Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode dan Tipsnya

Data mining merupakan proses pengerukan ataupun pengumpulan informasi penting dari sumber data yang besar. Proses dari mining ini seringkali menggunakan metode matematika statistika dan memanfaatkan teknologi AI atau artificial intelligence. Nama lain dari Data Mining yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD), data archeology, knowledge extraction, business intelligence dan lain sebagainya.

Pengertian Data Mining

Data Mining atau KDD merupakan proses pengumpulan dan juga pengolahan data dengan tujuan untuk dapat mengekstrak informasi penting yang ada. Proses inilah yang dapat dilakukan dengan perangkat lunak yaitu dengan bantuan perhitungan matematika statistika atau AI.

Fungsi Data Mining

Keberadaan dari Data Mining atau KDD ini tentu saja bukan tanpa fungsi dan manfaat. Ada begitu banyak manfaat yang bisa didapatkan dengan penambangan data. Pada umumnya fungsi dari KDD ini ada dua yaitu deskriptif dan prediktif.

Selain kedua fungsi tersebut ada juga penambangan data dengan fungsi lain seperti klasifikasi, asosiasi, forecasting, clustering, dan sequencing.

• Deskriptif

Fungsi pertama yang dimiliki oleh KDD yaitu ada fungsi deskriptif. Fungsi deskriptif ini merujuk pada fungsi pemahaman data yang membuat pengolahan dapat diteliti lebih mendalam lagi.

Tujuan dari adanya proses deskriptif ini yaitu dapat menemukan pola dan juga karakteristik di dalam data tersebut. Fungsi dari deskriptif ini juga bisa dimanfaatkan sebagai petani yang semula tidak dapat dilihat di dalam data.

• Prediktif

Selain deskriptif ada juga fungsi prediktif yang dimiliki oleh data mining. Fungsi ini sangat berkaitan dengan proses yang digunakan untuk dapat mengetahui pola khusus dari data yang akan digunakan.

Pola tersebut dapat ditemukan pada beberapa variabel yang ada di dalam data pada saat sudah menemukan pola tersebut maka pola bisa digunakan dapat memperkirakan variabel lain yang masih belum dapat diketahui nilainya. Oleh karena itulah fungsi ini disebut fungsi prediktif.

• Klasifikasi

Fungsi klasifikasi ini dapat digunakan untuk menyimpulkan beberapa pengertian karakteristik pada suatu grup ataupun kelompok data.

Sebagai contoh yaitu data pelanggan yang sudah tidak lagi menggunakan suatu produk karena menganggap bahwa produk yang dimiliki oleh kompetitor ini jauh lebih bermanfaat bagi customer dan juga memiliki value bagi para pelanggannya.

• Asosiasi

Fungsi asosiasi ini merupakan suatu fungsi Knowledge Discovery in Database yang bisa diproses untuk dapat melakukan hubungan dari setiap data yang ada atau melakukan identifikasi relasi. Data yang dimaksud merupakan data yang didapatkan dulu ataupun sekarang.

• Forecasting

Fungsi dari forecasting ini merupakan suatu teknik yang dipakai sehingga bisa memperoleh gambaran terkait dengan nilai data di masa mendatang. Forecasting serta peramalan dapat dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi yang tentunya dalam jumlah besar.

Sebagai contoh yaitu penerapan forecasting data terkait peramalan jumlah dari permintaan terhadap produk tertentu.

• Clustering

Fungsi Clustering ini merupakan suatu fungsi yang mengarah ke proses identifikasi kelompok, dan produk ataupun barang yang punya karakteristik khusus. Biasanya fungsi clustering ini bisa digunakan untuk dapat mengetahui kelompok tertentu pada penyebarannya.

• Sequencing

Sequencing ini merupakan fungsi untuk mengidentifikasi yang berbeda dan dalam periode waktu yang ditentukan. Sequencing ini bisa berupa data pelanggan saat melakukan repeat berkas ataupun produk yang dibeli secara berulang kali pada pelanggan.

Tujuan Data Mining atau KDD

Data mining ini memiliki beberapa tujuan yaitu sebagai berikut.

• KDD sebagai sarana yang dapat dipakai untuk bisa menjelaskan. Knowledge Discovery (Mining) in Database bisa sebagai sarana untuk menjelaskan suatu kondisi dari sebuah penelitian.
• KDD sebagai sarana eksplorasi. Tujuan dari KDD yaitu untuk sarana yang digunakan mencari pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi.
• KDD ini juga sebagai sarana konfirmasi. Konfirmasi ini amat dibutuhkan karena Knowledge Discovery in Database sangat memerlukan kepastian untuk dapat mempertegas hipotesa.

Metode Data Mining

Metode Data Mining ini harus dilakukan dengan tepat untuk perencanaan bisnis sehingga dapat berjalan lebih baik. Oleh karena itu metode penerapan Knowledge Discovery (Mining) in Database ini sangat perlu dilakukan. Berikut ini merupakan beberapa penjelasan terkait dengan metode KDD:

• Pengumpulan Data

Pertama yang harus diperhatikan yaitu pada tahap pengumpulan data karena tahap ini merupakan tahap awal. Data diperoleh dari merapikan data mentah yang hasilnya nanti dapat berupa informasi ataupun pengetahuan yang sudah diolah. Data-data tersebut diantaranya ada data cleansing, data selection, data integration dan juga data transformation.

• Persiapan Data

Setelah menyelesaikan tahap awal yaitu tahap pengumpulan data maka Anda harus mempersiapkan data. Persiapan data ini punya fungsi untuk dapat mengekstrak pola yang punya potensi dalam mendapatkan suatu data yang berguna.

Pattern evolution juga perlu dilakukan sebagai salah satu pola dari proses menarik data yang ditentukan berdasar dari penekanan yang diberikan.

• Proses Modeling

Proses pengembangan data menerapkan predictive modeling yaitu ada dua teknik yang pertama ada classification dan juga value prediction. Ada juga segmentasi database yaitu partisi database jadi beberapa segmen atau sejumlah segmen sehingga mendapatkan perekaman yang sama.

• Evaluasi Data

Evaluasi data ini menggunakan teknik deviation detection yaitu identifikasi outlier dengan menggunakan mengekspresikan deviasi lalu ekspektasi yang ada.

Lalu dilakukan nearest neighbor untuk memprediksi pengelompokan. Teknik tersebut merupakan teknik tertua dalam Knowledge Discovery (Mining) in Database ini. Selanjutnya ada clustering untuk mengklasifikasikan data berdasar dari kriteria masing-masing.

• Penyajian Data

Penyajian data ini menggunakan model prediktif seperti contohnya decision tree yang digambarkan seperti pohon.

Tips cepat belajar Knowledge Discovery in Database

Bagi Anda yang ingin cepat paham terkait dengan Knowledge Discovery in Database maka ada beberapa tips yang perlu diperhatikan yaitu sebagai berikut.

• Memanfaatkan kursus online

Pertama untuk dapat menguasai data mining salah satu caranya yaitu dengan mengikuti kursus secara online. Tidak akan ada hal yang merugikan jika Anda ikut kursus online terkait dengan Knowledge Discovery in Database ini karena pasti akan berguna di kemudian hari.

• Aktif di komunitas

Sebagai seseorang yang baru belajar Knowledge Discovery in Database maka Anda perlu aktif di komunitas yang memang khusus mempelajari Knowledge Discovery in Database. Anda bisa aktif di kegiatan seminar ataupun kegiatan lain yang masih terkait dengan Knowledge Discovery in Database.

• Mempunyai keahlian yang mendukung

Untuk bisa menjadi Data Scientist maka Anda harus punya keahlian pendukung lainnya. Pertama yaitu punya kemampuan untuk memahami matematika dan juga statistika. Kedua punya kemampuan untuk paham terkait dengan database dan programming. Ketika yaitu harus mampu dalam komunikasi dan visualisasi.

• Mencoba magang di perusahaan

Tips selanjutnya yaitu dapat dengan cara magang di perusahaan. Magang di perusahaan ini diperuntukkan untuk praktek setelah apa yang dipelajari sebelumnya. Sehingga Anda tidak hanya melakukan teori saja tetapi juga praktek. Setelah magang di perusahaan Anda juga bisa merintis karir lainnya dengan jenjang yang lebih luas.

Itulah beberapa hal yang terkait dengan data mining perlu Anda ketahui. Jika ingin belajar data mining bisa klik link ini ya!