Proses Knowledge Discovery Database (KDD) Proses Knowledge Discovery Database (KDD)

Proses Knowledge Discovery Database (KDD) Pada Data Mining

Knowledge Discovery Database (KDD) – Di era digital seperti sekarang ini, kita memiliki akses ke jumlah data yang luar biasa besar. Namun, data tersebut tidak akan berguna jika kita tidak bisa menggali pengetahuan yang berharga darinya.

KDD menjadi penting untuk menggali pengetahuan yang berharga dari database. Proses KDD melibatkan pemahaman bisnis, pemilihan data, preprocessing, transformasi, pemodelan, evaluasi, dan interpretasi.

Contoh sederhana penggunaan KDD adalah dalam meningkatkan penjualan dengan memahami preferensi pelanggan.

Dengan memanfaatkan KDD, kita dapat mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Pengertian KDD (Knowledge Discovery in Databases)

Knowledge Discovery in Databases (KDD) adalah proses untuk menemukan pola menarik, pengetahuan baru, dan informasi yang bermanfaat dari data yang tersimpan dalam database.

Tujuan utama dari KDD adalah untuk mengubah data mentah menjadi pengetahuan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses Knowledge Discovery Database (KDD)

Proses KDD melibatkan beberapa tahap yang saling terkait:

  1. Pemahaman Data: Tahap pertama adalah memahami tujuan data dan kebutuhan dari proses KDD.
  2. Pemilihan Data: Setelah memahami data, langkah selanjutnya adalah memilih data yang relevan untuk analisis.
  3. Preprocessing: Data mentah sering kali tidak sempurna, sehingga tahap preprocessing diperlukan untuk membersihkan data, mengisi nilai yang hilang, dan menghapus data yang tidak relevan.
  4. Transformasi: Data kemudian diubah menjadi format yang lebih sesuai untuk analisis, seperti pengubahan atribut menjadi fitur numerik.
  5. Pemodelan: Pada tahap ini, berbagai teknik pemodelan digunakan untuk menemukan pola dan tren dalam data.
  6. Evaluasi: Model yang dihasilkan dievaluasi untuk memastikan keakuratan dan kualitasnya.
  7. Interpretasi: Hasil dari proses KDD diinterpretasikan untuk mendapatkan pengetahuan yang berharga.
Baca Juga :   Puisi Bahasa Inggris Tentang Persahabatan

Pada proses Data Mining yang biasa disebut Knowledge Discovery Database (KDD) terdapat beberapa proses seperti terlihat pada gambar di bawah ini:

Proses Knowledge Discovery Database (KDD)

Penjelasan gambar:

Pada proses Knowledge Discovery Database (KDD) terdapat beberapa fase yaitu sebagai berikut:

1. Seleksi Data (Selection)

Selection (seleksi/pemilihan) data dari merupakan sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam Knowledge Discovery Database (KDD) dimulai.

Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional

2. Pemilihan Data (Preprocessing/Cleaning)

Proses Preprocessingmencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).

Juga dilakukan proses enrichment, yaitu proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.

3. Transformasi (Transformation)

Pada fase ini yang dilakukan adalah mentransformasi bentuk data yang belum memiliki entitas yang jelas kedalam bentuk data yang valid atau siap untuk dilakukan prose Data Mining

4. Data Mining

Pada fase ini yang dilakukan adalah menerapkan algoritma atau metode pencarian pengetahuan.

5. Interpretasi/Evaluasi (Interpratation/Evaluation)

Pada fase terakhir ini yang dilakukan adalah proses pembentukan keluaran yang mudah dimengerti yang bersumber pada proses Data Mining Pola informasi.

Contoh Implementasi KDD

Untuk memberikan gambaran yang lebih jelas tentang KDD, berikut adalah contoh sederhana:

Sebuah perusahaan e-commerce ingin meningkatkan penjualan dengan memahami preferensi pelanggan mereka. Mereka memiliki data transaksi pelanggan, termasuk produk yang dibeli dan jumlah yang dihabiskan.

Dalam proses KDD, perusahaan tersebut dapat menganalisis pola pembelian pelanggan untuk mengidentifikasi preferensi produk, menargetkan promosi yang lebih efektif, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Baca Juga :   Materi Ajar Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) Lengkap

Jadi, tidaklah mengherankan bahwa Knowledge Discovery in Databases (KDD) menjadi salah satu alat penting dalam dunia bisnis dan penelitian. Dengan memahami dan menerapkan KDD dengan baik, kita dapat mengungkap potensi pengetahuan yang tersembunyi dalam data dan mengambil langkah-langkah yang tepat untuk kesuksesan.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *