Data mining adalah proses ekstraksi informasi yang berguna dari sebuah data besar dan kompleks. Salah satu teknik yang sering digunakan dalam data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi adalah proses pengelompokkan data ke dalam kelas atau kategori tertentu berdasarkan atribut atau karakteristik tertentu yang dimiliki oleh data tersebut.
Klasifikasi adalah proses pengelompokkan suatu objek atau data ke dalam kategori atau kelas tertentu berdasarkan karakteristik atau atribut tertentu. Tujuan utama dari klasifikasi adalah untuk mempermudah pemahaman, analisis, dan pengambilan keputusan terhadap data yang telah dikumpulkan.
Klasifikasi dapat digunakan dalam berbagai macam aplikasi seperti pengenalan pola, analisis risiko, identifikasi spam email, dan prediksi harga saham. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam melakukan klasifikasi dalam data mining:
- Pengumpulan Data Langkah pertama dalam melakukan klasifikasi adalah mengumpulkan data. Data yang akan digunakan dalam klasifikasi harus relevan dan berkualitas baik. Data yang berkualitas akan memberikan hasil klasifikasi yang lebih akurat.
- Pemrosesan Data Setelah data terkumpul, data perlu diolah untuk membuat model klasifikasi. Tahap ini meliputi proses pemilihan atribut atau fitur yang akan digunakan dalam klasifikasi, pembersihan data, dan penggabungan data dari berbagai sumber jika diperlukan.
- Pembuatan Model Klasifikasi Setelah data diolah, langkah selanjutnya adalah membuat model klasifikasi. Model klasifikasi adalah suatu algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelas atau kategori tertentu. Beberapa contoh algoritma klasifikasi yang sering digunakan adalah Naive Bayes, Decision Tree, dan Support Vector Machine.
- Evaluasi Model Klasifikasi Setelah model klasifikasi dibuat, model tersebut perlu dievaluasi untuk mengukur kinerjanya. Evaluasi model klasifikasi dapat dilakukan dengan menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 score.
- Penggunaan Model Klasifikasi Setelah model klasifikasi dievaluasi, model tersebut dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru. Data baru yang masuk akan dianalisis oleh model klasifikasi dan dikelompokkan ke dalam kelas atau kategori tertentu.
Contoh penggunaan klasifikasi dalam kehidupan sehari-hari adalah pengelompokkan jenis-jenis buah berdasarkan ciri-ciri tertentu seperti warna, bentuk, dan rasa. Selain itu, klasifikasi juga digunakan dalam berbagai bidang seperti ilmu pengetahuan, teknologi, bisnis, dan lain-lain.
Dalam ilmu data, klasifikasi sering digunakan dalam teknik pembelajaran mesin (machine learning) untuk memprediksi kelas atau label dari suatu data baru berdasarkan data latih yang telah diberikan. Terdapat beberapa jenis teknik klasifikasi dalam pembelajaran mesin, di antaranya adalah sebagai berikut:
- K-Nearest Neighbor (KNN) adalah teknik klasifikasi yang memprediksi kelas suatu data baru berdasarkan jaraknya terhadap data latih yang terdekat. Dalam KNN, parameter k merupakan jumlah tetangga terdekat yang dipertimbangkan untuk melakukan prediksi kelas.
- Naive Bayes adalah teknik klasifikasi yang didasarkan pada teori probabilitas Bayes. Metode ini menghitung probabilitas kelas dari suatu data baru berdasarkan probabilitas kelas pada data latih yang memiliki atribut yang sama.
- Decision Tree adalah teknik klasifikasi yang menghasilkan struktur pohon keputusan untuk memprediksi kelas suatu data baru. Pohon keputusan tersebut terdiri dari serangkaian keputusan yang didasarkan pada atribut atau ciri-ciri dari data yang akan diprediksi.
- Random Forest adalah teknik klasifikasi yang menggabungkan beberapa pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi prediksi. Setiap pohon dalam random forest dibuat secara acak dan hasil prediksi kelas diambil berdasarkan mayoritas suara dari pohon-pohon tersebut.
- Support Vector Machine (SVM) adalah teknik klasifikasi yang memisahkan data menjadi dua kelas dengan menggunakan sebuah hyperplane (bidang datar) sehingga margin antara kelas tersebut maksimal. Data baru akan diprediksi kelasnya berdasarkan posisi relatifnya terhadap hyperplane yang telah ditentukan.
Dalam penggunaannya, teknik klasifikasi tersebut harus disesuaikan dengan jenis data yang akan diprediksi dan kondisi data yang ada. Selain itu, perlu dilakukan evaluasi dan validasi terhadap model klasifikasi yang telah dibuat untuk memastikan akurasi dan efektivitasnya.