8 Tahapan Data Mining dalam Proses Pencarian Informasi

Data mining sangat diperlukan saat ingin mencari informasi penting dari kumpulan data dalam suatu perangkat. Tahapan data mining pun tidak singkat sebab mesti melalui beberapa proses agar memberikan hasil yang memuaskan. Oleh karena itu perlu dipahami bagaimana proses dan cara kerja data mining demi mendapatkan informasi yang dibutuhkan. Selain itu, melalui artikel berikut ini, akan dibahas metode dan tujuan data mining.

Apa Itu Data Mining?

Sekilas, istilah data mining mirip dengan kegiatan yang dilakukan di pertambangan. Begitulah cara kerjanya, data dalam perangkat dikeruk, kemudian informasi pentingnya dikumpulkan dari sekian banyaknya data yang tersimpan.

Data dalam komputer dibangun dari kumpulan biner yang panjang sesuai dengan ukurannya. Semakin besar data yang tersimpan, semakin panjang kode biner yang harus dilalui. Data mining merupakan satu solusi yang bisa membantu menemukan informasi penting dari sekian banyak informasi di dalamnya.

Sebenarnya, data mining merupakan salah satu rangkaian dari sebuah proses menggali dan menemukan pengetahuan dalam database. Rangkaian proses tersebut dikenal sebagai knowledge discovery in database (KDD).

Pada intinya, data mining merupakan sistem manajemen data yang berfokus kepada pengumpulan data dari database berskala besar sehingga membentuk pola dan korelasi antara berbagai data. Pola-pola tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan. Prosesnya menggunakan metode statistika dan matematika, tapi kini menggunakan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence – AI) agar semakin cepat.

Baca juga: Perbedaan Data Warehouse dan Data Mining

8 Tahapan Data Mining

Proses atau tahapan data mining tidak terdiri dari satu konsep sederhana, melainkan beberapa konsep dan teknik yang cukup rumit. Data mining sama seperti menambang batubara. Diperlukan beberapa tahapan agar mendapatkan kualitas batubara yang baik.

Inilah mengapa data mining dikerjakan dalam delapan tahap, karena harus mengelola berbagai jenis data di dalamnya. Proses yang panjang tersebut sangat diperlukan demi mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

Baca Juga: Apa Itu Big Data dan Cara Kerja Big Data

Tahapan data mining untuk mengambil data yang penting terdiri dari delapan bagian, yaitu:

1. Menentukan Tujuan

Meskipun terlihat sepele, menetapkan tujuan dilakukannya data mining menjadi hal penting yang tidak boleh terlewatkan. Hal ini berguna agar tujuan data mining sesuai dengan kebutuhan dan sia-sia.

2. Data Cleaning

Langkah berikutnya dalam data mining adalah data cleaning atau pembersihan data. Di sini, semua data yang tidak lengkap atau error (noisy) dibuang dari kumpulan data di dalamnya. Pembersihan ini diperlukan supaya nanti program tidak bingung dalam mencari informasi yang akurat.

3. Data Integration

Integrasi data merupakan proses di mana data yang heterogen disatukan untuk dianalisis. Kemajemukan data ini bisa mencakup database, data cube atau file. Integrasi data ini juga diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan mempercepat proses data mining. Proses ini juga melibatkan Additional Data Cleaning untuk menghapus beberapa file yang mirip atau error dari data yang sudah diintegrasikan ini.

Baca Juga: Pengertian dan Perbedaan Data Base dan Data Warehouse

4. Data Reduction

Tahapan data mining ketiga ini bertujuan untuk mendapatkan data yang relevan dari data integration untuk dianalisis. Ukurannya lebih kecil, tapi isi informasinya tetap terjaga dan akurat. Beberapa strategi dalam data reduction adalah:

• Dimensionality Reduction: Mengurangi jumlah atribut dalam set data.
• Numerosity Reduction: Mengganti data yang asli dengan ukuran data yang lebih kecil agar tidak berat saat diakses.
• Data Compressed: Mengkompres data asli agar berukuran lebih kecil.

5. Data Transformation

Data yang sudah melewati tiga tahap di atas kemudian diubah ke dalam format yang sesuai untuk proses data mining. Beberapa data dikumpulkan supaya proses berikutnya bisa dijalankan dengan efisien. Proses smoothing, aggregation, normalization, discretization merupakan bagian dari proses data transformation.

6. Data Mining

Ini adalah puncak tahapan yang dalam proses ini. Semua data akan diidentifikasikan pola atau informasi yang ada di dalamnya. Pola-pola potensial dalam data kemudian diekstrak untuk mendapatkan data yang berguna. Teknik klasifikasi dan kluster data merupakan bagian dalam data mining.

Baca juga: 6 Manfaat Mempelajari Perilaku Konsumen bagi Bisnis

7. Pattern Evaluation

Masih ada dua tahap yang harus dilalui, salah satunya pattern evaluation. Semua pola menarik dalam data mulai ditemukan di tahap ini. Metode ini juga membutuhkan data summarization dan visualisasi data supaya bisa dipahami pengguna.

8. Knowledge Representation

Proses data mining yang terakhir adalah knowledge representation, data kemudian divisualisasikan supaya bisa dipahami oleh pengguna. Visualisasi data ini bisa berupa tabel, laporan, dan berbagai format lainnya.

Tujuan Data Mining

Setelah tahu tahapan yang harus dilakukan dalam data mining, selanjutnya Anda juga perlu mengetahui tujuannya. Berikut ini tujuan dari dilakukannya data mining:

1. Menjelaskan Penyebab (Explanatory)

Salah satu tujuan data mining adalah untuk menjelaskan penyebab suatu hal terjadi. Misalnya, Anda ingin mengetahui mengapa produk di perusahaan Anda tidak laku.

Setelah dilakukan data mining, Anda menemukan pola ternyata produk yang Anda tawarkan tidak sesuai dengan demografi audiens yang Anda sasar. Audiens atau konsumen lebih banyak membeli penghangat ruangan daripada AC karena wilayah tempat tinggal mereka memiliki suhu yang dingin.

Sehingga dengan data mining, Anda bisa mendapatkan sebuah gambaran supaya produk yang Anda tawarkan bisa diminati oleh audiens.

Baca juga: Cara Meningkatkan Loyalitas Konsumen Secara Efektif

2. Mengkonfirmasi Hipotesis (Confirmatory)

Sebagaimana namanya, tujuan data mining selanjutnya adalah untuk mengkonfirmasi hipotesis atau pendapat. Biasanya, tujuan tersebut dibutuhkan di tahap pembuatan produk.

Saat ingin merancang sebuah produk, biasanya akan dipikirkan masalah apa yang dihadapi calon konsumen dan produk apa yang bisa menyelesaikan masalah tersebut. Permasalahnya adalah, apakah produk yang telah Anda asumsikan tersebut benar-benar dibutuhkan?

Inilah fungsi data mining, Anda bisa memastikan hal tersebut dengan mengumpulkan data terkait kebiasaan atau tingkah lakucalon konsumen Anda. Caranya bisa dengan mengambil sampel dari calon konsumen atau data dari pesaing Anda bila tersedia.

Pada intinya, Anda harus menjawab asumsi yang telah Anda buat sebelumnya dengan data mining yang Anda lakukan.

Baca juga: Perilaku Konsumen Millennial

3. Menemukan Pola Baru (Exploratory)

Tujuan data mining yang terakhir adalah untuk menemukan pola baru dalam bisnis yang dijalankan. Misalnya, Anda dapat memanfaatkan data mining memastikan produk yang akan Anda jual sesuai dengan tren pasar di masyarakat.

Apaba Anda menciptakan produk yang sejalan dengan tren, besar kemungkinan produk Anda akan laris dan penjualan semakin meningkat. Hal ini tentu saja secara langsung akan berdampak kepada pertumbuhan bisnis Anda.

Metode Data Mining

Metode data mining digunakan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi hubungan atau pola yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa metode data mining yang umum digunakan.

1. Classification

Klasifikasi data mining adalah sebuah proses menemukan definisi kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas (class). Metode klasifikasi melibatkan pengembangan model klasifikasi berdasarkan contoh data yang sudah diklasifikasikan sebelumnya. Contoh algoritma klasifikasi yang populer termasuk Naive Bayes, Decision Trees, dan Support Vector Machines.

2. Association

Metode data mining yang kedua adalah Market basket analysis (analisis keranjang pasar) atau association. Berhubungan dengan pemasaran, metode ini bertujuan untuk mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan.

Bagaimana contohnya? Misalnya beberapa pelanggan akan membeli snack dan minuman kemasan bersamaan. Dengan begitu perusahaan lebih mudah mengetahui kalau kedua barang tersebut sering dibeli bersamaan.

3. Clustering

Clustering data mining adalah nama lain untuk metode segmentation. Metode ini digunakan untuk mengelompokkan objek dalam data menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan kesamaan fitur atau atribut. Metode pengelompokan mencoba menemukan struktur yang tersembunyi dalam data tanpa diketahui label kelas sebelumnya. Contoh algoritma pengelompokan yang populer termasuk K-means Clustering, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN.

4. Regression

Metode keempat dari data mining adalah regression. Metode ini digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen (target) dan variabel independen (fitur) dalam data. Tujuan regresi adalah untuk memprediksi nilai-nilai yang kontinu berdasarkan pola yang ditemukan dalam data. Contoh algoritma regresi yang populer termasuk Linear Regression, Polynomial Regression, dan Random Forest Regression.

5. Forecasting

Forecasting data mining adalah metode yang digunakan untuk memprediksi nilai yang akan dicapai pada satu periode. Dengan menggunakan teknik ini, noise data dan nilai pada periode sebelumnya dijadikan dasar bahan prediksi.

6. Sequencing

Sequence adalah sebuah urutan peristiwa. Tidak jauh dari namanya, metode sequence analysis berfungsi untuk mencari sebuah pola pada serangkaian kejadian atau sequence. Contoh sederhananya dalam kehidupan sehari-hari adalah ketika makan. Rangkaian yang umum dilakukan adalah mengambil piring, sendok dan garpu, kemudian baru mengambil lauk pauk. Pola seperti itu lah yang berusaha dicari tahu melalui sequencing.

7. Descriptive

Metode data mining yang terakhir yakni descriptive yang bertujuan untuk memahami lebih dalam mengenai data-data yang masuk dalam pengamatan. Hasil akhirnya adalah mengetahui perilaku dari data itu sendiri.

Kesimpulan

Ternyata data mining sangat penting untuk keberlangsungan bisnis dan Anda juga telah mengetahui bahwa tahapan data mining yang panjang melibatkan beberapa konsep yang sulit, sehingga kita harus teliti selama mengerjakannya.

Untungnya, AdIns menyediakan software PROFIND yang bisa membantu proses data mining Anda. Tim IT tidak perlu lagi mengerjakan proses data mining, karena software ini bisa mengerjakan seluruh tahapan di atas. Segera hubungi tim kami untuk mendapatkan versi demo software ini.