Fungsi dari Penerapan Data Mining

Fungsi dari Penerapan Data Mining – Pengelolaan informasi pada saat ini menjadi hal yang sangat penting. Dimana, setiap data akan sangat berpengaruh dalam hal pengambilan sebuah keputusan yang akan diambil oleh pengguna. Istilah yang cukup dikenal saat ini oleh praktisi di dunia IT adalah data mining.

Lantas apa itu data mining? Kemudian apa saja fungsi dan fitur yang dimiliki? Pada artikel kali ini, kami akan membahas mengenai beberapa hal tersebut untuk membantu meningkatkan pemahaman anda mengenai konsep data mining.

Definisi dari Data Mining

Pengertian data mining adalah proses pengumpulan sebuah informasi penting pada suatu data yang berukuran besar. Untuk pengumpulan data tersebut dapat dilakukan melalui proses perhitungan statistika, matematika, maupun penggunaan teknologi AI (Artificial Intelligence).

Istilah lain dari data mining sendiri dapat berarti penambangan data yang berbentuk sebuah tool untuk melakukan analisa dengan teknik penyaringan informasi secara lebih akurat. Teknik tersebut biasanya dilakukan untuk menemukan beberapa pola – pola tertentu yang masih memiliki relevansi dengan goals atau instruksi dari pengguna (user).

Fungsi dari Penerapan Data Mining

Selanjutnya, anda harus memahami juga beberapa mengenai fungsi atau kegunaan dari data mining sendiri.

1. Association

Pertama, association merupakan proses mengidentifikasi relasi (hubungan) dari setiap kejadian atau peristiwa yang sudah terjadi pada suatu waktu tertentu.

2. Classification

Kedua, classification berfungsi untuk menyimpulkan beberapa definisi karakteristik pada suatu grup atau kelompok. Contohnya adalah pelanggan yang berpindah layanan disebabkan karena kalah bersaing dengan pelanggan lain.

3. Clusterization

Ketiga, clusterization merupakan proses mengidentifikasi kelompok dari produk ataupun barang yang memiliki karakteristik khusus.

4. Descriptive

Keempat, descriptive merupakan fungsi untuk tujuan memahami lebih dalam mengenai data, sehingga anda dapat mengamati setiap perubahan perilaku pada informasi tersebut.

5. Forecasting

Kelima, forecasting merupakan teknik peramalan data yang dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai nilai suatu data di masa yang akan datang sesuai pengumpulan informasi dengan jumlah informasi yang besar. Contoh penerapan forecasting adalah data terkait peramalan jumlah dosen yang masuk pada perguruan tinggi negeri.

6. Predictive

Keenam, predictive adalah fungsi yang digunakan untuk menjelaskan suatu proses dalam menentukan sebuah pola tertentu pada suatu data. Pola tersebut digunakan oleh berbagai variabel yang ada pada data tersebut.

7. Sequencing

Terakhir, sequencing adalah proses identifikasi tiap hubungan yang berbeda pada periode waktu tertentu. Contoh dari sequencing sendiri adalah pelanggan yang mengunjungi sebuah pertokoan secara terus – menerus (berulang).

Baca juga : 

• Tumor Gigi: Ciri-ciri, Gejala, Penyebab, dan Pengobatan

Metode Pengembangan Data Mining

Setelah anda mengetahui beberapa fungsi utama dari data mining, selanjutnya masuk pembahasan mengenai metode apa saja yang diterapkan untuk melakukan penambangan data.

1. Proses Pengambilan Data

Tahapan fase yang dilakukan dimulai dari tahap terbawah, yaitu data masih berbentuk raw, hingga masuk pada fase akhir. Dimana untuk mencapai fase akhir tersebut, anda perlu melakukan beberapa tahapan sebagai berikut.

• Data cleansing, yaitu fase dimana data masih tidak lengkap, mengandung pesan error, dan tidak konsisten. Sehingga, perlu untuk melakukan pembersihan data lebih lanjut.
• Data integration, yaitu proses terjadinya integrasi data, dimana sumber data yang berulang – ulang serta dapat dikombinasikan dengan file lainnya ke dalam suatu sumber.
• Selection, pada tahapan ini data yang relevan dan sesuai dengan analisis dapat dipilih pada informasi koleksi tersebut.
• Data transformation, dimana data yang telah terpilih, akan ditransformasikan ke dalam bentuk yang cocok untuk prosedur penggalian lebih lanjut dengan cara melakukan proses normalisasi dan agregasi.
• Data mining, pada tahapan ini termasuk pada langkah – langkah utama untuk mengekstrak pola yang berpotensi sebagai sumber informasi yang berguna.
• Pattern evaluation, pada tahapan ini, masuk pada pola atau skema yang menarik dengan mempresentasikan pengetahuan yang telah diidentifikasi berdasarkan hasil pengukuran (measure) yang telah dilakukan.
• Knowledge representation, merupakan tahap yang terakhir, dimana hasil informasi berupa pengetahuan yang berhasil diperoleh akan disajikan atau divisualisasikan kepada pengguna (user).
  

2. Teknik dalam Penambangan Data

Terdapat dua instrumen teknik melakukan penambangan data, diantaranya adalah sebagai berikut:

1. Teknik Klasik

Teknik yang digunakan adalah metode statistik, merupakan salah satu cabang ilmu matematika yang mempelajari sekumpulan data beserta deskripsinya untuk dijadikan sebuah laporan informasi penting dan membuat keputusan yang tepat.

Keuntungan dari menggunakan statistik sendiri adalah mampu menampilkan informasi terkait basis data (database) secara lebih terstruktur dan user friendly.

2. Teknik Generasi Berikutnya         

 Teknik yang termasuk generasi masa ini adalah decision tree (pohon keputusan), merupakan model prediktif yang mana menyerupai seperti pohon. Di setiap node dalam struktur pohon tersebut, sudah mewakili pertanyaan untuk kebutuhan pengelompokkan.

Contoh Penerapan Konsep Data Mining

Kami telah memberikan beberapa contoh sederhana mengenai implementasi dari data mining, diantaranya adalah sebagai berikut.

1. Market Analysis

Contoh yang pertama, data mining juga dapat dimanfaatkan untuk mendukung target pemasaran bisnis, CRM (Customer Relationship Management), cross selling, dan segmentasi pasar customer.

2. Data Warehouse

Data warehouse merupakan tempat penyimpanan data dari berbagai sumber yang dijadikan ke dalam one storage saja (terpusat). Tujuan dari implementasi sistem ini adalah untuk mengkonstruksikan proses data cleaning, transformation, integration, dan fitur yang lainnya.

3. Basis Data Relasional

Contoh yang terakhir, merupakan fitur koleksi dari sebuah tabel. Dimana setiap tabel tentu saja memiliki kolom dan baris. Kemudian, bahasa query yang sering digunakan untuk merencanakan kebutuhan databese adalah SQL.

Kesimpulan

Data mining adalah salah satu cara untuk mengumpulkan informasi atau data dengan ukuran yang besar. Terdapat 7 kegunaan dari penambangan data, yaitu association, classification, clusterization, descriptive, forecasting, predictive, dan sequencing. Pastikan anda mengimplementasikan data mining sesuai dengan kebutuhan bisnis dan menyesuaikan dengan stakeholders perusahaan anda.