KNIME - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-23T14:08:27Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 14.08
Baris 1:		Baris 1:
	'''KNIME''' ( ), '''Konstanz Information Miner''', adalah platform analisis, pelaporan, dan integrasi data yang termasuk [[perangkat lunak bebas dan sumber terbuka]] . KNIME menyatukan berbagai komponen dalam bidang [[Pemelajaran mesin\|pembelajaran mesin]] dan [[penggalian data]] dengan konsep alur data yang modular. [[Antarmuka pengguna grafis]] dan penggunaan JDBC memungkinkan pembentukan simpul yang memadukan berbagai sumber data, termasuk tahap ''pre-processing'' (''ETL: Extract, Transform, Load''), tahap pemodelan, analisis data dan visualisasi tanpa atau dengan pemrograman. KNIME sering disebut sebagai alternatif [[Statistical Analysis System\|SAS]].		'''KNIME''' ( ), '''Konstanz Information Miner''',<ref>Michael R. Berthold. ''KNIME - the Konstanz information miner''. ''ACM SIGKDD Explorations Newsletter''. 16 November 2009. Vol. 11 (1). hlm. 26. doi:10.1145/1656274.1656280.</ref> adalah platform analisis, pelaporan, dan integrasi data yang termasuk [[perangkat lunak bebas dan sumber terbuka]] . KNIME menyatukan berbagai komponen dalam bidang [[Pemelajaran mesin\|pembelajaran mesin]] dan [[penggalian data]] dengan konsep alur data yang modular. [[Antarmuka pengguna grafis]] dan penggunaan JDBC memungkinkan pembentukan simpul yang memadukan berbagai sumber data, termasuk tahap ''pre-processing'' (''ETL: Extract, Transform, Load''), tahap pemodelan, analisis data dan visualisasi tanpa atau dengan pemrograman. KNIME sering disebut sebagai alternatif [[Statistical Analysis System\|SAS]].

	Sejak 2006, KNIME telah digunakan dalam penelitian farmasi, juga digunakan di bidang: analisis data pelanggan ([[Manajemen hubungan pelanggan\|CRM]]), [[inteligensi bisnis]], dan analisis data keuangan.		Sejak 2006, KNIME telah digunakan dalam penelitian farmasi,<ref>Abhishek Tiwari. ''Workflow based framework for life science informatics''. ''Computational Biology and Chemistry''. October 2007. Vol. 31 (5-6). hlm. 305–319. doi:10.1016/j.compbiolchem.2007.08.009.</ref> juga digunakan di bidang: analisis data pelanggan ([[Manajemen hubungan pelanggan\|CRM]]), [[inteligensi bisnis]], dan analisis data keuangan.

	== Sejarah ==		== Sejarah ==
	Pengembangan KNIME dimulai pada Januari 2004 oleh tim pengembang perangkat lunak dari [[University of Konstanz\|Universitas Konstanz]] sebagai produk berbayar. Tim pengembang awal yang dipimpin oleh Michael Berthold berasal dari sebuah perusahaan di [[Silicon Valley]] yang mengembangkan perangkat lunak untuk perusahaan industri farmasi. Tujuan awal pengembangannya adalah membuat platform analisis data yang modular, skalabel dan terbuka serta memungkinkan integrasi yang mudah dari berbagai sumber data, pemrosesan, transformasi, analisis dan eksplorasi visual. Pengembangan platform ini dimaksudkan untuk platform kolaborasi dan penelitian yang juga berfungsi sebagai platform integrasi dalam berbagai proyek analisis data.		Pengembangan KNIME dimulai pada Januari 2004 oleh tim pengembang perangkat lunak dari [[University of Konstanz\|Universitas Konstanz]] sebagai produk berbayar. Tim pengembang awal yang dipimpin oleh Michael Berthold berasal dari sebuah perusahaan di [[Silicon Valley]] yang mengembangkan perangkat lunak untuk perusahaan industri farmasi. Tujuan awal pengembangannya adalah membuat platform analisis data yang modular, skalabel dan terbuka serta memungkinkan integrasi yang mudah dari berbagai sumber data, pemrosesan, transformasi, analisis dan eksplorasi visual. Pengembangan platform ini dimaksudkan untuk platform kolaborasi dan penelitian yang juga berfungsi sebagai platform integrasi dalam berbagai proyek analisis data.

	Pada tahun 2006 versi pertama KNIME dirilis dan beberapa perusahaan farmasi mulai mengadopsi KNIME dan sejumlah vendor perangkat lunak sains mulai mengintegrasikan alat-alat mereka ke dalam KNIME. Beberapa tahun kemudian, setelah sebuah artikel di majalah Jerman c't, pengguna dari sejumlah bidang lain ikut mengadopsi. Tahun 2012, KNIME telah diadopsi oleh lebih dari 15.000 pengguna (tidak menghitung unduhan, tetapi pengguna yang secara rutin mengambil pembaruan saat tersedia) yang tidak hanya dalam [[Sains\|ilmu sains]] tetapi juga bank, penerbit, manufaktur mobil, telekomunikasi, konsultan, dan berbagai industri lain serta berbagai kelompok penelitian dari seluruh penjuru dunia. Pembaruan terbaru untuk KNIME Server dan KNIME Big Data Extensions, menyediakan dukungan untuk Apache Spark 2.3, Parquet dan penyimpanan tipe HDFS.		Pada tahun 2006 versi pertama KNIME dirilis dan beberapa perusahaan farmasi mulai mengadopsi KNIME dan sejumlah vendor perangkat lunak sains mulai mengintegrasikan alat-alat mereka ke dalam KNIME.<ref>[http://www.tripos.com/knime Tripos, Inc.]</ref><ref>[http://www.schrodinger.com/ProductDescription.php?mID=6&sID=33&cID=0 Schrödinger]</ref><ref>[http://www.infocom.co.jp/bio/develop/jchemextension_en.html ChemAxon]</ref><ref>[http://enalosplus.novamechanics.com/ NovaMechanics Ltd.]</ref><ref>[http://www.treweren.com/ Konsultan Treweren]</ref> Beberapa tahun kemudian, setelah sebuah artikel di majalah Jerman c't,<ref>Datenbank-Mosaik Data Mining atau Kunst, sich aus Millionen Datensätzen dan Bild zu machen, c't 20/2006, S. 164ff, Heise Verlag.</ref> pengguna dari sejumlah bidang lain<ref>[http://tech.knime.org/forum Forum auf der KNIME Webseite]</ref><ref>[http://www.pervasivedatarush.com/products/Pages/DataRushforKnime.aspx Meresap].</ref> ikut mengadopsi. Tahun 2012, KNIME telah diadopsi oleh lebih dari 15.000 pengguna (tidak menghitung unduhan, tetapi pengguna yang secara rutin mengambil pembaruan saat tersedia) yang tidak hanya dalam [[Sains\|ilmu sains]] tetapi juga bank, penerbit, manufaktur mobil, telekomunikasi, konsultan, dan berbagai industri lain serta berbagai kelompok penelitian dari seluruh penjuru dunia. Pembaruan terbaru untuk KNIME Server dan KNIME Big Data Extensions, menyediakan dukungan untuk Apache Spark 2.3, Parquet dan penyimpanan tipe HDFS.

	Pada [[Magic Quadrant\|Gartner Quadrant]] tahun 2019 KNIME termasuk dalam salah satu produk paling top.		Pada [[Magic Quadrant\|Gartner Quadrant]] tahun 2019 KNIME termasuk dalam salah satu produk paling top.


	== Internal ==		== Internal ==
Baris 16:		Baris 15:
	* Arsitektur KNIME memungkinkan pemrosesan volume data besar sebatas ruang [[hard disk]] yang tersedia (tidak terbatas pada RAM yang tersedia). Misalnya: KNIME memungkinkan analisis pada 300 juta alamat pelanggan, 20 juta gambar sel dan 10 juta struktur molekul.		* Arsitektur KNIME memungkinkan pemrosesan volume data besar sebatas ruang [[hard disk]] yang tersedia (tidak terbatas pada RAM yang tersedia). Misalnya: KNIME memungkinkan analisis pada 300 juta alamat pelanggan, 20 juta gambar sel dan 10 juta struktur molekul.
	* Plugin tambahan memungkinkan penggunaan metode [[penambangan teks]], penambangan gambar, serta analisis runtun waktu.		* Plugin tambahan memungkinkan penggunaan metode [[penambangan teks]], penambangan gambar, serta analisis runtun waktu.
	* KNIME mengintegrasikan berbagai proyek sumber terbuka lainnya, misalnya algoritma [[pembelajaran mesin]] dari [[Weka (pembelajaran mesin)\|Weka]], proyek statistik paket [[R (bahasa pemrograman)\|R]], serta LIBSVM, JFreeChart, ImageJ, dan Kit Pengembangan Kimia .		* KNIME mengintegrasikan berbagai proyek sumber terbuka lainnya, misalnya algoritma [[pembelajaran mesin]] dari [[Weka (pembelajaran mesin)\|Weka]], proyek statistik paket [[R (bahasa pemrograman)\|R]], serta LIBSVM, JFreeChart, ImageJ, dan Kit Pengembangan Kimia .<ref>S. Beisken. ''KNIME-CDK: Workflow-driven Cheminformatics''. ''BMC Bioinformatics''. 2013. Vol. 14. hlm. 257. doi:10.1186/1471-2105-14-257.</ref>

	KNIME dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman [[Java]]. Namun dimungkinkan tambahan modul untuk menjalankan Java, [[Python (bahasa pemrograman)\|Python]], [[Perl]] dan bahasa lainnya.		KNIME dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman [[Java]]. Namun dimungkinkan tambahan modul untuk menjalankan Java, [[Python (bahasa pemrograman)\|Python]], [[Perl]] dan bahasa lainnya.

	== Lisensi ==		== Lisensi ==
	Sejak versi 2.1, KNIME dirilis dengan lisensi GPLv3 dengan pengecualian yang memungkinkan orang lain untuk menggunakan simpul API yang didefinisikan dengan baik untuk menambahkan fungsi sendiri. Ini juga memungkinkan pengembang perangkat lunak komersial untuk menambahkan paket fungsi yang mereka kembangkan dari KNIME.		Sejak versi 2.1, KNIME dirilis dengan lisensi GPLv3 dengan pengecualian yang memungkinkan orang lain untuk menggunakan simpul API yang didefinisikan dengan baik untuk menambahkan fungsi sendiri.<ref>[http://knime.org/blog/knime-210-released KNIME 2.1.0 released]</ref> Ini juga memungkinkan pengembang perangkat lunak komersial untuk menambahkan paket fungsi yang mereka kembangkan dari KNIME.

	== Lihat juga ==		== Lihat juga ==

	* [[Weka (pembelajaran mesin)\|Weka]] - perangkat algoritma pembelajaran mesin, dapat diintegrasikan dalam KNIME.		* [[Weka (pembelajaran mesin)\|Weka]] - perangkat algoritma pembelajaran mesin, dapat diintegrasikan dalam KNIME.
	* ELKI - kerangka penggalian data dengan banyak dukungan dalam algoritma metode pengelompokan		* ELKI - kerangka penggalian data dengan banyak dukungan dalam algoritma metode pengelompokan

	~~== Referensi ==~~


	== Pranala luar ==		== Pranala luar ==

	* [http://www.knime.org Beranda KNIME]		* [http://www.knime.org Beranda KNIME]

			== Referensi ==
			<references />

	== Sumber dan atribusi ==		== Sumber dan atribusi ==

	Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=KNIME&oldid=22487906 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 22487906 (2022-12-27T00:20:21Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=KNIME&oldid=22487906 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 22487906 (2022-12-27T00:20:21Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 22487906; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T13:48:19Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 22487906; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''KNIME''' ( ), '''Konstanz Information Miner''', adalah platform analisis, pelaporan, dan integrasi data yang termasuk [[perangkat lunak bebas dan sumber terbuka]] . KNIME menyatukan berbagai komponen dalam bidang [[Pemelajaran mesin|pembelajaran mesin]] dan [[penggalian data]] dengan konsep alur data yang modular. [[Antarmuka pengguna grafis]] dan penggunaan JDBC memungkinkan pembentukan simpul yang memadukan berbagai sumber data, termasuk tahap ''pre-processing'' (''ETL: Extract, Transform, Load''), tahap pemodelan, analisis data dan visualisasi tanpa atau dengan pemrograman. KNIME sering disebut sebagai alternatif [[Statistical Analysis System|SAS]].

Sejak 2006, KNIME telah digunakan dalam penelitian farmasi, juga digunakan di bidang: analisis data pelanggan ([[Manajemen hubungan pelanggan|CRM]]), [[inteligensi bisnis]], dan analisis data keuangan.

== Sejarah ==
Pengembangan KNIME dimulai pada Januari 2004 oleh tim pengembang perangkat lunak dari [[University of Konstanz|Universitas Konstanz]] sebagai produk berbayar. Tim pengembang awal yang dipimpin oleh Michael Berthold berasal dari sebuah perusahaan di [[Silicon Valley]] yang mengembangkan perangkat lunak untuk perusahaan industri farmasi. Tujuan awal pengembangannya adalah membuat platform analisis data yang modular, skalabel dan terbuka serta memungkinkan integrasi yang mudah dari berbagai sumber data, pemrosesan, transformasi, analisis dan eksplorasi visual. Pengembangan platform ini dimaksudkan untuk platform kolaborasi dan penelitian yang juga berfungsi sebagai platform integrasi dalam berbagai proyek analisis data.

Pada tahun 2006 versi pertama KNIME dirilis dan beberapa perusahaan farmasi mulai mengadopsi KNIME dan sejumlah vendor perangkat lunak sains mulai mengintegrasikan alat-alat mereka ke dalam KNIME. Beberapa tahun kemudian, setelah sebuah artikel di majalah Jerman c't, pengguna dari sejumlah bidang lain ikut mengadopsi. Tahun 2012, KNIME telah diadopsi oleh lebih dari 15.000 pengguna (tidak menghitung unduhan, tetapi pengguna yang secara rutin mengambil pembaruan saat tersedia) yang tidak hanya dalam [[Sains|ilmu sains]] tetapi juga bank, penerbit, manufaktur mobil, telekomunikasi, konsultan, dan berbagai industri lain serta berbagai kelompok penelitian dari seluruh penjuru dunia. Pembaruan terbaru untuk KNIME Server dan KNIME Big Data Extensions, menyediakan dukungan untuk Apache Spark 2.3, Parquet dan penyimpanan tipe HDFS.

Pada [[Magic Quadrant|Gartner Quadrant]] tahun 2019 KNIME termasuk dalam salah satu produk paling top.

== Internal ==
KNIME memudahkan pengguna dalam membuat alur data (''pipelines'') secara visual, secara selektif menjalankan langkah analisis, dan kemudian memeriksa hasil, model, dalam tampilan interaktif. KNIME ditulis dalam bahasa pemrograman [[Java]] dikembangkan dari platform [[Eclipse (perangkat lunak)|Eclipse]] dan memanfaatkan mekanisme ekstensi-nya untuk menambahkan fungsi tambahan. Versi rilis sudah mencakup ratusan modul untuk integrasi data (berkas I/O, sistem manajemen database umum melalui JDBC atau konektor asli: [[SQLite]], SQL Server, [[MySQL]], [[PostgreSQL]], Vertica dan H2), transformasi data (''filter, converter, splitter, combiner, joiner'') serta metode statistik, penggalian data, analisis dan analisis teks yang umum digunakan. Mendukung visualisasi dengan ekstensi ''Report Designer'' yang tersedia gratis. Alur kerja pada KNIME dapat digunakan sebagai set data yang digunakan untuk membuat ''template'' laporan yang dapat di-ekspor ke dalam format dokumen seperti doc, ppt, xls, pdf, dan lainnya. Kemampuan KNIME lainnya adalah:

* Arsitektur KNIME memungkinkan pemrosesan volume data besar sebatas ruang [[hard disk]] yang tersedia (tidak terbatas pada RAM yang tersedia). Misalnya: KNIME memungkinkan analisis pada 300 juta alamat pelanggan, 20 juta gambar sel dan 10 juta struktur molekul.
* Plugin tambahan memungkinkan penggunaan metode [[penambangan teks]], penambangan gambar, serta analisis runtun waktu.
* KNIME mengintegrasikan berbagai proyek sumber terbuka lainnya, misalnya algoritma [[pembelajaran mesin]] dari [[Weka (pembelajaran mesin)|Weka]], proyek statistik paket [[R (bahasa pemrograman)|R]], serta LIBSVM, JFreeChart, ImageJ, dan Kit Pengembangan Kimia .

KNIME dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman [[Java]]. Namun dimungkinkan tambahan modul untuk menjalankan Java, [[Python (bahasa pemrograman)|Python]], [[Perl]] dan bahasa lainnya.

== Lisensi ==
Sejak versi 2.1, KNIME dirilis dengan lisensi GPLv3 dengan pengecualian yang memungkinkan orang lain untuk menggunakan simpul API yang didefinisikan dengan baik untuk menambahkan fungsi sendiri. Ini juga memungkinkan pengembang perangkat lunak komersial untuk menambahkan paket fungsi yang mereka kembangkan dari KNIME.

== Lihat juga ==

* [[Weka (pembelajaran mesin)|Weka]] - perangkat algoritma pembelajaran mesin, dapat diintegrasikan dalam KNIME.
* ELKI - kerangka penggalian data dengan banyak dukungan dalam algoritma metode pengelompokan

== Referensi ==

== Pranala luar ==

* [http://www.knime.org Beranda KNIME]

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=KNIME&oldid=22487906 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 22487906 (2022-12-27T00:20:21Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.