Teknik Asosiasi Pada Data Mining

Confidence = 80%

Lift = 2.0 (kekuatan hubungan 2x dibanding acak)

Interpretasi: promosi gabungan roti, mentega, dan susu bisa meningkatkan penjualan.

   

Data Mining adalah proses sistematis untuk menggali pola, hubungan, atau informasi tersembunyi dalam kumpulan data berskala besar. Proses ini merupakan bagian penting dalam Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan sangat berperan dalam membantu pengambilan keputusan berbasis data di berbagai bidang.

Teknik-teknik utama seperti klasifikasi, klastering, asosiasi, regresi, dan deteksi anomali memungkinkan pengguna untuk memahami struktur data, memprediksi kejadian, serta menemukan wawasan baru yang bernilai. Salah satu teknik yang sangat populer adalah Association Rule Mining, seperti yang dibahas mendalam dalam Bab 6 buku Data Mining: Concepts and Techniques, yang berguna dalam menemukan hubungan antar item, misalnya dalam analisis keranjang belanja (market basket analysis).

Berbagai algoritma seperti Apriori dan FP-Growth telah dikembangkan untuk mendukung efisiensi dalam menemukan aturan-aturan yang sering terjadi. Namun, tantangan seperti kualitas data, privasi, dan skalabilitas tetap harus diperhatikan agar hasil penambangan benar-benar bermanfaat.

Secara keseluruhan, data mining bukan hanya tentang mengekstrak data, tapi juga mengubah data menjadi pengetahuan yang dapat ditindaklanjuti, dan menjadi fondasi penting bagi transformasi digital di berbagai industri seperti ritel, keuangan, kesehatan, dan pendidikan.