Data Mining seringkali diterjemahkan sebagai Penggalian
Data, yang mana sebenarnya kurang tepat karena kata Mining tersebut seharusnya
diterjemahkan menjadi Penambangan dan bukanlah Penggalian.
Secara
konteks tentunya terdapat perbedaan yang signifikan antara kegiatan penambangan
dibandingkan dengan penggalian. Penggalian adalah sebuah aktifitas yang
dilakukan untuk memindahkan sejumlah material dari satu tempat ke tempat
lainnya, sebagai hasil jumlah material yang dipindahkan tentunya akan sama
dengan jumlah material yang diperoleh. Di sisi lain, penambangan adalah sebuah
aktifitas yang jauh lebih dari sekedar memindahkan material. Dalam proses
penambangan seringkali seseorang hanya akan mendapat sepotong kecil material
dari hasil penggalian yang besar, namun sepotong kecil material tersebut
memiliki nilai yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan material yang digali.
Selain itu, proses penambangan juga harus didahului oleh kegiatan kajian,
survey, persiapan dan lain sebagainya.
Berdasarkan
gambaran di atas, maka Data Mining seharusnya diterjemahkan menjadi Penambangan
Data dan bukanlah Penggalian Data. Pada aktifitas data mining, “gunung” yang
akan ditambang adalah data yang telah dikumpulkan sebelumnya. Tujuan yang ingin
dicapai dari kegiatan penambangan data ini adalah diperoleh sejumlah informasi
ataupun pengetahuan yang bernilai tinggi dan dapat dimanfaatkan untuk
kepentingan masyarakat maupun organisasi. Pada hakikatnya, tujuan utama dari
Data Mining adalah untuk dapat menemukan pola yang sifatnya berulang dan juga
bernilai yang seringkali tersembunyi di dalam tumpukan data.
Sebagai
contoh, sebuah aktifitas yang mampu membuat seseorang paham setelah selesai
membaca buku telepon bahwa mayoritas orang yang bernama Andi tinggal di Jakarta
Selatan dapat dikategorikan sebagai proses data mining. Sedangkan, menemukan
dimana Andi Suhendar tinggal dengan mencari namanya di buku telepon bukanlah
merupakan proses data mining namun hanya dapat dikategorikan sebagai proses
query biasa.
Data
Mining adalah sebuah aktifitas dan bukanlah sebuah algoritma atau program.
Dalam pelaksanaan aktifitas Data Mining maka seringkali digunakan berbagai
teknik ataupun algoritma yang berasala dari berbagai disiplin ilmu misalnya
statistik, artificial intelligence ataupun machine learning.
Secara
umum, tujuan dilakukannya data mining dapat dikelompokkan menjadi 2, yaitu
untuk dapat memahami lebih jauh mengenai perilaku data yang diamati, atau
sering disbeut sebagai Deskripsi, dan untuk dapat memperkirakan kondisi yang
akan terjadi di masa mendatang atau disebut Prediksi. Dengan kemampuan untuk
dapat mengenali keberadaan pola baik yang terkait dengan perilaku,
ketehubungan, pergerakan data maka diharapkan data mining dapat membantu
manusia dalam memahami lebih lanjut mengenai sistem yang diamati serta kemudian
mengantisipasi kemungkinan pergerakan sistem di masa mendatang.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar