Data Mining: Pengertian – Fungsi – Metode dan Contohnya

Pernahkah mendenger kata data mining? Atau apa saja yang berhubungan dengan data mining? Apa sih pengertian data mining?

Nah, jika masih penasaran dan mau tahu pengertian dan segala macam seluk beluk yang berhubungan dengan data mining, di bawah ini akan diulas selengkapnya mengenai data mining tersebut.

Pengertian Data Mining

Data mining merupakan suatu proses mengumpulkan data-data dan informasi penting yang sangat besar untuk mengembangkan data yang baru tersebut, kemudian akan digunakan untuk membantu dalam pengambilan keputusan terkait informasi penting yang didapat dari suatu proses yang cukup rumit.

Istilah lain yang memiliki arti sama dan acap kali ditemui sama seperti data mining yakni knowledge mining atau knowledge discovery, knowledge extraction, pattern analysis, data archaeology, information harvesting, pattern searching, dan data dredging.

Fungsi Data Mining

Data mining memiliki banyak sekali fungsi dimana fungsi tersebut erat kaitannya untuk pengoperasionalan sebuah data. Untuk memahami lebih jauh, berikut ini akan diuraikan mengenai fungsi dari data mining tersebut.

1. Untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item dalam kurun waktu tertentu (Fungsi Assosiation).
2. Untuk menentukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item dalam kurun waktu tertentu dan diterapkan lebih dari satu periode (Fungsi Sequence).
3. Untuk memilih sejumlah data atau objek lalu mengelompokkan data tersebut sehingga nantinya setiap kelompok berisikan data-data yang mirip (Fungsi Clustering).
4. Untuk menemukan model atau fungsi yang bisa menjelaskan perbedaan konsep atau kelas data dengan tujuan memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui, lalu mengklasifikasikannya (Fungsi Classificasion).
5. Untuk memetakan data dalam suatu nilai prediksi (Fungsi Regression).
6. Untuk mengestimasikan nilai prediksi berdasarkan pola-pola yang yelah diklasifikasikan di dalam sekumpulan data (Fungsi Forecasting).
7. Untuk menemukan akar masalah dan problem solving, serta mendapatkan informasi yang berguna dalam pengambilan keputusan (Fungsi Solution).

Metode Data Mining

Untuk bisa mendapatkan sesuatu hal pastilah terdapat metode atau teknik yang digunakan pada proses pencariannya, begitupun pada data mining. Sebuah metode atau teknik digunakan untuk menggolongkan data yang ada.

Agar tujuan data mining tercapai, maka diperlukan adanya metode-metode yang dipakai. Nah, berikut ini uraian mengenai metode data mining tersebut.

1. Database Segmentation merupakan metode yang dilakukan dengan melakukan partisi database menjadi sejumlah segmen, cluster, atau record yang sama.
2. Link analysis merupakan sebuah teknik atau metode yang digunakan untuk membuat hubungan antara record yang individu atau sekumpulan record dalam database.
3. Deviation detection merupakan salah satu metode dari data mining yang berguna untuk mengidentifikasi suatu data yang asing agar mampu menunjukkan sebuah deviasi dari ekspektasi yang telah diketahui sebelumnya.
4. Nearest Neighbour merupakan suatu metode atau teknik tertua pada data mining yang digunakan untuk memprediksi pengelompokan.
5. Clustering yakni suatu metode atau teknik yang digunakan untuk mengklasifikasikan atau mengelompokkan data berdasarkan kriteria masing-masing data.
6. Decision Tree merupakan metode data mining yang menggunakan model prediktif yang digambarkan seperti pohon.
7. Predictive Modeling merupakan metode yang menggabungkan dua teknik yakni pengkalisifikasian (Clustering) dan memprediksi hasil (Nearest Neighbour).

Karakteristik Data Mining

Selain terdapat metode, data mining juga memiliki karakteristik yang seringkali bisa didapatkan setelah berhasil menemukan pola yang ada pada data. Di bawah ini akan diberikan ulasan singkat mengenai karakteristik data mining tersebut.

1. Menemukan sesuatu yang tersembunyi melalui pola data tertentu yang belum diketahui sebelumnya.
2. Membuat hasil bisa lebih dipercaya pada data yang besar.
3. Karakteristik data mining yang bertujuan untuk membuat keputusan yang kritis dalam strategi.

Contoh Data Mining

Penambangan data atau data mining dapat diterapkan di berbagai sektor, seperti sektor bisnis, manajemen, keuangan dan lain sebagainya. Untuk lebih jelasnya berikut ini merupakan contoh penerapan data mining di beberapa sektor

• Sektor Bisnis ini dibold

Data mining dimanfaatkan untuk proses Market Analysis dan Management dimana penambangan informasi tersebut digunakan untuk mengetahui beberapa hal.

Penerapan data mining pada Market Analysis dan Management tersebut ialah untuk menambang informasi, seperti:

1. Target pemasaran dengan menemukan pola pembelian berdasarkan minat, tingkat pendapatan, kebiasaan belanja.
2. Profiling pelanggan dengan menemukan pola dari jenis pelanggan apa yang membeli produk apa.
3. Analisis kebutuhan pelanggan dengan menemukan pola dari identifikasi produk terbaik untuk berbagai kelompok pelanggan.
4. Planning Perencanaan sumber daya dengan merangkum dan membandingkan antara sumber daya dan pengeluaran
5. Persaingan dengan menemukan pola dari hasil memantau pesaing dan arah pasar, mengelompokkan pelanggan ke dalam kelas dan penetapan harga berbasis kelas prosedur, serta mengatur strategi penetapan harga di pasar yang sangat kompetitif.

• Sektor Keuangan ini dibold

Data mining dimanfaatkan untuk proses perencanaan keuangan dan evaluasi aset perusahaan dimana penambangan informasi tersebut didapatkan melalui analisis dan prediksi arus kas, analisis klaim kontinjensi untuk mengevaluasi aset, analisis cross-sectional dan time series (berhubungan dengan laporan keuangan)

Demikianlah informasi lengkap menegenai data mining yang telah membahas mengenai pengertian, fungsi, metode, karakteristik, dan contoh dari data mining. Semoga dengan digunakannya data mining bisa membantu dalam membuat keputusan.