PENGERTIAN, SEJARAH, JENIS, DAN PERKEMBANGAN DATA MINING

SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA KOMPUTER

STMIK SWADHARMA

·       Penggalian data

Penggalian data (bahasa Inggris: 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. Penggalian data memiliki beberapa nama alternatif, meskipun definisi eksaknya berbeda, seperti KDD (knowledge discovery in database), analisis pola, arkeologi data, pemanenan informasi, dan intelegensia bisnis. Penggalian data diperlukan saat data yang tersedia terlalu banyak (misalnya data yang diperoleh dari sistem basis data perusahaan, e-commerce, data saham, data sensus dan data bioinformatika), tetapi tidak tahu pola apa yang bisa didapatkan.

·       Proses Pencarian Pola

Penggalian data adalah salah satu bagian dari proses pencarian pola. Berikut ini urutan proses pencarian pola:

Pembersihan Data: yaitu menghapus data pengganggu (noise) dan mengisi data yang hilang.

Integrasi Data: yaitu menggabungkan berbagai sumber data.

Pemilihan Data: yaitu memilih data yang relevan.

Transformasi Data: yaitu mentransformasi data ke dalam format untuk diproses dalam penggalian data.

Penggalian Data: yaitu menerapkan metode cerdas untuk ekstraksi pola.

Evaluasi pola: yaitu mengenali pola-pola yang menarik saja.

Penyajian pola: yaitu memvisualisasi pola ke pengguna.

·       Latar belakang

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. Seringkali, keputusan -yang katanya berdasarkan data- dibuat tidak lagi berdasarkan data, melainkan dari intuisi para pembuat keputusan. Sehingga, lahirlah cabang ilmu penggalian data ini.

Analisis data tanpa menggunakan otomasi dari penggalian data adalah tidak memungkinkan lagi, kalau 1) data terlalu banyak, 2) dimensionalitas data terlalu besar, 3) data terlalu kompleks untuk dianalisis manual (misalnya: data time series, data spatiotemporal, data multimedia, data streams).

·       Teknik Penggalian Data

Pada dasarnya penggalian data dibedakan menjadi dua fungsionalitas, yaitu deskripsi dan prediksi. Berikut ini beberapa fungsionalitas penggalian data yang sering digunakan:

Karakterisasi dan Diskriminasi: yaitu menggeneralisasi, merangkum, dan mengkontraskan karakteristik data.

Penggalian pola berulang: yaitu pencarian pola asosiasi (association rule) atau pola intra-transaksi, atau pola pembelian yang terjadi dalam satu kali transaksi.

Klasifikasi: yaitu membangun suatu model yang bisa mengklasifikasikan suatu objek berdasar atribut-atributnya. Kelas target sudah tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah bagaimana mempelajari data yang ada agar klasifikator bisa mengklasifikasikan sendiri.

Prediksi: yaitu memprediksi nilai yang tidak diketahui atau nilai yang hilang, menggunakan model dari klasifikasi.

Penggugusan/Cluster analysis: yaitu mengelompokkan sekumpulan objek data berdasarkan kemiripannya. Kelas target tidak tersedia dalam data sebelumnya, sehingga fokusnya adalah memaksimalkan kemiripan intrakelas dan meminimalkan kemiripan antarkelas.

Analisis outlier: yaitu proses pengenalan data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data lainnya. Contoh: mengenali noise dan pengecualian dalam data.

Analisis trend dan evolusi: meliputi analisis regresi, penggalian pola sekuensial, analisis periodisitas, dan analisis berbasis kemiripan.

Berikut ini adalah 10 algoritme penggalian data yang paling populer berdasarkan konferensi ICDM '06, semua algoritme dinominasikan oleh para pemenang ACM KDD Innovation Award dan IEEE ICDM Research Contributions Award :

·        C4.5 (61 suara)

·        k-Means (60 suara)

·        SVM atau Support Vector Machine (58 suara)

·        Apriori (52 suara)

·        EM (48 suara)

·        PageRank (46 suara)

·        AdaBoost (45 suara)

·        kNN (45 suara)

·        Naive Bayes (34 suara)

Berikut ini adalah yang hanya masuk nominasi:

·        CART:

·        FP-Tree:

·        HITS:

·        BIRCH:

·        GSP:

·        PrefixSpan:

·        CBA:

·        Finding Reduct

·        gSpan:

SEJARAH DATA MINING

Tahun 1990-an telah melahirkan “gunungan” data di bidang ilmu pengetahuan, bisnis dan pemerintah. Kemampuan teknologi informasi untuk mengumpulkan dan menyimpan berbagai tipe data jauh meninggalkan kemampuan untuk menganalisis, meringkas dan mengekstraksi “pengetahuan” dari data (Achmad Zulfikar,2009).

Metodologi tradisional untuk menganalisis data yang ada, tidak dapat menangani data dalam jumlah besar. Sementara para pelaku bisnis memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki, para peneliti melihat peluang untuk melahirkan sebuah teknologi baru yang menjawab kebutuhan ini, yaitu Data mining. Teknologi ini sekarang sudah ada dan diaplikasikan oleh perusahaan-perusahaan untuk memecahkan berbagai permasalahan bisnis (Achmad Zulfikar,2009).

Alasan utama mengapa data mining diperlukan adalah karena adanya sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk mengahasilkan informasi dan knowledge yang berguna. Informasi dan knowledge yang didapat tersebut dapat digunakan pada banyak bidang, mulai dari manjemen bisnis, kontrol produksi, kesehatan, dan lain-lain (Han & Kamber, 2001).Perkembangan data mining (DM) yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Sebagai contoh, toko swalayan merekam setiap penjualan barang dengan memakai alat POS (point of sales). Database data penjualan tsb. bisa mencapai beberapa GB setiap harinya untuk sebuah jaringan toko swalayan berskala nasional. Perkembangan internet juga punya andil cukup besar dalam akumulasi data. Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data itu telah menciptakan kondisi yang sering disebut sebagai rich of data but poor of information , karena data yang terkumpul itu tidak dapat digunakan untuk aplikasi yang berguna. Tidak jarang kumpulan data itu dibiarkan begitu saja seakan-akan kuburan data (data tombs). Investasi yang besar di bidang IT untuk mengumpulkan data berskala besar ini perlu dijustifikasi dengan didapatnya nilai tambah dari kumpulan data ini.

Jenis-jenis DataMining

1. Market Basket Analysis

Himpunan data yang dijadikan sebagai objek penelitan pada area data mining. Market basket analysis adalah proses untuk menganalisis kebiasaan pelanggan dalam menyimpan item-item yang akan dibeli ke dalam keranjang belanjaannya. Market basket analysis memanfaatkan data transaksi penjualan untuk dianalisis sehingga dapat ditemukan pola berupa item-item yang cenderung muncul bersama dalam sebuah transaksi. Selanjutnya pola yang ditemukan dapat dimanfaatkan untuk merancang strategi penjualan atau pemasaran yang efektif, yaitu dengan menempatkan item-item yang sering dibeli bersamaan ke dalam sebuah area yang berdekatan, merancang tampilan item-item di katalog, merancang kupon diskon (untuk diberikan kepada pelanggan yang membeli item tertentu), merancang penjualan item-item dalam bentuk paket, dan sebagainya. Dengan menggunakan teknologi data mining, analisis data secara manual tidak diperlukan lagi.

2. Memory-Based Reasoning

Metode klasifikasi yang digabungkan dengan penalaran berbasis memori. proses menggunakan satu set data untuk membuat model dari prediksi atau asumsi-asumsi yang dapat dibuat tentang objek baru yang diperkenalkan. Ada dua komponen dasar untuk metode MBR. Yang pertama adalah kesamaan fungsi, yang mengukur bagaimana anggota yang sama dari setiap pasangan object satu sama lain. Yang kedua adalah fungsi kombinasi, yang digunakan untuk menggabungkan hasil dari himpunan tetangga untuk sampai pada keputusan.

3. Cluster Detection

Ada dua pendekatan untuk clustering. Pendekatan pertama adalah dengan mengasumsikan bahwa sejumlah cluster sudah tersimpan dalam data, tujuannya adalah untuk memecah data ke dalam cluster. Pendekatan lain, disebut clustering agglomerative, dengan asumsi keberadaan setiap jumlah yang telah ditetapkan cluster tertentu, setiap item keluar di cluster sendiri, dan proses terjadi berulang-ulang yang berupaya untuk menggabungkan cluster, meskipun proses komputasi sama.

4. Link Analysis

proses mencari dan membangun hubungan antara object dalam kumpulan data juga mencirikan sifat yang terkait dengan hubungan antara dua object. Link Analysis berguna untuk aplikasi analitis yang mengandalkan teori grafik untuk mengambil kesimpulan. Selain itu Link Analysis berguna untuk proses optimasi.

5. Rule Induction

Ekstraksi aturan sebab-akibat dari data secara statistic. identifikasi aturan bisnis yang tersimpan di dalam data. Metode berhubungan dengan induksi aturan yang digunakan untuk proses penemuan. Salah satu pendekatan untuk penemuan aturan adalah menggunakan pohon keputusan.

6. Neural Networks

model prediksi non linear yang melakukan pembelajaran melalui latihan dan menyerupai struktur jaringan nerual yang terdapat pada mahluk hidup. Mampu menurunkan pengertian dari data yang kompleks dan tidak jelas dan dapat digunakan pula untuk mengekstrak pola dan mendeteksi tren2 yang sangat kompleks untuk dibicarakan baik oleh manusia maupun teknik komputer lainnya.

·        PERKEMBANGAN DATA MINING

Data mining telah menjadi disiplin ilmu yang dibangun dalam domain kecerdasan buatan (AI), dan rekayasa pengetahuan (KE). Data miningberakar pada machine learning dan statistika, tetapi merambah bidang lain dalam ilmu komputer dan ilmu lainnya seperti biologi, lingkungan, finansial, jaringan dan sebagainya. Data mining telah mendapatkan begitu besar perhatian pada dekade terakhir sehubungan dengan perkembangan hardware yang menyediakan kemampuan komputasi luar biasa yang memungkinkan pengolahan data besar. Tidak seperti kajian lain dalam AI dan KE, data mining dapat diperdebatkan sebagai sebuah aplikasi dibandingkan dengan sebuah teknologi, dengan demikian diharapkan akan menjadi topik yang hangat dibahas di masa mendatang, mengingat pertumbuhan data yang bersifat eksponensial. Paper ini memberikan kilas balik perjalanan sejarah data mining, keadaan saat ini dan beberapa pandangan dan perkembangan ke depan.

Kata Kunci: kecerdasan buatan, rekayasa pengetahuan, data mining, machine learning.

Cara kerja data mining yaitu “menggali” hal-hal penting yang belum diketahui sebelumnya atau memprediksi apa yang akan terjadi? Teknik yang digunakan untuk melaksanakan tugas ini disebut pemodelan. Pemodelan di sini dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang telah diketahui “jawabannya” dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan dicari jawabannya.

Data mining muncul sekitar tahun 90-an. Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dsb. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data yang ukurannya besar (bisa sampai terabyte) dan disini terlihat peran penting database terutama dalam optimisasi query-nya. Kehadiran data mining dilatarbelakangi dengan problema data explosion yang dialami akhir-akhir ini dimana banyak organisasi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi dsb.). Hampir semua data tersebut dimasukkan denganmenggunakan aplikasi komputer yang digunakan untuk menangani transaksi sehari-hari yang kebanyakan adalah OLTP (On Line Transaction Processing). Bayangkan berapa transaksi yang dimasukkan oleh hypermarket semacam Carrefour atau transaksi kartu kredit dari sebuah bank dalam seharinya dan bayangkan betapa besarnya ukuran data mereka jika nanti telah berjalan beberapa tahun. Pertanyaannya sekarang, apakah data tersebut akan dibiarkan menggunung, tidak berguna lalu dibuang, ataukah kita dapat me-‘nambang’-nya untuk mencari ‘emas’, ‘berlian’ yaitu informasi yang berguna untuk organisasi kita. Banyak diantara kita yang kebanjiran data tapi miskin informasi. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka. Sementara para pelaku bisnis memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki, para peneliti melihat peluang untuk melahirkan sebuah teknologi baru yang menjawab kebutuhan ini, yaitu data mining. Teknologi ini sekarang sudah ada dan diaplikasikan oleh perusahaan - perusahaan untuk memecahkan berbagai permasalahan bisnis. Kebutuhan dari dunia bisnis yang ingin memperoleh nilai tambah dari data yang telah mereka kumpulkan telah mendorong penerapan teknik-teknik analisa data dari berbagai bidang seperti statistik, kecerdasan buatan dsb pada data berskala besar itu. Ternyata penerapan pada data berskala besar memberikan tantangan-tantangan baru yang akhirnya memunculkan metodologi baru yang disebut data mining ini. Bermula dari penerapan di dunia bisnis, sekarang ini data mining juga diterapkan pada bidang-bidang lain yang memerlukan analisa data berskala besar seperti bioinformasi dan pertahanan negara. Dalam paper ini, kami mencoba memperkenalkan data mining dengan membandingkannya dengan bidang ilmu yang sudah ada, dan juga memberikan beberapa ilustrasi tentang teknik-teknik yang umum dipakai di data mining.

Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis text, dan multimedia (citra).

SEKIAN DARI SAYA

TERIMA KASIH