Teknik Data Mining pada Algoritma Data Science

Memasuki era digital menjadikan penggunaan data meningkat dan banyak diaplikasikan di berbagai lini industri mulai dari pemerintahan hingga startup sekalipun. Dengan demikian, dibutuhkannya salah satu metode algoritma Data Science untuk memanajemenkan volume data tersebut menjadi sebuah data yang memiliki wawasan berguna, yaitu analisis Data Mining.

Algoritma Data Science adalah urutan langkah ataupun tahapan-tahapan logis dan sistematis dalam Data Science untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Bisa dikatakan bahwa algoritma Data Science ini ibarat seperti detektif untuk menemukan akar permasalahan dari suatu fenomena yang terjadi di ranah industri data. Dengan bantuan algoritma maka mereka setidaknya bisa menemukan insight atau wawasan dari data-data yang telah dianalisis dan diolah.

Data Mining pada dasarnya merupakan bagian dari algoritma Data Science. Data Science adalah areanya sedangkan Data Mining adalah teknik yang termasuk di dalamnya. Apakah kalian pernah mendengar istilah Data Mining? Bagi yang sudah mengenal Data Science biasanya tidak asing lagi dengan Data Mining.

Lantas apa definisi dan metode Data Mining? Apa fungsinya dalam Data Science? Semuanya akan dibahas lebih dalam di sini!

1. 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, hingga memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI).

Data Mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Database (KDD). Dalam proses KDD tersebut meliputi tahapan mulai dari pembersihan data, integrasi data, seleksi data, transformasi, penambangan data, evaluasi pola, hingga presentasi pengetahuan. 

Data Mining memiliki tujuan untuk membuat data yang melimpah tersebut lebih useful berdasarkan pattern atau pola yang dihasilkan dari proses analisis data dengan begitu kamu dapat melihat trend yang tidak kamu ketahui dari sekumpulan data-data, dan kembali lagi trend tersebut dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan di suatu perusahaan ataupun organisasi.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Fungsi Data Mining

Data Mining dapat memungkinkan sebuah organisasi atau perusahaan besar sekalipun untuk dapat memahami apa yang memotivasi pelanggan dan bagaimana produk atau layanan dapat digunakan dengan efektif dan sesuai dengan kebutuhan mereka.

Hal ini, menjadi dasar yang sangat tepat untuk melakukan inovasi karena tidak hanya mendapatkan ketertarikan pelanggan melainkan juga bisa mengoptimalkan bisnis dengan tepat. 

Data Mining akan melakukan analisis untuk bisa menjawab pertanyaan penting seperti bagaimana kinerja produk di market, fitur apa yang disukai dan yang sering di komentar oleh user, seperti apa pengalaman mereka ketika menggunakan produk atau layanan tersebut, dan lainnya. Dengan demikian, bisa menjadi wawasan yang memungkinkan menemukan jalur ide baru atau berbeda untuk berinovasi.

3. Algoritma Data Science dalam Data Mining

Pada tahap pengolahan data pada Data Science memerlukan penerapan algoritma-algoritma untuk menjalankan prosesnya. Salah satu ilmu yang termasuk dalam Data Science adalah Data Mining. Proses Data Mining fokus pada menemukan pola-pola tertentu yang ada pada data.

Berikut adalah beberapa algoritma Data Science yang digunakan dalam Data Mining:

• Naive Bayes

  Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau.

• C 4.5

  Algoritma C4.5 atau Decision Tree adalah metode yang populer digunakan dengan bahasa pemrograman R. Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node.

• K-Means

  Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation.

4. Contoh Aplikasi Data Mining: Market Analysis dan Management

Dalam sektor pemasaran biasanya Data Mining digunakan untuk pemasaran target, manajemen hubungan pelanggan (CRM), analisis pasar, cross selling, segmentasi pasar. 

• Target Pemasaran, Misalnya menemukan kelompok pelanggan “model” yang memiliki karakteristik yang sama: minat,tingkat pendapatan, kebiasaan belanja, dll. atau menentukan pola pembelian pelanggan dari waktu ke waktu.

• Analysis lalu lintas pasar, Menemukan hubungan / hubungan antar produk penjualan, & prediksi berdasarkan asosiasi tersebut.

• Profiling pelanggan, Jenis pelanggan apa yang membeli produk apa (pengelompokan atau klasifikasi).

• Analisis kebutuhan pelanggan, Misalnya identifikasi produk terbaik untuk berbagai kelompok pelanggan, Memprediksi faktor apa yang akan menarik pelanggan baru, Penyediaan informasi ringkasan, Laporan ringkasan multidimensi, Informasi ringkasan statistik (kecenderungan dan variasi pusat data).

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Setelah kalian memahami penerapan algoritma Data Science untuk menunjang kinerja Data Mining, kalian pastinya menyadari bahwa peranan Data Science sangatlah besar. Oleh karena itu, kalau kalian penasaran dengan algoritma Data Science dan bagaimana penerapannya di industri, sahabat DQ bisa mulai belajar di DQLab!

Nikmati pengalaman belajar Data Science yang menarik bersama DQLab yang dengan fitur live code editor. Nikmati pula free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan Data Science kamu gratis! 

Sign Up di DQLab.id sekarang ya, atau isi form dibawah ini!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita