Page 78 - Trends in Science and Technology fo Sustainable Living

Trends in Science and Technology 39
for Sustainable Living

pengambilan keputusan mereka dengan menggunakan N-soft
set dalam data mining. Organisasi dapat menggabungkan teknik-
teknik data mining yang kuat dengan representasi data yang lebih
inklusif dan adaptif menggunakan N-soft set. Hasilnya adalah
pengambilan keputusan yang lebih baik dimana organisasi dapat
mempertimbangkan tingkat ketidakpastian dan ambiguitas dalam
data mereka.
Pengambilan keputusan dengan data mining juga dapat
menggabungkan N-soft set pada tahap preprocessing data.
Sebelum menerapkan algoritma data mining, seringkali perlu
dilakukan tahap preprocessing data untuk membuat data mentah
menjadi data berkualitas. Proses preprocessing data terdiri
dari data cleaning, data integration, data reduction, dan data
transformation (Syahfitri, 2017). N-soft set dapat membantu dalam
preprocessing data dengan memperhitungkan ketidakpastian dan
ambiguitas dalam pengklasifikasian objek ke dalam kelas-kelas
tertentu. Dalam konteks ini, N-soft set memungkinkan perhitungan
derajat keanggotaan setiap objek dalam kelas tertentu dengan
mempertimbangkan kemungkinan variasi atau ketidakpastian
dalam pengklasifikasian. Hal ini memungkinkan adanya fleksibilitas
dalam pengelompokan objek ke dalam kelas-kelas yang
relevan. Dengan memanfaatkan konsep N-soft set pada tahap
preprocessing data, organisasi dapat meningkatkan akurasi dan
kualitas hasil data mining.
Pencarian pola merupakan salah satu tujuan utama
dalam data mining, dimana data yang ada akan dianalisis
untuk menemukan pola yang relevan atau pengetahuan
yang tersembunyi. Dalam konteks ini, metode-metode seperti
Association Rule Mining, Clustering, atau Classification dapat
diterapkan pada dataset yang direpresentasikan menggunakan
N-soft set. Pendekatan ini memungkinkan penemuan pola dengan
mempertimbangkan tingkat keanggotaan objek dalam kelas-kelas
tertentu. Dengan menerapkan metode Association Rule Mining,
data mining dapat menemukan hubungan atau keterkaitan antara
item-item dalam dataset yang direpresentasikan menggunakan