Data Mining: Pengertian, Fungsi dan Manfaatnya

Pada bidang bisnis, sebuah data sangat penting sekali keberadaannya mengingat kegunaan data ini berperan pada persaingan di era ini untuk mendapatkan informasi yang sangat cepat. Informasi yang diperoleh dari data ini sangat banyak sekali kegunaannya, salah satu proses pengambilan data yang berguna bagi kelangsungan sebuah bisnis adalah data mining. Tahukah Anda apa maksud dari istilah dan juga tahapan- tahapan data mining ini.

tahapan data mining

Di era yang modern ini, penggunaan internet berkembang dengan sangat cepat yang mengakibatkan data yang dihasilkan memiliki jumlah yang sangat besar sekali. Data yang banyak dan besar ini tentunya bisa dikelola dengan baik akan bermanfaat bagi sebuah perusahaan termasuk dalam penentuan strategi. Jadi ketika Anda sudah memasuki dunia pekerjaan khususnya di bidang bisnis dan teknologi, informasi data mining atau penambangan data ini sangat penting untuk diketahui lebih mendalam.

Apa Itu Data Mining? Inilah Pengertiannya

tahapan data mining

Data mining adalah sebuah proses yang dilakukan dalam pengumpulan informasi dan data penting dengan jumlah yang besar atau disebut juga big data. Pada proses pengumpulan informasi ini, metode atau teknik yang digunakan di antaranya ilmu matematika, statistika ataupun pemanfaatan dalam teknologi kecerdasan buatan atau AI. Adapun pengertian data mining dikenal juga dengan istilah lain yaitu Knowledge Discovery in Databases (KDD) atau Data Analysis.

Berdasarkan pengertian yang disebutkan di atas, jadi penambangan data ini dapat digunakan sebagai sarana dalam menjelaskan, mengkonfirmasi ataupun mengeksplorasi pola baru dari sebuah data yang sebelumnya belum terdeteksi. Setelah mengetahui pengertian dari penambangan data, selanjutnya ke tahapan data mining

Baca Juga:  Mengolah Data: Alat dan Aplikasi yang Digunakannya

Menurut (Tran, 2004) tahapan data mining terdiri dari 6 tahapan di antaranya:

1.      Pembersihan data

Tahapan data mining yang pertama dilakukan yaitu pembersihan data, jadi pada proses pengumpulan informasi, data yang diperoleh tidak semuanya diambil namun harus dipilah terlebih dahulu. Nah pada tahapan data mining yang pertama inilah proses pemilihan berlangsung dengan membersihkan data yang bertujuan untuk membuang atau menghilangkan data yang tidak konsisten atau dianggap sebagai noise sehingga tidak dibutuhkan untuk tahapan data mining selanjutnya.

2.      Integrasi data

Tahapan data mining selanjutnya setelah beberapa data dipilih dan sudah lolos semuanya, langkah selanjutnya adalah integrasi data dengan menggabungkan beberapa data yang diperoleh dari beberapa sumber. Seperti yang diketahui sebuah data yang didapatkan tentunya tidak berasal dari satu sumber saja. Oleh karena itu di tahap kedua ini setelah sudah dipilih yang terbaik maka selanjutnya akan digabungkan.

3.      Transformasi data

Masuk ke tahapan data mining yang ketiga, setelah semua data yang didapat terkumpul dan digabungkan tadi, data kemudian diubah ke bentuk yang sesuai agar bisa dimining. Jadi setelah semua data yang dipilih dan digabungkan ternyata di tahapan data mining ketiga ini, data tersebut tidak bisa langsung digunakan namun harus diubah terlebih dahulu ke bentuk yang sesuai.

4.      Aplikasinya

Pada tahapan data mining empat ini proses ekstraksi data berlangsung di mana caranya data diambil, ditarik kemudian dimanipulasi agar bisa sesuai dengan aturannya.

5.      Evaluasi

Pada tahapan evaluasi ini pola data yang ditemukan diinterprestasi menjadi sebuah pengetahuan yang bisa digunakan untuk dalam pengambilan keputusan. Jadi pada setiap tahapan data mining diperlukan evaluasi karena ini cukup penting sekali karena kaitannya dengan penentuan keputusan apa yang akan diambil berdasarkan data yang diperoleh.

6.      Presentasi pengetahuan

Pada tahapan data mining yang terakhir ketika semua data sudah diperoleh dan dirinci dengan baik maka selanjutnya dapat dipresentasikan menggunakan teknik visualisasi agar tampilannya mudah dibaca dan dipahami.

Apa Saja Fungsi Dan Manfaat Data Mining?

tahapan data mining

Fungsi data mining di antaranya:

Baca Juga:  Uji T SPSS, Definisi dan Cara Menghitungnya

·       Deskriptif

Sesuai dengan tujuan dari penambangan data itu sendiri yaitu digunakan untuk menjelaskan jadi fungsinya yaitu deskriptif. Deskriptif di sini memiliki arti proses penambangan data ini berfungsi sebagai pemahaman data yang lebih mendalam karena penjelasan yang ada di dalamnya. Jadi pada fungsi ini proses penambangan data bisa digunakan untuk menentukan pola yang sebelumnya belum terdeteksi.

·       Prediktif

Fungsi yang kedua yaitu prediktif, jadi proses penambangan data berfungsi untuk mengetahui adanya pola khusus. Pola khusus inilah yang nantinya akan ditemukan beberapa variabel yang masih belum diketahui nilainya. Oleh karena itu dengan fungsi ini proses penambangan data bisa memperkirakan apakah ada variabel lain yang ditemukan pada proses pengambilan data ini?

·       Asosiasi

Fungsi asosiasi ini berperan dalam melakukan identifikasi terhadap relasi atau hubungan dari masing-masing data yang ada, data yang dimaksud dapat berupa data yang sudah lama ditemukan ataupun data yang baru ditemukan.

·       Klasifikasi

Fungsi lainnya dari penambangan data adalah sebagai klasifikasi yang dilakukan untuk menyimpulkan beberapa pengertian atau maksud dari data yang diperoleh.

·       Clustering

Fungsi clustering ini hampir sama dengan asosiasi yaitu dilakukan sebagai identifikasi hanya saja pada clustering ini identifikasi data yang diperoleh digunakan untuk mengetahui kelompok data yang cocok dalam penyebarannya.

·       Forecasting

Forecasting atau peramalan merupakan sebuah fungsi yang digunakan untuk memperoleh gambaran tentang nilai dari data yang ada di masa yang akan datang. Jadi fungsi dari penambangan data ini dapat dilakukan pada pengumpulan informasi yang jumlahnya besar.

·       Sequencing

Fungsi selanjutnya yaitu sequencing, pada fungsi ini penambangan data berfungsi untuk mengetahui adanya repeat data atau data yang berulang yang bisa diperoleh ketika terdapat pelanggan yang tertarik pada produk atau memilih produk Anda lebih dari satu kali.

Itulah beberapa fungsi dari data mining, informasi selanjutnya yang akan dibahas pada artikel ini yaitu manfaat dari penambangan data. Adapun manfaat dari penambangan data yaitu:

–      Mengetahui tren pasar

Manfaat yang pertama dari penambangan data adalah sebuah perusahaan dapat mengetahui tren pasar yang sedang berlangsung saat ini. Seperti yang diketahui data yang diperoleh sangat banyak sekali kegunaannya. Jadi melalui data yang diperoleh dan sudah diterjemahkan ternyata bisa digunakan untuk mengetahui hal apa yang sedang terjadi saat itu.

Baca Juga:  Bug: Pengertian, Jenis, Penyebab dan Tips Menghindarinya

–      Memprediksi keputusan bisnis pada masa yang akan datang

Tidak hanya tren yang sedang populer saat ini, penambangan data juga bermanfaat dalam memprediksi keputusan terhadap keadaan di masa yang akan datang. Jadi ketika Anda mengetahui tren saat ini, tentu akan sangat dimanfaatkan dengan baik agar perusahaan dapat memperoleh keuntungan. Setelah itu dengan adanya prediksi di masa yang akan datang sebuah perusahaan juga akan melakukan sebuah perbaikan ataupun mempertahankan produk yang mungkin akan menjadi tren di masa yang akan datang.

–      Mengidentifikasi perilaku konsumen

Hal penting selanjutnya yang bisa diperoleh dari penambangan data ini adalah perusahaan juga bisa mengidentifikasi perilaku konsumen yang tentunya penting sekali bagi keberadaan sebuah perusahaan.

Itulah beberapa hal yang perlu diketahui tentang data mining. Jadi dengan dipelajarinya istilah data yang satu ini semoga perusahaan Anda bisa selalu sukses.

Tertarik mengikuti kursus Data Analytic, cek promonya di Coding Studio