Halo, semuanya! Peningkatan penggunaan internet di seluruh dunia menghasilkan data dalam jumlah yang sangat besar. Supaya memberikan manfaat dan dapat digunakan untuk membuat keputusan, data harus dikumpulkan dan diproses terlebih dahulu. Proses mengumpulkan dan pemrosesan data tersebut dikenal dengan istilah data mining. Apa itu data mining? Lalu bagaimana metodenya?

Ayo kita simak artikelnya dengan seksama ya!

Apa itu data mining?

Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial Intelligence (AI). Data mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD).

Tujuan data mining

Data mining dilakukan untuk memenuhi beberapa tujuan tertentu. Berikut ini adalah tujuan-tujuan dari data mining:

  • Sebagai sarana menjelaskan (Explanatory)
    Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk menjelaskan suatu kondisi penelitian.

  • Sebagai sarana konfirmasi (Confirmatory)
    Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk memastikan sebuah pernyataan atau mempertegas suatu hipotesis.

  • Sebagai sarana eksplorasi (Exploratory)
    Data mining dapat digunakan sebagai sarana untuk mencari pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi.

Metode data mining

Secara umum, terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan data mining. Berikut ini adalah metodenya:

  • Association
    Teknik yang pertama adalah association. Association adalah metode berbasis aturan yang digunakan untuk menemukan asosiasi dan hubungan variabel dalam satu set data. Biasanya analisis ini terdiri dari pernyataan “if atau then” sederhana. Association banyak digunakan dalam mengidentifikasi korelasi produk dalam keranjang belanja untuk memahami kebiasaan konsumsi pelanggan. Sehingga, perusahaan dapat mengembangkan strategi penjualan dan membuat sistem rekomendasi yang lebih baik.

  • Classification
    Selanjutnya classification, ia adalah metode yang paling umum digunakan dalam data mining. Classification adalah tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek.

  • Regression
    Regression adalah teknik yang menjelaskan variabel dependen melalui proses analisis variabel independen. Sebagai contoh, prediksi penjualan suatu produk berdasarkan korelasi antara harga produk dengan tingkat pendapatan rata-rata pelanggan.

  • Clustering
    Terakhir, metode clustering. Clustering digunakan dalam membagi kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki. Contoh kasusnya adalah Customer Segmentation. Ia membagi pelanggan ke dalam beberapa grup berdasarkan tingkat kemiripannya.

Penerapan data mining

Sebelumnya kita sudah mengetahui penjelasan, tujuan, dan metode data mining. Nah, sekarang mari kita bahas penerapan data mining dalam beberapa sektor industri. Berikut adalah penerapannya.

  • Bisnis
    Dalam sektor bisnis, biasanya data mining digunakan untuk pemasaran, analisis pasar, dan analisis kebutuhan pelanggan. Mari kita bahas satu per satu.

    • Pemasaran. Data mining digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik dan memprediksi perilaku pelanggan.
    • Analisis pasar. Dalam analisis pasar data mining digunakan untuk menemukan korelasi antara satu produk yang dijual dengan produk lainnya. Sehingga, penjual dapat melakukan strategi untuk meningkatkan penjualan.
    • Analisis kebutuhan pelanggan. Data mining digunakan dalam mengidentifikasi produk yang menarik untuk pelanggan. Selain itu, ia juga digunakan dalam memprediksi faktor apa yang dapat menarik pelanggan baru.

  • Edukasi
    Dalam sektor edukasi, data mining membantu untuk memahami karakteristik masing-masing siswa. Hal ini bertujuan untuk mengetahui pola pembelajaran terbaik yang dapat diterapkan dalam sesi pembelajaran.

  • Asuransi
    Dalam sektor asuransi, data mining digunakan untuk memahami minat dan kebutuhan nasabah. Sehingga, perusahaan asuransi bisa memberikan penawaran yang menarik bagi nasabah. Selain itu, perusahaan asuransi menggunakan data mining untuk mendeteksi penipuan dan risiko pada pengajuan klaim asuransi.

  • Perbankan
    Dalam sektor perbankan, data mining digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah tidak dapat melunasi pinjaman. Hal ini dilakukan untuk meminimalisir resiko kerugian.

Jadi, apa itu data mining?

Berdasarkan uraian di atas, data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting pada data. Data mining memiliki tiga tujuan yaitu sebagai sarana untuk menjelaskan atau explanatory, untuk konfirmasi atau confirmatory, dan untuk eksplorasi atau exploratory. Ia juga memiliki beberapa metode seperti Association, Classification, Regression, dan Clustering.



Data mining bukanlah disiplin ilmu baru, tetapi lebih pada definisi yang baru untuk pemanfaatan banyak disiplin ilmu. Data mining diposisikan erat di irisan berbagai disiplin ilmu, termasuk statistik, artificial intelligence (kecerdasan buatan), machine learning, management science, information systems (sistem informasi), dan database. Lihat gambar di bawah ini:

Dengan menggunakan perkembangan di semua disiplin itu, data mining berusaha membuat perkembangan dalam mengekstrak informasi dan knowledge dari database yang besar.  Ini adalah bidang ilmu yang muncul ke permukaan dan menarik banyak perhatian dalam waktu yang singkat.

Berikut adalah karakteristik utama dan tujuan dari data mining:

  • Data seringkali terkubur dalam database yang sangat besar, yang terkadang berisi data selama bertahun-tahun. Dalam banyak kasus, data dibersihkan dan disatukan ke dalam data warehouse.
  • Environment data mining pada umumnya adalah arsitektur client-server atau arsitektur sistem informasi berbasis web.
  • Berbagai tool baru yang canggih, termasuk berbagai tool visualisasi yang canggih, membantu untuk mengangkat biji informasi yang terkubur dalam file-file korporat atau record-record arsip. Untuk mendapatkannya akan melibatkan memoles dan mensinkronisasikan data untuk mendapatkan hasil-hasil yang tepat. Data miners yang mutakhir juga memeriksa kemanfaatan data (misalnya, teks yang tak terstruktur yang disimpan dalam tempat-tempat seperti database Lotus Notes, file-file teks di internet, atau intranet korporat).

Demikian pembahasan kita mengenai data mining kali ini. Nantikan artikel selanjutnya dari kami ya. Tetap semangat.