Pengertian, Konsep Dasar dan Manfaat Data Mining | ..::WorSKAholic..::

You are here:
Home » Tips/Trik » Pengertian, Konsep Dasar dan Manfaat Data Mining

Pengertian, Konsep Dasar dan Manfaat Data Mining

 

Pengertian Data Mining

Data Mining merupakan Serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa
informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis
data atau bisa disebut dengan KDD ( Knowledge Discovery in Database).
Informasi yang dihasilkan diperoleh dengan cara mengekstraksi dan mengenali
pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data.

Pengertian dan Manfaat KDD

KDD (Knowledge Discovery in Database) adalah keseluruhan proses
non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data,
dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru, dapat bermanfaat dan dapat
dimengerti. Serangkaian proses tersebut yang memiliki tahap. Pembersihan
data dan integrasi data (cleaning and integration). Proses ini digunakan
untuk membuang data yang tidak konsisten dan bersifat noise dari data yang
terdapat di berbagai basisdata yang mungkin berbeda format maupun platform
yang kemudian diintegrasikan dalam satu database datawarehouse.

Latar Belakang Terbentuknya Data Mining

  1. Melimpahnya data (overload data) yang dialami oleh berbagai institusi,
    perusahaan atau organisasi.
  2. Merlimpahnya data ini merupakan akumulasi data transaksi yang terekam
    bertahun-tahun..
  3. Data–data tersebut merupakan data transaksi yang umumnya diproses
    menggunakan aplikasi komputer yang biasa disebut dengan OLTP (On Line
    Transaction Processing).
Fungsi – Fungsi Umum Data Mining
  1. Assosiation, adalah proses untuk menemukan
    aturan assosiatif antara suatu kombinasi item dalam suatu waktu
  2. Sequence, proses untuk menemukan aturan
    assosiatif antara suatu kombinasi item dalam suatu waktu dan diterapkan
    lebih dari satu periode
  3. Clustering, adalah proses pengelompokan
    seumlah data/obyek ke dalam kelompok data sehingga setiap kelompok berisi
    data yang mirip
  4. Classification, 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.
  5. Regretion, adalah proses pemetaan data
    dalam suatu nilai prediksi
  6. Forecasting, adalah proses pengestimasian
    nilai prediksi berdasarkan pola-pola di dalam sekumpulan data.
  7. Solution, adalah proses penemuan akar
    masalah dan problem solving dari persoalan bisnis yang dihadapkai atau
    paling tidak sebagai informasi dalam pengambilan keputusan.

Proses Data Mining

1. Pembersihan data dan integritas data (Cleaning & Integration)

Proses ini digunakan untuk membuang data yang tidak konsisten dan bersifat noise
dari data yang terdapat di berbagai basisdata yang mungkin berbeda format maupun
platform yang kemudian dinintegrasikan dalam satu database datawarehouse

2. Seleksi dan transformasi data (selection and transformation)

Data yang ada dalam database datawarehouse kemudian direduksi untuk mendapatkan
hasil yang akurat. Beberapa cara seleksi, antara lain :

Metode seleksi pada data Mining

  • Sampling, adalah seleksi subset representatif dari populasi data yang
    besar.
  • Denoising, adalah proses menghilangkan noise dari data yang akan
    ditransformasikan
  • Feature extraction, adalah proses membuka spesifikasi data yang
    signifikan dalam konteks tertentu.

Metode transformasi pada Data Mining

  • Centering, mengurangi setiap data dengan rata-rata dari setiap atribut
    yang ada.
  • Normalisation, membagi setiap data yang dicentering dengan standar
    deviasi dari atribut bersangkutan.
  • Scaling, mengubah data sehingga berada dalam skala tertentu.

3. Penambangan data (data mining)

Data yang telah ditransformasi, kemudian ditambang dengan berbagai teknik.
Proses data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data
terpilih dengan menggunkan fungsi-fungsi tertentu. Fungsi atau algoritma dalam
data mining sangat bervariasi, dimana pemilihannya bergantung pada tujuan dan
proses pencarian pengetahuan secara menyeluruh.

4. Evaluasi pola dan presentasi pengetahuan

Tahap ini merupakan bagian dari proses pencarian pengetahuan yang mencakup
pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta
atau hipotesa yang ada sebelumnya. Langkah terakhir KDD adalah mempresentasikan
pengetahuan dalam bentuk yang mudah dipahami pengguna.

Manfaat Data Mining

Dari sudut pandang komersia


 
Pemanfaatan data mining 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. Data mining tidak hanya digunakan untuk menangani
persoalan menumpuknya data/informasi dan bagaimana menggudangkannya tanpa
kehilangan informasi yang penting (warehousing). Data mining juga diperlukan
untuk menyelesaikan permasalahan atau menjawab kebutuhan bisnis itu sendiri,
misalnya :
  1. Bagaimana mengetahui hilangnya pelanggan karena pesaing
  2. Bagaimana mengetahui item produk atau konsumen yang memiliki kesamaan
    karakteristik
  3. Bagaimana mengidentifikasi produk-produk yang terjual bersamaan dengan
    produk lain
  4. Bagaimana memprediski tingkat penjualan
  5. Bagaimana menilai tingkat resiko dalam menentukan jumlah produksi suatu
    item.
  6. Bagaimana memprediksi prilaku bisnis di masa yang akan datang

Dari sudut pandang keilmuan

 

Data mining dapat digunakan untuk mengcapture, menganlisis serta menyimpan
data yang bersifat real-time dan sangat besar, misal :
  1. Remote sensor yang ditempatkan pada suatu satelit.
  2. Teleskop yang digunakan untuk memindai langit.
  3. Simulasi saintifik yang membangkitkan data dalam ukuran terabytes.

Souce : http://www.kiosbisnis.com

     

One Response to “Pengertian, Konsep Dasar dan Manfaat Data Mining”

  1. Pretty portion of content. I simply stumbled upon your website and in accession capital to claim that I acquire actually
    enjoyed account your weblog posts. Anyway I will be subscribing
    to your augment and even I achievement you get entry to constantly fast.

    [Reply]

 

Leave a Reply to this Post

Nov
29
2012
 
 
..::WorSKAholic..:: Search form
Recent Comments
  • broscience.com: Amazing isssues here. I am very happy to peer your post. Thanks a lot and I am having a look ahead to...
  • 83Ulysses: Hi blogger, i must say you have hi quality posts here. Your website can go viral. You need initial traffic...
  • Game Judi Poker Online: Saved ?s a favorite, I ?ike your web site! m? web page Game Judi Poker Online
  • BroScience.com: Pretty portion of content. I simply stumbled upon your website and in accession capital to claim that...
  • BroScience.com: Yoou made soome decent points there. I checked onn the internet to learn more aabout the issue and...
Family
Friends
Free counters!

PING  |  PING  |  PING