Metode Proses Data Mining

Data Mining merupakan proses yang menggunakan berbagai teknik seperti statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi informasi berharga dan pengetahuan terkait dari database besar. Teknologi ini juga dikenal sebagai Knowledge Discovery in Databases (KDD) atau ekstraksi pengetahuan, serta memiliki beberapa istilah sinonim seperti analisis pola/data, kecerdasan bisnis, dan data archaeology/data dredging.

Pengertian dan Kemampuan Data Mining

Data Mining dapat diibaratkan sebagai penambangan logam mulia dari lahan sumbernya, di mana teknologi ini digunakan untuk:

• Prediksi trend dan sifat-sifat bisnis: Secara otomatis mencari informasi prediktif dari basis data besar, seperti perilaku pasar dan potensi risiko bisnis di masa depan.
• Penemuan pola-pola tersembunyi: Mengidentifikasi pola yang tidak terlihat sebelumnya dalam data, memberikan wawasan baru untuk pengambilan keputusan strategis.

Fungsi-fungsi Utama Data Mining

1. Prediksi: Menemukan pola dari data untuk memprediksi nilai atau perilaku yang tidak diketahui di masa mendatang, seperti penurunan jumlah pelanggan atau prediksi harga saham.
2. Deskripsi: Mengidentifikasi karakteristik penting dari data dalam basis data, memfasilitasi pemahaman dan validasi hasil analisis.
3. Klasifikasi: Menciptakan model untuk mengelompokkan data ke dalam kelas-kelas yang sudah ditentukan sebelumnya, seperti klasifikasi pelanggan berdasarkan pola pembelian.
4. Asosiasi: Menemukan hubungan antara nilai atribut dalam data, seperti analisis keranjang belanja untuk mengidentifikasi item yang sering dibeli bersama.

Proses Data Mining

Proses Data Mining melibatkan beberapa tahapan penting:

1. Seleksi Data: Memilih data relevan dari sumber data operasional sebelum memulai ekstraksi informasi.
2. Preprocessing / Cleaning: Membersihkan data dengan menghapus duplikasi, memeriksa konsistensi, dan memperbaiki kesalahan.
3. Transformasi: Mengubah data ke format yang sesuai untuk analisis, seperti normalisasi atau coding.
4. Data Mining: Mencari pola atau informasi menarik dalam data menggunakan teknik atau algoritma yang tepat.
5. Interpretasi dan Evaluasi: Mengevaluasi hasil Data Mining untuk memastikan informasi yang ditemukan bermanfaat dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Manfaat Bisnis dari Data Mining

    Data Mining bukan hanya alat untuk menganalisis data, tetapi juga untuk meningkatkan efisiensi operasional, memperbaiki strategi pemasaran, dan mengurangi risiko keputusan bisnis. Dengan memanfaatkan teknologi ini secara efektif, perusahaan dapat mengoptimalkan pengambilan keputusan, mengidentifikasi peluang baru, dan menghadapi tantangan pasar dengan lebih baik.

    Dengan demikian, Data Mining tidak hanya menjadi teknologi yang canggih dalam mengelola informasi, tetapi juga menjadi kunci sukses bagi perusahaan yang ingin mengambil langkah maju di era digital saat ini. Dengan analisis data yang akurat dan strategis, perusahaan dapat menjaga kompetitivitasnya dan mencapai pertumbuhan yang berkelanjutan.

sumber : https://www.kajianpustaka.com/2017/09/data-mining.html