Data Mining Survey ke Data Text

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.