Apasih data mining itu? Berikut adalah definisi data mining dari beberapa ahli.
Menurut Agrawal 1996, data mining diartikan untuk menambang data atau sebuah upaya untuk menggali informasi yang berharga dan berguna pada database yang sangat besar.
Menurut Sri Andayani 2010, menejelaskan bahwa data mining disebut sebagai Knowledege discovery in database atau yang dikenals dengan kdd. Yang mana data mining didefinisikan sebagai ekstraksi informasi potensial, implisitdan tidak dikenal dari sekumpulan data.Â
Menurut Veronika 2002, sesuai dengan namanya data mining, berkonotasi sebagai pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar.  Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan  mengotomatisasi tren dan sifat bisnis. selain itu data mining bisa mengotomatisasi penemuan pola yang tidak diketahui sebelumnya.Â
Menurut Yuyun Dwi Lestari 2015. menjelaskan bahwa data mining berarti sebuah proses untuk mencari pola atau informasi menarik dalam data yang terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. adapun metode yang paling sering digunakan adalah metode Asocciation rule.Â
Menurut Sulastri dkk 2017. data mining diartikan sebagai campuran dari ilmu statistic, kecerdasan buatan, dan riset basis data yang selalu berkembang. ia juga mengatakan bahwa data mining bisa diterapkan pada berbagai bidang yang mempunyai sejumlah data.Â
KESIMPULAN:
setelah membaca definisi dari data mining, kita bisa menarik kesimpulan bahwa data mining adalah sebiah proses untuk mengumpul dan mengolah sebuah data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi-informasi penting pada data tersebut. Dalam mengumpulkan iformasi tersebut dapat menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika hingga artificial intelligence (Ai).Â
Contoh penerapan data mining dalam dunia kesehatan yaitu dimanfaatkan untuk mendapatkan informasi seperti penentuan kriteria suatu penyakit, misalnya tingkat kebutuhan tranfusi darah dari penderita Thalasaemia. Kebutuhan waktu tranfusi yang berbeda-beda dari setiap penderita menjadi sebuah maslaah dalam mempersiaplkan pemberian jumlah obat terapi kelasi besi dan kesiapan pendonor darah.Â
DAFTAR PUSTAKA
Agrawal, R., Mannila, H., Srinkat, R., Toivonen H., and Verkamo, I. 1996. Fast Discovery Association Rules, in AKDDM, AAAI/MIT Press, 307-328
Tampubolon, Kennedi., Saragih, Hogah dan Reza Bobby. Implementasi DataMining Algoritma Apriori Pada System Persediaan Alat-alat kesehatan
Moertini, veronika. s. 2002. Data Mining Sebagai Solusi Bisnis Vol.7 No.1Â
Lestari, Dwi Yuyun 2015. Penerapan data Mining Menggunakan Algoritma FP-TREE dan GROWTH Pada Data Transaksi Penjualan Obat
Sulastri, Heni., dan Gufroni, Acep Irham. 2017. Penerapan Data Mining dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia. Jurnnal Nasional Teknologi dan System Informasi. Vol. 03 No 02.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H