7 Tahapan Data Mining dalam Proses Pencarian Informasi

7 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, tapi bisa memberikan hasil yang memuaskan selama prosesnya. Bagaimana proses dan cara kerja data mining demi mendapatkan informasi yang dibutuhkan?

Setiap akhir periode, pasti diadakan rapat untuk mengevaluasi kinerja yang telah dilakukan. Informasi yang tersimpan berupa data dalam komputer sangat dibutuhkan agar proses pengambilan keputusan berjalan lancar. 

Masalahnya, banyak sekali data yang sudah dihasilkan selama periode tersebut, membuat pengumpulan data yang diperlukan semakin sulit. Di situlah proses data mining bekerja demi mendapatkan informasi atau data yang sesuai dengan kebutuhannya.

Memahami 7 Tahapan Data Mining

Sekilas, istilah data mining mirip dengan kegiatan yang dilakukan di pertambangan. Begitulah cara kerjanya, di mana data dalam perangkat dikeruk, kemudian informasi pentingnya dikumpulkan dari sekian banyaknya data yang tersimpan. Prosesnya menggunakan metode statistika dan matematika, tapi kini menggunakan teknologi kecerdasan buatan (artificial intelligence – AI) agar semakin cepat.

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.

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

Proses atau tahapan data mining tidak terdiri dari satu konsep sederhana, melainkan beberapa konsep dan teknik yang cukup rumit. Inilah mengapa data mining dikerjakan dalam tujuh tahap, karena harus mengelola berbagai jenis data di dalamnya. Proses yang panjang tersebut sangat diperlukan demi mendapatkan informasi yang dibutuhkan.

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

1. Data Cleaning

Langkah pertama 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.

2. 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

3. Data Reduction

Tahap 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.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. Knowledge Representation

Terakhir, data kemudian divisualisasikan supaya bisa dipahami oleh pengguna. Visualisasi data ini bisa berupa tabel, laporan, dan berbagai format lainnya.

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.

Author :

Ad-Ins

Published date :

13 Desember 2021