RSS

Pengertian Data Mining

05 Agu

Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dsb. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data yang ukurannya besar (bisa sampai terabyte) dan disini terlihat peran penting database terutama dalam optimisasi query-nya.

Banyak istilah yang digunakan untuk menunjukkan proses data mining (contoh : knowledge discovery, knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence, dll).
Untuk dapat memberikan pemahaman tentang data mining, penulis akan mencoba menguraikan urutan fakta yang terjadi, agar dapat memberikan persepsi tersendiri. Berikut ini adalah beberapa fakta yang terjadi :
–          Banyak sekali organisasi, baik dari dunia bisnis ataupun pemerintah berurusan dengan sejumlah sumber informasi dan juga pengelolaan basis data informasi tersebut, dan bukan tidak mungkin termasuk di dalamnya kebutuhan akan pembangunan data warehouse dalam skala besar.
–          Dan seringkali data yang tersimpan tidak dapat secara langsung di analisa dengan metode metode statistik standar. Hal ini disebabkan karena adanya beberapa rekord yang hilang ataupun juga karena data nya dalam dimensi ukuran kualitatif dan bukan kuantitatif.
–          Karena tingkat pertumbuhan ukuran basis data yang sangat cepat, bahkan terkadang sistem administrator nya sendiri pun mengalami kendala untuk mengetahui informasi yang terkandung di dalamnya atau sekedar mengetahui hubungannya dengan pertanyaan pertanyaan yang timbul.
–          Akan menjadi suatu keuntungan tersendiri apabila suatu organisasi mempunyai cara untuk “menggali” sumber informasi nya yang berupa basis data yang besar, sehingga dapat diketahui informasi yang penting dan juga pola pola yang kemungkinan terkandung di dalamnya.
–          Sekarang terdapat beberapa metodologi data mining yang kemungkinan dapat berguna untuk menganalisa sumber sumber data dalam rangka menemukan pola dan tren terbaru.

Lalu apakah data mining itu? Apakah memang berhubungan erat dengan dunia pertambangan…. tambang emas, tambang timah, dsb. Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Sesuai yang tercantum dalam buku “Advances in Knowledge Discovery dan Data mining” terdapat definisi sebagai berikut:
Knowledge discovery (data mining) in databases (KDD) adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah (valid), baru (novel), dapat bermanfaat (potentially usefull), dapat dimengerti (ultimately understandable)[2].

Istilah data mining dan knowledge discovery in databases (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda akan tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Data Selection

Pemilihan (seleksi) data daru sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.

2. Pre-processing/ Cleaning

Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.
Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
Juga dilakukan proses enrichment, yaitu  proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.

3. Transformation

Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data

4. Data mining

Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

5. Interpretation/ Evaluation

Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

Proses KDD secara garis besar memang terdiri dari 5 tahap seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Akan tetapi, dalam proses KDD yang sesungguhnya, dapat saja terjadi iterasi atau pengulangan pada tahap tahap tertentu. Pada setiap tahap dalam proses KDD, seorang analis dapat saja kembali ke tahap sebelumnya. Sebagai contoh, pada saat coding atau data mining, analis menyadari proses cleaning belum dilakukan dengan sempurna, atau mungkin saja analis menemukan data atau informasi baru untuk “memperkaya” data yang sudah ada.

Gambar 1. Tahapan proses KDD

KDD mencakup keseluruhan proses pencarian pola atau informasi dalam basis data, dimulai dari pemilihan dan persiapan data sampai representasi pola yang ditemukan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Data mining merupakan salah satu komponen dalam KDD yang difokuskan pada penggalian pola tersembunyi dalam basis data.

Kehadiran data mining dilatar belakangi dengan problema data explosion yang dialami akhir-akhir ini dimana banyak organisasi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi dsb.). Hampir semua data tersebut dimasukkan dengan menggunakan aplikasi komputer yang digunakan untuk menangani transaksi sehari-hari yang kebanyakan adalah OLTP (On Line Transaction Processing). Bayangkan berapa transaksi yang dimasukkan oleh hypermarket semacam Carrefour atau transaksi kartu kredit dari sebuah bank dalam seharinya dan bayangkan betapa besarnya ukuran data mereka jika nanti telah berjalan beberapa tahun. Pertanyaannya sekarang, apakah data tersebut akan dibiarkan menggunung, tidak berguna lalu dibuang, ataukah kita dapat me-‘nambang’-nya untuk mencari ‘emas’, ‘berlian’ yaitu informasi yang berguna untuk organisasi kita. Banyak diantara kita yang kebanjiran data tapi miskin informasi.

Jika Anda mempunyai kartu kredit, sudah pasti Anda bakal sering menerima surat berisi brosur penawaran barang atau jasa. Jika Bank pemberi kartu kredit Anda mempunyai 1.000.000 nasabah, dan mengirimkan sebuah (hanya satu) penawaran dengan biaya pengiriman sebesar Rp. 1.000 per buah maka biaya yang dihabiskan adalah Rp. 1 Milyar!! Jika Bank tersebut mengirimkan penawaran sekali sebulan yang berarti 12x dalam setahun maka anggaran yang dikeluarkan per tahunnya adalah Rp. 12 Milyar!! Dari dana Rp. 12 Milyar yang dikeluarkan, berapa persenkah konsumen yang benar-benar membeli? Mungkin hanya 10 %-nya saja. Secara harfiah, berarti 90% dari dana tersebut terbuang sia-sia.

Persoalan di atas merupakan salah satu persoalan yang dapat diatasi oleh data mining dari sekian banyak potensi permasalahan yang ada. Data mining dapat menambang data transaksi belanja kartu kredit untuk melihat manakah pembeli-pembeli yang memang potensial untuk membeli produk tertentu. Mungkin tidak sampai presisi 10%, tapi bayangkan jika kita dapat menyaring 20% saja, tentunya 80% dana dapat digunakan untuk hal lainnya.

Lalu apa beda data mining dengan data warehouse dan OLAP (On-line Analytical Processing)? Secara singkat bisa dijawab bahwa teknologi yang ada di data warehouse dan OLAP dimanfaatkan penuh untuk melakukan data mining. Gambar dibawah menunjukkan posisi dari masing-masing teknologi :

Gambar 2. Data Mining dan Teknologi Database lainnya

Dari gambar diatas terlihat bahwa teknologi data warehouse digunakan untuk melakukan OLAP, sedangkan data mining digunakan untuk melakukan information discovery yang informasinya lebih ditujukan untuk seorang Data Analyst dan Business Analyst (dengan ditambah visualisasi tentunya). Dalam prakteknya, data mining juga mengambil data dari data warehouse. Hanya saja aplikasi dari data mining lebih khusus dan lebih spesifik dibandingkan OLAP mengingat database bukan satu-satunya bidang ilmu yang mempengaruhi data mining, banyak lagi bidang ilmu yang turut memperkaya data mining seperti: information science (ilmu informasi), high performance computing, visualisasi, machine learning, statistik, neural networks (jaringan syaraf tiruan), pemodelan matematika, information retrieval dan information extraction serta pengenalan pola. Bahkan pengolahan citra (image processing) juga digunakan dalam rangka melakukan data mining terhadap data image/spatial.

Dengan memadukan teknologi OLAP dengan data mining diharapkan pengguna dapat melakukan hal-hal yang biasa dilakukan di OLAP seperti drilling/rolling untuk melihat data lebih dalam atau lebih umum, pivoting, slicing dan dicing. Semua hal tersebut diharapkan nantinya dapat dilakukan secara interaktif dan dilengkapi dengan visualisasi.

Data mining tidak hanya melakukan mining terhadap data transaksi saja. Penelitian di bidang data mining saat ini sudah merambah ke sistem database lanjut seperti object oriented database, image/spatial database, time-series data/temporal database, teks (dikenal dengan nama text mining), web (dikenal dengan nama web mining) dan multimedia database.

Meskipun gaungnya mungkin tidak seramai seperti ketika Client/Server Database muncul, tetapi industri-industri seperti IBM, Microsoft, SAS, SGI, dan SPSS terus gencar melakukan penelitian-penelitian di bidang data mining dan telah menghasilkan berbagai software untuk melakukan data mining:
·        Intelligent Miner dari IBM. Berjalan di atas sistem operasi AIX, OS/390, OS/400, Solaris dan Windows NT. Dijual dengan harga sekitar US$60.000. Selain untuk data IBM juga mengeluarkan produk Intelligent Miner untuk teks. Web site:
http://www.software.ibm.com/data/iminer/fortext
www-4.inm.com/software/data/iminer/fordata/index.html •
·        Microsoft juga telah menambahkan fasilitas data mining di Microsoft SQL Server 2000
·        Enterprise Miner dari SAS. Berjalan di atas sistem operasi AIX/6000, CMS, Compaq Tru64 UNIX, HP-UX, IRIX, Intel ABI, MVS, OS/2, Open VMS Alpha, Open VMS Vax, Solaris, dan Windows. Web site: http://www.sas.com
·        MineSet dari Silicon Graphics. Berjalan di atas sistem operasi Windows 9x/NT dan IRIX. Dijual per seat seharga US$995, server (Windows NT) seharga US$35.000 dan untuk IRIX dijual US$50.000. Web site: http://www.sgi.com/software/mineset
·        Clementine dari SPSS. Berjalan di atas sistem operasi UNIX dan Windows NT. Web site: http://www.spss.com/software/clementine

Beberapa penelitian sekarang ini sedang dilakukan untuk memajukan data mining diantaranya adalah peningkatan kinerja jika berurusan dengan data berukuran terabyte, visualisasi yang lebih menarik untuk user, pengembangan bahasa query untuk data mining yang sedapat mungkin mirip dengan SQL. Tujuannya tidak lain adalah agar end-user dapat melakukan data mining dengan mudah dan cepat serta mendapatkan hasil yang akurat.

Pengertian Data Mining

Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dsb. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data yang ukurannya besar (bisa sampai terabyte) dan disini terlihat peran penting database terutama dalam optimisasi query-nya.

Banyak istilah yang digunakan untuk menunjukkan proses data mining (contoh : knowledge discovery, knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence, dll).
Untuk dapat memberikan pemahaman tentang data mining, penulis akan mencoba menguraikan urutan fakta yang terjadi, agar dapat memberikan persepsi tersendiri. Berikut ini adalah beberapa fakta yang terjadi :
–          Banyak sekali organisasi, baik dari dunia bisnis ataupun pemerintah berurusan dengan sejumlah sumber informasi dan juga pengelolaan basis data informasi tersebut, dan bukan tidak mungkin termasuk di dalamnya kebutuhan akan pembangunan data warehouse dalam skala besar.
–          Dan seringkali data yang tersimpan tidak dapat secara langsung di analisa dengan metode metode statistik standar. Hal ini disebabkan karena adanya beberapa rekord yang hilang ataupun juga karena data nya dalam dimensi ukuran kualitatif dan bukan kuantitatif.
–          Karena tingkat pertumbuhan ukuran basis data yang sangat cepat, bahkan terkadang sistem administrator nya sendiri pun mengalami kendala untuk mengetahui informasi yang terkandung di dalamnya atau sekedar mengetahui hubungannya dengan pertanyaan pertanyaan yang timbul.
–          Akan menjadi suatu keuntungan tersendiri apabila suatu organisasi mempunyai cara untuk “menggali” sumber informasi nya yang berupa basis data yang besar, sehingga dapat diketahui informasi yang penting dan juga pola pola yang kemungkinan terkandung di dalamnya.
–          Sekarang terdapat beberapa metodologi data mining yang kemungkinan dapat berguna untuk menganalisa sumber sumber data dalam rangka menemukan pola dan tren terbaru.

Lalu apakah data mining itu? Apakah memang berhubungan erat dengan dunia pertambangan…. tambang emas, tambang timah, dsb. Definisi sederhana dari data mining adalah ekstraksi informasi atau pola yang penting atau menarik dari data yang ada di database yang besar. Dalam jurnal ilmiah, data mining juga dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Sesuai yang tercantum dalam buku “Advances in Knowledge Discovery dan Data mining” terdapat definisi sebagai berikut:
Knowledge discovery (data mining) in databases (KDD) adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah (valid), baru (novel), dapat bermanfaat (potentially usefull), dapat dimengerti (ultimately understandable)[2].

Istilah data mining dan knowledge discovery in databases (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda akan tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:

1. Data Selection

Pemilihan (seleksi) data daru sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.

2. Pre-processing/ Cleaning

Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD.
Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi).
Juga dilakukan proses enrichment, yaitu  proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.

3. Transformation

Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data

4. Data mining

Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

5. Interpretation/ Evaluation

Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.

Proses KDD secara garis besar memang terdiri dari 5 tahap seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Akan tetapi, dalam proses KDD yang sesungguhnya, dapat saja terjadi iterasi atau pengulangan pada tahap tahap tertentu. Pada setiap tahap dalam proses KDD, seorang analis dapat saja kembali ke tahap sebelumnya. Sebagai contoh, pada saat coding atau data mining, analis menyadari proses cleaning belum dilakukan dengan sempurna, atau mungkin saja analis menemukan data atau informasi baru untuk “memperkaya” data yang sudah ada.

KDD mencakup keseluruhan proses pencarian pola atau informasi dalam basis data, dimulai dari pemilihan dan persiapan data sampai representasi pola yang ditemukan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Data mining merupakan salah satu komponen dalam KDD yang difokuskan pada penggalian pola tersembunyi dalam basis data.

Kehadiran data mining dilatar belakangi dengan problema data explosion yang dialami akhir-akhir ini dimana banyak organisasi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya (data pembelian, data penjualan, data nasabah, data transaksi dsb.). Hampir semua data tersebut dimasukkan dengan menggunakan aplikasi komputer yang digunakan untuk menangani transaksi sehari-hari yang kebanyakan adalah OLTP (On Line Transaction Processing). Bayangkan berapa transaksi yang dimasukkan oleh hypermarket semacam Carrefour atau transaksi kartu kredit dari sebuah bank dalam seharinya dan bayangkan betapa besarnya ukuran data mereka jika nanti telah berjalan beberapa tahun. Pertanyaannya sekarang, apakah data tersebut akan dibiarkan menggunung, tidak berguna lalu dibuang, ataukah kita dapat me-‘nambang’-nya untuk mencari ‘emas’, ‘berlian’ yaitu informasi yang berguna untuk organisasi kita. Banyak diantara kita yang kebanjiran data tapi miskin informasi.

Jika Anda mempunyai kartu kredit, sudah pasti Anda bakal sering menerima surat berisi brosur penawaran barang atau jasa. Jika Bank pemberi kartu kredit Anda mempunyai 1.000.000 nasabah, dan mengirimkan sebuah (hanya satu) penawaran dengan biaya pengiriman sebesar Rp. 1.000 per buah maka biaya yang dihabiskan adalah Rp. 1 Milyar!! Jika Bank tersebut mengirimkan penawaran sekali sebulan yang berarti 12x dalam setahun maka anggaran yang dikeluarkan per tahunnya adalah Rp. 12 Milyar!! Dari dana Rp. 12 Milyar yang dikeluarkan, berapa persenkah konsumen yang benar-benar membeli? Mungkin hanya 10 %-nya saja. Secara harfiah, berarti 90% dari dana tersebut terbuang sia-sia.

Persoalan di atas merupakan salah satu persoalan yang dapat diatasi oleh data mining dari sekian banyak potensi permasalahan yang ada. Data mining dapat menambang data transaksi belanja kartu kredit untuk melihat manakah pembeli-pembeli yang memang potensial untuk membeli produk tertentu. Mungkin tidak sampai presisi 10%, tapi bayangkan jika kita dapat menyaring 20% saja, tentunya 80% dana dapat digunakan untuk hal lainnya.

Lalu apa beda data mining dengan data warehouse dan OLAP (On-line Analytical Processing)? Secara singkat bisa dijawab bahwa teknologi yang ada di data warehouse dan OLAP dimanfaatkan penuh untuk melakukan data mining. Gambar dibawah menunjukkan posisi dari masing-masing teknologi :

Gambar 2. Data Mining dan Teknologi Database lainnya

Dari gambar diatas terlihat bahwa teknologi data warehouse digunakan untuk melakukan OLAP, sedangkan data mining digunakan untuk melakukan information discovery yang informasinya lebih ditujukan untuk seorang Data Analyst dan Business Analyst (dengan ditambah visualisasi tentunya). Dalam prakteknya, data mining juga mengambil data dari data warehouse. Hanya saja aplikasi dari data mining lebih khusus dan lebih spesifik dibandingkan OLAP mengingat database bukan satu-satunya bidang ilmu yang mempengaruhi data mining, banyak lagi bidang ilmu yang turut memperkaya data mining seperti: information science (ilmu informasi), high performance computing, visualisasi, machine learning, statistik, neural networks (jaringan syaraf tiruan), pemodelan matematika, information retrieval dan information extraction serta pengenalan pola. Bahkan pengolahan citra (image processing) juga digunakan dalam rangka melakukan data mining terhadap data image/spatial.

Dengan memadukan teknologi OLAP dengan data mining diharapkan pengguna dapat melakukan hal-hal yang biasa dilakukan di OLAP seperti drilling/rolling untuk melihat data lebih dalam atau lebih umum, pivoting, slicing dan dicing. Semua hal tersebut diharapkan nantinya dapat dilakukan secara interaktif dan dilengkapi dengan visualisasi.

Data mining tidak hanya melakukan mining terhadap data transaksi saja. Penelitian di bidang data mining saat ini sudah merambah ke sistem database lanjut seperti object oriented database, image/spatial database, time-series data/temporal database, teks (dikenal dengan nama text mining), web (dikenal dengan nama web mining) dan multimedia database.

Meskipun gaungnya mungkin tidak seramai seperti ketika Client/Server Database muncul, tetapi industri-industri seperti IBM, Microsoft, SAS, SGI, dan SPSS terus gencar melakukan penelitian-penelitian di bidang data mining dan telah menghasilkan berbagai software untuk melakukan data mining:
·        Intelligent Miner dari IBM. Berjalan di atas sistem operasi AIX, OS/390, OS/400, Solaris dan Windows NT. Dijual dengan harga sekitar US$60.000. Selain untuk data IBM juga mengeluarkan produk Intelligent Miner untuk teks. Web site:
http://www.software.ibm.com/data/iminer/fortext
www-4.inm.com/software/data/iminer/fordata/index.html •
·        Microsoft juga telah menambahkan fasilitas data mining di Microsoft SQL Server 2000
·        Enterprise Miner dari SAS. Berjalan di atas sistem operasi AIX/6000, CMS, Compaq Tru64 UNIX, HP-UX, IRIX, Intel ABI, MVS, OS/2, Open VMS Alpha, Open VMS Vax, Solaris, dan Windows. Web site: http://www.sas.com
·        MineSet dari Silicon Graphics. Berjalan di atas sistem operasi Windows 9x/NT dan IRIX. Dijual per seat seharga US$995, server (Windows NT) seharga US$35.000 dan untuk IRIX dijual US$50.000. Web site: http://www.sgi.com/software/mineset
·        Clementine dari SPSS. Berjalan di atas sistem operasi UNIX dan Windows NT. Web site: http://www.spss.com/software/clementine

Beberapa penelitian sekarang ini sedang dilakukan untuk memajukan data mining diantaranya adalah peningkatan kinerja jika berurusan dengan data berukuran terabyte, visualisasi yang lebih menarik untuk user, pengembangan bahasa query untuk data mining yang sedapat mungkin mirip dengan SQL. Tujuannya tidak lain adalah agar end-user dapat melakukan data mining dengan mudah dan cepat serta mendapatkan hasil yang akurat.

Referensi : http://mentari-ilmu.blogspot.com/2010/08/data-mining.html

 

 

 

About these ads
 
Tinggalkan komentar

Ditulis oleh pada Agustus 5, 2012 in Uncategorized

 

Tinggalkan Balasan

Isikan data di bawah atau klik salah satu ikon untuk log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Logout / Ubah )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Logout / Ubah )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Logout / Ubah )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Logout / Ubah )

Connecting to %s

 
Ikuti

Get every new post delivered to your Inbox.

%d bloggers like this: