Data Mining adalah: Pengertian, Fungsi, Metode, & Contohnya

Warga Bimbingan, pernah nggak sih kamu denger istilah ‘data mining’? Eits, jangan buru-buru ngebayangin tambang beneran ya! Ini soal ‘menambang’ informasi berharga dari tumpukan data. Keren, kan?"

Bayangin kalau semua data yang kamu punya itu kayak puzzle besar, dan data mining adalah cara buat nyusun potongan-potongan itu jadi gambar utuh. Menarik, ya? Kalau kamu masih penasaran, tenang aja, MinDi bakal jelasin semuanya di sini.

Mulai dari pengertian, fungsi, metode, sampai contoh penerapannya, semuanya bakal MinDi kupas tuntas. Jadi, jangan kemana-mana, Warga Bimbingan, kita bakal bikin data mining jadi topik yang gampang dan seru buat dipelajari!

Apa itu Data Mining?

Data mining adalah proses menganalisis dan menggali pola atau informasi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks. 

Dalam dunia yang penuh dengan data seperti sekarang, data mining menjadi alat penting untuk membantu perusahaan, peneliti, dan organisasi dalam membuat keputusan berbasis data.

Proses ini melibatkan penggunaan teknik statistik, algoritma, dan kecerdasan buatan untuk menemukan hubungan tersembunyi, memprediksi tren, atau menghasilkan wawasan yang sebelumnya tidak terlihat. 

Intinya, data mining ibarat ‘detektif digital’ yang membantu mengungkap potensi besar dari data yang mungkin kamu anggap biasa saja.

Baca juga: 5 Contoh Soal Kalkulus dan Jawaban Lengkap untuk Pemula

Fungsi Data Mining

​

Sumber: Canva

Data mining memiliki banyak fungsi penting yang digunakan untuk mengolah data menjadi informasi berharga. Berikut adalah fungsi-fungsi utama dari data mining:

1. Deskriptif

Fungsi deskriptif digunakan untuk menjelaskan pola yang ada dalam data secara lebih mendalam. Proses ini bertujuan untuk menemukan pola-pola yang sebelumnya tidak terlihat atau tersembunyi dalam data.

2. Prediktif

Fungsi ini bertujuan untuk memprediksi pola atau hasil di masa depan berdasarkan data yang ada. Misalnya, perusahaan dapat memprediksi tren penjualan atau risiko bisnis menggunakan teknik ini.

3. Asosiasi

Fungsi asosiasi digunakan untuk mengidentifikasi hubungan atau relasi antar data. Contohnya, data mining dapat menemukan pola pembelian konsumen seperti produk yang sering dibeli bersamaan.

4. Klasifikasi

Fungsi klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu berdasarkan karakteristik atau atribut yang dimiliki. Teknik ini sering digunakan dalam segmentasi pelanggan atau analisis risiko.

5. Clustering

Clustering berfungsi untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan tertentu, tanpa menggunakan kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Contohnya, pengelompokan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.

6. Forecasting

Fungsi forecasting digunakan untuk memproyeksikan nilai atau tren data di masa depan. Misalnya, memprediksi permintaan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya.

7. Sequencing

Fungsi ini digunakan untuk memahami pola berulang dalam data, seperti perilaku pelanggan yang membeli produk secara berurutan dalam jangka waktu tertentu.

Baca juga: Multi Stage Sampling: Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Metode Data Mining

​

Gambar metode data mining

Warga Bimbingan, setelah tahu pentingnya data mining, kamu pasti penasaran, "Metode apa aja sih yang digunakan dalam data mining?" 

Tenang, MinDi udah siapin daftar metode data mining yang paling populer. Yuk, kita simak!

1. Klasifikasi (Classification)

Metode ini digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu. Contohnya, membagi pelanggan ke dalam segmen premium dan reguler berdasarkan perilaku belanja mereka.

2. Clustering

Kalau klasifikasi punya kategori yang sudah ditentukan, clustering berbeda. Metode ini mengelompokkan data berdasarkan kesamaan tanpa kategori yang jelas, misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka.

3. Asosiasi (Association)

Metode ini bertujuan menemukan hubungan antar item dalam dataset. Contoh populernya adalah analisis keranjang belanja yang mengidentifikasi barang yang sering dibeli bersamaan.

4. Regresi (Regression)

Metode regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan data historis. Misalnya, memprediksi penjualan produk bulan depan berdasarkan tren sebelumnya.

5. Prediksi (Prediction)

Prediksi adalah metode untuk memperkirakan kejadian di masa depan berdasarkan pola data sebelumnya. Contohnya, memprediksi churn pelanggan di perusahaan telekomunikasi.

Baca juga: Rumus Cluster Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Contoh Data Mining​

Contoh: Canva

Warga Bimbingan, setelah paham apa itu data mining, fungsi, dan klasifikasinya, pasti kamu penasaran, "Seperti apa sih penerapan data mining di dunia nyata?" 

Nah, di bawah ini MinDi punya beberapa contoh menarik tentang bagaimana data mining membantu berbagai industri!

1. Retail: Analisis Keranjang Belanja

Pernah gak kamu lihat promo “beli pasta gratis saus tomat”? Itu contoh data mining! 

Peritel menganalisis pola pembelian konsumen dan menemukan bahwa produk tertentu sering dibeli bersamaan, sehingga mereka bisa menawarkan bundling promo untuk meningkatkan penjualan.

2. Kesehatan: Prediksi Penyakit

Rumah sakit menggunakan data mining untuk menganalisis riwayat pasien dan mendeteksi pola yang dapat memprediksi risiko penyakit tertentu. 

Contohnya, data mining membantu mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terkena diabetes berdasarkan pola gaya hidup dan riwayat medis.

3. Keuangan: Deteksi Penipuan

Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan data mining untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. 

Misalnya, jika ada transaksi besar yang tidak biasa di lokasi berbeda, sistem data mining akan memberikan peringatan untuk mencegah penipuan.

4. E-commerce: Rekomendasi Produk

Pernah dapat rekomendasi produk di e-commerce favoritmu? Itu hasil dari data mining! 

Algoritma menganalisis riwayat belanja kamu dan memberikan saran produk yang mungkin kamu sukai berdasarkan pola pembelian pengguna lain.

5. Media Sosial: Sentimen Analisis

Perusahaan menggunakan data mining untuk menganalisis sentimen dari komentar atau review pengguna di media sosial. 

Hasilnya, mereka dapat memahami bagaimana persepsi publik terhadap produk atau layanan mereka.

Manfaat Data Mining

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, data mining itu nggak cuma buat analisis biasa-biasa aja, lho. 

Ada banyak manfaat luar biasa yang bisa didapatkan, khususnya dalam mengolah data menjadi wawasan berharga. Yuk, kita bahas manfaat utama data mining:

1. Meningkatkan Keputusan Bisnis

Dengan data mining, perusahaan bisa menggali pola dari data historis untuk membantu membuat keputusan yang lebih akurat, seperti menentukan strategi pemasaran atau mengidentifikasi produk yang paling diminati.

2. Prediksi Tren Masa Depan

Data mining membantu memprediksi tren pasar dan kebutuhan pelanggan. Contohnya, e-commerce bisa memproyeksikan produk yang akan laris di musim tertentu.

3. Mendeteksi Fraud atau Anomali

Dalam dunia keuangan, data mining sering digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan, seperti penipuan kartu kredit atau transaksi ilegal.

4. Mengoptimalkan Operasional

Perusahaan logistik menggunakan data mining untuk menentukan rute terbaik atau efisiensi waktu pengiriman, sehingga biaya operasional bisa ditekan.

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Pelajari Data Mining di Bootcamp Data Science dibimbing.id!

Setelah memahami pengertian, fungsi, metode, tahapan, serta contoh penerapan data mining, kamu pasti menyadari betapa pentingnya proses ini dalam menggali insight dari data.

Yuk, gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id dan tingkatkan skill analisis datamu sambil mempelajari data mining secara mendalam!

Di bootcamp ini, kamu akan belajar langsung dari mentor profesional dengan materi lengkap, termasuk cara menerapkan data mining dalam proyek data nyata. Dengan pendekatan berbasis praktik, kamu bisa membangun portofolio yang menarik dan relevan dengan kebutuhan dunia kerja.

Nggak perlu khawatir kalau ada yang belum paham, karena kamu bisa mengulang kelas sebanyak yang kamu butuhkan. Dengan 700+ hiring partner dan 90% alumni yang sukses berkarier di bidang data, peluangmu untuk sukses semakin nyata!

Punya pertanyaan seperti, “Bagaimana cara kerja data mining?” atau “Bagaimana penerapan data mining dalam bisnis?” Yuk, konsultasi gratis di sini! Kami siap bantu #BimbingSampeJadi Data Scientist profesional!

Referensi: 

1. What is data mining? [Buka]
2. What Is Data Mining? How It Works, Benefits, Techniques, and Examples [Buka]