasifikasi, klastering, dan visualisasi

• estimasi, forecasting, klasifikasi, klastering, dan asosiasi

• estimasi, korelasi, klasifikasi, klastering, dan asosiasi

Waktu Pengiriman Pizza dapat dihitung dengan formula/rumus hasil dari teknik data mining :

• Asosiasi

• Klasifikasi

• Estimasi

• Clustering

Pihak penyusun kebijakan kampus membutuhkan pola kelulusan mahasiswa agar bisa memprediksi lulus tepat waktu atau tidak, maka perlu dilakukan metode :

• Clustering

• Asosiasi

• Estimasi

• Klasifikasi

Pemilik warung membutuhkan pola belanja pelanggannya karena akan memberikan diskon atau paket khusus kepada pelanggannya. Hal ini dapat diselesaikan menggunakan :

• Asosiasi

• Estimasi

• Forecasting

• Klasifikasi

Berdasarkan jenis/metode pembelajarannya, maka clustering termasuk dalam ....

• Supervised Learning

• Unsupervised Learning

• Semi Supervised Learning

• Reinforcement Learning

Decision Tree (CART, ID3, C4.5, Credal DT, Credal C4.5, Adaptative Credal C4.5), Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (kNN), Linear Discriminant Analysis (LDA), Logistic Regression (LogR) adalah algoritma yang bisa digunakan untuk metode ....

• Klasifikasi

• Clustering

• Asosiasi

• Estimasi

Contoh metode klasifikasi yang menggunakan prinsip probabilitas dan Teorema Bayesian, adalah

• Naive Bayes

• Decision Tree

• KNN

• Neural Network