ABSTRAK
Perkembangan data mining (DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi. Mining berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Olehnya itu, data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database.
Data Mining (DM) sendiri adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu kumpulan data. Seorang analis menerapkan tahapan-tahapan data mining tersebut. Sebagai prasyarat penerapan data mining, diperlukan pemahaman terhadap data dan proses diperolehnya data tersebut. 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. Penulis juga mencoba merangkum perkembangan terakhir dari teknik-teknik DM beserta implikasinya di dunia bisnis.
BAB I PENDAHULUAN 1. Latar Belakang
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.
Kata ‘mining’ sendiri berarti usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar. Karena itu data mining sebenarnya memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik dan database. Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur DM antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap DM adalah perkembangan teknik-teknik DM untuk aplikasi pada database skala besar yang ternyata penerapan pada data berskala besar memberikan tantangan-tantangan baru yang akhirnya memunculkan metodologi baru. Sebelum populernya data mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakai untuk data skala kecil saja.
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.
2. Tujuan
a. Untuk memenuhi tugas mata kuliah Bussiness Intelegence. b. Untuk menambah pengetahuan tentang Data Mining. 3. Rumusan Masalah
a. Apa yang dimaksud dengan Data Mining ? b. Apa konsep dari Data Mining ?
BAB II PEMBAHASAN 1. Pengertian Data Mining
Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstraksidan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dariberbagai database besar (Turban, dkk., 2005)
Menurut Gatner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar datayang tersimpan dalam penyimpanan, dengan menggunakan teknik pengenalan polaseperti teknik statistik dan matematika (Larose,2005).
“Data mining adalah analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleksdengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yangbiasanya tidak disadari keberadaannya” (Pramudiono, 2006)
2. Konsep Data Mining
Sebagai salah satu bagian dari sistem informasi, data mining menyediakan perencanaan dari ide hingga implementasi akhir. Komponen-komponen dari rencana data mining adalah sebagai berikut.
1. Analisa Masalah (Analyzing the Problem)
Data asal atau data sumber harus bisa ditaksir untuk dilihat apakah data tersebut memenuhi kriteria data mining.
Kualitas kelimpahan data adalah faktor utama untuk memutuskan apakah data tersebut cocok dan tersedia sebagau tambahan. Hasil yang
diharapkan dari dampak data mining harus dengan hati-hati dimengerti dan dipastikan bahwa data yang diperlukan membawa informasi yang bisa diekstrak.
2. Mengekstrak dan Membersihkan Data (Extracting dan Cleansing The Data) Data pertama kli diekstrak dari data aslinya, seperti dari OLTP basis data, text file, Microsoft Acces Database, dan bahkan dari spreadsheet, lalu data tersebut diletakan dalam data warehouse yang mempunyai sruktur yang sesuai dengan data model secara khas.
Data Transformation Service (DTS) dipakai untuk mengekstrak dan membersihkan data dari tidak konsistennya dan tidak kompatibelnya dengan format yang sesuai.
3. Validitas Data (Validating the Data)
Sekali data telah diekstrak dan dibersihkan, ini adalh latihan yang bagus untuk menelusuri model yang telah kita ciptakan untuk memastikan bahwa semua data yang ada adalah data sekarang dan tetap.
4. Membuat dan Melatih Model (Creatig and Training the Model)
Ketika algoritma diterapkan pada model, struktur telah dibangun. Hal ini sangatlah penting pada saat ini untuk melihat data yang telah dibangun untuk memastikan bahwa data tersebut menyerupai fakta di dalam data sumber.
5. Query Data dari Model Data Mining (Querying the Model Data)
Ketika model yang telah cocok diciptakan dan dibangun, data yang telah dibuat tersedia untuk mendukung keputusan. Hal ini biasanya melibatkan penulisan front end query aplikasi dengan program aplikasi/suatu program basis data.
6. Evaluasi Validitaas dari Mining Model (Maintaining the Validity of the Data Mining Model)
Setelah moddel data mining terkumpul, lewat bebrapa waktu, karakteristik data awal seperti granularitas dan validitas mungkin berubah. Karena model data mining dapat terus berubah seiring perkembangan waktu.
3. Pengaplikasian
Analisa Pasar dan Manajemen
Untuk analisa pasar, banyak sekali sumber data yang dapat digunakan seperti transaksi kartu kredit, kartu anggota club tertentu, kupon diskon, keluhan pembeli, ditambah dengan studi tentang gaya hidup publik. Beberapa solusi yang bisa diselesaikan dengan data mining diantaranya:
1. Menembak target pasar
Data mining dapat melakukan pengelompokan (clustering) dari model-model pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pembeli sesuai dengan karakteristik yang diinginkan seperti kesukaan yang sama, tingkat penghasilan yang sama, kebiasaan membeli dan karakteristik lainnya.
2. Melihat pola beli pemakai dari waktu ke waktu
Data mining dapat digunakan untuk melihat pola beli seseorang dari waktu ke waktu. Sebagai contoh, ketika seseorang menikah bisa saja dia kemudian memutuskan pindah dari single account ke joint account (rekening bersama) dan kemudian setelah itu pola beli-nya berbeda dengan ketika dia masih bujangan.
3. Cross-Market Analysis
1. Cari pola penjualan Coca Cola sedemikian rupa sehingga kita dapat
mengetahui barang apa sajakah yang harus kita sediakan untuk meningkatkan penjualan Coca Cola?
2. Cari pola penjualan IndoMie sedemikian rupa sehingga kita dapat
mengetahui barang apa saja yang juga dibeli oleh pembeli IndoMie. Dengan demikian kita bisa mengetahui dampak jika kita tidak lagi menjual IndoMie.
3. Cari pola penjualan
4. Profil Customer
Data mining dapat membantu untuk melihat profil customer/pembeli/nasabah sehingga kita dapat mengetahui kelompok customer tertentu suka membeli produk apa saja.
5. Identifikasi Kebutuhan Customer
Anda dapat mengidentifikasi produk-produk apa saja yang terbaik untuk tiap kelompok customer dan menyusun faktor-faktor apa saja yang kira-kira dapat menarik customer baru untuk bergabung/membeli.
6. Menilai Loyalitas Customer
VISA International Spanyol menggunakan data mining untuk melihat kesuksesan program-program customer loyalty mereka
7. Informasi Summary
memanfaatkan data mining untuk membuat laporan summary yang bersifat multi-dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.
BAB III PENUTUP
Kesimpulan
1. Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual, juga diartikan sebagai analisa otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya
2. Disamping memiliki kemampuan, data mining juga memiliki keterbatasan yang tidak bisa dilakukannya.
3. 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.
DAFTAR PUSTAKA
Indrajani,S.Kom.,MM.(2011).Pengantar dan Sistem Basis Data.PT Elex Media Komputindo,Jakarta.
Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta https://id.wikipedia.org/wiki/Penggalian_data
