Metode ini digunakan untuk memperkirakan nilai atribut atau variabel yang bertipe floating point Hornick, 2006.
Perbedaan antara metode classification dengan metode regression adalah bahwa pada metode regression nilai atribut atau variabel
target bertipe floating point sedangkan metode classification meskipun bisa bertipe numeric yang biasanya digunakan untuk
skoring, tetapi berupa angka yang bulat. Untuk lebih jelasnya mengenai metode regression, perhatikan tabel 2.2 berikut :
Tabel 2.2 Contoh Data Harga Rumah
Atribut
IDRumah LT
KM KT
Harga Rumah
1 3000
5 3
748.000.000 2
1500 3
2 279.000.000
3 2550
4 4
510.900.000 4
2300 4
3 1.420.500.000
Sample Prediktor
Target
Dari tabel 2.2 terlihat bahwa atribut target harga rumah bernilai numeric. Misalnya untuk menentukan harga
rumah, yang dijadikan sebagai atribut prediktor antar lain luas tanah LT, jumlah kamar tidur KT dan jumlah kamar
mandi KM.
2.6.3 Clustering
Metode clustering termasuk kedalam model deskripsi dan jenis pembelajarannya adalah unsupervised learning. Metode
clustering atau bisa juga disebut segmentasi, melakukan pengelompokan data menurut kesamaannya atau kedekatanya
dan bukan berdasarkan kelas data tertentu seperti pada metode classification
. Prinsip clustering adalah memaksimalkan kesamaan antar
anggota satu kelas dan meminimumkan kesamaan antar kelas atau cluster Larose, 2005. Untuk lebih jelasnya perhatikan
gambar 2.2 berikut
:
Gambar 2.3 Contoh Clustering
Penghasilan
Umur
C C
C
Dari gambar 2.3 kita misalkan sebagai kumpulan data konsumen sederhana yang mengandung dua atribut yaitu
umur dan penghasilan. Berdasarkan dua atribut tersebut kemudian terbagi menjadi tiga kelompok cluster yaitu C1
yang terdiri konsumen usia muda dengan penghasilan rendah. C2
terdiri dari konsumen usia muda dan tua dengan penghasilan tinggi. C3 terdiri dari konsumen usia tua dengan
penghasilan relatif rendah.
2.6.4 Association Rules
Metode association rules atau juga dikenal dengan nama market basket analysis
, digunakan untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item atau barang Tang
Jamie, 2005. Metode association rules termasuk kedalam model deskripsi dan jenis pembelajarannya adalah unsupervised
learning .
Metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi item- item
produk yang mungkin dibeli secara bersamaan dengan produk lain. Metode association rules mempunyai dua tahapan
yaitu, menemukan frequent itemset dan membentuk assosiation rules.
Metode ini terdiri dari dua item yaitu antecedent dan consequent
Hornick, 2006. Antecedent dan consequent bisa di
analogikan sebagai aturan “If x Then y”. Dimana x merupakan antecedent
atau left hand side dan y adalah consequent atau right hand side
. Misalnya jika antecedent A dan consequent B, maka aturannya dapat ditulis sebagai berikut :
B
A
. Dalam association rules diperlukan variabel ukuran yang
dapat ditentukan oleh user untuk mengatur batasan sejauh mana dan sebanyak apa hasil output yang diinginkan. Variabel
ukuran tersebut adalah support dan confidence. Support
adalah nilai dua atau lebih itemset yang dibeli secara bersamaan dari keseluruhan transaksi. Nilai support
menunjukkan frekuensi itemset dalam suatu transaksi. Berikut perhitungan untuk mengetahui nilai support :
ndungA saksiMenga
JumlahTran A
Support
X 100 Jumlah transaksi
Confidence adalah ukuran yang didapatkan dari
probabilitas adanya itemset A pada suatu transaksi maka juga ada itemset B pada transaksi tersebut. Nilai confidence
menunjukkan kuatnya hubungan antar item dalam suatu aturan assosiasi. Berikut perhitungan untuk mengetahui nilai
confidence :
