Halo para kadet, memiliki data merupakan harta karun terpenting di era digital. Karena dengan data, kita bisa melakukan banyak hal, terutama yang berkaitan dengan strategi.
Dengan data tersebut, sebuah strategi bisa ditentukan, hingga memprediksikan keberhasilan atau kegagalannya. Istilah ini sangat populer digunakan di beberapa perusahaan sebagai Data-Driven Decision Making (3DM/triple D M). Lalu bagaimana sebuah data bisa dikumpulkan untuk membantu proses tersebut? Proses ini dikenal sebagai Data Mining.
Pengertian Data Mining
Secara harfiah, data mining adalah proses mengambil informasi dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Data tersebut diperoleh dari berbagai sumber, diolah secara spesifik, yang kemudian dimanfaatkan untuk berbagai kebutuhan.
Kita mungkin telah mengenal istilah Big Data, sebuah kumpulan data dari berbagai sumber, yang kemudian dikumpulkan dalam satu tempat, biasanya berupa server tersendiri atau cloud storages. Biasanya data mining akan memanfaatkan sumber dari Big Data tersebut, kadet.
Proses melakukan Data Mining
Dalam melakukan Data Mining, setidaknya terdapat 4 tahapan besar yang biasa dilakukan oleh seorang Data Analyst, yaitu :
1. Data Collection
Data Collection, Data Collecting, atau pengumpulan data, menjadi tahapan penting pertama dalam proses Data Mining.
Pada tahapan ini, data-data yang ada akan dikumpulkan dalam satu tempat, dan di identifikasi untuk kemudahan pengelompokan data. Dengan identifikasi tersebut, diharapkan seorang Data Scientist dan Data Analyst dapat melakukan profiling dengan mudah.
2. Data Profiling
Pada tahapan ini, data akan di pre-prosesing untuk menentukan mana yang bisa dipakai, mana yang tidak. Mengingat tidak semua data bersumber dari satu tempat, kadang terdapat data-data yang rusak atau tidak lolos proses validasi karena tidak memenuhi standar.
3. Data Mining
Data yang sudah lolos dan sesuai dengan kebutuhan, kemudian diolah dengan menerapkan algoritma tertentu didalamnya, dengan tujuan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dari tujuan melakukan data mining.
4. Data Interpretation
Setelah mendapatkan data-data dari proses diatas, data kemudian diinterpretasi untuk kebutuhan analisis. Hasil analisa yang muncul bisa berupa angka, atau dibentuk visual seperti grafik, diagram, chart, dan semacamnya.
Tools untuk Data Mining
Tentu untuk mengolah data-data atau dalam melakukan proses data mining, dibutuhkan alat bantu yang bisa memudahkan proses-proses di atas. Berikut adalah beberapa tools yang bisa kamu gunakan, beserta dengan kelebihan dan kekurangannya.
1. WEKA
Kepanjangan dari Waikato Environment for Knowledge Analysis, adalah tools untuk melakukan data mining. Tools ini dikembangkan pertama kali di Universitas Waikato, New Zealand, menjadi salah satu tools Machine Learning dan Data Mining yang bisa digunakan secara gratis.
Kelebihan dari tools ini selain gratis, adalah mendukung beberapa jenis file data, mulai dari CSV, ARFF, Excel, hingga XML. Kemudian tersedia algoritma yang bisa dipakai langsung untuk kebutuhan data mining, mulai dari algoritma regresi, klasofolaso. clustering, dan sebagainya.
Kekuragannya dari tools ini adalah kurang user friendly untuk pengguna awam. Bentuk UI/UX yang tergolong tradisional, menjadikan tools ini perlu pemahaman dashboard terlebih dahulu.
2.Rapid Miner
Platform data science satu ini menjadi salah satu favorit para pemula, mengingat user interfacenya jauh lebih bersahabat, jika dibandingkan dengan WEKA.
Kelebihan dari RapidMiner adalah mampu melakukan analisa prediktif dengan bantuan kode dan node yang bisa diakses secara gratis, ataupun berbayar. Hal ini menjadikan pengguna dapat memproses data dengan cepat dan akurat. Tools ini mendukung file data secara umum seperti CSV, Excel, hingga SQL.
Kekurangannya mungkin karena tersedia versi berbayar, beberapa fitur mungkin akan sulit kamu temukan/gunakan. Dan RapidMiner tidak cocok digunakan untuk proses data secara komplek. Kamu perlu mengelompokannya terlebih dahulu untuk mempermudah pemrosesan data secara cepat, kalau tidak, ya sabar-sabar menunggu, ya, Kadet!
3. Orange
Butuh tools yang mudah digunakan bagi pemula tanpa latar belakang IT, coba Orange.
Tools ini cukup banyak direkomendasikan oleh pengguna yang baru memulai belajar dan bekerja sebagai data analyst. Selain karena user interfacenya yang sederhana, kelebihan dari orange adalah dapat digunakan untuk data mining secara sederhana, hingga intermediate. Mulai dari klasifikasi data, clustering, regresi, hingga asosiasi.
Kekurangan dari Orange adalah terbatasnya algoritma data mining, kamu mungkin tidak akan menemukan beberapa pemodelan untuk melakukan proses.
Nah, bagaimana kadet, apakah kamu sudah memahami tentang Data Mining? Artikel ini merupakan saduran dari Dewaweb dengan judul Apa Itu Data Mining? Pengertian, Fungsi, dan Contoh Penerapannya. Dengan beberapa modifikasi untuk membuatnya lebih unik.
