DATA MINING

Tugas 1 Data Mining

Nama        : Tika Eka Fitriah

Nim          : 1930511044

Kelas        : Teknik Informatika 6B

A. Definisi Data Mining 

• Definisi Data Mining dalam Bahasa Indonesia

Sumber 1 : Nofriansyah, D., Erwansyah, K., & Ramadhan, M. (2016). Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi). Jurnal Saintikom, 15(2).

    Data mining merupakan sebuah proses yang tersusun yang bertujuan untuk mencari nilai tambah dalam sebuah informasi secara mendalam dari data yang sudah ada. yang pada akhirnya akan menghasilkan informasi yang diambil dari proses mengekstrasi dan mengambil data yang penting dari basis data.

Sumber 2 : Buulolo, E. (2020). Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Deepublish.

    Secara umum Data mining adalah sebuah ringkasan atau penarikan dari data yang didapatkan dari database besar. Data mining yaitu sebuah teknologi yang berperan penting dalam sebuah perusahaan karena sangat membantu perusahaan untuk mengumpulkan informasi yang penting dari data yang ada pada database besar mereka.  

Sumber 3 : Mustafa, M. S., Ramadhan, M. R., & Thenata, A. P. (2018). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Creative Information Technology Journal, 4(2), 151-162.

     Data mining merupakan sebuah proses yang menggunakan satu atau lebih teknik pembelajaran dengan computer untuk meringkas atau menganalisis pengetahuan. Didalam data mining sendiri berisi pencarian pola yang diinginkan dari database besar untuk menentukan hasil atau keputusan yang tepat.

• Definisi Data Mining dalam Bahasa Inggris

Sumber 1 : Schuh, G., Reinhart, G., Prote, J. P., Sauermann, F., Horsthofer, J., Oppolzer, F., & Knoll, D. (2019). Data mining definitions and applications for the management of production complexity. Procedia CIRP, 81, 874-879.

    Data mining is a sub-domain of artificial intelligence, which is useful for discovering knowledge and presenting new discoveries tu users. Data mining also functions as a process that involves collecting, selecting, analyzing data, interpreting findings and applying knowledge to the process of discovering new knowledge.

Sumber 2 : Amigo, J. M. (2021). Data Mining, Machine Learning, Deep Learning, Chemometrics. Definitions, Common Points and Trends (Spoiler Alert: VALIDATE Your Models!). Braz. J. Anal. Chem., 8, 45-61.

    Data mining ca be defined as a set of useful methods for extracting existing information from a large and usable set of raw data.

Sumber 3 : Pollack, R. D. (2008). Data Mining: commin definitions, applications and misunderstandings. Data Mining Methods and Applications.

    Data mining is a process of determining patterns and trends to identifity opportunities in a large database for the purpose of predicting. in the determination process requires  sophistcated discovery tools through powerful software such as SPSS which is useful for big data storage.

Kesimpulan :

Dari 6 sumber diatas kesimpulan yang dapat diambil mengenai definisi Data mining yaitu, Data mining adalah teknologi yang sangat berguna pada perusahaan-perusahaan untuk proses ekstraksi dan penarikan data atau informasi yang sudah ada dalam basis data besar perusahaan. Dan menghasilkan keputusan dan pengetahuan yang tepat.

B. Contoh Implementasi Data Mining Pada Saat ini  

• Implementasi Data Mining pada Sains dan Teknik

Data mining pada ilmu komputer dapat membantu meringankan kinerja seseorang karena dengan adanya data mining dapat memantau status sistem, menemukan bug pada perangkat lunak, menemukan plagiarisme dan juga mencari tahu kesalahan. selain itu data mining juga dapat membantu menganalisis umpan balik dari pengguna mengenai artikel atau produk untuk menyimpulkan pendapat atau pandangan.

• Implementasi Data Mining pada Bidang Keuangan

Pada bidang keuangan terdapat beberapa lembaga seperti : bank, perusahaan investasi, asuransi dan lain-lain. Implementasi data mining yang terdapat pada lembaga-lembaga tersebut yaitu untuk menyimpan data keuangan, karena lembaga tersebut memiliki data dalam jumlah yang besar, lengkap serta menuntut analisis data yang sistematis. Dan metode clustering dan outlier analysis, karakterisasi yang ada pada data mining sangat digunakan dalam menganalisis data dan data mining pada lembaga yang ada dibidang keuangan. 

• Implementasi Data Mining pada Bidang Pemasaran

Data mining ini sangat berperan penting pada bidang pemasaran, karena dapat mengidentifikasi perilaku pembelian pelanggan, meningkatkan pelayanan, meningkatkan penjualan, dan juga mengurangi biaya bisnis. Implementasi data mining pada bidang pemasaran ini yaitu mengumpulkan sejumlah data yang besar yaitu : data penjualan, belanja pelanggan, konsumsi, dan data lainnya yang meningkat pada setiap harinya karena pesatnya perkembangan perusahaan.

Sumber : Ginantra, N. L. W. S. R., Arifah, F. N., Wijaya, A. H., Septarini, R. S., Ahmad, N., Ardiana, D. P. Y., ... & Negara, E. S. (2021). Data Mining dan Penerapan Algoritma. Yayasan Kita Menulis.

C. Ringkasan Jurnal 

Judul Penelitian    : Data Mining Implementation to Predict Sales using Time Series Method
Penulis                  : Agung Triayudi, Sumiati, Thoha Nurhadiyan H, Vidila Rosalina
Nama Jurnal         : Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics
Tahun Terbit Jurnal   : October, 2020
Ringkasan Isi Jurnal  :

 

    Sales transaction information histories may be used to expect the opportunity of income transaction in order to arise with inside the future. These traits are according with forecasting the usage of time collection technique in which this technique makes use of preceding information as gear to expect transaction price in order to seem with inside the gift time. A company that runs its enterprise via way of means of promote their product thru vendors has income information that isn't always optimally utilized. The common variety of income in keeping with 12 months tiers from 5000 transactions which isn't always use to forecast transactions here after.

    Transaction information is saved with inside the employer database in order that information mining era may be carried out to aid employer transaction information series from preceding 12 months. The information is processed in packages in which the consequences. The photo that proven in software has sample that could use for forecasting. From the forecasting technique used, it is able to be visible that got here out did how no longer produce information that matched the actual information in which the best stage of accuracy became 99.68% and the bottom accuracy became nonetheless above 50%.

Sumber : 

Triayudi, A., Sumiati, S., Nurhadiyan, T., & Rosalina, V. (2020). Data mining implementation to predict sales using time series method. Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics, 7(2), 1-6.