Data Mining: Pengertian, Fungsi, dan Metode

Data Mining: Pengertian, Fungsi, dan Metode

Pengelolaan informasi pada saat ini menjadi hal yang sangat penting. Dimana, setiap data akan sangat berpengaruh dalam hal pengambilan sebuah keputusan yang akan diambil oleh pengguna. Istilah yang cukup dikenal saat ini oleh praktisi di dunia IT adalah data mining.

Lantas apa itu data mining? Kemudian apa saja fungsi dan fitur yang dimiliki? Pada artikel kali ini, kami akan membahas mengenai beberapa hal tersebut untuk membantu meningkatkan pemahaman anda mengenai konsep data mining.

Keuntungan Menggunakan Data Mining dan Kelemahannya

Apa itu Data Mining

Data Mining adalah proses pengumpulan sebuah informasi penting pada suatu data yang berukuran besar. Untuk pengumpulan data tersebut dapat dilakukan melalui proses perhitungan statistika, matematika, maupun penggunaan teknologi AI (Artificial Intelligence).

Istilah lain dari data mining sendiri dapat berarti penambangan data yang berbentuk sebuah tool untuk melakukan analisa dengan teknik penyaringan informasi secara lebih akurat. Teknik tersebut biasanya dilakukan untuk menemukan beberapa pola – pola tertentu yang masih memiliki relevansi dengan goals atau instruksi dari pengguna (user).

Fungsi Data Mining

Data mining memiliki banyak sekali fungsi, Untuk fungsi utamanya sendiri yaitu ada dua; Yaitu fungsi descriptive dan fungsi predictive. Untuk fungsi lainnya akan dibahas di bawah

  1. Descriptive

    fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Dengan melakukan sebuah proses diharap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.

    Dengan menggunakan Fungsi descriptive Data mining, Maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa diketahui.

  2. Predictive

    Fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat diketahui dari berbagai variabel-variabel yang ada pada data. Ketika sudah menemukan pola, Maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya. Karena itulah fungsi satu ini dikatakan sebagai fungsi prediksi sama halnya dengan melakukan predictive analisis. Fungsi ini juga bisa digunakan untuk memprediksi sebuah variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

    Sehingga fungsi ini memudahkan dan menguntungkan bagi siapapun yang memerlukan prediksi yang akurat untuk membuat hal penting tersebut menjadi lebih baik.

    Fungsi Data mining yang lainnya yaitu : characterization, discrimination, association, classification, clustering, outlier and trend analysis, dll.

  • Multidimensional concept description, Karakterisasi dan diskriminasi, Atau berfungsi untuk Menggeneralisasikan, meringkas, dan membedakan karakteristik data, dll.
  • Frequent patterns, association, correlation
  • Classification and prediction, Membangun model (fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep untuk prediksi masa depan. Misalnya, Mengklasifikasikan negara berdasarkan (iklim), atau mengklasifikasikan mobil berdasarkan (jarak tempuh gas)
  • Cluster analysis, Membuat data grup untuk membentuk kelas baru. Misalnya, Memaksimalkan kesamaan intra-kelas & meminimalkan kesamaan antar kelas
  • Outlier analysis, Objek data yang tidak sesuai dengan perilaku umum dari data, Berguna dalam deteksi penipuan, analisis peristiwa langka.
  • Trend and evolution analysis, Trend dan penyimpangan: misalnya Analisis regresi atau Mining Penambangan pola berurutan: misalnya, Kamera digital, atau Analisis periodisitas dan Analisis berbasis kesamaan.

 

Metode Data Mining

Secara umum, terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan data mining. Berikut ini adalah metodenya:

  • Association
    Teknik yang pertama adalah association. Association adalah metode berbasis aturan yang digunakan untuk menemukan asosiasi dan hubungan variabel dalam satu set data. Biasanya analisis ini terdiri dari pernyataan “if atau then” sederhana. Association banyak digunakan dalam mengidentifikasi korelasi produk dalam keranjang belanja untuk memahami kebiasaan konsumsi pelanggan. Sehingga, perusahaan dapat mengembangkan strategi penjualan dan membuat sistem rekomendasi yang lebih baik.

  • Classification
    Selanjutnya classification, ia adalah metode yang paling umum digunakan dalam data mining. Classification adalah tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek.

  • Regression
    Regression adalah teknik yang menjelaskan variabel dependen melalui proses analisis variabel independen. Sebagai contoh, prediksi penjualan suatu produk berdasarkan korelasi antara harga produk dengan tingkat pendapatan rata-rata pelanggan.
  • Clustering
    Terakhir, metode clustering. Clustering digunakan dalam membagi kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki. Contoh kasusnya adalah Customer Segmentation. Ia membagi pelanggan ke dalam beberapa grup berdasarkan tingkat kemiripannya.

oemahbeling

See all posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are makes.

Open chat
Halo
Ada Yang Bisa Dibantu