1. Klasifikasi
Klasifikasi
adalah menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa kategori
(atau klas) yang telah didefinisikan sebelumnya. Disebut juga dengan
“supervised learning
2.
Regresi (Regression)
Memprediksi
nilai dari suatu variabel kontinyu yang diberikan berdasarkan nilai dari
variabel yang lain, dengan mengasumsikan sebuah model ketergantungan linier
atau nonlinier.
3. Mempartisi data-set menjadi beberapa sub-set atau kelompok sedemikian rupa sehingga elemen- elemen dari suatu kelompok tertentu memiliki set properti yang di share bersama, dengan tingkat similaritas yang tinggi dalam satu kelompok dan tingkat similaritas antar kelompok yang rendah.
Data diatas merupakan data nilai siswa/I sekolah menengah kejuruan kelas tahun ajaran 2017 SMT II. Ada beberapa data yang saya telah ubah seperti, NISN, TTL dan ALAMAT dikarenakan data tersebut bersifat pribadi tidak untuk disebar luaskan. Dari data tersebut saya mencoba mengaplikasikan ke 3 teknik data mining. Dimulai dari menetukan Atribut dan Object dari data tersebut.
- Atribut : Merupakan nila data yang terdapat pada
suatu object yang berasal dari class, atribut merepresentasikan karakteristik
dari suatu object. berupa
NISN. NAMA, JENIS KELAMIN, TTL, ALAMAT KELAS NILAI MATA PELAJARAN
- Object : Semua hal yang ada dalam dunia nyata , baik kongkrit maupun abstrak Contoh pada table di atas adalah : siswa/I, (object kongkrit) jadawal pelajaran (object abstrak)
EmoticonEmoticon