Mengganti pilihan default saat dual boot linux

Membuat WINDOWS menjadi pilihan default saat dual boot, dual booting



OPEN SUSE

YaST > System > Boot loader, and then select windows, and also select "set as default".

UBUNTU

buka terminal, lalu ketik
sudo gedit /boot/grub/menu.lst

cari bagian
## default num
# Set the default entry to the entry number NUM. Numbering starts from 0, and
# the entry number 0 is the default if the command is not used.
#
# You can specify ’saved’ instead of a number. In this case, the default entry
# is the entry saved with the command ’savedefault’.
# WARNING: If you are using dmraid do not change this entry to ’saved’ or your
# array will desync and will not let you boot your system.
default 0

lalu ganti default 0 dengan urutan OS yg ada di komputer anda saat booting up.

Webhosting Gratis Terbaik

Menurut saya, www.000webhost.com adalah webhost terbaik karena saya juga menggunakannya. Walaupun saat ini biaya hosting sudah cukup terjangkau, tapi layanan hosting gratis masih banyak dicari. Buat yang baru belajar web, layanan hosting gratis biasanya dipakai untuk latihan sebelum menggunakan layanan hosting berbayar. Sedangkan para blogger biasanya menggunakan layanan hosting gratis untuk membuat dummy blog untuk keperluan link building.
Di bawah ini adalah situs-situs yang menyediakan layanan hosting gratis yang support php dan mysql:
1. php0h.com
Fitur:
350 MB disk space
15 GB monthly transfer
5 MySQL databases
PhpMyAdmin
Automatic script installation
2. 000webhost.com
Fitur:
1500 MB disk space
100 GB data transfer
MySQL database
cPanel control panel
Fantastico De Luxe 1-Click Autoinstaller
3. phpnet.us
Fitur:
350 MB disk space
15 GB monthly transfer
5 MySQL databases
PhpMyAdmin
Automatic script installation
4. prophp.us
Fitur:
5.5 GB space
200 GB bandwidth
1 FTP Account
PHP 5
50 MySQL Databases
phpMyAdmin
50 Addon Domains
50 Subdomains
1 Catchall Email Address
24/7 Technical Support
Free CO.CC Domain
cPanel with Vista Panel theme
5. profusehost.net
Fitur:
10 GB disk space
100 GB monthly transfer
Website Builder
Autoscript installer
MySQL database

Tips and Tricks Linux Ubuntu

Tips and Tricks

* Customize the Panel


Ubuntu includes a top panel and a bottom panel by default. If you prefer to keep only one panel at the bottom just like the Windows Taskbar, then these are the steps to follow:
1. Ubuntu DesktopDelete the bottom panel: right-click over it and click "Remove this panel".
2. Move the top panel to bottom: right-click over it, select "Properties" and change Orientation from "Top" to "Bottom".
3. Add running program buttons: right-click the panel, select "Add to Panel", scroll down and select "Window List", click "Add".
4. Replace the Menu Bar ("Applications-Places-System") with the "Main Menu" to save space in the panel:
o Right-click the "Menu Bar" and select "Remove From Panel".
o Right-click the panel, select "Add to Panel" and choose "Main Menu", click "Add".
o Right-click the items (Firefox, etc) and untick "Lock to Panel".
o Right-click the added "Main Menu", select "Move" to relocate it to the far left.

These are basic changes. The panels are much more flexible than the Windows Taskbar in that many items in the panels can be easily added, removed or configured.



* Pin Programs to the Panel


Frequently used programs can be easily pinned to the panel.
1. Browse to the program from "Applications" or "Main Menu".
2. Drag and drop the program to an empty space in the panel, or right-click the program and select "Add this launcher to panel".
3. Right click the program icon, select "Move" and drop it to a new place in the panel.
4. Right click the program icon and select "Lock to Panel".



* Set a Default View in File Browser


Windows Explorer allows for users to set a default view to all folders. In almost the same way, Ubuntu's Nautilus File Browser allows for these settings:
1. Set File BrowserGo to "Places" and open a folder.
2. At the top of the File Browser, click "Edit" and "Preference".
3. Under Default View, change "Icon View" to "List View", to see more details in columns.
4. Tick "Show hidden and backup files" if that's your choice.

Other various settings, such as single or double click to open items, icon captions, list columns, preview files and media handling can be done in the same window as well.



* Enable Media Playback


Ubuntu only includes completely free software by default and does not configure proprietary media formats such as mp3 and mp4 'out of the box'. The required codecs however can be easily installed for the default player to playback these files following a few simple steps below.
1. Double click an mp3 file in a folder.
2. Click "Search" button when the the default player shows up with a "Search for suitable plugin?" window.
3. Click the "Install" and "Confirm" buttons to download and install the restricted software.
4. Restart the player after the package files are installed.

You might need to do the same for other restricted media formats such as mp4 too.



* Install Extra Fonts


Do you prefer Windows TrueType fonts to the default fonts installed by Ubuntu? The Windows fonts can be installed and activated easily in a few steps below:
1. Ubuntu Extra FontsGo to Applications (or Main Menu) > Accessories > Terminal.
2. Enter sudo apt-get install ttf-mscorefonts-installer (or copy the highlighted code and press Ctrl-Shift-V to paste it in the Terminal).
3. Enter password used upon installation of Ubuntu.
4. Go to System > Preference > Appearance > Fonts.
5. Click each of them and pick a font and size.

The screenshot here uses the following settings:

Application font: Verdana 9
Document font: Verdana 11
Desktop font: Verdana 11
Window title font: Verdana 9
Fixed width font: Monospace 10

After completing the above steps, if you like the Tahoma font which is not included in the mscorefonts package, you might want to copy the two files tahoma.ttf and tahomabd.ttf from /Windows/Fonts to the Desktop. Next, move them to the restricted folder by entering sudo mv Desktop/*.ttf /usr/share/fonts/truetype/msttcorefonts/ in the Terminal. This font will then be available in step 4 above.



* Open Up a Program Window in Center


When running an application without maximized, Ubuntu always puts it in the left-top corner of the desktop by default, but you are allowed to set a program window to open up in the center of the desktop area.
1. CompizConfig Settings ManagerGo To System > Preference > CompizConfig Settings Manager
2. Select "Windows Management" from the left panel.
3. Click "Place Windows".
4. Change Placement Mode from "Smart" to "Centered", click "Back" and "Close".

Ideally, the window manager in Ubuntu should restore the last known position of an application window, but it does not do that unless an application remembers its own window position. (See reported bugs)



* Hide Drive Icons on the Desktop


Ubuntu adds an icon to the desktop for every removable drive that you attach to your system. The icons can be hidden by these steps:
1. Press Alt-F2 to bring up "Run Application" window.
2. Type gconf-editor into the box, click "Run" to bring up Configuration Editor.
3. Browse to apps \ nautilus \ desktop.
4. Untick "volumes_visible" and close the window.

The drive icons would then disappear from the desktop. Remember that you can always access the drives from "Places".



* Auto Mount Drives at System Startup


Ubuntu is capable of reading and writing files stored on Windows formatted partitions, but partitions must be 'mounted' before they can be accessed each time you start up the system. With these steps, you can auto mount the drives without the need to manually mount them for access.
1. Storage Device ManagerInstall Storage Device Manager if it has not been added.
o Go to Applications (or Main Menu) > Ubuntu Software Center.
o Enter pysdm in the Search Box.
o Select Storage Device Manager, click the right-arrow and "Install" button.
2. Go to System > Administration > Storage Device Manager, enter password.
3. Extend the list of sda and select the sda you want to auto mount, click 'OK' to configure. (Not sure of which sda? go to "Places", select a drive, click "Details" and check the device.)
4. Click the "Assistant" button.
5. Uncheck "Mount file system in read only mode" and keep "The file system is mounted at boot time" checked.
6. Click the "Mount", "Apply" then "Close" button, and restart the system.

If you wish to remove the auto-mount of a certain drive, you can similarly use Storage Device Manager to do the setting.



* Enable "Rotate Cube" Effect


Ubuntu enables "Desktop Wall" by default. By holding Ctrl-Alt keys and pressing the left-arrow or right-arrow key each time, it slides through desktop workspaces horizontally for you to choose one to work on. Alternatively, you can change this to a "rotate cube" effect.
1. Rotate CubeGo To System > Preference > CompizConfig Settings Manager
2. Select "Desktop" from the left panel.
3. Tick "Rotate Cube".
4. Select "Eable Desktop Cube" as this plugin is required by "Rotate Cube".
5. Select "Disable Desktop Wall".

Immediately you can rotate your desktop workspaces in this way — holding down Ctrl-Alt keys, EITHER press the left-arrow or right-arrow key OR left-click the mouse and drag it to left or right.



* Enable Windows 7 Aero Snap Function


In Windows 7, you can click and drag a window to the left or right edge of the desktop and it will fill half of the screen, or snap a window to the top edge of the desktop and it will be maximized.

In Ubuntu 9.10, you can click a window, press hotkeys or move the mouse cursor to the left, right or top edge of the desktop to achieve the same result.

Snap a window with hotkeys:
1. GribGo To System > Preference > CompizConfig Settings Manager.
2. Select "Window Management" from the left panel, click "Grid" and tick "Enable Grid".
3. Change each of the Bindings (hotkeys) to your liking, such as changing "Put Right" from KP6 to KP6, i.e. Win+"Keypad No.6".
4. Click "Back" and "Close".

Snap a window with a mouse:
1. In addition to CompizConfig Settings Manager, install WmCtrl if not added.
o Go to Applications (or Main Menu) > Accessories > Terminal.
o Enter sudo apt-get install wmctrl
o Enter password when prompted.
2. Go To System > Preference > CompizConfig Settings Manager.
3. Select "General" from the left panel and click "Commands".
4. Enter this command wmctrl -r :ACTIVE: -e 0,x,y,width,height in Command line 0, 1 and 2, change the values x,y (of the window position) and width, height (of the window area) to suit your screen.
If your screen resolution is 1440 x 900 pixels, the values used in the commands below can be a good try.
o Command line 0 wmctrl -r :ACTIVE: -e 0,0,0,714,850
o Command line 1 wmctrl -r :ACTIVE: -e 0,720,0,714,850
o Command line 2 wmctrl -r :ACTIVE: -e 0,0,0,1440,850
5. In the same window, click "Edge Bindings" tab.
6. Change Run Command 0, 1 and 2 from "None" to "Left", "Right" and "Top" respectively.

You might also want to set Command line 3 to wmctrl -r :ACTIVE: -e 0,360,160,720,500 to center a window and run Command 3 when the mouse cursor moves to the bottom edge of the desktop.



* Add a PDF Printer


Ubuntu has an option to "Print to File" in a PDF output format, but some programs such as Foxit Reader do not detect this option except for a printer driver. The cups-pdf package can be installed to create a virtual PDF printer like this:
1. PDF PrinterGo to Applications (or Main Menu) > Accessories > Terminal.
2. Enter sudo apt-get install cups-pdf (or copy the highlighted code and press Ctrl-Shift-V to paste it in the Terminal).
3. Enter password used upon installation of Ubuntu.
4. Go to System > Administration > Printing
5. A virtual printer named PDF appears. (Otherwise, click "New", select "Generic CUP-PDF Printer" and click "Forward".)

When printing via this PDF printer, a PDF file will be saved in this folder /home/username/PDF.



* Change Default Boot Options


After full installation, Ubuntu is set to be the default operating system to boot up if no key is pressed within a few seconds on a multi-boot system. You might want to set your preferred operating system to boot up by default. This can be done easily with StartUp-Manager.
1. Go to Applications (or Main Menu) > Accessories > Terminal.
2. Enter sudo apt-get install startupmanager (or copy the highlighted code and press Ctrl-Shift-V to paste it in the Terminal).
3. Enter password used upon installation of Ubuntu.
4. Go to System > Administration > StartUp-Manager
5. Enter the same password to perform pre-configuration tasks, which include searching bootloaders to operating systems.
6. Select the default operating system from the pull-down menu, click "Close" to perform post-configuration tasks.

With StartUp-Manager, you can also do others such as manage Usplash themes, adjust bootloader menu resolution or set timeout in seconds. Avoid changing timeout to 0 seconds if you need to select a system to boot up from a multi-boot menu.



* Auto Shutdown the System


A simple command can be entered in the Terminal to schedule a time for the system to shut down.
1. Go to Applications (or Main Menu) > Accessories > Terminal.
2. Enter sudo shutdown -h +m (replace m with the number of minutes, e.g. +60).
OR: enter sudo shutdown -h hh:mm (replace hh:mm with the time on the 24hr clock, e.g. 23:15).
3. Enter password and minimize the Terminal window.

The system will then shut down within the minutes or at the time specified. To cancel a scheduled time, enter sudo shutdown -c in the Terminal.

GShutdown is a GUI program for scheduling a time to shutdown the system but the current version 0.2 is noted not working well in Ubuntu 9.10.



* Install More Useful Software


Ubuntu 9.10 introduces Ubuntu Software Center where you can search and get free software. If an application you need is not included in the Center, you can go to System > Administration > Synaptic Package Manager, type in an application name to search and install a software package from the repositories.

Alternatively, you can browse this site Appnr, a web-based package browser with more than two thousand software packages listed by popularity and rating. Mouse over the number of users next to the software you need, click the Install button for direct installation into your Ubuntu system.

See also our Best Free Software for Linux.



Note: CompizConfig Settings Manager (ccsm) can be installed here if not added:

1. Click "Applications" (or "Main Menu"), select "Ubuntu Computer Center".
2. Type ccsm into the Search box.
3. Select "Advanced Desktop Effects Settings (ccsm)" and click the right-arrow.
4. Click "Install" and enter the password used upon installation of Ubuntu. (If the "Install" button is not available, go to System >Administration >Update Manager and click "Check" to update repositories.)

Arti Data Mining, Definisi Data Mining, Metodologi Data Mining

BAB 1

PENDAHULUAN



1.1 Latar Belakang

Tahun 90-an telah melahirkan “gunungan” data di bidang ilmu pengetahuan, bisnis dan pemerintah. Kemampuan teknologi informasi untuk mengumpulkan dan menyimpan berbagai tipe data jauh meninggalkan kemampuan untuk menganalisis, meringkas dan mengekstraksi “pengetahuan” dari data. Metodologi tradisional untuk menganalisis data yang ada, tidak dapat menangani data dalam jumlah besar.

Sementara para pelaku bisnis memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki, para peneliti melihat peluang untuk melahirkan sebuah teknologi baru yang menjawab kebutuhan ini, yaitu data mining. Teknologi ini sekarang sudah ada dan diaplikasikan oleh perusahaanperusahaan untuk memecahkan berbagai permasalahan bisnis. Makalah ini akan membahas kebutuhan bisnis, solusi yang dipikirkan para pelaku bisnis, pemanfaatan, cara kerja tugas dan metodologi-metodologi populer pada data mining.

2.1 Maksud Dan Tujuan



1. Untuk dapat memahami konsep data mining dan memahami bagaimana data mining dapat diaplikasikan untuk mengatasi berbagai persoalan nyata.
2. Untuk dapat menganalisis, meringkas, mengekstrasi pengetahuan dari data dengan cepat.
3. Untuk dapat mengaplikasikan teknik – teknik berbasis statistic dan non statistic untuk mengevaluasi hasil – hasil sesi data mining.
4. Untuk dapat memahami beberapa teknik data mining dan mengatahui kapan masing – masing teknik harus digunakan.





BAB 2

PEMBAHASAN



2.1 Data Mining

Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar.

Selain itu juga ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal di buku-buku teks data mining. Diantaranya adalah :

* Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.

* Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya

Menarik untuk diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining :

1. data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan di masa lalu
2. objek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks
3. tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat

Sejarah Data mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dulu. Gambar 1 menunjukkan bahwa data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistic, database dan juga information retrieval.

Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka.

Kakas data mining meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan.

Data Mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu untuk menjawabnya. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka.

2.2 Tugas Data Mining

Tugas Utama Data Mining Telah disebutkan di ruang lingkup data mining bahwa pada kebanyakan aplikasinya, gol utama dari data mining adalah untuk membuat prediksi dan deskripsi. Prediksi menggunakan beberapa variabel atau field-field basis data untuk memprediksi nilai-nilai variabel masa mendatang yang diperlukan, yang belum diketahui saat ini.

Prediksi dan deskripsi pada data mining dilakukan dengan tugas-tugas utama yang akan dijelaskan di bawah ini. Pada setiap tugas akan diberikan pointer ke masalah bisnis yang dapat diselesaikan (yang telah dibahas pada butir 3). Gambar-gambar yang ada dimisalkan menunjukkan hubungan antara penghasilan pengecer dan kekurangan pembayaran yang ditanggung oleh distributor (pemasok barang).

a) Klasifikasi adalah fungsi pembelajaran yang memetakan (mengklasifikasi) sebuah unsure (item) data ke dalam salah satu dari beberapa kelas yang sudah didefinisikan. Gambar menunjukkan pembagian sederhana pada data peminjaman menjadi dua ruang kelas (punya dan tidak punya peminjaman). Pada gambar tersebut x merepresentasikan peminjaman yang bermasalah dan o peminjaman yang pengembaliannya lancar. (Sebagai solusi 3.e, 3.d dan 3.g).

b) Regresi adalah fungsi pembelajaran yang memetakan sebuah unsur data ke sebuah variabel prediksi bernilai nyata. Aplikasi dari regresisi ini misalnya adalah pada prediksi volume biomasa di hutan dengan didasari pada pengukuran gelombang mikro penginderaan jarak jauh (remotely-sensed), prediksi kebutuhan kustomer terhadap sebuah produk baru sebagai fungsi dari pembiayaan advertensi, dll.

c) Pengelompokan (clustering) merupakan tugas deskripsi yang banyak digunakan dalam mengidentifikasi sebuah himpunan terbatas pada kategori atau cluster untuk mendeskripsikan data yang ditelaah. Kategori-kategori ini dapat bersifat eksklusif dan ekshaustif mutual, atau mengandung representasu yang lebih kaya seperti kategori yang hirarkis atau saling menumpu (overlapping).

Di sini, cluster – cluster dapat saling menumpu, sehingga titik-titik data dapat menjadi anggota lebih dari satu cluster. (Label x dan o pada gambar sebelumnya diubah menjadi + untuk mengindikasikan bahwa keanggotaan kelas diasumsikan belum diketahui).

d) Peringkasan melibatkan metodologi untuk menemukan deskripsi yang ringkas dari sebuah himpunan data. Satu contoh yang sederhana adalah mentabulasikan mean dan deviasi standar untuk semua field-field tabel.

e) Pemodelan Kebergantungan adalah penemuan sebuah model yang mendeskripsikan kebergantungan yang signifikan antara variabelvariabel. Model kebergantungan ini ada di 2 tingkat: tingkat structural yang menspesifikasikan variabelvariabel yang secara local bergantung satu sama lain, dan tingkat kuantitatif yang menspesifikasikan tingkat kebergantungan dengan menggunakan skala numerik.

f) Pendeteksian Perubahan dan Deviasi berfokus pada penemuan perubahan yang paling signifikan di dalam data dari nilai-nilai yang telah diukur sebelumnya.

2.2.1 Ruang Lingkup Data Mining



Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan-kemampuan sebagai berikut:

2.2.2 Mengotomatisasi prediksi tren dan sifat-sifat bisnis.



Data mining mengotomatisasi proses pencarian informasi pemprediksi di dalam basis data yang besar. Pertanyaanpertanyaan yang berkaitan dengan prediksi ini dapat cepat dijawab langsung dari data yang tersedia. Contoh dari masalah prediksi ini misalnya target pemasaran, peramalan kebangkrutan dan bentukbentuk kerugian lainnya.



2.2.3 Cara Kerja Data Mining



Teknik yang digunakan untuk melaksanakan tugas ini disebut pemodelan. Pemodelan di sini dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang telah diketahui “jawabannya” dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan dicari jawabannya

3

Metode dalam data miningBahasan Teknis Data Mining

Ada banyak metodologi data mining, tapi di sini hanya akan dibahas yang popular saja. Bahasan metodologi akan meliputi segi representasi model, evaluasi model dan metodologi pencarian.

1. Aturan dan Pohon Keputusan

Metodologi ini, yang menggunakan pemisahan (split) univariate, mudah dipahami oleh pemakai karena bentuk representasinya yang sederhana.. Akan tetapi, batasan-batasan yang diterapkan pada representasi aturan dan pohon tertentu dapat secara signifikan membatasi bentuk fungsional dari model. Memberikan ilustrasi mengenai efek penerapan pemisahan, yang didasarkan pada nilai ambang tertentu, pada variable penghasilan (income) di himpunan data peminjaman: sangat jelas terlihat bahwa penerapan pemisahan nilai ambang sederhana sangat membatasi tipe batas (boundary) klasifikasi yang dapat dihasilkan.

Jika ruang model dilebarkan untuk memfasilitasi ekspresi-ekspresi yang lebih umum (misalnya multivariate hyperplanes pada berbagai sudut), maka model ini menjadi lebih canggih untuk prediksi. Hanya saja, mungkin akan lebih sulit untuk dipahami pemakai.

Metodologi ini terutama digunakan untuk pemodelan prediksi, keduanya untuk klasifikasi dan regresi4. Selain itu, dapat digunakan juga untuk pemodelan deskripsi ringkasan.

b. Metodologi Klasifikasi dan Regresi

Non-linier Kedua metodologi ini terdiri dari sekumpulan teknik-teknik untuk memprediksi kombinasi variabel-variabel masukan yang pas dengan kombinasi linier dan non-linier pada fungsi-fungsi dasar (sigmoid, splines, polinomial). Contohnya antara lain adalah jaringan saraf feedforward, metodologi spline adaptif, dan proyeksi regresi pursuit. menunjukkan tipe boundary keputusan non-linier yang mungkin dihasilkan oleh jaringan saraf . Metodologi regresi non-linier, walaupun canggih dalam representasinya, mungkin sulit untuk diinterpretasikan

Contoh boundary klasifikasi yang “dipelajari” pengklasifikasi non-linier4

c. Metodologi Berbasis-sampel

Representasi dari metodologi ini cukup sederhana: gunakan sampel dari basisdata untuk mengaproksimasi sebuah model, misalnya, prediksi sampel-sampel baru diturunkan dari properti sampel-sampel yang “mirip” di dalam model yang prediksinya sudah diketahui. Teknik ini misalnya adalah klasifikasi tetangga terdekat, algoritma regresi dan system reasoning berbasis-kasus. Gambar 6 menunjukkan hasil dari klasifikasi tetangga terdekat pada himpunan data peminjaman: kelas pada setiap titik di dalam ruang 2-dimensi sama dengan kelas dari titik terdekat di dalam himpunan data yang ditelaah dan orisinil.

Boundary klasifikasi untuk pengklasifikasi tetangga-terdekat

pada himpunan data peminjaman4.

Kekurangan pada metodologi berbasis sampel (misalnya jika dibandingkan dengan berbasis-pohon) adalah dibutuhkannya metrik jarak yang akurat untuk mengevaluasi jarak antara titik-titik data.

d. Model Kebergantungan Grafik Probabilistik

Model grafik menspesifikasikan kebergantungan probabilistik yang mendasari sebuah model dalam menggunakan struktur grafik.

Dalam bentuknya yang paling sederhana, model ini menspesifikasikan variabel-variabel mana yang bergantung satu sama lain. Pada umumnya, model ini digunakan dengan variabel kategorial atau bernilai diskret, tapi pengembangan untuk kasus khusus, seperti densitas Gausian, untuk variabel yang bernilai real (pecahan) juga dimungkinkan. Baru-baru ini riset di bidang inteligensia buatan dan statistic dilakukan untuk mencari teknik dimana struktur dan parameter-parameter pada model grafik “dipelajari” secara langsung dari basis data.

e. Model Belajar Relasional

Jika aturan dan pohon-keputusan memiliki sebuah representasi yang terbatas pada logika proporsional, pembelajaran relasional (yang juga dikenal sebagai pemrograman logika induksi) menggunakan bahasa pola yang lebih sederhana dengan logika tingkatsatu. Pembelajar relasional dengan mudah dapat menemukan formula seperti X=Y. Kebanyakan riset pada metodologi evaluasi model untuk pembelajaran relasional bersifat logik.

BAB 3

PENUTUP

3.1 Kesimpulan



Data mining, yang hadir sebagai teknologi untuk memanfaatkan ketersediaan data bisnis yang melimpah, telah membantu para pelaku bisnis untuk mempertahankan dan mengembangkan bisnis mereka. Akan tetapi, agar teknologi data mining dan KDD ini dapat dimanfaatkan terus dengan baik, teknologi ini harus terus dapat “bekerja” berdampingan dengan bidang lain di dunia teknologi informasi yang berkembang dengan sangat cepat. Penyempurnaan di sana-sini masih terus diperlukan, karena itu peluang riset di bidang ini masih terbuka lebar.