Penerapan Data Mining

Penerapan Data Mining
Permasalahan apa saja yang bisa diselesaikannya?


Sebagai cabang ilmu baru di bidang komputer (lihat artikel sebelumnya berjudul ‘Data Mining’) cukup banyak penerapan yang dapat dilakukann oleh Data Mining. Apalagi ditunjang ke-kaya-an dan ke-anekaragam-an berbagai bidang ilmu (artificial intelligence, database, statistik, pemodelan matematika, pengolahan citra dsb.) membuat penerapan data mining menjadi makin luas. Di bidang apa saja penerapan data mining dapat dilakukan? Artikel singkat ini berusaha memberikan jawabannya.

Analisa Pasar dan Manajemen

Untuk analisa pasar, banyak sekali sumber data yang dapat digunakan seperti transaksi kartu kredit, kartu anggota club tertentu, kupon diskon, keluhan pembeli, ditambah dengan studi tentang gaya hidup publik.
Beberapa solusi yang bisa diselesaikan dengan data mining diantaranya:

• Menembak target pasar
Data mining dapat melakukan pengelompokan (clustering) dari model-model pembeli dan melakukan klasifikasi terhadap setiap pembeli sesuai dengan karakteristik yang diinginkan seperti kesukaan yang sama, tingkat penghasilan yang sama, kebiasaan membeli dan karakteristik lainnya.

• Melihat pola beli pemakai dari waktu ke waktu
Data mining dapat digunakan untuk melihat pola beli seseorang dari waktu ke waktu. Sebagai contoh, ketika seseorang menikah bisa saja dia kemudian memutuskan pindah dari single account ke joint account (rekening bersama) dan kemudian setelah itu pola beli-nya berbeda dengan ketika dia masih bujangan.

• Cross-Market Analysis
Kita dapat memanfaatkan data mining untuk melihat hubungan antara penjualan satu produk dengan produk lainnya. Berikut ini saya sajikan beberapa contoh:
o Cari pola penjualan Coca Cola sedemikian rupa sehingga kita dapat mengetahui barang apa sajakah yang harus kita sediakan untuk meningkatkan penjualan Coca Cola?
o Cari pola penjualan IndoMie sedemikian rupa sehingga kita dapat mengetahui barang apa saja yang juga dibeli oleh pembeli IndoMie. Dengan demikian kita bisa mengetahui dampak jika kita tidak lagi menjual IndoMie.
o Cari pola penjualan

• Profil Customer
Data mining dapat membantu Anda untuk melihat profil customer/pembeli/nasabah sehingga kita dapat mengetahui kelompok customer tertentu suka membeli produk apa saja.

• Identifikasi Kebutuhan Customer
Anda dapat mengidentifikasi produk-produk apa saja yang terbaik untuk tiap kelompok customer dan menyusun faktor-faktor apa saja yang kira-kira dapat menarik customer baru untuk bergabung/membeli.

• Menilai Loyalitas Customer
VISA International Spanyol menggunakan data mining untuk melihat kesuksesan program-program customer loyalty mereka. Anda bisa lihat di www.visa.es/ingles/info/300300.html

• Informasi Summary
Anda juga dapat memanfaatkan data mining untuk membuat laporan summary yang bersifat multi-dimensi dan dilengkapi dengan informasi statistik lainnya.


Analisa Perusahaan dan Manajemen Resiko

• Perencanaan Keuangan dan Evaluasi Aset
Data Mining dapat membantu Anda untuk melakukan analisis dan prediksi cash flow serta melakukan contingent claim analysis untuk mengevaluasi aset. Selain itu Anda juga dapat menggunakannya untuk analisis trend.

• Perencanaan Sumber Daya (Resource Planning)
Dengan melihat informasi ringkas (summary) serta pola pembelanjaan dan pemasukan dari masing-masing resource, Anda dapat memanfaatkannya untuk melakukan resource planning.

• Persaingan (Competition)
o Sekarang ini banyak perusahaan yang berupaya untuk dapat melakukan competitive intelligence. Data Mining dapat membantu Anda untuk memonitor pesaing-pesaing Anda dan melihat market direction mereka.
o Anda juga dapat melakukan pengelompokan customer Anda dan memberikan variasi harga/layanan/bonus untuk masing-masing grup.
o Menyusun strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif. Hal ini diterapkan oleh perusahaan minyak REPSOL di Spanyol dalam menetapkan harga jual gas di pasaran.

Telekomunikasi

Sebuah perusahaan telekomunikasi menerapkan data mining untuk melihat dari jutaan transaksi yang masuk, transaksi mana sajakah yang masih harus ditangani secara manual (dilayani oleh orang). Tujuannya tidak lain adalah untuk menambah layanan otomatis khusus untuk transaksi-transaksi yang masih dilayani secara manual. Dengan demikian jumlah operator penerima transaksi manual tetap bisa ditekan minimal.

Keuangan

Financial Crimes Enforcement Network di Amerika Serikat baru-baru ini menggunakan data mining untuk me-nambang trilyunan dari berbagai subyek seperti property, rekening bank dan transaksi keuangan lainnya untuk mendeteksi transaksi-transaksi keuangan yang mencurigakan (seperti money laundry). Mereka menyatakan bahwa hal tersebut akan susah dilakukan jika menggunakan analisis standar. Anda bisa lihat di www.senate.gov/~appropriations/treasury/testimony/sloan.htm. Mungkin sudah saatnya juga Badan Pemeriksa Keuangan Republik Indonesia menggunakan teknologi ini untuk mendeteksi aliran dana BLBI.

Asuransi

Australian Health Insurance Commision menggunakan data mining untuk mengidentifikasi layanan kesehatan yang sebenarnya tidak perlu tetapi tetap dilakukan oleh peserta asuransi. Hasilnya? Mereka berhasil menghemat satu juta dollar per tahunnya. Anda bisa lihat di www.informationtimes.com.au/data-sum.htm. Tentu saja ini tidak hanya bisa diterapkan untuk asuransi kesehatan, tetapi juga untuk berbagai jenis asuransi lainnya.

Olah Raga

IBM Advanced Scout menggunakan data mining untuk menganalisis statistik permainan NBA (jumlah shots blocked, assists dan fouls) dalam rangka mencapai keunggulan bersaing (competitive advantage) untuk tim New York Knicks dan Miami Heat.

Astronomi

Jet Propulsion Laboratory (JPL) di Pasadena, California dan Palomar Observatory berhasil menemukan 22 quasar dengan bantuan data mining. Hal ini merupakan salah satu kesuksesan penerapan data mining di bidang astronomi dan ilmu ruang angkasa. Anda bisa lihat di www-aig.jpl.nasa.gov/public/mls/news/SKICAT-PR12-95.html.

Internet Web Surf-Aid

IBM Surf-Aid menggunakan algoritma data mining untuk mendata akses halaman Web khususnya yang berkaitan dengan pemasaran guna melihat prilaku dan minat customer serta melihat ke-efektif-an pemasaran melalui Web.

Dengan melihat beberapa aplikasi yang telah disebutkan di atas, terlihat sekali potensi besar dari penerapan Data Mining di berbagai bidang. Bahkan beberapa pihak berani menyatakan bahwa Data Mining merupakan salah satu aktifitas di bidang perangkat lunak yang dapat memberikan ROI (return on investment) yang tinggi. Namun demikian, perlu diingat bahwa Data Mining hanya melihat keteraturan atau pola dari sejarah, tetapi tetap saja sejarah tidak sama dengan masa datang. Contoh: jika orang terlalu banyak minum Coca Cola bukan berarti dia pasti akan kegemukan, jika orang terlalu banyak merokok bukan berarti dia pasti akan kena kanker paru-paru atau mati muda. Bagaimanapun juga data mining tetaplah hanya alat bantu yang dapat membantu manusia untuk melihat pola, menganalisis trend dsb. dalam rangka mempercepat pembuatan keputusan. Kapankah data mining akan banyak digunakan di Indonesia? Kita tunggu saja.

Selengkapnya...

Tugas PKB 20 node

Tugas PKB

Nama : Ipang Hadianto
Npm : 50406389
Kelas : 4ia07

Motor berwarna hitam motor memiliki 2 buah roda
Motor diservis di bengkel ipang memiliki motor
Ipang kuliah di Gunadarma ipang memiliki gitar
Ipang memiliki adik adik mengikuti ekskul band
Adik bersekolah di SMAN adik bercita2 sebagai PNS
SMAN memiliki guru pengajar SMAN memiliki ekskul band
Ekskul band memiliki gitar Gunadarma memilikki dosen sebagai pengajar
Gunadarma memiliki Staff Gunadarma dipimpin oleh rektor
Dosen mengajar Ipang Guru mengajar Ipang
Adik memiliki gitar gitar memiliki 1 bualubang suara

Selengkapnya...

Tugas Bahasa Inggris Bisnis 2

Nama :Ipang Hadianto
NPM : 50406389
Kelas : 4IA07

1.George / is cooking / dinner / tonight
subject / verb phrase/ complement / modifier of time

2.Henry and Marcia / have visited / the president
subject / verb phrase / complement

3. We/ eat / lunch /in this restaurant/ today
subject/ verb phrase / complement/ modifier of place/ modifier of time

4. Pat/ should have bought/ gasoline /yesterday
subject/ verb phrase/ complement/ modifier of time

5. Trees/ grow
subject/ verb phrase

6. It/ was raining /at seven o'clock this morning
subject/ verb phrase / modifier of time

7. She/ opened/ her book
subject/ verb phrase/ complement

8. Harry/ is washing / dishes /right now
subject/ verb phrase/ complement/ modifier of time

9. She / opened /her book
subject/ verb phrase/ complement

10. Paul, William, and Mary/ were watching / television/ a few minutes ago
subject/ verb phrase/ complement/ modifier of time

Selengkapnya...

tugas softskill 2 : Ubiquitos

UBIQUITOS

Perkembangan teknologi komputer makin tahun makin maju perkembangannya baik software(perangkat lunak) ataupun hardwarenya (perangkat keras). Kinerja komputer sekarang lebih cepat dibandingkan tahun-tahun sebelumnya. Kebutuhan informasi juga semakin cepat, dan pengguna teknologi makin bertambah. Saya pernah dengar ada seseorang berkata “Jika tidak memegang handpone sebentar saja bisa gawat urusan?”, mendengar perkataan tersebut maka sebagian orang di dunia ini tidak bisa beraktifitas atau menjalani hidup ini tanpa adanya teknologi, inilah yang sering disebut orang dengan nama abad 21. Dimana perkembangan teknologi sangat pesat, mencapaian atau pengiriman informasi begitu cepat, akurat dan realtime.

Ubiqourtus adalah sebuah istilah yang artinya “ada di berbagai tempat dalam waktu yang sama”. Sehingga konsep ubiquitous computing, atau ubiquitous network itu mungkin bisa diterjemahkan secara sempit misalnya sebagai kemampuan akses ke sebuah jaringan (internet) di mana saja dan kapan saja. Sekarang orang bisa mengakses dengan mudah dengan alat yang begitu kecil yang biasanya disebut handphone atau telepon genggam. Apa lagi dengan harga yang murah serta pulsa yang terjangkau membuat berbagai kalangan usia memiliki perangkat canggih ini baik anak-anak, orang dewasa maupun orang tua.
Ubiquitous network pada abad 21 akan mengubah dengan cepat paradigma TI dengan mentransformasi industri IT dan bidang lainnya. Bidang seperti elektronika, mobil, pertunjukan, distribusi dan jasa akan berkembang lebih maju dalam operasinya dan akan menciptakan nilai tambah baru. Sebab transformasi ini akan membuka peluang dan meningkatkanpertumbuhan baru untuk industri ini. Pada ubiquitous network akan menawarkan banyak kelebihan sebagai berikut :

1. Ubiquitous network menyediakan jaringan akses pita lebar dengan kemampuan mobilitas.
2. Ubiquitous network memungkinkan untuk dapat berkomunukasi tidak hanya dengan computer tetapi juga mampu berhubungan dengan apapun, telepon bergerak, PDA, mesin game, sistem navigasi kendaraan, TV digital, RFID yang menempel pada obyek, kemera dan sebagainya.
3. Ubiquitous network memungkinkan penggunaan konten tidak hanya berupa data, teks dan gambar. Tetapi juga transmisi gambar animasi, suara dan video.

Solusi yang memuaskan menekan kebutuhan para pemakai dan pemanfaatan platform yang menjamin pertukaran informasi dan implementasi transaksi komersil dengan aman. Ubiquitous network akan berpotensi dalam menciptakan pasar dengan membuat layanan ubiquitous. Berbagai aplikasi dan layanan akan mudah diselengarakan dengan adanya ubiquitous network. Dari sisi perusahaan atau organisasi ubiquitous network berarti mempermudah dalam meningkatkan proses produksi, mempermudah pengelolaan asset dan membina hubungan dengan pelanggan. Bagi perorangan ubiquitous network berarti peningkatan kualitas hidup dan perubahan gaya hidup, ubiquitous network memungkinkan setiap orang dapat melakukan sesuatu secara otomatis, peningkatan keamanan dan peningkatan kualitas kesehatan.

Bagi Indonesia ubiquitous network berarti pemerataan jaringan, penciptaan layanan baru, meningkatkan pendapatan dan kekayaan Negara dan membawa kemakmuran bagi bangsa Indonesia. Ubiquitous network memungkinkan akses jaringan di seluruh pelosok nusantara, masyarakat Indonesia dari sabang sampai merauke dapat berhubungan kapan saja. Kondisi ini tentu memberi dampak pada peningkatan pengetahuan dan cara hidup masyarakat yang pada akhirnya akan memberi peningkatan kesejahteraan masyarakat lebih luas dan merata.

Selengkapnya...

tulisan softskill 2 : cita -citaku

Susan Susan Susan
Kalau gede mau jadi apa?
Aku kepingin pinter biar jadi dokter

Masih pada ingat lagu diatas ga? Kalau tidak salah lagu itu dulu dilantunkan oleh Susan barengan sama Ria Enes.

Ngomong-ngomong soal cita-cita, jadi ingat cita-citaku dulu. Orangtua selalu bilang belajar yang rajin biar jadi anak pinter nanti jadi dokter, insinyur, pilot dll. Dan itulah yang kulakukan, walau jarang belajar tapi aku selalu memiliki cita-cita yang tinggi untuk diraih.

cita - citaku sederhana, aku hanya mau jadi orang yang bermanfaat bagi orang banyak khususnya keluarga dan orang2 yang kusayangi.

Selengkapnya...

tugas PKB 2 : Jaringan semantik

Jaringan semantik merupakan pengetahuan secara grafis yang menunjukkan hubungan antar berbagai objek. Suatu jaringan semantik sederhana bisa dilihat pada gambar berikut:

Berikut ini merupakan point-point penting lainnya tentang jaringan semantic:
• Jaringan semantik disusun dari NODE dan ARC (Lines)
• Node merupakan representasi dari objek, objek properti atau property value (digambarkan dengan lingkaran)
• Arc merupakan representasi dari hubungan antar node. (digambarkan dengan garis




• Baik node maupun arc memiliki label yang secara jelas menjelaskan representasi dari objek dan hubungan antar node.

• Hampir semua objek, atribut, pemikiran atau apapun dapat dirumuskan dan dihubungkan antara satu dengan lainnya oleh garis-garis (arc)

• Arc umumnya menggunakan istilah seperti : “IS-A”, “HAS-A”, dll.

• Pada gambar contoh tadi: Link “IS-A” diantara node “Canary” dan “Bird” menjelaskan hubungan “spesific-to-general” diantara keduanya.

• Sistem jaringan semantik ini selalu tergantung pada jenis masalah yang akan dipecahkan.

• Jika masalah itu bersifat umum, maka hanya memerlukan sedikit rincian.
Jika ternyata masalah itu banyak melibatkan hal-hal lain, maka di dalam jaringan awalnya diperlukan penjelasan yang lebih rinci lagi.


KELEBIHAN JARINGAN SEMANTIK

1. Dapat diperluas
Kita dapat dengan mudah memperluas (expanding) jaringan semantic dengan menambah NODE dan menghubungkan dengan NODE yang bersesuaian pada Jaringan Semantik Node baru tersebut dapat merupakan objek tambahan atau property Tambahan. Umumnya penambahan dapat dilakukan dalam 3 cara:

a. objek yang sama
Penambahan node “Penguin” yang merupakan objek yang sama dengan “Canary” yang merupakan hubungan “IS-A” dari node “Bird”.

b. objek yang lebih khusus
Penambahan node “Tweety” yang merupakan objek khusus dari node “Canary”. Penambahan tersebut memberikan informasi bahwa “Tweety” adalah juga termasuk “Bird”.

c. objek yang lebih umum
Kita dapat menambahkan node yang merupakan representasi yang lebih umum dari suatu node, yang di-link dengan arc “IS-A”. Misalnya penambahan node “Animal” pada node “Bird” yang menginformasikan bahwa “Bird” termasuk dalam objek “Animal”


2. Dapat Diwariskan (inheritance)
Node yang ditambahkan pada Jaringan Semantik secara otomatis mewarisi informasi yang telah ada pada Jaringan. Penambahan node “Tweety” otomatis juga mewariskan sifat-sifat dari “Animal” pada objek “Tweety”
Misalnya: ‘“Tweety” breathes air’, karena ‘“Animal” breathes air’.

3. Mudah melacak asosiasinya
Salah satu cara untuk menggunakan Jaringan Semantik adalah dengan bertanya pada nodeMisalnya:

Case 1 :
Jika kita bertanya pada “Bird”, “How do you Travel?”
Jawabannya: “Fly”
Untuk menjawab, maka node tersebut akan mengecek pada arc dengan label travel dan kemudian menggunakan informasi (value) yang ada pada arc tersebut sebagai jawabannya.



Case 2 :
Jika kita bertanya pada “Tweety”, “How do you Travel?”
Jawabannya : “FLY”

Jika node tidak menemukan jawaban pada lokal arc, maka akan mencari pada link dengan hubungan “IS-A” yang dimiliki node tersebut.

Selengkapnya...