Apa Itu Data Mining?
Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi dan data yang penting dalam jumlah yang besar atau big data. Dalam proses ini seringkali memanfaatkan beberapa metode, seperti matematika, statistika dan pemanfaatan teknologi artificial intelligence (AI). Pengertian data mining ini juga dikenal dengan istilah lain, seperti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis. Selain itu juga ada knowledge extraction, business intelligence, data dredging, information harvesting, data archeology dan lainnya. Proses penambangan data terdiri dari beberapa tahapan dan teknik, dari adanya data cleansing (pembersihan data), integrasi data, seleksi data dan data transformation hingga evaluasi pola dalam mendapatkan informasi dari data itu.
Apa Saja Fungsi Data Mining?
Terdapat banyak fungsi dan manfaat yang bisa didapatkan dengan menerapkan penambangan data, pada umumnya fungsi data mining terbagi menjadi dua bagian. Yakni deskriptif dan prediktif, tetapi selain itu adanya penambangan data memiliki fungsi lain seperti asosiasi, klasifikasi, clustering, forecasting dan sequencing.-
Deskriptif
-
Prediktif
-
Asosiasi
-
Klasifikasi
-
Clustering
-
Peramalan
-
Sequencing
Bagaimana Metode Data Mining?
Penerapan metode data mining yang tepat dapat membuat perencanaan bisnis atau business plan berjalan baik, proses dari eksekusi perencanaan ini juga akan baik pula. Karena itu memahami metode dalam penerapan data ini sangat diperlukan, lantas penjelasan apa saja terkait dari metode penambangan ini? berikut diantaranya. Baca juga: Data Analyst: Pengertian, Gaji, DeskripsiMemahami Tujuan Data Mining
- Sebagai sarana yang dipakai untuk menjelaskan atau explanatory, data mining digunakan sebagai sarana yang menjelaskan suatu kondisi dari penelitian.
- Saran konfirmasi, konfirmasi dibutuhkan karena data mining memerlukan adanya kepastian untuk menyatakan atau mempertegas hipotesa.
- Sarana eksplorasi, data mining digunakan sebagai sarana yang dipakai untuk mencari pola baru dan sebelumnya tidak terdeteksi.
Mengumpulkan Data
Tahapan dari pengumpulan data ini berawal dari merapikan data mentah dan hasilnya berupa pengetahuan atau informasi yang sudah diolah. Di antaranya adalah data cleansing (buang data yang tak diperlukan), data integration (proses integrasi), selection (memilih data yang relevan sebelum proses) dan data transformation atau transformasi data yang dipilih.Menyiapkan Data
Masuk ke tahap berikutnya yaitu data mining, fungsinya untuk mengekstrak berbagai pola yang berpotensi dalam mendapatkan data yang berguna. Selain itu dilakukan juga pattern evolution sebagai pola dari proses menarik data yang sudah ditemukan berdasarkan penekanan yang diberikan. Knowledge presentation dengan visualisasi data.Proses Modeling
Memasuki proses penambangan data dengan menerapkan predictive modeling yang terdiri dari dua teknik, yakni classification dan value prediction. Adapula database segmentation, merupakan partisi database menjadi sejumlah bagian atau segmen, hingga cluster atau perekaman yang sama. Digunakan pula link analysis untuk menghubungkan record satu dengan lainnya.Evaluasi Data
Menggunakan teknik deviation detection, yakni identifikasi outlier dengan mengekspresikan deviasi dari ekspektasi yang ada. Kemudian dilakukan nearest neighbour yang dipakai untuk memprediksi pengelompokan, teknik tertua dalam data mining. Dan terakhir clustering, mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing.Penyajian Data
Digunakan model prediktif seperti decision tree, digambarkan layaknya seperti pohon karena setiap node di dalam struktur pohon mewakili sebuah pertanyaan yang digunakan untuk menggolongkan data bisa didapat dari jurnal data mining.Contoh Penerapan Data Mining
Market Analysis
Fungsi data mining di sektor pemasaran adalah sebagai analisis pasar, segmentasi market (STP), market research, penentuan target di pasar, cross selling dan manajemen hubungan pelanggan atau disebut juga dengan CRM. Meski begitu, terdapat beberapa contoh dari penerapan data mining di sektor pemasaran, seperti berikut ini. Target pemasaran untuk menemukan kelompok atau pelanggan dengan karakteristik sama dengan kebutuhan mereka. Didasarkan pada perilaku, minat, tingkat pendapatan dan lain sebagainya yang mewakili karakteristik konsumen di pasar.- Analisis lalu lintas pasar, tujuannya untuk menemukan hubungan yang terjalin antara produk penjualan dan prediksi berdasarkan dengan asosiasi.
- Profiling konsumen yang merupakan cara menentukan konsumen seperti apa, berkebutuhan jasa atau barang yang nantinya akan diklasifikasikan sesuai dengan peran mereka.
- Analisis kebutuhan konsumen, dilakukan untuk melakukan identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan. Berlanjut ke orientasi pasar, memperkirakan faktor yang mampu menarik sales lead dan menganalisis informasi konsumen dan lain sebagainya.
Corporate Analysis
Di sektor perusahaan, data mining memegang peranan penting dalam retensi pelanggan yang disebut dengan customer retention, analisis kompetitor hingga kontrol kualitas. Namun begitu, berikut ini beberapa contoh dari penerapan data mining untuk corporate analysis.- Perencanaan finansial, proses analisis dari perkiraan arus kas dan financial forecasting dan selain itu juga analisis cross sectional dan time series hingga evaluasi business asset.
- Perencanaan sumber daya untuk merangkum dan membandingkan sumber daya hingga pengeluaran dalam produksi.
- Persaingan yang dilakukan dengan competitive analysis dan strategi analisis pesaing, mengatur strategi menetapkan harga pasar agar kompetitif menetapkan harga dan basis kelas prosedur.
