Apa itu Data Mining : Definisi, Fungsi, Metode dan Penerapannya

Serba Serbi, Technology / 2 | | 2

Para praktisi yang bekerja dalam bidang ilmu pendidikan maupun akademisi pasti sudah tidak asing dengan istilah data mining. Sebetulnya istilah tersebut berasal dari bahasa Inggris yaitu datum yang berarti sebuah kumpulan fakta yang bisa diterima dengan apa adanya serta mining yang berarti penambangan. Data sendiri memiliki peran yang penting bagi kehidupan karena bisa memudahkan dalam pengambilkan keputusan. Informasi data tersebut berasal dari berbagai sumber tetapi masih berupa opini atau anggapan karena belum diolah secara lebih lanjut.

Sesudah diolah melalui penelitian maka data tersebut akan berubah menjadi lebih kompleks baik berupa informasi, database maupun solusi dari suatu masalah. Nantinya informasi yang diperoleh dari pengolahan data tersebut dapat dijadikan sebagai sumber pengetahuan. Untuk itulah data dianggai sebagai obyek maupun informasi dari sebuah subyek yang bermanfaat untuk peneriamanya. Informasi tersebut dapat membuka berbagai hal yang selama ini belum diketahui.

Terdapat berbagai istilah yang berkaitan dengan data, salah satunya yaitu data mining. Mungkin selama ini sebagian dari Anda belum banyak yang mengenal istilah tersebut. Sebetulnya data mining adalah sebuah alat yang memungkinkan penggunanya dapat mengakses dengan tepat data dalam jumlah besar. Untuk lebih jelasnya seputar data tersebut, di bawah ini akan diberikan informasi lebih lengkapnya.

 

Definisi Data Mining

Data mining merupakan sebuah proses pengumpulan informasi penting dari sebuah data yang besar. Pengumpulan informasi penting tersebut dilakukan melalui beberapa proses yang meliputi metode statistika, matematikan maupun teknologi artificial intelligence. Secara lebih khusus, definisi data mining yaitu sebuah alat serta aplikasi yang memakai analisis statistik pada data dan menyaring serta menyimpan semuda data tersebut.

Perlu Anda ketahui bahwa data mining sendiri dapat menggambarkan suatu pengumpulan beberapa teknik yang bertujuan agar menemukan pola-pola yang belum diketahui pada data yang terkumpul. Melalui data inilah para pengguna dapat menemukan pengetahuan berupa database yang semula tidak mungkin bisa diketahui. Selain itu, pengumpulan data tersebut juga menjadi bagian dari Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri atas beberapa tahapan, diantaranya pemilihan data, pra pengolahan, tahap transformasi, penerapan serta evaluasi hasil. Secara umum KDD sering dikenal dengan istilah pangkalan data.

 

Fungsi Data Mining

Apa itu Data Mining : Definisi, Fungsi, Metode dan Penerapannya
 

Data mining mempunyai berbagai fungsi, termasuk fungsi utamanya yaitu descriptive serta predictive. Untuk lebih jelasnya mengenai fungsi tersebut berikut ini akan diberikan beberapa penjelasannya.

 

  • Descriptive

    Descriptive merupakan suatu fungsi yang bertujuan memahami lebih jauh mengenai data yang diamati sehingga dapat diketahui perilaku dari sebuah data.

  • Predictive

    Fungsi ini adalah sebuah fungsi yang menjelaskan suatu proses dalam menemukan pola tertentu dari sebuah data. Pola-pola yang digunakan diketahui dari beragam variabel yang terdapat pada data.

  • Classification

    Fungsi ini bertujuan untuk menyimpulkan beberapa definisi karakteristik dari sebuah grup. Misalnya, pelanggan perusahaan yang sudah berpindah karena tersaingin oleh perusahaan lain.

  • Clustering

    Clustering adalah identifikasi kelompok dari produk-produk atau barang-barang yang memiliki karakteristik khusus.

  • Association

    Association merupakan identifikasi hubungan dari kejadian-kejadian yang sudah terjadi di suatu waktu.

  • Sequencing

    Sequencing sebetulnya hampir sama dengan association tetapi untuk sequencing berfungsi untuk identifikasi hubungan-hubunga berbeda di sebuah periode waktu tertentu. Contohnya, para pelanggan yang berkunjung di supermarket secara berulang.

  • Forecasting

    Fungsi ini bertujuan untuk memperkirakan nilai di suatu masa di masa mendatang sesuai dengan pola-pola dengan kumpula data dalam jumlah besar. Contohnya, peralaman permintaan pasar.

 

Baca Juga :     Mengenal Apa Itu Serangan dan Definisi Denial-of-service DDos Attack

 

Metode Dalam Data Mining

Data mining merupakan salah satu bagian sistem informasi yang menyediakan perencanaan mulai dari ide sampai implementasi akhir. Untuk lebih jelasnya berikut beberapa metode yang digunakan dalam data mining yang perlu Anda ketahui.

 

  1. Analisa Masalah

    Data sumber yang digunakan harus dapat ditaksir untuk dilihat sudah memenuhi kriteria atau belum. Kualitas kelimpahan data merupakan faktor yang utama dalam memutuskan sebuah data cocok serta tersedia sebagai tambahan. Melalui pengumpulan data hasil yang diharapkan dilakukan secara hati-hati sehingga dapat dimengerti dan membawa informasi untuk diekstrak.

  2. Ekstrak dan Membersihkan Data

    Data untuk pertama kalinya diekstrak dari aslinya yang berupa OLTP basis data, Microsoft Acces Database, text file serta dari spreadsheet. Kemudian data diletakkan pada sebuah warehouse yang memiliki struktur sesuai data model secara khas. Data Transformation Service dipergunakan dalam mengesktrak serta membersihkan data dari yang tidak kompatibel maupun tidak konsisten.

  3. Validitas Data

    Data yang sudah diekstrak serta dibersihkan maka akan membantu Anda menelusuri model yang sudah Anda ciptakan sehingga dapat dipastikan semua data yang ada merupakan data terkini dan tetap.

  4. Membuat dan Melatih Model

    Saat algoritma diterapkan untuk model dan struktur yang sudah dibangun, maka Anda bisa melihat data yang sudah dibangun untuk memastikan data tersebut menyerupai fakta dalam data sumber.

  5. Query Data dari Model Data Mining

    Saat model yang sudah cocok diciptakan serta dibangun, maka data yang sudah dibuat dapat mendukung keputusan. Hal tersebut biasanya akan melibatkan penulisan front end query pada aplikasi basis data.

  6. Evaluasi Validitas

    Sesudah model data mining berhasil dikumpulkan, dalam beberapa waktu karakteristik data awal seperti validitas dan granularitas kemungkinan akan berubah. Sebab model data mining bisa terus mengalami perubahan mengikuti perkembangan waktu.

 

Baca Juga :    Mengenal Perbedaan cPanel dan Plesk untuk Hosting Website

 

Penerapan Data Mining

Apa itu Data Mining : Definisi, Fungsi, Metode dan Penerapannya
 

Data mining ternyata bisa diterapkan pada berbagai bidang kehidupan. Berikut contoh-contoh penerapan data mining yang perlu Anda ketahui.

 

  • Telekomunikasi

    Penerapan pengumpulan data dapat dilakukan di perusahaan telekomunikasi untuk melihat jutaan transaksi yang masuk. Sehingga dapat diketahui transaksi mana saja yang harus ditangani secara manual.

  • Keuangan

    Baru-baru ini, Finacial Crimes Enforcement Network yang berada di Amerika Serikat juga memakai data mining untuk mengumpulkan triliyunan berbagai subyek, seperti rekening bank, properti hingga transaksi keuangan lainnya. Tujuannya untuk mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan.

  • Asuransi

    Penggunaan data tersebut juga diterapkan di perusahaan asuransi salah satunya oleh Australian Health Insurance Commision. Perusahaan tersebut memakai data mining untuk identifikasi layanan kesehatan yang sebetulnya tidak dibutukan namun tetap dilakukan peserta asuransi.

  • Olahraga

    Pengumpulan data juga diterapkan pada IBM Advanced Scout untuk analisis statistik permainan NBA. Sehingga dapat mencapai keunggulan dalam bersaing utuk tim Miami Heat dan New York Knicks.

 

Baca Juga  :    Mengenal Apa itu IP Address : Pengertian, Fungsi, Manfaat, dan Cara Kerjanya

 

Kesimpulan dan Penutup

Melalui berbagai penjelasan di atas dapat diketahui bahwa data mining adalah sebuah proses yang memiliki peran penting dalam kehidupan sehari-hari. Dengan memahami definisi, fungsi, metode hingga penerapannya maka Anda juga akan semakin mudah saat mempraktikkannya. Selain itu, pengumpulan data juga sangat dibutuhkan pada berbagai bidang kehidupan mulai dari telekomunikasi, asuransi, olahraga hingga keuangan.

Tanpa data mining kemungkinan proses pengambilan keputusan dari suatu masalah akan lebih sulit dilakukan karena tidak ada data yang bisa menjadi dasar pertimbangan. Bagi Anda yang bekerja dalam dunia keuangan, akademik maupun bidang lainnya sebaiknya pelajari tentang data mining secara lebih mendalam. Sebab suatu saat data tersebut pasti sangat dibutuhkan sekaligus dapat memudahkan pekerjaan Anda saat pengumpulan data.

Related Post :