Data Mining

Definisi Data Mining

Data mining didefinisikan 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.

Data mining dapat juga didefinisikan sebagai “pemodelan dan penemuan polapola yang tersembunyi dengan memanfaatkan data dalam volume yang besar”1. Data mining menggunakan pendekatan discovery-based dimana pencocokan pola (pattern-matching) dan algoritmaalgoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi-relasi kunci di dalam data yang diekplorasi. Data mining merupakan komponen baru pada arsitektur sistem pendukung keputusan (DSS) di perusahaan-perusahaan. Ruang Lingkup Data Mining

Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai,

Tugas Utama Data Mining

Telah disebutkan di ruang lingkup data mining bahwa pada kebanyakan aplikasinya, gol utama dari data mining adalah untuk membuat prediksi dan deskripsi. Prediksi menggunakan beberapa variabel atau field-field basis data untuk memprediksi nilai-nilai

variabel masa mendatang yang diperlukan, yang belum diketahui saat ini. Deskripsi berfokus pada penemuan pola-pola tersembunyi dari data yang ditelaah. Dalam konteks KDD, deskripsi dipandang lebih penting daripada prediksi. Ini berlawanan dengan aplikasi pengenalan pola dan mesin belajar.

Proses Data Mining

Karena DM adalah suatu rangkaian proses, DM dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang diilustrasikan pada gambar diatas :

1. Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise)

2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber)

3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining)

4. Aplikasi teknik DM

5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan yang menarik/bernilai)

6. Presentasi pengetahuan (dengan teknik visualisasi)

Tahap-tahap diatas, bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.

Knowledge Discovery and Data Mining(KDD) adalah proses yang dibantu oleh komputer untuk menggali dan menganalisis sejumlah besar himpunan data dan mengekstrak informasi dan pengetahuan yang berguna. Data mining tools memperkirakan perilaku dan tren masa depan, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang proaktif dan berdasarkan pengetahuan. Data mining tools mampu menjawab permasalahan bisnis yang secara tradisional terlalu lama untuk diselesaikan. Data mining tools menjelajah database untuk mencari pola tersembunyi, menemukan infomasi yang prediktif yang mungkin dilewatkan para pakar karena berada di luar ekspektasi mereka.

Proses dalam KDD adalah proses yang digambarkan pada dan terdiri dari rangkaian proses iteratif sebagai berikut.

1. Data cleaning, menghilangkan noise dan data yang inkonsisten.

2. Data integration, menggabungkan data dari berbagai sumber data yang berbeda

3. Data selection, mengambil data yang relevan dengan tugas analisis dari database

4. Data transformation, Mentransformasi atau menggabungkan data ke dalam bentuk yang sesuai untuk penggalian lewat operasi summary atau aggregation.

5. Data mining, proses esensial untuk mengekstrak pola dari data dengan metode cerdas.

6. Pattern evaluation, mengidentifikasikan pola yang menarik dan merepresentasikan pengetahuan berdasarkan interestingness measures.

7. Knowledge presentation, penyajian pengetahuan yang digali kepada pengguna dengan menggunakan visualisasi dan teknik representasi pengetahuan.

Cara Kerja Data Mining

Bagaimana tepatnya data mining “menggali” hal-hal penting yang belum diketahui sebelumnya atau memprediksi apa yang akan terjadi?

Teknik yang digunakan untuk melaksanakan tugas ini disebut pemodelan. Pemodelan di sini

dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang telah diketahui “jawabannya” dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan dicari jawabannya. Sebagai contoh di sini diambil pencarian solusi bisnis di bidang telekomunikasi. Ada beberapa perusahaan telekomunikasi yang beroperasi di sebuah negara dan dimisalkan pihak manajemen sebuah perusahaan bermaksud untuk menjaring kustomer baru untuk jasa layanan sambungan langsung jarak jauh (SLJJ). Pihak manajemen dapat “menghubungi” calon-calon kustomer dengan memilih secara acak kemudian menawari mereka dengan diskon khusus, dengan hasil yang kemungkinan besar kurang menggemberikan, atau dengan memanfaatkan pengalaman-pengalaman bisnis yang saat ini sudah tersimpan di basis data perusahaan untuk membangun sebuah model. Perusahaan ini telah memiliki banyak informasi mengenai kustomer perusahaan tersebut: umur, jenis kelamin, sejarah penggunaan fasilitas kredit dan penggunaan SLJJ. Juga sudah diketahui informasi mengenai calon-calon kustomer: umur, jenis kelamin, sejarah penggunaan fasilitas kredit, dll. Masalahnya adalah penggunaan SLJJ untuk para calon kustomer ini belum diketahui, karena mereka saat ini menjadi kustomer dari perusahaan lain. Yang dipikirkan pihak manajemen adalah mencari calon kustomer yang akan menggunakan banyak jasa SLJJ. Usaha untuk mencari jawaban masalah ini dilakukan dengan membangun sebuah model.