Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode & Penerapannya

Apakah kalian pernah mendengar istilah Data Mining? Mungkin kalian juga pernah mendengar data science. Lantas apa definisi dan metode data mining, Apa fungsinya dan bagaimana tahapan dalam penambangan data? Semuanya akan dibahas lebih dalam di sini

Apa itu Data Mining?

Data mining adalah suatu proses pengerukan atau pengumpulan informasi penting dari suatu data yang besar. Proses data mining seringkali menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence.

Nama alternatifnya yaitu Knowledge discovery (mining) in databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence, dan lain-lain.

Jika di lihat di lihat pada gambar dalam proses KDD tersebut, Banyak konsep dan teknik yang di gunakan dalam proses data mining. Proses tersebut membutuhkan beberapa langkah untuk mendapatkan sebuah data yang di inginkan.

Dalam proses KDD tersebut termasuk melakukan pembersihan data, integrasi data, seleksi data, transformasi, penambangan data, evaluasi pola, dan presentasi pengetahuan.

Fungsi Data Mining

Data mining memiliki banyak sekali fungsi, Untuk fungsi utamanya sendiri yaitu ada dua; Yaitu fungsi descriptive dan fungsi predictive. Untuk fungsi lainnya akan di bahas di bawah

1. Descriptive

fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang di amati. Dengan melakukan sebuah proses di harap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat di gunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.

Dengan menggunakan Fungsi descriptive Data mining, Maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa di ketahui.

2. Predictive

Fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat di ketahui dari berbagai variabel-variabel yang ada pada data. 

Ketika sudah menemukan pola, Maka pola yang didapat tersebut bisa di gunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum di ketahui nilai ataupun jenisnya.

Karena itulah fungsi satu ini di katakan sebagai fungsi prediksi sama halnya dengan melakukan predictive analisis. Fungsi ini juga bisa di gunakan untuk memprediksi sebuah variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

Sehingga fungsi ini memudahkan dan menguntungkan bagi siapapun yang memerlukan prediksi yang akurat untuk membuat hal penting tersebut menjadi lebih baik.

Fungsi Data mining yang lainnya yaitu : characterization, discrimination, association, classification, clustering, outlier and trend analysis, dll.

• Multidimensional concept description, Karakterisasi dan diskriminasi, Atau berfungsi untuk Menggeneralisasikan, meringkas, dan membedakan karakteristik data, dll.
• Frequent patterns, association, correlation
• Classification and prediction, Membangun model (fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep untuk prediksi masa depan. Misalnya, Mengklasifikasikan negara berdasarkan (iklim), atau mengklasifikasikan mobil berdasarkan (jarak tempuh gas)
• Cluster analysis, Membuat data grup untuk membentuk kelas baru. Misalnya, Memaksimalkan kesamaan intra-kelas & meminimalkan kesamaan antar kelas
• Outlier analysis, Objek data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data, Berguna dalam deteksi penipuan, analisis peristiwa langka.
• Trend and evolution analysis, Trend dan penyimpangan: misalnya Analisis regresi atau Mining Penambangan pola berurutan: misalnya, Kamera digital, atau Analisis periodisitas dan Analisis berbasis kesamaan.
• Other pattern-directed or statistical analyses

Metode Data Mining

Dalam melakukan pengumpulan informasi tentunya terdapat metode, Metode tersebut akan membantu dalam proses menemukan data. Data mining akan menyediakan perencanaan dari ide hingga implementasi akhir.

1. Proses pengambilan Data

Bagaimana proses pengambilan data? Tadi di atas sudah di jelaskan tentang KDD atau Knowledge discovery (mining) in databases. Dengan KDD tersebut itulah kamu dapat melakukan proses pengambilan data.

Proses atau tahapan-tahapan tersebut di mulai dari data mentah dan berakhir dengan pengetahuan atau informasi yang telah di olah. Nah proses tersebut sebagai berikut :

1. Data Cleansing, Proses di mana data-data yang tidak lengkap, mengandung error dan tidak konsisten di buang dari koleksi data. Ketahui juga data lifecycle management untuk mengetahui tentang pengolahan data.
2. Data Integration, Proses integrasi data di mana yang berulang akan di kombinasikan.
3. Selection, Proses seleksi atau pemilihan data yang relevan terhadap analisis untuk di terima dari koleksi data yang ada.
4. Data Transformation, Proses transformasi data yang sudah di pilih ke dalam bentuk mining procedure melalui cara dan agresi data.
5. Data Mining, Proses yang paling penting dimana akan dilakukan berbagai teknik yang di aplikasikan untuk mengekstrak berbagai pola-pola potensial untuk mendapatkan data yang berguna.
6. Pattern Evolution,  Sebuah proses di mana pola-pola menarik yang sebelumnya sudah di temukan dengan identifikasi berdasarkan measure yang telah di berikan
7. Knowledge Presentation, Merupakan proses tahap terakhir, Dalam hal ini di gunakan teknik visualisasi yang bertujuan membantu user dalam mengerti dan menginterpretasikan hasil dari penambangan data.

2. Teknik dalam Proses Penambangan Data

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

1. Predictive Modeling, Terdapat dua teknik yaitu Classification dan Value Prediction
2. Database Segmentation, Melakukan partisi database menjadi sejumlah segmen, cluster, atau record yang sama
3. Link analysis, Sebuah teknik untuk membuat hubungan antara record yang individu atau sekumpulan record dalam database.
4. Deviation detection, Sebuah teknik untuk mengidentifikasi outlier yang mengekspresikan sebuah deviasi dari ekspektasi yang sudah di ketahui sebelumnya.
5. Nearest Neighbour, Yaitu teknik yang memprediksi pengelompokan, Teknik ini sendiri merupakan teknik yang tertua yang di gunakan dalam data mining.
6. Clustering, merupakan teknik untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing data.
7. Decision Tree, Merupakan teknik generasi selanjutnya, dimana teknik ini adalah sebuah model prediktif yang dapat di gambarkan seperti pohon. Setiap node yang terdapat dalam struktur pohon tersebut mewakili sebuah pertanyaan yang di gunakan untuk menggolongkan data. 

Permasalahan dalam Data Mining

Bukan soal yang mudah dalam mengumpulkan informasi dan melakukan penambangan data yang nantinya data tersebut berguna kedepannya. Banyak sekali permasalahan yang bisa di temui saat melakukan penambangan data.

Salah satunya adalah permasalahan terkait reliabilitas atau ketahanan hardware atau server VPS yang di gunakan untuk memproses data mining. Pemilihan server adalah poin penting yang harus di perhatikan mengingat hal ini berhubungan dengan kecepatan pemrosesan data.

Oleh karenanya, Jagoan Hosting hadir sebagai solusi lewat layanan server VPS yang menawarkan performa handal dengan harga lebih murah di kalangannya. Kamu butuh spesifikasi lebih tinggi? Jangan khawatir! Kami siap membantu dan memenuhi kebutuhanmu. Yuk konsultasikan kebutuhan server VPS kamu dengan Jagoan Hosting sekarang!

Nah, setelah kamu memilih server untuk data mining, sekarang saatnya kamu mengenal berbagai permasalahan lain dalam data mining, antara lain:

1. Metodologi Mining

• Menambang berbagai jenis pengetahuan dari berbagai tipe data
• Kinerja: efisiensi, efektivitas, dan skalabilitas
• Evaluasi pola: masalah ketertarikan
• Memasukkan pengetahuan latar belakang
• Menangani kebisingan dan data yang tidak lengkap
• Metode penambangan paralel, terdistribusi dan tambahan
• Integrasi pengetahuan yang di temukan dengan yang ada: fusi pengetahuan

 2. User interaction

• Bahasa kueri penambangan data dan penambangan ad-hoc
• Ekspresi dan visualisasi hasil penambangan data
• Penambangan pengetahuan interaktif di berbagai tingkatan abstraksi

 3. Applications and social impacts 

•  Penambangan data khusus domain & penambangan data tak terlihat
•  Perlindungan keamanan data, integritas, dan privasi

Contoh Penerapan Data Mining

Penambangan data bisa di gunakan di berbagai sektor, Mulai dari sektor bisnis, manajemen, keuangan dan lain sebagaianya. Berikut Contoh penerapan Data mining di beberapa sektor :

1. Market Analysis dan Management

Dalam sektor pemasaran biasanya data mining di gunakan 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)

2. Corporate Analysis & Risk Management

Penerapan Data mining dalam sektor perusahaan biasanya di gunakan untuk prediksi, retensi pelanggan, underwriting yang lebih baik, kontrol kualitas, analisis kompetitif.

• Perencanaan keuangan dan evaluasi aset, Misalnya analisis dan prediksi arus kas, analisis klaim kontinjensi untuk mengevaluasi aset, analisis cross-sectional dan time series (rasio keuangan, tren analisis, dll.)
• Planning Perencanaan sumber daya, Misalnya merangkum dan membandingkan sumber daya dan pengeluaran 
• Persaingan, Misalnya memantau pesaing dan arah pasar, mengelompokkan pelanggan ke dalam kelas dan penetapan harga berbasis kelas prosedur, dan mengatur strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif.

3. Fraud Detection & Mining Unusual Patterns

Data mining juga berfungsi untuk mencari dan mendeteksi fraud pada sebuah sistem. Dengan menggunakan data mini maka akan bisa melihat dari jutaan transaksi yang masuk.

• Pendekatan: Clustering & konstruksi model untuk penipuan, analisis outlier
• Aplikasi: Layanan kesehatan, ritel, layanan kartu kredit, telecomm. Misalnya Asuransi otomatis, Pencucian uang, Asuransi kesehatan, Telekomunikasi, Analisis pola yang menyimpang dari norma yang diharapkan, Industri retail, Dll.

Itulah beberapa informasi tentang data Mining, Kamu bisa mempelajari tentang penambangan data untuk mendapatkan dan mengumpulkan informasi/data yang berguna untuk masa depan.