M1-Pengantar Konsep Data Mining.
Download
Report
Transcript M1-Pengantar Konsep Data Mining.
DATA MINING
PENGANTAR DATA MINING
THE ORIGIN OF DATA MINING
APA ITU DATA MIINING?
Penggalian data (data mining) adalah ekstraksi pola yang menarik,
dari data dalam jumlah besar.
Suatu pola dikatakan menarik apabila pola tersebut tidak sepele,
implisit, tidak diketahui sebelumnya, dan berguna.
Pola yang disajikan haruslah mudah dipahami, berlaku untuk data yang
akan diprediksi dengan derajat kepastian tertentu, berguna, dan
baru.
APA ITU DATA MINING?
Data mining memiliki beberapa nama alternatif, meskipun
definisi eksaknya berbeda, seperti:
KDD (knowledge discovery in database),
analisis pola,
arkeologi data,
pemanenan informasi,
intelegensia bisnis.
KENAPA BUTUH DATA MINING
Perkembangan yang pesat di bidang pengumpulan data dan teknologi
penyimpanan di berbagai bidang, menghasilkan basis data yang terlampau
besar.
Namun, data yang dikumpulkan jarang dilihat lagi, karena terlalu panjang,
membosankan, dan tidak menarik.
Dan intuisi yang yang digunakan untuk pembuatan keputusan sudah tidak
dapat diterapkan.
KENAPA BUTUH DATA MINING SECARA KOMERSIAL
Banyak data yang sudah dikumpulkan dan disimpan
Web data, e-commerce
Data penjualan dan pembelian dan toko retail
Transaksi bank dan kartu kredit
Komputer lebih murah lebih powerful
Tekanan kompetisi sangat kuat
KENAPA BUTUH DATA MINING DARI SISI SAINS
Data dikumpulkan dan disimpan dalam kecepatan tinggi
Sensor remote pada satelit
Telescop scanner untuk langit
Simulasi sains penghasil data Terabytes
Membantu sains
Klasifikasi dan segmentasi data
Formasi hipotesis
PENGAPLIKASIAN DATA MINING DALAM GAMES
PENGAPLIKASIAN DATA MINING DALAM INDUSTRI BISNIS
PENGAPLIKASIAN DATA MINING DALAM TEKNOLOGI MEDIS
DIMANAKAH LETAK DATAMINING?
APA TUGAS DATA MINING?
Klasifikasi
Kluster
Asociation Rule
Sequential Pattern
Regressing
Deviation Detection
TUGAS
Buat dengan anggota berjumlah 5-7 orang / kelompok. Dikepalai oleh teman yang sering kali membawa
laptop. Sebisa mungkin setiap orang membawa.
Cari software yang dapat digunakan untuk melakukan proses data mining boleh bersifat opensource,
freeware, atau berbayar.
Misalnya: Rapid Mind, R, Tanagra, SPSS, Oracle, Wika (tidak boleh sama antar kelompok)
Cari data yang berkaitan / dapat diolah dengan data mining menurut anda.
Misalnya: data perusahaan atau bank atau kartu kredit, saham, medical record, gambar medis atau gambar scene,
data kependudukan, data properti (tidak boleh sama antar kelompok)
Setiap minggunya data tersebut harus dibawa bersama laptop yang sudah diinstall perangkat lunak yang
telah ditentukan.
Dipertemuan ke-9 dipresentasikan hasilnya
Pertemuan ke-12 laporan dikumpulkan, berupa modul tahap-tahap yang sudah dilakukan berdasarkan
praktik sehari-hari.