Pembahasan Umum Data Mining

Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Kakas data mining meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan. Data Mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu untuk menjawabnya. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka.

Definisi Data Mining

Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis text, dan multimedia (citra).

Data mining dapat juga didefinisikan sebagai “pemodelan dan penemuan polapola yang tersembunyi dengan memanfaatkan data dalam volume yang besar”1.

Data mining menggunakan pendekatan discovery-based dimana pencocokan pola (pattern-matching) dan algoritmaalgoritma yang lain digunakan untuk menentukan relasi-relasi kunci di dalam data yang diekplorasi. Data mining merupakan komponen baru pada arsitektur sistem pendukung keputusan (DSS) di perusahaan-perusahaan.

Ruang Lingkup Data Mining

Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan-kemampuan sebagai berikut :

*Mengotomatisasi prediksi tren dan sifat-sifat bisnis. Data mining mengotomatisasi proses
pencarian informasi pemprediksi di dalam basis data yang besar. Pertanyaanpertanyaan yang
berkaitan dengan prediksi ini dapat cepat dijawab langsung dari data yang tersedia. Contoh
dari masalah prediksi ini misalnya target pemasaran, peramalan kebangkrutan dan bentuk
bentuk kerugian lainnya.

* Mengotomatisasi penemuan polapola yang tidak diketahui sebelumnya. Kakas data mining
“menyapu” basis data, kemudian mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi
dalam satu sapuan. Contoh dari penemuan pola ini adalah analisis pada data penjulan ritel
untuk mengidentifikasi produkproduk, yang kelihatannya tidak berkaitan, yang seringkali
dibeli secara bersamaan oleh kustomer. Contoh lain adalah pendeteksian transaksi palsu
dengan kartu kredit dan identifikasi adanya data anomaly yang dapat diartikan sebagai data
salah ketik (karena kesalahan operator).