Data Mining adalah: Pengertian, Fungsi, Konsep dan Contoh Data Mining

Definisi dan Konsep Data Mining – Di era digital ini, data menjadi aset berharga bagi banyak perusahaan. Namun, dengan jumlah data yang terus meningkat, sulit bagi manusia untuk menganalisis dan menggali informasi yang berharga secara manual.

Inilah mengapa data mining menjadi penting. Dalam artikel ini, kita akan membahas definisi dan konsep dasar data mining.

Pengertian Data Mining

Kalau kita membahas tentang Data Mining, tentulah kita harus mengetahui terlebih dahulu definisi dari Data Mining. Secara umum Data Mining terbagi atas 2(dua) kata yaitu:

1. Data yaitu Kumpulan Fakta yang terekam atau sebuah entitas yang tidak memiliki arti dan selama ini
2. Mining yaitu proses Penambangan
3. Sehingga Data Mining itu dapat diartikan sebagai proses penambangan data yang menghasilkan sebuah ouput (keluaran) berupa informasi. Selain itu juga Definisi Data Mining dapat dikutip dari beberapa sumber yaitu:

Data mining adalah proses menggali informasi berharga atau pola tersembunyi dari kumpulan data besar. Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengidentifikasi hubungan yang tidak terlihat secara langsung dan menghasilkan pengetahuan yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Data Mining Menurut Para Ahli

1. Menurut Pramudiono

Data Mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaanya. (Pramudiono,2006)

2. Menurut Larose

Data Mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkasdata dengan cara berbeda dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data. (Larose, 2005)

Data Mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistic,database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar. (Larose, 2005)

Mengapa kita perlu memahami Data Mining? Karena manusia menghasilkan banyak sekali Data yang sangat besar baik dalam bidang Bisnis, Kedokteran, Cuaca, Olahraga, Politik dan sebagainya.

Contohnya dalam Dunia Olahraga kita mengetahui Dari FIFA berapa banyak Lionel Messi Mencetak Gol selama semusim, berapa banyak Lionel Messi memberikan Asisst.

Pada Bidang Bisnis khususnya Saham, kita memperolehnya dari Bursa Efek Jakarta, kapan Harga Saham Naik maupun Turun. Pada Bidang Cuaca kita mengetahui data tentang Curah Hujan, Suhu, Kelembaban dan lain sebagainya.

Fungsi Data Mining

Berikut adalah beberapa fungsi utama dari data mining:

1. Mengidentifikasi pola atau tren dalam data yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis.
2. Mendeteksi anomali atau pencilan yang tidak biasa dalam data yang dapat menunjukkan masalah atau peluang bisnis.
3. Mengklasifikasikan data ke dalam kelompok atau kategori yang berbeda berdasarkan karakteristik yang sama.
4. Menghasilkan model prediktif yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis.
5. Mengoptimalkan proses bisnis dengan mengidentifikasi area yang dapat ditingkatkan atau dioptimalkan.

Proses Data Mining

Kita mengetahui bahwa setiap proses terdiri dari 3 (tiga) fase yaitu:

INPUT -> PROSES -> OUPUT

Dari gambaran di atas bahwa mengetahui suatu hal itu dapat diselesaikan dimulai dengan sebuah Inputan (data) kemudian di Proses sehingga menghasilkan sebuah keluaran. Tentunya di dalam data mining juga mengalami fase tersebut.

Yang membedakannya adalah pada Data Mining yang menjadi Input adalah Himpunan Data,

Prosesnya adalah Algoritma atau metode dalam Data Mining itu sendiri, dan Keluarannya adalah berupa Pengetahuan dalam bentuk Pola, Decision Tree, Cluster dan lain-lain.

Proses data mining melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Pemahaman Bisnis: Memahami tujuan bisnis dan pertanyaan yang ingin dijawab dengan menggunakan data mining.
2. Pemahaman Data: Menjelajahi dan memahami data yang tersedia, termasuk pemahaman tentang atribut, kualitas data, dan hubungan antar atribut.
3. Preprocessing Data: Membersihkan dan mengubah data mentah menjadi format yang dapat digunakan untuk analisis.
4. Modeling: Membangun model data mining menggunakan algoritma yang sesuai dengan tujuan bisnis.
5. Evaluasi: Menguji dan mengevaluasi model data mining untuk memastikan keakuratannya.
6. Penerapan: Menggunakan model data mining untuk menggali informasi berharga dari data dan membuat keputusan yang lebih baik.

Contoh Data Mining

Berikut adalah beberapa contoh penerapan data mining dalam kehidupan sehari-hari:

1. Menggunakan data penjualan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
2. Menganalisis data medis untuk mengidentifikasi faktor risiko penyakit tertentu dan membantu dalam diagnosis dan perawatan pasien.
3. Menggunakan data transaksi keuangan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dan melindungi keamanan keuangan.
4. Menggunakan data sensor untuk memprediksi kegagalan mesin dan mengambil tindakan pencegahan yang diperlukan.

Dalam kesimpulan, data mining adalah proses yang penting dalam menggali informasi berharga dari data. Dengan menggunakan konsep dan langkah-langkah yang tepat, data mining dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang bisnis yang baru.