Page 86 - Modul Ajar Informatika SMK Kelas X
P. 86
KELAS X – INFORMATIKA
3. Deviation detection. Sebuah teknik untuk mengidentifikasi
outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi dari ekspektasi
yang sudah diketahui sebelumnya.
4. Nearest Neighbour. Teknik yang memprediksi
pengelompokan, teknik ini sendiri merupakan teknik yang
tertua yang digunakan dalam data mining.
5. Clustering. Merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data
berdasarkan kriteria masing-masing data.
6. Decision Tree. Merupakan teknik generasi selanjutnya,
dimana teknik ini adalah sebuah model prediktif yang dapat
digambarkan seperti pohon. Setiap node yang terdapat dalam
struktur pohon tersebut mewakili sebuah pertanyaan yang
digunakan untuk menggolongkan data.
4) Contoh Penerapan
Penambangan data dapat digunakan di berbagai sektor, mulai
dari sektor bisnis, manajemen, keuangan dan lain sebagaianya. Berikut
contoh penerapan data mining di beberapa sektor:
a) Market Analysis dan Management
Dalam sektor pemasaran biasanya data mining digunakan untuk
Pemasaran target, manajemen hubungan pelanggan (CRM),
analisis pasar, cross selling, segmentasi pasar.
b) Corporate Analysis & Risk Management
Penerapan data mining dalam sektor perusahaan biasanya
digunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, underwriting yang
lebih baik, kontrol kualitas, analisis kompetitif.
c) Fraud Detection & Mining Unusual Patterns
Data mining juga berfungsi untuk mencari dan mendeteksi fraud
pada sebuah sistem. Dengan menggunakan data mini maka akan
bisa melihat dari jutaan transaksi yang masuk.
h. Bioinformatics
Bioinformatika adalah ilmu yang mempelajari penerapan tekhnik
komputasional untuk mengelola dan menganalisis informasi biologi.
71
SMK Kesehatan Yannas Husada Bangkalan
