Clustering adalah teknik analisis data untuk memecahkan masalah klasifikasi dengan mengelompokkan objek ke dalam kelompok dimana anggota cluster memiliki kesamaan yang kuat dan perbedaan antar cluster. Algoritma clustering berusaha menemukan kelompok komponen secara natural berdasarkan kesamaan.
Dokumen tersebut membahas tentang metode pengiriman form (POST dan GET) serta penggunaan session dalam PHP. Metode POST menyembunyikan variabel yang dikirim di alamat web, sedangkan metode GET menampilkan variabelnya. Session digunakan untuk menyimpan sementara variabel antar halaman dengan mendaftarkan, mengisi, dan menampilkan variabel session. Contoh koding mendemonstrasikan penggunaan form dengan metode POST, penyimpanan variabel ke session, dan penampil
Role of Data Cleaning in Data WarehouseRamakant Soni
Data cleaning is an essential part of building a data warehouse as it improves data quality by detecting and removing errors and inconsistencies. Data warehouses integrate large amounts of data from various sources, so the probability of dirty data is high. Clean data is vital for decision making based on the data warehouse. The data cleaning process involves data analysis, defining transformation rules, verification of cleaning, applying transformations, and incorporating cleaned data. Tools can help support the different phases of data cleaning from data profiling to specialized cleaning of particular domains.
Clustering adalah teknik analisis data untuk memecahkan masalah klasifikasi dengan mengelompokkan objek ke dalam kelompok dimana anggota cluster memiliki kesamaan yang kuat dan perbedaan antar cluster. Algoritma clustering berusaha menemukan kelompok komponen secara natural berdasarkan kesamaan.
Dokumen tersebut membahas tentang metode pengiriman form (POST dan GET) serta penggunaan session dalam PHP. Metode POST menyembunyikan variabel yang dikirim di alamat web, sedangkan metode GET menampilkan variabelnya. Session digunakan untuk menyimpan sementara variabel antar halaman dengan mendaftarkan, mengisi, dan menampilkan variabel session. Contoh koding mendemonstrasikan penggunaan form dengan metode POST, penyimpanan variabel ke session, dan penampil
Role of Data Cleaning in Data WarehouseRamakant Soni
Data cleaning is an essential part of building a data warehouse as it improves data quality by detecting and removing errors and inconsistencies. Data warehouses integrate large amounts of data from various sources, so the probability of dirty data is high. Clean data is vital for decision making based on the data warehouse. The data cleaning process involves data analysis, defining transformation rules, verification of cleaning, applying transformations, and incorporating cleaned data. Tools can help support the different phases of data cleaning from data profiling to specialized cleaning of particular domains.
Algoritma C4.5 digunakan untuk membangun model klasifikasi berbasis pohon keputusan dari sekumpulan data latih. Algoritma ini memilih atribut mana yang paling berguna untuk membedakan kelas target dengan mengukur besarnya pengurangan entropi. Atribut dengan pengurangan entropi terbesar akan menjadi node akar, kemudian proses ini diulang rekursif hingga terbentuk pohon keputusan lengkap. Contoh penerapannya adalah
Dokumen tersebut membahas tentang clustering, yaitu teknik pembelajaran tak terawasi untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan. Dibahas beberapa metode clustering seperti K-Means, hierarchical clustering, dan Fuzzy C-Means beserta ilustrasinya."
This document discusses data cleansing and provides steps in the data cleansing process. It defines data cleansing as detecting and correcting inaccurate or corrupt records in a database. The key steps described are parsing, correcting, standardizing, matching, and consolidating data. The goal of data cleansing is to clean data within and between databases to make information consistent and suitable for effective decision making. Metadata should document rules and data quality should be built into new systems through regular cleansing schedules.
The document discusses clustering and k-means clustering algorithms. It provides examples of scenarios where clustering can be used, such as placing cell phone towers or opening new offices. It then defines clustering as organizing data into groups where objects within each group are similar to each other and dissimilar to objects in other groups. The document proceeds to explain k-means clustering, including the process of initializing cluster centers, assigning data points to the closest center, recomputing the centers, and iterating until centers converge. It provides a use case of using k-means to determine locations for new schools.
k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells.
Dokumen tersebut membahas implementasi aljabar linear dalam teknologi data mining. Secara khusus membahas beberapa metode pengelompokan data mining seperti deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengkusteran, dan asosiasi. Metode pengkusteran seperti k-means dan mixture modelling dijelaskan secara singkat. Contoh kasus penjualan di supermarket diberikan untuk memperjelas pembahasan.
Dokumen tersebut membahas perbedaan konsep-konsep utama dalam data mining, seperti estimasi dan peramalan, peramalan dan klasifikasi, klasifikasi dan klastering, klastering dan asosiasi, serta estimasi dan klasifikasi. Perbedaan-perbedaan tersebut meliputi tujuan, jenis data, metode analisis, dan hasil yang dihasilkan pada masing-masing konsep.
Dokumen ini membahas konsep dan arsitektur data mining serta metode-metode yang digunakan dalam data mining seperti predictive modeling, clustering, association rule, dan sequence analysis beserta contoh-contoh penerapannya.
APPLIED DATABASE III - Slide Arsitektur Data MiningDEDE IRYAWAN
Arsitektur data mining terdiri dari data cleaning, data integration, data mining engine, pattern evaluation, dan graphical user interface. Metode data mining meliputi prediksi (seperti klasifikasi dan regresi), deskripsi (seperti clustering dan association rule discovery). Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kelas data baru, sedangkan regresi memprediksi atribut bernilai riil. Clustering memecah data menjadi kelompok serupa dan association rule menemukan hubungan antar item yang sering dibeli bersama.
Dokumen tersebut membahas tentang data mining spasial. Secara ringkas, data mining spasial adalah penerapan metode data mining untuk data spasial dengan tujuan menemukan pola dalam geografi. Data mining spasial melibatkan hubungan antara objek spasial seperti topologi, jarak, dan arah yang digunakan algoritma data mining untuk menemukan pola yang berguna.
Algoritma C4.5 digunakan untuk membangun model klasifikasi berbasis pohon keputusan dari sekumpulan data latih. Algoritma ini memilih atribut mana yang paling berguna untuk membedakan kelas target dengan mengukur besarnya pengurangan entropi. Atribut dengan pengurangan entropi terbesar akan menjadi node akar, kemudian proses ini diulang rekursif hingga terbentuk pohon keputusan lengkap. Contoh penerapannya adalah
Dokumen tersebut membahas tentang clustering, yaitu teknik pembelajaran tak terawasi untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan. Dibahas beberapa metode clustering seperti K-Means, hierarchical clustering, dan Fuzzy C-Means beserta ilustrasinya."
This document discusses data cleansing and provides steps in the data cleansing process. It defines data cleansing as detecting and correcting inaccurate or corrupt records in a database. The key steps described are parsing, correcting, standardizing, matching, and consolidating data. The goal of data cleansing is to clean data within and between databases to make information consistent and suitable for effective decision making. Metadata should document rules and data quality should be built into new systems through regular cleansing schedules.
The document discusses clustering and k-means clustering algorithms. It provides examples of scenarios where clustering can be used, such as placing cell phone towers or opening new offices. It then defines clustering as organizing data into groups where objects within each group are similar to each other and dissimilar to objects in other groups. The document proceeds to explain k-means clustering, including the process of initializing cluster centers, assigning data points to the closest center, recomputing the centers, and iterating until centers converge. It provides a use case of using k-means to determine locations for new schools.
k-means clustering aims to partition n observations into k clusters in which each observation belongs to the cluster with the nearest mean, serving as a prototype of the cluster. This results in a partitioning of the data space into Voronoi cells.
Dokumen tersebut membahas implementasi aljabar linear dalam teknologi data mining. Secara khusus membahas beberapa metode pengelompokan data mining seperti deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengkusteran, dan asosiasi. Metode pengkusteran seperti k-means dan mixture modelling dijelaskan secara singkat. Contoh kasus penjualan di supermarket diberikan untuk memperjelas pembahasan.
Dokumen tersebut membahas perbedaan konsep-konsep utama dalam data mining, seperti estimasi dan peramalan, peramalan dan klasifikasi, klasifikasi dan klastering, klastering dan asosiasi, serta estimasi dan klasifikasi. Perbedaan-perbedaan tersebut meliputi tujuan, jenis data, metode analisis, dan hasil yang dihasilkan pada masing-masing konsep.
Dokumen ini membahas konsep dan arsitektur data mining serta metode-metode yang digunakan dalam data mining seperti predictive modeling, clustering, association rule, dan sequence analysis beserta contoh-contoh penerapannya.
APPLIED DATABASE III - Slide Arsitektur Data MiningDEDE IRYAWAN
Arsitektur data mining terdiri dari data cleaning, data integration, data mining engine, pattern evaluation, dan graphical user interface. Metode data mining meliputi prediksi (seperti klasifikasi dan regresi), deskripsi (seperti clustering dan association rule discovery). Klasifikasi digunakan untuk memprediksi kelas data baru, sedangkan regresi memprediksi atribut bernilai riil. Clustering memecah data menjadi kelompok serupa dan association rule menemukan hubungan antar item yang sering dibeli bersama.
Dokumen tersebut membahas tentang data mining spasial. Secara ringkas, data mining spasial adalah penerapan metode data mining untuk data spasial dengan tujuan menemukan pola dalam geografi. Data mining spasial melibatkan hubungan antara objek spasial seperti topologi, jarak, dan arah yang digunakan algoritma data mining untuk menemukan pola yang berguna.
Metode statistik multivariat digunakan untuk menganalisis data yang melibatkan lebih dari satu variabel. Teknik k-means cluster digunakan untuk mengelompokkan kota-kota ke dalam 3 kelompok berdasarkan karakteristik ekonomi mereka."
Tahapan data mining terdiri dari seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan data, interpretasi dan evaluasi. Penambangan data dapat meliputi deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, pengelompokan dan asosiasi untuk menemukan pola dan hubungan di dalam data.
Data warehouse dirancang untuk menganalisis data berdasarkan subjek tertentu dalam organisasi, bukan pada proses atau fungsi aplikasi tertentu. Data disimpan berorientasi pada subjek seperti pelanggan, produk, dan penjualan. Data warehouse juga dapat menyimpan dan mengintegrasikan data dari sumber terpisah dalam format konsisten.
Essential sql server 2008 bi sql server indonesia group - data miningCharlez Dbc
Bab 3 membahas tentang data mining di SQL Server 2008. Terdapat enam jenis tugas dasar data mining yaitu klasifikasi, regresi, segmentasi, asosiasi, analisis urutan, dan klastering. Bab ini juga menjelaskan langkah-langkah data mining mulai dari mendefinisikan masalah bisnis, mempersiapkan data, pelatihan model, validasi, hingga deploy model."
Buku ini membahas analisis statistik dengan menggunakan program SPSS. Terdiri dari 10 bab yang mencakup statistik deskriptif, uji statistik parametrik dan nonparametrik, regresi linier, dan asumsi klasik. Buku ini ditujukan untuk mahasiswa yang mempelajari statistik dan penggunaan analisis data dalam penelitian.
Dokumen ini membahas penggunaan beberapa tag HTML penting untuk format tampilan dokumen seperti heading, paragraph, line break, dan daftar termasuk ordered list, unordered list, dan menu list.
The PHP script connects to a database to log website visitor statistics including the visitor's IP address, date, number of page hits, and time online. It checks if the IP address already exists for the current date, and if not, inserts a new entry, otherwise it updates the existing entry by incrementing the hits count and setting the online time. Various metrics are then calculated from the database like current visitors, total visitors, hits for the day, total hits, and current online users. These statistics are output in an HTML table.
Web/HTML Editor digunakan untuk membuat halaman web statis dan dinamis secara visual atau menggunakan teks editor. Editor web profesional menyediakan fitur yang mempercepat pembuatan halaman seperti GUI, otomatisasi kode, dan sambungan basis data. Browser menerjemahkan kode HTML menjadi tampilan yang diinginkan. Microsoft Internet Explorer, Firefox, dan Safari adalah contoh browser web. Ada dua model pembuatan halaman web statis yaitu secara lokal dan di server. Str
CSS digunakan untuk mengubah tampilan halaman website seperti warna dan format dengan mudah. CSS memungkinkan pengguna untuk mempercantik tampilan teks, tombol, tabel dan elemen lainnya. CSS dapat ditempatkan langsung di tag HTML, di dalam file HTML, atau di file CSS terpisah yang dapat digunakan untuk semua halaman website. Kelas CSS memungkinkan pengguna untuk menerapkan gaya yang sama pada elemen-elemen yang berbeda.
Dokumen ini membahas konsep dasar penggunaan basis data pada sistem berbasis web. Terdapat penjelasan tentang koneksi database, mengeksekusi query, dan fungsi-fungsi PHP untuk MySQL. Juga dijelaskan cara membuat database, tabel, dan file-file pendukung seperti config, connection, dan SQL. Selanjutnya dijelaskan cara menampilkan, menambahkan, mengubah, dan menghapus data kota pada tabel melalui beberapa file seperti form input, tampil, edit
This document discusses PHP control structures including if/else statements, switch statements, and looping structures like while, do-while and for loops.
If/else statements allow for conditional execution of code based on simple or compound expressions. Switch statements allow checking a variable against multiple case values.
While and do-while loops check a condition at the start or end of each loop iteration. For loops allow iterating with a counter variable through initialization, condition checking, and increment/decrement each loop.
HTML dikembangkan oleh Tim Berners-Lee di CERN dan dipopulerkan oleh browser Mosaic pada tahun 1990-an. HTML menggunakan tag yang diletakkan di antara tanda kurung siku untuk menandai teks dan elemen lainnya. Struktur dasar file HTML terdiri atas bagian Header dan Body.
The document discusses visualizing an HTML table containing poll results using Highcharts. It includes instructions to include necessary JavaScript libraries, initialize a chart on page load by passing the table and chart options to a Highcharts visualization function, and output the poll response counts from a database into the table. This will generate an interactive column chart of the poll results from the data in the HTML table.
"Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ay...Muhammad Nur Hadi
Jurnal "Jodoh Menurut Prespektif Al-Quran" (Kajian Tasir Ibnu Katsir Surah An-Nur ayat 26 dan 32 dan Surah Al-Hujurat Ayat 13), Ditulis oleh Muhammmad Nur Hadi, Mahasiswa Program Studi Ilmu Hadist di UIN SUSKA RIAU.
PPT PERTEMUAN VALIDASI DAN EVALUASI USIA PRODUKTIF DAN LANSIA.ppt
clustering
1. Clustering
Lecture Note Pengantar Data
Mining 2006
Sumber :
http://www.bandmservices.com/ClusteringExample/
2. Definisi Clustering
● Clustering adalah suatu alat untuk analisa data, yang
memecahkan permasalahan penggolongan.
● Obyek nya adalah untuk kasus pendistribusian (orang-orang,
objek, peristiwa dll.) ke dalam kelompok, sedemikian sehingga
derajat tingkat keterhubungan antar anggota cluster yang sama
adalah kuat dan lemah antar anggota dari cluster yang
berbeda.
● Dengan Cara ini masing-masing cluster menguraikan, dalam
kaitan dengan kumpulan/koleksi data, class dimana milik
anggota-anggotanya.
● Cluster : Data item dikelompokkan menurut pilihan konsumen
atau hubungan logis. Sebagai contoh, data dapat dimaknakan
untuk mengidentifikasi segmen pasar atau ketertarikan
konsumen
3. Definisi Clustering (Lanjt)
● Cluster adalah alat penemuan. Ia mungkin mengungkapkan
hubungan dan struktur di dalam data, yang sebelumnya tidak
jelas, meskipun demikian adalah bermanfaat dan masuk akal
sekali ketika ditemukan.
● Hasil dari analisis cluster mungkin berperan untuk definisi dari
suatu rencana penggolongan yang formal, seperti suatu
taksonomi untuk binatang yang terkait, serangga atau
tumbuhan; atau menyarankan model statistik yang
menguraikan populasi; atau menandai aturan untuk
menugaskan kasus yang baru ke class untuk identifikasi dan
tujuan yang diagnostik; atau menyediakan ukuran dari definisi,
ukuran dan perubahan dalam konsep sebelumnya yang tidak
hanya luas;
● Bisnis apapun yang sedang anda lakukan, cepat atau lambat
anda akan berhadapan dengan suatu masalah penggolongan.
Analisa Cluster mungkin menyediakan metodologi untuk
4. Definisi Clustering (Lanjt)
● Singkatnya: Algoritma Clustering berusaha untuk
menemukan kelompok komponen secara natural,
berdasarkan pada beberapa kesamaan.
● Contoh di bawah ini memperagakan clustering dari
gembok yang jenisnya sama. Ada total 10 gembok
yang memiliki tiga warna berbeda. Kita tertarik untuk
mengelompokkan gembok yang memiliki tiga warna
dan bentuk yang berbeda dalam tiga kelompok
yang berbeda.
5. Definisi Clustering (Lanjt)
● Gembok yang jenisnya sama dikelompokkan ke
dalam suatu kelompok seperti terlihat di bawah ini:
● Sehingga, kita lihat bahwa clustering bermakna
menggolongkan data atau membagi satuan data
yang besar ke dalam satuan data yang lebih kecil
yang memiliki kesamaan. Algoritma clustering
tercakup dalam aplikasi BI2M. Lihat contoh dari
penggunaan clustering dalam BI2M.
6. Contoh Clustering
● Terdapat Database Foodmart2000 dengan OLAP Cube
Sales. Kita tertarik untuk menemukan 3 segmen
pelanggan dari toko Foodmart dalam rangka
menciptakan suatu program untuk menawarkan manfaat
yang berbeda untuk pelanggan yang tergantung pada
karakteristik pribadi mereka. Tujuannya adalah untuk
meningkatkan kesetiaan mereka terhadap toko tsb. Kita
akan menggunakan algoritma clustering di database
Foodmart2000 dimana segmen pelanggan ada di OLAP
cube sales dalam tiga kategori yang berdasarkan pada
informasi berikut: Jenis kelamin, status perkawinan,
Pendapatan tahunan, Pendidikan, Kartu Anggota, dan
Penjual toko.
7. Contoh Clustering (Lanjt)
● Langkah 1– Ketika kita akan menggolongkan
pelanggan, kita harus memilih Customer sebagai
kasus pada halaman yang pertama dari OLAP Data
Mining Wizard.
8. Contoh Clustering (Lanjt)
● Langkah 2– pada langkah ini kita memilih karakteristik yang
akan diproses oleh algoritma tsb. Pada basis cluster mereka
yang akan dibuat. Pada tugas saat ini kita tertarik akan Jenis
kelamin pelanggan/Customers’ Gender, Status
Perkawinan/marital status, pendidikan/education, Kartu
anggota/Member Card, Pendapatan tahunan/yearly income
dan penjual toko, itu sebabnya mengapa kita memilihnya.
