Info Umum

Data Mining: Pengertian, Fungsi, Penerapan, dan Metode Pengambilannya

Edited by Irene Radius Saretta 16 November 2021

Disadari atau tidak, hampir semua kalangan masyarakat saat ini pernah berhubungan dengan aktivitas data mining ini. Setidaknya sebagai sampel atau data yang dicari oleh kelompok atau pihak tertentu.

Ya, aktivitas data mining sebenarnya bukanlah suatu hal yang baru, khususnya di era digital dan integrasi teknologi internet yang kian mudah disentuh oleh publik. Secara singkat, yang dimaksud dengan data mining adalah proses atau aktivitas pengumpulan atau pengerukan informasi penting tertentu dari sebuah sumber data.

Tujuan dari aktivitas ini bisa sangat beragam, tergantung dari kebutuhan serta kepentingan pihak yang mengumpulkannya. Selain itu, metode pengambilan data mining juga bisa dilakukan dengan beberapa cara yang tentunya harus dipahami oleh pihak yang melakukannya guna mendapatkan hasil yang akurat dan optimal. Nah, agar lebih memahami tentang apa itu data mining dan segala seluk beluk di dalamnya, simak penjelasannya berikut ini.

Apa Itu Data Mining?

Pengertian Data Mining

Penambangan data atau data mining adalah proses pengumpulan data atau informasi penting yang diinginkan oleh suatu pihak melalui sebuah data yang lebih besar. Proses pengumpulan tersebut seringkali memanfaatkan metode matematika, statistika, hingga pemanfaatan teknologi AI atau artificial intelligence.

Data mining juga dikenal dengan berbagai istilah lainnya, seperti, knowledge discovery in databases atau KDD, pattern atau data analysis, knowledge extraction, data dredging, business intelligence, information harvesting, data archeology, dan lain sebagainya. Selain itu, pada aktivitas data mining, terdapat banyak teknik dan konsep yang bisa digunakan. Proses tersebut memerlukan sejumlah langkah agar bisa mendapatkan data sesuai dengan yang diinginkan.

Fungsi Data Mining

Penambangan data sebenarnya mempunyai banyak sekali manfaat atau fungsi. Namun, secara umum, terdapat 2 fungsi data mining yaitu:

Fungsi	Penjelasan
Deskriptif	Fungsi deskriptif merujuk pada suatu fungsi dalam memahami data yang diteliti dengan lebih jauh. Melalui proses tersebut diharapkan perilaku dari suatu data tersebut dapat diketahui. Data tersebutlah yang nantinya bisa dimanfaatkan untuk menguak karakteristik data yang diinginkan. Dengan memanfaatkan fungsi deskriptif dari data mining, pola atau pattern tertentu yang awalnya tersembunyi pada sebuah data akan bisa ditemukan. Dalam kata lain, apabila diketahui terdapat pola yang repetitif dan memiliki nilai, artinya karakteristik dari data tersebut bisa diketahui.
Prediktif	Fungsi prediktif dari data mining adalah fungsi mengenai suatu proses yang nantinya pasti akan menguak pola khusus dari sebuah data. Pola tersebut bisa diketahui dari beberapa variabel yang terdapat pada data. Saat suatu pola sudah ditemukan, maka pola tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan variabel lainnya yang masih belum diketahui nilainya atau jenisnya. Karena alasan itulah fungsi prediktif dianggap sebagai fungsi prediksi yang setara dengan analisis predictive. Fungsi tersebut juga dapat digunakan untuk memperkirakan suatu variabel khusus yang tak ada di dalam sebuah data. Karenanya, fungsi tersebut mampu memudahkan serta menguntungkan kepada siapa saja yang membutuhkan prediksi akurat guna membuat hal yang penting menjadi lebih baik.

Fungsi

Penjelasan

Deskriptif

Fungsi deskriptif merujuk pada suatu fungsi dalam memahami data yang diteliti dengan lebih jauh. Melalui proses tersebut diharapkan perilaku dari suatu data tersebut dapat diketahui. Data tersebutlah yang nantinya bisa dimanfaatkan untuk menguak karakteristik data yang diinginkan.

Dengan memanfaatkan fungsi deskriptif dari data mining, pola atau pattern tertentu yang awalnya tersembunyi pada sebuah data akan bisa ditemukan. Dalam kata lain, apabila diketahui terdapat pola yang repetitif dan memiliki nilai, artinya karakteristik dari data tersebut bisa diketahui.

Prediktif

Fungsi prediktif dari data mining adalah fungsi mengenai suatu proses yang nantinya pasti akan menguak pola khusus dari sebuah data. Pola tersebut bisa diketahui dari beberapa variabel yang terdapat pada data. Saat suatu pola sudah ditemukan, maka pola tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan variabel lainnya yang masih belum diketahui nilainya atau jenisnya.

Karena alasan itulah fungsi prediktif dianggap sebagai fungsi prediksi yang setara dengan analisis predictive. Fungsi tersebut juga dapat digunakan untuk memperkirakan suatu variabel khusus yang tak ada di dalam sebuah data. Karenanya, fungsi tersebut mampu memudahkan serta menguntungkan kepada siapa saja yang membutuhkan prediksi akurat guna membuat hal yang penting menjadi lebih baik.

Selain kedua fungsi di atas, data mining juga memiliki berbagai fungsi lainnya, yakni, discrimination, classification, association, characterization, outlier dan trend analysis, clustering, dan lain sebagainya.

Metode Data Mining

Proses Pengumpulan Data

Bagaimana proses data diambil? Sebenarnya, pengumpulan data dilakukan melalui proses knowledge discovery in databases atau KDD. Proses tersebut diawali dari data mentahan, dan terus dilakukan hingga berakhir pada informasi atau pengetahuan yang sudah diolah.

Berikut adalah proses pengumpulan data pada data mining:
- Data cleansing: Pembuangan data yang tak lengkap, tidak konsisten dan mengandung error.
- Data integration: Mengintegrasi atau menggabungkan data yang berulang untuk kemudian dikombinasikan atau digabungkan.
- Selection: Proses pemilihan atau seleksi data yang berhubungan atau relevan pada analisis dan diterima dari kumpulan data yang tersedia.
- Data transformation: Transformasi atau perubahan data yang telah dipilih dalam bentuk prosedur penambangan melalui cara serta agresi data.
- Data mining: Proses paling penting, yakni pengaplikasian beragam teknik untuk mengekstrak sejumlah pola potensial guna mendapatkan data atau informasi yang bermanfaat.
- Pattern evolution: Proses yang mana pola atau pattern menarik yang telah ditemukan sebelumnya dengan identifikasi berdasar pengukuran yang sudah diberikan.
- Knowledge presentation: Proses terakhir menggunakan teknik visualisasi yang dimaksudkan untuk membantu pengguna dalam memahami serta menginterpretasikan hasil penambangan data.
Teknik pada Proses Data Mining

Selain metode pengumpulan data di atas, ada pula beberapa teknik pada proses data mining. Berikut adalah penjelasannya.
- Predictive modeling: Memiliki 2 teknik, yakni value prediction dan classification.
- Database segmentation: Melakukan database partitioning menjadi beberapa segmen, record, atau cluster yang selaras.
- Link analysis: Teknik membuat hubungan dari sekumpulan record pada database dengan record pada individu.
- Deviation detection: Teknik mengidentifikasi outlier atau data asing yang mengekspresikan suatu deviasi terhadap ekspektasi yang sebelumnya telah diketahui.
- Nearest neighbour: Teknik memprediksi pengelompokan yang merupakan teknik paling tua dalam aktivitas data mining.
- Clustering: Teknik mengklasifikasikan data sesuai kriterianya.
- Decision tree: teknik generasi selanjutnya yang mana merupakan model predictive yang bisa digambarkan menyerupai pohon. Setiap simpul atau node pada struktur pohon tersebut merujuk pada suatu pertanyaan yang dipakai untuk mengelompokkan data.

Permasalahan yang Sering Muncul pada Data Mining

Mengumpulkan informasi serta penambangan data bukanlah suatu perkara yang mudah untuk dilakukan. Agar mampu mendapatkan daya yang berguna ke depannya, sering kali akan ada banyak permasalahan yang muncul. Berikut adalah beberapa permasalahan yang sering kali terjadi pada aktivitas data mining.

Permasalahan	Penjelasan
Metodologi Mining	Data mining pada jenis pengetahuan serta tipe data yang berbeda. Efisiensi, efektivitas, serta skalabilitas kinerja. Evaluasi pola atau masalah ketertarikan. Pemasukan background pengetahuan. Menangani kebisingan serta data yang tak lengkap. Metode mining paralel, tambahan, dan terdistribusi. Integrasi atau penyatuan pengetahuan yang didapatkan dengan pengetahuan yang sebelumnya sudah ada.
User Interaction	Bahasa kuari data mining dan juga penambangan ad-hoc. Visualisasi hasil data mining. Penambangan pengetahuan interactive pada beberapa tingkatan abstraksi.
Applications & Social Impacts	Data mining tak terlihat dan khusus domain. Perlindungan integritas, privasi, dan keamanan data.

Permasalahan

Penjelasan

Metodologi Mining

Data mining pada jenis pengetahuan serta tipe data yang berbeda.
Efisiensi, efektivitas, serta skalabilitas kinerja.
Evaluasi pola atau masalah ketertarikan.
Pemasukan background pengetahuan.
Menangani kebisingan serta data yang tak lengkap.
Metode mining paralel, tambahan, dan terdistribusi.
Integrasi atau penyatuan pengetahuan yang didapatkan dengan pengetahuan yang sebelumnya sudah ada.

User Interaction

Bahasa kuari data mining dan juga penambangan ad-hoc.
Visualisasi hasil data mining.
Penambangan pengetahuan interactive pada beberapa tingkatan abstraksi.

Applications & Social Impacts

Data mining tak terlihat dan khusus domain.

Perlindungan integritas, privasi, dan keamanan data.

Contoh Penerapan Data Mining

Market Analysis & Management

Pada sektor pemasaran, data mining biasanya dipakai untuk marketing target, analisis pasar, segmentasi market, cross selling, dan CRM atau manajemen hubungan pelanggan. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining pada sektor pemasaran.
- Target Pemasaran: Menemukan kelompok konsumen “model” yang mempunyai karakteristik sama. Misalnya, minat, kebiasaan belanja, tingkat pendapatan, dan lain sebagainya, maupun menentukan pattern atau pola pembelian konsumen seiring berjalannya waktu.
- Analisis Lalu Lintas Market: Menemukan hubungan antara produk penjualan dengan prediksi berdasarkan asosiasinya.
- Profiling Konsumen: Jenis pelanggan seperti apa yang membeli barang atau jasa. Klasifikasi atau pengelompokan konsumen.
- Analisis Kebutuhan Konsumen: Identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan, memperkirakan faktor yang mampu menarik konsumen baru, laporan ringkasan multidimensi, penyediaan data ringkasan, dan informasi ringkasan statistik.
Corporate Analysis dan Risk Management

Penerapan penambangan data pada sektor perusahaan umumnya dipakai untuk retensi pelanggan, prediksi, analisis kompetitif, kontrol kualitas, dan memperbaiki underwriting. Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining pada sektor tersebut.
- Perencanaan Finansial & Evaluasi Aset: Analisis serta perkiraan arus kas, analisis cross sectional serta time series, dan analisis klaim kontinjensi guna mengevaluasi aset.
- Planning Sumber Daya: Merangkum serta membandingkan sumber daya serta pengeluaran.
- Persaingan: memantau kompetitor dan juga arah pasar, mengatur strategi menetapkan harga pasaran yang kompetitif, mengklasifikasikan konsumen pada kelompok tertentu, dan menetapkan harga dengan basis kelas prosedur.
Fraud Detection dan Mining Unusual Patterns

Penerapan data mining lainnya juga bisa dilakukan untuk mendeteksi serta mencari fraud di sebuah sistem. Melalui data mining, setiap transaksi yang diterima akan bisa dilihat dengan lebih cepat dan menyeluruh. Berikut adalah contoh penerapan data mining pada aspek ini.
- Pendekatan: Konstruksi dan clustering model untuk analisis outlier dan penipuan.
- Aplikasi: Layanan ritel, kesehatan, telecomm, kartu kredit. Sebagai contoh, asuransi otomatis, asuransi kesehatan, pencucian uang, dan analisis pola penyimpangan terhadap norma yang diharapkan.

Efektif Kumpulkan Informasi yang Dibutuhkan dengan Data Mining

Ilustrasi Data Mining

Itulah sederet informasi penting terkait pengertian data mining, fungsi, dan contoh penerapannya. Secara umum, data mining adalah proses pengumpulan informasi dari sebuah sumber data yang sangat besar untuk mencapai tujuan tertentu dan bisa berguna di hampir semua industri atau sektor apa pun. Oleh karena itu, memahami teknik, metode, dan permasalahan yang muncul pada data mining amat penting untuk dilakukan.