Pengertian Data Mining Beserta Contohnya

Pengertian data mining beserta contoh-contoh penerapannya.

Proses data mining dalam menemukan koneksi yang tersembunyi dan memprediksi tren masa depan memiliki sejarah yang panjang. Terkadang data mining disebut juga sebagai penemuan pengetahuan dalam berbagai database. Yang mana, istilah data mining belum ada pada tahun 1990-an. Akan tetapi, landasannya terdiri dari tiga disiplin ilmu yang saling berkaitan, antara lain;

  • Statistik (studi numerik hubungan data),
  • Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) – Kecerdasan seperti kemampuan berpikir manusia yang dilaksanakan oleh perangkat lunak (software) atau mesin, dan
  • Machine Learning (algoritma yang bisa belajar dari data untuk membuat prediksi).

Hal yang sudah lama menjadi seperti hal baru lagi, karena teknologi data mining terus berkembang mengikuti potensi data yang besar tak terbatas dan daya komputasi yang terjangkau.

Dalam satu dekade terakhir, kemajuan dalam kekuatan dan kecepatan pemrosesan data telah mencapai titik yang mampu bergerak melampaui praktik manual, membosankan dan memakan waktu cepat dalam analisa data, mudah dan otomatis. Semakin kompleks berbagai kumpulan data, semakin besar peluang untuk mengungkap wawasan yang relevan. Peritel, bank, produsen, penyedia telekomunikasi, dan perusahaan asuransi, menggunakan data mining untuk menemukan hubungan antara penentuan harga, promosi, demografi hingga bagaimana ekonomi, risiko, persaingan, dan media sosial mempengaruhi model bisnis, pendapatan, operasi dan customer relationship.

Pengertian Data Mining

Data Mining adalah proses memilah-milah sejumlah data yang berkaitan (data set) untuk mengidentifikasi pola dan membangun hubungan untuk memecahkan masalah melalui analisa data. Alat data mining memungkinkan individu atau perusahaan untuk memprediksi tren masa depan. Jika diartikan atau diterjemahkan secara harfiah, data mining adalah pengemangan data.

Kalimat lain untuk menjelaskannya, data mining adalah proses menemukan anomali, pola dan korelasi diantara berbagai data set yang besar untuk memprediksi hasil. Dengan menggunakan berbagai teknik, kita dapat menggunakan informasi yang digali untuk meningkatkan pendapatan, efisiensi, meningkatkan pelayanan pelanggan, mengurangi risiko, dan masih banyak lagi.

Loading...

Parameter Data Mining

Dalam data mining, aturannya dibuat dengan menganalisa data untuk pola yang sering berulang, kemudian menggunakan dukungan dan kriteria keyakinan untuk mencari hubungan yang paling penting dalam data. Dukungan yang dimaksud adalah seberapa sering sebuah item muncul pada database, sementara keyakinan yang dimaksud adalah berapa kali pernyataan yang digali akurat.

Parameter data mining lainnya adalah path analysis, klasifikasi, pengelompokan dan peramalan. Parameter path analysys (analisa urutan atau jalur) dilakukan untuk mencari pola apakah sebuah peristiwa mengarah ke peristiwa selanjutnya. Urutan atau jalur adalah daftar urutan item yang merupakan tipe umum struktur data yang ditemukan di berbagai database. Parameter klasifikasi merupakan pencarian pola baru dan mungkin menghasilkan perubahan dalam cara mengatur data. Algoritma klasifikasi memprediksi variabel berdasarkan faktor-faktor lain dalam database-nya.

Parameter pengelompokan atau penggolongan adalah untuk menemukan dan mendokumentasikan jenis fakta secara visual yang mana sebelumnya tidak diketahui. Pengelompokan bebagai golongan objek dan menggabungkannya berdasarkan kemiripan satu sama lain.

Ada berbagai cara uang dapat dilakukan untuk menerapkan pengelompokan yang membedakan model dan golongan. Mempertahankan parameter dalam data mining dapat menemukan pola dalam data yang dapat memprediksi masa depan, atau disebut juga sebagai analisa prediktif.

Alat dan Tehnik Data Mining

Teknik data mining digunakan di berbagai bidang penelitian seperti matematika, sibernetika, genetika, dan pemasaran. Teknik data mining adalah sarana untuk mendorong efisiensi dan memprediksi perilaku pelanggan. Jika digunakan dengan benar, bisnis dapat tampil beda dari pesaingnya melalui penggunaan analisa prediktif.

Web mining adalah sejenis data mining yang digunakan dalam manajemen hubungan pelanggan, mengintegrasikan informasi yang dikumpulkan oleh metode dan teknik data mining konvensional melalui web. Web mining bertujuan untuk memahami perilaku pelanggan dan untuk mengevaluasi seberapa efektif fungsi sebuah website.

Teknik data mining lainnya adalah pendekatan jaringan berdasarkan pembelajaran multitask untuk mengklasifikasikan pola, memastikan eksekusi paralel dan skalabilitas algoritma data mining, penambangan database besar, penanganan tipe data relasional dan kompleks, dan machine learning.

Manfaat Data Mining

Jika dijelaskan secara umum, manfaat data mining adalah untuk mengungkap pola yang tersembunyi dan hubungan dalam data yang dapat digunakan untuk membuat prediksi yang bermanfaat untuk bisnis.

Manfaat data mining secara spesifik sangat beragam tergantung tujuan dan industri yang dijalankan. Bagian penjualan dan pemasaran dapat menggali data pelanggan untuk meningkatkan tingkat konversi prospek atau untuk membuat materi pemasaran one-to-one. Informasi data mining mengenai pola sejarah penjualan dan perilaku pelanggan dapat digunakan untuk membangun model prediksi yang bermanfaat untuk penjualan di masa mendatang, membuat produk atau layanan baru.

Perusahaan dalam industri keuangan menggunakan alat data mining untuk membangun model risiko dan mendeteksi penipuan. Industri manufaktur menggunakan alat data mining untuk meningkatkan keamanan produk, mengidentifikasi masalah kualitas, mengelola rantai pasokan barang dan meningkatkan operasional.

Contoh Data Mining

Berikut adalah contoh data mining yang sederhana. Bisa dijadikan sebagai inspirasi untuk meningkatkan dan menyempurnakan strategi pemasaran dan unggul dalam persaingan bisnis.

Analisa Klaster (Pengelompokan) untuk Mengidentifikasi Kelompok Target Tertentu

Cara ini memungkinkan anda untuk mengidentifikasi kelompok pengguna tertentu sesuai dengan kriteria umum yang terdapat pada database yang dianalisa. Kriterianya bisa mencakup usia, alamat, tingkat pendidikan, dan sebagainya. Cara ini merupakan teknik penambangan data yang berguna dalam pemasaran untuk menyegmentasikan database. Selain itu, bisa juga bermanfaat untuk memberikan materi promosi ke target yang tepat. Misalnya, mempromosikan produk atau layanan tertentu ke anak-anak, pemuda, ib-ibu, bapak-bapak, pensiunan. Kombinasi-kombinasi variabel tidak terbatas dan dapat membuat analisa klaster lebih atau kurang selektif berdasarkan persyaratan pencarian.

Analisa Regresi untuk Pemasaran Ramalan Pemasaran

Bisa meramal tren masa depan adalah impian para pemasar. Tapi disini maksudnya bukan menggunakan bola kristal yah..! He..he..! Melainkan menggunakan teknik penambangan data dalam analisa regresi yang memungkinkan kita untuk mempelajari perubahan, kebiasaan, tingkat kepuasan pelanggan dan faktor-faktor lain yang berkaitan dengan kriteria anggaran pengadaan iklan atau biaya lain yang sejenis. Ketika salah satu kriteria tersebut diubah, kita akan memiliki ide yang jelas perihal apa yang akan terjadi pada basis pelaksanaan pemasaran kita.

Mendeteksi Anomali untuk Membuat Pernyataan Abnormalitas

Dalam setiap bisnis atau usaha besar maupun kecil, pelaksana harus menangani konsekuensi kesalahan yang dibuat oleh karyawan, pemasok atau bahkan pelanggan. Kesalahan umum dalam entri data atau pembelian produk bisa diibaratkan seperti ada batu di dalam sepatu yang sedan kita pakai. Memang tidak mengancam kelumpuhan bisnis, tetapi sangat tidak nyaman. Untuk menghilangkan ketidakkonsistenan atau anomali database, dibutuhkan teknik penambangan data khusus, yang disebut dengan deteksi anomali. Ada software yang bisa menangani pencarian karena diprogram untuk melakukan operasi kompleks dalam database yang terdiri dari ribuan atau bahkan jutaan rekaman (nama, alamat, nomor telepon, dll.).

Membuat Decision Tree untuk Mengoptimalkan Manajemen Risiko Proyek

Setiap kali kita membuat keputusan, kita dihadapkan dengan beberapa hal yang berbeda. Apalagi juga opsi keputusannya sangat banyak, perlu decision tree. Awal menangani decision tree memang bisa membingungkan kita. Tetapi jika kita memiliki alat atau software yang tepat dalam mengatur decision tree dalam mengolah pilihan definitif yang dilengkapi dengan biaya atau manfaat, akan sangat berharga dalam pengelolaan manajemen risiko proyek. Sekali lagi, analisanya bergantung pada teknologi atau alat yan gdigunakan. Semakin canggih alatnya, maka semakin baik decision tree nya menunjukkan keputusan terbaik yang perlu dieksekusi.

Machine Learning Berdasarkan Instruksi atau Peraturan Untuk Menemukan Hubungan Antara Data

Pembelajaran aturan digunakan untuk semua aktivitas penjualan produk, terutama ketika terjadi gejolak dalam volume yang besar. Bisa dipraktekkan online seperti dalam usaha e-commerce atau secara pribadi dilaksanakan di toko atau juga mal. terkatdang kita perlu menciptakan hubungan antara data yang kita punya. Hubungan yang mungkin belum pernah kita sangka-sangka sebelumnya. Contohnya, 90% pelanggan anda yang membeli produk tertentu secara online juga membeli produk yang berbeda, atau malah sebaliknya, tidak membeli produk lain kecuali produk tertentu saja. Detail seperti ini memungkinkan anda membuat materi pemasaran yang tepat atau membuat promosi khusus.

2 thoughts to “Pengertian Data Mining Beserta Contohnya”

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *