Dokumen tersebut membahas tentang data mining dan aplikasinya untuk kepentingan pemasaran, termasuk metode-metode seperti link analysis dan market basket analysis untuk memahami pola pelanggan, serta penggunaan sosial network analysis dan web semantik.

1. Data mining adalah berguna untuk mencari sesuatu di dalam data untuk menduga suatu ide atau
gagasan.
@PRABHAWADIKKY 1
1. Aplikasi data mining pada big data untuk kepentingan marketing
Rapid Miner adalah aplikasi data mining yang tidak perlu dipertanyakan lagi dan berbasis sistem
open-source dunia yang terkemuka dan ternama. Tersedia sebagai aplikasi yang berdiri sendiri untuk
analisis data dan sebagai mesin data mining untuk integrasi ke dalam produk sendiri. RapidMiner
Text mining Mirip dengan text analytics, yaitu proses untuk mendapatkan informasi bermutu tinggi
dari teks.
Fungsi data mining
Menembak target pasar,
Melihat pola beli pemakai dari waktu ke waktu,
Cross-Market analysis,
Profil Customer,
Identifikasi kebutuhan Customer,
Menilai loyalitas Customer,
Informasi Summary.
Aktivitas data mining (proses data)
classification,
estimation,
prediction,
affinity grouping or association rules,
clustering;
and description dan visualization
Tahapan
- ETL (extraction, transformation, loading)
- data preprocessing
- visualisasi
- modelling dan evaluasi
persamaan dengan statistik
a tehnik di dalam data mining, secara umum merupakan aplikasi dari statistics
b pada dasarnya penerapan data mining hampir sama seperti statistika, berhubungan dengan
“learning from data” dan “turning data into information”

2. @PRABHAWADIKKY 2
perbedaan dengan statistik
- pendekatan yang berbeda dengan statistika dalam beberapa hal, antara lain:
a. Data miners mengasumsikan membutuhkan lebih banyak data dan proses data
b. Data miners mengasumsikan bahwa mereka tergantung pada ketepatan waktu dalam
proses data dimanapun
c. Sangat sulit untuk design experiment dalam dunia bisnis tanpa data mining
metode data mining untuk content analysis
1. Identity The Business Problem
Hal utama adalah mengetahui masalah bisnis yang dihadapi. Karena kita tidak bisa mengolah data
jika kita tidak tau yang sedang kita hadapi. Kita harus mengetahui masalah-masalah apa yang
sedang dihadapi. Dengan mengetahui masalah yang dihadapi kita dapat menentukan data-data
mana saja yang kita butuhkan untuk dapat dilakukan tahap analisa.
2. Mine The Data For Actionable Information
Setelah mengetajui identifikasi masalah, kita memperolah data-data mana saja yang diperlukan untuk
analisa. Barulah kita melakukan analisa terhadap data-data tersebut. Dan dari analisa tersebut
analisis akan dapat memperolah sebuah knowledge baru dan baru lah dapat diambil suatu
keputusan/kebijaksanaan.
3. Take The Action
Dan dari keputusan/kebijaksanaan yang didapat dari proses data mining itu barulah kita terapkan
dengan aksi berupa tindakan-tindakan yang kongkrit/nyata dalam proses bisnis.
4. Measure Results
Selanjutnya adalah memonitor hasil dari langkah-langkah yang sudah dijalankan. Apakah sudah
sesuai dengan target yang diharapkan dan apakah sudah bisa mengatasi masalah-masalah yang
ada.
Link Analysis
proses mencari dan membangun hubungan antara object dalam kumpulan data juga mencirikan sifat
yang terkait dengan hubungan antara dua object. Link Analysis berguna untuk aplikasi analitis yang
mengandalkan teori grafik untuk mengambil kesimpulan. Selain itu Link Analysis berguna untuk
proses optimasi.
1. Market Basket Analysis
Market basket analysis adalah proses untuk menganalisis kebiasaan pelanggan dalam menyimpan
item-item yang akan dibeli ke dalam keranjang belanjaannya. Market basket analysis memanfaatkan
data transaksi penjualan untuk dianalisis sehingga dapat ditemukan pola berupa item-item yang
cenderung muncul bersama dalam sebuah transaksi. Selanjutnya pola yang ditemukan dapat
dimanfaatkan untuk merancang strategi penjualan atau pemasaran yang efektif, yaitu dengan
menempatkan item-item yang sering dibeli bersamaan ke dalam sebuah area yang berdekatan,
merancang tampilan item-item di katalog, merancang kupon diskon (untuk diberikan kepada pelanggan
yang membeli item tertentu), merancang penjualan item-item dalam bentuk paket, dan sebagainya.
Dengan menggunakan teknologi data mining, analisis data secara manual tidak diperlukan lagi.
2. Memory-Based Reasoning
Metode klasifikasi yang digabungkan dengan penalaran berbasis memori. proses menggunakan satu
set data untuk membuat model dari prediksi atau asumsi-asumsi yang dapat dibuat tentang objek
baru yang diperkenalkan. Ada dua komponen dasar untuk metode MBR. Yang pertama adalah

3. kesamaan fungsi, yang mengukur bagaimana anggota yang sama dari setiap pasangan object satu
sama lain. Yang kedua adalah fungsi kombinasi, yang digunakan untuk menggabungkan hasil dari
himpunan tetangga untuk sampai pada keputusan.
@PRABHAWADIKKY 3
WEB SEMANTIK
adalah sekumpulan teknologi yang menawarkan cara baru yang efisien dalam membantu komputer
mengorganisasi dan menarik kesimpulan dari data online.
Aplikasi web semantik
1. Yahoo’s Food Site, Spivack’s Radar Networks, dan sebuah development platform, Jena, di
Hewlett-Packard.
2. Second Life merupakan dunia virtual berbasis Internet. Mungkin di masa depan kita bisa
hidup di dunia virtual itu yaitu di internet karena memang kehidupan di dalam Second Life
meniru apa saja yang dilakukan oleh Anda dan yang ada di dunia nyata ini, dimana kita bisa
berteman, melakukan aktivitas, berbicara dengan teman Anda, bertukar opini, bahkan
berbisnis dan lain-lainnya yang ada di dunia ini.
3. Google Co-Op yang beralamatkan di http://www.google.com/coop/. Google Co-Op
merupakan salah satu service yang disediakan Google dan mulai beroperasi sejak tahun
2006 dan merupakan fungsi search yang ditambahkan di search engine Google dengan
penambahan fitur yang lebih luas dan diharapkan Google Co-Op dapat memberikan sesuatu
yang tepat yang sedang dicari orang-orang.
SNA
proses pemetaan dan pengukuran relasi antara orang ke orang
komponen network dalam social network analysis.
Aktor : Nodes
Individual, team, organization
Ties : Links
Knowwledge. Dislike, customer , alience
Aplikasi SNA
Sentinel , Gephi, tweettronics. Tweetlyzer, tweetstats, tweetcounter, tweetphsyco