Mau cerita dikit tentang beberapa minggu lalu sebelum UTS, dosen saya memberikan tugas untuk membuat aplikasi fuzzy menggunakan MATLAB, namun ia meminta seluruh mahasiswa untuk mengambil data real dari tempat sekitar kita
Beberapa ada yang mengambil datasets dari tempat dagangan orang tuanya, beberapa dari data presetasi sekolah, dll
Berhubung saya malas untuk mencari tahu hal semacam itu, akhirnya saya memutuskan untuk mengambil data dari Kaggle. Lah toh, bukankah itu fungsi utama dari Kaggle? Kita bisa mencari dataset dari manapun dari seluruh dunia tanpa harus keluar rumah
Daftar Isi
Seputar Kaggle
Meskipun keabsahan dataset dari Kaggle sendiri masih dipertanyakan setidaknya kita ga perlu lagi nulis ribuan baris dan kolom untuk menganalisa, membuat model, dan prediksi dari data data tersebut
Saya pun mengambil data berikut untuk saya jadikan contoh dataset agar selanjutnya bisa digunakan pada aplikasi MATLAB. Kalian bisa klik ini untuk mendownnloadnya
Kenapa saya mengambil data diatas? karena lebih familiar di telinga orang awam (baca: dosen) dan lebih mudah apabila saya jabarkan kepada teman teman,
"Eh, lu pake data dari mana?"
"Dataset ecommerce gitu", jawab saya
Semuanya pilihan sih, kemarin saya perhatikan ada beberapa orang yang menggunakan data real dari dagangan di sekitar rumah mereka. Kalo saya jadi mereka mungking tugas ini ga bakal selesai, keburu saya kalah sama rasa malas saya xixixixi
Detail Tugas
Tugas yang diberikan sih sederhana kami diminta untuk membuat model matematis dari sistem fuzzy. Sistem fuzzynya sendiri sudah diajarkan di pertemuan sebelumnya dan di pertemuan ini kami hanya ditugaskan untuk mengganti datasetnya saja. Itu saja
Isi Materi Pertemuan Itu: Cara Membuat Program Fuzzy Menggunakan MATLAB. Studi Kasus: Persediaan dan Permintaan Penjualan Kambing
Jadi ga ada yang susah sebenarnya sampai pada akhirnya saya berhadapan dengan banyaknya data.
Saya harus menganalisanya sendiri menggunakan python dan dan mencari tahu apa saja yang bisa saya gunakan
Saya harus membersihkan datanya dari kolom kolom string, dan melakukan labelling. Menyenangkan sebenarnya sampai terjadi error terus terusan
Sebenarnya menganalisa datasets seperti ini bukanlah termasuk bagian dari tugas. Apalagi dinilai, sebenarnya saya hanya ingin mencoba untuk menggali lebih dalam apa saja insight yang saya bisa dapatkan dari sebuah datasets
Kalo kalian membaca postingan saya sebelumnya, disana dijelaskan bahwa model fuzzy itu harus memiliki variabel dan parameter sebagai input-annya. Disini saya mencarinya secara manual dan menerapkan logika yang digunakan pada tabel itu
Kalian bisa melihat jerih payah saya melakukan codingan disini
Langkah Langkah
Saya harus mengimportnya menggunakan Pandas
Lalu menghilangkan kolom ID karena ia sama sekali tidak menggambarkan bagaimana kita membaca data data yang ada
Lalu saya juga memilah data data ini berdasarkan waktu bulan dan tahun
bulan dan tahun transaksi saya ambil dari tanggal invoice yang diterima. Menurut saya sah untuk mengasumsikan pembeli mendapatkan invoice pada bulan dan tahun yang sama pada pembelian
Lalu saya mencari jumlah penjualan yang terjadi pada tiap tiap bulan dengan menghitung ada berapa invoice yang terjadi pada setiap bulannya
Baca Juga: Membuat Program Fuzzy Dengan Python. Studi Kasus: Prediksi Penyakit Demam
Lalu jadilah tabel seperti berikut
Tentu saya harus memindahkan output print satu persatu ke dalam Google Sheets, saya belum menemukan cara untuk mengeksportnya secara otomatis
Lebih lengkapnya kalian bisa melihat kode yang saya tulis disini
Kesimpulan
Lain kali kalo disuruh bikin model machine learning dari dosen kalian. Apapun. Maka carilah datasets dari Kaggle lalu olah sendiri menggunakan Python yaitu dengan mengambil data data yang bisa dimanfaatkan dari sana