Home ยป Memahami Data Mining: Definisi, Fungsi, Metode, dan Aplikasinya untuk Menggali Informasi Berharga

Memahami Data Mining: Definisi, Fungsi, Metode, dan Aplikasinya untuk Menggali Informasi Berharga

Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode dan Penerapannya

Pernahkah teman-teman mendengar istilah Data Mining?atau istilah Data Science (Sains Data/Data sains)? lalu apa definisi atau pengertian dan metode data mining, apa fungsinya dan bagaimana tahapan data mining? simak ulasan berikut.

Pengertian Data Mining

Dalam jurnal yang ditulis oleh A. Khoirunnisa, dkk, Data mining adalah teknik atau cara yang digunakan untuk mengobservasi data menyeluruh secara otomatis.
Menurut Dr. Suyanto dalam tulisannya tahun 2017 yang berjudul “Data mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data”, disebutkan bahwa data mining merupakan langkah analisis terhadap proses pengetahuan di dalam basis knowledge discovery in database (KDD), dimana KDD ini berhubungan dengan integrasi, penemuan ilmiah, interpretasi dan visualisasi dari pola-pola sejumlah data.
Dalam jurnal yang ditulis oleh Wahyuni, S., S, K. S., & Perangin-angin, M.I. tahun 2017 disebutkan bahwa data mining adalah proses penggalian data dari tumpukan database yang berukuran besar yang digunakan untuk menemukan knowledge berupa informasi penting dan bermanfaat.
Definisi lain mengatakan bahwa data mining adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan pola atau hubungan dalam data berukuran besar (Saleh, 2015)
Sedangkan menurut Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi dalam bukunya Algoritma Data Mining menyebutkan, Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengintegrasi suatu pengetahuan secara otomatis.

Fungsi Data Mining

Setidaknya ada 7 fungsi dari data mining sebagaimana dilansir dari laman beberapa sumber akademis antara lain:

1. Descriptive

Merupakan suatu fungsi memahami data yang diteliti lebih jauh, tujuannya adalah untuk menemukan pola dak karakteristik dari data yang diteliti. Dengan menggunakan fungsi deskriptif ini kita dapat menemukan pola tertentu yang semula tersembunyi, maksudnya adalah apabila terdapat pola berulang dan memiliki nilai maka karakteristik dari suatu data akan bisa diketahui.

2. Predictive

Fungsi yang nantinya akan menguak pola khusus dari suatu data. Pola tersebut dapat ditemukan dari beberapa variabel yang ada pada data. Jika pola tersebut sudah ditemukan maka bisa digunakan sebagai cara untuk memperkitakan variabel lainnya yang masih belum diketahui nilainya. Bahkan fungsi ini bisa digunakan untuk menemukan variabel khusus yang tidak terdapat dalam suatu data.

3. Association

Fungsi asosiasi adalah suatu fungsi dimana kita bisa mengidentifikasi hubungan sari setiap data yang tersedia baik data masa lalu maupun data saat ini.

4. Classification

Digunakan untuk menyimpulkan beberapa definisi karakteristik pada suatu kelompok data. Misalkan data pelanggan yang membeli barang tertentu karena suatu alasan tertentu.

5. Clusterization

Fungsi ini adalah proses mengidentifikasi kelompok dari suatu produk atau barang yang memiliki karakteristik khusus.

6. Forecasting

Teknik prakiraan (peramalan) data untuk memperoleh gambaran tentang nilai dari suatu data di masa depan. Hal ini dapat dilakukan dengan mengumpulkan informasi atau data dalam jumlah besar.

7. Sequencing

Merupakan suatu proses identifikasi setiap hubungan yang berbeda pada interval waktu tertentu.

Metode Data Mining

Setelah kita mengetahui definisi dari data mining serta beberapa fungsinya maka selanjutnya kita harus memahami bagaimana metode dari data mining. Dengan penggunaan metode yang tepat maka kita bisa mendapatkan data yang diinginkan dan mengaplikasikannya pada projek yang sedang kita kerjakan dengan hasil yang memuaskan. Beberapa metode yang dimaksud adalah:

1. Proses Pengambilan Data

Proses pengambilan data dilakukan melalui beberapa tahapan yaitu:
  • Data cleansing yaitu proses membuang data-data yang tidak lengkap atau eror.
  • Data integration yaitu proses pengkombinasian data yang berulang
  • Selection yakni proses pemilahan data yang sesuai dengan analisis data sebelum mengolah dan memperbaikinya.
  • Data transformation yakni proses transformasi data terpilih kedalam bentuk prosedur penambangan melalui agresi data.
  • Data mining adalah proses paling penting yaitu proses ekstraksi berbagai pola potensial untuk mendapatkan data sesuai kebutuhan
  • Pattern evolution merupakan suatu proses dimana pola yang sudah didapatkan kemudian diidentifikasi berdasarkan ukuran atau kriteria yang ditetapkan
  • Knowledge presentation adalah tahap akhir dari proses pengumpulan data dimana pada tahap ini digunakan teknik visualisasi data untuk mempermudah pengguna memahami dan menginterpretasikan hasil dari data mining

2. Teknik dalam Proses Penambangan Data

Proses penambangan data (Data Mining) menggunakan berbagai teknik, di antaranya:
  • Klasifikasi: Menentukan kelas/kelompok untuk setiap item data berdasarkan atribut-atribut tertentu.
  • Regresi: Memprediksi nilai target berdasarkan atribut-atribut lain.
  • Clustering: Mengelompokkan item data yang mirip satu sama lain berdasarkan atribut-atribut tertentu.
  • Asosiasi Rule Mining: Menemukan hubungan antara item-item dalam data.
  • Analisis Faktor: Mengidentifikasi variabel-variabel yang mempengaruhi suatu target.
  • Analisis Dimensionalitas: Menurunkan dimensi dari data yang memiliki banyak atribut.
  • Visualisasi Data: Menampilkan data dalam bentuk visual untuk mempermudah pemahaman dan interpretasi.

Contoh Penerapan Data Mining

Untuk lebih memperjelas atau memberi gambaran terkait data mining berikut adalah 5 contoh penerapan data mining dalam berbagai bidang:
  • Marketing: Data Mining digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan potensial, memprediksi perilaku pembelian, dan meningkatkan target pemasaran.
  • Perbankan: Data Mining digunakan untuk menganalisis transaksi perbankan dan memprediksi kemungkinan default pembiayaan.
  • Healthcare: Data Mining digunakan untuk menganalisis data pasien dan membantu dokter dalam membuat diagnosis dan menentukan tindakan terbaik.
  • E-commerce: Data Mining digunakan untuk menganalisis perilaku belanja pelanggan dan meningkatkan rekomendasi produk.
  • Telecommunications: Data Mining digunakan untuk menganalisis lalu lintas data dan memprediksi tren penggunaan bandwidth.

Demikian pembahasan singkat dari pengertian, fungsi, metode dan penerapan data mining di zaman ini. semoga memberikan manfaat dan imu baru bagi kita semua.

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Scroll to Top