Proses dan Tahapan Ilmu Data Mining : Panduan untuk Mahasiswa

Apa itu Data Mining? Data mining adalah proses mengekstrak pola dan informasi penting dari kumpulan data besar. Bayangkan kamu memiliki tumpukan data, seperti ribuan catatan nilai siswa atau database pembelian online. Data mining bertujuan “menggali” insight tersembunyi dari data tersebut. Meski terdengar rumit, proses data mining sebenarnya bisa diuraikan dalam langkah-langkah sederhana. Berikut ini kita ulas tahapan utamanya dengan gaya santai agar mudah dimengerti.

Secara umum seperti yang disampaikan seorang pakar data mining yaitu bapak Romi Satrai Wahono, ada 4 tahapan atau proses pada bidang ilmu data mining.

1. Himpunan Data (Persiapan Data)
2. Metode Data Mining (Pemilihan Motode)
3. Pengetahuan 
4. Evaluation

Saya akan menjelaskan secara singkat dari beberapa proses diatas dan semoga kalian bisa memahaminya.

1. Persiapan Data (Data Preprocessing)

Langkah pertama, kumpulkan dan siapkan datamu. Ini seperti saat kamu menyiapkan perlengkapan eksperimen di lab: data mentah perlu disortir dulu. Tahapan ini mencakup:

• Pembersihan Data: Hilangkan atau perbaiki data yang salah, ganda, atau kosong. Misalnya, jika ada nilai yang “–” atau “NaN”, ganti atau hapus. Membersihkan data penting supaya hasil nanti akurat.

• Integrasi Data: Gabungkan data dari berbagai sumber jika perlu. Contohnya, satukan data siswa dari semua kelas.

• Transformasi Data: Ubah format data menjadi lebih cocok dianalisis. Contoh, ubah skala nilai menjadi rentang 0–1, atau ubah teks kategori menjadi angka (encoding).

• Reduksi Data (Opsional): Jika dataset terlalu besar, kamu bisa ringkas dengan memilih subset fitur penting atau men-sampling sebagian data. Tujuannya mempercepat proses selanjutnya.

Baca juga : Apa itu dataset dalam ilmu data mining?

Pada tahap ini, kita fokus memastikan data sudah bersih dan siap olah. CEO semacam Google dan praktisi data mengatakan “Data is the new oil”—artinya data harus berkualitas sebelum dipakai. Jika datamu kacau, hasil mining pun akan “gagal panen”.

2. Pemilihan Metode Data Mining (Modeling)

Setelah data siap, saatnya pilih metode atau algoritma data mining yang cocok, dan terapkan ke data. Tahapan ini berdasarkan jenis masalah yang ingin dipecahkan:

• Klasifikasi (Classification): Digunakan jika targetmu adalah kategori. Misalnya, memprediksi apakah siswa “Lulus” atau “Tidak Lulus” berdasarkan data sebelumnya. Algoritma: Decision Tree, Naive Bayes, k-NN, dll.

• Regresi dan Prediksi: Jika target berupa angka (kontinu). Contoh: meramal nilai ujian berikutnya atau harga rumah. Algoritma: Regresi Linear, Neural Network, Support Vector Machine, dsb.

• Klastering (Clustering): Digunakan untuk mencari kelompok data (cluster) dalam dataset tanpa label. Misalnya mengelompokkan siswa berdasarkan prestasi untuk menentukan bimbingan belajar. Algoritma: k-Means, K-Medoids, Fuzzy C-Means.

• Asosiasi (Association): Mencari pola produk yang sering muncul bersama. Contoh: “Jika pelanggan beli pensil, sering juga beli penghapus.” Algoritma: Apriori, FP-Growth.

Di tahap ini, kamu akan menjalankan algoritma pilihan pada data. Ini disebut membangun model. Model itulah yang nantinya bisa mengenali pola atau membuat prediksi. Misalnya, model pohon keputusan (decision tree) akan “mempelajari” aturan berbentuk “Jika nilai matematika > 80, maka kemungkinan besar siswa lulus”. Semakin cocok algoritma dengan karakter data, hasilnya akan lebih akurat.

3. Interpretasi Hasil & Pengetahuan (Knowledge Discovery)

Setelah model dibangun, kita dapat pengetahuan dari hasil model tersebut. Bayangkan kamu punya pohon keputusan atau klaster hasil klastering. Inilah inti dari “data mining”: mencari pola atau aturan tersembunyi. Contoh pengetahuan: “Siswa yang tekun belajar (jam belajar > 2 jam/hari) lebih sering naik kelas”, atau “Produk A dan B sering dibeli bersamaan”. Model-model ini membantu memahami hubungan dalam data.

Grafik atau visualisasi sangat membantu di tahap ini. Misalnya, grafik batang atau scatter plot dapat menunjukkan sebaran data atau hasil klastering. Skema ringkas proses data mining dapat digambarkan sebagai diagram berurutan (lihat sumber)jagoanhosting.com.

Di sinilah langkah “pengetahuan” (knowledge) muncul. Model yang sudah dilatih di tahap sebelumnya (Himpunan aturan, pohon keputusan, cluster, dsb.) menjelaskan pola dan struktur data. Nantinya, pengetahuan ini dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan baru. Misalnya, “Kalau ditemukan pola pembelian A→B, kita bisa rekomendasikan barang B saat pelanggan beli A”.

Contoh Model Decision Tree

4. Evaluasi Model dan Hasil

Langkah terakhir adalah mengevaluasi performa model/data mining yang telah dibuat. Ini penting agar kita tahu seberapa baik model bekerja. Beberapa metrik evaluasi:

• Untuk klasifikasi: akurasi, presisi, recall, ROC-AUC, atau confusion matrix.

• Untuk regresi: MSE (Mean Squared Error), RMSE, MAPE, dll.

• Untuk klastering: indeks Davies–Bouldin, Dunn, atau melihat koherensi klaster.

• Untuk asosiasi: lift ratio atau support-confidence.

Sebagai contoh sederhana, misalnya model klasifikasi memprediksi “Lulus”/“Tidak Lulus”. Kita bandingkan prediksi dengan data sebenarnya untuk menghitung akurasi. Jika akurasinya tinggi (dekat 100%), model dianggap bagus; kalau rendah, mungkin perlu ganti algoritma atau data tambahan. Persis seperti menguji coba, kita mengukur seberapa sering tebakan model benar.

Baca juga : Cara menghitung RMSE, MSE dan MAPE menggunakan Excel

Menurut para ahli, evaluasi harus sesuai konteks. John introduced by geeksforgeeks menyebutkan bahwa setelah model dibuat dan divalidasi, langkah terakhir adalah mengukur keefektifan model dalam menyelesaikan masalah. Artinya, jangan sampai setelah susah payah membuat model, kita abai menguji hasilnya.

Rangkuman & Tips Santai

Secara ringkas, berikut proses dasar data mining yang perlu kamu tahu:

1. Definisi Masalah: (sesuai target) “Kita mau tahu apa nih dari data ini?”

2. Persiapan Data: Kumpulkan, bersihkan, dan persiapkan data (data cleaning, transformasi)

3. Pemodelan: Pilih algoritma sesuai kebutuhan (klasifikasi, regresi, klastering, asosiasi) dan latih modelnya pada data.

4. Pengetahuan: Ambil insight atau pola dari model (rule, cluster, dsb.), misalnya mengetahui faktor yang mempengaruhi nilai atau pola belanja pelanggan.

5. Evaluasi: Uji akurasi atau performa model dengan data baru. Jika kurang baik, ulangi atau perbaiki model.

Misalnya, saat menyusun skripsi Data Mining, kamu mengikuti urutan di atas. Mulai dari “apa tujuan penelitian kita?”, lanjut “bersihkan dan susun data skripsi”, lalu “jalankan algoritma misalnya Decision Tree”, lalu lihat “pohon keputusan apa yang muncul?”, terakhir “uji apakah aturan tadi memang akurat dengan data uji”.

Dengan memahami langkah-langkah itu dan menuliskannya dengan bahasa yang jelas, pelajar/mahasiswa akan lebih mudah menangkap konsep Data Mining secara bertahap. Semoga penjelasan santai ini membantu kamu menguasai proses dan tahapan ilmu data mining dari awal sampai akhir

Sumber Referensi

https://romisatriawahono.net/

Share :