KONSEP DATA MININGwahyu_pratama.staff.gunadarma.ac.id/Downloads/files/...Definisi Data Mining...

Post on 03-Jul-2020

3 views 0 download

transcript

KONSEP DATA MINING

WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

PERTEMUAN 1 - KDMPendahuluan

Latar Belakang Data Mining.

Definisi Data Mining.

Kebutuhan Data Mining.

Ilmu terkait Data Mining.

Database dan Data Mining.

Penerapan Data Mining.

Tools yang digunakan pada Data Mining.

Latar Belakang Data Mining

1960

data collection,

database creation,

IMS, and network

DBMS

1970

relational data model,

relational DBMS

implementation

1980

RDBMS, advanced data

models (extended-

relational, OO,

deductive, etc)

1990

data mining, data

warehousing,

multimedia databases,

and web database

2000

stream data

management and

mining, data mining

with a variety of

applications, web

technology, and global

information system

Latar Belakang Data Mining selanjutnya …

[1]

Latar Belakang Data Mining selanjutnya …

[2]

Definisi Data Mining

Pengertian Data Mining menurut para ahli:

Han, Jiawei (2006), data mining merupakan pemilihan atau

“menambang” pengetahuan dari jumlah data yang banyak.

Berry (2004), data mining adalah kegiatan mengeksplorasi dan

menganalisis data jumlah yang besar untuk menemukan pattern dan rule

yang berarti.

Proscott, Hoffer dan McFadden (2005) data mining adalah penemuan

pengetahuan dengan menggunakan teknik-teknik yang tergabung dari

statistik, tradisional, artificial intelligence, dan grafik komputer.

David Hand, (2001) data mining merupakan sebuah analisa dari

observasi data dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang

tidak diketahui sebelumnya dan metode baru untuk meringkas data agar

mudah dipahami serta kegunaannya untuk pemilik data.

Definisi Data Mining selanjutnya …

[3]

Input (Data)

Algoritma

Pola/Model

Definisi Data Mining selanjutnya …

Midwest Grocery Chain menggunakan data mining untuk menganalisis pola

pembelian barang oleh konsumen.

Alur Cerita

Saat suatu konsumen membeli roti di hari kamis dan sabtu, mereka juga

membeli minuman.

Analisis Lanjutan

Pembeli ini belanja di hari kamis dan sabtu, tetapi di hari kamis jumlah

roti dan minuman lebih sedikit dari hari lainnya.

Kesimpulan

Konsumen membeli roti dan minuman untuk dihabiskan saat weekend.

Tindak Lanjut

Toko menjual minuman dengan harga full di hari kamis dan sabtu serta

mendekatkan posisi roti dan minuman di rak barang.

Kebutuhan Data Mining

[4]

Kebutuhan Data Mining selanjutnya …

Data Kehadiran Pegawai

NIP Tanggal Datang Pulang

1103 02/03/2020 07:20 15:40

1142 02/03/2020 07:45 15:33

1156 02/03/2020 07:51 16:00

1173 02/03/2020 08:00 15:15

Informasi Bulanan Kehadiran Pegawai

NIP Masuk Terlambat Izin Sakit Alpha

1103 22 0 0 0 0

1142 18 0 0 2 2

1156 10 0 11 0 1

1173 12 5 0 0 5

Pengetahuan

Kehadiran

Pegawai

Ilmu terkait Data Mining

Statistik

Lebih bersifat teori.

Fokus ke pengujian hipotesis.

Machine Learning

Lebih bersifat heuristik (proses pemecahan masalah).

Fokus pada perbaikan performansi dari suatu teknik learning.

Data Mining

Gabungan teori dan heuristik.

Fokus pada seluruh proses penemuan knowledge dan pola.

Termasuk data cleaning, learning, dan visualisasi hasilnya.

Database dan Data Mining

Decision Models

Data Mining

Preprocessing

Database

Decision Support

Knowledge

Information

Data

Penerapan Data Mining

Analisis Pasar dan Manajemen

Melihat pola beli konsumen dari waktu ke waktu.

Mengidentifikasi kebutuhan konsumen.

Analisis Perusahaan dan Manajemen Risiko

Perencanaan keuangan dan evaluasi aset.

Perencanaan sumber daya manusia.

Keuangan

Mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan.

Melihat pola transaksi nasabah bank.

Asuransi

Mengidentifikasi layanan kesehatan yang tidak perlu.

Merencanakan target calon konsumen dengan evaluasi produk.

Penerapan Data Mining selanjutnya …

Olahraga

Menganalisis statistik sebuah pertandingan.

Melakukan pencarian histori pemain dalam sebuah klub.

Astronomi

Mendeteksi jenis batuan baru di luar angkasa.

Melihat perkembangan luar angkasa dari waktu ke waktu.

Pemasaran

Melihat perilaku dan minat konsumen.

Melihat keefektifan pemasaran melalui website.

Teknologi

Menangani database dalam skala besar.

Menemukan pola suatu data antar database atau DBMS.

Tools yang digunakan pada Data Mining

[5]

Referensi

Materi Kuliah : Konsep Data Mining, https://bit.ly/32XXbW8

Implementasi Data Mining, https://bit.ly/38y5DfX

Gambar [1], https://bit.ly/2wvnuXL

Gambar [2, 3, dan 4], https://bit.ly/32XXbW8

Gambar [5], https://bit.ly/2PPNDXV