Data Mining

Data mining (DM) adalah proses pencarian otomatis terhadap pola dalam data dalam jumlah besar dengan menggunakan perangkat seperti klasifikasi, penggugusan (clustering), dll. Penambangan data adalah suatu topik yang kompleks dan berpautan dengan berbagai bidang inti seperti ilmu komputer dan memberikan nilai tambah dari teknik komputasi lain seperti statistika, pengambilan informasi, pembelajaran mesin, dan pengenalan pola. Data mining diterapkan dengan paradigma untuk melihat informasi yang tersembunyi. http://id.wikipedia.org/wiki/Data_mining

Cotoh implementasi data mining dengan menggunakan classification mining, antara lain :

1.    Pemakaian Kartu Kredit secara Ilegal

        Tujuan : mendeteksi adanya penggunaan kartu kredit secara ilegal

        - Pendekatan :

           - Data transaksi sebelumnya (lokasi & waktu transaksi, jenis barang yang dibeli,  besar transaksi)

           - Label data-data tersebut dengan Curang atau Aman

          - DM mencari model klasifikasi Curang atau Aman berdasarkan atribut transaksi

         - Menerapkan model tersebut jika ada transaksi baru untuk mempercepat / tepat tindakan preventif

2.    Deteksi SPAM

       Tujuan : mendeteksi email yang tidak diharapkan secara dini

3.    Direct Marketing

       Tujuan : mencari pengelompokan profil pelanggan agar target marketing sesuai

4.    Sky Survey Cataloging

       Tujuan : mengelompokkan obyek langit hasil pemotretan teleskop ke dalam class-nya

Cotoh implementasi data mining dengan menggunakan Association Mining, antara lain:

1.    Marketing & Sales Promotion

2.    Pengelolaan Rak di Supermarket

       Tujuan: memudahkan pelanggan berbelanja barang-barang yang sering dibeli bersama

3.    Sistem Rekomendasi Pintar

       Tujuan: memberikan rekomendasi kepada pelanggan toko buku on-line tentang buku-buku lain yang sering dibeli juga oleh pelanggan lainnya jika membeli buku tertentu

Cotoh implementasi data mining dengan menggunakan Clustering, antara lain :

1.    Web-Document Clustering

        - Tujuan: mencari gugus dokumen-dokumen Web yang mirip berdasarkan kemunculan istilah penting

      - Pendekatan: mengidentifikasi istilah yang sering muncul pada setiap dokumen, mengukur kemiripan berdasarkan frekwensi kemunculan istilah pada dokumen lainnya

       - Hasil: Web search engine memunculkan dokumen-dokumen yang mirip (dalam 1 gugus) berdasarkan istilah yang dicari

2.    Segmentasi Pasar
      - Tujuan: mencari gugus segmentasi pasar berdasarkan data transaksi untuk keperluan marketing
      - Pendekatan: mempersiapkan data beserta atribut data pelanggan berdasarkan geografi dan data pribadi lainnya, mencari gugus pelanggan yang mirip berdasarkan atribut2 tsb, melakukan observasi perilaku pasar berdasarkan gugus-gugus pelanggan yang ditemukan
      - Hasil: strategi marketing yang tepat sasaran

Sumber : http://avinanta.staff.gunadarma.ac.id