Implementasi Aplikasi Data Mining Di Berbagai Sektor

By Rifaun Naim 18 Agu 2019, 13:02:29 WIB Teknologi
Implementasi Aplikasi Data Mining Di Berbagai Sektor

Data mining adalah ekstraksi sebuah atau banyak pola yang menarik dari data dengan jumlah yang besar. Data mining sekarang digunakan oleh banyak perusahaan yang berfokus pada konsumen (retail), financial, komunikasi dan organisasi marketing, untuk “menggali” data transaksi dan menentukan harga, preferensi konsumen dan penempatan produk, pengaruh pada penjualan, kepuasan konsumen, dan mengolah data-data untuk hal yang berhubungan dengan dengan peningkatan kegunaan untuk perusahaan bahkan untuk menambah keuntungan perusahaan. Dengan data mining, penjual atau perusahaan dapat menggunakan data transaksi untuk membangun produk dan promosi kepada spesifik konsumen target/segmen.

Berikut adalah 14 manfaat pengaplikasian data mining :
1. Kesehatan
Data mining memiliki potensi besar untuk memperbaiki sistem kesehatan. Menggunakan data dan analisis untuk mengidentifikasi praktik terbaik yang meningkatkan perawatan dan mengurangi biaya. Peneliti menggunakan pendekatan data mining seperti database multi dimensi, pembelajaran mesin, soft computing, visualisasi data dan statistik. Pertambangan dapat digunakan untuk memprediksi volume pasien dalam setiap kategori. Proses dikembangkan yang memastikan bahwa pasien mendapat perawatan yang tepat di tempat yang tepat dan pada saat yang tepat. Data mining juga dapat membantu perusahaan asuransi kesehatan untuk mendeteksi kecurangan dan penyalahgunaan.
2. Analisis Market
Analisis pasar adalah teknik pemodelan berdasarkan teori bahwa jika seorang membeli kelompok item tertentu, maka cenderung membeli kelompok item lainnya. Teknik ini memungkinkan pengecer memahami perilaku pembelian pembeli. Informasi ini dapat membantu pengecer mengetahui kebutuhan pembeli dan mengubah tata letak toko sesuai dengan itu. Dengan menggunakan analisis diferensial perbandingan hasil antara toko yang berbeda, antara pelanggan dalam kelompok demografis yang berbeda dapat dilakukan.
3. Pendidikan
Ada bidang baru yang muncul, disebut Educational Data Mining, berkaitan dengan metode pengembangan yang menemukan pengetahuan dari data yang berasal dari lingkungan pendidikan. Tujuan EDM diidentifikasi sebagai prediksi perilaku belajar di masa depan siswa, mempelajari dampak dukungan pendidikan, dan memajukan pengetahuan ilmiah tentang pembelajaran. Data mining dapat digunakan oleh sebuah institusi untuk mengambil keputusan yang akurat dan juga untuk memprediksi hasil siswa. Dengan hasilnya institusi bisa fokus pada apa yang harus diajarkan dan bagaimana cara mengajarnya. Pola belajar siswa dapat diambil dan digunakan untuk mengembangkan teknik mengajar mereka.
4. Rekayasa Manufaktur
Manufaktur Pengetahuan adalah aset terbaik yang dimiliki perusahaan manufaktur. Alat data mining bisa sangat berguna untuk menemukan pola dalam proses manufaktur yang kompleks. Data mining dapat digunakan dalam perancangan tingkat sistem untuk mengekstrak hubungan antara arsitektur produk, portofolio produk, dan data kebutuhan pelanggan. Ini juga bisa digunakan untuk memprediksi perkembangan produk span time, cost, dan dependencies antar tugas lainnya.


CRM
Customer Relationship Management adalah tentang mengakuisisi dan mempertahankan pelanggan, juga meningkatkan loyalitas pelanggan dan menerapkan strategi yang berfokus pada pelanggan. Untuk menjaga hubungan yang benar dengan pelanggan bisnis perlu mengumpulkan data dan menganalisa informasi. Di sinilah data mining berperan. Dengan teknologi data mining, data yang terkumpul dapat digunakan untuk analisis. Daripada bingung di mana fokus untuk mempertahankan pelanggan, para pencari solusi mendapatkan hasil yang disaring.

Fraud Detection (Deteksi Penipuan)
Miliaran dolar telah hilang akibat aksi penipuan. Metode tradisional deteksi kecurangan memakan waktu dan kompleks. Data mining membantu dalam memberikan pola yang berarti dan mengubah data menjadi informasi. Setiap informasi yang valid dan berguna adalah pengetahuan. Sistem deteksi kecurangan yang sempurna harus melindungi informasi semua pengguna. Metode yang diawasi mencakup pengumpulan catatan sampel. Catatan ini tergolong curang atau tidak palsu. Sebuah model dibangun dengan menggunakan data ini dan algoritma dibuat untuk mengidentifikasi apakah rekaman itu salah atau tidak.

Intrusion Detection
Setiap tindakan yang akan membahayakan integritas dan kerahasiaan sumber daya adalah gangguan. Langkah-langkah defensif untuk menghindari gangguan mencakup otentikasi pengguna, hindari kesalahan pemrograman, dan perlindungan informasi. Data mining dapat membantu memperbaiki deteksi intrusi dengan menambahkan tingkat fokus pada deteksi anomali. Ini membantu analis membedakan aktivitas dari aktivitas jaringan biasa sehari-hari. Data mining juga membantu mengekstrak data yang lebih relevan dengan masalah.

Deteksi Kebohongan
Menangkap penjahat itu mudah sedangkan membawa keluar kebenaran dari dia adalah sulit. Penegakan hukum bisa menggunakan teknik penambangan untuk menyelidiki kejahatan, memantau komunikasi tersangka teroris. Ini termasuk pertambangan teks juga. Proses ini berusaha menemukan pola yang berarti dalam data yang biasanya berupa teks tidak terstruktur. Sampel data yang dikumpulkan dari penelitian sebelumnya dibandingkan dan sebuah model untuk deteksi kebekuan dibuat. Dengan proses model ini bisa diciptakan sesuai kebutuhan.

Segmentasi Pelanggan
Penelitian pasar tradisional dapat membantu kita untuk meng-segmentasikan pelanggan namun data mining berjalan dalam dan meningkatkan efektivitas pasar. Alat bantu data mining dalam menyelaraskan pelanggan menjadi segmen yang berbeda dan dapat menyesuaikan kebutuhan menurut pelanggan. Pasar selalu mempertahankan konsumen. Data mining memungkinkan untuk menemukan segmen pelanggan berdasarkan kerentanan dan bisnis dapat menawarkannya dengan penawaran khusus dan meningkatkan kepuasan.

Perbankan/Keuangan
Dengan komputerisasi perbankan di mana-mana sejumlah besar data seharusnya dihasilkan dengan transaksi baru. Data mining dapat berkontribusi untuk memecahkan masalah bisnis di bidang perbankan dan keuangan dengan menemukan pola, sebab-akibat, dan korelasi dalam informasi bisnis dan harga pasar yang tidak segera terlihat oleh manajer karena data volume terlalu besar atau dihasilkan terlalu cepat untuk disaring oleh para ahli. Para manajer dapat menemukan informasi ini untuk segmentasi, penargetan, perolehan, penahanan, dan pemeliharaan pelanggan yang lebih baik.

Pengawasan Perusahaan
Pengawasan perusahaan adalah pemantauan perilaku seseorang atau kelompok oleh perusahaan. Data yang dikumpulkan paling sering digunakan untuk tujuan pemasaran atau dijual ke perusahaan lain, namun juga dibagi secara reguler dengan instansi pemerintah. Hal ini dapat digunakan oleh bisnis untuk menyesuaikan produk mereka yang diinginkan oleh pelanggan mereka. Data tersebut dapat digunakan untuk tujuan pemasaran langsung, seperti iklan bertarget di Google dan Yahoo, di mana iklan ditargetkan ke pengguna mesin pencari dengan menganalisis riwayat pencarian dan email mereka.

Analisis Riset
Sejarah menunjukkan bahwa kita telah menyaksikan perubahan revolusioner dalam penelitian. Data mining sangat membantu dalam pembersihan data, pra-pengolahan data dan integrasi database. Para peneliti dapat menemukan data serupa dari database yang mungkin membawa perubahan dalam penelitian. Identifikasi sekuens co-occurring dan korelasi antara aktivitas apapun dapat diketahui. Visualisasi data dan data mining visual memberi kita gambaran yang jelas tentang data.

Invertigasi Kriminal
Kriminologi adalah proses yang bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik kejahatan. Sebenarnya analisis kejahatan mencakup menjajaki dan mendeteksi kejahatan dan hubungannya dengan penjahat. Tingginya volume dataset kejahatan dan juga kompleksitas hubungan antara data semacam ini membuat kriminologi menjadi bidang yang tepat untuk menerapkan teknik data mining. Laporan kejahatan berbasis teks dapat diubah menjadi file pengolah kata. Informasi ini bisa digunakan untuk melakukan proses pencocokan kejahatan.

Bioinformatika
Pendekatan Data Mining nampaknya ideal untuk Bioinformatika, karena kaya data. Data biologi pertambangan membantu untuk mengekstrak pengetahuan yang berguna dari kumpulan data besar yang dikumpulkan dalam biologi, dan bidang ilmu kehidupan lainnya yang terkait seperti kedokteran dan ilmu saraf. Aplikasi data mining untuk bioinformatika meliputi penemuan gen, inferensi fungsi protein, diagnosis penyakit, prognosis penyakit, optimasi pengobatan penyakit, rekonstruksi jaringan interaksi protein dan gen, pembersihan data, dan prediksi lokasi sub-seluler protein. Sumber : bigdata-madesimple.com




Write a Facebook Comment

Tuliskan Komentar anda dari account Facebook

View all comments

Write a comment