Langkah ini berguna untuk mengidentifikasi pola yang benar dan menarik. Pola tersebut akan direpresentasikan dalam bentuk
pengetahuan berdasarkan beberapa pengukuran yang penting. 7. Presentasi pengetahuan knowledge presentation
Pada langkah ini informasi yang sudah ditambang akan divisualisasikan dan direpresentasikan kepada pengguna. Langkah 1
sampai dengan langkah 4 merupakan langkah praproses data di mana data akan disiapkan terlebih dahulu selanjutnya dilakukan
penambangan. Pada langkah penambangan data, pengguna atau basis pengetahuan bisa
dilibatkan. Kemudian pola yang menarik akan direpresentasikan kepada pengguna dan akan disimpan sebagai pengetahuan yang baru.
2.1.2. Pengelompokan Penambangan Data
Penambangan data dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan
tugas yang dapat dilakukan, yaitu Larose,2005:
a. Deskripsi Terkadang peneliti dan analisis secara sederhana ingin mencari cara
untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data. Sebagai contoh, petugas pengumpulan suara mungkin tidak dapat
menemukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak cukup professional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden. Deskripsi
dari pola dan kecenderungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan.
b. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali atribut target lebih
kearah numerik
daripada kearah
kategori. Model
dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari atribut target
sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi niali dari atribut target dibuat berdasarkan atribut prediksi.
c. Prediksi Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa
dalam prediksi nilai dari hasil aka nada di masa mendatang. d. Klasifikasi
Dalam klasifikasi, terdapat target atribut kategori. Sebagai contoh, menentukan apakah suatu transaksi kartu kredit merupakan transaksi
yang curang atau bukan. e. Pengklusteran
Pengklusteran merupakan pengelompokkan record¸pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek-objek yang memiliki
kemiripan. Kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-
record dalam kluster lain. Pengklusteran berbeda dengan klasifikasi yaitu tidak adanya atribut
target dalam pengklusteran.Algoritma ini mencoba untuk melakukan pembagian terhadap keseluruhan data menjadi kelompok-kelompok
yang memiliki kemiripan homogeny, yang mana kemiripan record
dalam satu kelompok akan bernilai maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
f. Asosiasi Tugas asosiasi dalam penambangan data adalah menemukan atribut
yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut market basket analisis.
2.1.3. Klasifikasi
