Postingan

Association Rule

Association Rule Pengertian Algoritma Apriori Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma klasik data mining. Algoritma apriori digunakan agar komputer dapat mempelajari aturan asosiasi, mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu dataset.  Algoritma apriori banyak digunakan pada data transaksi atau biasa disebut market basket, misalnya sebuah swalayan memiliki market basket, dengan adanya algoritma apriori, pemilik swalayan dapat mengetahui pola pembelian seorang konsumen, jika seorang konsumen membeli item A , B, punya kemungkinan 50% dia akan membeli item C, pola ini sangat signifikan dengan adanya data transaksi selama ini. Konsep Apriori : Itemset adalah sekumpulan item item dalam sebuah keranjang (Support) K-itemset adalah itemset yang berisi K item, misalnya beras,telur,minyak adalah 3-itemset (Dinotasikan sebagai K-itemset) Frequent support adalah k-itemset yang dimiliki oleh support dimana frequent k-itemset yang dimiliki diatas mi...

Clustering

Gambar
Clustering

Algoritma C4.5

Gambar
Algoritma C.45

KDD, SEMMA, Dan Crisp-DM Mining Data

Gambar
KDD,SEMMA Dan Crisp-DM

Data Mining

Gambar
Data Mining Pengertian Data Mining Data mining merupakan suatu proses penjelajahan atau mencari otomatis untuk mendapatkan informasi berguna dalam suatu repository data yang sangat besar. Ada banyak nama lain dari data mining seperti Knowledge discovery databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence.
Gambar
Ekuivalensi Antar Deterministic Finite                  Automata ( Reduksi ) A. Ekuivalensi Antar Deterministic Finite Automata           Untuk suatu bahasa regular, kemungkinan ada sejumlah Deterministic Finite Automata yang        dapat menerimanya. Perbedaannya hanyalah jumlah state yang dimiliki otomata-otomata yang            saling ekuivalen tersebut. Tentu saja, dengan alasan kepraktisan, kita memilih otomata dengan            jumlah state yang lebih sedikit.   Sasaran kita di sini adalah mengurangi jumlah state dari suatu Finite State Automata, dengan tidak    mengurangi kemampuannya semula untuk menerima suatu bahasa.   Ada dua buah istilah baru yang perlu kita ketahui yaitu :         1. Distinguishable yang berarti dapat dibedakan.          2. ...

NFA DENGAN ε - MOVE

Gambar
N F A D E N G A N ε - MOVE   Non-deterministic Finite Automata (NFA) Dengan ε-Move A. note d = teta Di sini kita mempunyai jenis otomata baru yang disebut Non-deterministic Finite Automata dengan ε-move (ε-move disini bisa dianggap sebagai ‘empty’). Pada NFA dengan ε-move (transisi ε), diperbolehkan merubah state tanpa membaca input. Disebut dengan transisi ε karena tidak bergantung pada suatu input ketika melakukan transisi. Contoh: ·          Dari q 0 tanpa membaca input dapat berpindah ke q 1 ·          Dari q 1 tanpa membaca input dapat berpindah ke q 2 ·          Dari q 4 tanpa membaca input dapat berpindah ke q 1 Salah satu kegunaan dari transisi ε ini adalah memudahkan kita untuk mengkombinasikan Finite State Automata.