Manfaat Data Mining itu banyak sekali dalam kehidupan sehari-hari kita, sebelum membahasnya  kira-kira apa yang terfikir pertama kali ketika mendengar data mining? atau masih asing dengan istilah dari Data Mining? mari kita bahas dalam artikel sederhana ini yang akan membahs tentang Pengertian data mining dan contohnya

Pengertian Data Mining Menurut Para Ahli

Apa itu Data mining? berikut adalah ilustrasi singkat tentang Data Mining.

Data mining adalah sebuah proses yang dijalankan dengan :

• Teknik Statistic
• Matematika
• Kecerdasan buatan
• Machine learning

proses Data Mining digunakan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang memiliki manfaat dan pengatahuan terkait dari berrbagai database besar.

Data Mining sendiri memiliki beberapa istilah berbeda yaitu :

• Knowledge Discovery In Databases (KDD)
• Knowledge Extraction(Ekstraksi Pengetahuan),
• Analisa data/pola (data/pattern analysis)
• Kecerdasan Bisnis (business intelligence)
• Data Archaeology, dan
• Data Dredging

Data Mining bisa dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari sumbernya, karena Data Mining mampu untuk mencari informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar.

Teknologi Data Mining Ini Biasa Dipakai Untuk :

• Prediksi trend dan sifat-sifat bisnis :

Data mining akan mampu otomatiasasi proses dalam pencarian informasi dan memprediksi didalam sebuah basis data yang besar.

• Penemuan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya

Data mining akan mengumpulkan data-data dari basisnya dan kemudian mengidentifikasi pola yang sebelumnya tersembunyi dar proses pengumpulan data.

Dalam kasus penting lainnya, data mining berguna untuk membuat keputusan yang kritis, terutama dalam strategi.

• Fungsi Data Mining

Beberapa fungsi Data Mining mungkin sangat penting untuk membantu kita mendapatkan informasi yang berguna, yang dapat meningkatkan pengetahuan bagi pengguna.

Data mining pada dasarnya memiliki empat fungsi dasar yaitu :

• Fungsi Prediksi (prediction)

Data mining dapat memberikan prediksi kepada kita, melalui prosesnya yang dapat menemukan pola dari data, untuk menemukan pola ini data mining akan menggunakan beberapa variable untuk memprediksikan variable lain yang tidak diketahui jenis atau nilainya.

• Fungsi Deskripsi (description)

Fungsi deskripsi dari Data Mining berjalan dengan cara menemukan suatu karakteristik penting dari sebuah data dalam suatu basis data.

• Fungsi Klasifikasi (classification)

Klasifikasi dalam Data Mining merupakan proses yang digunakan untuk menemukan model atau fungsi untuk menggambarkan Class atau konsep dari suatu data.

Pada proses Klasifikasi ini Data mining akan mendeskripsikan data yang penting dan juga dapat meramalkan kecenderungan data pada masa depan.

• Fungsi Asosiasi (association)

Data Mining juga memiliki Fungsi Asosiasi dimana proses dalam fungsi ini digunakan untuk menemukan suatu hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari kumpulan data.

Alur Proses Data Mining

Berikut dibawah ini adalah Alur proses Data Mining  pada umumnya yang meliputi :deskripsi, prediksi, estimasi, klasifikasi, clustering dan asosiasi.  untuk lebih jelasnya akan saya jelaskan dibawah ini :

• Deskripsi

Deskripsi memiliki fungsi untuk mengidentifikasi pola yang bisa muncul secara berulang pada suatu data, dan dapa mengubah pola tersebut menjadi aturan dan juga kriteris yang bisa mudah dimengerti oleh pengelola applikasi.

Aturan yang dihasilkan ini harus benar-benar mudah dimengerti, agar bisa dengan efektif juga meningkatkan tingkat pengetahuan /knowladge pada sistem.

Tugas deskrisi ini merupakan tugas Data Mining yang paling sering dibutuhkan, khususnya pada teknik postprocessing yang digunakan untuk melakukan validasi dan memberikan penjelasan atau menjelaskan hasil dari proses data mining.

Postprocessing sendiri merupakan proses yang bisa digunakan untuk memastikan data yang valid dan berguna lah yang nantinya dapat digunakan oleh pihak pengembang atau yang berkepentingan.

• Prediksi

Predikisi memiliki kemiripan dengan klasifikasi, namun begitu pada Prediksi data akan diklasifikasikan berdasarkan perilaku, atau beradasrkan nilai yang di prediksikan pada masa yang akan datang. contoh simple dari fungsi prediksi misalnya adalah untuk memprediksikan adanya pengurangan jumlah pelanggan dalam kurun waktu tertentu dan juga dapat memprediksikan harga saham dalam tiga bulan yang akan datang.

• Estimasi

Pada Estimasi, variabel target estimasi lebih mengarah ke numerik dibandingkan ke arah kategori. pada proses ini model dibangun dengan menggunakan record lengkap yang sudah tersedia nilai dari variabel target sebagai nilai dari prrediksi.

Pada proses selanjutnya, Estimasi nilai dari variabel target ini akan di buat berdasarkan nilai dari variabel prediksi. contoh simpelanya adalah : Dalam sebuah rumah sakit akan dilakukan estimasi tekanan darah seorang pasien beradasarkan data 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.

• Klasifikasi

Pada proses Klasifikasi, akan dijalankan sebuah proses yang bisa menemukan sebuah pola atau fungsi yang mendeskripsikan dan juga membedakan data menjadi perkelas. pada proses ini akan melibatkan proses pemeriksaan karakteristik dari objek dan kemudian memasukan objek itu kedalam salah satu kelas yang sudah di definasikan sebelumnya.

• Clustering

Clustrering adalah sebuah pengelompokan data yang tidak berdasarkan kelas data tertentu. sebuah kluster merupakan kumpulan record memiliki kemiripan dari data yang satu dengan yang lainnya. dan memiliki perbedaan dari data kluster yang lainnya.Tujuan dari Clustering ini adalah untuk dapat menghasilkan pengelompokan objek/data yang mirip.

Contoh Aplikasi Data Mining

Penasaran kira-kira apa saja contoh penerapan Data Mining pada kehidupan manusia melalui Applikasi untuk mempermudah pekerjaan dan pendataan? berikut dibawah ini adalah Contoh Applikasi Data Mining.

Contoh Aplikasi Data Mining Dibidang Kesehatan

Dalam dunia kesehatan, Data Mining memiliki potensi yang sangat besar untuk memperbaiki sebuah sistem kesehatan, Analisis dan data digunakan untuk mengidentifikasi praktik yang cocok, sehingga bisa meningkatkan perawatan dan juga mengurangi biaya.

Dalam sebuah rumah sakit, peneliti biasanya menggunakan pendekatan data mining seperti :

• Database multi dimensi
• Pembelajaran mesin
• Soft computing
• Visualisasi data dan statistik.

Data mining juga dapat digunakan untuk memprediksikan volume pasien dalam setiap kategori. proses ditingkatkan yang kemudian dapat memastikan bahwa pasien mendapatkan perawatan yang tepat juga berada di tempat yang tepat juga pada saat yang tepat.

Penggunaan Data Mining juga dapat digunakan perusahaan asuransi untuk membantu mendeteksi  kecurangan dan penyalahgunaan.

Berbicara mengenai data mining, tertarik untuk membangun applikasinya? Yuk langsung konsultasikan dengan team IARPI, karena IARPI  adalah agency yang tidak hanya bergerak dibidang :

• Digital Branding
• Jasa Pembuatan Website
• Jasa Pembuatan Software dan
• Jasa Iklan

tapi juga siap hadir sebagai mitra kamu dalam memenuhi kebutuhan digital yang kamu butuhkan untuk pengembangan bisnis yang kamu punya. Winstarlink media siap hadir untuk menjadi Anda guna memberikan solusi paling tepat untuk bisnis Anda saat ini.

Oke sekian dari saya pembahasan tentang Manfaat Data Mining dan pengertian juga contoh applikasinya, semoga bermanfaat!