FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 8 Jam 8 Menit 45 Detik 

RapidMiner : Tools Data Science Andalan Data Experts

Belajar Data Science di Rumah 07-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8fdd4e1e01045413621c80c9dd2d8240_x_Thumbnail800.jpeg

Perkembangan data science telah membawa dampak yang begitu besar bagi perusahaan. Kondisi ini menuntut praktisi data di berbagai perusahaan melakukan eksplorasi pola, tren, dan informasi dari data yang telah dikumpulkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu upaya yang bisa diambil adalah memanfaatkan data mining sebagai jalan keluarnya. Berdasarkan definisinya, data mining adalah proses pengumpulan data melalui sekumpulan data dalam jumlah besar (big data). 


Proses data mining melibatkan banyak hal yakni Matematika, Statistika, data science hingga pemanfaatan teknologi Artificial Intelligence. Data mining sangatlah berguna bagi pengelola data pada tingkat perusahaan maupun individu yang mengandalkan data sebagai basis utama. Dari sekumpulan data yang jumlahnya begitu besar akan dihasilkan informasi spesifik untuk menemukan solusi untuk masalah perusahaan (segi bisnis). 


Ada banyak sekali tools data science yang bisa diaplikasikan untuk menunjang proses data mining. Pada artikel ini, kita akan lebih fokus untuk membahas tentang salah satu tools yaitu RapidMiner. RapidMiner adalah tools data science open-source untuk melakukan analisis data mining, text mining dan prediction analysis. 


Pada tools ini, RapidMiner menggunakan teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan terbaik dari suatu data.  Nah, apakah dari kalian penasaran dan ingin tahu bagaimana tools RapidMiner ini? Kita bahas bareng-bareng yuk sahabat DQLab


1. Mengenal RapidMiner

RapidMiner merupakan salah satu tools yang dipakai dalam data mining. RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi. RapidMiner merupakan software yang berdiri sendiri untuk analisis data dan sebagai mesin data mining yang dapat diintegrasikan pada produknya sendiri. 


RapidMiner ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat bekerja di semua sistem operasi. RapidMiner sebelumnya bernama YALE (Yet Another Learning Environment), dimana versi awalnya mulai dikembangkan pada tahun 2001 oleh RalfKlinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer di Artificial Intelligence Unit dari University of Dortmund.


Data Science


RapidMiner menempati peringkat pertama sebagai Software data mining pada polling oleh KDnuggets, sebuah portal data-mining pada 2010-2011. RapidMiner menyediakan GUI (Graphic User Interface) untuk merancang sebuah pipeline analitis. GUI ini akan menghasilkan file XML )Extensible Markup Language) yang mendefenisikan proses analitis keinginan pengguna untuk diterpkan ke data. File ini kemudian dibaca oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis.


Baca juga : Alur Kerja Algoritma Data Science di Aplikasi Musik


2. Fitur-Fitur yang Tersedia dalam RapidMiner

Dalam menangani pekerjaan yang berhubungan dengan data mining, RapidMiner menyediakan berbagai fitur sebagai berikut:


Data Science


  • Banyak algoritma penambangan data seperti pohon keputusan dan peta yang mengatur sendiri.

  • Visualisasi yang canggih seperti diagram histogram yang tumpang tindih, diagram pohon, dan diagram sebar 3D.

  • Tersedia banyak pilihan plugin termasuk juga plugin teks yang bisa dimanfaatkan untuk melakukan analisis text mining.

  • Menyediakan teknologi data mining dan machine learning termasuk ETL (Extract, Tranform, Load), pra-pemrosesan data, visualisasi data, pemodelan dan evaluasi.

  • Proses penambangan data ditulis dalam XML dan terdiri dari operator nestable, dideskripsikan dengan XML, dan dibuat dalam GUI.

  • Mengintegrasikan proyek data mining Weka dan statistika R


3. Menu dan Perintah RapidMiner

Selanjutnya kita akan masuk ke dalam pengenalan menu dan fungsi yang terdapat pada aplikasi RapidMiner. Berikut adalah nama dan bagian menu beserta fungsinya.


Data Science


Perspektif dan View

Tampilan perspektif dan view ini akan tampil pertama kali kalian membuka aplikasi rapidminer. Nama-nama menu bar diatas ada 3 menu yaitu ;

  • Start, adalah menu digunakan untuk menunjukkan bagian-bagian aksi yang akan kalian gunakan untuk prosesnya.

  • Recent, Berfungsi untuk menampilkan proses-proses yang sudah dilakukan sebelumnya.

  • Learn, Berfungsi untuk menampilkan pembelajaran lebih detail mengenai penggunaan rapidminer yang sudah disediakan oleh aplikasi tersebut.


Design Perspective

Design Perspective merupakan  lingkungan kerja RapidMiner. Dimana Design Perspective  ini merupakan perspective  utama  dari  RapidMiner  yang  digunakan sebagai  area  kerja  untuk  membuat  dan  mengelola proses analisis. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar dibawah, perspective  ini  memiliki  beberapa  view  dengan fungsinya masing-masing yang dapat mendukung Anda dalam melakukan proses analisis data mining. 


Anda bisa mengganti perspective dengan mengklik salah satu ikon dari  tollbar  perspective  yang  sebelumnya  telah dijelaskan. Selain dengan cara tersebut, Anda juga bisa mengganti perspective dengan  mengklik  menu view, kemudian pilih perspective, lalu pilih perspective yang ingin anda tampilkan.


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


4. RapidMiner Dipakai untuk Apa Saja?

RapidMiner adalah platform perangkat lunak data ilmu pengetahuan yang dikembangkan oleh perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran mesin (machine learning), pembelajaran mendalam (deep learning), penambangan teks (text mining), dan analisis prediktif (predictive analytics). 


Data Science


Aplikasi ini digunakan untuk aplikasi bisnis dan komersial serta untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan prototype dengan cepat, dan pengembangan aplikasi serta mendukung semua langkah proses pembelajaran mesin termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan dengan model open core. 


Terdapat 2 versi edisi dari Rapidminer, yang pertama adalah RapidMiner Basic Edition (gratis), yang dibatasi kemampuanya pada 1 prosesor logis dan maksimal 10.000 baris data, tersedia dengan lisensi AGPL, yang kedua adalah Rapidminer versi komersial dengan harga dimulai dari $ 2.500. 


Di kalangan dunia akademik, Rapidminer digunakan oleh Mahasiswa, Dosen atau peneliti dengan latar belakang Sistem Informasi untuk permodelan sistem berbasis kecerdasan buatan (optimasi, pengenalan pola gambar/ teks/grafik, peramalan). Tool yang sejenis dengan Rapidminer adalah Mathlab Simulink, WEKA, R, Orange, KNIME serta TANAGRA. Rapidminer dibangun menggunakan bahasa Java sehingga dapat dijalankan diberbagai macam sistem operasi seperti Windows, Linux, UNIX serta MacOS.


Jadi gimana temen-temen? Kalian semua jadi lebih paham kan terkait bagaimana cara mengoperasikan tools dari RapidMiner ini. Nah, kalau misalnya kamu ingin tahu tools lebih banyak soal data science, kamu bisa lho buat ikutan Live Class Bareng DQLab. DQLab Live Class berbeda dari kelas online pada umumnya, keunggulan dari DQLab Live Class sendiri adalah terdapat kelas persiapan, dimana kamu akan mempersiapkan kompetensi untuk memulai belajar data science. Kelas ini sangat cocok untuk kamu belajar data science dari nol. Jadi tunggu apalagi? Yuk daftarkan dirimu sekarang sahabat DQLab!


Penulis: Reyvan Maulid

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 :