Pendahuluan
Perkembangan yang cepat dalam teknologi pengumpulan dan penyimpanan data telah memudahkan organisasi untuk mengumpulkan sejumlah data berukuran besar sehingga menghasilkan gunung data. Ekstraksi informasi yang berguna dari gunung data menjadi pekerjaan yang cukup menantang. Seringkali alat dan teknik analisis data tradisional tidak dapat digunakan dalam mengekstrak informasi dari data berukuran besar. Data mining adalah teknologi yang merupakan campuran metode-metode analisis data dengan algoritme-algoritme untuk memproses data berukuran besar. Data mining telah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, diantanya dalam bidang bisnis dan kedokteran.
Dalam bidang bisnis, teknik data mining digunakan untuk mendukung cakupan yang luas dari aplikasi-aplikasi bisnis inteligen seperti customer profiling, targeted marketing, workflow management, store layout dan fraud detection. Teknik data mining dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan bisnis yang penting seperti ”Siapakan pelanggan yang akan paling banyak mendatangkan keuntungan ?” dan ” Seperti apa perkiraan pendapatan perusahaan tahun depan ?”.
Dalam bidang kedokteran, peneliti dalam bidang biomolekuler dapat menggunakan teknik data mining untuk menganalisis sejumlah besar data genomic yang sekarang ini telah banyak dikumpulkan untuk menjelaskan struktur dan fungsi gen, memprediksi struktur protein, dan lain-lain.
1.1 Pengertian Data mining

Data mining adalah sebuah proses percarian secara otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan data berukuran besar. Istilah lain yang sering digunakan diantaranya knowledge discovery (mining) in databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, dan business intelligence. 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 we tertentu melalui kueri ke semua search engine adalah pekerjaan pencarian informasi yang erat kaitannya dengan information retrieval. Teknik-teknik data mining dapat digunakan untuk meningkatkan kemampuan sistem-sistem information retrieval.
Data mining adalah bagian integral dari knowledge discovery in databases (KDD). Keseluruhan proses KDD untuk konversi raw data ke dalam informasi yang berguna ditunjukkan dalam Gambar 1.1.
Modul Kuliah Data Mining 3
Gambar 1.1 Proses dalam KDD (Tan et al, 2005)
Data input dapat disimpan dalam berbagai format seperti flat file, spreadsheet, atau tabel-tabel relasional, dan dapat menempati tempat penyimpanan data terpusat atau terdistribusi pada banyak tempat. Tujuan dari preprocessing adalah mentransformasikan data input mentah ke dalam format yang sesuai untuk analisis selanjutnya. Langkah-langkah yang terlibat dalam preprocessing data meliputi mengabungkan data dari berbagai sumber, membersihkan (cleaning) data untuk membuang noise dan observasi duplikat, dan menyeleksi record dan fitur yang relevan untuk pekerjaan data mining. Karena terdapat banyak cara mengumpulkan dan menyimpan data, tahapan preprocessing data merupakan langkat yang banyak menghabiskan waktu dalam KDD.
Hasil dari data mining sering kali diintegrasikan dengan decision support system (DSS). Sebagai contoh, dalam aplikasi bisnis informasi yang dihasilkan oleh data mining dapat diintegrasikan dengan tool manajemen kampanye produk sehingga promosi pemasaran yang efektif yang dilaksanakan dan dapat diuji. Integrasi demikian memerlukan langkah postprocessing yang menjamin bahwa hanya hasil yang valid dan berguna yang akan digabungkan dengan DSS. Salah satu pekerjaan dan postprocessing adalah visualisasi yang memungkinkan analyst untuk mengeksplor data dan hasil data mining dari berbagai sudur pandang. Ukuran-ukuran statistik dan metode pengujian hipotesis dapat digunakan selama postprocessing untuk membuang hasil data mining yang palsu.
Secara khusus, data mining menggunakan ide-ide seperti (1) pengambilan contoh, estimasi, dan pengujian hipotesis, dari statistika dan (2) algoritme pencarian, teknik pemodelan, dan teori pembelajaran dari kecerdasan buatan, pengenalan pola, dan machine learning. Data mining juga telah mengadopsi ide-ide dari area lain meliputi optimisasi, evolutionary computing, teori informasi, pemrosesan sinyal, visualisasi dan information retrieval. Sejumlah area lain juga memberikan peran pendukung dalam data mining, seperti sistem basis data yang dibutuhkan untuk menyediakan tempat penyimpanan yang efisien, indexing dan pemrosesan kueri. Gambar 1.2 menunjukkan hubungan data mining dengan area-area lain.