Kuasai Data Mining, Dunia dalam Genggaman Kita 

MONITORDAY.COM - Siapa yang menguasai informasi dialah yang akan memenangkan pertarungan di era digital. Agaknya pemeo itu bukan isapan jempol. Data menjadi sumber daya yang sangat berharga. Dan salah satu upaya untuk memperoleh data adalah memanfaatkan big data. Tentu kita tetap memerlukan berbagai macam riset dengan metodologi ilmiah dengan survei dan eksperimen. Namun peran riset yang memanfaatkan big data semakin luas dan memberikan banyak solusi bagi kepentingan pengembangan keilmuan dasar dan terapan. 

Salah satu istilah yang sangat populer dalam pengelolaan big data adalah data mining atau penambangan data. Sebagaimana menambang bitcoin, menambang data juga bisa ‘jadi duit’. Pendek kata data mining adalah proses meringkas dan mengidentifikasi informasi atau knowledge dari sekumpulan data yang sangat banyak. Dalam riset-riset konvensional biasanya data yang banyak akan diwakili oleh sejumput data atau sampel penelitian. 

Tak perlu bingung kala kita mendapati istilah yang sejenis. Ada istilah Knowledge Discovery (mining) in Databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, data archeology, data dredging, information harvesting, business intelligence, dan lain-lain.

Proses data mining menggunakan teknik statistik, matematika, dan kecerdasan buatan. Statistik adalah komponen penambangan data yang menyediakan alat dan teknik analitik untuk menangani data dalam jumlah besar. Ini adalah ilmu belajar dari data dan mencakup segala sesuatu mulai dari mengumpulkan dan mengatur hingga menganalisis dan menyajikan data. Statistik berfokus pada model probabilistik, khususnya inferensi, menggunakan data.

Meskipun tujuan statistik dan data mining serupa, diperkirakan hanya ada sedikit ahli statistik yang dapat menangani permintaan analis data. Dua jenis statistik yang lazim adalah deskriptif dan inferensial. Statistik deskriptif mengatur dan meringkas data untuk sampel. Metodologi penggunaan ringkasan ini untuk menyimpulkan dari seluruh kumpulan data disebut statistik inferensial.

Hasil data mining dapat digunakan untuk memprediksi tren bisnis, menemukan pola yang belum diketahui, dan membuat keputusan bisnis. Juga dapat diterapkan dalam kampanye politik bahkan bagi pencapaian misi sosial dan kebudayaan. 

Fungsi utama Data Mining ada dua; Yaitu fungsi deskriptif dan fungsi prediktif. Pertama Fungsi Deskriptif. Fungsi deskripsi dalam data mining adalah sebuah fungsi untuk memahami lebih jauh tentang data yang diamati. Dengan melakukan sebuah proses diharap bisa mengetahui perilaku dari sebuah data tersebut. Data tersebut itulah yang nantinya dapat digunakan untuk mengetahui karakteristik dari data yang dimaksud.

Dengan menggunakan Fungsi descriptive Data mining, Maka nantinya bisa menemukan pola tertentu yang tersembunyi dalam sebuah data. Dengan kata lain jika pola yang berulang dan bernilai itulah karakteristik sebuah data bisa diketahui.

Kedua, Fungsi Prediktif. Fungsi prediksi merupakan sebuah fungsi bagaimana sebuah proses nantinya akan menemukan pola tertentu dari suatu data. Pola-pola tersebut dapat diketahui dari berbagai variabel-variabel yang ada pada data. 

Ketika sudah menemukan pola, maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya.

Karena itulah fungsi satu ini dikatakan sebagai fungsi prediksi sama halnya dengan melakukan predictive analisis. Fungsi ini juga bisa digunakan untuk memprediksi sebuah variabel tertentu yang tidak ada dalam suatu data.

Sehingga fungsi ini memudahkan dan menguntungkan bagi siapapun yang memerlukan prediksi yang akurat untuk membuat hal penting tersebut menjadi lebih baik.