Berkat perkembangan teknologi, saat ini dimungkinkan menyimpan sejumlah data dengan jumlah yang besar. Namun, akibat hal itu pula terjadi ledakan data yang dikarenakan meningkatnya data secara tiba-tiba dan dalam jumlah yang sangat besar. Adanya data tersebut perlu untuk disimpan. Oleh Karena itu, terdapat data warehouse sebagai gudang data.
Secara umum, data menjadi hal yang sangat penting untuk menunjang operasi bisnis dan menjadi bahan pertimbangan saat keputusan hendak diambil. Sejak dahulu, sistem pemrosesan transaksi online (OLTP) baik untuk difungsikan sebagai penyimpanan data yang cepat, aman, dan juga efisien. Namun, memiliki kekurangan dalam melakukan analisis terhadap data yang ada.
Sebagai jalan keluar untuk database berukuran besar itulah diperlukan data warehouse dan data mining. Di mana, data mining ini yang nantinya akan berperan untuk bisnis atau perusahaan yang menerapkannya. Kira-kira seperti apa penerapan data mining tersebut? Simak dan cermati informasi seputar data mining di bawah ini, ya.
Apa itu Data Mining?
Data mining dapat dideskripsikan sebagai proses pengumpulan informasi penting yang bersumber dari suatu data yang besar. Dimana, pada prosesnya data mining umum memanfaatkan metode statistik, matematika, sampai dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI).
Secara umum, data mining berhubungan erat dengan analisis data dan penggunaan perangkat lunak (software). Tujuannya adalah untuk mencari suatu pola dan kesamaan dalam data-data yang terkumpul. Analisa data mining ini berfokus pada data yang dimungkinkan terus membesar. Teknik yang diterapkan haruslah berorientasi kepada data yang berukuran besar guna mendapatkan kesimpulan dan juga keputusan yang dianggap paling layak.
Kemudian, data mining sendiri memiliki beberapa istilah lain, yaitu knowledge discovery (mining) in databases (KDD), ekstraksi pengetahuan (knowledge extraction), analisis data atau pola, kecerdasan bisnis (business intelligence), dan sebagainya.
Model Data Mining
Dalam penggunaan data mining, setidaknya terdapat dua metode atau tipe operasi yang umum digunakan untuk mencari informasi, yaitu model verifikasi dan model knowledge discovery.
Pertama, model verifikasi, di mana digunakan pendekatan top down dengan cara merujuk hipotesis yang bersumber dari user. Kemudian, validitas informasi tersebut dianalisis dengan data hingga dapat terbukti kebenaranya atau tidak.
Kemudian, model knowledge discovery yang menerapkan pendekatan bottom up. Tujuannya adalah untuk mengumpulkan informasi-informasi yang sebelumnya tidak diketahui. Untuk model yang satu ini terbagi lagi menjadi dua tipe, yaitu directed knowledge discovery dan undirected knowledge discovery.
Directed knowledge discovery bekerja dengan cara menemukan penjelasan terkait nilai target field tertentu, seperti penghasilan, respons, usia, dan lain-lain, terhadap field yang lainnya. Sedangkan, undirected knowledge discovery tidak memiliki target field. Sebab, komputer akan mencari pola yang terdapat pada data. Demikian, apabila hendak menemukan hubungan atau relasi yang termuat pada data digunakan undirected knowledge discovery dan jika hendak menjelaskan hubungan atau relasi tersebut digunakan directed knowledge discovery.
Tahapan Data Mining
Untuk dapat menggunakan data mining, terdapat sejumlah tahap atau proses yang diperlukan. Tahapan awalnya dimulai dengan data sebagai sumber informasi dan dinyatakan selesai jika ada data atau informasi baru dihasilkan. Berikut ini adalah tahapan dalam proses data mining, yaitu:
1. Seleksi Data
Pertama perlu dilakukan shortlist pada sekumpulan data operasional. Tahap ini harus dipastikan untuk dilakukan sebelum menggali informasi pada data mining. Jika data hasil seleksi sudah terkumpul, maka data itu akan digunakan untuk proses data mining, yang disimpan dalam suatu berkas, tetapi dihimpun terpisah dari basis data operasional.
2. Pemilihan Data
Jika sudah melewati tahapan seleksi data, maka yang berikutnya ada pre-processing atau cleaning (pemilahan data) yang akan menjadi fokus dari KDD.
Secara umum, proses dari tahapan ini mencakup pembuangan data yang duplikat, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki kesalahan yang ada pada data. Selain itu, perlu juga dilakukan proses enrichment, yaitu sebuah proses memperbanyak data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang masih relevan. Data yang masih relevan itu di antaranya adalah informasi eksternal.
3. Transformasi
Bentuk dari proses transformasi adalah koding sesuai dengan data yang dipilih. Proses koding pada KDD disebut juga sebagai proses kreatif dan sangat bergantung pada jenis atau pola informasi yang hendak dicari pada basis data.
4. Data Mining
Berikutnya adalah data mining. Pada proses ini, mulai dari teknik, metode, hingga algoritma yang digunakan untuk data mining sangat bervariasi. Penentuan metode atau algoritma yang hendak digunakan berdasar pada tujuan dan proses KDD secara menyeluruh.
5. Evaluasi
Tahapan terakhir adalah interpretasi atau evaluasi. Dimana setelah mendapatkan pola informasi dari proses data mining, maka diperlukanlah sajian dalam bentuk yang sederhana dan dapat dipahami dengan mudah oleh orang-orang yang berkaitan.
Evaluasi pada tahapan ini mencakup adanya pemeriksaan terhadap pola atau informasi yang ditemukan. Penentuan tersebut berupa apakah hasil informasi ini bertentangan atau tidak dengan hipotesis yang telah ada sebelumnya.
Fungsi Data Mining
Faktanya, data mining memiliki banyak sekali fungsi. Namun, setidaknya terdapat dua fungsi utama, yaitu fungsi deskriptif dan fungsi prediktif. Berikut ini informasi tentang fungsi data mining, yaitu:
1. Fungsi Data Mining Deskriptif
Fungsi deskriptif dalam data mining, berperan dalam pemahaman tentang data yang dianalisis. Caranya adalah dengan melakukan sejumlah proses yang ditujukan untuk mengetahui perilaku dari data tersebut. Sebab, data itu yang kelak akan digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksudkan.
Kemudian, penerapan fungsi deskriptif pada data mining dapat menemukan pola tersembunyi yang dimungkinkan ada dalam sebuah data. Jadi, jika terdapat pola yang berulang dan bernilai, maka dari situlah suatu karakteristik data dapat diketahui.
2. Fungsi Data Mining Prediktif
Fungsi data berikutnya adalah prediktif. Fungsi ini merupakan sebuah proses terkait bagaimana menemukan pola dari suatu data. Pola itu dapat diketahui melalui berbagai variable yang termuat pada data. Apabila pola telah ditemukan, maka pola itu dapat digunakan untuk memprediksi variabel lain yang jenis maupun nilainya belum diketahui.
Apabila menerapkan fungsi ini, maka pengguna dapat merasakan kemudahan dan keuntungan. Fungsi ini akan sangat berguna untuk Anda yang memerlukan prediksi akurat.
Setelah memahami dua fungsi utama dari data mining, berikut ini adalah fungsi dari data mining lainnya, antara lain:
- Multidimensional concept description
- Frequent patterns, association, correlation
- Classification and prediction
- Cluster analysis
- Outlier analysis
- Trend and evolution analysis
- Statistical analysis (other pattern-directed)
Demikian, itu tadi informasi seputar data mining, mulai dari pengertiannya, model, sampai dengan fungsi yang terdapat pada data mining. Apakah kini Anda sudah memahami tentang data mining? Semoga informasi di atas dapat bermanfaat untuk Anda dan juga orang-orang yang ada di sekitar, ya.