FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 14 Menit 44 Detik 

Kenali Tools Data Science Terbaik untuk Data Mining

Belajar Data Science di Rumah 06-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/04cb83f29007c27f019d49ac42e78de1_x_Thumbnail800.jpg

Data science adalah ilmu yang meliputi setidaknya tiga domain ilmu pengetahuan, yaitu matematika/statistika, ilmu komputer, dan bisnis. Hal inilah yang menjadikan data science semakin diminati pada industri. Penggunaannya menghasilkan sebuah keputusan yang lebih akurat karena berdasarkan data. Data science memiliki beberapa cabang tahapan untuk mampu menghasilkan output sesuai kebutuhan. Salah satunya adalah data mining. 


Data mining pada ilmu data science merupakan proses mengumpulkan dan mengolah data mentah yang berasal dari database menjadi informasi penting. Tujuan dari data mining diantaranya adalah sebagai sarana menjelaskan (explanatory) suatu kondisi penelitian, sebagai sarana konfirmasi (confirmatory) sebuah pernyataan atau hipotesis, sebagai sarana eksplorasi (exploratory) suatu pola baru yang belum terdeteksi. Untuk mampu mencapai tujuan tersebut, dibutuhkan tools data mining. Pada artikel kali ini akan dijelaskan lebih detail beberapa tools data mining dan kelebihannya. Yuk, simak penjelasannya!


1. Aplikasi WEKA

Data Science


WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) adalah sebuah aplikasi yang bisa digunakan untuk melakukan proses data mining. Aplikasi ini menggunakan algoritma machine learning untuk menyelesaikan yang berkaitan dengan sistem temu kembali informasi. WEKA memiliki beberapa fitur unggulan. Diantaranya adalah sebagai berikut.

  • Classification. WEKA memiliki banyak algoritma yang mendukung proses klasifikasi suatu objek. Menariknya, kalian tinggal pakai fitur tersebut sesuai kebutuhan. Sehingga secara otomatis WEKA akan mengeluarkan output dari hasil klasifikasi yang dilakukan algoritma yang kalian pilih. Caranya mudah, pertama Sahabat DQ perlu load dataset, kemudian memilih algoritma yang dibutuhkan, dan beberapa saat kemudian WEKA akan memberikan representasi data yang mewakili tingkat akurasi, tingkat kesalahan, dan visualisasi klasifikasi tersebut.

  • Regression. Sama halnya dengan proses klasifikasi, WEKA juga menyediakan beragam algoritma regression yang bisa kalian gunakan. Regression adalah proses melakukan prediksi dari suatu pola yang digunakan sebagai model data. Tujuannya adalah menciptakan variabel baru yang mewakili atau merepresentasikan data di masa mendatang jika terdapat data sejenis yang masuk.

  • Clustering. Clustering bertujuan untuk melakukan pengelompokkan data serta untuk menjelaskan hubungan di antara masing-masing data menjadi satu klaster yang sama. Di dalam WEKA tersedia beberapa algoritma juga untuk permasalahan clustering. 

  • Visualization. WEKA memiliki fitur untuk memberikan visualisasi suatu data yang telah diproses data mining. Informasi suatu data dapat lebih mudah dipahami dengan bentuk visualisasi gambar atau chart.


Baca juga : Algoritma Data Science : Pengertian Hingga Contoh


2. Aplikasi Rapid Miner

Data Science


Rapid Miner adalah salah satu aplikasi yang juga bisa digunakan untuk data mining. Keunggulan aplikasi ini adalah mampu melakukan text mining atau menganalisis teks. Beberapa proses data mining lainnya yang bisa diterapkan pada Rapid Miner adalah mengekstrak pola, dan mengombinasikan beberapa metode statistik untuk menghasilkan insight. Rapid Miner juga bisa digunakan untuk memahami deep learning, machine learning, serta analisis prediktif. Proses tersebut digambarkan dengan XML, dibuat dengan GUI (graphic user interface) dan menggunakan bahasa pemrograman Java. 

Berikut beberapa fitur atau kelebihan dari Rapid Miner.

  • Terdapat variasi algoritma, tidak hanya untuk machine learning namun juga deep learning.

  • Memiliki bentuk grafis yang lebih lengkap bahkan dalam bentuk 3D.

  • Mampu diintegrasikan dengan tools lainnya seperti WEKA dan R.


3. Aplikasi Rattle

Data Science


Aplikasi selanjutnya yang bisa digunakan untuk data mining adalah Rattle. Jika Rapid Miner dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Java, maka Rattle mengutamakan R. Bahkan Rattle sangat ramah pagi pemula karena bisa digunakan sebagai sarana mempelajari bahasa R lebih dalam. Dikarenakan R merupakan bahasa yang sangat populer untuk analisis statistik, maka Rattle dapat digunakan untuk proses tersebut. Tidak seperti aplikasi sebelumnya yang berfokus pada pengaplikasian algoritma machine learning. Bentuk file input yang bisa digunakan pada Rattle adalah CSV, Excel, TXT, R Dataset, Scripts, atau Corpus.


Keunggulan Rattle sebagai fungsi yang berfokus pada analisa statistik adalah mampu memvisualisasikan data ke bentuk chart yang lebih beragam seperti box plot, histogram, cumulative, dan dendogram, serta chart lainnya. Sedangkan untuk proses clustering, Rattle menyediakan beberapa jenis pengelompokkan yaitu KMeans, Clara, Bicluster, dan Hierarchical.


4. Aplikasi Orange

Data Science


Selanjutnya terdapat Orange yang bisa kalian gunakan untuk data mining. Aplikasi ini menggunakan Python sebagai bahasa pemrogramannya. Komponen-komponen pada Orange disebut dengan widgets. Fungsi utama widgets adalah menampilkan tabel data dan memilih fitur, menampilkan elemen data, membaca data, dan lain-lain. Seperti aplikasi data mining sebelumnya yang sudah dibahas, Orange juga telah menyediakan beragam algoritma machine learning siap pakai. Orange juga memiliki user interface yang menarik serta mudah dioperasikan. Bagi Sahabat DQ, Orange bisa menjadi pilihan untuk memperdalam proses data mining. 


Aplikasi Orange dikenal ramah bagi pemula dan untuk proses analisa data yang sederhana. Hal ini karena Orange tidak membutuhkan skill coding untuk dapat dioperasikan. Fitur-fitur yang ada juga tinggal dipilih sesuai kebutuhan. Misalnya, kalian ingin membuat model klasifikasi atau regresi. Sahabat DQ tinggal menambahkan widget seperti KNN atau Naive Bayes dan memberikan data ke model tersebut dengan menghubungkan sumber data ke model dengan cara menarik garis penghubung. 


Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


6. Aplikasi KNIME

Data Science


KNIME adalah platform integrasi terbaik untuk kebutuhan laporan dan analisis data. Pada umumnya, KNIME digunakan untuk keperluan riset farmasi. Aplikasi ini menampilkan analisis data pelanggan dan analisis data finansial. Ada sejumlah fitur menarik yang ada di KNIME, diantaranya quick deployment dan scaling efficiency. Bagi kalian Sahabat DQ yang pemula, KNIME juga bisa menjadi pilihan terbaik karena mudah digunakan dan pengoperasiannya hanya membutuhkan waktu yang singkat.


Nah, ilmu data science tidak hanya mencakup proses data mining saja, Sahabat DQ. Ada manipulasi data, visualisasi data, prediksi model, dan proses lainnya. Tapi kalian semua tidak perlu khawatir untuk memulai belajar karena di DQLab sudah disediakan secara lengkap modul pembelajarannya. 


Bagi pemula yang belum terbiasa melakukan coding, juga sudah disediakan Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi lagi. Yuk, segera berlangganan dan mulai perdalam pemahaman di bidang data. Sahabat DQ tinggal Sign Up di website, loh. Bahkan ada modul gratis yang bisa kalian coba terlebih dahulu. Nikmati pengalaman belajar yang mudah dan menyenangkan di DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :