2.2.8 WEKA Waikato Environment for Knowledge Analysis
WEKA Waikato Environment for Knowledge Analysis adalah suatu perangkat lunak pembelajaran mesin yang populer ditulis dengan Java, yang dikembangkan di
Universitas Waikato di Selandia Baru. WEKA adalah perangkat lunak gratis yang tersedia di bawah GNU General Public License. WEKA menyediakan penggunaan
teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma J48. Teknik klasifikasi dan algoritma yang digunakan di WEKA disebut classifier.
2.2.8.1 Cara menggunakan WEKA
Cara termudah untuk menggunakan WEKA adalah melalui interface pengguna grafis yang disebut Explorer. Hal ini memberikan akses ke semua fasilitas dengan
menggunakan pilihan menu dan pengisian formulir. Sebagai contoh, dataset dapat dibaca dengan cepat dari file ARFF atau spreadsheet menggunakan Interface
Explorer. Kelemahan mendasar dari Interface Explorer adalah bahwa Explorer memegang semuanya dalam memori utama. Ketika dataset dibuka, maka semua data set
tersebut masuk ke dalam memori utama. Ini berarti bahwa Explorer hanya dapat diterapkan untuk masalah kecil sampai menengah. Namun, WEKA berisi beberapa
algoritma tambahan yang dapat digunakan untuk memproses dataset yang sangat besar. Interface Knowledge Flow memungkinkan merancang konfigurasi untuk
pengolahan data secara streaming. Interface Knowledge Flow memungkinkan untuk menarik kotak yang mewakili algoritma pembelajaran dan sumber data di sekitar layar
dan bergabung bersama-sama ke dalam konfigurasi yang diinginkan oleh user. Hal ini memungkinkan untuk menentukan aliran data dengan menghubungkan komponen yang
mewakili sumber data, alat preprocessing, algoritma pembelajaran learning algorithms, metode evaluasi, dan modul visualisasi. Jika filter dan algoritma
pembelajaran learning algorithms mampu, maka data akan dimuat dan diproses secara bertahap.
Interface yang ketiga adalah Experimenter, dirancang untuk membantu menjawab pertanyaan praktis dasar ketika menerapkan teknik klasifikasi dan regresi
yaitu berupa metode dan nilai parameter karya terbaik yang sesuai untuk masalah yang diberikan. Biasanya tidak ada cara untuk menjawab pertanyaan ini secara Apriori. Hal
ini dapat dilakukan secara interaktif dengan menggunakan interface explorer. Namun,
interface eksperimenter memungkinkan untuk mengotomatisasi proses dengan membuatnya mudah untuk menjalankan pengklasifikasi dan filter dengan pengaturan
parameter yang berbeda pada korpus dataset, untuk mengumpulkan statistik kinerja, dan melakukan tes signifikansi. Pengguna advanced dapat menggunakan eksperimenter
untuk mendistribusikan beban komputasi di beberapa mesin menggunakan Java Remote Method Invocation RMI.
Dibalik interface ini terletak interaktif fungsionalitas dasar dari WEKA. Ini dapat diakses dalam bentuk mentah dengan memasukkan perintah tekstual, yang
memberikan akses ke semua fitur dari sistem. Ketika WEKA dijalankan, harus dipilih di antara empat interface pengguna yang berbeda: Explorer, Aliran Pengetahuan
Knowledge Flow, eksperimenter, dan command-line interface. Kebanyakan orang memilih Explorer.
Kategori