Intelligent Data Analysis atau di singkat IDA merupakan salah satu permasalahan yang banyak dibicarakan di bidang Artificial Intelligence dan Teknologi Informasi. Intelligent data Analysis mengungkapkan informasi bernilai atau pengetahuan implisit yang sebelumnya tidak diketahui dari sejumlah data berukuran besar. Dengan teknologi komputer IDA secara otomatis mengekstraksi informasi berguna, pengetahuan dan model dari berbagai data Online untuk membantu pengambil keputusan membuat pilihan yang tepat. IDA bukan merupakan suatu kegiatan yang menghasilkan karya tulis yang hanya bersifat teori saja. Hasil penelitian para ilmuwan tersebut telah banyak membantu menyelesaikan berbagai permasalahan di berbagai bidang. Kerja keras yang menguras banyak tenaga, pikiran dan biaya tersebut akan sangat di sayangkan jika hanya menghasilkan suatu karya tulis untuk bahan bacaan saja. Keberhasilan penelitian dalam menyelesaikan berbagai permasalahan membuat kegiatan tersebut semakin bermutu dan populer di kalangan ilmuwan dan akademisi. Sebagai upaya untuk mempertahankan prestasi yang telah berhasil di raih, IDA Research Gruop secara aktif melakukan berbagai kegiatan seperti Seminar, Meeting, Paper Conference dan memberikan beasiswa.
Grup Intelligent Data Analysis (IDA) didirikan pada tahun 1994 di bawah Profesor Xiaohui Liu di University of London. Kemudian pindah ke Brunel University London pada tahun 2000 dan memiliki anggota sekitar 40 orang dengan posisi sebagai staf akademik, staf penelitian doktor dan mahasiswa S3.Grup IDA merupakan sekelompok pusat keunggulan terkemuka di lingkungan bidang studi tentang Artificial Intelligence, Data Science, dan Statistik. Proses IDA secara umum terdiri dari tiga tahap berikut, yaitu: Pertama, persiapan data. Kedua, Penemuan aturan atau penambangan data. Dan ketiga, verifikasi dan paparan hasil. Topik pembahasan meliputi teori, arsitektur, algoritma, simulasi, Feature extraction, Parallel and distributed data Analysis, Big data Analysis, Image Analysis, Multimedia Analysis, Complex data Analysis, Web information Analysis, Economic data Analysis, Biomedical data Analysis, Medical informatics. IDA Research Gruop merupakan kelompok ilmuwan dari negara Inggris yang meneliti tentang berbagai aspek tentang Artificial Intelligence, Data Science dan Statistik.
Berbagai permasalahan yang ada di lingkungan sekitar dapat di upayakan secara ilmiah agar menuai suatu solusi. IDA adalah studi tentang suatu hal yang berkaitan dengan analisis data secara efektif. Penelitian tentang IDA banyak membahas tentang berbagai macam teori, arsitektur, metode analisis dan metodologi untuk menyelesaikan suatu permasalahan secara numerik. IDA digunakan untuk mengekstraksi informasi berguna dari data Online berskala besar; mengekstraksi pengetahuan yang dicari atau menyimpulkan pola dari basis data yang ada. Beberapa perangkat lunak yang telah digunakan untuk melakukan IDA antara lain adalah See5, Cubist, ILLM dan Magnum Opus. Hasil pekerjaan grup IDA tersebut telah membuahkan hasil penelitian baru yang diterbitkan di berbagai jurnal terkemuka, tetapi juga di terapkan secara efektif di berbagai bidang, terutama bidang biologi dan kedokteran.
Makalah yang diterbitkan dalam jurnal diarahkan untuk aplikasi terapan, dengan perbandingan 70% berorientasi pada aplikasi terapan dan 30% sisanya berisi penelitian teoretis. Secara khusus makalah tersebut membahas pengembangan arsitektur analisis data tentang AI, termasuk metodologi, teknik dan aplikasi-nya ke berbagai bidang. Teknik-teknik tersebut antara lain adalah data visualization, data pre-processing, data engineering, database mining, big data, evolutionary algorithms, machine learning, neural network, fuzzy logic, pattern recognition dan post-processing. Jurnal IDA telah diterbitkan secara Online melalui website, contohnya IOS Press, ScienceDirect, LetPub, IGI Global dan MDPI. Di website tersebut banyak sekali jurnal yang dapat diperoleh secara berbayar dan gratis. Pengunjung website juga diberikan kebebasan untuk membaca saja atau menyimpan artikel pada website tersebut.
Proses mencari cara memilih metode yang tepat untuk menyelesaikan kesulitan yang di hadapi adalah suatu aktivitas yang menantang dan menyenangkan. Metode dan peralatan IDA serta keaslian hasil yang diperoleh menimbulkan sebuah tantangan lanjutan. Tantangan yang dihadapi IDA secara umum dapat dilihat melalui empat sudut pandang, yaitu manajemen Big Data, pengumpulan data, analisis data dan Application Pattern. Rule finding adalah penyusunan aturan yang terkandung dalam data yang ditetapkan dengan menggunakan metode atau algoritma tertentu. Validasi hasil memerlukan berbagai pemeriksaan aturan. Selain itu penjelasan hasil juga harus dapat memberikan deskripsi yang intuitif, masuk akal dan dapat dipahami secara logis. Proses-proses pada tahapan IDA menuntut kombinasi antara berbagai teknik ekstraksi, analisis, konversi, klasifikasi, organisasi, penalaran, dan sebagainya.
Suatu keputusan berasal dari proses menggali informasi dan pengetahuan, mengolah data, mencari metode untuk menyelesaikan masalah dan melakukan analisis secara memadai dan mendalam. Peralatan yang digunakan untuk melakukan analisis dan menampilkan hasil analisis yang telah dilakukan adalah perangkat lunak komputer, perangkat jaringan komputer dan perangkat keras komputer. Untuk memperoleh manfaat lebih dari data yang dimiliki, pengembangan IDA selanjutnya harus berorientasi menggabungkan aplikasi praktis dan penelitian teoretis dengan seimbang. Teknik IDA atau kombinasi teknik yang sesuai untuk mengolah data-set menjadi berbagai pengetahuan yang akan diketahui dan digunakan. Informasi yang diperoleh setelah melaksanakan IDA antara lain berbagai jenis classification rules, characteristic rules, association rules, functional relationships, functional dependencies, causal rules, temporal knowledge. Banyak vendor perangkat lunak dan publikasi memperkirakan bahwa semua pekerja di lingkungan pengetahuan akan menjadi analis data di masa mendatang.
IDA adalah suatu metode di bidang Artificial Intelligence dan Teknologi Informasi yang berguna untuk melakukan analisis berbagai permasalahan secara numerik. Suatu permasalahan yang di selesaikan dengan metode IDA terdiri dari tiga tahapan proses, yaitu Data Preparation, Data Mining dan Result validation. IDA merupakan kelompok ilmuwan yang meneliti tentang berbagai topik komputerisasi modern seperti Artificial Intelligence, Data Science dan Statistik. Website kelompok penelitian IDA dapat di akses melalui alamat http://ida-research.net. Permasalahan yang akan di teliti sebaiknya sudah ditemukan sejak sebelum melaksanakan tahap pertama IDA, sehingga memudahkan peneliti mencari data yang akan diteliti. Pemilihan algoritma juga dapat dilakukan setelah selesai merumuskan permasalahan yang telah diketahui. Dengan begitu proses penelitian akan menjadi lebih efektif.
Grup Intelligent Data Analysis (IDA) didirikan pada tahun 1994 di bawah Profesor Xiaohui Liu di University of London. Kemudian pindah ke Brunel University London pada tahun 2000 dan memiliki anggota sekitar 40 orang dengan posisi sebagai staf akademik, staf penelitian doktor dan mahasiswa S3.Grup IDA merupakan sekelompok pusat keunggulan terkemuka di lingkungan bidang studi tentang Artificial Intelligence, Data Science, dan Statistik. Proses IDA secara umum terdiri dari tiga tahap berikut, yaitu: Pertama, persiapan data. Kedua, Penemuan aturan atau penambangan data. Dan ketiga, verifikasi dan paparan hasil. Topik pembahasan meliputi teori, arsitektur, algoritma, simulasi, Feature extraction, Parallel and distributed data Analysis, Big data Analysis, Image Analysis, Multimedia Analysis, Complex data Analysis, Web information Analysis, Economic data Analysis, Biomedical data Analysis, Medical informatics. IDA Research Gruop merupakan kelompok ilmuwan dari negara Inggris yang meneliti tentang berbagai aspek tentang Artificial Intelligence, Data Science dan Statistik.
Berbagai permasalahan yang ada di lingkungan sekitar dapat di upayakan secara ilmiah agar menuai suatu solusi. IDA adalah studi tentang suatu hal yang berkaitan dengan analisis data secara efektif. Penelitian tentang IDA banyak membahas tentang berbagai macam teori, arsitektur, metode analisis dan metodologi untuk menyelesaikan suatu permasalahan secara numerik. IDA digunakan untuk mengekstraksi informasi berguna dari data Online berskala besar; mengekstraksi pengetahuan yang dicari atau menyimpulkan pola dari basis data yang ada. Beberapa perangkat lunak yang telah digunakan untuk melakukan IDA antara lain adalah See5, Cubist, ILLM dan Magnum Opus. Hasil pekerjaan grup IDA tersebut telah membuahkan hasil penelitian baru yang diterbitkan di berbagai jurnal terkemuka, tetapi juga di terapkan secara efektif di berbagai bidang, terutama bidang biologi dan kedokteran.
Makalah yang diterbitkan dalam jurnal diarahkan untuk aplikasi terapan, dengan perbandingan 70% berorientasi pada aplikasi terapan dan 30% sisanya berisi penelitian teoretis. Secara khusus makalah tersebut membahas pengembangan arsitektur analisis data tentang AI, termasuk metodologi, teknik dan aplikasi-nya ke berbagai bidang. Teknik-teknik tersebut antara lain adalah data visualization, data pre-processing, data engineering, database mining, big data, evolutionary algorithms, machine learning, neural network, fuzzy logic, pattern recognition dan post-processing. Jurnal IDA telah diterbitkan secara Online melalui website, contohnya IOS Press, ScienceDirect, LetPub, IGI Global dan MDPI. Di website tersebut banyak sekali jurnal yang dapat diperoleh secara berbayar dan gratis. Pengunjung website juga diberikan kebebasan untuk membaca saja atau menyimpan artikel pada website tersebut.
Proses mencari cara memilih metode yang tepat untuk menyelesaikan kesulitan yang di hadapi adalah suatu aktivitas yang menantang dan menyenangkan. Metode dan peralatan IDA serta keaslian hasil yang diperoleh menimbulkan sebuah tantangan lanjutan. Tantangan yang dihadapi IDA secara umum dapat dilihat melalui empat sudut pandang, yaitu manajemen Big Data, pengumpulan data, analisis data dan Application Pattern. Rule finding adalah penyusunan aturan yang terkandung dalam data yang ditetapkan dengan menggunakan metode atau algoritma tertentu. Validasi hasil memerlukan berbagai pemeriksaan aturan. Selain itu penjelasan hasil juga harus dapat memberikan deskripsi yang intuitif, masuk akal dan dapat dipahami secara logis. Proses-proses pada tahapan IDA menuntut kombinasi antara berbagai teknik ekstraksi, analisis, konversi, klasifikasi, organisasi, penalaran, dan sebagainya.
Suatu keputusan berasal dari proses menggali informasi dan pengetahuan, mengolah data, mencari metode untuk menyelesaikan masalah dan melakukan analisis secara memadai dan mendalam. Peralatan yang digunakan untuk melakukan analisis dan menampilkan hasil analisis yang telah dilakukan adalah perangkat lunak komputer, perangkat jaringan komputer dan perangkat keras komputer. Untuk memperoleh manfaat lebih dari data yang dimiliki, pengembangan IDA selanjutnya harus berorientasi menggabungkan aplikasi praktis dan penelitian teoretis dengan seimbang. Teknik IDA atau kombinasi teknik yang sesuai untuk mengolah data-set menjadi berbagai pengetahuan yang akan diketahui dan digunakan. Informasi yang diperoleh setelah melaksanakan IDA antara lain berbagai jenis classification rules, characteristic rules, association rules, functional relationships, functional dependencies, causal rules, temporal knowledge. Banyak vendor perangkat lunak dan publikasi memperkirakan bahwa semua pekerja di lingkungan pengetahuan akan menjadi analis data di masa mendatang.
IDA adalah suatu metode di bidang Artificial Intelligence dan Teknologi Informasi yang berguna untuk melakukan analisis berbagai permasalahan secara numerik. Suatu permasalahan yang di selesaikan dengan metode IDA terdiri dari tiga tahapan proses, yaitu Data Preparation, Data Mining dan Result validation. IDA merupakan kelompok ilmuwan yang meneliti tentang berbagai topik komputerisasi modern seperti Artificial Intelligence, Data Science dan Statistik. Website kelompok penelitian IDA dapat di akses melalui alamat http://ida-research.net. Permasalahan yang akan di teliti sebaiknya sudah ditemukan sejak sebelum melaksanakan tahap pertama IDA, sehingga memudahkan peneliti mencari data yang akan diteliti. Pemilihan algoritma juga dapat dilakukan setelah selesai merumuskan permasalahan yang telah diketahui. Dengan begitu proses penelitian akan menjadi lebih efektif.