BIG DATA DAN DATA MINING

Pengela Al Taufiq 22120012

1. BIG DATA

      Big data adalah istilah yang merujuk pada jumlah data yang sangat besar dan kompleks sehingga alat dan metode tradisional untuk pengelolaan data tidak dapat mengelolanya secara efektif. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber seperti transaksi bisnis, jejaring sosial, sensor atau perangkat IoT, dan lainnya. Pengolahan big data melibatkan teknologi canggih untuk mengumpulkan, menyimpan, mengelola, dan menganalisis data ini dengan tujuan mengungkap pola, tren, dan informasi berharga lainnya yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan strategi bisnis yang lebih efektif.

2. DATA MINING

     Data mining adalah proses ekstraksi pola yang tersembunyi, informasi yang bermanfaat, dan pengetahuan yang tersembunyi dari data yang besar dan kompleks. Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengidentifikasi hubungan yang tidak terlihat secara langsung di antara data, yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik, membuat prediksi yang lebih akurat, atau mengoptimalkan kinerja suatu sistem.

Proses data mining melibatkan beberapa langkah, termasuk pemrosesan data (pembersihan, integrasi, seleksi, transformasi), pemodelan dan analisis data menggunakan teknik seperti clustering, regresi, klasifikasi, dan asosiasi, serta interpretasi dan evaluasi hasil untuk mengevaluasi kegunaan dan validitas informasi yang ditemukan. Teknik data mining sering digunakan dalam berbagai bidang seperti bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, dan keamanan untuk mengeksplorasi data besar dan membuat keputusan yang didasarkan pada bukti.

3. TEKNIK TEKNIK DATA MINING

     Data mining memiliki proses yang cukup rumit untuk di realisasi kan maka dari itu terdapat beberapa teknik teknik dari data mining itu sendiri yaitu 

. **Clustering (PengelompokanPengelompoka

   - **Penjelasan**: Teknik ini mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Kelompok-kelompok ini disebut cluster, yang membantu dalam mengidentifikasi pola alami atau segmen dalam data yang tidak terstruktur.

2. **Classification (Klasifikasi)**:

   - **Penjelasan**: Klasifikasi adalah teknik untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan berdasarkan atribut-atribut yang ada. Ini melibatkan pembangunan model yang menggunakan algoritma untuk memprediksi kelas dari data baru berdasarkan pembelajaran dari data yang telah diberi label sebelumnya.

3. **Regression (Regresi)**:

   - **Penjelasan**: Regresi digunakan untuk memahami hubungan antara variabel dependen (output) dan variabel independen (input) dalam data. Tujuannya adalah untuk membangun model matematis yang dapat memprediksi nilai dari variabel dependen berdasarkan nilai variabel independen.

4. **Association Rule Learning (Pembelajaran Aturan Asosiasi)**:

   - **Penjelasan**: Teknik ini digunakan untuk menemukan hubungan atau korelasi antara item atau variabel dalam data. Contoh penerapan yang terkenal adalah analisis keranjang belanja (market basket analysis), di mana tujuannya adalah untuk menemukan asosiasi antara item yang sering dibeli bersama.

5. **Anomaly Detection (Deteksi Anomali)**:

   - **Penjelasan**: Teknik ini fokus pada mengidentifikasi pola atau titik data yang tidak biasa atau langka dalam suatu kumpulan data. Anomali ini bisa menjadi penting karena bisa menunjukkan potensi masalah, kejadian langka, atau peluang yang tidak terduga.

6. **Sequential Pattern Mining (Pencarian Pola Berurutan)**:

   - **Penjelasan**: Digunakan untuk menemukan pola yang muncul dalam urutan waktu atau ruang yang relevan dalam data yang berurutan, seperti data transaksi atau log waktu.

7. **Text Mining (Penggalian Data Teks)**:

   - **Penjelasan**: Teknik ini berfokus pada ekstraksi informasi berharga dari dokumen teks. Ini melibatkan penggunaan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam teks, klasifikasi dokumen, atau mengekstraksi entitas dan hubungan dari teks yang besar dan tidak terstruktur.

Setiap teknik data mining memiliki kelebihan dan kelemahan tertentu serta dapat diterapkan dalam berbagai konteks untuk memecahkan masalah dan menghasilkan wawasan yang berharga dari data. Pemilihan teknik yang tepat tergantung pada tujuan analisis, karakteristik data, dan jenis informasi yang ingin diperoleh.