Pengertian Data Mining dan Cara Penerapannya

| | ,

Pendahuluan: Apa itu Data Mining?

Apa itu data mining? Disebut juga dengan “Knowledge Discovery” yang merupakan suatu proses pengambilan pola yang menarik dari data yang akan diproses dalam jumlah besar, kemudian menghasilkan informasi yang sangat penting. Artinya, pola dalam data mining atau penggalian data dapat dikatakan menarik jika pola tersebut tidak diketahui sebelumnya, tidak sepele, implisit dan berguna. 

Sebenarnya ada banyak sekali definisi mengenai data mining. Namun pengertian yang lebih khususnya sendiri adalah suatu alat dan aplikasi yang umumnya menggunakan analisis statistik pada data. Pada dasarnya data mining memiliki beberapa nama alternatif, antara lain:

  • Knowledge Discovery In Database
  • Analisis pola
  • Arkeologi data
  • Pemanenan informasi
  • Intelegensi bisnis

Pengertian Data Mining

data-mining-has-better-ide
data has better ide (unsplash)

Diketahui, data mining diperlukan ketika data – data yang tersedia sudah terlalu banyak, misalnya untuk jenis data yang didapatkan dari sistem basis data perusahaan, data saham, e-commerce, data sensus dan data bioinformatika. Dimana ke semua data tersebut tidak diketahui pola apa yang bisa didapatkan. Tak heran kalau data mining disebut sebagai suatu proses pengumpulan informasi penting suatu data yang besar.

Lalu untuk prosesnya sendiri sering sekali menggunakan metode statistika, matematika hingga pemanfaatan teknologi artificial intelligence. Membahas lebih lanjut mengenai proses data mining sendiri ternyata memiliki banyak konsep dan teknik yang digunakan. Proses tersebut butuh beberapa langkah untuk mendapatkan semua data yang diinginkan.

Penggunaan data mining menjadi sangat penting, sebab melalui data inilah Anda bisa menemukan pengetahuan dalam database yang tidak diketahui keberadaannya oleh pengguna. Dalam penerapannya, data mining biasanya digunakan untuk memeriksa basis data berukuran besar sebagai salah satu cara untuk menemukan pola baru yang berguna. Namun demikian, tidak semua jenis pekerjaan pencarian informasi dapat dinyatakan sebagai data mining.

Sebagai contoh, untuk melakukan pencarian Record Individual Anda perlu menggunakan database management system, atau pencarian halaman website tertentu. Alasannya, hal tersebut erat kaitannya dengan information retrieval. Oleh karenanya teknik dalam data mining juga bisa digunakan untuk meningkatkan kemampuan sistem information retrieval.

Lalu untuk hasil dari data mining kerap kali diintegrasikan dengan DSS atau Decision Support System. Sebagai contoh, dalam software bisnis informasi yang dihasilkan bisa diintegrasikan menggunakan tools manajemen kampanye produk. Dengan begitu promosi pemasaran yang dilaksanakan pun bisa berjalan lebih efektif dan dapat diuji. Integrasi demikian juga butuh langkah post processing yang dapat memberikan jaminan bahwasannya hanya hasil yang valid dan berguna saja yang akan digabungkan dengan DSS.

Secara khusus, data mining menggunakan ide – ide seperti berikut:

  • Pengambilan contoh, pengujian hipotesis dan estimasi dari statistika
  • Algoritme pencarian, teknik pemodelan dan teori pembelajaran dari machine learning, kecerdasan buatan dan pengenalan pola

Selain itu data mining juga mengadopsi ide – ide dari area lainnya, seperti optimisasi, teori informasi, evolutionary computing, pemrosesan sinyal, information retrieval dan visualisasi.

Nah, melihat pembahasan di atas maka dapat ditarik kesimpulan bahwa pengertian data mining adalah sekumpulan fakta – fakta menarik yang bisa memberikan gambaran. Jadi, setiap kali Anda melakukan sesuatu dalam pengambilan data maka data tersebut akan tersimpan, dan pola – pola dalam data itu pula yang akan diteliti secara manual sehingga Anda bisa mengetahui hal apa saja yang akan terjadi. 

Cara Penerapan Data Mining

i-love-data-mining
i love data (unsplash)

Pada dasarnya data mining bisa digunakan untuk banyak sektor, mulai dari sektor bisnis, keuangan, manajemen, dan lain sebagainya. Berikut akan kami informasikan mengenai cara penerapan data mining yang penting untuk Anda ketahui.

Market Analysis dan Management

Berikut ini adalah penerapan data mining khususnya untuk sektor pemasaran, diantaranya :

Target Pemasaran

Temukan kelompok konsumen atau pelanggan yang memiliki karakteristik yang sama, mulai dari minat, kebiasaan saat berbelanja, tingkatan pendapatan, dan lain sebagainya. Selain itu, Anda juga perlu menentukan pola pembelian dari waktu ke waktunya.

Analysis Lalu Lintas Pasar

Dalam hal ini Anda perlu menemukan hubungan atau hubungan antar produk penjualan dan prediksi berdasarkan asosiasi.

Profiling Konsumen

Ketahui jenis konsumen seperti apa yang tertarik untuk membeli produk yang Anda tawarkan, kemudian lakukan pengelompokkan atau klasifikasi.

Analisis Kebutuhan Konsumen

Lalu untuk yang satu ini Anda harus melakukan identifikasi produk yang terbaik untuk berbagai kelompok konsumen. Tidak hanya itu, Anda juga perlu memprediksikan faktor apa saja yang dapat menarik konsumen baru. Jangan lupa pula untuk menyediakan informasi secara lebih terperinci dan ringkas. Dalam analisis kebutuhan pelanggan Anda juga harus membuat laporan ringkasan multidimensi dan informasi mengenai statistik.

Corporate Analysis & Risk Management

Ini adalah cara menerapkan data mining untuk sektor perusahaan yang tidak kalah pentingnya untuk Anda tahu, antara lain sebagai berikut.

Perencanaan Keuangan dan Evaluasi Aset

Misalnya mengenai analisis dan prediksi arus kas, analisis cross sectional, time series, dan analisis klaim kontinjensi untuk evaluasi aset.

Planning Perencanaan Sumber Daya

Lalu untuk yang berikut ini Anda harus bisa merangkum dan membandingkan sumber daya dengan pengeluaran.

Persaingan

Disini Anda perlu memantau pesaing atau kompetitor dan arah pasar. Tidak hanya itu, Anda juga diharuskan untuk bisa mengelompokkan konsumen dalam kelas serta menetapkan harga berbasis kelas prosedur. Satu lagi yang tidak kalah pentingnya, yakni mengatur strategi jitu dalam menetapkan harga di pasaran yang kompetitif.

Fraud Detection & Mining Unusual Patterns

Berbicara mengenai fungsinya, data mining juga berfungsi sebagai alat untuk mencari dan mendeteksi fraud pada sebuah sistem. Dengan data mining inilah Anda bisa lebih mudah melihat jutaan transaksi yang masuk.

Pendekatan

Clustering and konstruksi yang dijadikan sebagai model untuk melakukan tindak penipuan, analisis outlier.

Aplikasi

Hal ini mencakup mengenai layanan kesehatan, kartu kredit, ritel, dan telecomm. Contohnya, asuransi otomatis, kesehatan, pencucian uang, telekomunikasi, industri retail, analisis pola yang menyimpang dari norma, dan lain sebagainya.

Penting untuk diketahui, bahwa ada beberapa proses yang harus dilakukan oleh data mining, yakni deskripsi yang ditujukan secara khusus untuk mengidentifikasi pola tersembunyi secara tersembunyi, dan merubah pola tersebut menjadi aturan yang bisa dimengerti dan dipahami dengan mudah oleh para ahli.

Lalu untuk proses selanjutnya adalah prediksi yang digunakan untuk mengklasifikasi berdasarkan perilaku yang nanti diperkirakan akan datang, lalu ada estimasi seperti prediksi kecuali untuk variabel estimasi yang lebih ke arah numerik. Proses berikutnya mengenai klasifikasi, ini merupakan sebuah proses untuk menemukan model fungsi dan mendeskripsikan data ke kelas – kelas.

Clustering adalah proses pengelompokkan data – data tanpa berdasarkan kelas tertentu kepada objek tersebut. Kemudian untuk proses terakhir, yakni asosiasi yang digunakan untuk menemukan atribut yang muncul di waktu tertentu.

Demikianlah informasi seputar pengertian data mining dan cara penerapannya. Semoga informasinya bermanfaat.

Berikut pengertian dan penjelasan yang lain: CRM, Fintech, Stakeholder

Previous

CRM Adalah – Pengertian, Manfaat dan Tujuannya

Poster Pendidikan

Next
%d bloggers like this: