Data Mining




Tugas Pengantar Teknologi Informasi Prodi Sistem Informasi UNIDHA

pengertian, Fungsi, Proses dan Tahapan Data Mining

Pengertian Data Mining 

Ilustrasi Data Mining
Data Mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar (Turban dkk. 2005). Terdapat beberapa istilah lain yang memiliki makna sama dengan data mining, yaitu Knowledge discovery in databases (KDD), ekstraksi pengetahuan (knowledge extraction), Analisa data/pola (data/pattern analysis), kecerdasan bisnis (business intelligence) dan data archaeology dan data dredging (Larose, 2005)

Kemampuan Data mining untuk mencari informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar, dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya, teknologi ini dipakai untuk :
  1. Prediksi trend dan sifat-sifat bisnis, dimana data mining mengotomatisasi proses pencarian informasi pemprediksi di dalam basis data yang besar. 
  2. Penemuan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya, dimana data mining menyapu basis data, kemudian mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan. 
  3. Data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi.

Berikut ini beberapa definisi data mining dari beberapa sumber (Larose, 2005):

  • Data mining adalah proses menemukan sesuatu yang bermakna dari suatu korelasi baru, pola dan tren yang ada dengan cara memilah-milah data berukuran besar yang disimpan dalam repositori, menggunakan teknologi pengenalan pola serta teknik matematika dan statistik. 
  • Data mining adalah analisis pengamatan database untuk menemukan hubungan yang tidak terduga dan untuk meringkas data dengan cara atau metode baru yang dapat dimengerti dan bermanfaat kepada pemilik data.
  • Data mining merupakan bidang ilmu interdisipliner yang menyatukan teknik pembelajaran dari mesin (machine learning), pengenalan pola (pattern recognition), statistik, database, dan visualisasi untuk mengatasi masalah ekstraksi informasi dari basis data yang besar. 
  • Data mining diartikan sebagai suatu proses ekstraksi informasi berguna dan potensial dari sekumpulan data yang terdapat secara implisit dalam suatu basis data.

Fungsi Data Mining 

Data mining mempunyai fungsi yang penting untuk membantu mendapatkan informasi yang berguna serta meningkatkan pengetahuan bagi pengguna. Pada dasarnya, data mining mempunyai empat fungsi dasar yaitu:
  1. Fungsi Prediksi (prediction). Proses untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel untuk memprediksikan variabel lain yang tidak diketahui jenis atau nilainya.
  2. Fungsi Deskripsi (description). Proses untuk menemukan suatu karakteristik penting dari data dalam suatu basis data. 
  3. Fungsi Klasifikasi (classification). Klasifikasi merupakan suatu proses untuk menemukan model atau fungsi untuk menggambarkan class atau konsep dari suatu data. Proses yang digunakan untuk mendeskripsikan data yang penting serta dapat meramalkan kecenderungan data pada masa depan. 
  4. Fungsi Asosiasi (association). Proses ini digunakan untuk menemukan suatu hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari sekumpulan data.


Proses Data Mining 

Proses yang umumnya dilakukan oleh data mining antara lain: deskripsi, prediksi, estimasi, klasifikasi, clustering dan asosiasi. Secara rinci proses data mining dijelaskan sebagai berikut (Larose, 2005):

a. Deskripsi 

Deskripsi bertujuan untuk mengidentifikasi pola yang muncul secara berulang pada suatu data dan mengubah pola tersebut menjadi aturan dan kriteria yang dapat mudah dimengerti oleh para ahli pada domain aplikasinya. Aturan yang dihasilkan harus mudah dimengerti agar dapat dengan efektif meningkatkan tingkat pengetahuan (knowledge) pada sistem. Tugas deskriptif merupakan tugas data mining yang sering dibutuhkan pada teknik postprocessing untuk melakukan validasi dan menjelaskan hasil dari proses data mining. Postprocessing merupakan proses yang digunakan untuk memastikan hanya hasil yang valid dan berguna yang dapat digunakan oleh pihak yang berkepentingan.

b. Prediksi 

Prediksi memiliki kemiripan dengan klasifikasi, akan tetapi data diklasifikasikan berdasarkan perilaku atau nilai yang diperkirakan pada masa yang akan datang. Contoh dari tugas prediksi misalnya untuk memprediksikan adanya pengurangan jumlah pelanggan dalam waktu dekat dan prediksi harga saham dalam tiga bulan yang akan datang.

c. Estimasi 

Estimasi hampir sama dengan prediksi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi. Sebagai contoh, akan dilakukan estimasi tekanan darah sistolik pada pasien rumah sakit berdasarkan umur pasien, jenis kelamin, berat badan, dan level sodium darah. Hubungan antara tekanan darah sistolik dan nilai variabel prediksi dalam proses pembelajaran akan menghasilkan model estimasi.

d. Klasifikasi 

Klasifikasi merupakan proses menemukan sebuah model atau fungsi yang mendeskripsikan dan membedakan data ke dalam kelas-kelas. Klasifikasi melibatkan proses pemeriksaan karakteristik dari objek dan memasukkan objek ke dalam salah satu kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya.

e. Clustering 

Clustering merupakan pengelompokan data tanpa berdasarkan kelas data tertentu ke dalam kelas objek yang sama. Sebuah kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan suatu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record dalam kluster lain. Tujuannya adalah untuk menghasilkan pengelompokan objek yang mirip satu sama lain dalam kelompok-kelompok. Semakin besar kemiripan objek dalam suatu cluster dan semakin besar perbedaan tiap cluster maka kualitas analisis cluster semakin baik.

f. Asosiasi 

Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam suatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja (market basket analisys). Tugas asosiasi berusaha untuk mengungkap aturan untuk mengukur hubungan antara dua atau lebih atribut.


Tahapan Data Mining 

Tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap preprocessing untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik. Secara detail dijelaskan sebagai berikut (Fayyad, 1996):



1. Data selection 

Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
·          

2. Pre-processing / cleaning 

Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data.

3. Transformation 

Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.

4. Data mining 

Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

5. Interpretation / evalution 

Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.


Daftar Pustaka

  • Turban, E, 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1. Andi: Yogyakarta.
  • Larose, Daniel T. 2005. Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data Mining. John Willey & Sons, Inc.
  • ayyad, Usama. 1996. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. MIT Press

https://www.kajianpustaka.com/2017/09/data-mining.html

Website Prodi Sistem Informasi UNIDHA : http://si.unidha.ac.id
Dosen Pengampu PTI , Faradika, M.Kom : http://faradika.id

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

tugas akhir

1. Peranan Telekomunikasi 2. J enis-jenis bahasa Isyarat 3. Pembahasan Tentang Laju Data 4. Multiplexing dalam Telekomunikasi 5. Jaringan Komputer 6. Klasifikasi Jaringan Komputer 7. Topologi Jaringan 8. Cara Mengakses Internet 9. Email 10. Dasar-dasar Website 11. Mengnal FTP 12. Materi tentang Komputasi Awan 13. Web Service 14. Peranan Basis Data 15. Struktur data dan Basis Data 16. DBMS 17. Model-model Data 18. Database MySQL 19. Data Mining 20. Business Inteligence 21. Internet dan E-Business 22. Level Manajemen dan Arus Informas i 23. Jenis Keputusan dalam Sistem Informas i 24. XML 25. Jenis-jenis Website dan Kegunaan Website Prodi Sistem Informasi UNIDHA :  http://si.unidha.ac.id Dosen Pengampu PTI , Faradika, M.Kom :  http://faradika.id
Baca selengkapnya

emaill

Gambar
Tugas Pengantar Teknologi Informasi Prodi Sistem Informasi UNIDHA Pengertian Email dan Manfaatnya, Fungsi, Cara Kerja, dan Jenis-Jenis Email Pengertian Email Secara Umum Apa itu Email?  Pengertian Email  atau surat elektronik adalah suatu sarana untuk mengirim dan menerima surat atau pesan dengan format digital melalui jalur jaringan komputer dan internet. Pesan digital atau surat elektronik tersebut dapat dibuat dan dikirim ke alamat email lainnya dengan menggunakan komputer/ laptop dan gadget lainnya, seperti smartphone dan tablet yang terhubung dengan internet. Bila jaman dulu mengirim surat menggunakan kertas dan tinta dimana proses pengirimannya bisa berhari-hari, saat ini mengirim pesan via email hanya butuh waktu beberapa detik saja. Saat ini, mengirim pesan via email merupakan salah satu cara yang paling efisien, cepat, dan murah. Cara Kerja Email Sebenarnya cara kerja email ini cukup sederhana. Sama seperti ketika kita menulis surat ke...
Baca selengkapnya

Database MySQL

Gambar
Tugas Pengantar Teknologi Informasi Prodi Sistem Informasi UNIDHA Apa Itu MySQL? MySQL adalah sistem manajemen database relasional open source (RDBMS) dengan client-server model. Sedangkan  RDBMS  merupakan software untuk membuat dan mengelola database berdasarkan pada model relasional. Sebelum dibahas lebih lanjut, ada baiknya bagi kita untuk mengetahui sejarah singkat MySQL. MySQL dibaca MY-ES-KYOO-EL [ maɪˌɛsˌkjuːˈɛl]. Beberapa orang bahkan membaca MySQL seperti sedang menyebutkan “my sequel”. MySQL AB, sebuah perusahaan asal Swedia, menjadi yang pertama dalam mengembangkan MySQL di tahun 1994. Hak kepemilikan MySQL kemudian diambil secara menyeluruh oleh perusahaan teknologi Amerika Serikat, Sun Microsystems, ketika mereka membeli MySQL AB pada tahun 2008. Di tahun 2010, Oracle yang adalah salah satu perusahaan teknologi terbesar di Amerika Serikat mengakuisisi Sun Microsystems. Semenjak itulah, MySQL sepenuhnya dimiliki oleh Oracle. Di bawah ini k...
Baca selengkapnya