Pengantar Data Mining

Mengapa perlunya datamining?

1. Meledaknya pertumbuhan data: dari terabytes hingga petabytes
2. Banyak data, namun pengetahuan sedikit! 
3. “Necessity is the mother of invention”—Analisis data set dalam jumlah yang besar secara otomatis

Datamining ( Sudut Pandang Komersial)

1. Banyak data: dikumpulkan dan di-’gudang’-kan 
2. Komputer: lebih murah dan powerfull 
3. Tekanan persaingan yang kuat 
4. Banyak data: dikumpulkan dan di-’gudang’-kan 

• Data web, e-commerce 
• Data penjualan 
• Transaksi bank/CC 
• Data nilai mahasiswa

Datamining ( Sudut Pandang Sains)

1. Data dikumpulkan dan disimpan dg kecepatan tinggi (GB/jam) 
2. Teknik tradisional tidak dapat diterapkan 
3. Membantu Saintis 
4. Data dikumpulkan dan disimpan dg kecepatan tinggi (GB/jam)

• Sensor satelit 
• Teleskop 
• Ekspresi gen 
• Klafikasi dan segment data 
• Membuat Hipotesa

Definisi Datamining

1. Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data ( Jiawei Han & Micheline Kamber).
2. Pensarian informasi yg implisit, belum diketahui, dan kemungkinan berguna, yang diperoleh dari data .
3. Penggalian dan analisis (dg alat otomatis atau semi-otomatis) terhadap himpunan data yg besar untk menemukan pola-pola yang bermakna.

Bukan Dataminig	Dataminig
Melihat nomor telpon di buku telpon  Query web dg Search Engine, misal dg kata kunci “amazon”	Beberapa nama pelanggan lebih banyak tinggal di propinsi tertentu  Pengelompok web dari search engine berdasarkan konteks. (Mis. Sungai Amazon, hutan hujan Amazon, Amazon.com)

Datamining - Knowledge Discovery

Disiplin Ilmu

Teknik biasa tidak cocok, karena: -Besarnya data -Dimensi data yang tinggi -Kompleksitas data yang tinggi -Data tersebar dan heterogen