APA itu DATAMINING?

Data Mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data mereka. Kakas data mining meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan. Data Mining dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang
dengan cara tradisional memerlukan banyak waktu untuk menjawabnya. Data Mining mengeksplorasi basis data untuk menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang mungkin saja terlupakan oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi mereka. 

Mengenal Datamining dan Pengertiannya

Data Mining memang salah satu cabang ilmu komputer yang relatif baru. Dan sampai sekarang orang masih memperdebatkan untuk menempatkan data mining di bidang ilmu mana, karena data mining menyangkut database, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik, dsb. Ada pihak yang berpendapat bahwa data mining tidak lebih dari machine learning atau analisa statistik yang berjalan di atas database. Namun pihak lain berpendapat bahwa database berperanan penting di data mining karena data mining mengakses data yang ukurannya besar (bisa sampai terabyte) dan disini terlihat peran penting database terutama dalam optimisasi query-nya.

Lalu apakah data mining itu? 

Penggalian Pola Churn Menggunakan Data Mining Pada Insitusi Perbankan Nasional

By : Thony Antonius
Deskripsi Dokumen: http://www.lontar.ui.ac.id//opac/themes/libri2/detail.jsp?id=126297&lokasi=lokal

Kerasnya persaingan usaha dan suasana kompetisi pada industri perbankan yang semakin ketat menjadikan perusahaan berusaha sekeras mungkin untuk mencegah berpindahnya pelanggan mereka ke perusahaan pesaing. Salah satu cara untuk bisa mencegah berpindahnya pelanggan ke perusahaan pesaing adalah dengan melakukan prediksi dan deteksi dini pelanggan-pelanggan mana saja yang berpotensi meninggalkan perusahaan dan beralih ke perusahaan pesaing yaitu dengan melakukan churn prediction. Churn prediction sudah diimplementasikan secara luas di industri telekomunikasi sebagai bagian dari churn management. Salah satu teknik yang digunakan untuk melakukan churn prediction adalah data mining. Hasil analisa yang dilakukan oleh Thony Antonius, melahirkan pengetahuan mengenai kondisi seperti apa yang mengakibatkan seorang nasabah akan menutup rekening mereka. Penggalian informasi juga berhasil menemukan beberapa pola yang seperti apa yang bisa dijadikan pertanda seorang nasabah akan menutup rekening mereka. Keterbatasan jumlah variabel dari dataset yang digunakan menghasilkan model data mining menjadi sangat sederhana, sehingga diperlukan adanya tambahan variabel lain untuk menghasilkan model yang lebih kuat.

Persaingan Perbankan

Persaingan dalam dunia bisnis khususnya perbankan yang semakin ketat membuat para pelakunya harus selalu memikirkan strategi-strategi terobosan yang dapat menjamin keberlangsungan bisnis mereka. Kepuasan pelanggan merupakan salah satu faktor yang sangat perlu diperhatikan untuk mengikat pelanggan agar tetap setia pada produk atau layanan yang ditawarkan. Salah satu aset utama yang dimiliki oleh perusahaan perbankan dewasa ini adalah data transaksi bisnis dalam jumlah yang sangat besar. Hal ini menciptakan sebuah kebutuhan akan adanya teknologi yang dapat memanfaatkannya untuk menggali pengetahuan-pengetahuan baru, yang dapat membantu dalam perencanaan strategi bisnis di masa depan.
Dalam hal tersebut teknologi data mining hadir sebagai sebuah solusi yang dapat diterapkan. Dalam tulisan ini akan dibahas implementasi data mining untuk menemukan model berupa association rules yang bisa diinterpretasikan menjadi pengetahuan baru mengenai karakteristik beberapa obyek layanan perbankan Bank XYZ. Pengetahuan baru tersebut nantinya bisa digunakan sebagai bahan analisis untuk menentukan rencana strategis ke depan khususnya dalam rangka meningkatkan kinerja layanan sehingga pelanggan tetap setia terhadap produk dan layanan Bank XYZ.