Page 85 - E Modul Data Analytics

Data Analytics

Sedangkan, manfaat klasifikasi dalam data mining yaitu model klasifikasi yang baik
dapat memberikan prediksi akurat terhadap kategori atau label data yang tidak diketahui

berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data pelatihan. Dengan menganalisis atribut yang
berkontribusi pada pengelompokan data ke dalam kategori tertentu, akan dapat memahami
faktor-faktor apa yang memengaruhi keputusan klasifikasi. Klasifikasi memungkinkan

otomatisasi dalam mengambil keputusan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Contohnya, pengelompokan pelanggan berdasarkan preferensi produk dapat mengarah pada
rekomendasi yang lebih relevan. Klasifikasi memungkinkan segmentasi pelanggan berdasarkan

ciri-ciri dan perilaku tertentu, memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan strategi
pemasaran dan layanan.

Proses pada klasifikasi data mempunyai dua tahapan ialah:

1. Learning ialah proses latih data kemudian dianalisis dengan memakai

algoritma klasifikasi.
2. Classification ialah proses pengujian data yang dipakai untuk mengetahui

ketepatan dari classification rules. Akurasi yang keberadannya dapat diterima,

rule dapat diimplementasikan pada suatu klasifikasi dari tuple data baru.
(Nikulin, 2008) lebih detail mengatakan bahwa, klasifikasi hanya bisa
digunakan pada suatu data latih yang kuat di mana diperkirakan bahwa kelas

“positif” telah mewakili minoritas tanpa harus kehilangan atribut pada

umumnya.

73