Data Mining: Pengertian, Fungsi, Metode dan Implementasi

Pengertian Data Mining

Data Mining merupakan suatu proses yang dilakukan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam kumpulan data besar hingga masalah dalam bisnis dapat dianalisis dan diatasi.

Data Mining umumnya menggunakan teknik analisis tingkat lanjut untuk mengidentifikasi informasi penting dalam suatu kumpulan data tertentu.

Fungsi Data Mining

Data Mining memiliki berbagai fungsi dalam dunia bisnis, khususnya dalam mengungkap pola, tren, korelasi dan anomali yang tersirat dalam suatu kumpulan data tertentu. Data Mining ini umumnya akan meningkatkan pengambilan keputusan dan perencanaan strategi bisnis.

Adapun, fungsi Data Mining mungkin dapat dijabarkan secara khusus sebagai berikut:

• Pemasaran dan Penjualan yang Lebih Efektif

Data Mining akan memungkinkan perusahaan dapat lebih memahami perilaku pelanggannya. Dengan demikian, pemasaran dan penjualan akan bisa ditargetkan menjadi lebih efektif.

Artinya, prospek konversi penjualan produk dan jasa akan dapat ditingkatkan jika Data Mining dilakukan dan dieksekusi secara tepat.

• Layanan Pelanggan yang Lebih Baik

Dengan Data Mining, perusahaan dapat melakukan identifikasi terhadap masalah layanan pelanggan dengan lebih cepat. Selain itu, informasi terkait penyelesaian masalah kepada agen juga akan lebih dipermudah.

• Peningkatan Manajemen Rantai Pasokan

Sebagaimana telah dijelaskan sebelumnya, dengan Data Mining perusahaan dapat memperkirakan perilaku pelanggan. Dengan kata lain, perkiraan dalam permintaan produk juga akan dapat diketahui secara tepat. Hal ini akan sangat membantu inventaris barang sehingga manajemen rantai pasokan akan meningkat juga.

• Peningkatan Waktu Produksi

Peningkatan waktu produksi dengan menghindari waktu henti yang tidak terjadwal dapat dilakukan dengan Data Mining operasional ari sensor pada mesin maupun peralatan industri lain. Dengan Data Mining, identifikasi potensi masalah dapat dilakukan sebelum masalah terjadi.

• Manajemen Risiko yang Lebih Kuat

Dengan Data Mining, perusahaan akan memiliki manajemen risiko yang lebih kuat, khususnya dalam bidang:

1. Keuangan
2. Hukum
3. Keamanan siber

• Biaya Operasional Lebih Rendah

Data mining diketahui dapat membuat biaya operasional menjadi lebih efisien dan mengurangi pemborosan pengeluaran yang tidak perlu.

Metode Data Mining

Metode Data Mining yang populer antara lain:

• Aturan Asosiasi

Aturan asosiasi dalam Data Mining mencakup pernyataan jika-maka yang mengidentifikasi hubungan antar elemen data. Ada dua kriteria dalam aturan asosiasi, termasuk:

1. Kriteria dukungan untuk mengukur elemen terkait muncul dalam kumpulan data
2. Kriteria kepercayaan untuk mengetahui berapa kali pernyataan jika-maka akurat

• Klasifikasi

Klasifikasi merupakan metode Data Mining yang digunakan untuk mengklasifikasikan elemen dalam kumpulan data. Adapun metode klasifikasi yang bisa digunakan seperti regresi logistik.

• Pengelompokan

Metode pengelompokan ini dilakukan dengan menetapkan data dengan karakteristik tertentu dalam satu cluster. Adapun metode pengelompokan yang mungkin digunakan dapat berupa:

1. Pengelompokan k-means
2. Pengelompokan hierarkis
3. Model campuran Gaussian

• Regresi

Metode regresi dapat digunakan untuk menentukan hubungan dalam kumpulan data. Adapun metode regresi yang dapat digunakan seperti:

1. Regresi linier
2. Regresi multivariat

• Analisis Urutan dan Jalur

Dalam analisis urutan dan jalur, data akan dicari pola yang akan mengarah pada nilai tertentu.

Permasalahan dalam Data Mining

Berikut ini merupakan beberapa permasalahan dalam Data Mining yang mungkin perlu untuk diketahui:

• Mining Jenis Pengetahuan dalam Database

Mengingat, Data Mining dapat membuat penggunanya tertarik dalam berbagai jenis pengetahuan. Permasalahan menutupi berbagai pengetahuan penemuan tugas mungkin terjadi.

• Interaktif Pengetahuan Data Mining di Berbagai Tingkat Abstraksi

Permasalahan dalam fokus pencarian pola yang interaktif untuk pengguna.

• Corporation Of Background Knowledge

Pengetahuan latar belakang penemuan panduan dan ekspresi pola tidak dalam ringkasan tetapi memiliki berbagai tingkatan abstraksi.

• Permintaan Bahasa Data Mining dan Ad Hoc Data Mining

Efisiensi dan fleksibilitas tugas-tugas di Adhoc minging yang diintegrasikan dengan data gudang bahasa query agar penggunaan lebih optimal.

• Presentasi dan Visualisasi Hasil Data Mining 

Presentasi dan visualisasi data yang harus mudah dimengerti.

• Penanganan Data Bising atau Tidak Lengkap

Jika metode data cleaning tidak ada, maka ketepatan pola ditemukan akan menjadi buruk.

• Efisiensi dan Skalabilitas Data Mining

Jika algoritma tidak efisien dan scalable, maka ekstrak informasi dari sejumlah data besar dalam database tidak akan efektif.

• Penanganan Relasional dan Kompleks Jenis Data

Database mungkin akan kompleks dan berisi berbagai objek termasuk multimedia data, data spasial maupun data temporal. Satu sistem tidak mungkin melakukan Data Mining untuk semua data tersebut.

• Pertambangan Informasi dari Database Heterogen dan Informasi Global Sistem

Tantangan atau permasalahan Data Mining mungkin juga akan mencakup sumber data yang beragam dari LAN maupun WAN. Selain itu, data dapat terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur dapat menambah tantangan Data Mining.

Contoh Implementasi Data Mining

Implementasi Data Mining ternyata sudah dilakukan oleh berbagai bidang industri, termasuk:

• Retail

Retail melakukan Data Mining pelanggan dan catatan klik di internet untuk membantu menentukan strategi pemasaran, iklan, promosi dan penawaran yang tertarget kepada pembeli. Dengan demikian, pemodelan prediktif dapat memprediksi pengunjung situs hingga aktivitas manajemen rantai pasokan dan inventaris.

• Layanan Keuangan

Implementasi Data Mining dalam bank maupun perusahaan kartu kredit, umumnya akan membantu dalam:

1. Membangun model risiko keuangan
2. Mendeteksi transaksi penipuan
3. Memeriksa aplikasi pinjaman dan kredit
4. Memainkan peran kunci dalam pemasaran
5. Mengidentifikasi peluang peningkatan penjualan potensial pelanggan tetap

• Insurance

Insurance umumnya menggunakan Data Mining untuk:

1. Membantu penetapan harga polis asuransi
2. Memutuskan apakah akan menyetujui aplikasi polis
3. Pemodelan dan manajemen risiko untuk calon pelanggan

• Manufaktur

Dalam industri manufaktur, Data Mining digunakan untuk :

1. Meningkatkan waktu kerja
2. Efisiensi operasional produksi
3. Meningkatkan kinerja rantai pasokan

• Hiburan

Dalam industri hiburan, khususnya layanan streaming akan memberikan rekomendasi kepada pengguna dari hasil Data Mining pada histori pengguna.