Pengertian Data Mining, Fungsinya, Metode, Tahap Hingga Contohnya

Ketika Anda ingin menemukan emas, maka Anda harus menambangnya. Menambang bukanlah pekerjaan mencari-cari emas di permukaan tanah, tapi juga harus menggali lubang dengan kedalaman tertentu barulah emas akan terlihat. Jadi butuh proses dan effort yang lebih untuk mendapatkannya.

Itu juga berlaku untuk data. Sebab ada yang namanya data mining atau penambangan informasi.

Sama seperti menambang emas, menambang informasi juga perlu proses yang tidak sederhana seperti menggunakan artificial intelligence, teknik statistik, ilmu matematika, machine learning, dan lain sebagainya.

Teknik-teknik rumit itu nantinya akan mengidentifikasi dan mengekstraksi informasi yang bermanfaat dari suatu database besar.

Contoh penambangan data adalah ketika Anda membaca buku telepon yang terdiri dari ribuan bahkan jutaan nama pengguna telepon yang namanya diurutkan sesuai abjad.

Nah, dari buku telepon itu Anda bisa menemukan fakta bahwa nama Hasian, misalnya, mayoritas tinggal di Tapanuli Selatan. Nah temuan Anda itu bisa dianggap proses data mining.

Sebelum membahas lebih jauh, ada baiknya kita pahami dulu apa arti data mining itu.

Pengertian Data Mining

Dari penjelasan di atas, bisa disimpulkan kalau data mining merupakan suatu proses penambangan data dalam jumlah data yang sangat besar dengan menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence terkini.

Menurut Efraim Turban, dkk 2005, tujuan data mining atau penambangan data adalah untuk mengekstraksi serta mengidentifikasi suatu data demi informasi tertentu yang berhubungan dengan suatu database besar atau big data.

Terdapat beberapa istilah pula yang memiliki makna hampir sama dengan penambangan data meskipun definisi khususnya berbeda seperti Knowledge discovery in databases (KDD), analisa data atau pola, ekstraksi pengetahuan, kecerdasan bisnis, data arkeologi, dan data dredging.

Fungsi Data Mining

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, data mining berfungsi untuk mengekstrak data untuk informasi tertentu. Fungsi utama data mining yaitu untuk mendapatkan informasi penting yang nantinya bisa bermanfaat.

Adapun fungsi data mining adalah sebagai berikut:

1. Prediction, yakni proses menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola tersebut dapat diketahui dari variabel-variabel yang ada pada data. Pola yang didapat bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya.

Oleh sebab itu, fungsi data mining yang satu ini dikatakan sebagai fungsi prediksi.

Sebab nantinya bisa digunakan untuk memprediksi variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

Hal ini tentunya akan mempermudah dan menguntungkan mereka pemilik kepentingan yang memerlukan prediksi akurat untuk membuat hal penting tersebut menjadi lebih baik.

2. Description, yakni untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Jadi dengan melakukan proses, diharap mampu mengetahui perilaku dari data tersebut yang nantinya bisa digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.

Data mining nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik data bisa diketahui. Hal satu ini tentunya memberikan banyak manfaat dan dapat meningkatkan pengetahuan.

3. Klasifikasi, yakni data yang ada akan diproses sehingga akan ditemukan fungsi atau model tertentu yang menggambar konsep dari sebuah data. Model atau fungsi tersebut nantinya akan memisahkan tiap data menjadi kelompok-kelompok tertentu.

4. Asosiasi, yakni penggunaannya untuk menemukan kombinasi atau aturan assosiatif dari suatu data. Jadi data yang ada nantinya diproses sehingga akan menemukan informasi tentang hubungan variabel satu dengan lainnya.

Metode Dalam Data Mining

Seperti yang dijelaskan sebelumnya menambang data untuk sebuah informasi akan membutuhkan proses yang tidak sederhana. MEtode dalam data mining ada dua yakni proses pengambilan data dan teknik pengambilan data.

Untuk lebih jelasnya silakan simak penjelasan berikut ini:

1. Proses pengambilan Data

Proses pengambilan data atau Knowledge discovery (mining) in databases memiliki beberapa proses yakni:

– Pembersihan data, yakni penghapusan data pengganggu atau data yang tidak penting serta mengisi data yang hilang.

– Integrasi data, yakni penggabungan beberapa sumber data yang ada.

– Pemilihan data, yakni data-data yang relevan nantinya dipilih dan dikumpulkan.

– Transformasi data, yakni data akan diproses dan ditransformasi ke dalam format tertentu, format yang akan digunakan dalam penggalian data.

– Penggalian data, yakni data akan diolah menggunakan metode yang cerdas dan canggih sehingga akan menghasilkan ekstraksi pola tertentu.

– Evaluasi pola, yakni pengenalan pola-pola yang menarik. Pola-pola menarik tersebut yang akan diambil.

– Penyajian pola, yakni pola pilihan tadi kemudian akan divisualisasikan ke pengguna.

2. Teknik Penambangan Data

Terdapat berbagai macam teknik yang digunakan dalam proses penambangan data. Apa saja teknik yang bisa digunakan dalam proses Data Mining?

– Predictive Modeling, ada dua teknik yaitu Classification dan Value Prediction

– Database Segmentation, yaitu melakukan partisi database menjadi beberapa segmen, cluster, atau record yang sama

– Link analysis, yaitu teknik untuk membuat hubungan antara record yang individu atau sekumpulan record dalam database.

– Deviation detection, yaitu teknik mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan suatu deviasi dari ekspektasi yang telah diketahui sebelumnya.

– Nearest Neighbour, Yaitu teknik yang memprediksi pengelompokan, Teknik ini sendiri merupakan teknik yang tertua yang digunakan dalam data mining.

– Clustering, merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data.

– 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.

Contoh Penerapan Data Mining

Penambangan data bisa digunakan di berbagai sektor, mulai dari sektor bisnis, manajemen, keuangan dan lain sebagaianya. Berikut adalah penerapan data mining di sektor Market Analysis dan Management.

Dalam sektor pemasaran biasanya data mining digunakan untuk Pemasaran target, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisis pasar, cross selling, segmentasi pasar.

– Target Pemasaran, Misalnya menemukan kelompok pelanggan “model” yang memiliki karakteristik yang sama: minat,tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dll. atau menentukan pola pembelian pelanggan dari waktu ke waktu.

– Analysis lalu lintas pasar, Menemukan hubungan / hubungan antar produk penjualan & prediksi berdasarkan asosiasi tersebut.

– Profiling pelanggan, Jenis pelanggan apa yang membeli produk apa (pengelompokan atau klasifikasi)

– Analisis kebutuhan pelanggan, Misalnya identifikasi produk terbaik untuk berbagai kelompok pelanggan, Memprediksi faktor apa yang akan menarik pelanggan baru, Penyediaan informasi ringkasan, Laporan ringkasan multidimensi, Informasi ringkasan statistik (kecenderungan dan variasi pusat data)

Demikian ulasan mengenai apa itu data mining, bagaimana metodenya, proses, tahapan hingga fungsinya. Semoga bermanfaat. (*)