Para praktisi di bidang ilmu pendidikan dan juga akademisi pasti pernah mendengar istilah data mining. Data mining adalah suatu frasa yang disadur dari kata berbahasa Inggris.

Data yang merupakan bentuk jamak dari kata datum, adalah sebuah kumpulan fakta yang dapat diterima apa adanya. Sedangkan mining memiliki arti sebagai penambangan.

Data mining adalah proses penambangan data. Proses yang satu ini sering diartikan sebagai suatu proses mencari kesimpulan pada data yang telah dikumpulkan. Untuk mengetahui lebih detail mengenai tujuan, fungsi, dan teknik data mining, yuk simak ulasan berikut ini.

Apa tujuan dari proses data mining?

Mengenal Konsep Dasar, Tujuan, dan Teknik Data Mining
Mengenal Konsep Dasar, Tujuan, dan Teknik Data Mining

Kita dapat mengasumsikan proses data mining sebagai cara menarik data-data yang diperlukan dari sebuah kotak. Kumpulan data yang ada pada kotak tersebut “diekstraksi” dan menghasilkan kumpulan data yang lebih kecil serta menjurus.

Baca juga: Mengetahui Informasi Penting Seputar Komunikasi Data

Ada banyak sekali istilah lain dari proses data mining, di antaranya adalah knowledge discovery, data archeology, data analysis, data dredging, information harvesting, dan lain sebagainya.

Proses dari data mining pastinya mengandung tujuan-tujuan tertentu. Tujuang data mining diantaranya adalah:

 

1. Sebagai sarana penjelasan (explanatory)

Data mining adalah sebuah sarana untuk menjelaskan suatu kondisi. Sebagai contoh nyata yaitu mengapa harga  penjualan masker di Indonesia meningkat. Tentu saja dalam mengetahui alasannya, diperlukan kumpulan data yang diperoleh dari hasil data mining.

2. Sebagai sarana konfirmasi (confirmatory)

Data mining adalah sebuah sarana untuk mengklarifikasi sebuah pernyataan atau mempertegas adanya hipotesa. Contohnya adalah orang dengan tingkat ekonomi menengah keatas lebih suka membeli mobil daripada membeli unit sepeda motor.

3. Sebagai sarana eksplorasi (exploratory)

Data mining adalah suatu sarana yang dapat digunakan untuk mencari pola baru yang sebelumnya tidak terdeteksi. Contohnya adalah pola terkait alasan mengapa seorang pelaku pembunuhan menargetkan orang yang tinggal di apartemen seorang diri (walau korban tidak terikat hubungan kontak apapun dengan pelaku).

 

Apa Saja Fungsi Dari Proses Data Mining?

mengenal data mining
mengenal data mining

Setelah mengetahui tujuan dari adanya data mining, kita bisa menyimpulkan bahwa proses data mining dapat dikaitkan dengan segala aspek kehidupan. Berikut ini berbagai fungsi data mining yang perlu anda pahami:

Baca juga: Data Jumlah Pengguna Internet di Indonesia Saat Ini

1. Pengklasteran (clustering)

Fungsi data mining yang satu ini berkaitan dengan pengelompokan suatu data. Tidak ada class atau target attribute yang ditampilkan pada dataset hasil pengklasteran.

2. Pengklasifikasian (classification)

Memang sekilas fungsi data mining yang satu ini mirip dengan clustering, namun ada sedikit perbedaan. Pengklasifikasian wajib menampilkan class atau target attribute, sehingga data yang dipisah-pisahkan pun memiliki keunikan tersendiri.

3. Asosiasi (association)

Salah satu fungsi data mining adalah asosiasi. Fungsi yang satu ini bertujuan untuk menemukan tujuan asosiatif maupun hubungan dari sebuah kejadian tertentu.

4. Prediksi (forecasting/predicting)

Fungsi yang satu ini merupakan teknik meramalkan kejadian di masa depan dengan kumpulan data yang diperoleh dari hasil data mining.

5. Sekuensi (sequencing)

Fungsi dari data mining yang satu ini adalah bentuk jamak dari asosiasi. Fungsi sekuensi adalah proses menentukan suatu hubungan yang berbeda dari kumpulan data yang diperoleh.

 

Bagaimanakah penerapan teknik data mining yang efektif?

 

Kita telah mengetahui fungsi dari data mining. Proses tersebut akan berjalan efektif jika berbagai metode atau tahapan-tahapan dari data mining dilakukan dengan benar. Metode atau teknik dari data mining dapat dijabarkan sebagai berikut :

1. Tahap seleksi (selection process)

Pada tahap yang satu ini, kumpulan data diseleksi dan kemudian dirubah menjadi format data yang diperlukan. Ada berbagai kriteria dalam proses seleksi ini yang disesuaikan dengan kebutuhan. Hasil seleksi kemudian disendirikan dan disimpan di dalam media khusus.

2. Tahap pra-proses (pre-processing)

Pada tahap yang satu ini, data yang telah diseleksi akan kembali diseleksi ulang. Seleksi kedua ini berfungsi untuk membuang data yang sekiranya tidak diperlukan. Data yang dibuang ini diantaranya adalah data yang tidak valid, data yang tidak konsisten, dan data ganda.

3. Tahap transformasi (transformation process)

Proses yang satu ini dilakukan dengan cara merubah data yang lolos menjadi format lain. Dari hasil proses transformasi, akan diperoleh bentuk lain dari data yang selanjutnya akan dapat digunakan oleh pihak yang memerlukan.

4. Tahap data mining

Pada tahap ini, data yang telah disiapkan mulai diinterpretasikan dan dicari hubungannya. Tentu saja dari proses ini akan dihasilkan berbagai kesimpulan terkait data yang telah ditelusuri.

5. Tahapan interpretasi (interpretation process)

Tahap interpretasi merupakan menafsirkan atau menyimpulkan hasil dari data mining. Berbagai hipotesa yang muncul dari data mining dilebur menjadi satu dan ditemukan kesimpulan akhirnya.

Dari berbagai uraian di atas, bisa kita simpulkan bahwa data mining merupakan suatu proses yang cukup penting. Kita juga telah mengetahui data mining dan contohnya. Sehingga para pembaca diharapkan mampu memahami konsep dasar serta mempraktikkannya di kehidupan sehari-hari.

Data mining diperlukan di segala bidang kehidupan, termasuk yang paling sederhana di sekitar kita. Bisakah Anda menerapkan berbagai tahapan data mining di atas di kehidupan sehari-hari?

Terlepas dari informasi di atas, bagi Anda yang tertarik menekuni bidang ini Anda bisa memanfaatkan website sebagai salah satu metode promosi. Jangan lupa, gunakan juga layanan hosting murah dari Qwords.com yang memiliki berbagai fiur handal untuk mendukung performa website Anda. Tunggu apa lagi segera pesan sekarang juga.

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *