course-net
Search
Close this search box.

Data Mining Adalah : Pengertian, Contoh, dan Metode

Minet

January 10, 2023

Data Mining Adalah : Pengertian, Contoh, dan Metode

Data Mining Adalah : Pengertian, Contoh, dan Metode – Saat ini teknologi semakin berkembang sehingga sektor bisnis pun terdorong melakukan suatu sesuai perkembangan salah satunya pengumpulan data yang besar dan cepat.

Sumber data bisa didapat dari data pelanggan yang tersedia, transaksi kartu kredit, data bank, profil pengguna aplikasi maupun media sosial di laptop, handphone atau gadget lainnya.

Tujuan Data Mining Adalah, Hal Yang Penting Saat Ini

OLTP dan OLAP

Data Mining Adalah : Pengertian, Contoh, dan Metode

Begitu banyaknya data yang disimpan sehingga adanya sistem OLTP (Online Transaction Processing) yang dikembangkan untuk menyimpan database. Sedangkan, ada juga OLAP (Online Analytical Processing) untuk menganalisis data. Sehingga OLTP dan OLAP berintegrasi dimana OLTP menyimpan data kemudian dikirim ke sistem OLAP untuk menganalisisnya.

Pengertian Data Mining

Lalu apa itu apa itu data mining, dan mengapa data mining penting dalam suatu Perusahaan? Suatu data mining adalah menjadi informasi penting atau menjadi data yang tidak digunakan. Maka data mining adalah menjadi peran penting dalam pertumbuhan suatu perusahaan karena dapat menganalisis data sehingga perusahaan dapat pengambil keputusan.

Pengertian data mining merupakan suatu proses untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat berbasis data dengan menggunakan suatu proses menggunakan teknik statistik dan machine. Semakin banyak data yang tersimpan maka menjadi suatu pengetahuan yang bermanfaat.

Cara mengaplikasikan data pemisahan dengan menggunakan bahasa pemrograman. Salah satunya orange data mining yang merupakan perangkat lunak untuk melakukan analitik pada suatu data melalui programming secara visual, perangkat lunak ini merupakan open source.

Data mining adalah proses mencari informasi penting yang dikumpulkan dari suatu data yang besar atau menyimpulkan beberapa informasi sehingga, memerlukan metode statistika dan matematika dalam menyimpulkannya.

Fungsi Data Mining

Fungsi Data Mining

Ada beberapa fungsi dari data mining namun utamanya hanya dua, yaitu fungsi descriptive dan fungsi predictive.

Desriptive

Descriptive sebagai fungsi untuk memahami lebih lanjut tentang data yang diminati. Diharapkan dapat mengetahui suatu perilaku jika melakukan suatu proses.

Dengan data yang sudah diproses akan mengetahui karakteristik data yang dimaksud. Dengan menggunakannya, dari suatu data dapat menemukan pola. Karakteristik data didapatkan bila pola terulang dan bernilai.

Predictive

Fungsi predictive adalah dari suatu proses dapat menemukan suatu pola. Mengetahui pola-pola dari berbagai variabel yang ada pada data. Dengan pola yang sudah ditemukan, maka dapat digunakan untuk memprediksi variabel yang belum diketahui dari jenis dan nilainya.

Sesuai namanya prediksi yaitu mencari variabel yang belum diketahui dari yang sudah ada maupun tidak ada di dalam suatu data. Dengan fungsi predictive menguntungkan dan memudahkan dalam mencari suatu variabel yang hilang. Fungsi data mining lainnya ada discrimination, characterization, association, clustering, clasification, outlier dan lainnya.

Tujuan Memisahkan Data

Suatu data yang diolah untuk menyimpulkan atau mengekstrak informasi penting  pada data memiliki tujuan tertentu:

  • Explanatory atau sebagai sarana menjelaskan
  • Confirmatory atau sebagai sarana konfirmasi
  • Exploratory sebagai sarana eksplorasi

Tugas data mining yaitu menganalisis secara semi-otomatis maupun otomatis data dengan jumlah yang besar untuk dipisahkan dari pola yang sebelumnya belum diketahui seperti catatan yang tak biasa atau deteksi anomali, catatan data atau cluster, dan dependensi.

Metode yang Diterapkan

Berikut metode data mining yang diterapkan untuk memisahkan data dengan jumlah yang besar:

  • Classification

Metode yang paling umum dalam mengekstrak suatu data dalam jumlah yang besar. Salah satu contoh dalam persoalan bisnis seperti risk management dan churn analysis.

  • Association

Metode yang dikenal sebagai market basket analysis. Metodenya dengan menganalisa transaksi suatu penjualan dari tabel yang dapat mengidentifikasi produk yang dibeli oleh customer. Salah satu contohnya ketika suatu customer membeli saos, maka biasanya membeli sambal dan kecap juga.

Metode ini mengidentifikasi kelompok dari suatu kesamaan produk dan kebiasaan yang terjadi untuk kepentingan cross-selling.

 

  • Clustering

Metode ini memiliki tujuan untuk mengidentifikasi suatu kelompok yang diambil dari kemiripan atribut.

Clustering merupakan metode yang unsupervised sebab tidak ada atribut apapun yang digunakan untuk memandu proses. Algoritma clustering dibangun pada suatu model dengan serangkaian pengulangan dan akan terhenti bila model sudah berkumpul atau memusat.

  • Regression

Metode ini sama dengan metode classification yang berbeda hanya pada metode regression tidak dapat mencari pola yang dijabarkan oleh class. Metode ini memiliki tujuan untuk mencari pola sehingga dapat menentukan suatu nilai numerik.

Regression memiliki suatu teknik linear line fitting yang sederhana, dimana hasilnya suatu fungsi dari nilai input akan dapat menentukan suatu hasil. Metode regression sudah modern dimana sudah memiliki kategori sehingga tidak hanya memasukkan data berupa numerik.

Teknik yang sering digunakan pada metode regression adalah logistic dan linear regression. Dimana tekniknya didukung oleh SQL server yaitu neural network dan regression test. Metode ini digunakan untuk memecahkan suatu permasalahan dalam bisnis. Contohnya untuk kapasitas distribusi, musim, kecepatan metode distribusi.

  • Forecasting

Metode yang sangat penting pada data mining. Sebab dapat menunjukkan nilai yang berjalan seiring waktu yang akan menghubungkan nilai masa depan dengan menggunakan teknik statistik dan machine learning yang berhubungan pada trend, noise dan musim.

Metode ini cocok digunakan untuk menjawab pertanyaan: berapa banyak suatu produk tertentu akan terjual di bulan depan ?

Itulah beberapa metode yang digunakan untuk mengekstrak suatu data yang besar ada beberapa metode yang bisa Anda gunakan tergantung kebutuhan, lalu bagaimana tahapan dalam melakukan data mining. Berikut akan kami jelaskan:

Tahapan Memisahkan Data

  • Pembersihan data

Dalam suatu data, sebelum mengumpulkan data yang akan dipisahkan, pastinya menemukan satu atau puluhan data yang kurang tepat untuk diproses sehingga perlu dibuang.

Ini artinya, untuk mendapatkan suatu data yang akan dipisahkan menjadi sebuah knowledge maka data perlu dibersihkan terlebih dahulu.

Jika terdapat data yang error maka data tersebut harus dibuang maka yang tersisa hanya yang bagus saja datanya yang akan diolah ke tahap selanjutnya.

  • Integrasi data

Setelah dipisahkan data selanjutnya mengkombinasikan agar menjadi suatu gabungan data.

  • Transformation

Selanjutnya setelah data di integrasi, Anda perlu melakukan transformation yang diubah dan dipilih formatnya agar sesuai dengan metode yang akan dipakai. Pada tahap ini kualitas data yang akan dipindahkan akan terlihat.

  • Data yang akan dipisahkan

Tahap ini yaitu proses penambahan data yang sudah ditransformasi.

  • Evaluasi pola

Setelah melakukan proses data yang sudah dipisahkan maka pola-pola yang dihasilkan perlu dievaluasi. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk uji hipotesis awal bisa setelah diuji hasilnya baik maka dapat dipresentasikan kepada pengguna.

Manfaat Data yang Diekstraksi Atau Dipisahkan

  • Mengetahui kondisi saat ini atau trend
  • Mengetahui produk yang dibeli secara bersamaan
  • Metode untuk memprediksi keputusan bisnis di masa dengan
  • Membuat strategi untuk peningkatan penjualan
  • Mengamati perilaku konsumen

Begitu banyak manfaat yang didapatkan bilang menggunakan data mining dalam bisnis Anda. Dengan memiliki bayak tujuan Anda bisa memilih metode yang digunakan untuk memisahkan atau mengekstraksi data sehingga dalam diambil keputusan.

Contoh Penerapan Dalam Berbagai Sektor

Berikut akan dijelaskan contoh data mining dalam berbagai sektor:

  • Edukasi

Bila digunakan dalam sektor edukasi, pemisahan data dapat membantu dalam memahami karakteristik dari masing-masing siswa. Dengan menggunakan pemisahan data memiliki tujuan untuk mengetahui pola belajar yang mudah diterapkan dalam sesi pembelajaran.

  • Bisnis

Sektor ini yang sering banyak digunakan sebab untuk analisis pasar, pemasaran, dan analisis kebutuhan pelanggan. Analisis pasar digunakan untuk menemukan hubungan antara satu produk dengan produk lainnya. Sehingga pebisnis dapat meningkatkan penjualan dengan strategi.

Pemasaran digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan dan mengidentifikasi karakteristik. Analisis kebutuhan pelanggan digunakan untuk menarik pelanggan dengan cara mengidentifikasi produk. Tidak hanya itu namun dapat memprediksi apa saja produk yang dapat menarik pelanggan baru.

  • Perbankan

Sektor perbankan digunakan untuk prediksi kapan nasabah tidak bisa melunasi pinjaman. Prediksi tersebut bertujuan untuk meminimalisir adanya resiko kerugian.

  • Industri Telekomunikasi

Ketika Anda memulai berlangganan paket internet dan berhenti berlangganan paket internet, dengan data mining Anda bisa menemukan polanya.

  • Asuransi

Sektor asuransi digunakan untuk kebutuhan dan memahami minat nasabah. Dengan menggunakan data mining pada Perusahaan dapat memberikan penawaran yang menarik bagi nasabah. Perusahaan Asuransi digunakan untuk mendeteksi penipuan dari pengajuan klaim asuransi.

Begitu banyak manfaat dan dapat diterapkan oleh berbagai sektor dari pemisahan suatu data yang besar. Terutama dalam bidang bisnis atau pemasaran sangat penting dengan tujuan dapat meningkatkan produk yang terjual setiap bulannya.

Tantangan Misahin Data

Namun ada beberapa tantangan yang harus kalian lewati dalam melakukan pemisahan data ini. Berikut akan kami jelaskan:

  • Distribusi data:
    berbagai sektor yang banyak menggunakan data komputasi membuat data terpecah belah. Sehingga data tidak data berpusat di database.
  • Keamanan data:
    suatu data merupakan private bagi setiap orang, sehingga perlu memiliki keamanan data yang baik. Tantangan ini memerlukan ketelitian yang tinggi sebab data berisi informasi setiap individu. Menjadi masalah penting ketika akses ilegal ke informasi dan sifat rahasia. Bila menemukan data yang terancam segera lakukan penggandaan data demi keamanan.
  • Kelengkapan data:
    saat melakukan pemisahan data, perlu mengisi kelengkapan data yang benar-benar lengkap agar tidak terjadi kegagalan saat pemisahan data. Sebab meski hanya satu faktor yang tertinggal dapat menggagalkan pemisahan data. Maka tantangan ini sangat penting dalam pemisahan data dari suatu data yang besar.
  • Kompleksitas data:
    data dalam suatu aplikasi atau lainnya berupa audio, video, foto dan lainnya. Dengan banyaknya keragaman sehingga sulit dikontrol dan di ekstrak. Dalam memisahkan atau mengekstrak informasi memerlukan sebagian besar waktu, metodologi dan alat yang harus dikembangkan. Sehingga bukan hal yang mustahil bila jenis data dengan berbagai macam sistem yang diperbaharui akan muncul.
  • Performa data:

    sistem dan teknik dirancang harus tepat sasaran, sebab dapat mempengaruhi proses kinerja pemisahan data.

  • Visualisasi data:

    tantangan pemisahan data yang penting sebab menampilkan output pada pengguna dengan baik. Saat ingin menyampaikan kepada publik, informasi yang diekstrak mampu menyampaikan dengan tepat. Sehingga input dan output informasi harus benar-benar kompleks.

Itulah beberapa informasi mengenai data mining mulai dari fungsi, manfaat, metode, tahapan, contoh penerapan dalam berbagai sektor dan tantangan bila memisahkan data.

Hal yang perlu diperhatikan memiliki fungsi untuk memahami data yang diperlukan kemudian menentukan pola-pola untuk memprediksi data yang kemudian dapat menentukan keputusan.

Manfaat yang didapat bila menggunakan pemisahan data yaitu untuk mengetahui kondisi saat ini atau mengikuti trend, mengetahui produk yang dibeli secara bersamaan sehingga dapat menyimpulkan produk yang banyak diminati, untuk memprediksi keputusan bisnis di masa depan.

Misalnya dari data dapat menunjukkan di bulan depan produk yang akan banyak diminati produk apa, untuk meningkatkan penjualan dengan strategi yang dibuat dengan menggunakan pemisahan data, dan mengamati perilaku konsumen sehingga dapat mengambil keputusan. Mau mahir dalam data mining, Segera ambil kelar kursus data science di Course-Net.

Mau Belajar IT Bareng Coach Praktisi Ahli ? Yuk Konsultasi Dengan Tim Konsultan Kami

Belajar di Course-Net! Dapatkan skill langsung oleh coach praktisi ahli yang berpengalaman dibidangnya. Gratis Re-Coaching selamanya tanpa BATAS. Segera cek jadwal kelas terdekat.

Artikel Lainnya

Facebook
Twitter
LinkedIn
Pinterest
Tumblr
Telegram
WhatsApp
Email
Print