Aneka Implementasi Data Mining

Perkembangan teknologi di Indonesia semakin pesat, baik pada bidang kesehatan, Pendidikan, maupun perdagangan. Data yang diperoleh dari berbagai kegiatan pada bidang tersebut termasuk dalam jumlah yang cukup besar jika dikumpulkan dalam waktu yang cukup lama. Agar dapat meningkatkan mutu kesehatan pada bidang Pendidikan, maupun keuntungan pada bidang perdagangan, maka kita perlu mengetahui cara memanfaatkan data dalam jumlah besar tersebut.

Data Mining diartikan sebagai menambang data atau upaya untuk menggali informasi yang berharga dan berguna pada database yang sangat besar. Setiap informasi yang ada menjadi suatu hal penting untuk menentukan setiap keputusan dalam situasi tertentu. Hal ini menyebabkan penyediaan informasi menjadi sarana untuk dianalisa dan diringkas menjadi suatu pengetahuan dari data yang bermanfaat ketika pengambilan suatu keputusan dilakukan. 

Pengetahuan dari data pada suatu informasi saja tidak cukup untuk mengambil suatu keputusan. Diperlukan juga suatu analisa dari setiap data yang ada untuk mendapatkan bahan pertimbangan dari informasi yang tersedia. Dengan menggunakan data mining, setiap kumpulan atau gudang data dapat memberikan pengetahuan penting yang menjadi informasi yang sangat berharga bagi suatu organisasi.

Pada kesempatan kali ini saya akan memberikan beberapa contoh implementasi Data Mining dalam kehidupan sehari-hari, terutama pada bidang kesehatan, Pendidikan, dan perdagangan.

BIDANG KESEHATAN

 Pada bidang kesehatan saya menemukan refrensi penelitan yang menyatakan bahwa data mining dapat diimplementasikan dengan algoritma apriori pada sistem persediaan alat-alat kesehatan. Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasar yang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun 1994 untuk menentukan Frequent itemsets untuk aturan asosiasi Boolean. 

Algoritma Apriori termasuk jenis Aturan Asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis.

Pada sistem ini data mining digunakan untuk membantu memanfaatkan aktivitas transaksi yang menumpuk pada database apotik kelambir  2 medan. Peneliti bermaksud untuk megetahui informasi penting dalam transaksi tersebut agar dapat meningkatkan pelayanan dan penjualan apotik. 

Tujuannya adalah untuk mengimplementasikan Data Mining pada database transaksi penjualan item alat-alat kesehatan serta menerapkan Algoritma Apriori untuk menentukan frekuensi tinggi itemset untuk memprediksi persediaan barang diwaktu yang akan datang. Dan pada kesimpulannya terbukti bahwa data mining dapat diimplementasikan untuk membantu transaksi pada apotik tersebut.

BIDANG PENDIDIKAN

Pada bidang Pendidikan data mining diimplementasikan untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa. Pada organisasi pendidikan, suatu sistem informasi dapat digunakan untuk memperoleh informasi yang menunjang setiap kegiatan pada pengambilan suatu keputusan.