Sistem Basis Data Lanjut (KMP306) Data Mining MODUL 1 Sistem Basis Data Lanjut (KMP306)

Tim Dosen PAMU Heru Setiawan, SKom;MT Data Mining Disusun oleh Tim Dosen PAMU Heru Setiawan, SKom;MT

Data Mining Pengantar Database dan Sistem Database menjadi komponen utama dalam kehidupan masyarakat modern saat ini. 2. Berbagai aktivitas manusia secara tidak langsung berhubungan dengan database ( ex. Bank, reservasi, perpustakaan, supermarket, dll)

Data Mining 3. Contoh interaksi diatas yang disebut sebagai aplikasi database tradisional, dimana hampir semua informasi yang disimpan dan diakses berupa data teksmaupun numerik. 4. Saat ini, databasemultimediadapat menyimpan data gambar, video dan suara.

Data Mining 5. GIS (Geographic Information System),untuk menyimpan dan menganalisa data peta, data cuaca serta gambar satelit. 6.Data warehousedan OLAP (On-Line Analytical Processing),adalah sistem yang digunakan pada beberapa perusahaan untuk meng-ekstract dan menganalisa informasi yang berguna, dari database yang besar untuk kepentingan pengambilan keputusan (decision making).

Kemampuan Akhir yang Diharapkan Data Mining Kemampuan Akhir yang Diharapkan Kuliah ini membahas konsep dasar dari manajemen basis data yang menyangkut aspek pemodelan dan perancangan, bahasa dan fasilitas, implementasi dan penggunaan suatu basis data. . Mata kuliah ini akan memberikan pengenalan terhadap konsep model proses bisnis, definisi dari sebuah proses, karakteristik dari suatu proses yang berorientasi aplikasi, analisis proses bisnis, desain dasar untuk pengendalian proses pola aliran yang digunakan untuk mengumpulkan tugas, dan standar representasi grafis yang digunakan untuk model suatu proses.

Kegiatan Pembelajaran Data Mining Kegiatan Pembelajaran Pembelajaran diselenggarakan untuk memahami materi 1 dengan pendekatan contextual Instruction

Data Mining Materi 1 Data Mining

Pengenalan Data Mining •Data Mart •Teknik-Teknik Data Mining •Peralatan Data Mining •Data Mining dan Data Warehouse

PengenalanData Mining •Perangkat lunak yang digunakan untuk menemukan pola-pola tersembunyi maupun hubungan-hubungan yang terdapat dalam basis data yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang diguna-kan untuk memperkirakan perilaku dimasa mendatang •Data mining sering dikatakan berurusan dengan “penemuanpengetahun” dalam basis data. Suatu aturan yang dihasilkan oleh data mining misalnya seperti berikut: “Kebanyakan pembeli mobil Forsa adalah wanita berusia diatas 30 th”

Data Mining Data Mart •Bagian dari data warehouse yang mendukung kebutuhan pada tingkat departemen atau fungsi bisnis tertentu dalam perusahaan. •Karakteristik yang membedakan data mart dan data warehouse adalah sbb: (Connolly, Begg, Strachan1999).

Data Mining 1. Data mart memfokuskan hanya pada kebutuhan-kebutuhan pemakai yang terkait dalam sebuah departemen atau fungsi bisnis. 2. Data mart biasanya tidak mengandung data operasional yang rinci seperti pada data warehouse. 3.Data mart hanya mengandung sedikit informasi dibandingkan dengan data warehouse. Data mart lebih mudah dipahami dan dinavigasi

Sekian dan terima kasih Data Mining Sekian dan terima kasih Semoga anda sukses