Apa itu Data Mining? Inilah Pengertian, Fungsi, hingga Contoh Penerapannya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Saat ini sudah semakin Modern dan Perkembangan Zaman sudah semakin maju. Jika sebelumnya sudah membahas tentang Apa itu Data Science dan Big Data, sekarang waktunya kita akan membahas tentang Data Mining.

Sumber Artikel Materi : Investopedia.com, Techtarget.com, Dicoding.com (Blog), Jagoanhosting.com (Blog), 

Apakah Anda familiar dengan konsep Data Mining? Mungkin Anda juga pernah mendengar tentang ilmu data. Tetapi apa sebenarnya yang dimaksud dengan Data Mining, bagaimana cara kerjanya, dan mengapa penting? Artikel ini akan menjelaskan secara detail mengenai definisi, metode, fungsi, dan tahapan dalam proses penambangan data.

A. Pengertian Data Mining

Penambangan data adalah proses penyortiran melalui kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Teknik dan alat penambangan data membantu perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih terinformasi.

Penambangan data adalah bagian kunci dari analisis data dan salah satu disiplin inti dalam ilmu data, yang menggunakan teknik analisis lanjutan untuk menemukan informasi yang berguna dalam kumpulan data. Pada tingkat yang lebih terperinci, penambangan data adalah langkah dalam proses penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD), suatu metodologi ilmu data untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. Penambangan data dan KDD kadang-kadang disebut secara bergantian, tetapi lebih umum dilihat sebagai hal yang berbeda.

Proses penambangan data bergantung pada implementasi efektif pengumpulan data, gudang data, dan pemrosesan. Penambangan data dapat digunakan untuk menggambarkan kumpulan data target, memprediksi hasil, mendeteksi penipuan atau masalah keamanan, mempelajari lebih lanjut tentang basis pengguna, atau mendeteksi bottleneck dan ketergantungan. Ini juga dapat dilakukan secara otomatis atau semi-otomatis.

Penambangan data lebih berguna saat ini karena pertumbuhan big data dan gudang data. Para spesialis data yang menggunakan penambangan data harus memiliki pengalaman dalam pemrograman dan bahasa pemrograman, serta pengetahuan statistik untuk membersihkan, memproses, dan menginterpretasi data.

B. Cara Kerja Data Mining

Penambangan data melibatkan eksplorasi dan analisis blok-blok besar informasi untuk mendapatkan pola dan tren yang bermakna. Ini digunakan dalam manajemen risiko kredit, deteksi penipuan, dan penyaringan spam. Ini juga merupakan alat penelitian pasar yang membantu mengungkapkan sentimen atau opini dari sekelompok orang tertentu. Proses penambangan data dapat dibagi menjadi empat langkah :

• Data dikumpulkan dan dimuat ke gudang data di lokasi atau pada layanan cloud.
• Analis bisnis, tim manajemen, dan profesional teknologi informasi mengakses data dan menentukan bagaimana mereka ingin mengorganisirnya.
• Perangkat lunak aplikasi khusus mengurutkan dan mengorganisir data.
• Pengguna akhir menyajikan data dalam format yang mudah dibagikan, seperti grafik atau tabel.

Meskipun jumlah tahapan dapat bervariasi tergantung pada seberapa rinci sebuah organisasi ingin setiap langkahnya, proses penambangan data umumnya dapat dibagi menjadi empat tahap utama berikut :

1. Pengumpulan Data (Data Gathering)

Mengidentifikasi dan mengumpulkan data yang relevan untuk aplikasi analitik. Data tersebut mungkin berada di berbagai sistem sumber, gudang data, atau danau data, yang merupakan repositori yang semakin umum digunakan dalam lingkungan big data yang mengandung campuran data terstruktur dan tidak terstruktur. Sumber data eksternal juga dapat digunakan. Di mana pun asal datanya, seorang ilmuwan data sering memindahkannya ke danau data untuk langkah-langkah tersisa dalam proses ini.

2. Persiapan Data (Data Preparation)

Tahap ini mencakup serangkaian langkah untuk menyiapkan data agar siap diolah. Persiapan data dimulai dengan eksplorasi data, profilisasi, dan pra-pemrosesan data, diikuti dengan pekerjaan pembersihan data untuk memperbaiki kesalahan dan masalah kualitas data lainnya, seperti nilai duplikat atau yang hilang. Transformasi data juga dilakukan untuk membuat konsisten set data, kecuali jika seorang ilmuwan data ingin menganalisis data mentah tanpa penyaringan untuk aplikasi tertentu.

3. Penambangan Data (Data Mining)

Begitu data sudah disiapkan, seorang ilmuwan data memilih teknik penambangan data yang sesuai dan kemudian menerapkan satu atau lebih algoritma untuk melakukan penambangan. Teknik-teknik ini, misalnya, dapat menganalisis hubungan data dan mendeteksi pola, asosiasi, dan korelasi. Dalam aplikasi pembelajaran mesin, algoritma-algoritma tersebut umumnya harus dilatih pada set data sampel untuk mencari informasi yang dicari sebelum dijalankan terhadap seluruh set data.

4. Analisis Data dan Interpretasi (Data Analysis and Interpretation)

Hasil penambangan data digunakan untuk membuat model analitik yang dapat membantu menggerakkan pengambilan keputusan dan tindakan bisnis lainnya. Ilmuwan data atau anggota tim ilmu data lainnya juga harus menyampaikan temuan kepada eksekutif bisnis dan pengguna, sering melalui visualisasi data dan penggunaan teknik cerita data.

C. Fungsi Data Mining

Data mining memiliki banyak sekali fungsi, Untuk fungsi utamanya sendiri yaitu ada dua; Yaitu fungsi descriptive dan fungsi predictive. Untuk fungsi lainnya akan di bahas di bawah

1. Descriptive

fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang di amati. Dengan melakukan sebuah proses di harap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat di gunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.

Dengan menggunakan Fungsi descriptive Data mining, Maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa di ketahui.

2. Predictive

Fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat di ketahui dari berbagai variabel-variabel yang ada pada data. 

Ketika sudah menemukan pola, Maka pola yang didapat tersebut bisa di gunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum di ketahui nilai ataupun jenisnya.

Karena itulah fungsi satu ini di katakan sebagai fungsi prediksi sama halnya dengan melakukan predictive analisis. Fungsi ini juga bisa di gunakan untuk memprediksi sebuah variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

Oleh karena itu, fungsi ini memberikan kemudahan dan keuntungan bagi siapa pun yang membutuhkan prediksi yang tepat untuk meningkatkan hal penting tersebut.

Fungsi lain dari data mining mencakup karakterisasi, diskriminasi, asosiasi, klasifikasi, pengelompokan, analisis outlier, dan tren, dan lain-lain.

• Deskripsi konsep multidimensi, karakterisasi, dan diskriminasi merupakan fungsi yang bertujuan untuk menggeneralisasi, merangkum, dan membedakan karakteristik data.
• Polapola yang sering muncul, asosiasi, dan korelasi, serta klasifikasi dan prediksi, adalah tentang membangun model yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep untuk memprediksi masa depan. Contohnya, mengklasifikasikan negara berdasarkan iklim atau mobil berdasarkan jarak tempuh gas.
• Analisis klaster adalah tentang mengelompokkan data untuk membentuk kelas baru. Ini dapat dilakukan dengan memaksimalkan kesamaan dalam kelas dan meminimalkan kesamaan antarkelas.
• Analisis outlier berkaitan dengan objek data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data. Hal ini bermanfaat dalam mendeteksi penipuan atau analisis peristiwa langka.
• Analisis tren dan evolusi berkaitan dengan tren dan penyimpangan, seperti analisis regresi atau penambangan pola berurutan, serta analisis periodisitas dan berbasis kesamaan.
• Selain itu, terdapat pula analisis lain yang berorientasi pada pola atau statistik.

D. Teknik-teknik dalam Data Mining

Penambangan data menggunakan algoritma dan berbagai teknik lainnya untuk mengubah koleksi data besar menjadi keluaran yang bermanfaat. Jenis teknik penambangan data yang paling populer termasuk aturan asosiasi, klasifikasi, pengelompokan, pohon keputusan, K-Nearest Neighbor (K-NN), Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network), dan Analisis Prediktif.

• Aturan Asosiasi, juga disebut analisis keranjang pasar, mencari hubungan antara variabel. Hubungan ini pada dasarnya menciptakan nilai tambah dalam kumpulan data karena berusaha untuk menghubungkan potongan-potongan data. Sebagai contoh, aturan asosiasi akan mencari riwayat penjualan perusahaan untuk melihat produk mana yang paling sering dibeli bersama; dengan informasi ini, toko dapat merencanakan, mempromosikan, dan memprediksi.
• Klasifikasi menggunakan kelas yang telah ditentukan untuk ditugaskan kepada objek. Kelas-kelas ini menggambarkan karakteristik barang atau mewakili apa yang dimiliki titik data bersama-sama. Teknik penambangan data ini memungkinkan data dasar untuk dikategorikan dan dirangkum dengan lebih rapi berdasarkan fitur atau garis produk yang serupa.
• Pengelompokan mirip dengan klasifikasi. Namun, pengelompokan mengidentifikasi kemiripan antara objek, lalu mengelompokkan item tersebut berdasarkan apa yang membuat mereka berbeda dari item lain. Sementara klasifikasi dapat menghasilkan kelompok seperti "sampo," "kondisioner," "sabun," dan "pasta gigi," pengelompokan dapat mengidentifikasi kelompok seperti "perawatan rambut" dan "kesehatan gigi."
• Pohon keputusan digunakan untuk mengklasifikasikan atau memprediksi hasil berdasarkan daftar kriteria atau keputusan yang telah ditetapkan. Pohon keputusan digunakan untuk meminta input serangkaian pertanyaan berturut-turut yang mengurutkan kumpulan data berdasarkan tanggapan yang diberikan. Terkadang digambarkan sebagai visual berbentuk pohon, pohon keputusan memungkinkan arah yang spesifik dan masukan pengguna saat memperdalam data.
• K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma yang mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan data lainnya. Dasar KNN berakar pada asumsi bahwa titik data yang dekat satu sama lain lebih mirip satu sama lain daripada bagian data lainnya. Teknik non-parametrik ini, yang diawasi, digunakan untuk memprediksi fitur dari sebuah kelompok berdasarkan titik data individu.
• Neural Network memproses data melalui penggunaan node. Node-node ini terdiri dari input, bobot, dan keluaran. Data dipetakan melalui pembelajaran yang diawasi, mirip dengan bagaimana otak manusia saling terhubung. Model ini dapat diprogram untuk memberikan nilai ambang untuk menentukan akurasi model.
• Analisis Prediktif berusaha memanfaatkan informasi historis untuk membangun model grafis atau matematis untuk memprediksi hasil masa depan. Tumpang tindih dengan analisis regresi, teknik ini bertujuan untuk mendukung angka yang tidak diketahui di masa depan berdasarkan data saat ini yang tersedia.

E. Langkah-langkah dalam Data Mining

Agar efektif, para analis data umumnya mengikuti alur tugas tertentu sepanjang proses penambangan data. Tanpa struktur ini, seorang analis dapat menghadapi masalah di tengah analisis mereka yang seharusnya dapat dihindari jika mereka telah mempersiapkannya sebelumnya. Proses penambangan data biasanya dibagi menjadi langkah-langkah berikut.

Langkah 1: Memahami Bisnis

Sebelum data apa pun disentuh, diekstraksi, dibersihkan, atau dianalisis, penting untuk memahami entitas yang mendasarinya dan proyek yang sedang berlangsung. Apa tujuan perusahaan yang ingin dicapai dengan menambang data? Apa situasi bisnis mereka saat ini? Apa hasil analisis SWOT? Sebelum melihat data apa pun, proses penambangan dimulai dengan memahami apa yang akan menentukan kesuksesan pada akhir proses.

Langkah 2: Memahami Data

Setelah masalah bisnis telah jelas didefinisikan, saatnya mulai memikirkan tentang data. Ini termasuk sumber apa yang tersedia, bagaimana cara mereka akan diamankan dan disimpan, bagaimana informasi akan dikumpulkan, dan bagaimana hasil akhir atau analisis mungkin terlihat. Langkah ini juga termasuk menentukan batasan data, penyimpanan, keamanan, dan pengumpulan serta menilai bagaimana kendala ini akan memengaruhi proses penambangan data.

Langkah 3: Menyiapkan Data

Data dikumpulkan, diunggah, diekstraksi, atau dihitung. Kemudian dibersihkan, distandarisasi, di-scrub untuk outlier, dinilai untuk kesalahan, dan diperiksa untuk kewajaran. Selama tahap penambangan data ini, data juga dapat diperiksa untuk ukuran karena koleksi informasi yang terlalu besar dapat membuat perhitungan dan analisis melambat secara tidak perlu.

Langkah 4: Membangun Model

Dengan set data yang bersih, saatnya untuk menganalisis data. Ilmuwan data menggunakan jenis penambangan data di atas untuk mencari hubungan, tren, asosiasi, atau pola sekuensial. Data juga dapat dimasukkan ke dalam model prediktif untuk menilai bagaimana informasi sebelumnya dapat diterjemahkan ke dalam hasil di masa depan.

Langkah 5: Mengevaluasi Hasil

Aspek berpusat pada data dari penambangan data selesai dengan menilai temuan dari model data atau model-model. Hasil dari analisis dapat digabungkan, diinterpretasikan, dan disajikan kepada pengambil keputusan yang sebagian besar telah dikecualikan dari proses penambangan data sampai titik ini. Pada langkah ini, organisasi dapat memilih untuk membuat keputusan berdasarkan temuan tersebut.

Langkah 6: Menerapkan Perubahan dan Memantau

Proses penambangan data diakhiri dengan manajemen mengambil langkah sebagai respons terhadap temuan dari analisis. Perusahaan dapat memutuskan bahwa informasi tersebut tidak cukup kuat atau temuan tersebut tidak relevan, atau perusahaan dapat secara strategis beralih berdasarkan temuan. Dalam kedua kasus tersebut, manajemen meninjau dampak akhir bisnis dan membuat loop penambangan data di masa depan dengan mengidentifikasi masalah atau peluang bisnis baru.

F. Manfaat Data Mining

Secara umum, manfaat bisnis dari penambangan data berasal dari kemampuan yang meningkat bagi sebuah organisasi untuk mengungkap pola tersembunyi, tren, korelasi, dan anomali dalam kumpulan data. Mereka dapat menggunakan informasi tersebut untuk meningkatkan pengambilan keputusan bisnis dan perencanaan strategis melalui kombinasi analisis data konvensional dan analitika prediktif.

Manfaat khusus dari penambangan data meliputi hal berikut :

• Pemasaran dan penjualan yang lebih efektif. Penambangan data membantu pemasar untuk lebih memahami perilaku dan preferensi pelanggan, yang membantu mereka menciptakan kampanye pemasaran dan iklan yang ditargetkan. Demikian pula, tim penjualan dapat menggunakan hasil penambangan data untuk meningkatkan konversi prospek dan menjual produk dan layanan tambahan kepada pelanggan yang sudah ada.
• Pelayanan pelanggan yang lebih baik. Penambangan data membantu perusahaan mengidentifikasi masalah layanan pelanggan potensial dengan lebih cepat dan memberikan informasi terkini kepada agen pusat kontak untuk digunakan dalam panggilan dan obrolan online dengan pelanggan.
• Peningkatan SCM (Supply Chain Management). Organisasi dapat melihat tren pasar dan memprediksi permintaan produk dengan lebih akurat, memungkinkan mereka untuk lebih baik mengelola persediaan barang dan perlengkapan. Manajer rantai pasokan juga dapat menggunakan informasi dari penambangan data untuk mengoptimalkan pergudangan, distribusi, dan operasi logistik lainnya.
• Peningkatan waktu operasional produksi. Penambangan data operasional dari sensor pada mesin manufaktur dan peralatan industri lainnya mendukung aplikasi perawatan prediktif untuk mengidentifikasi masalah potensial sebelum terjadi, membantu menghindari waktu henti yang tidak terjadwal.
• Manajemen risiko yang lebih kuat. Manajer risiko dan eksekutif bisnis dapat lebih baik menilai risiko finansial, hukum, keamanan siber, dan lainnya bagi sebuah perusahaan dan mengembangkan rencana untuk mengelolanya.
• Biaya lebih rendah. Penambangan data membantu meningkatkan penghematan biaya melalui efisiensi operasional dalam proses bisnis dan mengurangi redundansi dan pemborosan dalam pengeluaran perusahaan.

Pada akhirnya, inisiatif penambangan data dapat mengarah pada pendapatan dan keuntungan yang lebih tinggi, serta keunggulan kompetitif yang membedakan perusahaan dari pesaing bisnis mereka.

G. Penerapan Data Mining

Di zaman informasi saat ini, hampir setiap departemen, industri, sektor, atau perusahaan dapat memanfaatkan data mining.

1. Penjualan

Data mining mendorong penggunaan modal yang lebih cerdas dan efisien untuk mendorong pertumbuhan pendapatan. Pertimbangkan kasir di kedai kopi lokal favorit Anda. Setiap penjualan, kedai kopi tersebut mengumpulkan waktu pembelian dan produk apa yang terjual. Dengan menggunakan informasi ini, toko dapat secara strategis merancang lini produknya.

2. Pemasaran

Setelah kedai kopi mengetahui lini produk idealnya, saatnya untuk menerapkan perubahan. Namun, untuk membuat upaya pemasarannya lebih efektif, toko dapat menggunakan data mining untuk memahami di mana klien melihat iklan, demografi apa yang harus ditargetkan, di mana menempatkan iklan digital, dan strategi pemasaran apa yang paling resonan dengan pelanggan. Ini termasuk menyelaraskan kampanye pemasaran, penawaran promosi, penawaran penjualan silang, dan program dengan temuan data mining.

3. Manufaktur

Bagi perusahaan yang memproduksi barangnya sendiri, data mining memainkan peran integral dalam menganalisis berapa biaya setiap bahan baku, bahan mana yang digunakan paling efisien, bagaimana waktu dihabiskan sepanjang proses manufaktur, dan apa yang menjadi penyebab tersendatnya proses. Data mining membantu memastikan aliran barang tidak terganggu.

4. Deteksi Penipuan

Inti dari data mining adalah menemukan pola, tren, dan korelasi yang menghubungkan titik-titik data bersama. Oleh karena itu, sebuah perusahaan dapat menggunakan data mining untuk mengidentifikasi outlier atau korelasi yang seharusnya tidak ada. Sebagai contoh, sebuah perusahaan dapat menganalisis arus kasnya dan menemukan transaksi berulang ke rekening yang tidak dikenal. Jika hal ini tidak terduga, perusahaan mungkin ingin menyelidiki apakah dana sedang dikelola dengan tidak benar.

5. Sumber Daya Manusia

Departemen sumber daya manusia sering memiliki berbagai data yang tersedia untuk diproses, termasuk data tentang retensi, promosi, rentang gaji, manfaat perusahaan, penggunaan manfaat tersebut, dan survei kepuasan karyawan. Data mining dapat menghubungkan data ini untuk memahami lebih baik mengapa karyawan keluar dan apa yang menarik karyawan baru.

6. Layanan Pelanggan

Kepuasan pelanggan dapat disebabkan (atau dihancurkan) oleh banyak peristiwa atau interaksi. Bayangkan sebuah perusahaan yang mengirimkan barang. Seorang pelanggan mungkin tidak puas dengan waktu pengiriman, kualitas pengiriman, atau komunikasi. Pelanggan yang sama mungkin frustrasi dengan waktu tunggu telepon yang lama atau respon email yang lambat. Data mining mengumpulkan informasi operasional tentang interaksi pelanggan dan merangkum temuan untuk menemukan titik lemah dan menyoroti apa yang dilakukan perusahaan dengan benar.

Itulah Penjelasan tentang Data Mining. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.