Data Mining adalah? Ini Pengertian, Proses dan Contohnya
Data mining merupakan aktivitas yang biasa dilakukan saat ini. Terlebih lagi meningkatnya jumlah pengguna internet, yang mana hal ini menghasilkan jumlah data besar. Data tersebut dikumpulkan dan diolah agar memberikan manfaat dan membantu membuat keputusan.
Karena menjadi kegiatan yang pasti kerap ditemukan, penting untuk tahu bagaimana pengertiannya. Pada penjelasan ini akan dibahas definisinya secara lengkap. Selain itu juga diterangkan fungsi, prosesnya, dan berbagai penerapan di masa kini.
Pengertian Data Mining
Data mining adalah proses mengumpulkan dan mengolah informasi dan diambil dari sumber data yang besar. Tujuan dari proses tersebut yaitu mengekstraksi informasi penting saja. Untuk selanjutnya dapat dimanfaatkan untuk berbagai kegunaan.
Definisi lainnya adalah proses menemukan sebuah pola atau anomali dan korelasi pada sebuah set data. Karena jumlah datanya sangat banyak, diperlukan sistem yang bisa mengekstrak semua informasi. Kemudian dibuat ringkasan guna membantu pengambilan keputusan.
Ada berbagai istilah untuk menyebutkan data mining. Beberapa di antaranya sebagai berikut:
- KDD (Knowledge Discovery Institute Database).
- Data Archaeology.
- Data dredging.
- Business Intelligence.
- Data/pattern analysis.
- Knowledge extraction.
- Information harvesting.
Dalam melakukannya, dibutuhkan perangkat lunak yang menggabungkan beberapa metode. Software dengan bantuan matematika, statiska, hingga Artificial Intelligence (AI) digunakan untuk mengolah data. Jadi, prosesnya pun cukup lama.
Baca juga: Reboot artinya? Arti, Fungsi, Cara Reboot HP, Laptop & PC.
Meskipun dibantu software khusus, dalam prosesnya banyak menggunakan teknik dan konsep. Ada beberapa langkah untuk memperoleh data yang diinginkan. Terlebih lagi jika datanya banyak dan dari berbagai jenis.
Berbagai bidang kerja melakukan data mining untuk membantu kelancaran kegiatannya. Hasil yang diterima pun memberikan banyak manfaat. Inilah beberapa manfaat yang dirasakan:
- Memberikan kemudahan dalam pengambilan keputusan.
- Membuat perencanaan dan prediksi yang lebih akurat.
- Pengurangan biaya. Anggaran juga dapat dialokasikan secara efisien karena pengambilan keputusan sudah diotomatisasi.
- Bagi bidang bisnis, memberikan wawasan lebih luas tentang pelanggan. Hal ini membantu perusahaan untuk mengetahui karakteristik pelanggan dan merancang strategi yang tepat sasaran.
Lihat juga: Apa itu Kode Referral.
Fungsi Data Mining
Pada dasarnya ada dua fungsi utama dari proses pengolahan data ini, yakni descriptive dan predictive. Tapi terdapat juga fungsi lainnya yang digunakan di berbagai bidang, terutama bisnis. Berikut ini penjelasannya:
- Descriptive. Berguna untuk memahami data yang diamati untuk mengetahui perilaku dan menemukan pola tersembunyi di dalamnya. Pola yang bernilai dan berulang itulah merupakan karakteristik data akan diketahui.
- Predictive. Fungsi untuk menemukan pola dari berbagai variabel yang terdapat pada data. Dalam hal ini bisa memprediksi variabel lainnya yang kemungkinan belum diketahui nilainya.
- Classification and prediction. Membangun model dan juga membedakan kelas untuk prediksi di masa depan. Contohnya klasifikasi negara berdasarkan iklim atau menggolongkan mobil dengan melihat jarak tempuh gasnya.
- Cluster analysis. Fungsinya yakni untuk membuat data grup yang dapat digunakan untuk membentuk kelas baru.
- Outlier analysis. Digunakan menganalisis objek data yang perilakunya tidak sesuai. Biasanya untuk mendeteksi peristiwa langka dan penipuan.
Simak juga: Apa itu Power Supply.
Proses Data Mining
Ada banyak proses yang dilakukan dalam data mining hingga mendapatkan informasi yang diharapkan. Secara umum tidak jauh beda prosesnya di berbagai sektor. Tapi berikut dijelaskan prosesnya di bidang bisnis:
- Pemahaman bisnis. Di sini perusahaan menetapkan tujuannya dan mengembangkan rencana. Selain itu juga mengetahui bahwa data mining dapat membantu mewujudkan tujuan tersebut.
- Pemahaman data. Mengumpulkan semua data dari berbagai sumber. Biasanya memakai tool visualisasi agar mengetahui karakteristik data.
- Persiapan data. Dilakukan cleaning data yang tidak lengkap dan konsisten. Dilakukan pula transformasi data agar lebih berguna.
- Data modelling. Membuat model agar menemukan pola yang sesuai tujuan bisnis. Selain itu membuat cara untuk menguji kualitas dan validitas.
- Evaluasi. Pola dibandingkan dengan tujuan bisnis. Dipertimbangkan juga apakah bisa dipakai oleh semua organisasi.
- Deployment. Hasil dari data mining dibagikan ke berbagai platform.
Baca juga: Big Data adalah? Pengertian, Karakteristik dan Manfaatnya.
Penerapan Data Mining di Berbagai Bidang
Data mining diterapkan di banyak bidang kehidupan. Contoh paling umum di sektor bisnis, edukasi, dan asuransi. Berikut penjelasannya.
- Bisnis. Digunakan mengidentifikasi dan memprediksi perilaku pelanggan. Bermanfaat pula untuk analisis pasar serta mengidentifikasi produk yang menarik.
- Edukasi. Memahami karakteristik masing-masing siswa. Selanjutnya bisa menerapkan pola pembelajaran terbaik.
- Asuransi. Memahami kebutuhan dan minat nasabah. Dari sana dapat membuat penawaran menarik hingga mendeteksi adanya penipuan.
- Perbankan. Memprediksi kemungkinan nasabah tidak melunasi pinjamannya. Tentunya ini bisa meminimalisir kerugian.
Simak juga: Augmented Reality adalah? Inilah Arti dan Contoh AR Lengkap.
Kesimpulan
Kesimpulannya, data mining adalah pengumpulan dan pengolahan data guna mendapatkan informasi penting. Proses tersebut melewati proses panjang dan menggunakan bantuan software. Banyak sektor kehidupan yang menggunakannya untuk mengambil keputusan.
Lihat juga: Port adalah? Penjelasan Lengkap Arti, Jenis dan Contohnya.
