Data Mining
Apa Itu Data Mining?
Data Mining merupakan sebuah proses pengumpulan data dalam jumlah yang besar, proses ini membutuhkan beberapa ilmu khusus untuk dapat dikelola. Untuk dapat mengumpulkan data besar menggunakan Data Mining, maka diperlukan perhitungan statistika dan matematika.
Seiring dengan berkembangnya waktu, proses Data Mining sendiri kembali dipermudah dengan bantuan teknologi. Maka dari itu, tidak jarang ketika mengelola data pengguna Data Mining kita sering ali dibantu dengan menggunakan aplikasi AI.
Dalam Data Mining, ada yang dinamakan proses KDD, yang mana merupakan sebuah singkatan dari Knowledge Discovery in Database. Di sini termasuk diantaranya proses Data Dredging, Business Intelligence, hingga Information Harvesting.
Proses KDD ini tentu memiliki peran yang sangat penting, seperti pembersihan data yang tidak berlaku, seleksi data, integrasi data, penambangan data, evaluasi, transformasi, hingga presentasi pengetahuan.
Perkembangan bisnis di era yang semakin cepat ini, membuat banyak perusahaan ingin mengumpulkan data sebagai informasi. Data ini nanti akan dikelola untuk memudahkan proses pemutusan strategi perusahaan dalam mengembangkan bisnis mereka, hingga pada akhirnya perusahaan akan mengambil keputusan bisnis.
Data Mining in sangat penting dilakukan, perusahaan tentu akan memikirkan cara untuk mengembangkan bisnis mereka, dan pengembangan ini tidak dilakukan dengan sembarangan. Maka dari itu, proses Data Mining ini akan membantu perusahaan untuk mengembangkan tujuan dan strategi yang akan dikembangkan
Fungsi Data Mining
Dengan menerapkan prinsip Data Mining yang baik dan benar, maka perusahaan tentu akan mendapatkan respons yang baik. Sejauh ini, Data Mining memiliki fungsi yang dibagi menjadi dua bagian, yaitu fungsi prediktif dan deskriptif.
Seiring dengan perkembangannya, Data Mining memiliki beberapa fungsi yang lebih luas seperti Clustering, Klasifikasi, Asosisasi, Sequencing, dan Forecasting. Untuk penjelasan lengkapnya, simak di bawah ini:
1. Deskriptif
Fungsi ini meliputi cara untuk memahami sebuah data yang telah diteliti, proses yang satu ini merupakan langkah awal untuk menemukan tujuan dan karakteristik data. Fungsi dari deskriptif ini ialah menemukan sebuah pola yang bersembunyi pada sebuah data.
2. Prediction
Merupakan sebuah fungsi yang nantinya akan menemukan pola khusus dari data, nantinya ada sejumlah pola yang ditemukan di beberapa variabel khusus yang tentunya terdapat dalam sebuah data. Nantinya, ketika pola telah ditemukan maka akan diperkirakan variabel yang masih belum diketahui.
3. Clustering
Klustering merupakan sebuah proses untuk memberikan identifikasi kelompok dari sebuah produk yang diteliti, nantinya akan memiliki nilai produk yang memiliki karakter berbeda.
4. Klasifikasi
Karakteristik yang telah terkumpul akan dipilih untuk menyimpulkan definisi suatu grup atau data. Cara ini efektif untuk menemukan produk mana yang tidak begitu diminati, serta mengenai alasan mengapa produk tersebut menurun peminatnya.
5. Asosiasi
Asosiasi memiliki fungsi yang cukup penting dalam Data Mining, karena bisa digunakan untuk membangun hubungan dengan data lain, nantinya data yang pernah digunakan dapat dihubungkan kembali menggunakan data baru.
6. Forecasting
Forecasting adalah sebuah teknik di mana akan meramal data yang digunakan untuk memperoleh gambar mengenai nilai data yang akan datang. Namun, untuk dapat menggunakan fungsi ini maka perusahaan harus memiliki data yang sangat besar. Misalnya, sebuah perusahaan yang memperkirakan produksi produk mereka pada waktu-waktu tertentu, seperti musim panas atau dingin.
Di negara empat musim, ada banyak perusahaan yang memproduksi produk dari hasil metode yang satu ini. Alhasil, perusahaan memiliki perkiraan yang cukup baik untuk memproduksi produk dalam jumlah yang tidak berlebihan ataupun kurang.
7. Sequencing
Fungsi yang satu ini sedikit berbeda, di mana penggunaannya untuk mengidentifikasi hubungan yang memiliki rentang waktu berbeda. Misalnya, dengan mengumpulkan data konsumen yang membeli produk tertentu dalam kurun waktu tertentu secara berulang-ulang. Data ini nantinya akan diidentifikasi untuk membuat strategi pasar yang matang.
8. Outlier Analysis
Merupakan sebuah analisis mengenai objek data yang sedikit melenceng, atau tidak sesuai dengan perilaku data sebagaimana pada umumnya. Fungsi ini memiliki keuntungan untuk mendeteksi penipuan dan peristiwa yang tidak menguntunkan lainnya.
Cara Kerja Data Mining
Dalam penerapannya, Data Mining tentu memiliki metodenya tersendiri untuk mengumpulkan berbagai macam informasi dalam bentuk data. Metode berikut ini dapat dilakukan untuk membantu menemukan data dan menyediakan perencanaan yang baik, diantaranya ialah sebagai berikut:
1. Pengambilan Data
Untuk mengambil data, kita bisa langsung menggunakan teknik KDD. KDD memiliki langkah-langkah yang dimulai dari data mentah, nantinya akan memiliki hasil akhir yang telah diolah dengan baik. Beberapa proses KDD seperti:
2. Pembersihan Data
proses ini meliputi penghapusan data-data yang tidak lengkap, nantinya data tersebut akan dibuang karena bisa saja eror atau tidak berlaku.
3. Integrasi Data
Sebagaimana namanya, proses ini nanti akan memberikan hubungan dengan integrasi antar data. Nantinya data akan dikombinasikan.
4. Seleksi
Proses ini meliputi proses pemilihan data-data yang terbaru atau masih ada keterkaitan, agar nantinya dapat dianalisis dan diterima oleh koleksi data.
5. Transformasi Data
Merupakan sebuah proses transformasi data yang telah dipilih, kemudian akan diubah dalam bentuk Mining Proceduremelalui agresi data.
6. Data Mining
Merupakan proses yang sangat penting dilakukan, nantinya data akan diolah menggunakan berbagai macam teknik yang kemudian akan diekstrak ke berbagai macam pola atau Pattern untuk mendapatkan keuntungan.
7. Evolusi Pola
Setelah pola telah ditemukan dengan menggunakan metode sebelumnya, maka kemudian akan diolah berdasarkan Measure yang telah ditetapkan.
8. Knowledge Presentation
Ini merupakan proses akhir dari pengambilan data, di mana akan menggunakan teknik visual yang membantu konsumen untuk dapat mengerti dan menerapkan hasil dari data yang telah dikembangkan oleh data sebelumnya.
Teknik Data Mining
Setelah mengetahui cara untuk mendapatkan data, maka kemudian harus diketahui bahwa ada beberapa cara dalam proses teknik Data Mining. Lantas, apa saja teknik dalam Data Mining? Simak di bawah ini:
1. Predictive Modeling
Teknik yang satu ini terbagi menjadi dua jenis teknik, diantaranya ada Value Prediction dan Classification. Keduanya memiliki cara kerja berbeda, namun dengan hasil yang saling berhubungan.
2. Database Segmentation
Nantinya, database akan diolah kembali dan terbagi menjadi beberapa bagian seperti Record, Cluster, dan Segmen.
3. Link Analysis
Seperti namanya, teknik ini akan menggunakan sebuah hubungan untuk menghubungkan Record dan individu dengan kelompok Record yang ada dalam sebuah database.
4. Deviation Detection
Teknik ini berfungsi untuk memberikan identifikasi Outlier yang memberikan sebuah deviasi dari ekspektasi yang telah diketahui sebelumnya.
5. Nearest Neighbor
Teknik yang memiliki fungsi untuk memberikan prediksi dan membuat sebuah kelompok. Bukan tanpa alasan, teknik ini termasuk sebagai teknik yang sudah lama digunakan dan tergolong lawas tapi masih efektif.
6. Clustering
Sebagaimana yang telah dijelaskan di atas, teknik ini nantinya dapat memberikan klasifikasi data berdasarkan kriteria setiap data.
7. Decision Tree
Ini merupakan salah satu teknik yang terbilang baru, di mana memiliki fungsi untuk mengubah sebuah model prediktif menjadi seperti pohon yang dapat digambarkan secara visual langsung. Nantinya, cabang atau ranting pohon akan mewakili sejumlah pertanyaan yang ada mengenai data.
Sektor yang Menggunakan Data Mining
1. Market Analysis dan Management.
Dalam sektor ini, umumnya digunakan sebagai bagian dari menyusun pemasaran. Data Mining akan digunakan dalam menentukan targer pasar, mengelola hubungan pelanggan, Cross Selling, hingga analisis pasar.
2. Corporate Analysis dan Risk Management.
Umumnya, sebuah perusahaan akan menggunakan Data Mining sebagai prediksi, melihat retensi pelanggan, memberikan kontrol kualitas, hingga analisis yang kompetitif.
3. Fraud Detection dan Mini Unusual Patterns.
Data Mining juga memiliki fungsi yang luas, di mana menggunakan cara pendeteksian fraud pada sebuah sistem. Dengan menggunakan Data Mining, maka kita bisa melihat berapa banyak transaksi yang telah masuk.
