Di zaman informasi, data merupakan sebuah permata untuk mengetahui bermacam pola bertujuan untuk meningkatkan kenyamanan pelanggan hingga mendukung penjualan. Proses data mining seringkali digunakan dalam berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, dan pendidikan.
Dalam artikel ini akan membahas lebih mendalam pengertian data mining, komponen yang terlibat, tujuan dari penggunaan teknik ini, serta contoh penerapannya.
Apa itu Data Mining?
Data mining adalah sebuah metode untuk mengumpulkan berbagai informasi dari data yang kompleks berskala besar dan kemudian diolah guna menemukan beragam informasi penting. Adanya teknik ini dapat menggunakan algoritma dan teknologi mutakhir untuk menemukan, pola, tren, atau hubungan yang sebelumnya tidak terlihat.
Sebagai contohnya, di sektor perbankan, data mining dapat membantu mendeteksi adanya penipuan dengan menganalisa transaksi yang mencurigakan. Namun, tidak semua pencarian informasi dapat dianggap sebagai data penting dan perlu melalui proses data cleansing.
Komponen Utama Data Mining
Data mining memiliki beberapa komponen utama yang berfungsi untuk mendukung proses pencarian pengetahuan dari data. Komponen-komponennya sebagai berikut.
- Database. Komponen ini memiliki tanggung jawab untuk menyediakan dan mengelola data yang relevan berdasarkan permintaan pengguna.
- Basis Pengetahuan. Berisikan domain knowledge yang memandu proses pencarian atau evaluasi pola yang dihasilkan, seperti hierarki konsep, threshold, meta data, dan user beliefs.
- Data Mining Engine. Komponen utama memiliki fungsi untuk melakukan proses data mining, terdiri dari modul-modul untuk karakterisasi, asosiasi, klasifikasi, dan analisis klaster.
- Modul Evaluasi Pola. Menggunakan ukuran kemenarikan untuk memfilter dan mengevaluasi pola-pola yang ditemukan, serta berinteraksi dengan modul data mining.
- Graphic User Interface. Menghubungkan pengguna dengan sistem, memungkinkan pengguna untuk berinteraksi, memvisualisasikan hasil, dan mengeksplorasi data secara lebih mendalam.
Kelima komponen ini, sistem data mining dapat mengelola data dengan ukuran besar dan bisa membantu pengguna menemukan pola-pola yang menarik serta memberikan wawasan yang berharga.
Tujuan Data Mining
Data input bisa disimpan dalam berbagai format, seperti flat file, spreadsheet, atau tabel relasional, dan dapat berada di penyimpanan terpusat atau tersebar. Selanjutnya, dapat dilakukan preprocessing untuk dapat mengubah data mentah ke format yang siap dianalisis.
Proses yang dilakukan dapat meliputi penggabungan data dari berbagai sumber, pembersihan dari noise dan duplikasi, serta adanya pemilihan fitur yang relevan. Hasil data mining dapat diintegrasikan dengan sistem decision support system (DSS), misalnya dalam bisnis mendukung kampanye pemasaran. Data mining memiliki beberapa tujuan, sebagai berikut.
- Sebagai alat penjelasan (Explanatory). Data mining dapat digunakan untuk menjelaskan kondisi atau fenomena tertentu dalam penelitian.
- Sebagai alat konformasi (Confirmatory). Digunakan untuk memastikan kebenaran suatu pernyataan atau dapat memperkuat hipotesis.
- Sebagai alat eksplorasi (Exploratory). Data memiliki kemungkinan menemukan pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi.
Baca juga: Memahami Metode Data Mining dan Tahapannya
Data mining merupakan alat penting untuk mengelola data dalam jumlah yang besar dan dapat mengungkapkan pola tersembunyi yang bermanfaat. Seiring dengan kemajuan teknologi dan algoritma, data mining akan tetap menjadi komponen krusial dalam mendukung keputusan strategis.
Selain itu, data mining dapat membantu pengguna mendapatkan wawasan yang bernilai dari data yang tersedia. Kemampuan yang dimiliki data mining dapat menemukan pola baru dan dapat menawarkan solusi yang lebih efektif akan terus mendorong inovasi di berbagai industri.
