SEMMA (SAMPLE, EXPLORE, MODIFY, MODEL, ASSESS)

 SEMMA adalah singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah kerangka kerja yang digunakan dalam analisis data dan data mining. Berikut adalah penjelasan singkat tentang setiap tahapan dalam SEMMA:

1. Sample (Sampel) :

   - Tahap ini melibatkan pemilihan sampel representatif dari data yang tersedia.

   - Sampel diambil dari populasi data untuk analisis lebih lanjut.

   - Sampel yang tepat penting untuk memastikan bahwa hasil analisis mencerminkan populasi secara keseluruhan.

2. Explore (Eksplorasi) :

   - Setelah sampel dipilih, data dieksplorasi untuk memahami karakteristiknya.

   - Analisis eksplorasi termasuk statistik deskriptif, visualisasi data, dan pemahaman awal tentang pola dan hubungan di dalamnya.

   - Eksplorasi membantu mengidentifikasi tren, outlier, dan pola menarik lainnya dalam data.

3. Modify (Modifikasi) :

   - Pada tahap ini, data dimodifikasi atau dibersihkan untuk meningkatkan kualitasnya.

   - Modifikasi dapat melibatkan pengisian nilai yang hilang, penanganan outlier, atau transformasi data untuk memenuhi asumsi model.

   - Tujuannya adalah untuk mempersiapkan data dalam bentuk yang lebih cocok untuk analisis dan pemodelan lebih lanjut.

4. Model (Model):

   - Tahap ini melibatkan pembangunan model atau teknik analisis yang sesuai dengan tujuan proyek.

   - Berbagai model statistik atau algoritma data mining dapat diterapkan, tergantung pada jenis masalah dan jenis data yang dihadapi.

   - Model dilatih menggunakan data yang telah dimodifikasi sebelumnya.

5. Assess (Penilaian) :

   - Setelah model dibangun, itu dievaluasi untuk memastikan kinerjanya sesuai dengan harapan.

   - Evaluasi model melibatkan penggunaan metrik dan teknik validasi untuk mengukur seberapa baik model memprediksi atau mengklasifikasikan data yang baru.

   - Hasil evaluasi membantu memutuskan apakah model layak digunakan atau perlu dimodifikasi lebih lanjut.

Kerangka kerja SEMMA dirancang untuk memberikan pendekatan yang sistematis dalam menganalisis data dan membangun model yang berguna. Tahapan-tahapannya dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik proyek yang spesifik.