# Materi Pertemuan 1 — Pengantar Data Mining

## Daftar Isi
```{dropdown} Klik untuk membuka Daftar Isi
:open:

1. [Tujuan Pembelajaran](#tujuan-pembelajaran)
2. [Pengantar Data Mining](#pengantar-data-mining)
3. [Pengertian Data Mining](#pengertian-data-mining)
4. [Apa itu Data Mining?](#apa-itu-data-mining)
5. [Catatan dan Tugas Perkuliahan Pertemuan 1](#catatan-dan-tugas-perkuliahan-pertemuan-1)
6. [Dataset Iris Flower](#dataset-iris-flower)
```

## Tujuan Pembelajaran
```{admonition} Tujuan

1. Mahasiswa dapat memahami konsep data mining
2. Mahasiswa dapat mengetahui proses data mining
3. Mahasiswa dapat mengetahui teknik-teknik yang digunakan dalam data mining
```

---

## Pengantar Data Mining


# Pengertian Data Mining
Data Mining adalah proses menemukan pola, tren, dan informasi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks.
Data Mining sering digunakan dalam berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, keuangan, dan ilmu sosial untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.

## Apa itu Data Mining?

Data Mining merupakan proses menemukan pola, korelasi, dan informasi tersembunyi yang bermanfaat dari kumpulan data yang besar. 
Istilah ini dianalogikan seperti **menambang emas** dari tumpukan batu, tanah, dan pasir yang dicari adalah informasi berharga dari data mentah.

Data Mining melibatkan teknik:
- **Statistik**
- **Matematika**
- **Kecerdasan Buatan (AI)**
- **Machine Learning**

## Catatan dan Tugas Perkuliahan Pertemuan 1

- Disini Kita disuruh membuat sebuah Repository dan Buku Jupyter Book untuk menyimpan materi perkuliahan Penambangan Data.
- untuk repository ini dibuat dengan nama "Pendata"
Link Repository Saya: [https://github.com/ZekkCode/Pendata.git](https://github.com/ZekkCode/Pendata.git)
- Materi perkuliahan akan diambil dari situs dosen pengampu: [https://mulaab.github.io/datamining/](https://mulaab.github.io/datamining/)
- install tools knime [https://www.knime.com/](https://www.knime.com/) dan orange [http://orange.biolab.si/](http://orange.biolab.si/) untuk praktek penambangan data.
- memasukan data iris flower ke dalam knime dan orange kedua dalam database diatas sudah tersedia.
link database [https://kaggle.com/datasets/arshid/iris-flower-dataset](https://kaggle.com/datasets/arshid/iris-flower-dataset)
- Memasukkan dataset Iris Flower ke dalam database MySQL melalui XAMPP (phpMyAdmin).

``` 
bakal dinilai minggu depan pertemuan kedua
```

---

## Dataset Iris Flower

Dataset Iris Flower merupakan dataset klasik yang sering digunakan dalam pembelajaran Data Mining dan Machine Learning. Dataset ini berisi **150 data** bunga Iris yang terdiri dari **3 spesies** (*Iris-setosa*, *Iris-versicolor*, dan *Iris-virginica*), masing-masing spesies memiliki **50 sampel**.

### Atribut Dataset

| No | Atribut | Tipe Data | Keterangan |
|----|---------|-----------|------------|
| 1 | `sepal_length` | Float | Panjang kelopak luar (cm) |
| 2 | `sepal_width` | Float | Lebar kelopak luar (cm) |
| 3 | `petal_length` | Float | Panjang kelopak dalam (cm) |
| 4 | `petal_width` | Float | Lebar kelopak dalam (cm) |
| 5 | `species` | String | Spesies bunga Iris |

### Import ke Database MySQL (XAMPP)

Dataset ini sudah saya masukkan ke dalam database MySQL melalui **phpMyAdmin** di XAMPP. Berikut langkah-langkah yang saya lakukan:

1. **Buka XAMPP Control Panel** → Start **Apache** dan **MySQL**
2. **Buka phpMyAdmin** di browser: `http://localhost/phpmyadmin`
3. **Buat database baru** bernama `pendata` atau `iris_db`
4. **Import file CSV** → Pilih tab **Import** → Upload file `IRIS.csv`
5. Atur format: **CSV**, separator: **koma (,)**, centang **"The first line of the file contains the table column names"**
6. Klik **Go** untuk mengimport

Berikut query SQL untuk membuat tabel secara manual jika diperlukan:

```sql
CREATE TABLE iris_flower (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    sepal_length FLOAT NOT NULL,
    sepal_width FLOAT NOT NULL,
    petal_length FLOAT NOT NULL,
    petal_width FLOAT NOT NULL,
    species VARCHAR(20) NOT NULL
);
```

### Data Iris Flower (150 Data)

Berikut adalah **seluruh data** Iris Flower yang sudah tersimpan di database:

#### Iris-setosa (50 data)

| No | sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | species |
|----|-------------|-------------|--------------|-------------|---------|
| 1 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 2 | 4.9 | 3.0 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 3 | 4.7 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 4 | 4.6 | 3.1 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 5 | 5.0 | 3.6 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 6 | 5.4 | 3.9 | 1.7 | 0.4 | Iris-setosa |
| 7 | 4.6 | 3.4 | 1.4 | 0.3 | Iris-setosa |
| 8 | 5.0 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 9 | 4.4 | 2.9 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 10 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | Iris-setosa |
| 11 | 5.4 | 3.7 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 12 | 4.8 | 3.4 | 1.6 | 0.2 | Iris-setosa |
| 13 | 4.8 | 3.0 | 1.4 | 0.1 | Iris-setosa |
| 14 | 4.3 | 3.0 | 1.1 | 0.1 | Iris-setosa |
| 15 | 5.8 | 4.0 | 1.2 | 0.2 | Iris-setosa |
| 16 | 5.7 | 4.4 | 1.5 | 0.4 | Iris-setosa |
| 17 | 5.4 | 3.9 | 1.3 | 0.4 | Iris-setosa |
| 18 | 5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.3 | Iris-setosa |
| 19 | 5.7 | 3.8 | 1.7 | 0.3 | Iris-setosa |
| 20 | 5.1 | 3.8 | 1.5 | 0.3 | Iris-setosa |
| 21 | 5.4 | 3.4 | 1.7 | 0.2 | Iris-setosa |
| 22 | 5.1 | 3.7 | 1.5 | 0.4 | Iris-setosa |
| 23 | 4.6 | 3.6 | 1.0 | 0.2 | Iris-setosa |
| 24 | 5.1 | 3.3 | 1.7 | 0.5 | Iris-setosa |
| 25 | 4.8 | 3.4 | 1.9 | 0.2 | Iris-setosa |
| 26 | 5.0 | 3.0 | 1.6 | 0.2 | Iris-setosa |
| 27 | 5.0 | 3.4 | 1.6 | 0.4 | Iris-setosa |
| 28 | 5.2 | 3.5 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 29 | 5.2 | 3.4 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 30 | 4.7 | 3.2 | 1.6 | 0.2 | Iris-setosa |
| 31 | 4.8 | 3.1 | 1.6 | 0.2 | Iris-setosa |
| 32 | 5.4 | 3.4 | 1.5 | 0.4 | Iris-setosa |
| 33 | 5.2 | 4.1 | 1.5 | 0.1 | Iris-setosa |
| 34 | 5.5 | 4.2 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 35 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | Iris-setosa |
| 36 | 5.0 | 3.2 | 1.2 | 0.2 | Iris-setosa |
| 37 | 5.5 | 3.5 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 38 | 4.9 | 3.1 | 1.5 | 0.1 | Iris-setosa |
| 39 | 4.4 | 3.0 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 40 | 5.1 | 3.4 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 41 | 5.0 | 3.5 | 1.3 | 0.3 | Iris-setosa |
| 42 | 4.5 | 2.3 | 1.3 | 0.3 | Iris-setosa |
| 43 | 4.4 | 3.2 | 1.3 | 0.2 | Iris-setosa |
| 44 | 5.0 | 3.5 | 1.6 | 0.6 | Iris-setosa |
| 45 | 5.1 | 3.8 | 1.9 | 0.4 | Iris-setosa |
| 46 | 4.8 | 3.0 | 1.4 | 0.3 | Iris-setosa |
| 47 | 5.1 | 3.8 | 1.6 | 0.2 | Iris-setosa |
| 48 | 4.6 | 3.2 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |
| 49 | 5.3 | 3.7 | 1.5 | 0.2 | Iris-setosa |
| 50 | 5.0 | 3.3 | 1.4 | 0.2 | Iris-setosa |

#### Iris-versicolor (50 data)

| No | sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | species |
|----|-------------|-------------|--------------|-------------|---------|
| 51 | 7.0 | 3.2 | 4.7 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 52 | 6.4 | 3.2 | 4.5 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 53 | 6.9 | 3.1 | 4.9 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 54 | 5.5 | 2.3 | 4.0 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 55 | 6.5 | 2.8 | 4.6 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 56 | 5.7 | 2.8 | 4.5 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 57 | 6.3 | 3.3 | 4.7 | 1.6 | Iris-versicolor |
| 58 | 4.9 | 2.4 | 3.3 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 59 | 6.6 | 2.9 | 4.6 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 60 | 5.2 | 2.7 | 3.9 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 61 | 5.0 | 2.0 | 3.5 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 62 | 5.9 | 3.0 | 4.2 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 63 | 6.0 | 2.2 | 4.0 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 64 | 6.1 | 2.9 | 4.7 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 65 | 5.6 | 2.9 | 3.6 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 66 | 6.7 | 3.1 | 4.4 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 67 | 5.6 | 3.0 | 4.5 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 68 | 5.8 | 2.7 | 4.1 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 69 | 6.2 | 2.2 | 4.5 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 70 | 5.6 | 2.5 | 3.9 | 1.1 | Iris-versicolor |
| 71 | 5.9 | 3.2 | 4.8 | 1.8 | Iris-versicolor |
| 72 | 6.1 | 2.8 | 4.0 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 73 | 6.3 | 2.5 | 4.9 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 74 | 6.1 | 2.8 | 4.7 | 1.2 | Iris-versicolor |
| 75 | 6.4 | 2.9 | 4.3 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 76 | 6.6 | 3.0 | 4.4 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 77 | 6.8 | 2.8 | 4.8 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 78 | 6.7 | 3.0 | 5.0 | 1.7 | Iris-versicolor |
| 79 | 6.0 | 2.9 | 4.5 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 80 | 5.7 | 2.6 | 3.5 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 81 | 5.5 | 2.4 | 3.8 | 1.1 | Iris-versicolor |
| 82 | 5.5 | 2.4 | 3.7 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 83 | 5.8 | 2.7 | 3.9 | 1.2 | Iris-versicolor |
| 84 | 6.0 | 2.7 | 5.1 | 1.6 | Iris-versicolor |
| 85 | 5.4 | 3.0 | 4.5 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 86 | 6.0 | 3.4 | 4.5 | 1.6 | Iris-versicolor |
| 87 | 6.7 | 3.1 | 4.7 | 1.5 | Iris-versicolor |
| 88 | 6.3 | 2.3 | 4.4 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 89 | 5.6 | 3.0 | 4.1 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 90 | 5.5 | 2.5 | 4.0 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 91 | 5.5 | 2.6 | 4.4 | 1.2 | Iris-versicolor |
| 92 | 6.1 | 3.0 | 4.6 | 1.4 | Iris-versicolor |
| 93 | 5.8 | 2.6 | 4.0 | 1.2 | Iris-versicolor |
| 94 | 5.0 | 2.3 | 3.3 | 1.0 | Iris-versicolor |
| 95 | 5.6 | 2.7 | 4.2 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 96 | 5.7 | 3.0 | 4.2 | 1.2 | Iris-versicolor |
| 97 | 5.7 | 2.9 | 4.2 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 98 | 6.2 | 2.9 | 4.3 | 1.3 | Iris-versicolor |
| 99 | 5.1 | 2.5 | 3.0 | 1.1 | Iris-versicolor |
| 100 | 5.7 | 2.8 | 4.1 | 1.3 | Iris-versicolor |

#### Iris-virginica (50 data)

| No | sepal_length | sepal_width | petal_length | petal_width | species |
|----|-------------|-------------|--------------|-------------|---------|
| 101 | 6.3 | 3.3 | 6.0 | 2.5 | Iris-virginica |
| 102 | 5.8 | 2.7 | 5.1 | 1.9 | Iris-virginica |
| 103 | 7.1 | 3.0 | 5.9 | 2.1 | Iris-virginica |
| 104 | 6.3 | 2.9 | 5.6 | 1.8 | Iris-virginica |
| 105 | 6.5 | 3.0 | 5.8 | 2.2 | Iris-virginica |
| 106 | 7.6 | 3.0 | 6.6 | 2.1 | Iris-virginica |
| 107 | 4.9 | 2.5 | 4.5 | 1.7 | Iris-virginica |
| 108 | 7.3 | 2.9 | 6.3 | 1.8 | Iris-virginica |
| 109 | 6.7 | 2.5 | 5.8 | 1.8 | Iris-virginica |
| 110 | 7.2 | 3.6 | 6.1 | 2.5 | Iris-virginica |
| 111 | 6.5 | 3.2 | 5.1 | 2.0 | Iris-virginica |
| 112 | 6.4 | 2.7 | 5.3 | 1.9 | Iris-virginica |
| 113 | 6.8 | 3.0 | 5.5 | 2.1 | Iris-virginica |
| 114 | 5.7 | 2.5 | 5.0 | 2.0 | Iris-virginica |
| 115 | 5.8 | 2.8 | 5.1 | 2.4 | Iris-virginica |
| 116 | 6.4 | 3.2 | 5.3 | 2.3 | Iris-virginica |
| 117 | 6.5 | 3.0 | 5.5 | 1.8 | Iris-virginica |
| 118 | 7.7 | 3.8 | 6.7 | 2.2 | Iris-virginica |
| 119 | 7.7 | 2.6 | 6.9 | 2.3 | Iris-virginica |
| 120 | 6.0 | 2.2 | 5.0 | 1.5 | Iris-virginica |
| 121 | 6.9 | 3.2 | 5.7 | 2.3 | Iris-virginica |
| 122 | 5.6 | 2.8 | 4.9 | 2.0 | Iris-virginica |
| 123 | 7.7 | 2.8 | 6.7 | 2.0 | Iris-virginica |
| 124 | 6.3 | 2.7 | 4.9 | 1.8 | Iris-virginica |
| 125 | 6.7 | 3.3 | 5.7 | 2.1 | Iris-virginica |
| 126 | 7.2 | 3.2 | 6.0 | 1.8 | Iris-virginica |
| 127 | 6.2 | 2.8 | 4.8 | 1.8 | Iris-virginica |
| 128 | 6.1 | 3.0 | 4.9 | 1.8 | Iris-virginica |
| 129 | 6.4 | 2.8 | 5.6 | 2.1 | Iris-virginica |
| 130 | 7.2 | 3.0 | 5.8 | 1.6 | Iris-virginica |
| 131 | 7.4 | 2.8 | 6.1 | 1.9 | Iris-virginica |
| 132 | 7.9 | 3.8 | 6.4 | 2.0 | Iris-virginica |
| 133 | 6.4 | 2.8 | 5.6 | 2.2 | Iris-virginica |
| 134 | 6.3 | 2.8 | 5.1 | 1.5 | Iris-virginica |
| 135 | 6.1 | 2.6 | 5.6 | 1.4 | Iris-virginica |
| 136 | 7.7 | 3.0 | 6.1 | 2.3 | Iris-virginica |
| 137 | 6.3 | 3.4 | 5.6 | 2.4 | Iris-virginica |
| 138 | 6.4 | 3.1 | 5.5 | 1.8 | Iris-virginica |
| 139 | 6.0 | 3.0 | 4.8 | 1.8 | Iris-virginica |
| 140 | 6.9 | 3.1 | 5.4 | 2.1 | Iris-virginica |
| 141 | 6.7 | 3.1 | 5.6 | 2.4 | Iris-virginica |
| 142 | 6.9 | 3.1 | 5.1 | 2.3 | Iris-virginica |
| 143 | 5.8 | 2.7 | 5.1 | 1.9 | Iris-virginica |
| 144 | 6.8 | 3.2 | 5.9 | 2.3 | Iris-virginica |
| 145 | 6.7 | 3.3 | 5.7 | 2.5 | Iris-virginica |
| 146 | 6.7 | 3.0 | 5.2 | 2.3 | Iris-virginica |
| 147 | 6.3 | 2.5 | 5.0 | 1.9 | Iris-virginica |
| 148 | 6.5 | 3.0 | 5.2 | 2.0 | Iris-virginica |
| 149 | 6.2 | 3.4 | 5.4 | 2.3 | Iris-virginica |
| 150 | 5.9 | 3.0 | 5.1 | 1.8 | Iris-virginica |

### Query SQL untuk Menampilkan Data

Setelah data diimport ke phpMyAdmin, berikut beberapa query SQL yang bisa digunakan:

```sql
-- Menampilkan semua data
SELECT * FROM iris_flower;

-- Menampilkan 10 data pertama
SELECT * FROM iris_flower LIMIT 10;

-- Menghitung jumlah data per spesies
SELECT species, COUNT(*) AS jumlah 
FROM iris_flower 
GROUP BY species;

-- Menampilkan rata-rata setiap atribut per spesies
SELECT species, 
       AVG(sepal_length) AS avg_sepal_length,
       AVG(sepal_width) AS avg_sepal_width,
       AVG(petal_length) AS avg_petal_length,
       AVG(petal_width) AS avg_petal_width
FROM iris_flower 
GROUP BY species;

-- Menampilkan data berdasarkan spesies tertentu
SELECT * FROM iris_flower WHERE species = 'Iris-setosa';
```
---

## Referensi
1. Frawley, W., Piatetsky-Shapiro, G., Matheus, C., 1991. *Knowledge discovery in databases—an overview.*
2. Hand, D., Mannila, H., Smyth, P., 2001. *Principles of Data Mining.* The MIT Press.
3. [CRISP-DM](http://crisp-dm.eu/home/about-crisp-dm/)
4. [Situs Dosen: mulaab.github.io/datamining](https://mulaab.github.io/datamining/)