Data Mining: Proses Penting dalam Data Science

02 Februari 2022

Sudah pernah dengar istilah data mining? Pada era banjir informasi seperti sekarang, keberadaan data menjadi penting. Data melimpah di sekeliling Anda ternyata bisa diolah dan kemudian hasilnya dapat dijadikan bahan pengambilan keputusan. Itulah yang disebut sebagai data mining. Mari simak pembahasan lengkapnya berikut ini!

Apa itu data mining?

Data mining adalah suatu proses pencarian dalam sebuah bank penyimpanan informasi raksasa untuk mendapatkan suatu informasi baru. Artinya, hasil “mining” sebenarnya bukanlah suatu informasi baru, tapi merupakan susunan dari beberapa informasi yang sudah ada dan kemudian dirangkai sedemikian rupa.

Metode data mining

Tentu saja data yang disusun bukanlah asal comot. Untuk bisa mendapatkan sebuah informasi yang memiliki nilai dari kumpulan data lama, tentu butuh metode tersendiri. Berikut adalah beberapa metode data mining yang sering digunakan:

1. Classification

Pada metode classification ini, Anda diharuskan untuk mengumpulkan beberapa atribut sekaligus ke dalam suatu kategori yang dapat dilihat. Maksudnya, kategori tersebut nantinya bisa dipakai untuk mengambil kesimpulan atau menjalankan beberapa fungsi.

Misalnya, Anda mengumpulkan data mengenai riwayat pembelian user sebuah e-commerce yang kemudian digabungkan dengan latar belakang keuangannya. Dari situ, Anda kemudian bisa membuat beberapa kategori yang mengelompokkan risiko kredit user mulai dari level “rendah”, “sedang”, hingga “tinggi”.

2. Clustering

Metode clustering mirip dengan classification. Hanya saja, kumpulan data yang Anda ambil haruslah memiliki kemiripan tertentu. Katakanlah Anda ingin mengelompokkan data siswa SMA 123. Maka, Anda bisa membuat kelompok data berdasarkan hobi, kecamatan tempat tinggal, atau minat jurusan kuliah mereka.

3. Association

Association berhubungan dengan membaca pola. Namun, pola di sini terbatas pada variabel yang terkait dan saling bergantung satu sama lain. Misalnya, Anda menemukan bahwa orang yang mendengarkan lagu dari Ed Sheeran cenderung menyukai lagu penyanyi Taylor Swift juga. Biasanya, metode inilah yang digunakan untuk membuat rekomendasi kepada user.

4. Regression

Metode regression biasanya digunakan untuk mengidentifikasi kemungkinan suatu variabel dengan mempertimbangkan variabel lain. Katakanlah Anda ingin membuat proyeksi harga produk kopi susu, maka diperlukan data mengenai ketersediaan kopi di pasaran, harga bahan, permintaan konsumen, hingga tingkat persaingan yang ada. Regression juga menampilkan hubungan pasti dari dua (atau lebih) variabel yang ada dalam suatu kumpulan data.

5. Forecasting

Metode yang satu ini digunakan untuk memprediksi masa depan berdasarkan tren masa lalu dan masa sekarang. Forecasting biasanya diaplikasikan bersama metode yang lain.

Sebagai contoh data mining dengan metode forecasting, katakanlah Perusahaan T ingin memprediksi berapa besar pemasukan mereka pada akhir tahun 2022 nanti dengan menggunakan data penjualan tahun 2020 dan 2021. Maka, metode regression cocok untuk forecasting karena bisa menampilkan hubungan antara variabel yang dependen dan independen sekaligus.

6. Sequence Analysis

Metode ini berkaitan dengan pola yang relevan secara statistik antar sampel data. Sebab, beberapa sampel data yang nilainya ditampilkan secara berurutan cenderung punya relevansi. Sequence Analysis biasanya digunakan pada data mining terstruktur khusus.

7. Deviation Analysis

Deviation Analysis digunakan untuk menampilkan fakta tersembunyi dalam sebuah kumpulan data, entah itu berupa penyimpangan, anomali, atau bahkan outlier. Metode ini sangat penting dipelajari karena bisa mengantarkan Anda pada temuan baru yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan penting.

Contoh data mining dalam kehidupan sehari hari

Oke, sekarang Anda sudah tahu apa saja metode untuk bisa mendapatkan informasi dari data mining. Namun, sebenarnya, bagaimana penerapannya untuk membantu kehidupan manusia?

Tanpa Anda sadari, ada banyak sekali contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya saat Anda berbelanja di e-commerce. Ketika check out, Anda akan menemukan opsi untuk menambahkan barang tertentu. Pilihan tersebut bisa muncul karena data mining menunjukkan bahwa produk yang Anda beli biasanya dibeli bersamaan dengan barang lain dan masih berhubungan.

Contoh lainnya yang diterapkan pada industri telekomunikasi. Perusahaan telekomunikasi menggunakan data mining untuk menganalisis pola penggunaan internet pelanggan. Dari sana lah, kemudian ditemukan bahwa pelanggan cenderung lebih menyukai paket bulanan daripada paket yang ditentukan jumlah kuotanya.

Kesimpulan

Dari sini, bisa diketahui bahwa data mining sudah sangat lekat dengan kehidupan manusia. Metode untuk mendapatkan data baru melalui mining bahkan semakin beragam. Ada juga metode yang muncul dengan mengombinasikan beberapa metode lama untuk mendapatkan informasi baru.

Tanpa disadari, proses pengambilan keputusan yang Anda lakukan pun sudah memanfaatkan informasi yang diperoleh dari proses data mining. Misalnya, saat membeli bundling barang di e-commerce atau saat memilih musik baru untuk didengarkan melalui layanan streaming.

Ingin mulai menerapkan ini dalam bisnis Anda? Dengan data mining, keputusan bisnis yang Anda ambil bukan lagi sekadar asal tunjuk, tapi juga disertai dengan data pendukung. Lewat Algoritma Corporate Trainings, Anda bisa mendapatkan informasi mendalam terkait data mining dan penerapannya dalam bisnis.

Referensi:

datasciencecentral – The 7 Most Important DM Techniques
ibm – Data Mining
upgrad – 12 Most Useful DM Applications of 2022
educba – DM Methods

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing