DATA MINING

Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Perlu diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit data berharga dari sejumlah besar data dasar. Karena itu data mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan basisdata. Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur data mining antara lain yaitu association rule mining, clustering, klasifikasi, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Salah satu teknik dalam data mining yang digunakan dalam pencarian pengetahuan (pola data) dari data yang berjumlah besar, yaitu teknik klasifikasi.

Klasifikasi merupakan proses untuk menemukan sekumpulan model yang menjelaskan dan membedakan kelas-kelas data, sehingga model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi nilai suatu kelas yang belum diketahui pada sebuah objek (Agny Ismaya, 2005). Untuk mendapatkan model, kita harus melakukan analisis terhadap data latih (training set). Sedangkan data uji (test set) digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi dari model yang telah dihasilkan.

analisa faktor

Analisis factor merupakan salah satu prosedur reduksi data dalam bentuk teknis statistik multivariate. Analisis factor berkaitan dengan identifikasi strukturdalam sekumpulan variable-variable observasi, dimana hubungan (korelasi) antara variable akan dipergunakan untuk membentuk variable-variable baru yang masing-masing terdiri dari satu atau lebih variable awal (variable manives). Variable baru itu disebut variable laten dan berjumlah lebih sedikit daripada variable manifest.

Metode analisis factor diketemukan oleh Francis Galtom dan Charles Spearman dalam usahanya memperoleh pemahaman yang lebih jauh mengenai pengukuran inteletualitas seseoramg dalam disiplin ilmu psikologi. Sasaran dari analisis faktor adalah untuk menentukan sejumlah minimum faktor independen yang memiliki variasi dai variable orisinil dari ruang multidimensional, dimana setiap faktor tersebut dapat diasosiasikan dengan satu atau lebih variable orisinilnya, sehingga tiap faktor dapat diidentifikasikan dan diinterpretasikan. Bila semakin kecil jumlah faktor yang diperoleh akan relatif semakin memudahkan identifikasi dan interpretasi dari faktor-faktor tersebut

efek kriwel-kriwel 3D pake photoshop7

awalnya gw hanya cukup bikin satu objek bulat..kemudian buletan tersebut gw bikin ngelingker nglingker ga jelas pake liquifi...agar tampak 3D, maka sebelum di liquify ada baiknya lingkaran tersebut di kasih bevel embos, outline, warna gradasi dan drop shadow...agar kelihatan banyak maka objek awal tadi cukup dicopy paste..kemudian diliquify kembali agar tidak sama dengan objek sebelumnya....untuk warna warna yang lembut disetiap karya...maka pada tahap finishing saya siapkan layer baru dan diletakkan diatas layer layer lainnya..layer tersebut kemudian di kasi warna gradien yang kemudian layernya diganti menjadi soft light (kalo gak salah)..tapi ga musti kok...sebab, hal ini tergantung dari warna warna layer yang ada dibawahnya...
selamat menikmati...