Knowledge Discovery in Databases

 

Penemuan Pengetahuan dalam Database (Knowledge Discovery in Databases atau KDD) adalah sebuah proses sistematis dan otomatis yang digunakan untuk mengekstraksi pengetahuan dari dataset yang besar. Pendekatan ini bersifat menyeluruh, mencakup langkah-langkah mulai dari pemilihan dan pemahaman data hingga interpretasi dan evaluasi hasilnya. KDD terdiri dari serangkaian tahapan yang seringkali bersifat iteratif dalam analisis data. Tahapan-tahapan ini tidak selalu linear dan proses KDD mungkin melibatkan pengulangan atau penyesuaian pada tahapan tertentu seiring dengan berkembangnya pemahaman dari data tersebut.

1. Data Cleaning: Tahap pertama adalah membersihkan data yang telah dikumpulkan dari sumbernya. Data yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak konsisten harus diidentifikasi dan diperbaiki. Ini mencakup deteksi dan penanganan nilai yang hilang, outlier, atau kesalahan lain yang dapat mempengaruhi kualitas analisis.

2. Data Selection & Transformation: Setelah data dibersihkan, langkah selanjutnya adalah memilih dan mentransformasi atribut yang relevan untuk analisis lebih lanjut. Pemilihan atribut dilakukan untuk fokus pada variabel yang signifikan terhadap tujuan analisis. Transformasi data melibatkan penggabungan, normalisasi, atau konversi atribut untuk mempersiapkannya agar sesuai dengan metode analisis yang akan digunakan.

3. Data Mining: Tahap ini melibatkan penerapan teknik-teknik data mining untuk mengekstraksi pola atau informasi yang tersembunyi dalam data. Metode seperti clustering, klasifikasi, regresi, atau asosiasi dapat digunakan tergantung pada tujuan analisis. Proses ini mencakup pemodelan dan eksekusi algoritma pada data yang telah disiapkan pada tahap sebelumnya.

4. Evaluation : Evaluasi digunakan untuk mengukur keefektifan model atau pola yang telah diidentifikasi selama tahap data mining. Pengukuran ini melibatkan penggunaan metrik yang relevan untuk tujuan analisis, seperti akurasi, presisi, recall, atau metrik lain yang sesuai dengan konteks masalah.

5. Pattern and Knowledge Representation : Pada tahap ini, pola atau pengetahuan yang telah diidentifikasi dari hasil data mining direpresentasikan dengan cara yang dapat dimengerti dan berguna bagi pengguna. Representasi ini bisa berupa aturan, model matematis, grafik, atau format lain yang sesuai dengan jenis pengetahuan yang ditemukan.

6. Utilization of Discovered Knowledge : Tahap terakhir melibatkan pemanfaatan pengetahuan yang telah ditemukan dalam konteks bisnis atau ilmiah. Pengetahuan ini dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan, membuat prediksi, atau menyediakan wawasan yang berharga dalam berbagai bidang aplikasi.