Analisis Data menggunakan perisian WEKA Data Mining: Data Input

Terdapat beberapa pertanyaan dari pelajar tentang bentuk data input bagi perisian WEKA. I am no expert but here is what I can share. Cara mudah untuk menyediakan data bagi perisian ini adalah menggunakan Notepad/TextEdit.

Persoalan Kajian

Untuk menggunakan perisian WEKA, saya beranggapan anda yakin bahawa perisian ini sesuai untuk menganalisis data anda.

Bagi contoh kajian saya, saya ingin melihat ‘Bagaimana kekerapan login dalam forum atas talian dan bilangan mesej yang dikongsi dalam forum atas talian dapat membantu meningkatkan pencapaian pelajar?’.

Saya mempunyai 3 pembolehubah iaitu; kekerapan login (FreqLogin), bilangan mesej (FreqPostMessage) dan pencapaian (Performance) pelajar. Pembolehubah ini dipanggil ‘attribute’.

Berdasarkan 3 attribute ini, saya mempunyai sampel pelajar seramai 120 orang. Contoh:

Pelajar 1: Kekerapan login = 47, bilangan mesej = 9, Skor pencapaian = B

Pelajar 2: Kekerapan login = 59, bilangan mesej = 7, Skor pencapaian = A

Pelajar nth: …

Saya ingin menganalisis data pelajar ini dalam perisian WEKA.

So.. how do we get started?

  1. Buka aplikasi Notepad/TextEdit
  2. Tuliskan kod berikut dalam Notepad/TextEdit:

@relation
@attribute
@data

Contoh paparan data saya:

Penerangan:

@relation : kod untuk menyenaraikan data set. Sebagai contoh, saya namakan dataset saya sebagai: pattern

@attribute: kod untuk menyenaraikan pembolehubah. Data saya mengandungi 3 pembolehubah saya namakan sebagai ‘FreqLogin’, ‘FreqPostMessage’ dan ‘Performance’. Data dalam attribute dipisahkan

@data: kod untuk menyenaraikan data. Selepas anda menulis @data, anda senaraikan data pelajar anda. SETIAP BARIS mewakili DATA SEORANG PELAJAR.

Penerangan tentang ‘numeric’ dan {A, B, C, D} saya sertakan dalam video berikut:

 

 

 

3. Simpan fail ini sebagai Save As < data_weka.arff   (format .arff adalah format fail yang boleh dibaca oleh perisian WEKA. Sila pastikan anda TIDAK menyimpan fail dalam format .txt)

This entry was posted in Learning Analytics by nurbiha. Bookmark the permalink.

About nurbiha

Nurbiha is a lecturer at Educational Science, Maths and Creative Multimedia Department, Faculty of Education UTM. She is currently the Deputy Director for Center of Advancement in Digital and Flexible Learning, UTM.