Advertisement
 |
| Data Mining |
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang bermanfaat yang tersimpan di dalam database besar. (Turban et al, 2005 ).
Menurut Gartner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006).
Selain definisi di atas beberapa definisi juga diberikan seperti, “data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.” (Pramudiono, 2006). “Data mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.” (Pramudiono, 2006).
“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data.” (Larose, 2006). “Data mining merupakan bidang dari beberapa keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.” (Larose, 2006). Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain : (Larose, 2006).
Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data.
Penyimpanan data dalam data warehouse, sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database yang baik.
Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet.
Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining (ketersediaan teknologi).
Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan.
Berdasarkan definisi-definisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah :
Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat.
Hubungan yang dicari dalam data mining dapat berupa hubungan antara dua atau lebih dalam satu dimensi. Misalnya dalam dimensi produk, dapat di lihat keterkaitan pembelian suatu produk dengan produk yang lain. Selain itu, hubungan juga dapat dilihat antara dua atau lebih atribut dan dua atau lebih objek. (Ponniah, 2001).
Sementara itu, penemuan pola merupakan keluaran lain dari data mining. Misalkan sebuah perusahaan yang akan meningkatkan fasilitas kartu kredit dari pelanggan, maka perusahaan akan mencari pola dari pelanggan-pelanggan yang ada untuk mengetahui pelanggan yang potensial dan pelanggan yang tidak potensial.
Beberapa definisi awal dari data mining meyertakan fokus pada proses otomatisasi. Berry dan Linoff, (2004) dalam buku Data Mining Technique for Marketing, Sales, and Customer Support mendefinisikan data mining sebagai suatu proses eksplorasi dan analisis secara otomatis maupun semi otomatis terhadap data dalam jumlah besar dengan tujuan menemukan pola atau aturan yang berarti (Larose, 2006).
Tiga tahun kemudian, dalam buku Mastering Data Mining mereka memberikan definisi ulang terhadap pengertian data mining dan memberikan pernyataan bahwa “jika ada yang kami sesalkan adalah frasa secara otomatis maupun semi otomatis, karena kami merasa hal tersebut memberikan fokus berlebih pada teknik otomatis dan kurang pada eksplorasi dan analisis”. Hal tersebut memberikan pemahaman yang salah bahwa data mining merupakan produk yang dapat dibeli dibandingkan keilmuan yang harus dikuasai (Larose, 2006).