DATA MINING

Apa itu data mining?

Data mining adalah proses untuk menemukan anomali, pola, dan korelasi dalam dataset besar guna memprediksi hasil. Dasarnya terkait dengan disiplin ilmu seperti statistik, kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin, dan teknologi database. Istilah lain untuk data mining meliputi analisis data/pola, penemuan pengetahuan, ekstraksi pengetahuan, dan pengumpulan informasi. Keberadaan data mining menjadi penting dalam era teknologi saat ini karena melibatkan berbagai informasi, seperti data transaksi bisnis, data ilmiah, gambar, video, dan berbagai jenis data lainnya. Dengan jumlah data yang semakin banyak, diperlukan sistem yang mampu mengekstraksi inti dari semua informasi yang ada dan menyusun ringkasan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses-proses dalam data mining

Di dalam data mining terdapat beberapa tahapan-tahapan yang harus dilakukan, yaitu :

1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)

    Proses awal yang melibatkan identifikasi tujuan bisnis dari proyek data mining dan pemahaman mendalam tentang masalah yang ingin dipecahkan.

2. Pemahaman Data (Data Understanding)

    Melibatkan pengumpulan data yang relevan dan eksplorasi awal untuk memahami karakteristik, struktur, dan distribusi data yang ada.

3. Pembersihan Data (Data Cleaning)

    Fokus pada identifikasi dan penanganan data yang hilang, tidak akurat, atau tidak lengkap, serta melibatkan normalisasi dan transformasi data agar konsisten.

4. Pre-processing Data

    Melibatkan pemilihan atribut yang penting, transformasi data (jika diperlukan), dan reduksi dimensi untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan efisiensi analisis.

5. Pemilihan Model (Model Selection)

    Memilih algoritma atau teknik data mining yang sesuai dengan tujuan proyek, berdasarkan karakteristik data dan masalah yang dihadapi.

6. Pembangunan Model (Model Building)

    Menggunakan algoritma yang dipilih untuk membuat model dari data pelatihan, mengatur parameter, dan melakukan tuning untuk meningkatkan kinerja.

7. Evaluasi Model (Model Evaluation)

    Menilai kinerja model menggunakan data pengujian terpisah, termasuk metode validasi silang untuk memastikan generalisasi yang baik.

8. Interpretasi dan Penyajian Hasil (Interpretation and Presentation of Results)

    Menginterpretasikan hasil dari model dan temuan data mining, serta menyajikannya dengan cara yang dapat dimengerti oleh pemangku kepentingan.

9. Implementasi Model (Model Deployment)

    Menerapkan model dalam lingkungan produksi jika hasil evaluasi memuaskan, sehingga model dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru.

10. Pemeliharaan (Maintenance)

    Melibatkan pemantauan dan pemeliharaan model secara berkala, termasuk penyesuaian jika diperlukan karena perubahan dalam data atau kebutuhan bisnis.

Manfaat Data Mining

Dengan melakukan data mining, perusahaan mendapat banyak manfaat. Beberapa manfaat dari data mining adalah

1. Memudahkan pengambilan keputusan. Perusahaan dapat mengambil keputusan bisnis yang tepat bagi perusahaan.
2. Membuat prediksi akurat untuk perencanaan.  Data mining membantu tahapan perencanaan dan memberikan informasi-informasi yang tepat berdasarkan data yang ada.
3. Pengurangan biaya. Data mining memungkinkan perusahaan memangkas dana yang cukup signifikan karena pengambilan keputusan yang tepat.
4. Mendapatkan informasi mengenai pelanggan. Perusahaan dapat mengetahui kebiasaan-kebiasaan pelanggan dari data yang kita lihat dan dapat menentukan strategi apa yang dapat diterapkan kedepannya.