Pertemuan 4 Konsep Dasar Data Mining dan Algoritma menjelaskan dasar dasar data ming dan algoritma yang di gunakan

1. PERTEMUAN 4
KONSEP DASAR DATA MINING DAN
ALGORITMA

2. DEFINISI DATA MINING
• Data mining adalah proses ekstraksi pola atau pengetahuan yang berguna dari
sebuah dataset besar, yang mencakup metode-statistik, machine learning, dan
kecerdasan buatan.
• Tujuannya adalah untuk mengungkap pola tersembunyi, tren, dan informasi yang
dapat membantu dalam pengambilan keputusan.

3. PENTINGNYA DATA MINING DALAM ANALISIS DATA
• Data mining penting karena memungkinkan organisasi untuk:
• Menganalisis data historis untuk memahami tren masa lalu dan memprediksi masa
depan.
• Mengidentifikasi hubungan dan pola yang tidak terlihat secara manual.
• Mengoptimalkan proses bisnis dan mengurangi risiko.
• Meningkatkan keputusan berdasarkan fakta dan bukti, bukan pada intuisi semata.
• Dalam era digital saat ini, di mana data tersedia dalam jumlah besar, data mining
menjadi kunci untuk mendapatkan wawasan yang berharga dari data tersebut.

4. PROSES DATA MINING:
Definisi Tujuan
• Penentuan tujuan yang jelas sangat penting dalam data mining.
• Tujuan ini dapat berupa prediksi, klasifikasi, clustering, atau asosiasi.
• Contoh: Memprediksi penjualan bulanan berdasarkan data historis.

5. PROSES DATA MINING:
Pemilihan Data
• Data yang relevan dan berkualitas adalah kunci keberhasilan dalam data mining.
• Proses ini melibatkan identifikasi sumber data, pengumpulan data, dan pemilihan
atribut yang akan digunakan.
• Contoh: Mengumpulkan data transaksi penjualan dari sistem POS.

6. PROSES DATA MINING:
Pemrosesan Data
• Tahap ini mencakup pembersihan data, transformasi data, dan pengintegrasian
data.
• Tujuannya adalah membuat data siap untuk analisis lebih lanjut.
• Contoh: Menghapus entri data yang tidak lengkap atau tidak relevan.

7. PROSES DATA MINING:
Evaluasi Hasil
• Setelah model data mining dibuat, hasilnya perlu dievaluasi.
• Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik yang sesuai dengan jenis analisis
yang dilakukan.
• Contoh: Menggunakan confusion matrix untuk mengevaluasi model klasifikasi.

8. TEKNIK DATA MINING
Clustering
• Clustering adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengelompokkan
objek data ke dalam kelompok-kelompok yang mirip atau serupa berdasarkan
karakteristik tertentu.
• Contoh aplikasi: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian
mereka.

9. TEKNIK DATA MINING
Klasifikasi
• Klasifikasi adalah teknik data mining yang digunakan untuk mengklasifikasikan
objek data ke dalam kelas atau kategori berdasarkan atribut yang diberikan.
• Contoh aplikasi: Memprediksi apakah seorang pelanggan akan membeli produk
tertentu berdasarkan riwayat pembelian mereka.

10. TEKNIK DATA MINING
Regresi
• Regresi adalah teknik data mining yang digunakan untuk memprediksi nilai
berkelanjutan berdasarkan hubungan antara variabel-variabel input.
• Contoh aplikasi: Memprediksi harga rumah berdasarkan lokasi, ukuran, dan fitur
lainnya.

11. TEKNIK DATA MINING
Asosiasi
• Asosiasi adalah teknik data mining yang digunakan untuk menemukan hubungan
atau pola yang berhubungan antara item dalam dataset.
• Contoh aplikasi: Menemukan pola pembelian yang sering muncul bersama-sama
di sebuah toko.

12. ALAT DATA MINING POPULER
Weka
• Weka adalah salah satu alat data mining open-source yang populer dan mudah
digunakan.
• Menyediakan berbagai algoritma data mining dan fitur visualisasi data.
• Cocok digunakan untuk pembelajaran dan penelitian dalam data mining.

13. ALAT DATA MINING POPULER
RapidMiner
• RapidMiner adalah platform data science yang menyediakan alat untuk data
preparation, machine learning, dan analisis data.
• Memiliki antarmuka grafis yang intuitif dan mendukung pemrosesan data yang
besar.

14. ALAT DATA MINING POPULER
Python Libraries (scikit-learn, TensorFlow, dll.)
• scikit-learn: Library machine learning yang populer untuk Python, menyediakan
berbagai algoritma machine learning dan fungsi evaluasi kinerja.
• TensorFlow: Library machine learning open-source yang dikembangkan oleh
Google, khususnya digunakan untuk deep learning.
• Kedua library ini sangat populer di kalangan praktisi data science karena
kemudahan penggunaan dan kinerja yang baik.

15. ALGORITMA DATA MINING
Algoritma Clustering
• K-Means: Algoritma yang mengelompokkan data ke dalam k kelompok
berdasarkan atribut yang diberikan, dengan tujuan meminimalkan variasi dalam
setiap kelompok.
• Hierarchical Clustering: Algoritma yang mengelompokkan data ke dalam hirarki
kelompok yang membentuk pohon.

16. ALGORITMA DATA MINING
Algoritma Klasifikasi
• Naive Bayes: Algoritma klasifikasi yang berdasarkan teorema probabilitas Bayes,
mengasumsikan independensi antar atribut.
• Decision Tree: Algoritma yang menggunakan struktur pohon untuk
mengklasifikasikan data berdasarkan serangkaian keputusan berbasis atribut.
• Random Forest: Algoritma ensemble yang menggunakan beberapa decision tree
untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.

17. ALGORITMA DATA MINING
• Algoritma Regresi
• Linear Regression: Algoritma yang digunakan untuk memodelkan hubungan linier
antara variabel dependen dan independen.
• Logistic Regression: Algoritma yang digunakan untuk masalah klasifikasi biner,
dengan memprediksi probabilitas suatu instance masuk ke dalam kelas tertentu.

18. ALGORITMA DATA MINING
Algoritma Asosiasi
• Apriori: Algoritma yang digunakan untuk menemukan pola asosiasi yang sering
muncul dalam dataset, seperti aturan asosiasi dalam transaksi pembelian.

19. TANTANGAN DALAM IMPLEMENTASI DATA MINING
• Ketersediaan dan Kualitas Data: Data mining membutuhkan data yang cukup dan
berkualitas untuk menghasilkan hasil yang akurat.
• Kekurangan Keterampilan: Implementasi data mining memerlukan keahlian dalam
analisis data dan pemrograman yang mungkin tidak dimiliki oleh semua orang.
• Kompleksitas Algoritma: Beberapa algoritma data mining memiliki kompleksitas
yang tinggi dan memerlukan pemahaman yang mendalam untuk
diimplementasikan dengan benar.
• Interpretasi Hasil: Hasil data mining dapat sulit diinterpretasikan, terutama jika
melibatkan pola atau hubungan yang kompleks.

20. PELUANG DAN MANFAAT YANG DIPEROLEH
• Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Data mining membantu dalam
mengidentifikasi pola dan tren yang tidak terlihat secara manual, sehingga
memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan terinformasi.
• Peningkatan Efisiensi Bisnis: Dengan memahami pola-pola dalam data, organisasi
dapat meningkatkan efisiensi operasional mereka.
• Pengembangan Produk dan Layanan yang Lebih Baik: Data mining dapat membantu
organisasi dalam mengembangkan produk dan layanan yang lebih sesuai dengan
kebutuhan pelanggan.
• Prediksi yang Lebih Akurat: Dengan menggunakan data historis, data mining dapat
membantu dalam memprediksi tren masa depan dengan lebih akurat.

21. TERIMA KASIH ATAS WAKTU DAN PERHATIANNYA 🙂