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