Definisi Data Mining

Data mining adalah proses analisis data besar untuk menemukan pola, hubungan, dan informasi berguna yang tidak langsung terlihat dari data mentah. Ini melibatkan penerapan teknik statistik, algoritma, dan metode mesin pembelajaran untuk menggali wawasan dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

• Proses Penambangan Data

1. Ekstraksi : mengambil data dari berbagai sumber.
2. Analisis : Penggunaan algoritma untuk mengeksplorasi dan menganalisis data.
3. Penerapan : Menggunakan hasil analisis untuk mengambil keputusan atau tindakan.

• Contoh Definisi Data Mining :

1. Berbasis Akademik : Data mining adalah proses menemukan pola yang berguna dalam kumpulan data besar dengan menerapkan metode analitik untuk membantu pengambilan keputusan.
2. Berbasis Praktis : Data mining adalah proses menggunakan alat dan teknik untuk menggali informasi dari data dan membuat prediksi berdasarkan temuan tersebut.

Tujuan Data Mining

Tujuan utama data mining adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa tujuan spesifik dari data mining:

• Menemukan Pola dan Hubungan :

1. Deskripsi : Mengidentifikasi pola yang tersembunyi dan hubungan antar variabel dalam data.
2. Contoh : Menemukan pola pembelian produk yang sering terjadi secara bersamaan dalam data transaksi ritel.

• Prediksi dan Klasifikasi :

1. Deskripsi : Memprediksi nilai atau kelas dari data baru berdasarkan pola yang ditemukan dalam data pelatihan.
2. Contoh : Memprediksi risiko kredit seorang pelanggan berdasarkan riwayat kredit mereka.

• Pengambilan Keputusan Berbasis Data :

1. Deskripsi : Memberikan wawasan yang dapat membantu dalam mengambil keputusan strategi yang lebih baik.
2. Contoh : Menggunakan analisis data pelanggan untuk menentukan strategi pemasaran yang paling efektif.

• Segmentasi dan Personalisasi :

1. Deskripsi : Mengelompokkan data ke dalam segmen yang berbeda untuk memahami kebutuhan dan perilaku grup yang berbeda.
2. Contoh : Segmentasi pelanggan untuk kampanye pemasaran yang dipersonalisasi berdasarkan perilaku belanja mereka.

• Deteksi Anomali dan Penipuan :

1. Deskripsi : Mendeteksi data yang tidak biasa atau penyimpangan yang mungkin menunjukkan aktivitas yang mencurigakan.
2. Contoh : Mendeteksi transaksi kartu kredit yang tidak biasa yang mungkin menunjukkan penipuan.

Manfaat Data Mining

• Peningkatan Efisiensi : Mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memberikan informasi yang akurat dan relevan.
• Penghematan Biaya : Menghemat biaya operasional dengan menghilangkan proses yang tidak efisien.
• Keunggulan Kompetitif : Memberikan wawasan yang dapat memberikan keunggulan kompetitif dalam pasar.

Perbedaan Antara Data Mining, Data Science, dan Machine Learning

• Data mining adalah proses menemukan pola, hubungan, dan informasi yang berguna dari kumpulan data besar menggunakan teknik analitik dan algoritma. Tujuannya adalah untuk menggali wawasan dari data yang tidak langsung terlihat dari analisis sederhana.
• Ilmu data adalah bidang yang lebih luas yang melibatkan pengumpulan, pembersihan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat keputusan berbasis data. Ini menggabungkan domain statistik, pemrograman, dan pengetahuan untuk menangani data dan menerapkan teknik analitik yang kompleks.
• Pembelajaran mesin adalah subbidang dari kecerdasan buatan (AI) yang fokus pada pengembangan algoritma dan model yang dapat mempelajari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk tugas tertentu. Ini fokus pada pembuatan dan penerapan model yang belajar dari data.

Perbedaan Utama

1. Cakupan :

• Data Mining : Fokus pada menemukan pola dan hubungan dalam data besar.
• Ilmu Data : Melibatkan seluruh proses pengolahan dan analisis data, serta penerapan wawasan dalam konteks bisnis.
• Machine Learning : Terfokus pada pengembangan dan penerapan algoritma yang memungkinkan model untuk belajar dan membuat prediksi dari data.

      2. Pendekatan :

• Data Mining : Menggunakan teknik eksplorasi data untuk menemukan informasi yang tidak jelas.
• Ilmu Data : Mencakup proses end-to-end dari pengumpulan data hingga analisis dan visualisasi.
• Mesin Pembelajaran : Membangun dan menerapkan model yang dapat belajar secara otomatis dan meningkatkan diri berdasarkan data.

      3. Tujuan :

• Data Mining : menemukan rahasia tersembunyi dari data.
• Ilmu Data : Mengelola dan menganalisis data untuk mendukung keputusan bisnis.
• Machine Learning : Menjelaskan sistem yang dapat membuat keputusan atau prediksi berdasarkan data