RapidMiner adalah perangkat lunak terbuka (open source). RapidMiner adalah solusi untuk menganalisis penambangan data, penambangan teks, dan analitik prediktif. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif untuk memberikan wawasan kepada pengguna dan membantu mereka membuat keputusan terbaik. RapidMiner memiliki sekitar 500 operator data mining, termasuk operator input, output, preprocessing data, dan visualisasi. RapidMiner adalah perangkat lunak mandiri untuk analisis data dan mesin penambangan data yang dapat diintegrasikan ke dalam produk Anda sendiri. RapidMiner ditulis dalam Java, sehingga bekerja pada semua sistem operasi. RapidMiner sebelumnya dikenal sebagai YALE (Yet Another Learning Environment). Versi pertama dikembangkan pada tahun 2001 oleh Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa dan Simon Fischer dari Departemen Kecerdasan Buatan di Universitas Dortmund. RapidMiner didistribusikan di bawah versi 3 dari AGPL (GNU Affero General Public License). Hingga saat ini, ribuan aplikasi telah dikembangkan di lebih dari 40 negara menggunakan RapidMiner. RapidMiner sebagai perangkat lunak open source untuk data mining tidak diragukan lagi karena perangkat lunak ini sudah menjadi pemimpin dunia. RapidMiner menduduki peringkat #1 untuk perangkat lunak data mining dalam survei 2010-2011 yang dilakukan oleh portal data mining KDnuggets. RapidMiner menyediakan GUI (Graphic User Interface) untuk merancang saluran analisis. GUI ini menghasilkan file Extensible Markup Language (XML) yang menentukan proses analitik yang Anda terapkan pada data Anda. File ini dibaca oleh RapidMiner untuk menjalankan analis secara otomatis. RapidMiner memiliki properti berikut: • Ditulis dalam bahasa pemrograman Java dan dapat dijalankan di berbagai sistem operasi. • Proses penemuan pengetahuan dimodelkan dalam bentuk pohon operator. • Sebuah representasi XML internal untuk memastikan format pertukaran data yang seragam. • Bahasa skrip memungkinkan eksperimen ekstensif dan otomatisasi eksperimen. • Konsep multi-layer yang menjamin penyajian data dan pemrosesan data yang efisien. • Memiliki GUI, mode baris perintah, dan Java API yang dapat dipanggil dari program lain.
Berikut ini adalah beberapa fitur RapidMiner:
• Banyak algoritma penambangan data seperti pohon keputusan dan peta yang mengatur sendiri.
• Grafik canggih seperti diagram histogram yang tumpang tindih, diagram pohon, dan diagram sebar 3D.
• Banyak pilihan plugin. B. Plugin teks untuk melakukan analisis teks.
• Menyediakan teknologi penambangan data dan pembelajaran mesin, termasuk:
ETL (ekstrak, ubah,
beban), pra-pemrosesan data, visualisasi, pemodelan, dan evaluasi
• Proses penambangan data ditulis dalam XML dan terdiri dari operator nestable yang dibuat dalam GUI.
Nama menu RapidMiner Studio
Sebelum mengevaluasi aplikasi, Anda harus mengetahui pengenalan menu dan fitur yang ada di aplikasi RapidMiner Studio.
Ada banyak menu yang harus diketahui, tapi bukan berarti hafal, itu berarti tahu ke arah mana prosesnya berjalan. Karena jika prosesnya tidak selaras dengan tata kelola Rapiminer, hasilnya adalah kesalahan. Di bawah ini adalah nama dan bagian menu dan fungsinya.
Aplikasi RapidMiner Studio yang akan kita bahas adalah RapidMiner Studio versi 9.1.
1. Perspektif dan View
Tampilan perspektif dan tampilan ini ditampilkan saat Anda membuka aplikasi rapidminer untuk pertama kalinya
Nama bilah menu di atas memiliki tiga menu.
• Start adalah menu yang digunakan untuk menampilkan beberapa tindakan yang digunakan untuk proses tersebut.
• Recent, Digunakan untuk menampilkan proses yang baru saja dan sebelumnya dijalankan.
• Learn digunakan untuk melihat konten pembelajaran yang lebih detail tentang penggunaan Rapidminer yang disediakan oleh aplikasi.
2. View Operator
Data Access, Untuk menampilkan dan menulis repository
Blending, berfungsi untuk transformasi data dan meta data
Cleansing, Untuk tahapan pra proses data
Modelling, Untuk proses data mining, seperti asosiasi, estimasi, klasifikasi, klastering dll.
Scoring, untuk pengambilan model dari modelling
Validation, Untuk mengutur kualitas dan permormansi dari model atau modelling.
Utility, Untuk mengelompokkan subprocess, juga macro dan logger
Extensions, untuk format impor dan ekspor dari berbagai data berformat eksternal
3. View Repository
Menu ini muncul secara default di pojok kiri atas aplikasi rapidminer
Impor Data digunakan untuk mengimpor kumpulan data dari komputer Anda dalam format Excel dan CSV.
Sumber daya pelatihan digunakan untuk mengambil berbagai data yang disediakan oleh rapidminer untuk pelatihan.
Sampels, contoh jenis data yang digunakan untuk proses penilaian
Local Repository, tempat data yang sudah di impor dari perangkat eksternal
Temporary Repository, tempat data yang sudah di impor dari perangkat eksternal
4. View Parameters
Menu ini muncul secara default di pojok kanan atas aplikasi rapidminer. • Setiap operator fungsi mungkin memerlukan parameter agar dapat berfungsi • Pilih operator dalam Tampilan Proses untuk menampilkan parameternya dalam tampilan ini.
5. View Proses
Lembar atau halaman proses ini digunakan untuk merancang kumpulan dan set fungsi operator yang diprogram secara visual. Di bawah ini adalah contoh rangkaian yang dihasilkan.
6. Menu Play Button
Proses ini dapat dilakukan dengan cara-cara berikut:
Menekan tombol Play
Memilih menu Process → Run
Menekan kunci F11 pada keyboard
7. View Help and View Comment
View Help menampilkan deskripsi dari operator
View Comment menampilkan komentar yang dapat diedit terhadap operator
Nah itulah sedikit gambaran beserta penjelasan fungsi pada menu-menu dalam aplikasi Rapidminer Studio Versi 9.1 Free License. Kemudian kai juga akan memberikan sedikit penjelasan tentang tutorial RapidMiner dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dan algoritma C4.5
Pada tutorial kali ini kami mencoba memberikan sedikit pengalaman yang akan membantu teman-teman anda nantinya.
Bagaimana cara menerapkan algoritma Naive Bayes di aplikasi RapidMiner?
Ini adalah beberapa pertanyaan paling umum yang diajukan oleh administrator perguruan tinggi saat ini.
Pertama, administrator menggunakan RapidMiner Studio Free Tools atau software versi 8.1.
Selanjutnya kita membutuhkan dataset atau data training sebelum masuk ke proses rapid miner. Karena itulah inti dari pengolahan data menjadi informasi menggunakan ilmu data mining. Setelah semuanya siap, buka aplikasi RapidMiner
Setelah semuanya sudah siap, Bukalah aplikasi RapidMiner
Klik menu File -> New Process -> Pilih Blank. Selanjutnya pada kota dialog Repository pilih Add Data, -> My Computer, cari lokasi file Data latih teman-teman.
Setelah Anda menemukan file data Anda, klik Next pada langkah ketiga dan ketika kotak dialog berjudul Format Columns muncul, pilih logo pengaturan untuk setiap atribut.
Pilih Change Type. Kriterianya sebagai berikut ; • Polynominal = untuk atribut yang memiliki lebih dari 2 kategori • Binominal = untuk atribut yang memiliki 2 kategori saja • Real = untuk tipe data yang memiliki nilai koma, atau decimal • Integer = untuk file bernilai integer atau bilangan buat tanpa koma. Kemudian pada atribut kelasnya atur Change Role dan isi valuenya sebagai label , selanjutnya klik Next sampai dengan finish\ Setelah selesai, halaman repositori akan menampilkan data teman yang diimpor dari sistem. Kemudian seret atau lepas ke halaman kerja RapidMiner Anda. Kemudian, pada kotak dialog Operators, pilih menu seperti Naive Bayes, Split Data, Apply Model, dan Performance. Cara menemukannya ada di kolom pencarian kotak dialog. Setelah Anda menemukan semua operator ini, jangan lupa untuk menarik dan melepaskannya satu per satu ke halaman kerja Anda. Kemudian klik pada operator Split Data dan atur menjadi 2x dan atur jenis sampling dengan parameter city. Hal ini dimaksudkan untuk memisahkan atau membagi data pelatihan dan pengujian untuk menentukan kinerja model yang dibentuk oleh Naive Bayes. Kemudian atur rasio atau kapasitas data latih dan uji. Klik menu Edit Penomoran. Maka akan muncul kotak dialog berikut Tambahkan entri, lalu klik OK. 0,9 artinya data latih diambil 90% 0,1 dan data uji diambil 10% dari perbandingan antar dataset. Langkah terakhir adalah menghubungkan semua operator seperti gambar di bawah ini. Setelah semuanya terhubung, klik tombol Play atau Start seperti yang ditunjukkan oleh panah di atas. Ketika proses selesai, Anda akan melihat sesuatu seperti Nah, sudah selesai teman-teman, bagaimana rumit atau mudahnya. Ya itu semua tergantung sudut pandang Anda. Seberapa jauh Anda ingin belajar dan berkembang.
Ini adalah beberapa pertanyaan paling umum yang ditanyakan oleh administrator universitas pada diri mereka sendiri saat ini. Pertama, administrator menggunakan RapidMiner Studio Free Tools atau software versi 8.1. Jika Anda belum memilikinya, Anda juga dapat mengunduh dan mendaftar untuk versi gratisnya di Unduhan Aplikasi RapidMiner. Selanjutnya kita membutuhkan dataset atau data training sebelum masuk ke proses rapid miner. Oleh karena itu, intinya adalah mengolah data dan mengubahnya menjadi informasi menggunakan ilmu data mining. Setelah semuanya sudah siap, Bukalah aplikasi RapidMiner Klik menu File -> New Process -> Pilih Blank Selanjutnya pada kota dialog Repository pilih Add Data, -> My Computer, cari lokasi file Data latih teman-teman. Setelah Anda menemukan file data Anda, klik Next pada langkah ketiga dan kotak dialog berjudul Column Formatting akan muncul, pilih logo pengaturan untuk setiap atribut. Pilih jenis perubahan. Kriterianya adalah: • Polinomial = untuk atribut dengan lebih dari satu kategori • Binomial = untuk atribut yang hanya memiliki dua kategori • Real = untuk tipe data dengan nilai koma atau desimal • Integer = untuk file dengan nilai integer atau angka tanpa koma. Kemudian pada atribut kelasnya atur Change Role dan isi valuenya sebagai label , selanjutnya klik Next sampai dengan finish Setelah finish pada halaman Repository akan muncul data teman-teman yang sudah Terimpor oleh sistem. Kemudian Drag and drop ke halaman kerja RapidMiner berikutnya pada kotak dialog Operators , pilih menu-menu seperti Random Tree, Split Data, Apply Model, dan Permormance. Cara menemukannya ada di kolom pencarian kotak dialog. Mengapa Pohon Acak Karena data yang kami gunakan adalah data numerik, dan C4.5 adalah bagian algoritme dari pohon keputusan yang dapat mengubah data numerik. Setelah Anda menemukan semua operator ini, jangan lupa untuk menarik dan melepaskannya satu per satu ke halaman kerja Anda. Kemudian klik 2x pada operator Random Tree dan atur parameter perhitungan. Kriteria perhitungannya adalah Gain Ratio, Info Gain, Gini Index, dan Accuracy. Kemudian klik pada operator Split Data dan atur menjadi 2x dan atur jenis sampling dengan parameter city. Hal ini dimaksudkan untuk memisahkan atau memisahkan data latih dan data uji untuk mengetahui performansi model yang dibentuk oleh C4.5. Kemudian atur rasio atau kapasitas data latih dan uji. Klik menu Edit Penomoran. Akan muncul kotak dialog Add Entry, klik OK. 0,9 berarti data latih diambil 90% 0,1 dan data uji diambil 10% dari perbandingan di seluruh kumpulan data. Langkah terakhir adalah menghubungkan semua operator seperti gambar di bawah ini. Setelah semuanya terhubung, klik tombol Play atau Start seperti yang ditunjukkan oleh panah di atas. Ketika proses selesai, Anda akan melihat sesuatu seperti Nah, bagaimana menutt anda rumit atau sederhana. Ya itu semua tergantung sudut pandang Anda. Seberapa jauh Anda ingin belajar dan melanjutkan?
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..