Data Mining dan Implementasinya

Mungkin sebagian dari kita sudah tidak asing dengan Data Mining. Namun, tahukah kalian apa pengertian sesungguhnya dari Data Mining? Dan bagaimana peran besarnya pada saaat ini? Data Mining sebenarnya tanpa kita sadari sudah banyak diterapkan pada kehidupan sehari -hari. Sebelum membahas penerapannya, yuk kita bahas terlebih dahulu mengenai pengertian Data Mining itu sendiri.

Jadi, apakah itu Data Mining? Didalam bukunya Kusrini dan Luthfi, Algoritma Data mining, 2009, terdapat teori menurut para ahli. Salah satunya ialah Gartner Group, ia menjelaskan jika data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecendrungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika. Data mining ini juga sering disebut dengan Knowledge discovery in database (KDD).

Saat ini data mining tuh sangat diperlukan terutama dalam mengelola data yang sangat besar, tujuannya ialah untuk memudahkan aktifitas recording suatu transaksi dan untuk proses data warehousing agar dapat memberikan informasi yang akurat bagi penggunanya.

Nah jadi udah kebayang belum nih tentang data mining? Pasti udah ada lah yaa bayangannya :D. intinya sih data mining itu berhubungan dengan pola atau kecendrungan sesuatu dengan cara menganalisa suata data yang besar nih. Kalo masih belum jelas yaudah kita langsung masuk ke implementasiannya aja deh ya biar lebih paham.

Salah satu contoh pengimplementasian data mining yang paling mudah kita lihat adalah bagaimana penyusunan suatu barang yang terdapat di dalam sebuah minimarket. Apakah kalian pernah berfikir bagaimana pihak minimarket tahu barang yang akan anda beli ternyata bersebelahan dengan perlengkapan lain yang kebetulan juga anda ingin beli? Seperti misalnya produk cemilan dan juga minuman. 

Bagaimana mereka bisa mengetahui? Yap mereka menggunakan data mining tadi. Dengan sebuah penganalisaan dari tiap transaksi belanja dimana suatu barang dalam suatu waktu dapat dibeli bersamaan dengan barang lainnya, lalu pihak perusahaan akan menaruh barang yang sering dibeli bersamaan tadi dengan posisi berdekatan, sehingga kita sebagai konsumen tidak perlu repot mengelilingi minimarket dan itupun akan meningkatkan penjualan barang tersebut secara tidak langsung.

Contoh lainnya yang dekat dengan kehidupan kita sehari-hari ialah sebuah prediksi tingkat kelulusan mahasiswa pada suatu kampus. Sama seperti contoh sebelumnya kembali lagi dilakukan analisa terhadap tiap-tiap data (pada kali ini data yang digunakan ialah mahasiswa kampus itu sendiri). Yang kemudian nantinya persentase kelulusan ini bisa dipakai untuk membantu bagian bidang studi dalam menentukan rekomendasi  pengambilan  mata  kuliah  bagi mahasiswa  untuk  semester  berikutnya  seperti  skripsi  dan magang. 

Dengan hal tersebut mahasiswa bisa lulus minimal tepat waktu. Hmm jadi bagaimana sangat penting bukan Data Mining ini? Dan tentunya masih banyak hal dalam pengimplementasian data mining itu sendiri dalam kehidupan sehari hari.

Sumber :

Maharani. 2017. Implementasi Data Mining Untuk Pengaturan Layout Minimarket Dengan Menerapkan Association Rule. 4(4): 6-11.

Gsbipb. 2013. Pengertian dan Konsep Data Mining di https://gsbipb.com (di akses 17 Maret).

David Hartanto Kamagi, Seng Hansun. 2014. Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa. 6(1): 15-20.