Pengertian, Metode, dan Contoh Pengaplikasian Data Mining

Dengan semakin berkembangnya teknologi, semakin banyak pula data digital yang dihasilkan. Dari semua data yang terkumpul ini, dibutuhkan suatu cara khusus untuk mengambil serta menyimpulkan informasi. Cara khusus yang dibutuhkan untuk memproses data besar ini disebut dengan data mining. Untuk penjelasan lengkap mengenai data mining, simak artikel ini sampai selesai.

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah proses mengungkap pola dan informasi berharga lainnya dari kumpulan data-data besar. Pengaplikasian teknik-teknik data mining telah meningkat dengan sangat cepat dalam beberapa puluh tahun terakhir. Hasilnya, banyak spesialis data mining di suatu perusahaan yang berhasil mengubah data mentah mereka menjadi pengetahuan yang berharga.

Dalam bisnis, salah satu penggunaan data mining adalah untuk meningkatkan efektivitas pelayanan pelanggan. Hal ini penting dan cukup sering dilakukan karena pelayanan pelanggan yang tepat akan memberikan dampak positif pada produk suatu bisnis.

Metode Data Mining

Secara umum, praktik data mining dilakukan melalui sejumlah metode. Berikut beberapa di antaranya.

- Classification

Metode yang pertama ini digunakan untuk mengelompokkan item-item di dalam kumpulan data ke dalam kelas atau grup yang berbeda. Tujuannya adalah untuk membantu memprediksi perilaku entitas di dalam grup secara akurat.

- Clustering

Clustering hampir sama dengan classification, tapi di metode ini pengelompokkan dilakukan berdasarkan kemiripan item data. Grup-grup yang berbeda memiliki objek yang tidak mirip atau tidak berkaitan. Metode ini disebut juga segmentasi data karena sebagian besar porsi data dijadikan ke dalam grup-grup berdasarkan kesamaan.

- Association

Association digunakan untuk menjadi hubungan antara dua atau lebih item dengan mengidentifikasi pola-pola tersembunyi di dalam kumpulan data. Biasanya, metode ini digunakan  untuk memprediksi perilaku pelanggan ketika berbelanja—apakah mereka tertarik untuk membeli barang lain yang berkaitan dengan barang pertama yang mereka beli.

- Regression

Mirip juga dengan classification, metode regression bertujuan untuk mencari pola dan menentukan sebuah nilai numerik. Dengan begitu, Anda dapat mengidentifikasi kemungkinan variabel tertentu mengingat adanya variabel lain. Misalnya seperti menentukan harga sebuah produk berdasarkan faktor-faktor lain, seperti ketersediaan barang atau permintaan konsumen.

- Forecasting

Metode data mining ini dipakai untuk memprediksi data masa depan berdasarkan data saat ini dan data lampau. Biasanya, prediksi digunakan untuk menggabungkan metode-metode lain menggunakan bermacam teknik machine learning yang berhubungan dengan musim, tren, dan noise pada data.

- Sequence Analysis

Sequence berarti urutan, jadi metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola-pola yang muncul berurutan dalam suatu periode waktu. Misalnya seperti sebuah bakery melihat pola penjualan meningkat sebelum hari raya besar, seperti Valentine, Idul Fitri, Natal atau tahun baru.

- Deviation Analysis

Di sini, item data yang tidak sesuai dengan pola atau perilaku yang diharapkan akan diidentifikasi. Item-item data yang tak terduga ini disebut dengan penyimpangan, outliers, atau noise. Metode ini akan berguna pada bidang pendeteksi penipuan kartu kredit dan lainnya.

Contoh Data Mining dalam Kehidupan Sehari-hari

Walau mungkin terdengar begitu canggih, data mining sebetulnya telah banyak diterapkan dalam kehidupan sehari-hari. Berikut ini beberapa contohnya.

1. Analisa keuangan

Industri perbankan sangat bergantung pada data terpercaya yang berkualitas. Untuk institusi yang menyediakan jasa pinjaman uang, data keuangan pengguna dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan, seperti memprediksi pembayaran pinjaman serta menentukan peringkat kredit. Dengan menggunakan metode-metode data mining, melakukan tugas-tugas tersebut akan menjadi lebih mudah.

2. Telekomunikasi

Dengan perkembangan internet yang sangat pesat, data mining dapat membantu para pemain di bidang telekomunikasi untuk terus meningkatkan kualitas servis mereka. Menganalisis pola database spatiotemporal akan berperan besar dalam telekomunikasi seluler, komputasi seluler, dan juga layanan website serta informasi.

3. Pendidikan

Permintaan akan pendidikan tingkat tinggi yang lebih baik meningkat di seluruh dunia, membuat institusi-institusi pendidikan mencari solusi inovatif untuk memenuhi semua permintaan itu. Data mining bisa digunakan untuk memprediksi murid mana yang akan masuk ke jurusan mana, siapa yang membutuhkan bantuan untuk lulus, hingga memperbaiki manajemen pendaftaran secara keseluruhan.

4. Mendeteksi penipuan

Meskipun biasanya data mining digunakan untuk melihat pola-pola dalam data demi mendapatkan informasi mendalam, menganalisis keanehan data juga bisa menguntungkan, terutama bagi perusahaan perbankan untuk mendeteksi penipuan.

Tak hanya bank atau institusi keuangan yang kerap melakukan ini, tapi perusahaan SaaS juga mulai mengadopsi pengaplikasian ini untuk mengeliminasi akun-akun palsu dari kumpulan data mereka.

Kesimpulan

Penggunaan metode data mining telah terbukti dapat membantu mengembangkan suatu perusahaan dengan beragam pengaplikasian dalam kehidupan sehari-hari. Dengan mengetahui informasi dari data yang terkumpul, perusahaan akan tahu hal-hal apa saja yang masih perlu ditingkatkan ke depannya.

Bagi Anda yang tertarik untuk belajar mengenai data dan data mining, Algoritma Data Science School punya banyak kelas yang sesuai dengan kebutuhan dan level Anda. Cek kelas-kelasnya di website dan daftar sekarang juga!

Referensi:

• Data Science Central - The 7 Most Important Data Mining Techniques (diakses pada 26 Juli 2022)
• IBM - Data Mining (diakses pada 26 Juli 2022)
• upGrad - 12 Most Useful Data Mining Applications of 2022 (diakses pada 26 Juli 2022)
• EDUCBA - Data Mining Methods (diakses pada 26 Juli 2022)