Data Mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. Patut diingat bahwa 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. Data mining adalah proses menerapkan metode ini untuk data dengan maksud untuk mengungkap pola-pola tersembunyi. Dengan arti lain Data mining adalah proses untuk penggalian pola-pola dari data. Data mining menjadi alat yang semakin penting untuk mengubah data tersebut menjadi informasi. Hal ini sering digunakan dalam berbagai praktek profil, seperti pemasaran, pengawasan, penipuan deteksi dan penemuan ilmiah. Telah digunakan selama bertahun-tahun oleh bisnis, ilmuwan dan pemerintah untuk menyaring volume data seperti catatan perjalanan penumpang penerbangan, data sensus dan supermarket scanner data untuk menghasilkan laporan riset pasar.
Alasan utama untuk menggunakan data mining adalah untuk membantu dalam analisis koleksi pengamatan perilaku. Data tersebut rentan terhadap collinearity karena diketahui keterkaitan. Fakta yang tak terelakkan data mining adalah bahwa subset/set data yang dianalisis mungkin tidak mewakili seluruh domain, dan karenanya tidak boleh berisi contoh-contoh hubungan kritis tertentu dan perilaku yang ada di bagian lain dari domain . Untuk mengatasi masalah semacam ini, analisis dapat ditambah menggunakan berbasis percobaan dan pendekatan lain, seperti Choice Modelling untuk data yang dihasilkan manusia. Dalam situasi ini, yang melekat dapat berupa korelasi dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama konstruksi desain eksperimental.
Beberapa teknik yang sering disebut-sebut dalam literatur Data Mining dalam penerapannya antara lain: clustering, classification, association rule mining, neural network, genetic algorithm dan lain-lain. Yang membedakan persepsi terhadap Data Mining adalah perkembangan teknik-teknik Data Mining untuk aplikasi pada database skala besar. Sebelum populernya Data Mining, teknik-teknik tersebut hanya dapat dipakai untuk data skala kecil saja.
Rabu, 17 Maret 2010
Langganan:
Posting Komentar (Atom)
Komentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapuskeren laaah.
BalasHapusyahhh link yang di kasi oleh mba-nya, ko g ada artikelnya...???
BalasHapusData mining benar-benar dibutuhkan di masyarakat
BalasHapus"Applying Data Mining Techniques on Soil Fertility Prediction" .kalau ini artinya data mining aja atau data pertambangan atau data penggalian?
BalasHapusjoz
BalasHapusboleh minta no cewek gak? :*
BalasHapuspermisi mbak, saya baru saja menulis tentang fungsi autocorrelation untuk penentuan pola data time series apakah musiman, tren, atau stationer, di artikel berikut: http://datacomlink.blogspot.com/2015/12/data-mining-identifikasi-pola-data-time.html yang ingin saya tanyakan, apakah ada teknik lain untuk mencari pola data time series selain fungsi autocorrelation ya mbak? terima kasih
BalasHapussiiipp kwan,,,,,
BalasHapusKomentar ini telah dihapus oleh pengarang.
BalasHapusArtikelnya sangat bermanfaat
BalasHapusMy blog
My Campus
membagi kariwan berdasarkan jenis kelamin apakah itu termasuk data mining
BalasHapusatau penambanagan data mining
BalasHapus