Apa Itu Data Mining? Manfaat, Kegunaan, dan Proses Data Mining

Data Mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data dengan tujuan mengekstraksi  informasi penting. Data Mining melibatkan beberapa cabang ilmu yaitu statistik, matematika, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence).

Secara harfiah, data mining berarti penambangan data. Merujuk pada penggunaan istilah penambangan (mining), kita bisa mendapatkan gambaran bahwa ada sejumlah besar data yang tersedia dan bisa ditambang. Data ini ditambang untuk tujuan-tujuan tertentu.

Meningkatnya penggunaan komputer dan pesatnya perkembangan internet membuat jumlah data yang dihasilkan setiap harinya terus bertambah. Apalagi dengan berkembangnya sosial media, setiap detiknya orang menciptakan data entah itu berupa foto, video, musik, teks, dsb.

Bagi orang awam, data-data tersebut mungkin dianggap sampah yang mengotori dunia maya. Namun, bagi orang yang memahami investasi di dunia teknologi, data-data tersebut bisa dikumpulkan dan diolah sedemikian rupa untuk beragam tujuan tertentu seperti menghasilkan prediksi, membantu menetapkan strategi marketing, dan masih banyak lagi lainnya.

Proses dan Tahapan dalam Data Mining

Sebelum data mining bisa menghasilkan prediksi maupun outcome lainnya, ada beberapa proses dan tahapan data mining yang perlu dilalui. Proses ini bisa dimulai sejak pengumpulan data sampai visualisasi untuk mengekstrak informasi berharga dari sebuah data set yang besar.

Teknik data mining digunakan untuk menghasilkan deskripsi dan prediksi mengenai sebuah target data set. Di sini, seorang data scientist dibutuhkan untuk mendeskripsikan data melalui proses observasi pola, asosiasi, dan korelasi. Data scientist juga mengklasifikasi dan mengklaster data menggunakan metode klasifikasi dan regresi.

Secara umum ada empat tahapan utama dalam data mining, yaitu:

(1) Menetapkan Tujuan Bisnis

Menetapkan tujuan selalu menjadi langkah awal sebelum memulai apapun. Begitu pula dengan data mining, sebelum melakukan penambangan data maka sebaiknya tujuan sudah dibuat. Sayangnya, meski tahu bahwa tujuan itu sangat penting tapi sedikit yang meluangkan waktu untuk membuat tujuan dengan matang.

Para pemegang kepentingan di perusahaan bersama dengan data scientist harus bekerja sama untuk mencari tahu akar masalah dalam bisnis. Aktivitas ini berguna untuk menentukan pertanyaan-pertanyaan serta parameter dalam menjalankan proyek data mining.

(2) Menyiapkan Data

Setelah berhasil mengetahui lingkup masalahnya, langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi data set mana yang akan mampu menjawab berbagai pertanyaan yang telah disusun. Ketika data scientist berhasil mengumpulkan data yang relevan, data tersebut akan dibersihkan dari noise yang ada seperti duplikasi, missing values, dan outliers.

(3) Membangun Model dan Menambang Pola

Selanjutnya, data scientist akan menginvestigasi beragam hubungan antar data, misalnya pola sekuensial, aturan asosiasi, maupun korelasi. Pola dengan frekuensi tinggi umumnya punya penerapan yang lebih luas, tapi kadang penyimpangan dalam data lebih menarik karena ia bisa menjadi tanda adanya potensi fraud/penipuan.

Algoritma deep learning diterapkan untuk mengklasifikasikan atau mengklaster data set berdasarkan ketersediaan data. Jika input data dilabeli (misalnya supervised learning), maka kemungkinan akan dibutuhkan pengklasifikasian data untuk mengkategorikan data. Atau, bisa juga diterapkan regresi model untuk memprediksikan kemungkinan tertentu.

Jika dataset tidak dilabeli (misalnya unsupervised learning), maka poin-poin data individual dalam training set dibandingkan satu sama lainnya untuk menemukan kesamaan-kesamaan dasar, dan mengklaster mereka berdasarkan karakteristik tersebut.

(4) Evaluasi Hasil dan Penerapan

Data yang sudah dikumpulkan juga perlu dievaluasi dan diinterpretasi. Hasil haruslah valid, baru, berguna, dan dapat dimengerti supaya layak untuk digunakan perusahaan dalam merumuskan strategi baru demi mencapai tujuan.

Manfaat dan Kegunaan Data Mining

Proses yang panjang dalam data mining bukanlah tanpa tujuan. Nyatanya, data mining sukses merebut hati para pebisnis besar karena terbukti mampu menjadi solusi atas masalah-masalah pelik dan komplek yang dihadapi dalam bisnis.

Ada banyak masalah yang bisa diselesaikan dengan bantuan data mining seperti membantu dalam pengambilan keputusan penting, membuat prediksi yang sangat akurat, membantu perencanaan strategi marketing dengan lebih tepat, dan masih banyak lagi lainnya.

Manfaat Data Mining

1. Membantu Pengambilan Keputusan
2. Membuat Prediksi
3. Membantu Perencanaan
4. Mengurangi Biaya

Penggunaan Data Mining

1. Data Mining untuk Mendeteksi Kanker Kulit
2. Data Mining untuk Mendeteksi Fraud
3. Data Mining untuk Mengetahui Segmentasi Pelanggan pada Industri Retail
4. Data Mining untuk Sektor Manufaktur dan Industri
5. Data Mining untuk Pendidikan
6. Data Mining untuk Perbankan

Sektor yang Memanfaatkan Data Mining

(1) Sales dan Marketing

Perusahaan modern yang mengandalkan teknologi informasi dan komunikasi sangat menghargai data. Mereka mulai mengumpulkan data-data pelanggan mereka untuk kebutuhan penting di masa depan.

Data-data pelanggan yang dikumpulkan misalnya data demografi dan data perilaku pelanggan (customer behavior). Dengan mengamati data-data tersebut, perusahaan mampu mengoptimalkan program promosi, membuat segmentasi, menawarkan program loyalti, yang secara keseluruhan akan meningkatkan ROI.

(2) Pendidikan

Di sektor pendidikan, data mining tak kalah berperan. Institusi pendidikan mulai mengumpulkan data-data untuk memahami populasi siswa, serta mengetahui lingkungan yang paling kondusif bagi siswa untuk belajar.

Saat ini pun sektor pendidikan sudah sangat berkembang dengan semakin banyaknya courses/materi pelajaran yang diberikan secara online. Oleh karena itu, data mining di sini bisa digunakan untuk mengobservasi dan mengevaluasi kinerja seperti profil siswa, kelas, universitas, waktu yang terpakai, dan masih banyak lagi lainnya.

(3) Deteksi Fraud

Data Mining juga bisa digunakan untuk mendeteks fraud atau penipuan. Data Mining menggunakan banyak data untuk mengenali pola-pola tertentu dengan cepat. Ketika ada pola-pola tertentu yang mencurigakan dan kerap terjadi, tim bisa segera menganalisis dan mungkin mendeteksi adanya fraud atau penipuan.

Deteksi fraud ini terutama berguna untuk bidang perbankan maupun institusi finansial lainnya.

Masih banyak lagi manfaat dan kegunaan data mining. Para pelaku bisnis, akademisi, maupun praktisi IT semakin bersemangat dalam mengembangkan data mining. Ke depan, kita akan semakin banyak menemukan contoh-contoh penggunaan data mining beserta pengembangan teknologinya.

Apakah Anda tertarik dengan data mining dan bagaimana ia berguna untuk bisnis yang sedang Anda kelola? Hubungi kami untuk diskusi seru mengenai data miningi dan pemanfaatannya untuk bisnis di era digital sekarang ini.

Referensi: What is Data Mining? | IBM
Performance management photo created by our-team – www.freepik.com