Berikut beberapa deskripsi aplikasi WEKA dari beberapa majalah yang menggunakan WEKA sebagai software pendukungnya. Menurut Bambang Setiawan dkk. Dalam jurnalnya, Designing a Decision Support System to Specific Ship's Seaworthiness, ia menyatakan bahwa WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) adalah perangkat lunak pembelajaran mesin populer yang ditulis dalam bahasa Java yang dikembangkan di Universitas Waikato, Selandia Baru. . WEKA adalah perangkat lunak gratis yang tersedia di bawah Lisensi Publik Umum GNU. Menurut Hartarto Junaedi dkk. Dalam jurnalnya yang berjudul “Transformasi Data dalam Data Mining”, Weka merupakan alat data mining berbasis Java yang sangat populer dan banyak digunakan untuk eksperimen dan melakukan eksperimen. Sofi Defiyanti dan D. L. Crispina Pardede menulis dalam jurnal berjudul "Perbandingan Kinerja Algoritma ID3 dan C4.5 dalam Klasifikasi Surat Spam" bahwa WEKA digunakan untuk membandingkan beberapa algoritma pembelajaran mesin berdasarkan masalah data mining dikatakan sebagai alat yang digunakan. WEKA adalah open source yang dikembangkan oleh University of Wakaito, Selandia Baru.
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) adalah perangkat lunak yang menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk melakukan proses penambangan data. WEKA memiliki banyak fitur hebat yang dapat disesuaikan untuk mengekstrak informasi dengan mudah dari database yang tersedia. Salah satunya adalah fungsi regresi. Ini adalah proses memperkirakan masa depan berdasarkan pola yang terbentuk. Pola bertindak sebagai model data. Fitur lainnya adalah clustering, yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang tersedia. Berdasarkan hubungan antar data tersebut, diperoleh pola-pola tertentu dari proses clustering. WEKA tidak hanya secara ringkas menyajikan hasil data mining dalam grafik dan gambar, tetapi antarmuka pengguna/pengalaman pengguna aplikasi ini sederhana dan mudah digunakan.
Unduh penginstal WEKA dari sini dan instal secara normal (Jika Anda menggunakan macOS, konten file dmg adalah file app. Cukup seret ke folder Aplikasi Anda. Jika Anda menggunakan Linux, Cukup buka paket dan jalankan.
Jika Anda hanya ingin mendapatkan akurasi atau metrik lain dari hasil tes, WEKA tidak terlalu berguna, kecuali untuk studi dan tes yang hanya membutuhkan data dari makalah akademis. Tetapi Anda dapat menyimpan model yang telah dilatih sebelumnya dan menggunakannya kembali di WEKA (GUI) atau aplikasi Java dan Android yang Anda kembangkan! (Insya Allah tutorial WEKA Android akan dibahas di artikel berikutnya). Untuk menyimpan model, klik kanan di daftar hasil dan simpan model ke lokasi yang Anda inginkan.
Setiap aplikasi dirancang untuk memudahkan proses yang Anda lakukan. Dalam hal ini, aplikasi WEKA memiliki beberapa fitur utama: 1. Kumpulan alat pra-pemrosesan data, algoritme pembelajaran, dan metode evaluasi yang komprehensif 2. Antarmuka pengguna grafis (termasuk visualisasi data) 3. Lingkungan perbandingan algoritma pembelajaran 4. Juga, apa efek dari penggunaan aplikasi ini dalam kehidupan sehari-hari Anda?
WEKA adalah perangkat lunak yang menerapkan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk melakukan berbagai pemrosesan terkait dengan sistem temu kembali informasi dan penambangan data. Beberapa properti unggulan WEKA adalah: 1. Klasifikasi WEKA memiliki sejumlah algoritma yang mendukung proses pengklasifikasian objek dan mudah diimplementasikan oleh pengguna secara langsung. Pengguna dapat memuat dataset, memilih algoritma untuk klasifikasi, dan kemudian mendapatkan beberapa plot data yang menunjukkan akurasi dan tingkat kesalahan hasil dari proses klasifikasi. 2. Regresi Regresi adalah proses dimana prediksi dapat dibuat tentang berbagai pola yang telah terbentuk sebelumnya yang digunakan sebagai model data. Tujuan dari regresi adalah untuk membuat variabel baru yang mewakili bagaimana data akan berubah di masa depan. WEKA mendukung proses regresi dan memfasilitasi ini dengan antarmuka pengguna/pengalaman pengguna yang sederhana. 3. Clustering Clustering adalah bentuk pembelajaran mesin yang mengelompokkan data, menggambarkan hubungan yang ada antar data, dan memaksimalkan kesamaan antar kelas/cluster, tetapi meminimalkan kesamaan antar kelas/cluster. Clustering digunakan dalam analisis data dan bertujuan untuk menghasilkan representasi data yang mewakili pola-pola yang terbentuk akibat hubungan-hubungan yang ada antar data. WEKA memiliki beberapa pendekatan algoritmik untuk mengatasi masalah clustering. Fitur ini juga memiliki bagian kesimpulan proses clustering data yang merangkum perhitungan dan hasil yang diperoleh dalam mengimplementasikan algoritma clustering. 4. Aturan asosiasi Aturan asosiasi adalah metode yang digunakan untuk menemukan berbagai hubungan antara banyak variabel dalam database. Visualisasi WEKA memiliki kemampuan untuk memberikan representasi data hasil proses data mining dalam bentuk gambar atau grafik, yang juga dapat digunakan untuk memilih berbagai parameter yang mendukung pembentukan representasi data pada aplikasi WEKA. 5. Visualisasi WEKA memiliki kemampuan untuk memberikan representasi data hasil proses data mining dalam bentuk gambar atau grafik, yang juga dapat digunakan untuk memilih berbagai parameter yang mendukung pembentukan representasi data pada aplikasi WEKA. 6. Pra-pemrosesan data WEKA menyediakan fungsionalitas yang terkait dengan pra-pemrosesan data, yaitu stemming dan penghapusan stopword. Karena proses stemming dan stopword removal perangkat lunak WEKA didasarkan pada bahasa Inggris, penerapan bahasa selain bahasa Inggris memerlukan proses pra-pemrosesan data di luar aplikasi WEKA. Beberapa algoritma stemming yang disediakan oleh WEKA adalah Iterated Lovins Stemmer, Lovins Stemmer, dan Snowball Stemmer. Ekstensi untuk data yang digunakan di Weka adalah .arff. Anda dapat membuka file dengan ekstensi ini menggunakan berbagai editor teks seperti Notepad.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..