Pengertian Data Mining dan Penerapannya

Apa sih data mining itu ?

data mining juga bisa disebut knowledge discovery adalah proses pengambilan pola pada data yang akan di proses lalu output tersebut berupa informasi yang sangat penting. jadi apa itu data ? data merupakan kumpulan fakta dan dapat memberikan gambaran, jadi setiap kita melakukan sesuatu dalam pengambilan data maka data tersebut tersimpan dan pola-pola data itu akan diteliti secara manual sehingga kita bisa mengetahui hal-hal yang akan terjadi.

dan juga apa saja fungsi data mining itu ?

- menemukan pola tersebut dari data yang sedang dipakai lalu menggunakan variabel untuk memprediksi variabel lainnya 

- menemukan karakteristik penting dalam data yang sedang dipakai

- menemukan model dan fungsi untuk menggambarkan kelas atau konsep data

- menemukan suatu hubungan pada nilai atribut dari beberapa data.

bagaimana proses yang dilakukan oleh data mining ?

menurut larose ada beberapa proses yang dilakukan oleh data mining yaitu deskripsi ( mengidentifikasi pola yang tersembunyi secara tersembunyi dan mengubah pola menjadi aturan yang dapat dimengerti oleh para ahli), prediksi ( mengklasifikasi berdasarkan perilaku yang akan diperkirakan yang akan mendatang), estimasi ( seperti prediksi kecuali untuk variabel estimasi lebih kearah numerik ), klasifikasi ( proses sebuah menemukan model fungsi dan mendeskripsikan data ke kelas-kelas), clustering (pengelompokan data tanpa berdasarkan kelas tertentu kepada objek tersebut), asosiasi ( menemukan atribut yang muncul dalam waktu ).

bagaimana penerapan dari data mining ?

cukup banyak, terutama dibidang bisnis, olahraga, ilmu komputasi, kesehatan, dan pendidikan.

bisa jelaskan penerapan dari data mining di bidang pendidikan ?

tentu saja. banyak penerapan data mining di bidang pendidikan seperti misalnya memprediksi prestasi mahasiswa berdasarkan dosen, motivasi, kedisiplinan, ekonomi dan hasil pembelajaran. untuk data miningnya menggunakan metode Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6 tahapan :

- pemahaman terhadap bisnis ( menggali data yang masih mentah dengan bantuan algoritma C4.5 )

- pemahaman data ( data berupa kuisioner yang diisi berupa motivasi, kedisiplinan, ekonomi, dan hasil pembelajaran masa lalu dan data akan  diproses

- persiapan data 

- pemodelan ( tahap pemrosesan data training )

- evaluasi ( pengujian dari algoritma C4.5 )

- penyebaran

untuk analisis data menggunakan algoritma decision tree.

jadi, sangat pentingkah ?

tentu saja, karena itu dapat mengetahui proses pengambilan data yang tadinya tidak dianggap berguna tetapi dalam membaca beberapa pola-pola pada sebuah data kita bisa mengetahuinya itu seperti yang sudah dijelaskan tadi. jadi si mahasiswa hanya mengerjakan kuisioner lalu data disebut diolah lagi.

sumber :

http://artikel-az.com/pengertian-data-mining/

https://beyonder.asia/pengertian-fungsi-proses-dan-tahapan-data-mining/

https://journal.uny.ac.id/index.php/jpv/article/viewFile/2547/2104