Pengenalan Data Mining

Pendahuluan

• Irwan Saputra menyampaikan materi milik Romi Satria Wahono, seorang praktisi data yang berpengalaman.
• Tujuan: Memberikan penjelasan yang lebih lengkap dan efisien menggunakan materi yang sudah ada.

Apa itu Data Mining?

• Data Mining adalah teknik untuk mengekstrak pengetahuan atau pola dari data yang sangat besar.
• Sangat berguna karena manusia memproduksi data dalam jumlah besar dari berbagai bidang seperti astronomi, bisnis, kedokteran, ekonomi, olahraga, cuaca, dan finansial.

Pentingnya Data Mining

• Membantu dalam pengambilan keputusan cepat dengan mengolah data besar.
• Contoh dalam bisnis: menentukan tren pasar saat pandemi COVID-19.
• Contoh dalam kedokteran: menggunakan AI untuk mendeteksi penyakit.

Penggunaan Data Sehari-hari

• Data dikumpulkan dari aktivitas sehari-hari seperti bermain game, menggunakan aplikasi, dll.
• Data digunakan oleh perusahaan untuk memahami perilaku konsumen dan mengoptimalkan layanan.

Skala Data

• Ukuran data bisa sangat bervariasi: dari kilobyte (KB) hingga yottabyte (YB).
• YouTube: contoh besar dalam pengolahan data video yang sangat tinggi.

Proses Data Mining

1. Koleksi Data: Mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Preprocessing Data: Membersihkan dan menyiapkan data untuk analisis lebih lanjut.
3. Eksplorasi Data: Mengeksplorasi data untuk memahami pola yang ada.
4. Mining Data: Menggunakan algoritma untuk mengolah data dan menemukan pola atau pengetahuan.
5. Presentasi Data: Menampilkan hasil analisis dalam bentuk yang mudah dipahami.
6. Pengambilan Keputusan: Menggunakan hasil analisis untuk membuat keputusan berbasis data.

Algoritma dan Teknik

• Banyak metode dalam data mining: klasterisasi, asosiatif, prediksi, klasifikasi, dll.
• Algoritma digunakan untuk mengenali pola dan membuat rekomendasi.
• Pengetahuan yang diekstrak bisa digunakan untuk berbagai keperluan, seperti prediksi penyakit, analisis pasar, dll.

Data vs Informasi vs Pengetahuan

• Data: Fakta yang direkam dan belum membawa makna.
• Informasi: Data yang telah diolah dan membawa arti.
• Pengetahuan: Pola atau aturan yang muncul dari informasi dan bisa digunakan untuk membuat keputusan.

Implementasi dalam Berbagai Bidang

• Kedokteran: Misalnya untuk deteksi dini penyakit.
• Ekonomi dan Bisnis: Analisis tren pasar, perilaku konsumen, dll.
• Lainnya: Pengolahan citra, pengenalan pola, analisis statistik, dll.

Tantangan dan Skalabilitas

• Algoritma harus bisa menangani data dalam jumlah sangat besar.
• Memilih algoritma yang tepat untuk berbagai jenis data dan skenario.

Kesimpulan

• Data mining sangat penting untuk extract informasi berharga dari volume data yang besar.
• Aplikasinya luas dan mencakup hampir semua bidang kehidupan.
• Prosesnya terdiri dari beberapa tahap yang saling terkait untuk mencapai analisis yang bermanfaat.

Tugas dan Penutup

• Tugas akan diberikan melalui WhatsApp grup.
• Terima kasih dan sampai jumpa di pertemuan berikutnya.