Apa itu Data Mining?

Saat ini, informasi menjadi sesuatu yang sangat mudah didapatkan. Misalnya, dengan membuka satu aplikasi saja seperti TikTok, sudah banyak informasi yang datang kepada pengguna. 

Setiap hari, informasi berseliweran dari berbagai platform, dari social media sampai portal berita. Tapi, tidak semua informasi tersebut penting atau bermanfaat. Sebagian besar mungkin bersifat hiburan, yang ketika disimpan hanya akan menjadi “sampah” bagi storage penyimpanan. 

Karena banyaknya data yang dihasilkan setiap harinya, maka dikembangkanlah data mining. Data mining berasal dari kata data dan mining yang artinya penambangan.

Data mining adalah proses menganalisis atau memilah informasi secara otomatis yang dapat berguna dalam tempat penyimpanan data yang berukuran sangat besar (big data). 

Seperti cara kerja seorang penambang yang sebenarnya, di mana penambang memilah-milah tumpukan material untuk menemukan barang atau sumber daya yang berharga. Data mining pun akan menemukan pola dan hubungan untuk menentukan apakah data tersebut berharga atau tidak.

Tujuan Data Mining

Di tengah jutaan data, data mining memberi sarana bagi pebisnis untuk menyelesaikan suatu masalah atau penyusunan strategi. Selain itu tujuan data mining meliputi:

• Memudahkan data scientist menganalisis sejumlah data besar dengan cepat
• Membantu perusahaan mengumpulkan informasi yang kredibel
• Membantu digital marketer memahami pola perilaku customer dan preferensinya, sehingga iklan bertarget yang dilakukan efektif
• Membantu memprediksi suatu tren yang bisa dimanfaatkan untuk kebutuhan bisnis
• Membantu mendeteksi risiko kredit dan penipuan, membuat model risiko, dan meningkatkan keamanan produk atau layanan

Metode Data Mining

Ada banyak metode dan algoritma yang digunakan untuk proses data mining. Dirangkum dari Investopedia dan Tech Target, berikut teknik data mining yang umum digunakan:

#1 Association rules

Association rules atau disebut juga dengan market basket analysis mencari hubungan antar variabel data dengan menggunakan aturan jika-maka. 

Association rules menggunakan dua kriteria untuk menilai hubungan antar data, yaitu support dan confidence. Support mengukur seberapa sering variabel terkait muncul dalam kumpulan data (dataset), sedangkan confidence mengukur akurasi aturan antar data yang berhubungan.

#2 Classification

Teknik ini mengklasifikasikan variabel tertentu dalam kumpulan data menjadi kelas atau kategori yang berbeda. Variabel dikelompokkan berdasarkan kesamaan antar data, sehingga setiap kelas mewakili variabel data di dalamnya. 

Tujuan dari teknik ini adalah untuk meningkatkan akurasi prediksi setiap data. 

#3 Clustering

Teknik clustering mirip dengan classification. Bedanya, teknik ini mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik yang lebih luas, dan menjadi cluster. Teknik tersebut membantu pengguna memahami struktur alami atau pengelompokan suatu data.

Misalnya, ketika berbelanja di supermarket, produk disusun berdasarkan jenis dan kegunaannya. Kelompok sampo terdiri dari sampo dari berbagai merek, begitu juga dengan kondisioner, sikat gigi, dan pasta gigi. Pengelompokkan ini dinamakan teknik klasifikasi.

Namun, produk sampo dan kondisioner diletakkan bersebelahan karena memiliki fungsi yang sama, yaitu ‘perawatan rambut’. Sedangkan sikat gigi dan pasta gigi berada di tempat berbeda yaitu di bagian ‘perawatan gigi’. Pengelompokkan yang lebih luas inilah dinamakan clustering. 

#4 Neural Networks

Neural networks adalah algoritma yang cara kerjanya mirip dengan saraf otak manusia dalam memproses informasi. Neural networks menggunakan node (neuron buatan) untuk memproses data, terutama data dengan pola yang kompleks. 

Data dipetakan oleh kumpulan data berlabel (supervised learning) sehingga hasil data lebih akurat.

#5 Regression

Teknik regresi menemukan hubungan dalam kumpulan data dengan cara menghitung nilai data prediksi berdasarkan sekumpulan variabel. Teknik regresi biasa digunakan untuk memprediksi harga saham, penjualan, dan suhu. 

Teknik regresi menggunakan dua alat untuk data mining, yaitu:

• R: Bahasa pemrograman yang umum digunakan untuk analisis statistik, mulai dari identifikasi pola dalam data, membangun pemodelan, sampai membuat visualisasinya.
• Oracle Data Mining (ODM): Alat ini dapat digunakan data analyst untuk membuat prediksi dan menghasilkan wawasan terperinci, seperti memprediksi perilaku pelanggan, mengembangkan profil pelanggan, dan mengidentifikasi peluang penjualan silang.

Contoh Penerapan Data Mining

Kegunaan data mining bisa ditemukan di berbagai bidang, mulai dari marketing, perbankan, hingga kesehatan. 

Misalnya, data mining digunakan untuk membuat iklan di online platform seperti Google Ads dan Facebook Ads. 

Sebelum menjalankan campaign iklan, digital marketer biasanya menetapkan target audiens yang paling potensial menjadi pembeli.  

Katakanlah, brand ‘A’ baru saja meluncurkan produk baru yaitu serum anti-aging dengan kisaran harga per botolnya Rp50.000. Agar jangkauan iklan tepat sasaran, maka diperlukan data mining untuk menentukan target audiens. 

Data mining akan mencari informasi demografis pelanggan di database perusahaan. Data yang dibutuhkan meliputi usia, jenis kelamin, selera, tingkat pendapatan, lokasi, dan kebiasaan belanja. 

Karena produknya adalah serum anti-aging dengan harga yang cukup terjangkau, maka didapatlah target audiens-nya sebagai berikut:

• Wanita atau pria 
• Usia 20 - 50 tahun
• Berlokasi di Indonesia
• Tingkat pendapatan golongan menengah

Dari informasi yang didapat, maka pebisnis bisa membuat iklan bertarget yang sesuai dengan data tersebut. 

FAQ (Frequently Asked Question)

Seperti apa proses data mining?

Data mining biasanya dilakukan oleh data analyst dan data scientist pada suatu perusahaan. Dirangkum dari Simplilearn dan Tech Target, berikut proses data mining:

1. Memahami bisnis

Sebelum melakukan data mining, data analyst harus mengetahui situasi perusahaan, masalah atau tujuan proyek yang dijalankan, serta hal-hal apa yang dapat mencapai tujuan tersebut.

2. Memahami data 

Cari tahu jenis data apa yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah, lalu kumpulkan dari sumber yang tepat. Data mungkin tersimpan di sumber yang berbeda, misalnya di data warehouse (gudang data dari berbagai sumber) atau data lake (gudang data yang berisi campuran data terstruktur dan tidak terstruktur). 

3. Siapkan data

Siapkan data yang ingin ditambang atau ekstraksi dengan cara memastikan data tidak hilang, rusak, atau terduplikat. Setelah data terbukti berkualitas, simpan data dalam format yang sesuai kebutuhan.

4. Ekstraksi data

Setelah data siap, data scientist atau analyst akan menggunakan satu atau lebih algoritma untuk memastikan pola data dan menambang data. Algoritma biasanya dilatih terlebih dahulu pada kumpulan data sampel untuk mencari informasi yang dibutuhkan, sebelum digunakan untuk data mining.

5. Analisis dan interpretasi data

Evaluasi dan tentukan apakah data yang dihasilkan dapat membantu memenuhi tujuan bisnis atau menyelesaikan masalah. Terkadang diperlukan beberapa kali data mining dan penggunaan algoritma berbeda untuk mendapatkan data yang diperlukan. 

6. Pengambilan keputusan

Jika dirasa data yang dihasilkan sudah tepat, visualisasikan data dalam bentuk gambar atau tabel agar mudah dibaca. Berikan informasi tersebut kepada tim lain yang bertanggung jawab untuk pengambilan keputusan berdasarkan hasil data mining.