Langsung ke konten utama

" Penerapan Data Mining pada Bidang Perusahaan dan Manajemen Resiko dan Telekomunikasi "

Penerapan Data Mining

Sebagai cabang ilmu baru dibidang komputer, cukup banyak penerapan yang dapat dilakukan oleh Data Mining. Apalagi ditunjang kekayaan dan keanekaragaman bidang ilmu yang membuat penerapan Data Mining menjadi makin luas. dan banyak contoh yang sudah menerapkan Data Mining untuk mempermudah atau membantu suatu atau banyak hal. apa saja?

Analisa dan Perusahaan dan Manajemen Resiko

·        Perancangan 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.

Komentar

Posting Komentar

Postingan populer dari blog ini

Contoh Soal Materi Tipe Data, Array, Sort dan Linked List

Type data dibawah ini, yang tidak termasuk dalam tipe data sederhana tunggal, adalah : (Bobot 5) a. Boolean b. Integer c. String d. float e. Char Type data yang menghasilkan bentuk keluaran nilai True dan False (Benar dan Salah) ,adalah : (Bobot 5) a. Boolean b. Integer c. String d. float e. Char Array yang sering digunakan dalam menterjemahkan matriks pada pemrograman, adalah array berdimensi : (Bobot 5) a. Satu b. Dua c. Tiga d. SatudanDua e. SatudanTiga Contoh aplikasi array dimensi dua adalah….. (Bobot 10) a. Input data suhu b. Input namahari c. Input nilai mahasiswa perkelas dan matakuliah d. Input nilaiipkmahasiswa e. Input namabulan Terdapat Array : A [5][4] maka jumlah elemen Array tersebut adalah …… (Bobot 10) a. 25 b. 35 c. 9 d. 15 e. 20 Tehnik pengurutan data yang paling tepat digunakan untuk tabel data yang sangat besar adalah… (Bobot 5) a. Selection Sort b. Bubble Sort c. Merge Sort d. Qui...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

"Perbedaan MySQL dan NoSQL"

PERBEDAAN ANTARA MySQL dan NoSQL MySQL merupakan aplikasi pengolah database yang bersifat open source, dikembangkan oleh Oracle (sebelumnya Sun dan MySQL AB). MySQL adalah sebuah perangkat lunak sistem manajemen basis data SQL . NoSQL merupakan sistem manajemen basis data yang di identifikasikan dengan tidak mematuhi aturan pada model sistem manajemen basis data. NOSQL adalah database generasi terbaru yang mengarahkan kepada database yang tidak berelasi (non-relational), dapat disebarkan kepada siapapun (open-source) dan berskala horisontal (horizontal scale). Contoh aplikasi pada SQL adalah Oracle, MS-SQL, SQLite, dan Postgres . Sedangkan pada NoSQL adalah MongoDB, HBase, Redis, Bigtable, RavenDb, CouchDB, Cassandra, dan Neo4j. Perbedaan SQL dan NoSQL terletak pada cara penulisan database.SQL menggunakan relasional sebagai penyambung antara data-data di dalam tabel database. Sedangkan NoSQL tidak menggunakan Relasional sebagai cara mereka untuk menyambungkan antar da...
Posting Komentar
Baca selengkapnya

"Logical DataBase Design And The Relational Model "

Chapter 5 : Logical Database Design             Merupakan  proses dan transformasi model data konseptual menjadi model data logis yang konsisten dan kompatibel dengan jenis teknologi database dan tentang menciptakan struktur database yang stabil dengan mendaptkan syarat-syarat yang tepat. Pemodelan data konseptual adalah tentang memahami sebuah organisasi untuk mendapatkan persyaratan yang tepat. Tujuan desain database logis adalah untuk menerjemahkan desain konseptual (yang mewakili kebutuhan organisasi untuk data) ke dalam desain database logis yang dapat diimplementasikan melalui sistem manajemen basis data yang dipilih. Database yang dihasilkan harus memenuhi kebutuhan pengguna untuk berbagi data, fleksibilitas, dan kemudahan akses. The Relational Data Model (Model Data Relasional) Model data relasional pertama kali diperkenalkan pada tahun 1970 oleh E.F Codd, kemudian IBM (Codd, 1970). dua proyek penelitian awal diluncurkan untuk membuktika...
Posting Komentar
Baca selengkapnya