Pengenalan dan Penegertian Data Mining

Perkembangan yang cepat dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan data telah memudahkan organisasi untuk mengumpulkan sejumlahdata berukuran besar sehingga menghasilkan gunung data.Ekstraksi informasi yang berguna dari gunung data menjadi pekerjaan yang cukup menantang.mengekstrak informasi dari data yang berukuran besar.DATA MINING adalah teknologi yang merupakan campuran metode-metode analisis data dengan algoritme-algoritme untuk memproses data berukuran besar.

PENGERTIAN DATA MNING

DATA MINING Adalah Sebuah Proses Pencarian Secara Otomatis Informasi yang Berguna dalam Tempat penyimpanan data Berukuran Besar.Istilah lain yang sering digunakan diantaranya Knowladge discovery(mining) in Database(KDD).Teknik DATA MINING digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai cara untuk menemukan pola yang baru dan berguna.tidak semua pekerjaan pencarian informasi dinyatakan sebagai data mining.Sebagai contoh pencarian record individual menggunakan database management system atau pencarian halaman web tertentumelalui query kesemua search engine adalah pekerjaan pencarian informasi yang eratkaitannya dengan information retrieval.Teknik -teknik data mining dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan sistem - sistem informasi retrieval.

ARSITEKTUR SISTEM DATA MINING

DATA MINING merupakan proses pencarian pengetahuan yang menarik dari data berukuran yang disimpan dalam basis data,data warehouse atau tempat penyimpananinformasi lainnya.arsitektur data mining memiliki komponen - komponen utama yaitu:

1.Basis Data,~ data warehouse atau tempat penyimpanan informasi lainnya.

2.Basis data dan data warehouse server,~Komponen ini bertanggung jawab dalam pengambilan relevant data,berdasarkan permintaan pengguna.

3.Basis Pengetahuan,~Komponen ini merupakan domain knowladge yang digunakan untuk memandu pencarian atau mengevaluasian pola pola yang dihasilkan.

4.Data mining Engine,~Bagian ini merupakan komponen penting dalam arsitektur sistem data mining.

5.Modul Evaluasi Pola,~Komponen ini menggunakan ukuran ukuran kemenarikan dan berinteraksi dengan modul data miningdalam pencarian pola pola menarik.

6.Antar Muka Pengguna Grafis,~Modul ini berkomuniaksi dengan pengguna dan sistem data mining.

TUGAS - TUGAS DATA MINING

Tugas Data mining secara umum dibagi menjadi 2 kategori utama:

1.Prediktif yang bertujuan untuk memprediksi nilai dari atribut tertentu berdasarkan pada nilai dari atribut lain.

2.Deskriptif yang bertujuan untuk menurunkan pola pola (korelasi,trend,clutser,trayektori dan anomali)yang meringkas hubungan yang pokokdalam data.

BERIKUT TUGAS TUGAS DALAM DATA MINING:

1.Analisis Asosiasi

Pencarian Aturan aturan asosiasi yang menunjukan kondisi kondisi nilia atribut yang sering terjadi bersama sama dalam sekumpulan data.

2.Klasifikasi dan prediksi

Proses menemukan model yang menjelaskan dan membedakan kelas kelas ataupun konsep,dengan tujuan agar model yang diperoleh dapat digunakan untuk memprediksi kelas atau objek yang memiliki label kelas tidak diketahui.

3.Analisa Clutser

Menganalisa objek data dimana label kelas tidak diketahui.

4.Analisia Outlier

Merupakan objek data yang tidak mengikuti prilaku umum dari data.Outlier dapat dianggap sebagai noise atau pengecualian.

5.Analisis Trend dan Evolusi

Menjelaskna dan memodelkan trend dari objek yang memiliki prilaku yang berubah setiap waktu.