Definisi Data Mining
Ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari
data yang ada di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga
dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Databases (KDD).
Data mining dapat didefinisikan juga sebagai satu set teknik
yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa
ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar.
Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang
berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi
manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat
juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data
spatial, berbasis text, dan multimedia (citra).
Fungsi Dan Tujuan Data Mining
Fungsi-fungsi yang umum diterapkan dalam data mining
(Haskett, 2000):
Assosiation, adalah proses untuk menemukan aturan assosiatif
antara suatu kombinasi item dalam suatu waktu
Secuence, hampir sama dengan association bedanya seccuence
diterapkan lebih dari satu periode.
Clastering, adalah proses pengelompokan sejumlah data/obyek
ke dalam kelompok-kelompok data (klaster) sehingga setiap klaster akan berisi
data yang saling mirip.
Classification, adalah proses penemuan model atau fungsi
yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk
dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.
Regretion, adalah proses pemetaam data dalam suatu nilai
prediksi
Forecasting, adalah proses pengestimasian nilai prediksi
berdasarkan pola-pola di dalam sekumpulan data
Solution, adalah proses penemuan akar masalah dan problem
solving dari persoalan bisnis yang dihadapi atau paling tidak sebagai informasi
pendukung dalam pengambilan keputusan.
Tujuan Data Mining
Pemanfaatan data mining dapat dilihat dari dua sudut
pandang, yaitu sudut pandang komersial dan sudut pandang keilmuan. Dari sudut
pandang komersial, pemanfaatan dataming dapat digunakan dalam menangani
meledaknya volume data. Bagaimana mana menyimpannya, mengestraknya serta
memanfaaatkannya. Berbagai teknik komputasi dapat digunakan menghasilkan
informasi yang dibutuhkan. Informasi yang dihasilkan menjadi asset untuk
meningkatkan daya saing suatu institusi.
Dari sudut pandang keilmuan, data mining dapat digunakan
untuk mengcapture, menganlisis serta menyimpan data yang bersifat real-time dan
sangat besar, misalnya:
Remote sensor, yang ditempatkan pada suatu satelit
Telescope, yang digunakan untuk memindai langit
Simulasi saintifik, yang membangkitkan data dalam ukuran
terrabytes.
Proses Data Mining
Implementasi Data Mining
Analisa Pasar dan Manajemen : Untuk analisa pasar, banyak
sekali sumber data yang dapat digunakan seperti transaksi kartu kredit, kartu
anggota club tertentu, kupon diskon, keluhan pembeli, ditambah dengan studi
tentang gaya hidup publik.
Telekomunikasi : Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan
data mining untuk melihatdari jutaan transaksi yang masuk, transaksi mana
sajakah yang masih harusditangani secara manual (dilayani oleh orang).
Tujuannya tidak lain adalahuntuk menambah layanan otomatis khusus untuk
transaksi-transaksi yangmasih dilayani secara manual. Dengan demikian jumlah
operator penerimatransaksi manual tetap bisa ditekan minimal
Keuangan : Financial Crimes Enforcement Network di Amerika
Serikat baru-baru inimenggunakan data mining untuk me-nambang trilyunan
dari berbagai subyek seperti property, rekening bank dan
transaksi keuangan lainnya untuk mendeteksi transaksi-transaksi keuangan yang
mencurigakan (seperti money laundry). Mereka menyatakan bahwa hal tersebut akan
susah dilakukan jika menggunakan analisis standar Mungkinsudah saatnya juga
Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia menggunakan teknologi ini untuk
mendeteksi aliran dana BLBI.
Asuransi : Australian Health Insurance Commision menggunakan
data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak
perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi. Hasilnya? Mereka berhasil
menghemat satu juta dollar per tahunnya. Tentu saja ini tidak hanya bisa
diterapkan untuk asuransi kesehatan, tetapi juga untuk berbagai jenis asuransi
lainnya.
Referensi :
http://itdare.blogspot.co.id/2014/12/pengertian-dan-sejarah-data-mining.html
http://fairuzelsaid.com/konsep-data-mining/
https://rezqiwati.wordpress.com/2009/04/24/data-mining-–-proses-tahapan-dan-penerapannya/
http://ifan89.blogspot.co.id/2010/10/contoh-implementasi-datamining.html
Tugas Softskill :
Arbi Pramana
Bagikan
Data Mining
4/
5
Oleh
TRUE SKY
