Apakah kamu pernah dengar istilah Data Mining? Mungkin kamu juga pernah dengan data science. Lantas apa definisi serta metode data mining, Apa fungsinya? Semuanya akan kita dibahas lebih dalam di sini
Apa itu Data Mining?
Data mining adalah suatu proses penambangan atau pengumpulan informasi penting dari big data. Proses data mining seringkali memakai metode statistika, matematika, hingga menggunakan teknologi artificial intelligence.
Fungsi Data Mining
Data mining mempunyai banyak sekali fungsi. Untuk fungsi utamanya sendiri yaitu ada dua yaitu fungsi descriptive serta fungsi predictive.
1. Descriptive
Fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh mengenai data yang diamati. Dengan melakukan sebuah proses diharapkan dapat mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya bisa dipakai untuk menjelaskan karakteristik dari data yang dimaksud.
2. Predictive
Fungsi predictive adalah sebuah fungsi bagaimana sebuah proses data mining nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut bisa diketahui dari berbagai variabel yang ada dalam data.
Ketika telah menemukan pola, kemudian pola yang diperoleh tersebut bisa dipakai untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya.
Karena itulah fungsi ini dikatakan sebagai fungsi prediksi sama halnya dengan menerapkan predictive analisis. Fungsi ini juga dapat dipakai untuk memprediksi sebuah variabel spesifik yang tidak ada dalam suatu data.
Metode Data Mining
Metode data mining adalah cara yang diterapkan tetapi perlu disesuaikan dengan tujuan pemakaiannya. Ada beberapa pembagian metode dalam data mining, berikut ini adalah metodenya:
1. Classification
Classification adalah sebuah proses menemukan definisi kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas (class). Klasifikasi data mining jadi salah satu metode yang paling umum untuk dipakai. Metode ini diterapkan bertujuan untuk memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya belum diketahui.
2. Association
Metode data mining yang berikutnya adalah Market basket analysis (analisa keranjang pasar) atau association. Berhubungan dengan pemasaran, metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen.
Misalnya beberapa konsumen akan membeli snack serta minuman kemasan bersamaan. Dengan begitu perusahaan lebih mudah tahu jika kedua barang tersebut sering dibeli bersamaan.
3. Clustering
Clustering data mining merupakan nama lain untuk metode segmentation. Tujuan dari segmentasi pada metode data mining ialah mengelompokkan suatu class ke dalam beberapa segmen berdasarkan atribut yang telah ditentukan. Penentuan atribut harus sesuai kesamaan yang dipunyai beberapa class tadi.
4. Regression
Metode berikutnya dari data mining adalah regression. Metode ini sedikit mirip dengan klasifikasi. Bedanya, regresi adalah metode yang tujuannya untuk mencari pola nilai numerik, bukan kelas. Output dari metode regression merupakan sebuah fungsi sebagai penentu hasil yang didasarkan nilai dari input.
5. Forecasting
Forecasting data mining adalah metode yang dipakai untuk memprediksi nilai yang akan dicapai pada satu periode. Dengan memakai teknik ini, noise data dan nilai pada periode sebelumnya akan dijadikan dasar bahan prediksi.
6. Sequencing
Sequencing sebuah urutan peristiwa. Tak jauh dari namanya, metode sequence analysis bermanfaat untuk mencari sebuah pola pada serangkaian kejadian atau sequence. Contoh sederhananya dalam kehidupan sehari-hari adalah ketika kita makan. Rangkaian yang biasanya dilakukan adalah mengambil piring, sendok dan garpu, lalu baru mengambil lauk pauk. Pola seperti itu lah yang berusaha dicari tahu lewat sequencing.
7. Descriptive
Metode data mining yang satu ini bertujuan untuk memahami lebih dalam terkait data-data yang masuk dalam pengamatan. Outputnya adalah mengetahui perilaku dari data itu sendiri.
Contoh Penerapan Data Mining
Bagaimana penerapan metode ini kalau dilihat dari segi ilmu yang lain? Simak ulasan mengenai contoh data mining pada perusahaan di bawah ini.
Contoh data mining perusahaan
Sebuah perusahaan terdiri dari berbagai macam divisi, salah satunya merupakan divisi pemasaran produk. Pola-pola yang dihasilkan dari proses data mining dapat membantu mereka untuk mengidentifikasi karakteristik konsumen. Setelah mengetahui bagaimana pola konsumen, selanjutnya akan lebih mudah dalam mendesain promosi serta pengembangan produk.
Selain itu, data mining adalah metode yang dapat membantu sebuah industri dalam memprediksi perilaku konsumen. Seperti yang kita ketahui, perilaku konsumen merupakan segala tindakan konsumen terhadap suatu perusahaan atau produk. Dengan algoritma data mining, akan lebih mudah bagi perusahaan untuk memantau serta mengamati kebiasaan perilaku yang dilakukan oleh seorang konsumen. Sehingga kedepannya perusahaan dapat menyusun strategi yang lebih efektif dengan lebih mudah.
Itulah beberapa informasi mengenai data Mining, kamu dapat mempelajari mengenai data mining untuk memperoleh dan mengumpulkan informasi/data yang bermanfaat untuk masa depan.
Semoga bermanfaat! See You!!!