Pengertian Data Mining

Data Mining adalah proses menemukan pola, korelasi, dan anomali tersembunyi dalam kumpulan data besar menggunakan teknik statistik, matematika, dan machine learning. Istilah ini juga dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases (KDD).

Tahapan Proses Data Mining (CRISP-DM)

  1. Business Understanding: Memahami tujuan dan kebutuhan bisnis.
  2. Data Understanding: Mengumpulkan dan mengeksplorasi data.
  3. Data Preparation: Membersihkan dan mentransformasi data (preprocessing).
  4. Modeling: Menerapkan algoritma data mining.
  5. Evaluation: Mengevaluasi hasil model.
  6. Deployment: Menerapkan model ke sistem nyata.

Teknik-Teknik Data Mining

  • Classification: Memprediksi kategori/kelas data (Decision Tree, Naive Bayes, SVM).
  • Clustering: Mengelompokkan data tanpa label (K-Means, DBSCAN).
  • Association Rule: Menemukan hubungan antar item (Apriori, FP-Growth).
  • Regression: Memprediksi nilai numerik kontinu.

Manfaat Data Mining

  • Membantu pengambilan keputusan berbasis data.
  • Meningkatkan efisiensi operasional perusahaan.
  • Mendeteksi fraud dan anomali dalam transaksi.
  • Personalisasi layanan dan rekomendasi produk.

Contoh Penerapan di Skripsi

Mahasiswa sering menggunakan data mining untuk: klasifikasi penyakit, prediksi kelulusan mahasiswa, segmentasi pelanggan, analisis sentimen media sosial, dan rekomendasi produk.