Pengertian Data Mining, Proses, Fungsi dan Manfaat Data Mining

Jika kamu ingin membangun karir sebagai seorang data scientist, maka kemampuan di bidang data mining adalah hal yang harus dimiliki.

Pada dasarnya keberadaan data mining sangat dibutuhkan mengingat semakin banyaknya informasi di era teknologi seperti data transaksi bisnis, data ilmiah, gambar, video dan data lainnya.

Dengan jumlah data tersebut, diperlukan sebuah sistem yang mampu mengekstrak esensi dari semua informasi yang tersedia dan membuat ringkasan untuk membantu membuat keputusan yang lebih baik.

Nah untuk mengetahui lebih lanjut apa itu data mining, yuk simak ulasan kami mengenai pengertian data mining, proses, fungsi dan manfaat data mining di bawah ini.

Pengertian Data Mining

Data mining adalah proses mengumpulkan informasi penting pada data yang besar. Pengumpulan data dapat dilakukan melalui proses penghitungan statistik, matematika, atau penggunaan teknologi AI (Artificial Intelligence).

Istilah lain dari data mining sendiri bisa berarti berupa alat untuk melakukan analisis dengan teknik penyaringan informasi yang lebih akurat. Teknik ini biasanya dilakukan untuk menemukan pola-pola tertentu yang masih memiliki relevansi dengan tujuan atau petunjuk pemakai (user).

Proses Data Mining digunakan untuk mengekstrak dan mengidentifikasi informasi yang berguna dan pengetahuan terkait dari berbagai database besar.

Proses Data Mining

Alur proses Data Mining secara umum yang meliputi deskripsi, prediksi, estimasi, klasifikasi, clustering dan asosiasi. Untuk lebih jelasnya akan dijelaskan dibawah ini:

1). Deskripsi

Deskripsi berfungsi untuk mengidentifikasi pola-pola yang dapat muncul berulang kali dalam suatu data, dan dapat mengubah pola-pola tersebut menjadi aturan dan kriteria yang dapat dengan mudah dipahami oleh pengelola aplikasi.

Aturan yang dihasilkan harus benar-benar mudah dipahami, agar dapat meningkatkan tingkat pengetahuan / pengetahuan pada sistem secara efektif.

Tugas deskripsi ini merupakan tugas Data Mining yang paling sering dibutuhkan, terutama pada teknik postprocessing yang digunakan untuk memvalidasi dan memberikan penjelasan atau menjelaskan hasil dari proses data mining.

2). Prediksi

Prediksi memiliki kemiripan dengan klasifikasi, namun data prediksi akan diklasifikasikan berdasarkan perilaku, atau berdasarkan nilai prediksi di masa depan.

Contoh sederhana dari fungsi prediksi, misalnya, untuk memprediksi penurunan jumlah pelanggan dalam waktu tertentu dan juga dapat memprediksi harga saham dalam tiga bulan ke depan.

3). Estimasi

Dalam Estimasi, variabel target estimasi lebih bersifat numerik daripada kategorik. Dalam proses ini model dibangun menggunakan record lengkap yang sudah memiliki nilai variabel target sebagai nilai prediksi. Pada proses selanjutnya, estimasi nilai variabel target ini akan dibuat berdasarkan nilai variabel prediktif.

Contoh sederhananya adalah: Di rumah sakit, tekanan darah pasien akan diperkirakan berdasarkan data usia pasien, jenis kelamin, berat badan, dan kadar natrium darah. Hubungan antara tekanan darah sistolik dengan nilai variabel prediktif dalam proses pembelajaran akan menghasilkan model estimasi.

4). Klasifikasi

Pada proses klasifikasi ini akan dijalankan suatu proses yang dapat menemukan pola atau fungsi yang menggambarkan dan juga membedakan data ke dalam kelas-kelas.

Proses ini akan melibatkan pemeriksaan karakteristik objek dan kemudian memasukkan objek ke salah satu kelas yang ditentukan sebelumnya.

5). Clustering

Clustering adalah pengelompokan data yang tidak didasarkan pada kelas data tertentu. Cluster adalah kumpulan record yang memiliki kesamaan antara satu data dengan data lainnya. Dan memiliki perbedaan dengan data cluster lainnya. Tujuan dari clustering ini adalah untuk dapat menghasilkan pengelompokan objek/data yang serupa.

Fungsi Data Mining

Beberapa fungsi data mining mungkin sangat penting untuk membantu kita mendapatkan informasi yang berguna, yang dapat menambah pengetahuan bagi pengguna. Data mining pada dasarnya memiliki empat fungsi dasar, yaitu sebagai berikut:

1). Fungsi Prediksi

Data mining dapat memberikan prediksi kepada kita, melalui suatu proses yang dapat menemukan pola dari data, untuk menemukan pola ini data mining akan menggunakan beberapa variabel untuk memprediksi variabel lain yang jenis atau nilainya tidak diketahui.

2). Fungsi Deskripsi

Fungsi deskripsi pada data mining bekerja dengan menemukan karakteristik penting dari data dalam database.

3). Fungsi Klasifikasi

Klasifikasi dalam data mining adalah proses yang digunakan untuk menemukan model atau fungsi untuk menggambarkan kelas atau konsep dari data. Dalam proses klasifikasi ini, data mining akan menggambarkan data penting dan juga dapat memprediksi tren data di masa yang akan datang.

4). Fungsi Asosiasi

Data Mining juga memiliki fungsi asosiasi dimana proses pada fungsi ini digunakan untuk mencari hubungan yang terdapat pada nilai atribut dari kumpulan data.

Manfaat Data Mining

Dengan melakukan data mining, perusahaan bisa mendapatkan banyak keuntungan. Beberapa manfaat dari data mining adalah:

1). Mempermudah pengambilan keputusan. Perusahaan dapat terus menganalisis dan mengotomatisasi keputusan rutin tanpa penundaan karena penilaian manusia.

2). Membuat prediksi yang akurat untuk perencanaan. Data mining membantu tahap perencanaan dan memberikan informasi yang tepat untuk membuat prediksi berdasarkan tren masa lalu dan kondisi saat ini.

3). Pengurangan biaya. Data mining memungkinkan perusahaan untuk menggunakan alokasi dana secara lebih efisien karena otomatisasi pengambilan keputusan dapat mengurangi biaya.

4). Mendapatkan wawasan tentang pelanggan. Perusahaan dapat mengetahui karakteristik antar pelanggan sehingga dapat merancang strategi yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara tepat.

Demikian artikel kami tentang pengertian data mining lengkap dengan proses, fungsi dan manfaat data mining.

Semoga ulasan kami dapat membantu, terutama menambah wawasan kamu tentang data mining. Terima kasih telah berkunjung