Artificial Intelligence Image Classification with Orange Chapter Three

BAB III 
PERANGKAT LUNAK 

    Mungkin kita belum akrab dengan istilah Artificial Intelligence apalagi bagi pengguna umum yang belum paham dunia IT sangat jauh dari hal ini, namun belakangan teknologi Artificial Intelligence sedang naik daun sebab hampir semua bidang saat ini sedang ramairamai memanfaatkan teknologi AI. 

3.1 DEFINISI

    Orange adalah visualisasi data Open Source, Machine Learning, dan perangkat data mining. Program ini memiliki fitur front-end Visual Programming untuk analisis data kualitatif cepat eksploratif dan visualisasi data interaktif. Komponen Orange berupa widget, dari visualisasi data yang simple, subset selection, preprocessing, sampai evaluasi empiris dari pembelajaran algoritma dan modeling prediktif.

Fitur 

1. Canvas: graphical front-end for data analysis 

2. Widgets: 

a. Data: widgets for data input, data filtering, sampling, imputation, feature manipulation and feature selection 

b. Visualize: widgets for common visualization (box plot, histograms, scatter plot) and multivariate visualization (mosaic display, sieve diagram). 

c. Classify: a set of supervised machine learning algorithms for classification 

d. Regression: a set of supervised machine learning algorithms for regression 

e. Evaluate: cross-validation, sampling-based procedures, reliability estimation and scoring of prediction methods 

f. Unsupervised: unsupervised learning algorithms for clustering (k-means, hierarchical clustering) and data projection techniques (multidimensional scaling, principal component analysis, correspondence analysis). 

g. Add-ons: 

i. Associate: widgets for mining frequent itemsets and association rule learning  

ii. Bioinformatics: widgets for gene set analysis, enrichment, and access to pathway libraries 

iii. Data fusion: widgets for fusing different data sets, collective matrix factorization, and exploration of latent factors 

iv. Educational: widgets for teaching machine learning concepts, such as k-means clustering, polynomial regression, stochastic gradient descent, ... 

v. Geo: widgets for working with geospatial data vi. Image analytics: widgets for working with images and ImageNet embeddings 

vii. Network: widgets for graph and network analysis viii. Text mining: widgets for natural language processing and text mining ix. Time series: widgets for time series analysis and modeling x. Spectroscopy: widgets for analyzing and visualization of (hyper) spectral datasets [8].

3.2 LANGKAH INSTALASI ORANGE

*Tutorial ini untuk sistem operasi windows. 

    Beberapa dari pengguna perangkat lunak orange mungkin belum terbiasa melakukan instalasi pada komputer karena tidak terlalu familiar dengan sistem operasi komputer. Langkah-langkah berikut diharapkan dapat membantu para pembaca agar dapat melakukan instalasi tanpa error. Tutorial ini lengkap dengan petunjuk mulai dari pengunduhan sampai akhir proses instalasi. 

1. Langkah pertama unduh terlebih dahulu Orange melalui laman download pada situs resmi Orange (https://orangedatamining.com/download/#windo ws). 

2. Tekan tombol Download Orange (Lihat Gambar III.1) (Gambar III.1) 

3. Lalu setelah unduhan selesai, klik run as administrator pada file yang tadi telah diunduh. (Gambar III.2) 

4. Pada program klik Next (Lihat Gambar III.3). (Gambar III.3) 

5. Lalu klik I Agree (Saya Setuju) pada bagian lisenced agreement. (Lihat Gambar III.4) (Gambar III.4) 

6. Kemudian select Install for anyone using this computer, lalu pilih Next (Lihat Gambar III.5) (Gambar III.5) 

7. Pilih komponen apa saja yang ingin di install, lalu pilih Next (Lihat Gambar III.6) (Gambar III.6) 

8. Pilih folder kosong untuk menginstall aplikasi tersebut, Default C:\Program Files\Orange (Lihat Gambar III.7) (Gambar III.7) 

9. Biarkan Default nama yang ada, kemudian klik Install (Lihat Gambar III.8) (Gambar III.8) 

10. Tunggu proses instalasi yang sedang berjalan hingga selesai, kemudian klik Next (Lihat Gambar III.9) (Gambar III.9) 

11. Selesai, klik Finish dan membuka Orange secara Otomatis (Lihat Gambar III.10) (Gambar III.10)