Gambar 1.1. Tampilan Weka GUI Java Chooser

Weka merupakan sebuah aplikasi data mining open source berbasis Java GUI Chooser yang dikembangkan pertama kalinya oleh Universitas Waikato di Selandia Baru. Aplikasi ini terdiri dari beberapa algoritma Machine Learning yang dapat di gunakan untuk men-generalisasikan ataupun memformulasikan sekumpulan data sample.  Aplikasi Weka ini memiliki kekuatan yang terletak pada algoritma yang lengkap dan juga canggih. Akan tetapi kesuksesan terbesar data mining terdapat pada faktor manusia yang mengimplementornya. Untuk itu pada postingan ini saya akan coba mengimplementor beberapa data kecil dengan menggunakan Weka sebagai sebuah program yang menurut saya sangat mudah untuk di pelajari.

PERCOBAAN

---

Pada percobaan pertama ini, saya akan mencoba menganalisis beberapa buah data ke dalam data mining menggunakan aplikasi Weka berbasis Java GUI Chooser. Dalam percobaan ini dibutuhkan beberapa alat dan bahan seperti dibawah ini.

ALAT dan BAHAN

---

§ Sebuah PC/Laptop

§ Aplikasi Weka GUI Chooser

§ Beberapa data untuk di analisis

SAMPLING DATA YANG DIGUNAKAN

---

Sampling data yang saya sediakan ini memiliki 1 buah @relation, @attribute, dan @data. Dari semua itu telah ada beberapa data yang akan saya analisis nantinya. Contoh dari data tersebut telah ada pada gambar 1.2. dibawah ini.

LANGKAH PERCOBAAN

---

Setelah alat dan bahan ada, maka proses selanjutnya ialah melakukan analisis data menggunakan Weka yang sudah tersedia. Namun terlebih dahulu install Aplikasi Weka ke dalam PC/Laptop masing-masing sebagai modal utama melakukan praktikum ini. Jika sudah terinstall lanjut ke proses berikut ini :

1. Buka aplikasi Weka GUI Chooser yang sudah terinstall, contoh pada gambar 1.1. dibawah.Gambar 1.2. Tampilan Weka Java GUI Chooser
2. Pada tahap kedua ialah menuliskan seluruh data yang terdapat pada tabel di microsoft office word ke dalam notepad ataupun notepad++. Namun dalam percobaan ini saya hanya menggunakan notepad biasa yang sudah ada di laptop ini. Berikut data yang masih berbentuk tabel hingga telah terealisasikan ke dalam notepad pada gambar 1.3. dan 1.4.Gambar 1.3. Tampilan data berbentuk tabelGambar 1.4. Tampilan data yang di ubah ke notepad
3. Di tahap ketiga ini ialah menyimpan data tersebut dengan format .arff. Caranya adalah klik “File”, lalu pilih “Save As”, lalu buat file name menjadi “Cuaca.arff”, pada save type as pilih “All Files”, dan “Save” pada folder yang akan kalian tentukan. Lihat pada gambar 1.5.Gambar 1.5. Tampilan Save
4. Lalu kembali ke Weka, klik “Explorer”. Lihat pada gambar 1.6.Gambar 1.6. Tampilan untuk masuk ke Explorer
5. Lalu kilk “Open File”. Lihat pada gambar 1.7.Gambar 1.7. Tampilan Preprocess
6. Cari data yang sudah kalian save tadi sesuai dengan folder penyimpanan yang kalian tentukan, lalu klik “Open” untuk membuka data. Lihat pada gambar 1.8. berikut.Gambar 1.8. Tampilan open file
7. Dan proses analisis data pun selesai. Lihat gambar 1.9. berikut ini.Gambar 1.9. Hasil proses analisis data

MENGANALISIS DATA

---

Hasil analisis yang saya kerjakan ialah bahwasanya data yang pada awalnya berbentuk table pada microsoft office word dituliskan ulang pada notepad/notepad++ namun tanpa table. Akan tetapi data yang sudah di tuliskan tersebut akan di simpan dengan format .arff. Tujuan format tersebut agar data dapat terbaca ketika data di buka menggunakan Weka GUI. Cara membukanya adalah dengan cara mengexplorer data seperti contoh yang sudah ada pada tahap percobaan di atas. 

• @attribut : Isi nilai tak boleh sama, apabila terdapat kesamaan maka akan terjadi error pada saat mengexplorer data dan membuka file.
• @relation : Merupakan nama relasi yang akan kita buat dengan memberi nama sesuai yang kita inginkan setelah command @relation
• @data : Berisi attribute, relation dan juga data yang akan di analisis menggunakan Weka.

SIMPULAN ANALISIS DATA

---

Dapat saya simpulkan dari hasil praktikum ini adalah bahwa Data mining merupakan salah satu proses eksplorasi dan analisis data yang memiliki banyak metode dengan kegunaan masing-masing. Data mining merupakan gabungan dari berbagai bidang ilmu, antara lain basis data, information retrieval, statistika, machine learning dan sebagainya.

---

Follow me at :

• ALFARISI (Steemit Account)
• ALFARISI (Facebook Account)
• KOMUNITAS STEEMIT INDONESIA (Instagram Account)
• ALFARISI (Instagram Account)
• ALFARISI (Youtube Channel)

Thanks For Reading This Post, If You Like, Upvote and Keep Resteem

---

-Komunitas Steemit Indonesia-