Konsep Data Mining : Implementasi Data Mining

Hellow! Apa yang kali ini akan kita bahas?

DATA MINING

Istilah data mining tentu sangat familiar bagi teman-teman yang sudah terjun di dunia bisnis dan analisis. Namun untuk yang lainnya, istilah tersebut terasa asing.

Menurut Pramudiono, data mining merupakan serangkaian proses dalam menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data yang selama ini tidak diketahui secara manual.

Data mining merupakan poin penting dalam dunia bisnis, apalagi di perusahaan besar. Karena data mining berperan dalam upaya untuk menggali atau menambang (mining) lebih dalam informasi yang terdapat dalam data yang besar. Tujuannya adalah untuk menemukan suatu pola atau hubungan antar himpunan yang mungkin memberikan sebuah manfaat. Bingung ya?

Salah satu kesulitan dalam memahami arti dari data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi berbagai aspek seperti statistik, database, kecerdasan buatan (artificial intelegent), dan juga information retrieval. Namun intinya, data mining merupakan proses mencari informasi dengan tujuan untuk menemukan hubungan atau pola yang bermanfaat bagi penggunanya dari sebuah data yang berjumlah besar.

IMPLEMENTASI DATA MINING

Implementasi dapat diartikan sebagai proses melaksanakan yang tadinya kebijakan menjadi sebuah tindakan. (Hanifah Harsono, 2002; 67). Implementasi merupakan kegiatan terencana yang dilakukan sungguh-sungguh berdasarkan aturan demi mencapai suatu tujuan.

Berikut adalah salah satu contoh implementasi data mining :

Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan

Aktifitas transaksi yang terjadi di sebuah Apotek Kelambir – 2 Medan, menyebabkan penumpukan data yang semakin lama akan semakin besar. Jika dibiarkan, data-data yang menumpuk tersebut hanya akan jadi sampah yang tak berguna lagi bagi apoteker. Dengan teknologi zaman sekang yang makin canggih, data-data tersebut dapat dianalisa dan diperoleh informasi lebih lanjut. Sehingga diperlukan suatu aplikasi untuk mengolah data penting dari database yang menumpuk tadi.

Di Apotek Kelambir – 2 Medan sendiri, pihak apotek masih belum mengetahui informasi apa saja yang penting dalam meningkatkan penjualan dan pelayanan. Salah satu cara untuk meningkatkan penjualan barang adalah dengan tetap menyediakan berbagai jenis alat-alat kesehatan secara terus menerus (kontinu) dalam gudang. Untuk mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang sering di beli konsumen, atau atau mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang jarang dibutuhkan konsumen, digunakanlah data mining.

Analisa data mining dilakukan dengan pencarian pola dari data transaksi, dimana data mining diimplementasikan dengan menggunakan database penjualan alat-alat kesehatan untuk menemukan kecenderungan pola kombinasi itemsets sehingga informasi tersebut dapat digunakan untuk pengambilan keputusan untuk mempersiapkan alat-alat kesehatan apa saja yang harus di stok.

Penerapan data mining dalam kasus ini menggunakan algoritma Apriori, yaitu suatu penerapan yang membantu dalam membentuk kombinasi item yang mungkin, lalu kombinasi itu di uji apakah memenuhi parameter.

Sebagai contoh jika seorang konsumen membeli abocat (jarum infus), maka kemungkinan konsumen tersebut juga membeli kapas dan kasa. Lalu hanya dari informasi tersebut diambil informasi kembali bahwa ketika konsumen membeli kapas, kemungkinan besar konsumen tersebuat juga akan membeli kasa. Itulah yang disebut dengan kombinasi item yang mungkin.

Penulis : Ainindia

Referensi :