Pengertian Data Mining, Fungsi, Metode dan Contoh Penerapanya

JAKARTA - Data mining, istilah yang belum banyak diketahui masyarakat . Pada dasarnya data ini merupakan proses pengumpulan dan pengolahan data.

Dilansir dari binus.ac.id, Secara teknis, data mining adalah proses yang memanfaatkan teknik-teknik statistik, matematika, dan kecerdasan buatan untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi dan pengetahuan berasal dari sekumpulan data yang sangat besar.

Baca juga : Kebocoran Data Marak, Kominfo Tekankan Pentingnya Enkripsi Data

Sederhananya, data mining ini merupakan proses memilah kumpulan data besar untuk menemukan pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah melalui analisis data.

Nantinya proses ini akan dilakukan melalui perangkat lunak dengan perhitungan statistika, matematika atau Artificial Intelligence (AI).

Untuk fungsinya sendiri data mining terbagi ke dalam dua bagian. Fungsi Deskriptif untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati, dan Fungsi Prediktif untuk memprediksi sebuah variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

Dalam melakukan data mining terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, yaitu sebagai berikut :

- Association, Umumnya analisis ini merupakan pernyataan “if atau then” sederhana. Metode ini banyak digunakan dalam mengidentifikasi korelasi produk dalam keranjang belanja untuk memahami kebiasaan konsumsi pelanggan.
- Classification, merupakan tindakan untuk memprediksi kelas suatu objek.
- Regresion, teknik yang menjelaskan variabel dependen melalui proses analisis variabel independen.
- Clustering, berarti membagi kumpulan data menjadi beberapa kelompok berdasarkan kemiripan atribut yang dimiliki.

Baca juga : Mengenali Perbedaan Data Breach, Security Breach, dan Data Leakage

Data mining juga dapat diterapkan dalam beberapa sektor industri seperti berikut :

1. Bisnis

- Data mining dapat digunakan untuk menganalisa karakteristik dan memperkirakan perilaku pelanggan di sektor pemasaran.
- Data mining sebagai analis pasar dapat menemukan hubungan antara produk yang dijual dengan produk lain demi merumuskan strategi pemasaran.
- Data mining dapat menganalisa produk yang membuat pelanggan tertarik sebagai analis kebutuhan pelanggan.

2. Asuransi

Data mining dapat memperkirakan minat dan kebutuhan konsumen atau nasabah. Data ini juga dapat mendeteksi tindak penipuan.

3. Perbankan

Data mining dapat memperkirakan besarnya kemungkinan seorang nasabah dapat melunasi hutang.

4. Edukasi

Data mining dapat memahami karakteristik setiap siswa demi terciptanya proses pembelajaran yang sesuai.