Data Mining II Estimasi

Data Mining II Estimasi Matakuliah Data warehouse Universitas Darma Persada Oleh: Adam AB Data Mining-2012-a@b

1

Tahapan proses datamining

Input (Data)

Metode

Output

Evaluation

(Algoritma Data Mining)

(Pola/Model/ Knowledge)

(Akurasi, AUC, RMSE, etc)

Data Mining-2012-a@b

2

Atribut , Class dan tipe data • Atribut adalah faktor atau parameter yang menyebabkan class/label/target terjadi • Class adalah atribut yang akan dijadikan target, sering juga disebut dengan label • Tipe data untuk variabel pada statistik terbagi menjadi empat: nominal, ordinal, interval, ratio • Tapi secara praktis, tipe data untuk atribut pada data mining hanya menggunakan dua: 1. Nominal (Diskrit) 2. Numeric (Kontinyu atau Ordinal) Data Mining-2012-a@b

3

Metode/Algoritma Data mining 1. Estimation (Estimasi): –

Linear Regression, Neural Network, Support Vector Machine, etc

2. Prediction/Forecasting (Prediksi/Peramalan): –

Linear Regression, Neural Network, Support Vector Machine, etc

3. Classification (Klasifikasi): –

Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, C4.5, ID3, CART, Random Forest, Linear Discriminant Analysis, Neural Network, etc

4. Clustering (Klastering): –

K-Means, K-Medoids, Self-Organizing Map (SOM), Fuzzy C-Means, etc

5. Association (Asosiasi): –

FP-Growth, A Priori, etc Data Mining-2012-a@b

4

Output/pola/model/knowledge 1. Formula/Function (Rumus atau Fungsi Regresi) – WAKTU TEMPUH = 0.48 + 0.6 JARAK + 0.34 LAMPU + 0.2 PESANAN

2. Decision Tree (Pohon Keputusan) 3. Rule (Aturan) – IF ips3=2.8 THEN lulustepatwaktu

4. Cluster (Klaster)


5

Iteration 6 3

2.5

2

y

1.5

1

0.5 0

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

x Data Mining-2012-a@b

6

Splitting Attributes

Refund Yes

No

NO

MarSt Single, Divorced TaxInc

NO

< 80K NO

> 80K YES Data Mining-2012-a@b

7

Kriteria Evaluasi dan Validasi Model • Secara umum pengukuran model data mining mengacu kepada tiga kriteria: Akurasi (Accuracy), Kehandalan(Reliability) dan Kegunaan (Usefulness) • Keseimbangan diantaranya ketiganya diperlukan karena belum tentu model yang akurat adalah handal, dan yang handal atau akurat belum tentu berguna Data Mining-2012-a@b

8

Kriteria Evaluasi dan Validasi Model 1. Akurasi adalah ukuran dari seberapa baik model mengkorelasikan antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan. Terdapat berbagai model akurasi, tetapi semua model akurasi tergantung pada data yang digunakan 2. Kehandalan adalah ukuran di mana model data mining diterapkan pada dataset yang berbeda akan menghasilkan sebuah model data mining dapat diandalkan jika menghasilkan pola umum sama terlepas dari data testing yang disediakan 3. Kegunaan mencakup berbagai metrik yang mengukur apakah model tersebut memberikan informasi yang berguna. Data Mining-2012-a@b

9

Tool software datamining • • • • • • •

WEKA RapidMiner DTREG Clementine Matlab R SPSS Data Mining-2012-a@b

10

Data mining-Estimasi • Estimasi merupakan fungsi minor kedua dari data mining. • Suatu misal kita diberi sampel data volume air isi ulang yang diisi otomatis oleh mesin pengisi dengan isi yang bervariasi, sementara volume yang diharapkan adalah 2000 ml.


11

Data Mining-Estimasi(lanj)


12

Data Mining-Estimasi (lanj) • Berdasarkan data di atas pengisian air pada mesin tidak tepat 2000 ml • Berapakah volume air pada umumnya di dalam botol yang diisikan? • Berapa kira-kira volume air yang akan diisi pada botol di masa datang bila mesin mengisi (berapa kali) botol tersebut? • estimasi/memperkirakan • Estimasi estimasi titik • setimasi selang Data Mining-2012-a@b

13

Data Mining-Estimasi (lanj) • Istilah • Populasi : objek yang diteliti, dalam hal ini air minum dalam botol • Sampel : contoh/cuplikan objek yang diambil untuk dijadikan penelitian, dalam hal ini 12 botol minuman. • Populasi besarnya tidak terbatas Data Mining-2012-a@b

14

Estimasi Titik • Estimasi titik : bentuk estimasi yang menghasilkan satu buah nilai estimasi saja yaitu berupa angka • Populasi yang terus bertambah , tidak mungkin bagi kita untuk menghitung mean dan varians. • Karena itu kita perlu sampel untuk melakukan estimasi/perkiraan pada parameter di atas • Mengapa perkiraan? sebab bila kita memiliki perkiraan rata-rata dan varians yang akurat maka akan banyak pertanyaan yang dapat kita jawab dengan baik. Data Mining-2012-a@b

15

Estimasi titik (lanj) • Cara memperkirakan • Rata-rata populasi µ dapat diestimasi dengan rata-rata sampel • Varians populasi σ2 dapat diestimasi dengan varians sampel (s2)


16

Estimasi titik - contoh

• Rata-rata sampel = 24084/12 = 2007 ml • Varians sampel = 10620/(12-1) = 965.45 ml2 • Standar deviasi = sqrt (965.45) = 31.07 ml Data Mining-2012-a@b

17

Estimasi titik - contoh • Pengetahuan apa yang diperoleh dari informasi ini? • pada umumnya setiap botol akan diisi air sebanyak 2007 ml (rata-rata), dengan varians sebesar 965.45 ml


18

Estimasi - selang • Estimasi titik hanya menghasilkan satu angka, bagaimana bila diinginkan angka yang selang agar lebih mengakomodasi error. • Menggunakan batas bawah (L) dan batas atas (U) • batas bawah (L) = X - zα /2 . σx • batas atas (U) = X + zα /2 . σx Data Mining-2012-a@b

19

Estimasi - selang

•Rata-rata sampel = 24084/12 = 2007 ml •Varians sampel = 10620/(12-1) = 965.45 ml2 •Standar deviasi = sqrt (965.45) = 31.07 ml Data Mining-2012-a@b

20

Estimasi selang (lanj) • Selang kepercayaan 95%, maka α = 100% 95% = 5% • Selang kepercayaan 90% maka α = 10% • Misal kita gunakan selang kepercayaan 95% α = 5% • zα /2 = 5/2 = 2.5 % = 0.025 • lihat tabel distribusi


21

Estimasi selang (lanj)


22

Estimasi selang (lanj) • Nilai 0.024998 ~ 0.0250 terletak dalam baris 1.9 dan kolom 0.06 sehingga diperoleh 1.9 + 0.06 = 1.96 • zα /2 batas bawah = - 1.96 (nilai negatif) • zα /2 batas atas = 1.96 (nilai positif) • Tinggal menghitung σx • σx = σ/sqrt(n) (baca: standar deviasi dibagi akar banyaknya data)


23

Estimasi selang (lanj) • σ standar deviasi 31.07 ml • n banyaknya data 12 ml • σx = σ/sqrt(n) 31.07 / sqrt(12) = 8.97 • Batas bawah (L) = 2007 – 19.6 (8.97) = 1989.42 ml • Batas atas (U) = 2007 + 19.6 (8.97) = 2024.58 ml

• Jadi selang kepercayaan 95% berdasarkan sampel tersebut adalah (1989.42 ; 2024.58 ) ml


24

Estimasi selang (lanj) • Pengetahuan apa yang bisa diperoleh dari pengolahan data di atas? • bila kita melakukan prosedur 100 kali maka akan berpeluang untuk mendapatkan 95 buah selang yang benar-benar mencakup populasi sesungguhnya.


25

latihan • Sebuah bagian dari depnaker bermaksud memperkirakan besarnya penghasilan penduduk di suatu daerah. Lima belas orang yang telah bekerja diambil secara acak dan ditanya penghasilan perbulan. Hasil yang diperoleh adalah Data Mining-2012-a@b

26

latihan 1. Perkirakan rata-rata dan varians penghasilan penduduk daerah tersebut 2. Buatlah selang keyakinan 99%, dan 95% untuk rata-rata penghasilan. Bandingkan dari segi intervalnya


27

Data Mining II Estimasi

Recommend Documents