Pada era modern beragam segi kehidupan sangat membutuhkan data mining untuk bisa mengumpulkan informasi yang berguna. Istilah mining data sendiri sering disebut juga dengan Knowledge Discovery In Database atau biasa disingkat dengan KDD. Berikut ini kami akan memberikan penjelasan mengenai KDD ini kepada kalian mulai dari pengertian, metode, sampai dengan fungsinya.
Pengertian KDD atau Mining Data
Data mining adalah sebuah proses pengumpulan dan pengolahan data yang nantinya akan mengekstrak informasi penting pada kumpulan data. Proses dari mining data ini sendiri biasanya mempergunakan bantuan perhitungan statistika, matematika sampai dengan teknologi AI. Proses dari KDD ini sendiri banyak diaplikasikan pada machine learning atau teknologi AI sendiri untuk mendapat informasi baru.Â
Beberapa ahli mengatakan kalau proses ini merupakan sebuah aktivitas analisa pada kumpulan data yang kompleks untuk menemukan satu pola. Proses semacam ini jelas memiliki banyak sekali kegunaan di era modern dan digitalisasi seperti saat ini.
Fungsi Melakukan Mining Data
Saat ini skill dalam melakukan KDD sendiri sangat penting, karena banyak bisnis dan usaha yang terbantu dengan kemampuan tersebut. Berikut ini kami akan jelaskan apa saja sih fungsi dari melakukan proses yang mungkin belum banyak orang ketahui.Â
1. Untuk Membuat Prediksi
Adanya analisa terhadap pola pada suatu data yang besar dan juga kompleks tentu saja akan sangat membantu membaca tren. Pada saat ada kemampuan untuk membaca tren tersebut, maka sangat bisa terbantu dalam membuat sebuah prediksi masa depan. Fungsi ini sangat berguna bagi bisnis dalam membantu membaca tren masa depan yang bisa menentukan langkah bisnis.
2. Mendeskripsikan Suatu Informasi
Data mining juga sangat bisa dipakai untuk mendeskripsikan suatu informasi tertentu yang dibutuhkan untuk bisa berhasil. Adanya analisa data yang besar tentunya membantu kita memahami satu informasi penting dari kumpulan data yang sudah dikumpulkan. Informasi adalah satu hal yang sangat berharga dalam kehidupan, karena pemahaman yang cukup akan membantu kita mengambil solusi terbaik.
Metode Mining Data
Ada beberapa metode data mining yang bisa menjadi teknik dalam melakukan mining data sesuai dengan tujuan yang dibutuhkan. Berikut ini kami akan coba jelaskan apa saja metodenya yang biasa dipergunakan dalam KDD ini.
1. Classification
Klasifikasi merupakan metode yang akan memilah data dengan mengelompokkan satu data yang memiliki karakteristik yang mirip atau sama. Metode ini akan membantu melihat data dengan lebih baik, karena akan membagi data dengan kelas-kelas tertentu. Biasanya metode ini bertujuan untuk memisahkan data dan kemudian bisa dilakukan analisa lebih lanjut dengan lebih mudah.
2. Association
Association ini pada dasarnya merupakan metode yang akan mencari korelasi atau hubungan antara 2 variabel dalam satu data. Hubungan antar data ini akan mampu membaca kebiasaan pelanggan dalam sebuah bisnis dengan beberapa produk sekaligus. Hal ini akan membantu pengembangan strategi penjualan dalam bisnis untuk bisa mendapatkan efisiensi yang lebih baik.
3. Regression
Regression merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk mencari variabel data dari variabel yang independen. Salah satu contohnya adalah mencari hubungan antara data penjualan dengan harga dari produk atau dengan penghasilan rata-rata pelanggan.Â
4. Clustering
Clustering kurang lebih konsep tekniknya sama dengan Classification, akan tetapi pembagian data didasarkan pada atribut data tersebut. Bisa dibilang ini adalah teknik segmentasi data yang akan membantu data terbagi lagi menjadi klasifikasi yang lebih khusus. Salah satu contohnya adalah dari data penjualan produk kita bisa bagi kembali berdasarkan segmen usia dan lain sebagainya.
5. Forecasting
Forecasting merupakan metode dalam pengolahan data yang mana merupakan proses prediksi nilai akhir pada satu periode tertentu. Acuan yang digunakan dalam metode ini adalah data dari periode sebelumnya dengan data yang mungkin sudah terkumpul pada periode berjalan.
Tahapan Mining Data
Tahapan data mining sendiri ada beberapa, karena tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan informasi penting dengan berbagai tujuan. Berikut ini kami akan coba jelaskan mengenai tahapan dari data mining ini sampai bisa menghasilkan informasi yang berguna.
1. Pembersihan Data
Pembersihan data dari beberapa data yang tidak berhubungan dengan proses klasifikasi data terlebih dahulu baik berdasarkan karakteristik atau atribut. Selain itu, pembersihan data ini akan membantu kita seleksi data yang dibutuhkan untuk mencari satu informasi penting yang dibutuhkan. Proses pembersihan data ini pada dasarnya juga bisa menjadi proses seleksi data, di mana nantinya hanya data terbaik yang diolah.Â
2. Integrasi Data
Integrasi atau penggabungan data yang sudah bersih dan berkualitas untuk kemudian bisa dicampurkan menjadi data yang besar. Data yang sudah dibersihkan ini berarti sudah sesuai dengan informasi yang diinginkan dan berhubungan, sehingga bisa lebih mudah dalam proses mining nantinya.
3. Transformasi Data
Setelah sudah dicampurkan datanya maka selanjutnya adalah transformasi data atau mengubah data menjadi data yang mudah dipahami. Proses transformasi ini berarti mencoba mencari tahu atau mendeskripsikan data tersebut menjadi satu informasi yang mudah dimengerti.
4. Mining
Setelah database sudah bersih dan sudah mudah dipahami, barulah kemudian melakukan mining atau pengolahan data tersebut. Proses ini akan membuka informasi yang dibutuhkan dan juga sudah bisa menampilkan data baik itu numerik atau deskriptif dari database.
5. Menampilkan Informasi
Menampilkan informasi yang sudah melalui proses dalam mining data dengan cara yang benar dan juga dengan bentuk yang benar. Informasi yang didapatkan pun kemudian lebih mudah dipahami dan bisa menjadi dasar dalam menentukan langkah atau mengambil keputusan.
6. Evaluasi
Setelah sudah menampilkan informasi hasil dari data mining, maka langkah terakhir adalah dengan melakukan evaluasi dari prosesnya. Nantinya akan ditemukan beberapa kelemahan mulai dari pemilihan teknik atau metode sampai dengan tahapan yang mungkin bisa lebih efisien.
Contoh Penerapan Mining Data
Ada cukup banyak contoh mining data yang pada masa sekarang ini digunakan, tapi yang paling banyak menggunakannya sendiri adalah dunia bisnis. Adanya proses ini akan sangat membantu perusahaan untuk bisa berkembang lebih jauh lagi dan menghasilkan keuntungan maksimal. Berikut ini beberapa contoh dalam penerapan mining data yang biasanya digunakan banyak perusahaan.Â
1. Membaca Karakteristik Pelanggan
Dalam sektor bisnis proses ini akan sangat membantu karakteristik pelanggan dengan baik dari segala segmentasi seperti umur misalnya. Bila melihat dari apa itu data mining, maka jelas bisnis akan diuntungkan dengan semakin memahami pelanggan mereka.
2. Edukasi
Edukasi juga bisa terbantu untuk bisa mengenali karakter siswa dan proses pengajaran yang tepat untuk siswa yang bersangkutan.
Skill data mining memang sangat penting dan berguna di masa kini, bila ingin mempelajarinya bisa mengunjungi ITBOX. Terdapat materi yang lengkap, mudah dipahami dan mentor yang berkualitas.
