Data mining adalah suatu proses yang melibatkan ekstraksi, transformasi, dan analisis data yang kompleks dari berbagai sumber, termasuk basis data besar, data terstruktur dan tidak terstruktur, serta data yang diperoleh dari berbagai platform digital. Tujuan utama dari data mining adalah untuk mengungkapkan pola atau hubungan yang tidak terlihat secara langsung, serta mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku atau tren yang mendasari data tersebut.
Proses
data mining melibatkan penggunaan berbagai teknik analisis statistik, machine
learning, dan kecerdasan buatan untuk mengeksplorasi dataset secara menyeluruh.
Hal ini mencakup penggunaan algoritma klasifikasi untuk memprediksi kategori
atau label, algoritma clustering untuk mengelompokkan data menjadi
segmen-segmen yang serupa, algoritma regresi untuk menemukan hubungan antara
variabel, dan algoritma asosiasi untuk mengungkapkan keterkaitan antara item
dalam data transaksional. Selain itu, data mining juga mencakup proses
pra-pemrosesan data, yang melibatkan pembersihan data dari noise atau outlier,
pengisian nilai yang hilang, dan transformasi data ke dalam format yang lebih
mudah dipahami atau digunakan oleh model analisis. Berikut adalah tahapan umum
dalam proses data mining:
1.
Pemahaman Masalah: Langkah awal adalah memahami masalah yang ingin
dipecahkan atau tujuan yang ingin dicapai. Ini termasuk mengidentifikasi tujuan
bisnis, kebutuhan informasi, dan pemahaman tentang domain yang relevan.
2.
Pemahaman Data: Setelah masalah dipahami, langkah berikutnya adalah
memahami data yang tersedia. Ini melibatkan mengumpulkan data dari berbagai
sumber, mengeksplorasi struktur data, dan mengidentifikasi potensi masalah atau
kekurangan dalam data.
3.
Pemilihan Data: Langkah ini melibatkan memilih subset data yang relevan
dan bermanfaat untuk analisis lebih lanjut. Ini bisa mencakup pemilihan atribut
atau fitur yang paling berpengaruh, serta pemilihan sampel data yang relevan
jika perlu.
4.
Pra-Pemrosesan Data: Sebelum analisis data dilakukan, seringkali data
perlu diproses untuk membersihkan, mengintegrasikan, atau mentransformasikan
mereka. Pra-pemrosesan data mencakup langkah-langkah seperti menghapus data
yang tidak lengkap atau tidak relevan, menangani nilai yang hilang, dan
normalisasi atau transformasi data.
5.
Pemodelan: Tahap ini melibatkan penggunaan teknik dan algoritma data
mining untuk membangun model yang dapat mengungkapkan pola atau hubungan dalam
data. Ini bisa melibatkan teknik seperti regresi, klasifikasi, clustering, atau
asosiasi.
6. Evaluasi Model: Setelah model dibangun, mereka perlu dievaluasi untuk memastikan kualitasnya dan relevansinya dalam menyelesaikan masalah bisnis yang ada. Evaluasi model melibatkan penggunaan metrik kinerja yang sesuai dan validasi model menggunakan data yang independen jika memungkinkan.
7.
Penggunaan Model: Model yang telah dievaluasi dan divalidasi dapat
digunakan untuk membuat prediksi atau mendukung pengambilan keputusan yang
mendukung tujuan bisnis. Penggunaan model ini dapat melibatkan integrasi ke
dalam sistem yang ada atau dalam pengambilan keputusan manusia.
8.
Pemeliharaan dan Monitoring: Proses data mining tidak berakhir setelah
model dibangun dan digunakan. Penting untuk memelihara model yang ada dengan
memantau kinerjanya secara berkala, memperbarui model sesuai kebutuhan, dan
menangani perubahan dalam data atau lingkungan bisnis.
Tahapan-tahapan
ini tidak selalu harus dilakukan secara berurutan, dan seringkali melibatkan
iterasi dan pengulangan untuk memperbaiki model atau memperbarui pemahaman
tentang masalah yang dihadapi.
