Data mining: Pengertian, proses, manfaat, dan 3 contoh penerapannya

Jika kamu ingin membangun karier sebagai data scientist, maka kemampuan di bidang data mining merupakan hal yang wajib kamu miliki. 

Apa itu data mining?

Data mining kerap digunakan untuk mengolah banyaknya data di era teknologi - EKRUT

Data mining adalah proses menemukan anomali, pola, maupun korelasi dalam data set yang besar untuk memprediksi hasil. Dasar dari data mining sendiri berkaitan dengan disiplin ilmu seperti statistik, AI, machine learning, dan teknologi database. Data mining juga dikenal dengan sebutan lain seperti  data/pattern analysis, knowledge discovery, knowledge extraction, dan information harvesting.

Pada dasarnya keberadaan data mining dibutuhkan mengingat semakin banyaknya informasi di era teknologi seperti data transaksi bisnis, data ilmiah, gambar, video dan data-data lainnya. Dengan banyaknya data tersebut dibutuhkan sistem yang mampu mengekstraksi esensi dari semua informasi yang tersedia dan membuat ringkasan untuk membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.

Proses dalam data mining 

Temuan data mining akan dievaluasi berdasarkan tujuan- EKRUT

Proses data mining terdiri dari beberapa langkah yaitu: 

Baca juga: 8 Skills ini perlu kamu miliki untuk menjadi Data Scientist andal

Manfaat data mining

Penerapan data mining dapat mengurangi pengeluaran perusahaan - EKRUT

Dengan melakukan data mining, perusahaan dapat mendapatkan banyak manfaat. Beberapa manfaat dari data mining adalah:  

• Memudahkan pengambilan keputusan. Perusahaan dapat terus menganalisa dan mengotomatisasi keputusan rutin tanpa adanya penundaan karena penilaian manusia. 
• Membuat prediksi akurat untuk perencanaan. Data mining membantu tahapan perencanaan dan memberikan informasi tepat untuk membuat prediksi berdasarkan tren masa lalu dan kondisi saat ini. 
• Pengurangan biaya. Data mining memungkinkan perusahaan menggunakan alokasi dana lebih efisien karena otomatisasi pengambilan keputusan dapat mengurangi biaya.
• Mendapat wawasan tentang pelanggan. Perusahaan dapat mengetahui karakteristik antara pelanggan sehingga dapat merancang strategi yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan dengan tepat. 

Contoh penerapan data mining

Data mining kerap diterapkan dalam industri perbankan - EKRUT

Penggunaan data mining sendiri terbilang cukup luas. Biasanya teknik data mining digunakan untuk membangun model machine learning yang dapat mendukung aplikasi kecerdasan buatan modern seperti algoritma mesin pencari atau sistem pemberian rekomendasi. 

Selain itu, data mining kerap digunakan dalam berbagai industri dan disiplin ilmu seperti: 

Baca juga: 4 Fakta menjanjikan menjadi Data Scientist di masa depan, sudah tahu?

Pentingnya data mining bagi data scientist

Pengetahuan akan data mining membantu data scientist dalam mengolah raw data - EKRUT

Dalam pekerjaannya data scientist sering ditugaskan untuk menganalisis data yang dapat membantu bisnis. Agar dapat melakukannya kamu pun harus bisa mengkomunikasikan hasil dan pengamatan yang kompleks sehingga dapat dipahami dan ditindaklanjuti dari sisi bisnis. Oleh karena itu akan sangat bermanfaat bila seorang data scientist dapat memiliki kemampuan di bidang data mining. 

Data mining akan membantu data scientist dalam menyusun data mentah, merumuskannya serta mengenali berbagai pola melalui algoritma matematika dan komunikasi untuk membuka berbagai wawasan yang bermanfaat.  

Metode data mining

Contoh diagram pengambilan data dalam data mining (Sumber: wideskills.com)

Secara prosesnya, data mining memiliki perencanaan dan metodologi yang menyeleraskan gagasan implementasi dari awal hingga akhir. Metode ini dapat dirangkum dalam dua metode utama data mining yang adalah sebagai berikut,

1. Pengambilan data

Proses pengambilan data ini dilakukan secara bertahap melalui data mentah yang lantas diseleksi dan diolah menjadi sebuah informasi atau benang merah dari sebuah data. Adapun tahapan prosesnya meliputi beberapa hal seperti,

• Data cleansing, dalam tahapan awal menuju data mining ini data-data mentah dibersihkan dari error atau ketidaklengkapan dan inkonsistensi data. 
• Data integration, tahapan ini dilakukan dengan proses pengintegrasian data yang telah dibersihkan dan dikombinasikan jika terjadi kesamaan data.
• Selection, tahapan ini dilakukan sebelum data mining untuk memilih dan menyeleksi data yang sudah dibersihkan untuk dicari relevansinya terhadap proses analisis atau basis data umum.
• Data transformation, tahapan ini dilakukan dengan menempatkan data-data yang relevan ke dalam prosedur data mining dengan proses agresi data
• Data mining, tahapan utama dalam proses pengambilan data adalah data mining  yaitu di mana identifikasi dilakukan dengan pengukuran atau persyaratan umum yang telah disepakati untuk mengambil pola-pola tertentu.
• Knowledge presentation, tahapan akhir ini dilakukan secara visual untuk memudahkan pengguna dalam memahami hasil dari data mining.

Baca juga: Ini perbedaan Data Engineer dan Data Scientist

2. Teknik dalam proses data mining

Teknik-teknik dalam data mining (Sumber: javatpoint.com)

Proses data mining mencakup pemanfaatan alat analisis data yang disempurnakan untuk menemukan pola dan hubungan antar data. Pola dan relasi ini umumnya tidak diketahui sebelumnya karena berada di dalam kumpulan data yang amat besar. Alat-alat ini nantinya dapat menggabungkan model statistik, teknik machine learning, dan algoritma matematika. Hal-hal inilah yang lantas membuat data mining menjadi proses penggabungan antara analisis dan prediksi.

Untuk memahami proses analisis dan prediksi tadi, data mining dapat dilakukan dengan beberapa teknik secara bertahap yang terdiri dari beberapa teknik berikut ini,

• Classification, teknik ini digunakan untuk memperoleh informasi penting dan relevan tentang data dan metadata. Teknik data mining ini membantu pengguna untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kelas berbeda.
• Clustering, teknik data mining ini merupakan proses pembagian informasi ke dalam kelompok-kelompok objek yang terhubung. Teknik clustering dilakukan untuk mengidentifikasi data yang serupa dan mengenali perbedaan atau persamaan antara data. Dari sudut pandang praktikal, clustering memainkan peran dalam menemukan pola tersembunyi dan eksplorasi data.
• Regression, teknik analisis regresi merupakan teknik data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi dan menganalisis relasi antar variabel karena pengaruh faktor lain. Teknik ini digunakan untuk menentukan probabilitas variabel tertentu baik dalam perencanaan maupun pemodelan atau proyeksi.
• Association rules, teknik data mining ini dijalankan untuk membantu dan menemukan hubungan antara dua atau lebih item. Association rules juga dapat menemukan pola tersembunyi dalam kumpulan data. Tiga teknik pengukuran utama dalam teknik data mining ini meliputi Lift, Support, dan Confidence.
• Outer detection, teknik data mining jenis ini berkaitan dengan pengamatan item data dalam kumpulan data yang tidak sesuai dengan pola atau perilaku tertentu. Teknik ini dapat digunakan di berbagai domain seperti intrusi, deteksi, dan deteksi penipuan (fraud).
• Sequential patterns, teknik data mining ini merupakan teknik dengan pola sekuensial untuk mengevaluasi data dan menemukan pola sekuensial dari setiap subsekuen yang menarik dalam satu set urutan data. Pengambilan data subsekuen ini dilakukan dengan dasar beberapa kriteria seperti panjang, frekuensi kemunculan, dan sebagainya.
• Prediction, prediksi merupakan teknik kombinasi dari beberapa teknik data mining lainnya. Prediksi umumnya dipakai untuk menganalisis peristiwa atau kejadian di masa lalu dalam urutan tertentu untuk memperkirakan peristiwa di masa depan.

Baca juga: 10 Cara menjadi Data Analyst andal dan informasi gajinya

Permasalahan dalam data mining

Salah satu hambatan data mining adalah dalam proses aplikasi dan dampak sosial (Sumber: Pexels)

Secara teknis dan proses, data mining pun dapat menimbulkan permasalahan atau hambatan. Adapun beberapa hambatan dan permasalahan dalam proses pengerjaan data mining yang umum ditemui dapat dikelompokkan dalam beberapa hal sebagai berikut,

1. Hambatan metodologis

Permasalahan atau hambatan dalam data mining yang pertama adalah perihal metodologis. Dalam hal ini hambatan utama adalah sangat beragamnya jenis informasi atau knowledge dari berbagai tipe data. Tak hanya itu, metodologis juga dapat mendapati permasalahan dari efisiensi, efektivitas, dan skala kinerja. Evaluasi pola dan proses penanganan data yang tidak lengkap juga menjadi permasalahan dalam metodologis data mining. Hal tersebut masih ditambah dengan proses penerapan metode baik secara paralel, distribusi, penambahan dan fusi knowledge.

2. Interaksi pengguna

Permasalahan data mining selanjutnya muncul saat dilakukan presentasi atau interaksi dengan pengguna (user). Hal ini umumnya terkait dengan penggunaan query language untuk data mining dan penentuan ekspresi atau visualisasi hasil data mining. Proses penambangan informasi secara interaktif di berbagai tingkatan data mining juga dapat menjadi persoalan lain yang mungkin menghambat proses data mining.

3. Applications dan social impacts

Persoalan data mining lainnya muncul di bagian aplikasi dan social impact yang umumnya meliputi data mining khusus yang melibatkan domain dan incognito (tak terlihat). Permasalahan ini juga terjadi pada proses data mining yang terhambat perlindungan keamanan data, integritas, dan privasi pengguna. Hambatan ini merupakan dampak sosial dari proses data mining secara terbuka.

3 Contoh penerapan data mining

Analisis pasar merupakan salah satu penerapan data mining yang umum dilakukan (Sumber: Pexels)

Penggunaan data mining sendiri terbilang cukup luas. Biasanya teknik data mining digunakan untuk membangun model machine learning yang dapat mendukung aplikasi kecerdasan buatan modern seperti algoritma mesin pencari atau sistem pemberian rekomendasi. Selain itu, data mining kerap digunakan dalam berbagai industri dan disiplin ilmu seperti: 

1. Analisis pasar dan manajemen pelanggan    

Penerapan data mining yang paling umum dilakukan dalam sektor pemasaran. Penerapan ini meliputi beberapa hal yang meliputi,

• Analisis kebutuhan pelanggan
• Analisis kebutuhan pelanggan
• Profiling pelanggan
• Target pemasaran

Proses terapan data mining ini dapat dilakukan dengan identifikasi produk yang tepat bagi kelompok pelanggan tertentu dan memprediksi faktor-faktor tertentu yang akan menarik pelanggan baru. Begitu pula data mining dapat mendukung relasi antara produk dan asosiasi pasar terhadap produk tertentu.

2. Analisis perusahaan dan manajemen risiko

Data mining juga dapat dipakai untuk proses analisis manajemen risiko perusahaan (Sumber: Pexels)

Data mining juga dapat diterapkan dalam proses analisis perusahaan untuk memprediksi retensi pelanggan hingga kontrol kualitas. Tak hanya itu, data mining juga dapat diterapkan pada pengambilan keputusan untuk manajemen risiko dan analisis kompetitif perusahaan. Penerapan ini dilakukan dengan memantau kompetitor dan bagaimana kondisi pasar untuk mengelola target pelanggan atau strategi penetapan harga tertentu.

Misalnya saja, data mining dapat digunakan dalam proses perencanaan keuangan dan evaluasi aset perusahaan lewat analisis dan prediksi arus kas, rasio keuangan, dan menganalisis tren. Data mining juga dapat digunakan untuk merangkum dan melakukan komparasi terhadap sumber daya terpakai dan pengeluaran. Hal ini memungkinkan perusahaan dapat merencanakan penyesuaian sumber daya.

3. Fraud detection

Deteksi terhadap data fraud dapat ditangani dengan analisis data mining (Sumber: Pexels)

Data mining juga dapat digunakan untuk mendeteksi fraud dalam sebuah sistem tertentu. Penggunaan data mining dapat memperkuat proses penyaringan data transaksi yang masuk dengan berbagai pendekatan teknis yang tadi telah dijelaskan di atas. Penerapan data mining jenis ini umum dipakai dalam perusahaan asuransi, telekomunikasi, hingga industri retail.

Adapun beberapa terapan data mining yang juga umum diketahui adalah sebagai berikut,

• Komunikasi, data mining digunakan oleh perusahaan multimedia dan telekomunikasi untuk memahami banyaknya data pelanggan, memprediksi perilaku mereka dan menawarkan kampanye yang sesuai target atau relevan.
• Asuransi, penerapan data mining lainnya adalah pada industri asuransi. Perusahaan asuransi umumnya menggunakan teknik data mining untuk mendeteksi penipuan, mengidentifikasi faktor risiko pada pengajuan klaim, analisa pelanggan, hingga untuk menemukan cara menawarkan produk kompetitif ke basis pelanggan yang ada. 
• Manufaktur, data mining dimanfaatkan seperti untuk menyesuaikan  rencana supply dan perkiraan permintaan, quality assurance, memprediksi aset produksi dan mengantisipasi pemeliharaan. 
• Retail, data mining digunakan untuk membantu perusahaan mengoptimalkan kampanye pemasaran, meningkatkan hubungan pelanggan dan memperkirakan penjualan. 
• Pendidikan, data mining membantu tenaga pendidik dalam mengakses data siswa, memprediksi tingkat pencapaian dan memberi pandangan tentang siswa atau kelompok siswa mana saja yang membutuhkan perhatian ekstra
• Perbankan, data mining membantu perusahaan jasa keuangan untuk mendapatkan pandangan yang lebih baik tentang risiko pasar, mendeteksi penipuan, mengelola pemenuhan peraturan dan untuk mendapatkan return optimal dari investasi pemasaran.

Baca juga: 4 Fakta menjanjikan menjadi Data Scientist di masa depan, sudah tahu?

Nah, sekarang kamu mengerti kenapa data mining penting bagi seorang Data Scientist, bukan? Mulailah memperdalam pengetahuan dan kemampuan kamu di bidang ini. Lagipula, dengan mendalami kemampuan di bidang ini kamu juga secara tidak langsung akan banyak belajar tentang algoritma, computing architectures, data scalability, dan otomatisasi untuk menangani dataset yang besar. 

Semua kemampuan ini tentu akan sangat menunjang perkembangan karier kamu di bidang Data Science dan big data nantinya. Bagi kamu yang ingin memulai karier dalam bidang ini, ada baiknya kamu mulai mendaftar lewat EKRUT untuk membuka jalan kariermu untuk ditemukan oleh berbagai perusahaan yang mencari kandidat dengan kapasitas sepertimu. Klik tautan di bawah ini untuk mendaftar dan mencari pekerjaan yang relevan denganmu lewat EKRUT.

Last update: 15 October 2021

Sumber:

• microstrategy.com
• guru99.com
• geeksforgeeks.org
• sas.com
• https://zipreporting.com/en/data-mining/data-mining-process.html
• https://www.javatpoint.com/data-mining-techniques
• https://www.geeksforgeeks.org/kdd-process-in-data-mining/