TEORI TEXT MINING DAN WEB MINING
- Text Mining
Text mining memiliki definisi menambang data yang berupa teks dimana sumber data biasanya di dapatkan dari dokumen, dan tujuannya adalah mencari kata-kata yang dapat mewakili isi dari dokumen sehingga dapat dilakukan analisa keterhubungan antardokumen.
Sedangkan menurut situs wikipedia, Penambangan teks (bahasa Inggris: text mining) adalah proses ekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipanteks, dll. Jenis masukan untuk penambangan teksini disebut data takter struktur dan merupakan pembeda utama dengan penambangan data yang menggunakan data terstruktur atau basis data sebagai masukan. Penambangan teks dapat dianggap sebagai proses dua tahap yang diawali dengan penerapan struktur terhadap sumber data teks dan dilanjutkan dengan ekstraksi informasi dan pengetahuan yang relevandari data teks terstrukturini dengan menggunakan teknik dan alat yang sama dengan penambangan data. Proses yang umum dilakukan oleh penambangan teks di antaranya adalah perangkuman otomatis, kategorisasi dokumen, penggugusan teks, dll.
Tujuan dari text mining adalah untuk mendapatkan informasi yang berguna dari sekumpulan dokumen. Jadi, sumber data yang digunakan pada text mining adalah kumpulan teks yang memiliki format yang tidak terstruktur atau minimal semi terstruktur. Adapun tugas khusus dari text mining antara lain yaitu pengkategorisasian teks (text categorization) dan pengelompokan teks text clustering).
Text Mining
Text mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks, yaitu proses penganalisisan teks guna menyarikan informasi yang bermanfaat untuk tujuan tertentu.
Berdasarkan ketidakteraturan struktur data teks, maka proses text mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih terstruktur.
- Web Mining
Web mining adalah ekstraksi pola-pola penting dan bermanfaat namun tersimpan secara implisit pada kumpulan data yang relatif besar pada layanan world wide web. Web mining teridiri atas tiga bagian yaitu: web content mining, web structure mining, dan web usage mining.
Web content mining adalah suatu proses otomatis untuk menemukan informasi yang berguna dari dokumen atau data. Pada prinsipnya teknik ini mengekstraksi kata kunci yang terkandung pada dokumen. Isi data web antara lain dapat berupa teks, citra, audio, video, metadata, dan hyperlink. Ada dua strategi yang umum digunakan: pertama langsung melakukan mining terhadap data, dan kedua melakukan pencarian serta mengimprove hasil pencarian seperti layaknya search engine.
Web struncture mining dikenal juga sebagai web log mining adalah teknik yang digunakan untuk menemukan struktur link dari hyperlink dan membangun rangkuman website dan halaman web. Salah satu manfaatnya adlah untuk menentukan pagerank pada suatu halaman web.
Web usage mining adalah teknik untuk mengenali perilaku pelanggan dan struktur web melalui informasi yang diperoleh dari log, click stream, cookies, dan query. Berbagai tool yang sudah ada antara lain WebLogMiner yang melakukan mining terhadap data log. Teknik yang lebih canggih digunakan untuk melakukan OLAP. Manfaat web usage mining adalah untuk kustomosasi halaman berdasarkan profil pengguna, menentukan ketertarikan pelanggan terhadap produk tertentu, dan menentukan target market yang sesuai.
