Arti Data Mining beserta Fungsi dan Contohnya

Ilustrasi membaca data. Kredit: Yvette W via Pixabay

Bola.com, Jakarta - Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi dan data yang penting dalam jumlah yang besar atau big data. Dalam proses ini sering kali memanfaatkan beberapa metode, seperti matematika, statistika, dan pemanfaatan teknologi artificial intelligence (AI).

Data mining juga dikenal dengan istilah lain, seperti Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan Data Analysis.

Pelatih Persis Akui Efek Ditinggal Alexis Messidoro: Kreativitas Minim, Sirkulasi Bola Jadi Lambat
Hampir 2 Tahun Kepemimpinan Erick Thohir di PSSI: Mulai Terlihat Hasilnya
Leverkusen Vs Milan 1-0: Kalah, tapi Paulo Fonseca Sanjung Permainan Timnya

Selain itu juga ada knowledge extraction, business intelligence, data dredging, information harvesting, data archeology, dan lainnya.

Proses penambangan data terdiri dari beberapa tahapan dan teknik, dari adanya data cleansing (pembersihan data), integrasi data, seleksi data dan data transformation hingga evaluasi pola dalam mendapatkan informasi dari data itu.

Agar lebih paham lagi, berikut penjelasan lebih lanjut tentang data mining, dilansir dari laman Sampoernauniversity, Senin (7/8/2023).

Berita video bursa transfer, Christian Pulisic jadi incaran utama Liverpool untuk gantikan Sadio Mane

2 dari 4 halaman

Fungsi Data Mining

Deskriptif

Deskriptif lebih kepada merujuk ke fungsi dalam pemahaman data, hal ini membuat pengolahnya bisa teliti lebih mendalam.

Tujuan dari proses ini adalah untuk menemukan pola dan karakteristik yang terdapat pada data. Fungsi deskriptif dimanfaatkan sebagai pattern tertentu yang awalnya tidak terlihat di dalam data.

Prediktif

Fungsi terkait dengan proses yang nantinya digunakan untuk mengetahui pola khusus dari data yang digunakan.

Pola ini bisa ditemukan dari beberapa variabel dalam data, ketika sudah menemukan pola, maka pola yang digunakan dipakai untuk memperkirakan variabel lain dan masih belum diketahui nilainya karena itu disebut fungsi prediktif.

Asosiasi

Fungsi asosiasi adalah fungsi data mining yang dapat diproses untuk melakukan identifikasi relasi atau hubungan dari setiap data yang ada. Data ini bisa merupakan data dahulu maupun data yang didapat saat ini.

3 dari 4 halaman

Fungsi Data Mining

Klasifikasi

Klasifikasi dilakukan untuk sebagai cara menyimpulkan beberapa pengertian karakteristik dari suatu grup atau kelompok data, seperti data pelanggan yang tak lagi menggunakan produk karena menganggap produk kompetitor memberi manfaat lebih banyak dan customer value untuk para pelanggan.

Clustering

Clustering merupakan fungsi yang mengarah pada proses identifikasi kelompok, kemudian produk atau barang yang memiliki karakteristik khusus. Biasanya digunakan dalam mengetahui kelompok-kelompok tertentu dalam penyebarannya.

Peramalan

Disebut juga dengan teknik forecasting yang dipakai untuk memperoleh gambaran mengenai nilai dari suatu data di masa mendatang.

Forecasting dan peramalan ini bisa dilakukan dengan pengumpulan informasi dalam jumlah yang besar, contoh penerapan forecasting merupakan data terkait peramalan jumlah permintaan terhadap produk tertentu.

Sequencing

Sequencing merupakan fungsi terakhir dari data mining, proses identifikasi setiap hubungan yang berbeda dalam periode waktu tertentu. Kemudian sequencing merupakan data pelanggan ketika melakukan repeat purchase suatu produk yang terjadi atau dilakukan secara berulang pada pelanggan.

4 dari 4 halaman

Contoh Penerapan Data Mining

Market Analysis

Fungsi data mining di sektor pemasaran adalah sebagai analisis pasar, segmentasi market (STP), market research, penentuan target di pasar, cross selling dan manajemen hubungan pelanggan atau disebut juga dengan CRM.

Meski begitu, ada beberapa contoh dari penerapan data mining di sektor pemasaran, seperti berikut ini:

Target pemasaran untuk menemukan kelompok atau pelanggan dengan karakteristik sama dengan kebutuhan mereka. Didasarkan pada perilaku, minat, tingkat pendapatan, dan lain sebagainya yang mewakili karakteristik konsumen di pasar.
Analisis lalu lintas pasar, tujuannya untuk menemukan hubungan yang terjalin antara produk penjualan dan prediksi berdasarkan dengan asosiasi.
Profiling konsumen yang merupakan cara menentukan konsumen seperti apa, berkebutuhan jasa atau barang yang nantinya akan diklasifikasikan sesuai dengan peran mereka.
Analisis kebutuhan konsumen, dilakukan untuk melakukan identifikasi produk yang terbaik bagi sejumlah kelompok pelanggan. Berlanjut ke orientasi pasar, memperkirakan faktor yang mampu menarik sales lead dan menganalisis informasi konsumen, dan lain sebagainya.

Corporate Analysis

Di sektor perusahaan, data mining memegang peranan penting dalam retensi pelanggan yang disebut dengan customer retention, analisis kompetitor hingga kontrol kualitas. Berikut ini beberapa contoh dari penerapan data mining untuk corporate analysis.

Perencanaan finansial, proses analisis dari perkiraan arus kas dan financial forecasting dan selain itu juga analisis cross sectional dan time series hingga evaluasi business asset.
Perencanaan sumber daya untuk merangkum dan membandingkan sumber daya hingga pengeluaran dalam produksi.
Persaingan yang dilakukan dengan competitive analysis dan strategi analisis pesaing, mengatur strategi menetapkan harga pasar agar kompetitif menetapkan harga dan basis kelas prosedur.

Sumber: Sampoernauniversity

Yuk, baca artikel edukasi lainnya dengan mengikuti tautan ini.