Apa Itu Data Mining dan Bagaimana Penerapannya Dalam Bisnis

Data mining merupakan sebuah istilah yang banyak didengar dan digunakan pada bidang ilmu komputer dan statistika.

Secara umum, data mining sendiri adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengumpulkan dan memproses suatu data dengan jumlah besar. Metode ini bisa diaplikasikan pada bidang-bidang lain untuk mempermudah suatu pekerjaan yang berhubungan dengan data.

Saat ini, metode data mining sudah banyak diadopsi dan digunakan oleh perusahaan-perusahaan untuk memproses data-data dalam jumlah besar guna menemukan pola tertentu yang bisa berguna bagi bisnisnya.

Tanpa perlu berlama-lama lagi, LinovHR berikan penjelasan mengenai apa itu data mining. Mulai dari pengertian, fungsi, metode, hingga contohnya!

 

 

Apa Itu Data Mining?

Data mining adalah sebuah proses pengumpulan dan penyeleksian data guna menemukan sebuah informasi atau pola penting dari sekumpulan data dalam jumlah besar.

Metode yang umumnya digunakan dalam melakukan proses data mining itu sendiri yaitu metode statistika, matematika, hingga melalui teknologi AI atau Artificial Intelligence. Metode ini biasa disebut juga dengan nama Knowledge Discovery in Database (KDD).

Penggunaan metode ini dapat membantu orang-orang dalam melakukan pengumpulan dan pemilahan data secara cepat dan praktis.

 

Baca Juga: Pengertian dan Penggunaan Big Data untuk HR

 

Fungsi Data Mining

Sebenarnya data mining memiliki banyak fungsi. Namun terdapat dua fungsi utama dari metode data mining, yaitu:

 

1. Fungsi Prediksi

Fungsi yang pertama yaitu prediksi. Artinya data mining dilakukan untuk menemukan suatu pola tertentu dari data yang ada.

Selanjutnya, pola-pola yang ditemukan tersebut, akan dijadikan dasar dalam melakukan sebuah prediksi untuk menemukan variabel lain yang tidak diketahui nilai dan jenisnya.

Oleh sebab itu, fungsi ini disebut sebagai fungsi prediksi, sebab pada dasarnya memiliki konsep yang sama dengan predictive analysis.

Fungsi prediksi bisa digunakan juga untuk melakukan prediksi pada sebuah variabel yang tidak ada di dalam data sebelumnya.

 

2. Fungsi Deskripsi

Fungsi selanjutnya yaitu descriptive atau deskripsi. Fungsi utamanya adalah untuk menelusuri dan memahami secara mendalam data-data yang sedang diamati. Proses ini dilakukan untuk mengetahui perilaku atau karakteristik dari data yang sedang diamati.

Fungsi deskripsi juga dapat memudahkan orang dalam menemukan pola tertentu yang bersembunyi di dalam sebuah data. Karakteristik data dapat dilihat berdasarkan pola yang memiliki nilai dan selalu muncul berulang-ulang.

 

Baca Juga: Pengertian Data Scientist dan Tugas Yang Dilakukan

 

Metode Data Mining

Bila Anda tertarik untuk melakukan data mining untuk mengolah data tertentu, ada beberapa metode yang harus Anda perhatikan dan lakukan, di antaranya:

 

1. Classification

Metode yang pertama yaitu classification atau klasifikasi. Metode satu ini bertujuan untuk memprediksi kelas pada suatu objek yang labelnya belum diketahui.

Klasifikasi sendiri adalah merupakan proses untuk menemukan kesamaan perilaku atau karakteristik pada suatu kelas atau kelompok.

 

2. Regression

Metode kedua yaitu regression atau regresi. Metode ini hampir mirip dengan metode klasifikasi. Yang membedakan yaitu metode ini digunakan untuk menemukan pola nilai numerik atau angka, bukan kelas seperti yang dilakukan oleh metode klasifikasi.

Mudahnya, metode regresi merupakan sebuah teknik yang digunakan untuk menjelaskan variabel dependen dengan cara melakukan analisis pada variabel independen.

 

3. Forecasting

Selanjutnya yaitu metode forecasting yang bertujuan untuk melakukan prediksi pada nilai yang akan diraih pada satu periode waktu.

Bahan yang akan dijadikan sebagai dasar dalam melakukan metode forecasting ini yaitu noise dan nilai data yang ada pada periode waktu sebelumnya.

 

4. Clustering 

Metode clustering pada data mining yaitu kegiatan mengelompokkan suatu kelas ke dalam beberapa segmen yang didasari oleh atribut yang sudah ditentukan sebelumnya.

Dasar penentuan atribut akan disesuaikan dengan kesamaan dari beberapa kelas tadi. Metode ini disebut juga sebagai metode segmentasi.

 

5. Association

Metode asosiasi merupakan metode berbasis aturan yang dipakai untuk menemukan sebuah hubungan dan asosiasi variabel pada satu set data.

Metode ini biasanya banyak digunakan untuk mengidentifikasi produk yang sering dibeli secara bersamaan oleh pembeli. Contohnya, banyak pelanggan yang membeli produk minuman dan juga makanan ringan secara bersamaan.

Metode association bisa disebut juga sebagai market basket analysis (analisa keranjang pasar), karena sering digunakan untuk melakukan identifikasi produk dalam keranjang belanja, yang bertujuan untuk mengetahui kebiasaan konsumsi pelanggan.

 

6. Sequencing 

Metode ini digunakan untuk mencari pola dari sebuah data berdasarkan serangkaian kejadian atau sequence.

Contoh sederhananya yaitu ketika seseorang mandi tentunya ada serangkaian kejadian yang terjadi. Yaitu mulai dari membuka baju, lalu membasuh badan dengan air, memakai sabun, lalu membilas kembali badan dengan air. Pola seperti itulah yang diamati dan dicari melalui metode ini.

 

7. Descriptive 

Metode terakhir yaitu deskriptif yang memiliki fungsi untuk mempelajari lebih dalam data-data yang sedang diamati. Tujuannya yaitu, hasil dari pengamatan akan digunakan untuk mengetahui karakteristik dan perilaku dari data tersebut.

 

Baca Juga: Rumus Excel Lengkap yang Membantu Pekerjaanmu

 

Contoh Penerapan Data Mining dalam Bisnis

 

Dalam sebuah bisnis atau perusahaan, pastinya terdapat sebuah divisi atau tim yang bertugas untuk melakukan pemasaran atau marketing.

Melakukan metode data mining dapat membantu tim marketing untuk melihat sebuah pola khusus yang ada pada sebuah data. Berdasarkan pola tersebut, tim marketing dalam melihat dan menemukan karakteristik dari setiap pembeli dan pelanggan.

Berbekal dari data tersebut, maka tim marketing dapat dengan mudah mengambil langkah yang tepat dalam melakukan promosi atau pemasaran dari produk yang mereka jual.

Dengan begitu, maka teknik pemasaran yang dilakukan dapat lebih efektif dan efisien dalam menjangkau target pasarnya.

 

Kesimpulan

Maka dapat disimpulkan bahwa data mining merupakan sebuah proses yang digunakan untuk menemukan sebuah pola atau karakteristik tertentu dari serangkaian data yang memiliki jumlah besar secara praktis.

Data-data tersebut dapat digunakan untuk menyusun sebuah strategi ataupun mempelajari perilaku dari konsumen maupun pelanggan bisnis.

Hal ini tentunya diharapkan bisa meningkatkan dan mengembangkan bisnis menjadi lebih baik lagi dari sebelumnya.

Meskipun awalnya digunakan pada bidang ilmu komputer dan statistika, metode data mining saat ini sudah banyak digunakan dan memiliki fungsi yang cukup penting bagi perusahaan yang sering berurusan dengan pengolahan data.