RESUME MATA KULIAH METODOLOGI PENELITIAN FIBRIANA 135020301111005
CHAPTER 14 QUANTITATIVE DATA ANALYSIS
A. MENYIAPKAN DATA DATA UNTUK ANALISIS
Langkah berikutnya yang dilakukan oleh peneliti setelah mengumpulkan data baik melalui kuisioner, wawancara, observasi, atau data yang sifatnya sekunder yang sudah siap gunakan untuk untuk analisis. analisis. Adapun tahapan yang biasa dilakukan dilakukan dalam persiapan persiapan data untuk dianalisis dianalisis adalah sebagai berikut; 1. Mengo Mengode de!n !n d!n d!n Me"! Me"!#$ #$!n !n D!%! D!%! Pengkodekan data merupakan salah satu tahapan sebelum melakukan analisis data
untuk mentraskripsi data dari koisioner dan kemudian memasukkan data tersebut sebagai bahan analisis. Metode ini biasanya dilakukan dengan cara menelusuri setiap kuis kuisio ione nerr untu untuk k setiap setiap item item supa supaya ya terhi terhind ndar ar dari dari kebi kebing ngun unga gan n jika jika data data yang yang digunakan berupa kuisioner !ekaran" #$$%&. Langkah yang tidak kala penting dalam persiapan analisis data adalah memasukkan data data pada pada perang perangkat kat lunak lunak yang yang diguna digunakan kan&& dalam dalam penguj pengujian ian seperti seperti !P!! !P!! dan lainnya. !etelah data dimasukkan dimungkinkan peneliti untuk melakukan editing. 2. Menged& ged&%% D!% D!%! !
Mengedit data dilakukan untuk memastikan tidak adanya kesalahan dari data yang dipero diperoleh leh melalui melalui kuisio kuisioner ner,, wawanc wawancara, ara, observ observasi, asi, dan lain'l lain'lain ain.. !ebagai !ebagaiman manaa disebutkan bahwa pengeditan dilakukan pada hari yang sama saat pengumpulan data sehingga responden bisa dikontak untuk informasi lebih lanjut jika diperlukan. (alam proses editing sebaiknya menggunakan tinta warna yang berbeda, manakalah ada kesalahan dikemudian hari mudah ditemukan. (ata yang yang harus diperiksa adalah ketidaklengkapan dan konsistensinya !ekaran" #$$%&. )al'hal yang perlu diperhatikan dalam pengeditan data antara lain sebagai berikut. a. *eleng *elengkap kapan an dan kesempurn kesempurnaan aan data. data. !emua pertany pertanyaan aan yang diajuka diajukan n dalam kuesioner harus terjawab semua dan jangan ada yang kosong.
b. *ejelasan tulisan. +ulisan pengumpul data yang tertera dalam kuesioner harus dapat dibaca. c. *ejelasan makna jawaban. Pengumpul data harus menuliskan jawaban ke dalam kalimat'kalimat yang sempurna dan jelas. d. *onsistensi data. (ata harus memerhatikan konsistensi jawaban yang diberikan responden. e. *eseragaman satuan yang digunakan dalam data uniformitas data&. ni dimaksudkan untuk menghindari kesalahan'kesalahan dalam pengolahan dan analisis data. Misalnya penggunaan satuan kilogram dalam pengukuran berat. Apabila dalam kuesioner tertulis satuan berat lainnya, maka harus diseragamkan terlebih dahulu sebelum masuk dalam proses analisis. f. *esesuaian jawaban. -awaban yang diberikan responden harus bersangkut paut dengan pertanyaan dan persoalan yang diteliti. 3. T'!n#(o'"!#& D!%! +ujuan utama dari transformasi data ini adalah untuk mengubah skala pengukuran data asli menjadi bentuk lain sehingga data dapat memenuhi asumsi'asumsi yang mendasari analisis ragam. Adapun jenis'jenis transformasi adalah sebagai berikut, diantaranya" a. b. c. d. e. f. g. h. i. j.
+ransformasi !uare /oot Akar&, +ansformasi Logaritma, +ransformasi Arcsin, +ransformasi !uare *uadrat&, +ransformasi 0ubic Pangkat +iga&, +ransformasi nverse *ebalikan&, +ransformasi nverse !uare /oot *ebalikan Akar&, +ransformasi nverse !uare *ebalikan *uadrat&, +ransformasi nverse 0ubic *ebalikan Pangkat +iga&, dan +ransformasi /everse !core 1alik !kor&.
B. PERASAAN TERHADAP DATA 1. F'e$)en#&
2rekuensi mengacu pada berapa kali berbagai subkategori dari sustu fenomena tertentu terjadi, dari mana prosentase dan prosentase kumulatif jumlah kejadiannya dapat dengan mudah dihitung. nformasi berkaitan dengan hasil
frekuensi dapat ditampilkan dalam bentuk histogram dan grafik batang !ekaran" #$$%&. 2. U$'!n Tenden#& Sen%'!* d!n D&#+e'#& Peneliti dapat memperoleh perasaan terhadap data dengan memeriksa tendensi
sentral dan dispersi. Pengukuran dispersi adalah pengukuran seberapa jauh penyimpangan nilai'nilai data dari nilai pusatnya rata'ratanya& atau bagaimana penyebaran suatu kelompok data. Ada tiga ukuran tendensi sentral yaitu mean, median, dan modus. !edangkan untuk ukran disperse meliputi range, standart deviasi, varians, dan kisaran antarkuartil. 3. H$,$ng!n !n%!' -!'&!,e* !elain distribusi frekwensi, mean, dan strandar deviasi adalah baik untuk mengetahui bagaimana variabel terikat dan bebas dalam penelitian berkaitan satu sama lain. Maka, suatu matriks interkorelasi variabel juga dapat disusun.
. STATISTIK DESKRIPTIF/ Pene*&%&!n !ng d& L!$!n d!*!" Ee*#&o' En%e'+'&#e#
Excelsior Enterprises adalah sebuah perusahaan yang berukuran menengah, diamana perusahaan tersebut memproduksi dan menjual peralatan dan persediaan yang diperlukan oleh industry perawatan kesehatan, termasuk peralatan tekanan darah, pembedahan, perawatan gigi, dan sebagainya. Alhasil dari penelitian perusahaan tersebut beberapa langkah yang harus dilakukan untuk melakukan analisis datanya, yaitu" 3. #. 4. 5. 6.
Penentuan alfa cronbach untuk pengukuran (istribusi frekwensi variabel !tatistik deskriptif; rata'rata dan standar deviasi& Matriks korelasi personal )asil pengujian hipotesis
D. MENGUI KETEPATAN DATA Re*&!,&*&%&!# • /eliabilitas bentuk pengukuran yang dibuktikan dengan menguji konsistensi
dan stabilitas. *onsistensi menunjukkan seberapa baik item'item yang mengukur sebuah konsep bersatu menjadi sebuah kumpulan. Menurut 7ogiyanto #$3$& suatu pengukuran dikatakan reliebel jika pengukuran tersebut dapat dipercaya, supaya dapat dipercaya makahasil dari pengukuran
harus konsisten. (an dikatakan konsisten manakalah beberapa pengukuran terhadap subyek yang sama diperoleh hasil yang tidak berbeda. Adapun bentuk pengukuran reliabilitas yang sering digunakan adalah alfa cronbach, split-half reliability coefficient, parallel form reliability, dan test•
retest reliability. -!*&d&%!# 8aliditas merupakan seberapa jauh suatu tes atau satu set dari operasi'operasi mengukur apa yang seharusnya diukur 7ogiyanto" #$3$&. Atau definisi lainnya mengartikan validitas sebagai sejauhmana ketepatan dan kecermatan suatu alat ukur dalam melakukan fungsi ukurnya. Ada tiga kategori validitas yang sering dijumpai, yaitu validitas berdasarkan kreteria, validitas konvergen, validitas diskriminan.
RESUME MATA KULIAH METODOLOGI PENELITIAN FIBRIANA 135020301111005
HAPTER 15 QUANTITATIVE DATA ANALYSIS : HYPOTHESIS TESTING
A. PENGUIAN HIPOTESIS 9ji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis
data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi tidak terkontrol&. (alam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya. Menurut 2urchan #$$:& untuk menguji hipotesis peneliti harus" a. Menarik kesimpulan tentang konsekuensi'konsekuensi yang akan dapat diamati apabila hipotesis tersebut benar. b. Memilih metode'metode penelitian yang akan memungkinkan pengamatan, eksperimentasi, atau prosedur lain yang diperlukan untuk menunjukkan apakah akibat'akibat tersebut terjadi atau tidak, dan c. Menerapkan metode ini serta mengumpulkan data yang dapat dianalisis untuk menunjukkan apakah hipotesis tersebut didukung oleh data atau tidak. 1. T+e Ke#!*!4!n 1 Ke#!*!4!n 2 d!n Ke$!%!n S%!%&#%&
!ugiyono #$3$& menyatakan bahwa dalam menaksir populasi berdasarkan data sampel kemungkinan akan terdapat dua kesalahan, yaitu" a. *esalahan +ipe adalah suatu kesalahan bila menolak hipotesis nol )o& yang benar seharusnya diterima&. (alam hal ini tingkat kesalahan dinyatakan dengan a. b. *esalahan tipe , adalah kesalahan bila menerima hipotesis yang salah seharusnya ditolak&. +ingkat kesalahan untuk ini dinyatakan dengan b.
1erdasarkan hal tersebut, maka hubungan antara keputusan menolak atau menerima hipotesis dapat digambarkan sebagai berikut" H$,$ng!n An%!'! Ke+$%$#!n Meno*! !%!$ Mene'&"! H&+o%e#&# Ke+$%$#!n
+erima hipotesis +olak hipotesis
Ke!d!!n Se,en!'n! H&+o%e#&# Ben!'
+idak
membuat
kesalahan *esalahan tipe a&
H&+o%e#&# S!*!4
*esalahan tipe b& +idak membuat kesalahan
2. Me"&*&4 Peng$6&!n S%!%&#%& !ng Te+!%
Statistical navigator adalah suatu sistem pakar yang merekomendasikan satu atau lebih prosedur statistic setelah mengumpulkan informasi mengenai sasaran yaitu, tujuan analisis misalnya untuk memahami buhungan antara dua variabel&, dan data
yaitu, kategori, skala&. !tatistical navigator merupakan panduan bagi mereka yang tidak menguasai statistic tetapi ingin memastikan bahwa mereka memaki teknik statistik yang tepat. Adapun dalam penggunaannya statistical navigator dijumpai dalam membuat keputusan yang berkaitan dengan berbagai aspek desain penelitian antara lain; sifat studi, horion waktu, jenis studi, situasi studi, unit analisis, desain pengambilan sampel, metode pengumpulan data, dan lain'lain. 3. Peng$6&!n R!%!7R!%! S!"+e* T$ngg!*
Pengujian rata'rata sampel tunggal digunakan ketika kita ingin mengetahui apakah sampel kita berasal dari populasi tertentu tetapi kita tidak memiliki informasi populasi yang tersedia bagi kita. !ebagai contoh, kita mungkin ingin tahu apakah nilai ujian sampel mahasiswa tertentu mirip atau berbeda dari nilai ujian mahasiswa pada umumnya. 1erikut bentuk hipotesisnya" Pengujian rata'rata sampel tunggal terbagi menjadi dua bagian, yaitu One sample means < test atau 9ji rata'rata sampel tunggal dan =ne sample means t test atau 9ji t rata'rata sampel tunggal. 8. Peng$6&!n D$! S!"+e* R!%!7R!%! Be'+!#!ng!n
(ua sampel berpasangan artinya sampel dengan subjek yang sama namun mengalami dua perlakuan atau pengukuran yang berbeda. Pengujian ini dilakukan pada waktu" a. 9ji komparasi antar dua nilai pengamatan berpasangan, misalnya" sebelum dan sesudah b. (igunakan pada uji parametrik dimana syaratnya sebagai berikut" ' !atu sampel setiap elemen mempunyai # nilai pengamatan& ' Merupakan data kuantitatif rasio'interval& ' 1erasal dari populasi dgn distribusi normal di populasi terdapat distribusi difference > d yang berdistribusi normal dengan mean ?d>$ dan variance >3& 5. Peng$6&!n D$! S!"+e* R!%!7R!%! %&d! Be'+!#!ng!n Pengujian ini digunakan untuk membandingkan rata'rata dari dua group yang tidak berhubungan satu dengan yang lain, apakah kedua group tersebut mempuyai rata'rata yang sama ataukah tidak secara signifikan. (ata kuantitatif dengan asumsi data berdistribusi normal dan jumlah data sedikit yakni di dibawah 4$.
B. ANALISIS REGRESI Analisis regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui
pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain. Ada beberapa tujuan penggunaan analisis regresi, antara lain"
a. Membuat estimasi rata'rata dan nilai variabel tergantung dengan didasari pada nilai variabel bebas. b. Menguji hipotesis karakteristik dependensi. c. 9ntuk meramalkan nilai rata'rata variabel bebas dengan didasarkan pada nilai variabel bebas diluar jangkauan sample. 1. Reg'e#& deng!n -!'&!,e* D$""
8ariabel dummy adalah variabel yang digunakan untuk mengkuantitatifkan variabel yang bersifat kualitatif misal" jenis kelamin, ras, agama, perubahan kebijakan pemerintah, perbedaan situasi dan lain'lain&. 8ariabel dummy merupakan variabel yang bersifat kategorikal yang diduga mempunyai pengaruh terhadap variabel yang bersifat kontinue. 8ariabel dummy hanya mempunyai # dua& nilai yaitu 3 dan nilai $, serta diberi simbol (. ( > 3 untuk suatu kategori wanita, 1atak, slam, damai dan sebagainya&. ( > $ untuk kategori yang lain pria, -awa, *risten, perang dan sebagainya&.
2. M$*%&o*&ne!'&%!#
Multikolinearitas adalah kondisi terdapatnya hubungan linier atau korelasi yang tinggi antara
masing'masing
variabel
independen
dalam
model
regresi. Multikolinearitas biasanya terjadi ketika sebagian besar variabel yang digunakan saling terkait dalam suatu model regresi. Adapun indikasi terdapat masalah multikolinearitas dapat kita lihat dari kasus'kasus sebagai berikut" a. @ilai
/# yang
tinggi signifikan&,
namun
nilai
standar error dan
tingkat
signifikansi masing'masing variabel sangat rendah. b. Perubahan kecil sekalipun pada data akan menyebabkan perubahan signifikan pada variabel yang diamati. c. @ilai koefisien variabel tidak sesuai dengan hipotesis, misalnya variabel yang seharusnya memiliki pengaruh positif nilai koefisien positif&, ditunjukkan dengan nilai negatif. 9ntuk melihat indikasi adanya multikolinearitas dengan tolerance value +=L&, eigenvalue,
dan yang
paling
umum digunakan adalah varians
inflation
factor 82&, dengan nilai toleransi kurang dari 3 atau 82 lebih besar dari 3$ menunjukkan multikolinearitas signifikan. *lein 3%#& menunjukkan bahwa, jika
82 lebih besar dari 3B3 C / #& atau nilai toleransi kurang dari 3 C / #&, maka multikolinearitas dapat dianggap signifikan secara statistik. . PENGUIAN DAN ANALISIS MULTI-ARIAT LAINNYA 1. An!*&#&# d&#'&"&n!n Analisis diskriminan adalah analisis statistik peubah ganda (multivariate statistical
analysis& yang bertujuan untuk memisahkan beberapa kelompok data yang sudah terkelompokkan dengan cara membentuk fungsi diskriminan. Menurut -ohnson and Dichern 3E#&, tujuan dari analisis disriminan adalah untuk menggambarkan ciri' ciri suatu pengamatan dari bermacam'macam populasi yang diketahui, baik secara grafis maupun aljabar dengan membentuk fungsi diskriminan. Adapun tujuan analisis diskriminan secara umum" a. Mengetahui apakah ada perbedaan yang jelas antara kelompok pada variabel dependen. b. -ika ada perbedaan, untuk mengetahui variabel bebas mana yang membuat perbedaan tersebut. c. Membuat fungsi atau model diskriminan yang pada dasarnya mirip dengan persamaan regresi. d. Melakukan klasifikasi terhadap objek dalam terminology spss disebut baris& !edangkan untuk asumsi dan sampel dalam analisis diskriminan adalah" a. !ejumlah p variabel independen harus berdistribusi normal. b. Matriks ragam'peragam variabel independen berukuran pFp pada kedua kelompok harus sama. c. +idak ada korelasi antar variabel independen. d. +idak terdapat data yang outlier pada variabel independen. 2. Reg'e#& Log&#%& Analisis regresi logistik adalah salah satu bentuk analisis data dengan menggunakan teknik regresi yang dapat diaplikasikan ketika kita ingin mengetahui hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dimana variabel dependen yang kita punyai berbentuk katagorikal baik itu secara dikotomus maupun polikotomus. /egresi logistik adalah bagian dari analisis regresi yang digunakan ketika variabel dependen respon& merupakan variabel dikotomi. Model yang digunakan pada regresi logistik adalah" Log 9P : 1 ; +< = >0 ? >1@1 ? >2@2 ? . ? >@
3. on%6o&n% An!*#&# Contjoint analysis atau analisis konjoin adalah sebuah teknik analisis yang dapat digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan relatif berdasarkan persepsi pelanggan yang dibawa oleh suatu produk tertentu dan nilai kegunaan yang muncul
dari atribut'atribut produk terkait. (alam model multivariat lainnya analisis konjoin dapat digunakan untuk mengembangkan skor dari beberapa individu dan mengembangkan model untuk tiap individu. Menurut Green dan *rieger 33& analisis ini dapat juga dimanfaatkan untuk" a. Merancang harga b. Memprediksi tingkat penjualan atau penggunaan produk maret share&, uji coba konsep produk baru. c. !egmentasi preferensi d. Merancang strategi promosi Asumsi yang harus dipenuhi dalam 0ontjoint Analysis antara lain" a. !ubyek berpikiran rasional dalam mempertimbangkan atribut b. Atribut bisa diidentifikasi c. Preferensi bersifat additive 8. T)o7)! ANO-A 35 +wo way A@=8A digunakan untuk menguji hipotesis komparatif rata'rata k sampel bila peneliti melakukan kategorisasi terhadap sampel kedalam beberapa blok. 1erikut adalah langkah'langkah dalam perhitungan A@=8A dua jalur !"o-"ay #$O%#&" a. dentifikasi nilai" t jumlah perlakuan&, r jumlah blog& b. hitung jumlah pengamatan total n&, yaitu" n = ' % c. )itung jumlah kuadrat total dengan rumus d. )itung jumlah kuadrat perlakuan dengan rumus e. )itung jumlah kuadrat antar blok dengan rumus f. 0ari harga 2')itung dengan menggunakan rumus yang tertera pada tabel g. 0ari harga 2 tabel dengan mempertimbangkan 3& tingkat signifikansi H&, #& df3 yaitu df dari M! terbesar, dan 4& df# yaitu df dari M! terkecil. h. 1andingkan harga 2 )itung dengan 2 tabel. 3& 1ila 2 )itung I 2 tabel, maka )o diterima, yang berarti rata'rata kedua #&
perlakuan tidak berbeda secara signifikan, 1ila 2 )itung J 2 tabel, maka )o ditolak dan )3 diterima, yang berarti rata'
rata kedua perlakuan berbeda secara signifikan. 5. MANO-A MA@=8A adalah teknik statistik yang digunakan untuk memeriksa hubungan antara beberapa variabel bebas biasa disebut perlakuan& dengan dua atau lebih variabel tak bebas secara simultan. Menurut -ohnson 3#& asumsi yang harus dipenuhi sebelum melakukan pengujian MA@=8A adalah " 3. (ata berasal dari populasi yang berdistribusi normal #. )omogenitas Matriks 8arian *ovarians Adapun prosedur pengujian hipotesisnya dapat dinyatakan dalam pernyataan berikut" )$
> +idak terdapat perbedaan pengaruh perlakuan
)3
> Ada perbedaan pengaruh perlakuan
C. Ko'e*!#& !non&
Analisis korelasi kanonik canonical analysis& pertama kali diperkenalkan oleh )otelling 34%&, sebagai suatu teknik statistika peubah ganda Multivariat& yang menyelidiki keeratan hubungan antara dua kelompok variabel. !atu variabel diidentifikasikan sebagai gugus variabel penduga independent variables&, sedangkan satu variabel lainnya diperlakukan sebagai gugus variabel respon dependent variabel&. Analisis ini dapat mengukur tingkat keeratan hubungan antara satu kumpulan peubah dependen dengan satu kumpulan peubah independen. (isamping itu, analisis korelasi kanonik juga mampu menguraikan struktur hubungan di dalam kumpulan peubah independen. )air, et al, memberikan langkah'langkah dalam membentuk analisis korelasi kanonik, yaitu" a. b. c. d. e.
D.
Menentukan tujuan dan menspesifikasikan masing'masing kumpulan peubah. Menentukan jumlah observasi per peubah dan total ukuran sampel. Pengujian asumsi. Memilih fungsi kanonik Menginterpretasikan peubah kanonik.
INTERPRETASI DAN REKOMENDASI In%e'+'e%!#& !etelah data diolah sedemikian rupa langkah selanjutnya adalah melakukan analisis dan
interpretasi data. (alam melakukan kegiatan analisis, data yang ada disederhanakan sedemikian rupa sehingga mudah untuk dibaca dan diinterpretasikan. Proses analisis seringkali menggunakan
statistik. )al
ini
dilaksanakan dengan tujuan untuk
menyederhanakan data penelitian yang jumlahnya relatif banyak sehingga menjadi lebih sederhana dan mudah dimengerti. *egiatan analisis dalam penelitian sosial dapat dibagi dalam dua kelompok, yaitu kegiatan analisis untuk data kategorial yang biasanya menggunakan tabulasi silang dan kegiatan analisis untuk data bersambungan yang biasanya menggunakan bermacam' macam teknik statistik seperti distribusi frekuensi. Adapun data sambungan yang sudah diformat menjadi data kategorial juga dapat menggunakan teknik tabulasi silang. Melalui kegiatan analisis itulah peneliti dapat menginterpretasikan berbagai data sehingga memiliki makna dan mudah dimengerti. nterpretasi data dapat dilakukan dengan dua cara. &ertama, interpretasi yang dilakukan secara terbatas, yakni peneliti hanya melakukan interpretasi terhadap data dan hubungan'hubungan yang terdapat
dalam penelitian. 'edua, interpretasi yang dilakukan dengan cara mencari pengertian yang lebih luas tentang hasil'hasil penelitian yang diperoleh dari analisis.
Ke#&"+$*!n *egiatan analisis dan kegiatan interpretasi merupakan landasan bagi peneliti dalam
menarik suatu kesimpulan. !ebelum melakukan penarikan kesimpulan, terlebih dahulu peneliti melakukan proses generalisasi. pada dasarnya generalisasi merupakan suatu kegiatan yang berhubungan dengan pembentukan gagasan atau simpulan umum dari suatu hal. Proses generalisasi yang dilakukan harus mengacu pada teori yang mendasari penelitian tersebut. 1erdasarkan generalisasi itulah suatu kesimpulan diambil. (engan demikian, generalisasi dan penarikan kesimpulan merupakan dua kegiatan yang saling berkaitan.
E. PERGUDANGAN DATA DATA MINING DAN RISET OPERASI DATA (ata setiap fakta, angka, atau teks yang dapat diproses oleh komputer. )ari ini,
organisasi yang mengumpulkan sejumlah besar dan berkembang dari data dalam format yang berbeda dan database yang berbeda. ni termasuk" a. (ata operasional atau transaksional yaitu seperti, penjualan, biaya, persediaan, penggajian, dan akuntansi. b. (ata nonoperational, seperti penjualan industri, data perkiraan, dan data ekonomi makro. c. Meta data, data tentang data itu sendiri, seperti desain database logis atau definisi kamus data. Pe'g$d!ng!n D!%!
Pergudangan didefinisikan sebagai proses manajemen data terpusat dan pengambilan. (ata pergudangan, seperti data mining, adalah istilah yang relatif baru meskipun konsep itu sendiri telah ada selama bertahun'tahun. (ata pergudangan merupakan visi ideal mempertahankan repositori pusat dari semua data organisasi. !entralisasi data yang diperlukan untuk memaksimalkan akses pengguna dan analisis. D!%! M&n&ng
(ata 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
pendekatan discovery'based dimana
sangat
pencocokan
besar. (ata pola
mining menggunakan
(pattern-matching
dan
algoritmaalgoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi'relasi kunci di dalam
data yang diekplorasi.
(ata Mining memiliki banyak fungsionalitas, antara lain
pembuatan ringkasan data, analisis asosiasi antar data, klasifikasi data, prediksi, dan pengelompokan data. !etiap fungsionalitas akan menghasilkan pengetahuan atau pola yang berbeda satu sama lain.
