Laporan Tugas Akhir Data Mining

Laporan Tugas Akhir Data Mining

Studi Kasus Rapid Miner Disusun Oleh Airine Angelia Anton Siswanto Edi Susanto Neni Febriani

Teknik Sistem Informasi Industri

Politeknik Caltex Riau

I.

Sekilas Tentang RapidMiner RapidMiner yang sebelumnya bernama YALE (Yet Another Learning Environment) adalah sebuah tool open source untuk belajar dan mencoba mesin data mining. RapidMiner digunakan baik untuk penelitian dan untuk kasus tentang data mining. Versi awal telah dikembangkan oleh Artificial Intelligent Unit University of  Dortmund sejak tahun 2001. Hal ini didistribusikan di bawah lisensi GNU (GNU's not Unix) dan telah diselenggarakan oleh Sourc eForge sejak tahun 2004. RapidMiner menyediakan lebih dari 500 operator untuk semua mesin prosedur    pembelajaran, termasuk input dan output dan data preprosesing dan visualisasi. Hal ini ditulis dalam bahasa pemrograman Java sehingga dapat bekerja pada semua sistem operasi. RapidMiner sangat cocok untuk menganalisis data. Contoh aplikasi : - Melewati data fungsi pertambangan dan hanya memiliki RapidMiner  - Eksplorasi data di ³Super-excel´ (pememuan pengetahuan´). - Membangun alur kerja analisis data. - Memanggil fungsi RapidMiner dari program yang ditulis dalam bahasa lain / sistem (misalnya, Perl). Fitur-fitur terkemuka RapidMiner : - Banyaknya algoritma data mining seperti decision tree dan self-organization map. - Bentuk grafis yang canggih, seperti tumpang tindih diagram histogram, tree chart dan 3D Scatter plots. - Banyak variasi plugin, seperti text plugin untuk melakukan analisis teks. RapidMiner menyediakan GUI (Graphic User Interface) untuk merancang sebuah pipeline analitis. GUI menghasilkan file XML (Extensible Markup Language) yang mendefenisikan proses analitis keinginan pengguna untuk  diterapkan ke data. File ini kemudian dibaca oleh RapidMiner untuk menjalankan analisis secara otomatis. RapidMiner berjalan pa da sistem yang berbasis Java. Beberapa sifat dari RapidMiner : - Ditulis pada bahasa pemrograman Java. - Proses penemuan pengetahuan dimodelkan sebaga i operator trees. - Representasi XML internal untuk memastikan format standar pertukaran data mining. - Bahasa scripting memungkinkan untuk eksperimen skala besar. - Konsep multi-layer untuk menjamin tampilan data yang efisien dan menjamin  penanganan data. - GUI, command line (batch mode), dan Java API untuk menggunakan RapidMiner dari program lain. RapidMiner digunakan lebih dari 40 negara, dengan jutaan users yang menggunakan RapidMiner. Beberapa fitur dari RapidMiner :

-

Integrasi data, Analisis ETL (Extract Transform Load), Analisis data, dan Laporan GUI untuk desain proses analisis. Repositori untuk proses, data dan meta data. Solusi dengan transformasi meta data. Solusi yang mendukung on-the fly pengecekan error dan perbaikan yang cepat.