Penggabungan data

Penggabungan Data adalah proses yang menggabungkan beberapa sumber data untuk mengidentifikasi informasi yang lebih akurat dibandingkan informasi yang tersedia dari masing-masing sumber saja. Ia menggunakan data dari berbagai sumber — termasuk sensor, file lokal, database, dan sumber eksternal — untuk membuat model terpadu dari sistem, situasi, konsep, atau pemandangan tertentu. Hal ini memungkinkan adanya pemahaman yang lebih komprehensif daripada yang dapat diberikan oleh sumber mana pun.

Data Fusion dapat digunakan sebagai bagian dari proses penambangan data, sehingga meningkatkan keakuratan hasil saat menambang kumpulan data skala besar. Ini juga dapat digunakan dalam visi komputer untuk ekstraksi fitur gambar, seperti mendeteksi objek atau menafsirkan pemandangan.

Selain memberikan peningkatan akurasi, Data Fusion membantu menyediakan data yang lebih konsisten. Dengan menggabungkan berbagai sumber, kemungkinan kesalahan data dapat dikurangi, karena ketidakkonsistenan dapat diidentifikasi dan diperbaiki. Hal ini menghasilkan serangkaian hasil yang berkualitas lebih tinggi.

Penggabungan Data sangat penting dalam banyak bidang komputasi, seperti robotika, kecerdasan buatan, keamanan, dan Internet of Things. Dengan menciptakan model situasi yang terpadu, organisasi dapat mengoptimalkan keputusan dan mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi.

Penggabungan Data dapat dilakukan dengan berbagai teknik, seperti inferensi Bayesian, Kalman Filtering, Teori Dempster-Shafer, atau Logika Fuzzy. Teknik yang tepat bergantung pada sumber data dan tujuan proses.

Data Fusion adalah alat penting untuk meningkatkan akurasi dan konsistensi kumpulan data. Ini adalah teknik ampuh yang dapat meningkatkan pemahaman sistem, situasi, konsep, atau pemandangan tertentu.