Dari banyak data yang bisa diakses dan dimiliki oleh seseorang, data-data tersebut tidak bisa diartikan begitu saja tanpa diproses terlebih dahulu. Tahukah kamu bahwa data yang dikumpulkan dan diproses untuk bisa bermanfaat bagi seseorang disebut dengan istilah data mining? 

Mengenal Data Mining

Data mining merupakan proses pengumpulan dan pengolahan data yang bertujuan untuk mengekstrak informasi yang penting yang dimiliki oleh data tersebut. Biasanya proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak atau software dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, atau pun teknologi Artificial Intelligence (AI). Seringkali data mining disebut dengan Knowledge Discovery in Database (KDD).

Algoritma Data Mining

Ada beberapa algoritma  yang biasanya dilakukan untuk melakukan data mining yaitu:

1. Algoritma C4.5

Algoritma yang diciptakan oleh Ross Quinlan ini merupakan algoritma penambangan data mumpuni yang digunakan untuk membangkitkan classifier berupa decision tree yang diperoleh dari data yang sudah diklasifikasi. Classifier merupakan alat penambangan data yang mengambil data yang perlu diklasifikasikan serta mencoba memprediksi kelas data baru. C4.5 lebih cepat dan lebih populer dibandingkan dengan algoritma penambangan lainnya karena decision tree yang dimiliki algoritma ini lebih sederhana untuk ditafsirkan dan dijelaskan.

2. Algoritma K-Means

Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokkan yang paling umum digunakan yang menggunakan pendekatan unsupervised learning approach karena dianggap mampu mempelajari cluster tanpa input eksternal. Cara bekerjanya adalah dengan membentuk grup dari sekumpulan objek yang berdasarkan dari kemiripan yang dimiliki masing-masing objek. Memang tidak ada jaminan bahwa anggota grup akan identik, tetapi anggota grup tentu akan memiliki kemiripan lebih jika dibandingkan dengan anggota non-grup.

3. Algoritma Apriori

Algoritma Apriori mempelajari association rules yang merupakan metode yang berbasis pada aturan yang digunakan untuk menemukan asosiasi dan hubungan variabel dalam suatu set data. Metode ini digunakan untuk menemukan pola yang menarik dan hubungan timbal balik sehingga algoritma apriori diklasifikasikan sebagai pendekatan unsupervised learning approach. Algoritma apriori disebut-sebut sebagai metode yang sangat efisien tetapi memiliki kekurangan yaitu menghabiskan banyak memori, menempati banyak ruang disk, dan membutuhkan waktu yang lama.

4. Algoritma Adaboost

Merupakan kependekan dari Adaptive Boosting, Algoritma Adaboost merupakan meta-algoritma klasifikasi statistik yang dirumuskan oleh Yoav Freund dan Robert Schapire pada tahun 1995. Algoritma ini membangun classifier yang merupakan alat penambang data yang menggunakan input untuk memprediksi kelas data.

Penerapan Data Mining

Data mining bisa diterapkan pada beberapa sektor industri yaitu:

• Bisnis

Dalam bisnis, data mining dapat digunakan untuk:

1. Pemasaran

Dalam pemasaran, data mining digunakan untuk mengidentifikasi karakteristik dan memprediksi perilaku pelanggan.

2. Analisis pasar

Data mining digunakan untuk menemukan korelasi antara satu produk yang dijual dengan produk lainnya sehingga penjual dapat melakukan strategi terbaik untuk meningkatkan penjualan.

3. Analisis kebutuhan pelanggan

Proses identifikasi produk yang menarik bagi para pelanggan dapat dilakukan dengan data mining. Selain itu, belajar data mining juga dapat memprediksi faktor apa saja yang dapat menarik pelanggan baru.

• Edukasi

Jika kamu ingin mengetahui dan memahami karakteristik masing-masing siswa, maka kamu bisa menggunakan data mining. Hal ini dikarenakan data mining dapat mengetahui pola pembelajaran terbaik yang dapat diterapkan dalam sesi pembelajaran siswa.

• Asuransi

Nasabah asuransi memiliki minat dan kebutuhan yang berbeda-beda sehingga dibutuhkan data mining untuk mengumpulkan datanya. Data yang didapat nantinya bisa dijadikan dasar untuk membuat penawaran yang menarik bagi para nasabah. Selain itu data mining juga bisa digunakan untuk mendeteksi penipuan dan risiko pada pengajuan klaim asuransi.

• Perbankan 

Bagi dunia perbankan, data mining dapat digunakan untuk memprediksi seberapa besar kemungkinan nasabah tidak dapat melunasi pinjaman. Dengan menggunakan data mining maka akan meminimalisir risiko kerugian pada bank.

Ternyata data yang kita miliki dapat bermanfaat bagi berbagai macam sektor, jika kita menerapkan data mining. Dengan menggunakan metode data mining yang benar, maka akan meminimalisir risiko pada banyak sektor sehingga kerugian pun dapat terhindarkan.

Sumber: Belajar Data Mining untuk Analisis Datamu, Yuk!