Data Mining Fungsi dan Potensi Permasalahannya

data mining

Data mining mungkin menjadi suatu istilah yang tidak pernah didengar atau terdengar cukup asing bagi anda. Namun sebenarnya istilah ini sudah sering terdengar di beberapa kalangan seperti misalnya di kalangan pekerja ahli statistik dan matematikan serta pekerja yang memanfaatkan adanya teknologi artificial intelligence. Istilah ini pada dasarnya merupakan suatu proses pengumpulan beberapa informasi penting dari suatu data yang lebih besar. Dalam melakukan hal ini tentunya dibutuhkan berbagai konsep dan teknik.

Fungsi Data Mining

Ada beberapa fungsi penting dari data mining, beberapa di antaranya meliputi sebagai berikut.

Descriptive

Yang dimaksud dengan descriptive atau fungsi deskriptif yaitu data mining berfungsi untuk memahami tentang berbagai data yang diamati secara lebih jauh. Jadi dari data yang didapat dan diamati inilah nantinya akan diketahui mengenai karakteristik dari seluruh data yang dimaksud. Anda nantinya juga bisa menemukan pola khusus atau tertentu yang mungkin saja masih tersembunyi di dalam data yang Anda dapatkan. Jadi data mining dalam hal ini akan membantu Anda untuk menemukan nilai karakteristik dari sebuah data. Sebab dalam data yang Anda dapatkan akan dilakukan suatu pola berulang hingga And abisa mendpatkan nilai dari data tersebut.

data mining

Predictive

Predictive bisa juga diartikan dengan istilah deskripsi. Data mining dalam hal ini berfungsi pula sebagai suatu proses untukmenemukan sebuah pola khusus atau tertentu dari berbagai data yang diperoleh. Berbagai pola tersebut bisa diketahui dari adanya berbagai variabel yang ada pada data yang diperoleh. Jika memang Anda telah menemukan pola dari data tersebut maka Anda selanjutnya bisa melakukan prediksi terhadap vaariabel lain yang mungkin masih belum diketahui. Jadi dalam hal ini fungsi prediksi kurang labih memiliki arti yang sama dengan predictive analysis atau analisis prediksi. Anda bisa memberikan sebuah prediksi dari sebuah variabel tertentu yang bahkan mungkin tidak ada dalam data yang ditemukan.

Metode Data Mining

Metode yang umumnya digunakan untuk data mining yaitu sebagai berikut.

Proses pengambilan data

Untuk dapat melakukan pengumpulan informasi dari berbagai data maka tentu saja hal penting yang perlu dilakukan adalah prose pengambilan data. Pengambilan data bisa diambil dengan berbagai cara misalnya dengan KDD atau knowledge discovery in database. Pada proses ini rupanya terdapat berbagai tahapan mulai dari pengambilan data mentah hingga berakhir dengan tahap pengolahan informasi. Pada proses ini Anda pertama-tama akan melakukan proses pengambilan data yang tidak lengkap dan kemudian dilakukan integrasi data. Selanjutnya akan dilakukan seleksi atau pemilihan data yang relevan hingga transformasi data. Kemudian dilakukan data mining dengan menggunakan berbagai teknik untuk mendapatkan berbagai pola dari data.Pada akhirnya akan dilakukan interpretasi hasil dari penambangan data yang telah Anda lakukan.

data mining

Teknik dalam proses pengembangan data

Pada teknik atau metode ini juga perlu dilakukan berbagai macam tahap dimulai dari teknik klasifikasi dan prediksi nilai. Sejumlah data yang diperoleh kemudian dianalisis sehingga Anda bisa mendapatkan hubungan antara data individu dengan sekumpulan data dalam database. Kemudian dailakukan identifikasi terhadap data agar selanjutnya bisa dilakukan klasifikasi data. Pada proses ini akan digunakan teknik nearest neighbour yang merupakan teknik tertua di dalam metode data mining. Selanjutnya dari klasifikasi data akan dilakukan desicion tree yang merupakan model prediktif dengan gambaran seperti pohon agar Anda dapat melakukan penggolongan data.

Permasalahan Yang Mungkin Terjadi

Dalam data mining umumnya bisa saja terjadi masalah, misalnya yaitu sebagai berikut.

Metodologi mining

Berbagai permasalahan tentu saja bisa muncul termasuk dalam proses data mining. Salah satunya adalah metodologi mining yang berkaitan dengan beberapa hal seperti misalnya karena data yang kurang lengkap. Selain itu adanya kinerja yang tak diharapkan dalam melakukan penambangan berbagai jenis pengetahuan dari data yang ada juga bisa terjadi. Selain itu mungkin saja evaluasi pola data juga mengalami kendala sehingga tidak dapat terbentuk dengan sempurna. Pengetahuan yang dimasukkan dalam proses penambangan data juga bisa saja dilakukan dengan kurang tepat. Oleh karena itu pada akhirnya proses integrasi pengetahuan yang diperoleh tidak bisa dilakukan dengan tepat. Tentu saja hal ini membuat tujuan dari proses penambangan data terkendala.

User interaction

Proses penambangan data juga bisa saja terkendala karena adanya permasalahan yang berkaitan dengan user interaction. Hal yang berkaitan dengan hal ini misalnya seperti permasalahan yang timbul dalam proses ekspresi dan visualisasi hasil penambangan data. Mungkin saja dalam proses penambangan data ini berbgai pengetahuan interaktif yang perlu diadakan tidak dilakukan dengan semaksimal mungkin. Maka tentu saja hal ini berdampak pada pengambilan kesimpulan dari pengolahan data yang diperoleh. Oleh karena itu permasalahan ini perlu diatasi sehingga Anda bisa mendapatkan hasil yang tepat dari proses data mining. User interaction perlu diperhatikan sebab hal ini bisa saja menimbulkan kesalahan dalam proses pengolahan data yang didapat.

data mining

Applications and social impact

Applications and social impact ini umumnya meliputi beberapa hal seperti hal keamanan data. Perlindungan data bisa saja mengalami kendala sehingga keamanan data tidak bisa dilakukan dengan maksimal. Hal ini tentu memberikan pengaruh yang besar pada proses penambangan data sebab akhirnya proses integrasi data menjadi terhambat. Selain itu proses penambangan data juga bisa terkendala karena adanya domain dan data yang tak terlihat. Berbagai hal memang bisa saja terjadi sehingga menghambat proses penambangan data. Namun tentunya beberapa permasalahan ini perlu segera diatasi agar data yang diperoleh bisa dianalisis dengan tepat dan akhirnya diperoleh hasil berupa informasi yang valid.

Tips Untuk Meningkatkan Efektifitas Data Mining

Banyak sekali contoh sukses dalam dunia data mining. Namun, di sisi lain banyak juga contoh tidak sukses dari dunia data mining yang sangat ingin dihindari oleh semua orang. Hal ini tentu membuat banyak orang bertanya – tanya mengenai apa saja yang bisa mereka lakukan untuk memaksimalkan penggunaan data mining itu sendiri.

Seperti yang dijelaskan dalam ulasan sebelumnya, data mining merupakan serangkaian proses yang dilakukan dalam mencari sebuah ‘bank’ besar untuk menemukan informasi yang baru. Secara garis besar, anda bisa menyebut data mining sebagai sebuah proses untuk mengekstraksi data yang baru. Lebih jauh lagi, data mining tidak hanya sebatas mendapatkan sebuah data baru, namun juga mengkalkulasikan pola serta pengetahuan baru dari data yang anda dapatkan.

data mining

Teknik – Teknik yang biasa digunakan oleh seorang data miner adalah dengan menggunakan manajemen database, statistic serta Teknik – Teknik lainnya yang membuat sang penambang itu sendiri mampu menyimpulkan segala informasi yang telah ia dapatkan. Berikut merupakan beberapa tips untuk meningkatkan efektifitas dari data mining itu sendiri, antara lain adalah :

Berpikir Secara Logis dan Hati – Hati Dalam Mengambil Sebuah Proyek

Dalam menghadapi suatu persoalan, atau suatu tawaran pekerjaan, akan sangat baik apabila anda dapat menganalisa tawaran itu sendiri sebelum mulai benar – benar mengerjakannya. Ambillah proyek – proyek yang memiliki keuntungan atau kesempatan berhasil yang besar. Atau anda juga bisa mengambil proyek yang selaras dengan visi misi perusahaan. Mulai dari meningkatkan kesetiaan pelanggan, mengidentifikasi kesempatan cross selling atau sekedar mendeteksi suatu penipuan.

Memang terlihat sangat ‘menarik’ untuk mempelajari data yang baru bagi seorang data miner sejati, namun menjelajahi masalah dasar yang sangat ‘baru’ terkadnag justru bisa menjadi pisau bermata dua. Apabila anda gagal didalamnya, kerugian yang anda dapatkan mungkin tidak sesedikit yang anda bayangkan.

Sangat beresiko untuk menerima proyek yang jauh diluar jangkauan yang anda miliki. Meski terlihat sangat menggiurkan, namun hal ini bisa membawa kerugian besar yang merepotkan. Ambillah proyek atau pekerjaan yang kemungkinan berhasilnya jauh lebih besar dari kemungkinan anda akan gagal.

Hal ini bukanlah suatu Tindakan pengecut karna dalam dunia data mining, anda bisa saja kehilangan uang yang sangat banyak hanya karna mengambil sebuah Langkah yang salah Ketika menerima suatu proyek. Dimana Ketika anda telah benar – benar masuk ke dalam lubang proyek tersebut, bisa jadi anda akan berada sangat lama disana tanpa benar – benar menghasilkan sesuatu yang menguntungkan.

Gunakan Seluruh Data Dari Berbagai Sumber Sebanyak yang Anda Inginkan

Saat anda atau tim sedang membuat atau memetakan model pola perilaku konsumen, akan sangat membantu apabila perusahaan atau organisasi menyediakan akses data yang terstruktur dengan baik. Data – data yang dimaksut bisa berupa pengurutan antara pelanggan yang mampu dipengaruhi dengan mudah atau pelanggan yang memerlukan ‘beban’ ekstra untuk dibuat percaya terhadap produk yang anda tawarkan.

Dengan begitu, anda tidak akan menganggap remeh atau bahkan menjunjung terlalu tinggi berbagai pengelompokkan kategori tersebut  yang nantinya justru akan menyebabkan kaburnya variabel kunci dalam segmen yang under representasi.

Jangan Menggunakan Data Kostumer yang Bersifat Internal

Jika anda atau perusahaan hanya membatasi data yang didapatkan dari pelanggan – pelanggan internal, anda mungkin akan mengabaikan seluruh data lain yang termasuk ke dalam data eksternal. Data eksternal yang dimaksut antara lain adalah bagaimana social media pelanggan tersebut, aktivitas apa saja yang mereka lakukan disana, dan sebagainya.

Meski terlihat tidak penting, namun ternyata hal tersebut bisa menjadi acuan dasar dari variabel yang anda butuhkan dalam menerapkan cross selling, curn rate atau hanya sekedar model akuisisi. Meski sekarang anda sedang menbganalisa sebuah populasi yang tepat, namun dengan menggunakan sumber data yang salah, hal tersbeut bisa membuat seluruh Analisa yang anda lakukan gagal total.

Jangan hanya fokus pada menggunakan data variabel yang paling gampang yang bisa anda dapatkan. Tapi fokuslah pada variabel data yang anda butuhkan dan harus ada dalam penelitian itu sendiri.

Gunakan Strategi Sampling yang Jelas

Bisa jadi perusahaan anda telah emmiliki platform analitik yang tepat, anda juga mungkin sudah mampu untuk melatih model dari setiap populasi dataset yang anda dapatkan. Biasanya, para data mining akan menggunakan Analisa pada jenis sample yang paling kecil sebelum menggunakannya pada sample yang lebih besar.

Bahkan mungkin Teknik sampling yang anda gunakan tidaklah terlalu ruwet atau sederhana. Dimana pengambilan sample tersebut hanya fokus pada pengekstrakan sebuah atau sekumpulan populasi dan total populasi yang ada. Meski Teknik sampling memang diterapkan secara demikian namun keduanya harus dipertimbangkan secara baik – baik.

Anda atau perusahaan harus memiliki strategi yang jelas tentang pendekatan yang akan digunakan dan apa alasan yang mendasari pilihan tersebut.

Selalu Menggunakan Sample Holdout

Sample holdout biasa digunakan suatu perusahaan untuk memeriksa kinerja model prediktif dari waktu ke waktu. Jadi, Ketika anda membuat suatu model yang lama serta tidak akurat dan kurang konsisten, hal ini akan memerlukan pengujian yang ekstra hati – hati.

Anda harus snagat teliti dengan data baru yang didapatkan dan memastikan bahwa data tersebut sesuai dengan realtime yang ada. Atau bisa dikatakan pengujian tersebut harus bisa diterapkan di dunia bisnis yang sednag bekerja.

Anda diharapkan untuk melakukan pengecekan dalam membuat model point on sale dalam cross selling. Dimana hal tersbeut dilakukan dalam satu lembar data saja dalam setiap prosesnya. Atau anda tidak melatih model secara berlebihan dalam sistem mempelajari sekumpulan data untuk mencap[ai suatu kesempurnaan.

data mining

Analisa Kembali Model yang Sebelumnya Tidak Diperhitungkan

Mengidentifikasi sebuah predictor yang terbaik dari seluruh variabel independent yang ada merupakan bagian pertama dalam setiap proses permodelan. Dimana dengan memasukkan seluruh informasi yang ada, serta menguji beberapa model yang kemudian menyempurnakan proses pemilihan, hal ini akan membawa lompatan produktifitas yang sangat baik bagi perusahaan.

Hal tersebut dikenal sebagai pemodelan sekali pakai atau trowaway model yang merupakan bagian proses dalam membuang hal – hal yang tidak berfungsi dengan baik. Jangan sampai Analisa yang telah anda lakukan bersifat bias dan mempengaruhi keterlambatan suatu pemrograman rutin yang dilakukan oleh perusahaan. Hal ini tentunya bisa mengganggu nilai tingkat akurasi dari hasil penelitian atau Analisa itu sendiri.

Jika anda atau perusahaan melewatkan pengecekan Kembali pada model trowaway, perusahaan akan beresiko mengalami kehilangan hubungan yang penting yang ada dalam setiap data yang anda dapatkan. Hal inilah yang menjadi dasar mengapa sangat penting bagi perusahaan untuk mengevaluasi Kembali model yang sebelumnya telah dibuang atau dianggap tidak berhasil.

Kesimpulan

Data mining rupanya bisa diterapkan di dalam beberapa sektor. Sebut saja mulai dari sektor keuangan dan bisnnis serta manajemen dan juga lainnya. Banyak sektor yang melibatkan adanya proses penambangan data agar proses pekerjaan yang dilakukan oleh tenaga ahli bisa berujung pad ahasil yang tepat dan memuaskan. Beberapa orang juga menggunakan proses ini untuk melakukan sistem pemasaran yang di dalamnya mencakup analisis pasar dan segmentasi pasar serta cross selling. Selain itu data mining juga digunakan pula untuk kepentingan melakukan deteksi fraud pada sebuah sistem. Fraud dalam sebuah sistem perlu dicari dan hal ini bisa dilakukan dengan teknik penambangan data.

Pentingnya data mining sama pentingnya dengan memastikan sistem absensi yang tepat pada perusahaan. Salah satu cara yang efektif yaitu dengan menggunakan JojoTimes. Dimana dengan hal ini maka secara tidak langsung maka absensi karyawan dapat dipantau lebih mudah, kapan saja dan dimana saja. Hal ini berkat beberapa fitur menarik dari JojoTimes termasuk

  • Pengenalan wajah biometris dengan geo-locator yang akurat
  • Mengelola laporan kehadiran, perizinan cuti dan jam kerja
  • Tarif lembur yang dapat disesuaikan
  • Terintegrasi dengan sistem absensi yang sekarang, serta pengaturan izin cuti dan advance

Oleh sebab itu terbukti pada produk ini layak untuk dipilih. Jadi jangan ragu lagi, yuk segera dapatkan coba gratisnya!