Sistem Data Mining Algoritma C4.5 v1 (Prediksi Kelancaran Pembayaran Koperasi)
Produk ini berisi source code dan ulasan tentang program aplikasi penerapan data mining menggunakan algoritma decision tree C4.5 berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus aplikasi ini adalah Data Mining untuk Memprediksi dan Menentukan Kelancaran Pembayaran Simpan Pinjam Anggota Koperasi.
Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:
1. Login, halaman admin untuk masuk ke sistem.
2. Data anggota, halaman untuk mengimport data anggota koperasi yang berisikan informasi nama, status perkawinan, status rumah, penghasilan, dll. Data ini bisa input dengan melakukan export data berformat excel.
3. Data mining, halaman proses data mining untuk menghasilkan pohon keputusan dari data anggota.
4. Pohon keputusan, halaman laporan hasil mining, berupa rule/aturan yang terbentuk dari proses data mining.
5. Uji rule, halaman untuk melakukan pengujian rule dan memproses data dengan algoritma c4.5. Data pengujian dapat di import dalam format excel.
6. Hasil pengujian rule, berupa informasi jumlah data akurat, tidak akurat, sensitivitas, dan presentase spesifisitas.
7. Hasil prediksi, halaman laporan berupa daftar keseluruhan data yang pernah di proses pada aplikasi sistem.
Perbedaan dengan Aplikasi Data Mining Algoritma C4.5 v2 & v3:
1. Tampilan program
2. Studi kasus
3. Tujuan implementasi
Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian data mining membahas metode-metode yang bertujuan untuk Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi.
Sistem data mining sering disebut sistem pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan.
Dapatkan ulasan dan source code aplikasi untuk berbagai tujuan, seperti Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi. Contoh penerapan metode data mining yang kami kembangkan meliputi metode Neural Network, Decision Tree dan Forecasting, metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, metode K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan Self Organizing Map, metode Apriori, FP-Growth, Generalized Sequential Pattern dan algoritma GRI, metode Point Estimation & Confidence Interval Estimations, Simple Linear Regression & Correlation, dan Multiple Regression.
