Pengertian Penggalian Data (Data Mining)

Pengertian Penggalian Data (Data Mining)

Penggalian data (bahasa Inggris: data mining) adalah ekstraksi pola yang menarik dari data dalam jumlah besar. Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele, implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna. Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan baru. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, dan data bioinformatika), tapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.

Proses PencarianPola

Penggalian data adalahsalahsatubagiandari proses pencarianpola. Berikutiniurutan proses pencarianpola:

1. Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.
2. Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
3. Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.
4. Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.
5. Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.
6. Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.
7. Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna.

Tujuan dari text mining adalah untuk mendapatkan informasi yang berguna dari sekumpulan dokumen. Jadi, sumber data yang digunakan pada text mining adalah kumpulan teks yang memiliki format yang tidak terstruktur atau minimal semi terstruktur. Adapun tugas khusus dari text mining antara lain yaitu pengkategorisasian teks (text categorization) dan pengelompokan teks text clustering).

Text Mining

• Text mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, yaitu proses penganalisisan teks guna menyarikan informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu.
• Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, maka proses text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih terstruktur.

Tahapan Text Mining

Masalah Umum yang ditangani

• Klasifikasi Dokumen
• Information Retrieval
• Pengorganisasian dan Clustering Dokumen
• Information Extraction

Clustering Dokumen

Analisis Cluster

• Analisis cluster adalah pengorganisasian kumpulan pola ke dalam cluster (kelompok-kelompok) berdasar atas kesamaannya.
• Pola-pola dalam suatu cluster akan memiliki kesamaan ciri/sifat daripada pola-pola dalam cluster yang lainnya.
• Clustering bermanfaat untuk melakukan analisis pola-pola yang ada, mengelompokkan, membuat keputusan dan machine learning, termasuk data mining, document retrieval, segmentasi citra, dan klasifikasi pola.
• Metodologi clustering lebih cocok digunakan untuk eksplorasi hubungan antar data untuk membuat suatu penilaian terhadap strukturnya.

Information Retrieval

Konsep dasar dari IR adalah pengukuran kesamaan

· sebuah perbandingan antara dua dokumen, mengukur sebearapa mirip keduanya.

Setiap input query yang diberikan, dapat dianggap sebagai sebuah dokumen yang akan dicocokan dengan dokumen-dokumen lain.

Pengukuran kemiripan serupa dengan metode klasifikasi yang disebut metode nearest-neighbour.

Information Extraction

• Information Extraction bermanfaat untuk menggali struktur informasi dari sekumpulan dokumen.
• Dalam menerapkan IE, perlu sekali dilakukan pembatasan domain problem.
• IE sangat memerlukan NLP untuk mengetahui gramatikal dari setiap kalimat yang ada.
• Sebagai contoh:

1. “Indonesia dan Singapore menandatangani MoU kerjasama dalam bidang informasi dan komunikasi.”
2. KerjaSama(Indonesia, Singapore, TIK)

• Dengan IE, kita dapat menemukan:

1. concepts (CLASS)
2. concept inheritance (SUBCLASS-OF)
3. concept instantiation (INSTANCE-OF)
4. properties/relations (RELATION)
5. domain and range restrictions (DOMAIN/RANGE)
6. equivalence

Algoritma yang digunakan pada text mining, biasanya tidak hanya melakukan perhitungan hanya pada dokumen, tetapi pada juga feature. Empat macam feature yang sering digunakan:

• Character, merupakan komponan individual, bisa huruf, angka, karakter spesial dan spasi, merupakan block pembangun pada level paling tinggi pembentuk semantik feature, seperti kata, term dan concept. Pada umumnya, representasi character-based ini jarang digunakan pada beberapa teknik pemrosesan teks.
• Words.
• Terms, merupakan single word dan frasa multiword yang terpilih secara langsung dari corpus. Representasi term-based dari dokumen tersusun dari subset term dalam dokumen.
• Concept, merupakan feature yang di-generate dari sebuah dokumen secara manual, rule-based, atau metodologi lain. Pada tugas akhir ini, konsep di-generate dari argument atau verb yang sudah diberi label pada suatu dokumen.

Proses text mining meliputi proses tokenizing, filtering, stemming, dan tagging.

Tokenizing

Tokenizing adalah proses penghilangan tanda baca pada kalimat yang ada dalam dokumen sehingga menghasilkan kata-kata yang berdiri sendiri-sendiri.

Filtering

Tahap filtering adalah tahap pengambilan kata-kata yang penting dari hasil tokenizing. Tahap filtering ini dapat menggunakan algoritma stoplist atau wordlist. Stoplist yaitu penyaringan (filtering) terhadap kata-kata yang tidak layak untuk dijadikan sebagai pembeda atau sebagai kata kunci dalam pencarian dokumen sehingga kata-kata tersebut dapat dihilangkan dari dokumen. Sedangkan wordlist adalah daftar kata-kata yang mungkin digunakan sebagai kata kunci dalam pencarian dokumen.

Stemming

Stemming adalah proses mengubah kata menjadi kata dasarnya dengan menghilangkan imbuhan-imbuhan pada kata dalam dokumen atau mengubah kata kerja menjadi kata benda. Stem (akar kata) adalah bagian dari kata yang tersisa setelah dihilangkan imbuhannya (awalan dan akhiran).

Contoh: connect adalah stem dari connected, connecting, connection, dan connections.

Gambar. Bagan metode stemming

Porter stemmermerupakan algoritma penghilangan akhiran morphological dan infleksional yang umum dari bahasa Inggris. Step-step algoritma Porter 

Stemmer:

1. Step 1a : remove plural suffixation

2. Step 1b : remove verbal inflection

3. Step 1b1 : continued for -ed and -ing rules

4. Step 1c : y and i

5. Step 3

6. Step 4 : delete last suffix 4

7. Step 5a : remove e

8. Step 5b : reduction

Gambar. Control flow algoritma Porter Stemmer

Tagging 

Tahap tagging adalah tahap mencari bentuk awal / root dari tiap kata lampau atau kata hasil stemming. Contoh: was  be, used  use, stori  story, dll.

Analyzing

Tahap analyzing merupakan tahap penentuan seberapa jauh keterhubungan antar kata-kata dengan dokumen yang ada.

Automatic Clustering

Clustering adalah proses membuat pengelompokan sehingga semua anggota dari setiap partisi mempunyai persamaan berdasarkan matrik tertentu. Sebuah cluster adalah sekumpulan objek yang digabung bersama karena persamaan atau kedekatannya. Clustering atau klasterisasi merupakan sebuah teknik yang sangat berguna karena akan mentranslasi ukuran persamaan yang intuitif menjadi ukuran yang kuantitatif.

CLHM (Centroid Linkage Hierarchical Method)

Centroid Linkage adalah proses pengklasteran yang didasarkan pada jarak antar centroidnya [6]. Metode ini baik untuk kasus clustering dengan normal data set distribution. Akan tetapi metode ini tidak cocok untuk data yang mengandung outlier. Algoritma Centroid Linkage Hierarchical Method adalah sebagai berikut:

1. Diasumsikan setiap data dianggap sebagai cluster. Kalau n=jumlah data dan c=jumlah cluster, berarti ada c=n.

2. Menghitung jarak antar cluster dengan Euclidian distance.

3. Mencari 2 cluster yang mempunyai jarak centroid antar cluster yang paling minimal dan digabungkan (merge) kedalam cluster baru (sehingga c=c-1).

4. Kembali ke langkah 3, dan diulangi sampai dicapai cluster yang diinginkan.

Analisa Cluster

Analisa cluster adalah suatu teknik analisa multivariate (banyak variabel) untuk mencari dan mengorganisir informasi tentang variabel tersebut sehingga secara relatif dapat dikelompokkan dalam bentuk yang homogen dalam sebuah cluster. Secara umum, bisa dikatakan sebagai proses menganalisa baik tidaknya suatu proses pembentukan cluster. Analisa cluster bisa diperoleh dari kepadatan cluster yang dibentuk (cluster density). Kepadatan suatu cluster bisa ditentukan dengan variance within cluster (Vw) dan variance between cluster (Vb). Varian tiap tahap pembentukan

cluster bisa dihitung dengan rumus:

Dimana:

Vc2 = varian pada cluster c

c = 1..k, dimana k = jumlah cluster

nc = jumlah data pada cluster c

yi = data ke-i pada suatu cluster

yi = rata-rata dari data pada suatu cluster

Selanjutnya dari nilai varian diatas, kita bisa menghitung nilai variance within cluster (Vw) dengan rumus:

Dimana, N = Jumlah semua data

ni = Jumlah data cluster i

Vi = Varian pada cluster i

Dan nilai variance between cluster (Vb) dengan rumus:

Dimana, y = rata-rata dari yi

Salah satu metode yang digunakan untuk menentukan cluster yang ideal adalah batasan variance, yaitu dengan menghitung kepadatan cluster berupa variance within cluster (Vw) dan variance between cluster (Vb). Cluster yang ideal mempunyai Vw minimum yang merepresentasikan internal homogenity dan maksimum Vb yang menyatakan external homogenity.

Hill Climbing

Pada Hill-climbing didefinisikan bahwa kemungkinan mencapai global optimum terletak pada tahap ke-i, jika memenuhi persamaan berikut:

Vi+1 >α. Vi 

Dimana, α adalah nilai tinggi.

Nilai tinggi digunakan untuk menentukan seberapa mungkin metode ini mencapai global optimum. Nilai α yang biasa digunakan adalah 2,3, dan 4. Persamaan diatas, diperoleh berdasar analisa pergerakan varian pola Hill climbing yang ditunjukkan pada gambar berikut:

Gambar. Pola nilai beda Hill-climbing

Berikut tabel yang menunjukkan polapolavalley tracing dan hill climbingyang mungkinmencapai global optimum. Pola yang mungkin ditandai dengansimbol √.

Tabel. Tabel kemungkinan pola hill climbing mencapai global optimum

Selanjutnya, dengan pendekatan metode hill climbing dilakukan identifikasi perbedaan nilai tinggi (∂) pada tiap tahap, yang didefinisikan dengan:

∂ = Vi+1 . (Vi * α) 

Nilai ∂ digunakan untuk menghindari local optima, dimana persamaan ini diperoleh dari maksimum ∂ yang dipenuhi pada persamaan 6. Untuk membentuk cluster secara otomatis, yaitu cluster yang mencapai global optima, digunakan nilai ë sebagai threshold, sehingga cluster secara otomatis terbentuk ketika memenuhi:

max(∂) ≥ 

Untuk mengetahui keakuratan dari suatu metode pembentukan cluster pada hierarchical method, dengan menggunakan hill climbing digunakan persamaan.

Bagikan Artikel ini