Data Mining

Data Mining

Pendahuluan Perkembangan data mining(DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Sebagai contoh, toko swalayan merekam setiap penjualan barang dengan memakai alat POS(point of sales). Database data penjualan tsb. bisa mencapai beberapa GB setiap harinya untuk sebuah jaringan toko swalayan berskala nasional. Perkembangan internet juga punya andil cukup besar dalam akumulasi data. Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data itu telah menciptakan kondisi yang sering disebut sebagai rich of data but poor of information karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi yang berguna. Tidak jarang kumpulan data itu dibiarkan begitu saja seakan-akan kuburan data.  Investasi yang besar di bidang IT untuk mengumpulkan data berskala besar ini perlu dijustifikasi dengan didapatnya nilai tambah dari kumpulan data ini.

Kebutuhan dari dunia bisnis yang ingin memperoleh nilai tambah dari data yang telah mereka kumpulkan telah mendorong penerapan teknik-teknik analisa data dari berbagai bidang seperti statistik, kecerdasan buatan dsb pada data berskala besar itu. Ternyata penerapan pada data berskala besar memberikan tantangan-tantangan baru yang akhirnya memunculkan metodologi baru yang disebut data mining ini. Bermula dari penerapan di dunia bisnis, sekarang ini data mining juga diterapkan pada bidang-bidang lain yang memerlukan analisa data berskala besar seperti bioinformasi dan pertahanan negara.

Pada tulisan ini, penulis mencoba memperkenalkan data mining dengan membandingkannya dengan bidang ilmu yang sudah ada, dan juga memberikan beberapa ilustrasi tentang teknik-teknik yang umum dipakai di data mining.

Definisi

Ada beberapa definisi dari data mining yang dikenal di buku-buku teks data mining. Diantaranya adalah :

• Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.

• Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya

Menarik untuk diingat bahwa kata mining sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Dari definisi-definisi itu, dapat dilihat ada beberapa faktor yang mendefinisikan data mining :

1. data mining adalah proses otomatis terhadap data yang dikumpulkan di masa lalu
2. objek dari data mining adalah data yang berjumlah besar atau kompleks
3. tujuan dari data mining adalah menemukan hubungan-hubungan atau pola-pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat

Sejarah Data mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dulu. Gambar 1 menunjukkan bahwa data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistic, database dan juga information retrieval.

Proses data mining

salah satu tuntutan dari data mining ketika diterapkan pada data berskala besar adalah diperlukan metodologi sistematis tidak hanya ketika melakukan analisa saja tetapi juga ketika mempersiapkan data dan juga melakukan interpretasi dari hasilnya sehingga dapat menjadi aksi ataupun keputusan yang bermanfaat.

Karenanya data mining seharusnya dipahami sebagai suatu proses, yang memiliki tahapan-tahapan tertentu dan juga ada umpan balik dari setiap tahapan ke tahapan sebelumnya. Pada umumnya proses data mining berjalan interaktif karena tidak jarang hasil data mining pada awalnya tidak sesuai dengan harapan analisnya sehingga perlu dilakukan desain ulang prosesnya.

Disini akan diuraikan tahap-tahap umum dari data mining. Sedikit juga disinggung tentang data warehouse karena dalam prakteknya data warehouse sering menjadi bagian integral dari proses data mining.

Perlu diingat sebelum seorang analis menerapkan tahapan-tahapan data mining tsb., sebagai prasyarat penerapan data mining, diperlukan pemahaman terhadap data dan proses diperolehnya data tsb. Yang lebih mendasar lagi adalah diperlukannya pemahaman mengapa menerapkan data mining dan target yang ingin dicapai. Sehingga secara garis besar sudah ada hipotesa mengenai aksi-aksi yang dapat diterapkan dari hasilnya nanti. Pemahaman-pemahaman tsb akan sangat membantu dalam mendesain proses data mining dan juga pemilihan teknik data mining yang akan diterapkan. Selain itu, bagi dunia bisnis akan memudahkan untuk melakukan pengukuran return on investment-nya (ROI).

Source : http://datamining.japati.net/cgi-bin/indodm.cgi?bacaarsip&1155527614&artikel

Related product you might see: