Apa Itu Metode Data Mining? Ini Klasifikasi dan Contohnya!

Bagi sebagian orang, mungkin metode data mining sudah bukan merupakan hal baru, terlebih bagi orang yang berkegiatan di bidang IT dan statistika. Namun, ada juga orang yang masih awam dengan metode yang satu ini. Sebenarnya, apa itu metode data mining?

Pengertian Data Mining

Metode data mining adalah teknik untuk menemukan suatu pola tertentu dari sekumpulan data yang jumlahnya besar. Metode ini digunakan untuk mining atau menambang pola-pola unik pada sekumpulan data yang tersimpan dalam database. Teknik ini sangat berguna bagi seseorang yang ingin mencari knowledge atau pengetahuan dari sekumpulan data.

Metode data mining banyak diaplikasikan di dunia statistika dan IT, utamanya machine learning. Teknik ini digunakan dalam proses pengumpulan juga seleksi data-data yang dibutuhkan dari banyaknya data yang tersimpan di database. Semakin berkembangnya teknologi pada berbagai industri, membuat metode data mining mulai banyak diterapkan pada industri lain selain IT dan statistika. Metode data mining juga memiliki beberapa klasifikasi sesuai peran dan fungsinya. Apa saja macam-macam dan contoh metode klasifikasi data mining?

Metode Atau Peran Utama Data Mining

Terdapat beberapa metode data mining yang diklasifikasikan berdasarkan perannya. Klasifikasi metode data mining antara lain:

Description 

Description merupakan metode untuk mengidentifikasi pola yang sering muncul pada suatu data. Selain itu, dapat digunakan juga untuk mengubah pola yang telah ditemukan menjadi aturan yang dapat memudahkan suatu aktivitas.

Classification

Classification merupakan metode yang digunakan apabila atributnya berupa numerik atau nominal, namun labelnya harus berupa nominal. Pada metode data mining ini, dilakukan pengelompokan atau pengklasifikasian berdasarkan hubungan antara variabel kriteria dengan variabel target.

Prediction

Prediction merupakan metode data mining yang digunakan apabila atribut dan labelnya berupa numerik, serta terdapat time series pada atributnya. Secara umum, peran metode prediction hampir sama dengan metode classification.

Estimation 

Estimation merupakan metode yang digunakan apabila dataset atribut dan labelnya berupa numerik. Metode ini juga hampir sama dengan prediction dan classification, hanya saja jenis dataset yang digunakan berbeda.

Clustering

Clustering merupakan metode data mining yang digunakan apabila dataset tidak memiliki label dan atributnya berupa numerik. Metode clustering data mining akan mengelompokkan data-data yang memiliki kemiripan nilai.

Association 

Association merupakan metode yang digunakan apabila ingin mencari tahu seberapa dekat hubungan antar atribut dari suatu dataset. Metode ini akan melakukan pencarian atribut yang muncul atau yang sering muncul dalam waktu bersamaan.

Tahapan Data Mining

Data mining terdiri atas beberapa tahapan yang perlu dilakukan agar dapat diperoleh knowledge atau pengetahuan dari suatu database. Tahapan data mining yaitu:

1. Pembersihan Data (Data Cleaning)

Tahapan pertama yaitu pembersihan data atau data cleaning. Sesuai namanya, proses ini berfungsi untuk membersihkan data dari data-data yang tidak bisa dipakai karena salah atau error. Dari proses ini, hanya tersisa data-data yang bagus dan dapat dipakai untuk proses selanjutnya.

2. Integrasi Data (Data Integration)

Tahapan kedua pada data mining yaitu integrasi data atau data integration. Pada proses ini, data-data yang telah bersih akan dilihat kecocokan atau kesesuaiannya. Data yang cocok atau sesuai akan diintegrasikan satu sama lain.

3. Transformasi Data (Transformation)

Selanjutnya, setelah diintegrasikan, data akan ditransformasi sehingga bentuk atau formatnya berubah sesuai dengan teknik atau metode yang akan dipakai. Pada proses ini, kualitas data mining akan mulai terlihat.

4. Penambangan Data (Data Mining)

Tahapan keempat yaitu penambangan data atau data mining itu sendiri. Proses data mining ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode-metode data mining yang tadi sudah dibahas sebelumnya. Metode data mining yang digunakan harus tepat sesuai dengan jenis data dan tujuannya.

5. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation)

Setelah selesai dari tahapan data mining, selanjutnya masuk ke tahap evaluasi pola atau pola evaluation. Pada tahap ini, dilakukan proses pengujian apakah pola yang dihasilkan sudah sesuai dengan hipotesis di awal. Setelah dievaluasi, artinya proses data mining sudah selesai dan knowledge berupa pola sudah didapatkan.

Manfaat Data Mining

Dengan melakukan data mining, ada beberapa manfaat yang bisa diperoleh seseorang. Bahkan, manfaat data mining tidak terbatas hanya di bidang ilmu komputer dan statistika saja, namun juga di bidang lainnya seperti bisnis dan pemasaran. Manfaat data mining antara lain:

• Untuk mengetahui tren
• Untuk mengamati perilaku konsumen
• Untuk mengetahui produk-produk yang dibeli secara bersamaan
• Untuk memprediksi keputusan bisnis di masa depan
• Untuk menyusun strategi peningkatan penjualan

Dari data yang dimiliki, seseorang bisa mengetahui banyak informasi. Namun, dengan melakukan data mining, seseorang bisa mengetahui berbagai informasi sekaligus knowledge berupa pola yang muncul pada data yang dimiliki.

Contoh Data Mining

Seperti apa contoh data mining itu? Contoh paling sederhana dari data mining yaitu seseorang bisa mendapat knowledge tentang suatu topik berupa pola, sehingga seseorang bisa memprediksi kejadian di masa depan berdasarkan pola tersebut. Contohnya misal, di bulan Januari, kota A sedang mengalami musim hujan. Setiap hari, kota A diguyur hujan mulai dari pukul 1 siang hingga 3 sore. Oleh karena itu, terbentuklah pola bahwa kota A selalu diguyur hujan pada sore hari. Maka, orang-orang yang tinggal di kota A dihimbau untuk tidak keluar rumah pada waktu sore hari, atau jika harus keluar rumah, maka sebaiknya membawa payung atau jas hujan agar tidak kehujanan.

Contoh data mining lainnya yaitu misal terdapat suatu perusahaan makanan B yang konsumennya didominasi oleh anak-anak muda. Lalu, didapatkan data bahwa, rentang usia anak-anak muda ini berkisar antara usia pelajar SMA hingga mahasiswa. Oleh karena itu, perusahaan makanan B kemudian membuat kolaborasi khusus dengan artis yang saat ini sedang populer di kalangan remaja usia pelajar dan mahasiswa untuk menarik lebih banyak lagi konsumen di rentang usia tersebut.

Bagi Anda yang membutuhkan solusi terkait data mining serta kegiatan komputasi berat lainnya, Anda bisa mencoba solusi High Performance Computing Altos aiWorks. Altos menyediakan solusi terintegrasi High Performance Computing (HPC) untuk pengembangan Artificial Intelligence (AI) melalui seri Altos BrainSphere™ dan Altos Accelerator Resource Manager (AARM).

Altos Accelerator Resource Manager (AARM) merupakan perangkat lunak manajemen solusi Altos aiWorks. AARM berperan untuk menyederhanakan manajemen sumber daya akselerator sistem untuk pengembangan aplikasi AI.

Cara kerja dari High Performance Computing Altos aiWorks yakni sebagai berikut:

• Developer meminta sumber daya dan kebutuhan SW stack.
• Setelah itu, Altos Accelerator Resource Manager (AARM) akan menemukan serta menjadwalkan sumber daya secara otomatis, yang meliputi CPU, GPU, memori, dan penyimpanan. 
• Lalu, AARM akan menerapkan SW stack pengembangan AI pada node yang sesuai di backend untuk developer.

Layanan ini cocok untuk segmen Pendidikan Tinggi (Universitas dan Politeknik), perusahaan menengah dan besar dengan banyak cabang usaha yang terpadu dalam sistem informasi, serta pemerintahan.

Demikian pembahasan mengenai metode data mining meliputi pengertian, manfaat, klasifikasi, hingga contohnya. Semoga artikel ini dapat bermanfaat bagi Anda yang ingin mencoba mempelajari data mining untuk bisnis Anda.