Penambangan teks, juga dikenal sebagai analisis teks atau penambangan data teks (TDM), adalah metode untuk mengekstraksi wawasan yang berharga dari sumber teks. Proses ini melibatkan penggunaan algoritme komputer untuk mengungkap informasi baru dari berbagai materi tertulis seperti situs web, email, buku, dan artikel. Tujuannya adalah untuk mendapatkan informasi berkualitas tinggi dengan mengidentifikasi pola dan tren melalui teknik pembelajaran pola statistik.

Menurut Hotho dkk. (2005), text mining dapat dikategorikan ke dalam tiga perspektif: ekstraksi informasi, data mining, dan penemuan pengetahuan dalam database (KDD). Ekstraksi informasi biasanya mencakup penataan teks input, mendapatkan pola dari data terstruktur, dan mengevaluasi serta menginterpretasikan hasilnya. Istilah "kualitas tinggi" dalam text mining mengacu pada relevansi, kebaruan, dan ketertarikan informasi yang diekstrak.

Tugas-tugas umum dalam text mining meliputi kategorisasi teks, pengelompokan, ekstraksi konsep, analisis sentimen, peringkasan, dan pemodelan relasi entitas. Analisis teks melibatkan berbagai teknik seperti analisis leksikal, pengenalan pola, penandaan, ekstraksi informasi, penggalian data, visualisasi, dan analisis prediktif. Tujuan utamanya adalah mengubah teks menjadi data yang dapat dianalisis menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan berbagai algoritme.

Aplikasi khas dari text mining adalah untuk menganalisis koleksi dokumen dalam bahasa alami, baik untuk tujuan klasifikasi prediktif atau untuk mengekstrak informasi untuk populasi database atau pengayaan indeks pencarian. Dalam proses ini, dokumen berfungsi sebagai unit dasar dari data tekstual, yang ditemukan dalam berbagai jenis koleksi.

Analisis Teks: Memahami Informasi dari Sumber Teks untuk Bisnis dan Penelitian

Analisis teks menggambarkan seperangkat teknik linguistik, statistik, dan pembelajaran mesin yang memodelkan dan mengatur konten informasi dari sumber-sumber teks untuk kecerdasan bisnis, analisis data eksploratif, penelitian, atau investigasi. Istilah ini hampir sinonim dengan penambangan teks; bahkan, Ronen Feldman memodifikasi deskripsi "penambangan teks" pada tahun 2000 menjadi "analisis teks" pada tahun 2004. Istilah terakhir ini kini lebih sering digunakan dalam pengaturan bisnis sementara "penambangan teks" digunakan dalam beberapa area aplikasi terawal, yang berasal dari tahun 1980-an, terutama penelitian ilmu kehidupan dan intelijen pemerintah.

Istilah analisis teks juga menggambarkan aplikasi analisis teks untuk menanggapi masalah-masalah bisnis, baik secara mandiri maupun bersamaan dengan pencarian dan analisis data numerik. Sebuah kebenaran umum bahwa 80 persen informasi yang relevan dengan bisnis berasal dalam bentuk yang tidak terstruktur, terutama teks. Teknik dan proses ini menemukan dan menyajikan pengetahuan – fakta, aturan bisnis, dan hubungan – yang terkunci dalam bentuk teks, sulit untuk diproses secara otomatis.

Proses Analisis Teks

Subtugas—komponen dari usaha analisis teks yang lebih besar—biasanya mencakup:

• Reduksi dimensi adalah teknik penting untuk pra-pemrosesan data. Teknik ini digunakan untuk mengidentifikasi kata dasar untuk kata-kata aktual dan mengurangi ukuran data teks.
• Pemulihan informasi atau identifikasi sebuah korpus adalah langkah persiapan: mengumpulkan atau mengidentifikasi sekumpulan materi teks, di Web atau disimpan dalam sistem file, database, atau manajer korpus konten, untuk analisis.
• Meskipun beberapa sistem analisis teks menerapkan secara eksklusif metode statistik canggih, banyak yang lain menerapkan pemrosesan bahasa alami yang lebih luas, seperti tagging bagian ucapan, analisis sintaksis, dan jenis analisis linguistik lainnya.
• Pengenalan entitas bernama adalah penggunaan daftar istilah atau teknik statistik untuk mengidentifikasi fitur teks bernama: orang, organisasi, nama tempat, simbol saham, singkatan tertentu, dan sebagainya.
• Disambiguasi—penggunaan petunjuk kontekstual—mungkin diperlukan untuk memutuskan di mana, misalnya, "Ford" dapat merujuk pada mantan presiden AS, produsen kendaraan, bintang film, sungai, atau entitas lainnya.
• Pengenalan Pola Entitas yang Diidentifikasi: Fitur seperti nomor telepon, alamat email, jumlah (dengan unit) dapat dikenali melalui pencocokan pola atau pencocokan pola lainnya.
• Pengelompokan dokumen: identifikasi set dokumen teks yang serupa.
• Coreference: identifikasi frasa benda dan istilah lain yang merujuk pada objek yang sama.
• Ekstraksi Hubungan, Fakta, dan Peristiwa: identifikasi asosiasi di antara entitas dan informasi lain dalam teks.
• Analisis sentimen melibatkan membedakan materi subjektif (dibandingkan dengan faktual) dan mengekstrak berbagai bentuk informasi sikap: sentimen, pendapat, suasana hati, dan emosi. Teknik analisis teks membantu menganalisis sentimen pada tingkat entitas, konsep, atau topik dan membedakan pemegang pendapat dan objeknya.
• Analisis teks kuantitatif adalah seperangkat teknik yang berasal dari ilmu sosial di mana baik seorang hakim manusia atau komputer mengekstrak hubungan semantik atau tata bahasa antara kata-kata untuk menemukan makna atau pola gaya, biasanya, teks personal kasual untuk tujuan profil psikologis, dll.
• Pra-pemrosesan biasanya melibatkan tugas-tugas seperti tokenisasi, penyaringan, dan stemming.

Penerapan Teknologi Penambangan Teks 

Teknologi penambangan teks kini secara luas diterapkan dalam berbagai kebutuhan pemerintahan, penelitian, dan bisnis. Semua kelompok ini dapat menggunakan penambangan teks untuk manajemen catatan dan mencari dokumen yang relevan dengan kegiatan sehari-hari mereka. Profesional hukum misalnya, dapat menggunakan penambangan teks untuk e-discovery. Pemerintah dan kelompok militer menggunakan penambangan teks untuk kepentingan keamanan nasional dan intelijen. Para peneliti ilmiah menggabungkan pendekatan penambangan teks ke dalam upaya untuk mengorganisir set data teks besar (yaitu, mengatasi masalah data yang tidak terstruktur), untuk menentukan gagasan-gagasan yang disampaikan melalui teks (misalnya, analisis sentimen di media sosial), dan untuk mendukung penemuan ilmiah di bidang ilmu kehidupan dan bioinformatika. Di dunia bisnis, aplikasi digunakan untuk mendukung intelijen kompetitif dan penempatan iklan otomatis, di antara banyak kegiatan lainnya.

• Aplikasi Keamanan
• Aplikasi Biomedis
• Aplikasi Perangkat Lunak
• Aplikasi Media Online
• Aplikasi Bisnis dan Pemasaran
• Analisis Sentimen
• Penambangan Literatur Ilmiah dan Aplikasi Akademis
• Ilmu Digital dan Sosiologi Komputasi

Teknologi penambangan teks telah membuka peluang baru yang luas untuk berbagai kebutuhan, dari keamanan hingga bisnis, menawarkan cara yang efektif untuk mengelola, menganalisis, dan memanfaatkan informasi yang terkandung dalam teks. Dengan kemampuannya untuk menggali wawasan dari data yang tidak terstruktur, penambangan teks memberikan kontribusi yang berharga bagi kemajuan di berbagai bidang dan sektor.

Dampak Teknologi Penambangan Teks dalam Pencarian dan Analisis Konten

Hingga baru-baru ini, pencarian berbasis teks yang paling umum digunakan oleh situs web hanya dapat menemukan dokumen yang mengandung kata-kata atau frasa yang ditentukan pengguna. Namun, dengan penggunaan web semantik, penambangan teks sekarang dapat menemukan konten berdasarkan makna dan konteks (bukan hanya berdasarkan kata-kata tertentu). Selain itu, perangkat lunak penambangan teks dapat digunakan untuk membangun catatan besar informasi tentang orang dan peristiwa tertentu.

Misalnya, dataset besar berdasarkan data yang diekstraksi dari laporan berita dapat dibangun untuk memfasilitasi analisis jaringan sosial atau kontra-intelijen. Secara efektif, perangkat lunak penambangan teks dapat berperan dalam kapasitas yang mirip dengan analis intelijen atau pustakawan riset, meskipun dengan cakupan analisis yang lebih terbatas. Penambangan teks juga digunakan dalam beberapa filter spam email sebagai cara untuk menentukan karakteristik pesan yang kemungkinan adalah iklan atau materi yang tidak diinginkan lainnya. Penambangan teks memainkan peran penting dalam menentukan sentimen pasar keuangan.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki

Analitika prediktif adalah bentuk analitika bisnis yang menerapkan pembelajaran mesin untuk menghasilkan model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Ini mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif dan pembelajaran mesin yang menganalisis fakta-fakta saat ini dan historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan atau yang tidak diketahui lainnya. Ini merupakan subset utama dari aplikasi pembelajaran mesin; dalam beberapa konteks, hal ini sinonim dengan pembelajaran mesin.

Dalam bisnis, model prediktif memanfaatkan pola yang ditemukan dalam data historis dan transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Model-model ini menangkap hubungan antara banyak faktor untuk memungkinkan penilaian risiko atau potensi yang terkait dengan satu set kondisi tertentu, membimbing pengambilan keputusan untuk transaksi kandidat.

Efek fungsional yang menentukan dari pendekatan teknis ini adalah bahwa analitika prediktif menyediakan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap individu (pelanggan, karyawan, pasien perawatan kesehatan, SKU produk, kendaraan, komponen, mesin, atau unit organisasi lainnya) untuk menentukan, memberi informasi, atau mempengaruhi proses organisasi yang berlaku pada sejumlah besar individu, seperti dalam pemasaran, penilaian risiko kredit, deteksi penipuan, manufaktur, perawatan kesehatan, dan operasi pemerintah termasuk penegakan hukum.

Definisi Analitika Prediktif: Analitika prediktif adalah seperangkat teknologi intelijen bisnis (BI) yang mengungkapkan hubungan dan pola dalam volume data besar yang dapat digunakan untuk memprediksi perilaku dan peristiwa. Berbeda dengan teknologi BI lainnya, analitika prediktif melihat ke depan, menggunakan peristiwa masa lalu untuk memprediksi masa depan. Teknik statistik analitika prediktif meliputi pemodelan data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran mendalam, dan penambangan data. Seringkali, peristiwa yang tidak diketahui yang menarik minat berada di masa depan, tetapi analitika prediktif dapat diterapkan pada jenis yang tidak diketahui apa pun, baik itu terjadi di masa lalu, sekarang, atau di masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah suatu kejahatan telah terjadi, atau penipuan kartu kredit saat itu terjadi. Inti dari analitika prediktif bergantung pada penangkapan hubungan antara variabel-variabel penjelas dan variabel yang diprediksi dari kejadian-kejadian masa lalu, dan memanfaatkannya untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Namun, penting untuk dicatat bahwa akurasi dan kegunaan hasil akan sangat bergantung pada tingkat analisis data dan kualitas asumsi.

Analitika prediktif sering didefinisikan sebagai prediksi pada tingkat granularitas yang lebih detail, yaitu, menghasilkan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap elemen organisasi individu. Hal ini membedakannya dari peramalan. Misalnya, "Analitika prediktif—Teknologi yang belajar dari pengalaman (data) untuk memprediksi perilaku masa depan individu untuk menghasilkan keputusan yang lebih baik." Dalam sistem industri masa depan, nilai dari analitika prediktif akan diprediksi dan mencegah masalah potensial untuk mencapai nol-kegagalan dan lebih lanjut akan terintegrasi ke dalam analitika preskriptif untuk optimasi keputusan.

Teknik Analitik untuk Memprediksi Data

Dalam dunia analitik, terdapat beragam pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan prediksi data, yang dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.

• Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk belajar dan meniru perilaku manusia yang memerlukan kecerdasan. Hal ini dicapai melalui kecerdasan buatan, algoritma, dan model.

• Model ARIMA

Model ARIMA adalah contoh umum dari model deret waktu. Model ini menggunakan autoregresi, yang berarti model dapat disesuaikan dengan perangkat lunak regresi yang akan menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan sebagian besar analisis regresi dan smoothing. Model ARIMA dikenal tidak memiliki tren keseluruhan, tetapi memiliki variasi di sekitar rata-rata yang memiliki amplitudo konstan, menghasilkan pola waktu yang secara statistik serupa. Melalui ini, variabel dianalisis dan data disaring untuk lebih memahami dan memprediksi nilai masa depan.

• Model Deret Waktu

Model deret waktu adalah subset dari pembelajaran mesin yang memanfaatkan deret waktu untuk memahami dan meramalkan data menggunakan nilai-nilai masa lalu. Deret waktu adalah urutan nilai variabel selama periode yang sama, seperti tahun atau kuartal dalam aplikasi bisnis. Untuk mencapai ini, data harus dihaluskan, atau varians acak dari data harus dihilangkan untuk mengungkapkan tren dalam data.

• Model Prediktif

Model Prediktif adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi perilaku masa depan. Ini menggunakan model prediktif untuk menganalisis hubungan antara unit spesifik dalam sampel yang diberikan dan satu atau lebih fitur unit tersebut. Tujuan dari model-model ini adalah untuk menilai kemungkinan bahwa unit dalam sampel lain akan menampilkan pola yang sama.

• Analisis Regresi

Secara umum, analisis regresi menggunakan data struktural bersama dengan nilai-nilai masa lalu dari variabel independen dan hubungan antara mereka dan variabel dependen untuk membentuk prediksi.

• Regresi Linier

Dalam regresi linier, sebuah plot dibangun dengan nilai-nilai sebelumnya dari variabel dependen yang dipetakan pada sumbu Y dan variabel independen yang sedang dianalisis dipetakan pada sumbu X. Garis regresi kemudian dibangun oleh program statistik yang mewakili hubungan antara variabel independen dan dependen yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai-nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen. Dengan garis regresi, program juga menunjukkan persamaan intercept kemiringan untuk garis yang mencakup tambahan untuk istilah kesalahan regresi, di mana semakin tinggi nilai istilah kesalahan, semakin tidak presisi model regresi. Untuk mengurangi nilai istilah kesalahan, variabel independen lainnya diperkenalkan ke dalam model, dan analisis serupa dilakukan pada variabel independen tersebut.

Penerapan Analitik Prediktif dalam Bidang Bisnis

Analisis prediktif merupakan bagian penting dari analisis bisnis yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Dalam konteks audit, tinjauan analitik digunakan untuk mengevaluasi keberagaman saldo akun yang dilaporkan. Proses ini melibatkan penggunaan metode seperti ARIMA dan analisis regresi untuk membentuk prediksi yang disebut ekspektasi bersyarat dari saldo yang sedang diaudit. Metode STAR juga digunakan untuk melakukan tinjauan analitik dengan menggunakan analisis regresi. Penyerapan prosedur analitis ke dalam standar audit menyoroti kebutuhan untuk menyesuaikan metodologi ini sesuai dengan data yang spesifik.

Kesimpulannya, analisis prediktif telah menjadi elemen penting dalam berbagai bidang bisnis dan industri. Dengan memanfaatkan data historis dan teknik prediktif, perusahaan dapat merencanakan strategi, mengambil keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dari manajemen aset hingga perlindungan anak, serta prediksi arus kas hingga keputusan hukum, analisis prediktif memberikan beragam manfaat yang dapat membantu perusahaan mencapai tujuan mereka dengan lebih baik. Dengan adopsi teknologi ini, perusahaan dapat mengoptimalkan kinerja mereka, meningkatkan keuntungan, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Transformasi data merupakan inti dari komputasi, yang berfungsi sebagai saluran yang melaluinya informasi berevolusi dari satu format atau struktur ke format lainnya. Proses ini merupakan bagian integral dari berbagai tugas yang berhubungan dengan data, termasuk integrasi data, penyimpanan data, dan integrasi aplikasi.

Kompleksitas transformasi data dapat sangat bervariasi, tergantung pada tingkat perubahan yang diperlukan antara data sumber dan data target. Sementara beberapa transformasi mungkin sangat mudah, yang lain membutuhkan manipulasi yang rumit. Biasanya, transformasi data memadukan langkah-langkah manual dan otomatis untuk mencapai hasil yang diinginkan. Alat dan teknologi yang digunakan untuk transformasi data sangat beragam, yang mencerminkan beragamnya format, struktur, kompleksitas, dan volume data yang mengalami transformasi.

Salah satu bentuk transformasi data yang penting adalah penyusunan ulang data master. Di sini, seluruh basis data mengalami transformasi atau penyusunan ulang tanpa perlu mengekstrak data. Dalam database yang dirancang dengan baik, semua data dihubungkan secara langsung atau tidak langsung ke sekumpulan tabel database master melalui batasan kunci asing.

Dengan menyusun ulang tabel-tabel basis data master ini dengan indeks unik yang berbeda, baik data yang terkait secara langsung maupun tidak langsung juga diubah. Meskipun ada transformasi ini, bentuk asli data tetap dapat diakses melalui indeks unik yang ada. Sangat penting untuk menjalankan penyusunan ulang database ini dengan cermat untuk menghindari dampak buruk pada arsitektur perangkat lunak.Dalam skenario di mana pemetaan data terjadi secara tidak langsung melalui model data yang memediasi, proses ini disebut sebagai mediasi data.

Proses Perjalanan Transformasi Data

Transformasi data adalah proses penting dalam bidang pengelolaan data, yang mencakup beberapa langkah penting yang disesuaikan dengan kompleksitas transformasi yang ada. Mari kita selidiki setiap langkah untuk memahami signifikansinya dalam narasi transformasi yang lebih luas.

1. Penemuan Data:
Perjalanannya dimulai dengan penemuan data, di mana alat pembuatan profil atau skrip manual mengungkap seluk-beluk struktur dan karakteristik data. Langkah mendasar ini meletakkan dasar untuk memahami bagaimana data harus dibentuk dan dibentuk agar selaras dengan tujuan transformasi.

2. Pemetaan Data:
Di sini, masing-masing bidang menjalani pemetaan, modifikasi, penggabungan, pemfilteran, atau agregasi untuk membentuk hasil akhir. Biasanya dipelopori oleh pengembang atau analis teknis yang berpengalaman dalam teknologi transformasi, pemetaan data menetapkan cetak biru perjalanan transformasi.

3. Pembuatan Kode:
Prosesnya beralih ke pembuatan kode, di mana instruksi yang dapat dieksekusi, seperti SQL, Python, atau R, dibuat berdasarkan aturan pemetaan yang telah ditentukan sebelumnya. Teknologi transformasi memainkan peran penting di sini, memanfaatkan metadata atau definisi yang disediakan oleh pengembang untuk menghasilkan kode yang diperlukan.

4. Eksekusi Kode:
Dengan kode di tangan, saatnya untuk mengeksekusi. Baik terintegrasi secara mulus dalam alat transformasi atau memerlukan intervensi manual dari pengembang, eksekusi kode menghidupkan proses transformasi, mengarahkan data menuju kondisi yang diharapkan.

5. Tinjauan Data:
Pengembaraan transformasi mencapai puncaknya pada peninjauan data, yang hasilnya diperiksa dengan cermat untuk memastikan keselarasan dengan tujuan transformasi. Biasanya dipimpin oleh pengguna bisnis atau pengguna akhir, langkah ini mengungkap anomali atau kesalahan apa pun, menandakan perbaikan atau persyaratan baru bagi pengembang atau analis.

Menjelajahi Transformasi Data: Batch vs Interaktif

Transformasi data telah lama menjadi proses fundamental dalam dunia manajemen data, dan hadir dalam dua bentuk utama: batch dan interaktif. Mari kita pelajari setiap jenisnya untuk memahami signifikansi dan implikasinya dalam ranah integrasi data.

• Transformasi Data Batch:

Secara tradisional, transformasi data telah beroperasi sebagai proses massal atau batch, di mana pengembang atau ahli teknis menulis kode atau menentukan aturan transformasi dalam alat integrasi data. Aturan-aturan ini kemudian dieksekusi pada volume data yang besar, mengikuti serangkaian langkah linier yang telah ditentukan sebelumnya. Transformasi data batch berfungsi sebagai tulang punggung berbagai teknologi integrasi data, termasuk pergudangan data, migrasi, dan integrasi aplikasi.

• Manfaat dan Keterbatasan:

Meskipun transformasi data batch telah membuktikan nilainya selama bertahun-tahun, transformasi data batch memiliki manfaat dan keterbatasan. Di satu sisi, hal ini memungkinkan pemrosesan volume data yang sangat besar, memberi makan aplikasi penting dan penyimpanan data. Akan tetapi, hal ini juga menimbulkan tantangan. Sebagai contoh, pengguna bisnis sering kali tidak berperan langsung dalam proses transformasi, yang menyebabkan potensi salah tafsir terhadap persyaratan dan bertambahnya waktu untuk mendapatkan solusi. Hal ini memicu kebutuhan akan kelincahan dan layanan mandiri dalam integrasi data, yang bertujuan untuk memberdayakan pengguna agar dapat mentransformasi data secara interaktif.

• Transformasi Data Interaktif:

Masukkan transformasi data interaktif (IDT), sebuah kemampuan baru yang merevolusi lanskap transformasi data. Tidak seperti transformasi batch, IDT memungkinkan analis bisnis dan pengguna untuk berinteraksi langsung dengan kumpulan data yang besar melalui antarmuka visual yang intuitif. Antarmuka ini memfasilitasi pemahaman, koreksi, dan manipulasi data melalui interaksi sederhana seperti mengklik atau memilih elemen data. Perusahaan seperti Trifacta, Alteryx, dan Paxata menawarkan alat transformasi data interaktif, mengabstraksikan kerumitan teknis dan memberdayakan pengguna untuk mengontrol data mereka.

• Manfaat dan Implikasi:

Solusi transformasi data interaktif menyederhanakan proses persiapan data, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mentransformasi data dan menghilangkan kesalahan yang merugikan dalam interpretasi. Dengan menghilangkan pengembang dari persamaan, sistem ini menempatkan kekuatan di tangan pengguna bisnis dan analis, memungkinkan mereka untuk berinteraksi dan memanipulasi data sesuai kebutuhan. Visualisasi dalam antarmuka membantu dalam mengidentifikasi pola dan anomali, yang selanjutnya meningkatkan pemahaman data dan pengambilan keputusan.

Bahasa Transformasional

Dalam bidang transformasi data, terdapat banyak bahasa yang dirancang khusus untuk tujuan ini. Bahasa-bahasa ini sering kali memerlukan tata bahasa terstruktur, biasanya menyerupai bentuk Backus–Naur (BNF), untuk memfasilitasi penggunaannya. Mari kita jelajahi beberapa bahasa transformasional yang menonjol dan signifikansinya dalam lanskap transformasi data.

1. AWK: Sebagai salah satu bahasa transformasi data tekstual tertua dan terpopuler, AWK telah teruji oleh waktu, menawarkan kemampuan yang kuat untuk memanipulasi data.
2. Perl: Terkenal karena fleksibilitasnya, Perl berfungsi sebagai bahasa tingkat tinggi yang mampu melakukan operasi yang kuat pada data biner dan teks, menjadikannya pilihan yang disukai banyak pengembang.
3. Bahasa Templat: Bahasa-bahasa ini berspesialisasi dalam mengubah data menjadi dokumen, memenuhi kebutuhan pembuatan dan pemrosesan dokumen.
4. TXL: Dengan fokus pada pembuatan prototipe, TXL menawarkan deskripsi berbasis bahasa yang ideal untuk mengubah kode sumber atau data secara efisien.
5. XSLT: Berfungsi sebagai bahasa transformasi data XML standar, XSLT dapat diterapkan secara luas di berbagai domain, menyediakan transformasi data XML yang mulus.

• Bahasa Transformasi Khusus Domain (DSL):

Perusahaan seperti Trifacta dan Paxata telah memelopori pengembangan DSL yang dirancang khusus untuk melayani dan mengubah kumpulan data. DSL ini, seperti "Wrangle" dari Trifacta, menyederhanakan proses transformasi dan meningkatkan produktivitas, khususnya bagi pengguna non-teknis.

• Keuntungan DSL:

Salah satu keuntungan utama DSL adalah kemampuannya untuk mengabstraksi logika eksekusi yang mendasarinya, memungkinkan integrasi yang lancar dengan berbagai mesin pemrosesan seperti Spark, MapReduce, dan Dataflow. Tidak seperti bahasa tradisional, DSL tidak terikat pada mesin dasar tertentu, sehingga menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas dalam operasi transformasi data.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Data_transformation_(computing)

Data mining (Penambangan Data) adalah proses penting dalam dunia teknologi yang melibatkan ekstraksi dan penemuan pola-pola dalam kumpulan data besar. Ini melibatkan metode yang berada di persimpangan antara pembelajaran mesin, statistik, dan sistem database. Data mining merupakan subbidang interdisipliner dari ilmu komputer dan statistik yang bertujuan untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data dan mengubahnya menjadi struktur yang dapat dipahami untuk penggunaan lebih lanjut. Ini merupakan langkah analisis dalam proses "penemuan pengetahuan dalam basis data" atau KDD. Selain langkah analisis, data mining juga melibatkan aspek manajemen data, preprocessing data, pertimbangan model dan inferensi, metrik menarik, kompleksitas, pengolahan hasil yang ditemukan, visualisasi, dan pembaruan online.

Meskipun disebut sebagai "data mining", tujuan sebenarnya adalah ekstraksi pola dan pengetahuan dari data yang besar, bukan penambangan data itu sendiri. Istilah ini sering digunakan secara luas untuk proses pengolahan informasi besar-besaran serta aplikasi sistem pendukung keputusan komputer, termasuk kecerdasan buatan dan bisnis. Tugas utama dalam data mining adalah analisis semi-otomatis atau otomatis dari jumlah data besar untuk mengekstrak pola-pola menarik yang sebelumnya tidak diketahui, seperti kelompok data, catatan yang tidak biasa, dan ketergantungan. Ini melibatkan penggunaan teknik basis data seperti indeks spasial. Pola-pola ini dapat digunakan dalam analisis lebih lanjut atau dalam pembelajaran mesin dan analisis prediktif. Perbedaan utama antara analisis data dan data mining adalah bahwa analisis data digunakan untuk menguji model dan hipotesis pada dataset, sedangkan data mining menggunakan model statistik dan pembelajaran mesin untuk mengungkap pola-pola tersembunyi dalam jumlah data yang besar.

Istilah terkait seperti data dredging, data fishing, dan data snooping mengacu pada penggunaan metode data mining untuk sampel bagian dari kumpulan data yang lebih besar yang mungkin terlalu kecil untuk membuat inferensi statistik yang dapat diandalkan tentang validitas pola yang ditemukan. Meskipun demikian, metode ini dapat digunakan dalam menciptakan hipotesis baru untuk diuji terhadap populasi data yang lebih besar.

Dengan teknologi yang terus berkembang, data mining tetap menjadi alat yang penting dalam mengungkap pola-pola berharga dari data besar dan kompleks, membantu organisasi dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dan mempertahankan keunggulan kompetitif di pasar yang semakin kompetitif.

Asal Usul dan Sejarah Data Mining

Pada tahun 1960-an, para ahli statistik dan ekonom menggunakan istilah seperti "data fishing" atau "data dredging" untuk merujuk pada praktik yang dianggap tidak baik dalam menganalisis data tanpa hipotesis a priori. Istilah "data mining" juga digunakan dengan cara yang sama kritis oleh ekonom Michael Lovell dalam sebuah artikel yang diterbitkan di Review of Economic Studies pada tahun 1983. Lovell mengindikasikan bahwa praktik ini "menyamar di bawah berbagai alias, mulai dari "eksperimen" (positif) hingga "fishing" atau "snooping" (negatif).

Istilah data mining muncul sekitar tahun 1990 dalam komunitas basis data, dengan konotasi yang umumnya positif. Untuk sementara waktu pada tahun 1980-an, frasa "database mining"™, digunakan, tetapi karena telah dilindungi hak cipta oleh perusahaan HNC, yang berbasis di San Diego, untuk memasarkan Database Mining Workstation mereka; para peneliti akhirnya beralih ke data mining. Istilah lain yang digunakan termasuk data archaeology, information harvesting, information discovery, knowledge extraction, dll. Gregory Piatetsky-Shapiro menciptakan istilah "knowledge discovery in databases" untuk workshop pertama tentang topik yang sama (KDD-1989) dan istilah ini menjadi lebih populer di komunitas kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Namun, istilah data mining menjadi lebih populer di kalangan bisnis dan pers. Saat ini, istilah data mining dan penemuan pengetahuan digunakan secara bergantian.

Latar Belakang Ekstraksi manual pola dari data telah terjadi selama berabad-abad. Metode awal untuk mengidentifikasi pola dalam data termasuk teorema Bayes (abad ke-18) dan analisis regresi (abad ke-19). Proliferasi, keberadaan, dan kekuatan yang meningkat dari teknologi komputer secara dramatis telah meningkatkan kemampuan pengumpulan, penyimpanan, dan manipulasi data. Seiring dengan pertumbuhan ukuran dan kompleksitas set data, analisis data langsung dengan tangan secara bertahap telah digantikan dengan pemrosesan data otomatis, dibantu oleh penemuan-penemuan lain dalam ilmu komputer, khususnya dalam bidang pembelajaran mesin, seperti jaringan saraf, analisis klaster, algoritma genetika (tahun 1950-an), pohon keputusan dan aturan keputusan (tahun 1960-an), dan mesin vektor dukungan (tahun 1990-an).

Data mining adalah proses menerapkan metode-metode ini dengan tujuan untuk mengungkap pola tersembunyi dalam set data yang besar. Ini memperjembatani kesenjangan antara statistik terapan dan kecerdasan buatan (yang biasanya menyediakan latar belakang matematika) dengan manajemen basis data dengan memanfaatkan cara data disimpan dan diindeks dalam basis data untuk menjalankan algoritma pembelajaran dan penemuan aktual secara lebih efisien, memungkinkan metode-metode tersebut diterapkan pada set data yang semakin besar.

Proses Penemuan Pengetahuan dari Data

Proses penemuan pengetahuan dari basis data (Knowledge Discovery in Databases/KDD) adalah langkah penting dalam memanfaatkan potensi data. Terdapat beberapa pendekatan seperti CRISP-DM yang menguraikan tahapan-tahapan yang harus diikuti, mulai dari pemahaman bisnis hingga implementasi model. Sebelum melakukan data mining, langkah pra-pemrosesan diperlukan untuk membersihkan data dari noise dan data hilang.

Data mining melibatkan tugas-tugas seperti deteksi anomali, pembelajaran aturan asosiasi, dan klasifikasi, dengan tujuan untuk mengekstrak pola dari data. Namun, hasil dari proses ini harus divalidasi secara hati-hati untuk memastikan keandalan dan kebergunaan informasi yang dihasilkan.

Dengan menggunakan kerangka kerja yang tepat dan melakukan validasi yang cermat, organisasi dapat mengubah data menjadi pengetahuan yang berharga untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses Pencarian Pola

Penggalian data adalah salah satu bagian dari proses pencarian pola. Berikut ini urutan proses pencarian pola:

• Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.
• Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.
• Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.
• Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.
• Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.
• Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.
• Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna.

Teknik Penggalian Data

Penggalian data umumnya dapat dibagi menjadi dua fungsi utama: deskripsi dan prediksi. Berikut adalah beberapa fungsi penggalian data yang sering digunakan:

1. Karakterisasi dan Diskriminasi: Merupakan proses generalisasi, rangkuman, dan perbandingan karakteristik data.
2. Penggalian Pola Berulang: Melibatkan pencarian pola asosiasi, pola intra-transaksi, atau pola pembelian dalam satu transaksi.
3. Klasifikasi: Memanfaatkan model untuk mengklasifikasikan objek berdasarkan atribut-atributnya. Kelas target sudah ditentukan sebelumnya dalam data, sehingga fokusnya adalah pada pembelajaran model agar dapat melakukan klasifikasi sendiri.
4. Prediksi: Memproyeksikan nilai yang tidak diketahui atau nilai yang hilang menggunakan model dari klasifikasi.
5. Penggugusan/Cluster Analysis: Mengelompokkan objek data berdasarkan tingkat kemiripannya. Kelas target tidak ditentukan sebelumnya dalam data, sehingga tujuannya adalah untuk memaksimalkan kemiripan dalam kelompok dan meminimalkan kemiripan antar kelompok.
6. Analisis Outlier: Proses identifikasi data yang tidak sesuai dengan pola umum dari data lainnya, seperti noise dan anomali dalam data.
7. Analisis Trend dan Evolusi: Termasuk analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis tren.

Disadur dari: id.wikipedia.org

Python, bahasa pemrograman yang ditafsirkan dan tingkat tinggi, telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia sejak dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum. Filosofi desain Python menitikberatkan pada keterbacaan kode dan penggunaan spasi putih yang signifikan, membuatnya menjadi pilihan yang ideal untuk proyek-proyek skala kecil maupun besar.

Salah satu keunggulan Python adalah kemampuannya dalam menangani berbagai paradigma pemrograman, termasuk pemrograman terstruktur, berorientasi objek, dan fungsional. Dikenal sebagai bahasa "termasuk baterai", Python dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, memungkinkan pengguna untuk mengakses berbagai fungsi dan alat tanpa perlu menginstal tambahan.

Sejak dirilisnya Python 2.0 pada tahun 2000, bahasa ini telah mengalami beberapa pembaruan signifikan, termasuk fitur-fitur seperti pemahaman daftar dan sistem pengumpulan sampah yang lebih canggih. Pada tahun 2008, Python 3.0 diperkenalkan sebagai revisi utama, meskipun tidak sepenuhnya kompatibel dengan versi sebelumnya. Hal ini membutuhkan modifikasi pada kode Python 2 untuk dapat berjalan pada Python 3.

Python memiliki keunggulan dalam ketersediaannya untuk berbagai sistem operasi. Implementasi referensi Python, yang dikenal sebagai CPython, dikembangkan dan dipelihara oleh komunitas pemrogram global. Python Software Foundation, sebuah organisasi nirlaba, bertanggung jawab atas pengelolaan dan pengembangan sumber daya Python dan CPython.

Sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia, Python secara konsisten menduduki peringkat teratas dalam daftar bahasa pemrograman yang diminati oleh para pengembang. Keunggulan Python dalam keterbacaan kode, fleksibilitas, dan kemampuan yang luas menjadikannya pilihan yang sangat dihargai dalam berbagai industri dan proyek pengembangan perangkat lunak.

Sejarah dan Filosofi Python

Python, bahasa pemrograman yang diciptakan pada akhir 1980-an oleh Guido van Rossum di Belanda, merupakan kelanjutan dari bahasa ABC dan memiliki kemampuan untuk menangani pengecualian serta berinteraksi dengan sistem operasi Amoeba. Implementasinya dimulai pada bulan Desember 1989, dengan van Rossum sebagai pengembang utama hingga Juli 2018, ketika dia mengumumkan "liburan permanen" dari tanggung jawabnya sebagai Benevolent Dictator For Life Python. Python 2.0 dirilis pada tahun 2000 dengan berbagai fitur baru, termasuk pengumpul sampah pendeteksian siklus dan dukungan untuk Unicode.

Tanggal akhir penggunaan Python 2.7 awalnya dijadwalkan pada tahun 2015, namun ditunda hingga tahun 2020 karena banyaknya kode yang tidak dapat dengan mudah dilanjutkan ke Python 3. Pada 2022, perilisan Python 3.10.4 dan 3.9.12 dipercepat karena masalah keamanan, sementara versi 3.6 dan yang lebih lama tidak lagi didukung. Python memperoleh popularitasnya sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer.

Python adalah bahasa pemrograman multi-paradigma, mendukung pemrograman berorientasi objek, terstruktur, fungsional, dan berorientasi aspek. Desainnya menawarkan dukungan untuk pemrograman fungsional dalam tradisi Lisp dengan fungsi seperti filter, map, dan reduce, serta pemahaman daftar, kamus, set, dan ekspresi generator. Filosofi Python diuraikan dalam dokumen The Zen of Python, menekankan nilai-nilai seperti kecantikan, keterbacaan, dan kesederhanaan.

Python dirancang untuk menjadi sangat dapat dikembangkan dan modular, dengan perpustakaan standar yang besar dan penerjemah yang mudah diperluas. Visi van Rossum terhadap bahasa inti kecil dengan perpustakaan yang luas berasal dari pengalamannya dengan bahasa ABC. Python juga dikenal karena pendekatannya yang menyenangkan dan ramah pengguna, tercermin dalam namanya yang terinspirasi oleh grup komedi Inggris Monty Python.

Pengguna dan penggemar Python sering disebut sebagai Pythonistas, dan bahasa ini terus berkembang dengan komunitas yang kuat di belakangnya. Dengan sejarah yang kaya dan filosofi yang kuat, Python tetap menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan dipilih oleh pengembang di seluruh dunia.

Sintaks dan Semantik Python

Python dikenal sebagai bahasa pemrograman yang mudah dibaca dan dipahami. Sintaksnya bersih dan tidak berantakan secara visual, sering menggunakan kata kunci bahasa Inggris daripada tanda baca. Berbeda dengan bahasa lain seperti C atau Pascal, Python tidak menggunakan tanda kurung awal untuk membatasi blok, dan pernyataan titik koma setelahnya bersifat opsional.

Indentasi adalah kunci dalam Python, menggunakan spasi untuk membatasi blok kode. Peningkatan indentasi menandakan awal blok, sedangkan penurunan indentasi menandakan akhir blok. Ini memastikan bahwa struktur visual program mencerminkan struktur semantiknya dengan akurat.

Python menawarkan beragam pernyataan dan kontrol aliran, termasuk if, else, elif, for, while, try, except, raise, class, def, with, break, continue, pass, assert, yield, dan import. Pernyataan-pernyataan ini memberikan fleksibilitas dalam menulis kode dan menangani pengecualian, iterasi, dan banyak lagi.

Python juga memiliki konsep metode pada objek, yang memungkinkan fungsi yang dilampirkan ke kelas objek. Penulisan kode Python menganut prinsip duck typing, memungkinkan variabel tanpa tipe yang ditentukan tetapi objek yang diketik. Operasi aritmatika seperti penambahan, pengurangan, perkalian, dan pembagian dapat dilakukan dengan mudah menggunakan simbol yang terintegrasi dalam bahasa.

_{Hierarki tipe standar di Python 3}

Dengan kesederhanaan sintaks dan semantiknya, Python menjadi pilihan yang populer di kalangan pengembang. Keterbacaan dan kemudahan penggunaan membuatnya menjadi bahasa yang ideal untuk berbagai proyek, dari yang sederhana hingga yang kompleks. Dengan Python, kompleksitas kode dapat dikurangi tanpa mengorbankan fungsionalitas, menjadikannya salah satu bahasa pemrograman yang paling diminati dan digunakan di seluruh dunia.

Disadur dari: id.wikipedia.org/wiki/Python

Apa Itu Industri Manufaktur?

Industri manufaktur merupakan sebuah badan usaha atau perusahaan untuk memproduksi sebuah barang jadi dari mulain bahan baku mentah yang belum diolah. Sehingga industri ini mempunyai alat, peralatan, mesin produksi dan sebagaimana mestinya untuk memproduksi sebuah bahan baku.

Setelah bahan baku yang sudah diolah tersebut menjadi sebuah produk, barang tersebut akan di pasarkan kepada konsumen melalui jaringan distribusi dari tingkat grosir hingga ke tingkat eceran sampai ke tangan konsumen.

Perusahaan manufaktur atau bisa disebut juga sebagai perusahaan perakitan yang biasanya digunakan oleh industri otomotif maupun elektronik.

Perusahaan manufaktur sangat didukung oleh negara karena dapat memiliki lapangan kerja yang banyak, perusahaan manufakur memiliki peraturan SOP yang harus memiliki standar dan ketat. Hal ini untuk menjaga kualitas sebuah barang atau produk yang dibuat dan diproduksi masal.

Beberapa contoh perusahaan manufaktur :

1. Industri otomotif

2. Industri mesin

3. Industri logam

4. Industri farmasi

5. Industri tekstil

6. Industri rokok

7. Industri barang konsumsi

Sumber : money.kompas.com