Pengertian Data Mining, Fungsi, Metode dan Contoh Penerapan

Proses pengolahan data menjadi satu hal sangat penting di era persaingan bisnis yang mengharuskan mendapat informasi cepat. Informasi terkait data yang berguna dalam proses bisnis, hingga penentuan strategi kedepannya, karena itulah penggunaan penambangan data atau disebut dengan data mining sangat penting bagi kelangsungan bisnis yang berjalan.

Pesatnya penggunaan internet membuat data yang dihasilkan dalam jumlah data yang sangat besar, hal ini memberi manfaat dan bisa dipakai dalam membuat keputusan. Selain itu juga pemrosesan dengan menggunakan data tersebut. Penambangan data sebagai proses pengumpulan dan pengolahan data yang dilakukan memakai perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika.

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi dan data yang penting dalam jumlah yang besar atau big data. Dalam proses ini seringkali memanfaatkan beberapa metode, seperti matematika, statistika dan pemanfaatan teknologi artificial intelligence (AI). Pengertian data mining ini juga dikenal dengan istilah lain, seperti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis.

Selain itu juga ada knowledge extraction, business intelligence, data dredging, information harvesting, data archeology dan lainnya. Proses penambangan data terdiri dari beberapa tahapan dan teknik, dari adanya data cleansing (pembersihan data), integrasi data, seleksi data dan data transformation hingga evaluasi pola dalam mendapatkan informasi dari data itu.

Apa Saja Fungsi Data Mining?

Terdapat banyak fungsi dan manfaat yang bisa didapatkan dengan menerapkan penambangan data, pada umumnya fungsi data mining terbagi menjadi dua bagian. Yakni deskriptif dan prediktif, tetapi selain itu adanya penambangan data memiliki fungsi lain seperti asosiasi, klasifikasi, clustering, forecasting dan sequencing.

• Deskriptif

Deskriptif lebih kepada merujuk ke fungsi dalam pemahaman data, hal ini membuat pengolahnya bisa teliti lebih mendalam. Tujuan dari proses ini adalah untuk menemukan pola dan karakteristik yang terdapat pada data. Fungsi deskriptif dimanfaatkan sebagai pattern tertentu yang awalnya tidak terlihat di dalam data.

• Prediktif

Fungsi terkait dengan proses yang nantinya digunakan untuk mengetahui pola khusus dari data yang digunakan. Pola ini bisa ditemukan dari beberapa variabel dalam data, ketika sudah menemukan pola, maka pola yang digunakan dipakai untuk memperkirakan variabel lain dan masih belum diketahui nilainya karena itu disebut fungsi prediktif.

• Asosiasi

Fungsi asosiasi adalah fungsi data mining yang dapat diproses untuk melakukan identifikasi relasi atau hubungan dari setiap data yang ada. Data ini bisa merupakan data dahulu maupun data yang didapat saat ini.

• Klasifikasi

Klasifikasi dilakukan untuk sebagai cara menyimpulkan beberapa pengertian karakteristik dari suatu grup atau kelompok data. Seperti data pelanggan yang tak lagi menggunakan produk, karena menganggap produk kompetitor memberi manfaat lebih banyak dan customer value untuk para pelanggan.

• Clustering

Clustering merupakan fungsi yang mengarah pada proses identifikasi kelompok, kemudian produk atau barang yang memiliki karakteristik khusus. Biasanya digunakan dalam mengetahui kelompok-kelompok tertentu dalam penyebarannya.

• Peramalan

Disebut juga dengan teknik forecasting  yang dipakai untuk memperoleh gambaran mengenai nilai dari suatu data di masa mendatang, Forecasting dan peramalan ini bisa dilakukan dengan pengumpulan informasi dalam jumlah yang besar, contoh penerapan forecasting merupakan data terkait peramalan jumlah permintaan terhadap produk tertentu.

• Sequencing

Sequencing merupakan fungsi terakhir dari data mining, proses identifikasi setiap hubungan yang berbeda dalam periode waktu tertentu. Kemudian sequencing merupakan data pelanggan ketika melakukan repeat purchase suatu produk yang terjadi atau dilakukan secara berulang pada pelanggan.

Bagaimana Metode Data Mining?

Penerapan metode data mining yang tepat dapat membuat perencanaan bisnis atau business plan berjalan baik, proses dari eksekusi perencanaan ini juga akan baik pula. Karena itu memahami metode dalam penerapan data ini sangat diperlukan, lantas penjelasan apa saja terkait dari metode penambangan ini? berikut diantaranya.

Baca juga: Data Analyst: Pengertian, Gaji, Deskripsi

Memahami Tujuan Data Mining

• Sebagai sarana yang dipakai untuk menjelaskan atau explanatory, data mining digunakan sebagai sarana yang menjelaskan suatu kondisi dari penelitian.
• Saran konfirmasi, konfirmasi dibutuhkan karena data mining memerlukan adanya kepastian untuk menyatakan atau mempertegas hipotesa.
• Sarana eksplorasi, data mining digunakan sebagai sarana yang dipakai untuk mencari pola baru dan sebelumnya tidak terdeteksi.

Mengumpulkan Data

Tahapan dari pengumpulan data ini berawal dari merapikan data mentah dan hasilnya berupa pengetahuan atau informasi yang sudah diolah. Di antaranya adalah data cleansing (buang data yang tak diperlukan), data integration (proses integrasi), selection (memilih data yang relevan sebelum proses) dan data transformation atau transformasi data yang dipilih.

Menyiapkan Data

Masuk ke tahap berikutnya yaitu data mining, fungsinya untuk mengekstrak berbagai pola yang berpotensi dalam mendapatkan data yang berguna. Selain itu dilakukan juga pattern evolution sebagai pola dari proses menarik data yang sudah ditemukan berdasarkan penekanan yang diberikan. Knowledge presentation dengan visualisasi data.

Proses Modeling

Memasuki proses penambangan data dengan menerapkan predictive modeling yang terdiri dari dua teknik, yakni classification dan value prediction. Adapula database segmentation, merupakan partisi database menjadi sejumlah bagian atau segmen, hingga cluster atau perekaman yang sama. Digunakan pula link analysis untuk menghubungkan record satu dengan lainnya.

Evaluasi Data

Menggunakan teknik deviation detection, yakni identifikasi outlier dengan mengekspresikan deviasi dari ekspektasi yang ada. Kemudian dilakukan nearest neighbour yang dipakai untuk memprediksi pengelompokan, teknik tertua dalam data mining. Dan terakhir clustering, mengklasifikasikan data berdasarkan kriteria masing-masing.

Penyajian Data

Digunakan model prediktif seperti decision tree, digambarkan layaknya seperti pohon karena setiap node di dalam struktur pohon mewakili sebuah pertanyaan yang digunakan untuk menggolongkan data bisa didapat dari jurnal data mining.

Contoh Penerapan Data Mining

Market Analysis

Fungsi data mining di sektor pemasaran adalah sebagai analisis pasar, segmentasi market (STP), market research, penentuan target di pasar, cross selling dan manajemen hubungan pelanggan atau disebut juga dengan CRM. Meski begitu, terdapat beberapa contoh dari penerapan data mining di sektor pemasaran, seperti berikut ini.

Target pemasaran untuk menemukan kelompok atau pelanggan dengan karakteristik sama dengan kebutuhan mereka. Didasarkan pada perilaku, minat, tingkat pendapatan dan lain sebagainya yang mewakili karakteristik konsumen di pasar.

• Analisis lalu lintas pasar, tujuannya untuk menemukan hubungan yang terjalin antara produk penjualan dan prediksi berdasarkan dengan asosiasi.
• Profiling konsumen yang merupakan cara menentukan konsumen seperti apa, berkebutuhan jasa atau barang yang nantinya akan diklasifikasikan sesuai dengan peran mereka.
• Analisis kebutuhan konsumen, dilakukan untuk melakukan identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan. Berlanjut ke orientasi pasar, memperkirakan faktor yang mampu menarik sales lead dan menganalisis informasi konsumen dan lain sebagainya.

Corporate Analysis

Di sektor perusahaan, data mining memegang peranan penting dalam retensi pelanggan yang disebut dengan customer retention, analisis kompetitor hingga kontrol kualitas. Namun begitu, berikut ini beberapa contoh dari penerapan data mining untuk corporate analysis.

• Perencanaan finansial, proses analisis dari perkiraan arus kas dan financial forecasting dan selain itu juga analisis cross sectional dan time series hingga evaluasi business asset.
• Perencanaan sumber daya untuk merangkum dan membandingkan sumber daya hingga pengeluaran dalam produksi.
• Persaingan yang dilakukan dengan competitive analysis dan strategi analisis pesaing, mengatur strategi menetapkan harga pasar agar kompetitif menetapkan harga dan basis kelas prosedur.

Demikian penjelasan mengenai data mining, mulai dari pengertian, fungsi, metode dan contoh yang diterapkan. Sampoerna University memiliki tujuan untuk memenuhi kebutuhan individu yang cakap dan terlatih untuk mengisi lapangan pekerjaan di sektor manajemen bisnis, perbankan dan jasa keuangan di Indonesia.

Mahasiswa dan mahasiswi Fakultas Bisnis memiliki kesempatan belajar yang unik di luar negeri lewat kerjasama dengan universitas-universitas di Amerika Serikat. Para pelajar bisa memilih untuk belajar di luar negeri dan mendapatkan nilai yang bisa langsung masuk ke dalam SKS mereka di Sampoerna University.

Referensi
Wikipedia