Data Mining

Data Mining

Jika dilihat dari gambar di atas maka Data mining merupakan titik pusat untuk menggali lebih banyak data untuk dapat di analisa menggunakan teknik-teknik lainnya, Data Mining merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar. Kegunaan data mining adalah untuk menspesifikasikan pola yang harus ditemukan dalam tugas data mining. Kehadiran data mining dilatar belakangi dengan problema data explosion yang dialami akhir-akhir ini dimana banyak organisasi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi dsb.)

Data Mining adalah sebuah aktifitas dan bukanlah sebuah algoritma atau program. Dalam pelaksanaan aktifitas Data Mining maka seringkali digunakan berbagai teknik ataupun algoritma yang berasala dari berbagai disiplin ilmu misalnya statistik, artificial intelligence ataupun machine learning.

Apa Itu Data mining?

Disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data

1. Data: fakta yang terekam dan tidak membawa arti 
2. Pengetahuan: pola, aturan atau model yang muncul dari data 

Baca juga: Data & Informasi

Sehingga Data mining sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD)

Konsep Transformasi Data Mining
Data -->  Informasi  --> Pengetahuan

Definisi Data Mining menurut para ahli

• Melakukan ekstraksi untuk mendapatkan informasi penting yang sifatnya implisit dan sebelumnya tidak diketahui, dari suatu data (Witten et al., 2011)
• Kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola dan hubungan dalam set data berukuran besar (Santosa, 2007)
• The analysis of (often large) observational data sets to find unsuspected relationships and to summarize the data in novel ways that are both understandable and useful to the data owner (Han & Kamber, 2001)
• The process of discovering meaningful new correlations, patterns and trends by sifting through large amounts of data stored in repositories, using pattern recognition technologies as well as statistical and mathematical techniques (Gartner Group)

Irisan Bidang Ilmu Data Mining

1.Statistik:

• Lebih bersifat teori
• Fokus ke pengujian hipotesis

2.Machine Learning:

• Lebih bersifat heuristik
• Fokus pada perbaikan performansi dari suatu teknik learning

3.Data Mining:

• Gabungan teori dan heuristik
• Fokus pada seluruh proses penemuan knowledge dan pola
• Termasuk data cleaning, learning dan visualisasi hasilnya

Peran Utama Data Mining
1.Estimation
2.Prediction
3.Classification
4.Clustering
5.Association

Baca juga: Algoritma Klasifikasi Data Mining

Secara umum, tujuan dilakukannya data mining dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu untuk dapat memahami lebih jauh mengenai perilaku data yang diamati, atau sering disebut sebagai Deskripsi, dan untuk dapat memperkirakan kondisi yang akan terjadi di masa mendatang atau disebut Prediksi. Dengan kemampuan untuk dapat mengenali keberadaan pola baik yang terkait dengan perilaku, hubungan, pergerakan data maka diharapkan data mining dapat membantu manusia dalam memahami lebih lanjut mengenai sistem yang diamati serta kemudian mengantisipasi kemungkinan pergerakan sistem di masa mendatang.
Baca Juga: Proses Data mining Tahapan Input

Baca juga: Tahap evaluasi data mining

Semoga Bermanfaat, Mengikat ilmu bisa dengan cara menulis dan membagi...
Please share, Thank's all...

Share on :

Tweet