BAB 2
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data Mining adalah suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode Data
Mining ini dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan. Data Mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition Ong, 2013.
Data Mining, sering juga disebut knowledge discovery in database KDD, adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk
menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam dataset berukuran besar. Keluaran dari Data Mining ini biasa dipakai untuk memperbaiki pengambilan
keputusan di masa depan. Sehingga istilah pattern recognition sekarang jarang digunakan karena ia termasuk bagian dari Data Mining Santosa, 2007.
Data Mining suatu proses kegiatan yang berulang-ulang pada analisis database dalam jumlah besar, dengan tujuan untuk melakukan penggalian informasi
dan pengetahuan yang dapat membuktikan keakuratan dan potensi yang berguna bagi pengetahuan pekerja yang terlibat dalam pengambilan keputusan dan pemecahan
masalah. Istilah data mining itu merujuk pada keseluruhan proses yang terdiri dari pengumpulan data analisis, pengembangan model pembelajaran induktif dan adopsi
keputusan praktis seta tindakan berdasarkan pengetahuan yang diperoleh Vercilles,2009.Kegiatan data mining dapat dibagi kedalam dua inti penyelidikan
utama, sesuai dengan tujuan utama dari analisis, yaitu: interpretasi dan prediksi Vercilles, 2009.
1. Interpretasi
Tujuan interpretasi adalah untuk mengidentifikasi pola yang teratur dalam data dan untuk mengekspresikan data melalui peraturan dan kriteria
yang dapat dengan mudah dipahami oleh para ahli dalam domain aplikasi. Contoh; Clustering, Association Rules.
Universitas Sumatera Utara
2. Prediksi
Tujuan dari prediksi adalah untuk mengantisipasi atau memprediksi nilai suatu variable random yang akan menggambarkan kondisi dimasa mendatang
atau memperkirakan kemungkinan peristiwa masa depan. Contoh; Classification, Regression, Time Series Analysis.
Berdasarkan tugas dan tujuan analisis, proses data mining dapat dibagi menjadi dua kategori utama, Tergantung pada adanya target variabel dan metode
belajar learning yaitu antara proses belajar yang diawasi supervised dan tanpa pengawasan unsupervised Vercilles, 2009.
1. Belajar yang diawasi supervised learning
Dalam analisis supervised learning, atribut target label menggambarkan kelas yang dimiliki setiap catatan. Atau dengan kata lain metode belajar
dengan adanya latihan training dan pelatihlabel. Contoh: Regresi, analisa Deskriminan, Artificial Neural Network dan Support Vektor Machine.
2. Belajar tanpa pengawasan unsupervised learning.
Tanpa pengawasan analisis belajar tidak dipandu oleh atribut target label. Oleh karena itu, data mining dalam hal ini ditujukan untuk menemukan
pola berulang dan kedekatan dalam kumpulan data. Atau dengan kata lain metode belajar tanpa adanya latihan training dan pelatih label. Contoh
clustering dan Self Organization Map SOM. Data Mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena
itu Data Mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian Data Mining membahas metode-
metode seperti, clustering, klasifikasi, regresi, seleksi variable, dan market basket analisis. Santosa,2007. Data Mining dibagi menjadi beberapa kelompok
berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu Paulanda, 2012 : 1. Deskripsi Description
Terkadang penelitian analisis secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam
data. Sebagai contoh, petugas pengumpulan suara mungkin tidak dapat menemukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak cukup
Universitas Sumatera Utara
profesional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden. Deskripsi dari pola dan kecenderungan sering memberikan kemungkinan
penjelasan untuk suatu pola atau kecenderungan. 2. Estimasi Estimation
Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik daripada ke arah kategori. Model dibangun
menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target sebagai nilai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya
estimasi nilai dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi. Sebagai contoh, akan dilakukan estimasi tekanan darah sistolik
pada pasien rumah sakit berdasarkan umur pasien, jenis kelamin, indeks berat badan, dan level sodium darah. Hubungan antara tekanan darah
sistolik dan nilai variabel prediksi dalam proses pembelajaran akan menghasilan model estimasi. Model estimasi yang dihasilkan dapat
digunakan untuk kasus baru lainnya. 3. Prediksi Prediction
Prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa datang. Contoh prediksi
dalam bisnis dan penelitian adalah : a.
Prediksi harga beras dalam tiga bulan yang akan datang. b.
Prediksi persentase kenaikan kecelakaan lalu lintas tahun depan jika batas bawah kecepatan dinaikkan.
Beberapa metode dan teknik yang digunakan dalam klasifikasi dan estimasi dapat pula digunakan untuk keadaan yang tepat untuk prediksi.
4. Klasifikasi Classification Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh,
penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang dan pendapatan rendah.
Berikut contoh dari Klasifikasi: a.
Menentukan apakah suatu transaksi kartu kredit merupakan transaksi yang curang atau bukan.
Universitas Sumatera Utara
b. Memperkirakan apakah suatu pengajuan hipotek oleh
nasabah merupakan suatu kredit yang baik atau buruk. c.
Mendiagnosis penyakit seorang pasien untuk mendapatkan kategori penyakit apa.
5. Pengklusteran Clustering Pengklusteran merupakan pengelompokkan record, pengamatan atau
memperhatikan dan membentuk kelas objek-objek yang memiliki kemiripan. Cluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan
satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record- record dalam cluster lain. Pengklusteran berbeda dengan klasifikasi yaitu
tidak adanya variabel target dalam pengklusteran. Pengklusteran tidak mencoba untuk melakukan klasifikasi, mengestimasi, atau memprediksi
nilai dari variabel target. Akan tetapi, algoritma pengklusteran mencoba untuk melakukan pembagian terhadap keseluruhan data
menjadi kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan homogen, yang mana kemiripan record dalam satu kelompok akan bernilai maksimal,
sedangkan kemiripan dengan record dalam kelompok lain akan bernilai minimal.
Contoh pengclusteran dalam bisnis dan penelitian adalah : a. Melakukan pengklusteran terhadap ekspresi dari gen,
untuk mendapatkan kemiripan perilaku dari gen dalam jumlah besar.
b. Untuk tujuan audit akuntansi, yaitu melakukan pemisahan terhadap
perilaku finansial
dalam keadaan
baik atau
mencurigakan. c. Asosiasi Assosiation
d. Tugas asosiasi dalam Data Mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum
disebut analisis keranjang belanja. Contoh asosiasi dalam bisnis dan penelitian adalah :
a. Menemukan barang dalam supermarket yang
dibeli secara bersamaan dan barang yang tidak pernah
Universitas Sumatera Utara
dibeli secara bersamaan. b.
Mendapatkan kelompok-kelompok konsumen untuk target pemasaran dari suatu produk bagi perusahaan yang
tidak memiliki dana pemasaran yang besar. c.
Meneliti jumlah
pelanggan dari
perusahaan telekomunikasi
seluler yang
diharapkan untuk
memberikan respons posistif terhadap penawaran upgrade layanan yang diberikan.
2.2. Proses Data Mining
Kategori