Apa Itu Data Mining? Ketahui Proses dan Manfaatnya

Istilah data mining berasal dari bahasa Inggris yaitu datum, yang berarti kumpulan fakta yang dapat diterima dengan cara ini, dan mining, yang berarti pencarian. Data sendiri memegang peranan penting dalam kehidupan karena dapat mempermudah pengambilan keputusan. Informasi data berasal dari berbagai sumber, namun masih berupa opini atau asumsi karena belum diolah lebih lanjut. Setelah diolah melalui investigasi, data menjadi lebih kompleks dalam bentuk informasi, database, atau pemecahan masalah. Nantinya, Anda dapat menggunakan informasi yang diperoleh dari pengolahan data tersebut sebagai sumber pengetahuan. Untuk alasan ini, data ditampilkan sebagai informasi dari objek atau subjek yang membantu Anda mengambil data. Informasi ini dapat mengungkapkan apa yang sebelumnya tidak diketahui.
 

Definisi Data Mining

Data mining sering kali membutuhkan integrasi data, Data mining adalah proses mengumpulkan dan memproses data dengan tujuan mengekstraksi informasi penting karakteristik dari data tersebut. Proses pengumpulan dan penggalian informasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak yang menggunakan perhitungan statistik, matematika, atau teknologi kecerdasan buatan (AI). Data mining sering disebut sebagai Knowledge Discovery in Database (KDD).
Data mining dapat menggambarkan kumpulan teknik yang berbeda dan bertujuan untuk menemukan pola yang tidak diketahui dalam data yang dikumpulkan. Melalui data ini, pengguna dapat menemukan pengetahuan dalam bentuk database yang tidak mereka ketahui sebelumnya.
 

Fungsi Data Mining

Data mining memiliki banyak fungsi, tetapi yang utama adalah descriptive dan Predictive. Rincian fungsi ini dijelaskan di bawah ini.
 
1. Descriptive
Fungsi deskriptif digunkan dalam data mining adalah fungsi untuk mengetahui lebih banyak tentang data yang diamati. Dengan menjalankan proses tersebut, Anda diharapkan mengetahui cara kerja data tersebut. Data ini nantinya dapat digunakan untuk menentukan sifat-sifat data yang bersangkutan.
Dengan menggunakan fitur digunakan dalam data mining deskriptif, Anda nantinya dapat menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam data Anda. Dengan kata lain, jika polanya berulang dan bernilai, Anda dapat mengetahui sifat-sifat data.
 
2. Predictive
Fungsi prediktif adalah fungsi bagaimana suatu proses menemukan pola tertentu dalam datanya. Pola-pola tersebut dapat dilihat dari berbagai variabel yang ada dalam data. Setelah menemukan pola, Anda dapat menggunakan pola yang diperoleh untuk memprediksi variabel lain yang nilai atau jenisnya tidak diketahui.
Untuk itulah fungsi yang satu ini disebut sebagai fungsi prediktif dan juga melakukan analitik prediktif. Fungsi ini juga dapat digunakan untuk memprediksi variabel tertentu yang tidak ada dalam data. Oleh karena itu, fitur ini memudahkan dan berguna bagi mereka yang membutuhkan prediksi  akurat untuk meningkatkan hal-hal penting tersebut.
 
3. Association
Asosiasi mengidentifikasi hubungan antara peristiwa yang terjadi pada titik waktu tertentu.
 
4. Sequencing
Sequencing, hampir mirip dengan asosiasi, tetapi sequencing membantu mengidentifikasi hubungan yang berbeda dalam periode waktu tertentu. Misalnya, pelanggan yang mengunjungi minimarket berulang kali.
 
5. Forecasting
Fungsi ini dimaksudkan untuk memperkirakan nilai di beberapa titik di masa depan menurut pola akuisisi data skala besar. Misalnya, memprediksi permintaan pasar.
 
6. Classification
Fungsi ini bertujuan untuk melengkapi beberapa definisi karakteristik dari data suatu grup. Misalnya, pelanggan suatu perusahaan yang pindah untuk bersaing dengan perusahaan lain.
 
7. Clustering
Clustering adalah pengidentifikasian suatu produk atau kelompok produk dengan ciri-ciri khusus.

 

Metode Data Mining

Tentu saja, ada cara untuk mengumpulkan informasi, tetapi metode-metode ini dapat membantu Anda menemukan data. Data mining memungkinkan perencanaan dari ide hingga implementasi akhir.

 
1.Proses Pengambilan Data
Suatu proses atau tahapan yang digunakan dalam data mining dimulai dengan data mentah dan diakhiri dengan pengetahuan atau informasi yang telah diproses. Adapun proses-proses tersebut yaitu:

1.  Data Cleansing

Proses menghapus data yang tidak lengkap, tidak benar, atau tidak konsisten dari pengumpulan data. Anda juga mengetahui data lifecycle management agar terbiasa dengan pengolahan data.
 

2. Data Integration, proses integrasi data secara berulang dan dikombinasikan. Integrasi data dilakukan pada atribut-atribut yang mengidentifikasikan entitas-entitas yang unik seperti atribut nama, jenis produk, nomor pelanggan dsb. Integrasi data perlu dilakukan secara cermat karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan hasil yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya. 

 

3. Data Transformation, merupakan proses transformasi data yang sudah ditentukan ke dalam prosedur mining dengan cara agresi data.

 

4. Selection, proses penyeleksian data yang terkait terhadap analisa untuk diterima dari kumpulan data yang sudah ada.

 

5. Pattern Evolution, Proses yang sebelumnya ditemukan dan pola minat yang diidentifikasi.

 

6. Knowledge Presentation, proses visualisasi yang bertujuan untuk membantu pengguna memahami menginterprestasikan hasil karakteristik dari data mining.

 

7. Data Mining, Ini adalah proses utama penerapan teknik yang berbeda untuk mengekstrak pola potensial yang berbeda dan mengambil data yang berguna.

 
 
2. Teknik dalam Proses Data Mining

1. Database Segmentation, memisahkan database ke dalam jumlah segmen, cluster, atau record yang sama.

 

2. Link Analysis, Sebuah teknik untuk membuat hubungan antara catatan individu atau kumpulan catatan dalam database.

 

3. Deviation Detection, teknik untuk mengidentifikasi outlier yang mewakili penyimpangan dari ekspektasi yang diketahui.

 

4. Decision Tree, Ini adalah teknik generasi berikutnya yang merupakan model prediktif yang dapat digambarkan oleh metode ini sebagai pohon. Setiap simpul di pohon mewakili pertanyaan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data.

 

5. Nearest Neighbour, adalah teknik untuk memprediksi pengelompokan, yang merupakan metode tertua yang digunakan dalam penambangan data.

 
 

Penerapan Data mining

Data mining dapat digunakan di berbagai bidang, termasuk ekonomi, pemerintahan, dan keuangan. Berikut ini adalah contoh aplikasi yang digunakan dalam data mining multi sektor.

1. Corporate Analysis & Risk Management
Implementasi untuk digunakan dalam data mining di sektor perusahaan biasanya digunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, penjaminan emisi yang lebih baik, kontrol kualitas, dan analisis kompetitif.

1. Perencanaan keuangan dan penilaian aset, seperti analisis dan peramalan arus kas, analisis aset kontinjensi untuk menilai aset, analisis cross-sectional dan deret waktu (rasio keuangan, analisis tren, dll.)

 

2. Pemantauan persaingan seperti pesaing dan arah pasar, membagi pelanggan ke dalam kelas dan metode penetapan harga berdasarkan kelas, dan menetapkan strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif.

 

3. Perencanaan sumber daya, misalnya ringkasan dan perbandingan sumber daya dan pengeluaran

 
2. Market Analysis dan Management
Di bidang pemasaran, penambangan data biasanyadigunakan untuk pemasaran target, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisis pasar, penjualan silang, dan segmentasi pasar.
 

1. Analisa traffic pasar, menemukan relasi antar produk atau prediksi penjualan bersadarkan asosiasi.

 

2. Target Pemasaran, seperti menemukan kelompok pelanggan yang berkarakteristik dari data sama mungkin meliputi, tingkat pendapatan, minat, kebiasaan membeli, atau pola belanja pelanggan dari waktu ke waktu.

 

3. Analisis kebutuhan pelanggan, seperti mengidentifikasi produk yang paling berkualitas untuk berbagai kelompok pelanggan, penyediaan informasi ringkasan, memprediksi faktor untuk mendapatkan pelanggan baru, laporan multidimensi, dan informasi statistic.

 
3. Fraud Detection
Data mining juga digunakan untuk menemukan dan mendeteksi penipuan dalam sistem. Dengan demikian, Anda dapat melihat jutaan transaksi masuk.
 

1.  Pendekatan: pengelompokan dan konstruksi model untuk penipuan, dan analisa outlier

 

2.  Aplikasi: ritel, layanan kartu kredit, layanan Kesehatan. Misalnya, pencucian uang, analisa pola penyimpang dari norma yang diharpkan, asuransi otomatis.

Perbedaan Data Mining dengan Machine learning?

Data mining digunakan pada kumpulan data yang ada untuk menemukan pola. Machine learning, berfokus pada melatih mesin untuk mempelajari kumpulan dataset ‘training’, dan kemudian Machine learning membuat prediksi menggunakan kumpulan data baru. Dalam data mining, proses dilakukan pada dataset untuk menemukan pengetahuan atau insight baru. Sedangkan Machine learning berfokus pada proses belajar karakteristik dari data set yang diberikan. Kemudian perbedaan pada umur, Data mining, biasa juga disebut Knowledge Data Discovery (KDD) muncul sejak 1930-an. Sedangkan Machine Learning mulai muncul sejak 1950an.

Kesimpulan

Dengan memahami definisi, fungsi, metode, dan aplikasinya memudahkan untuk mempraktikkannya. Tanpa data mining, proses pengambilan keputusan pada masalah dapat menjadi rumit karena kurangnya data untuk digunakan sebagai dasar inferensi. Mereka yang bekerja di bidang keuangan, akademisi, atau disiplin ilmu lainnya perlu menggali lebih dalam data mining. Hal ini karena suatu saat Anda pasti akan membutuhkan data tersebut, dan pada saat yang sama akan lebih mudah untuk mengumpulkan data tersebut.
 
___
 
IDMETAFORA adalah Perusahaan Solusi IT, bisnis utama kami adalah Pengembangan ERP.
Kami juga mendukung klien kami dalam pengembangan Internet of Things, Desain & Pengembangan Web.
Hubungi kami di : 0896 6423 0232 atau 0813 9399 3723.
Jl. Damai, Sleman, Yogyakarta.
PT Metafora Indonesia Teknologi