Pengertian Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses semi otomatik yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna yang bermanfaat yang tersimpan di dalam database besar. (Turban et al, 2005 ). 

Menurut Gartner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika (Larose, 2006). Selain definisi di atas beberapa definisi juga diberikan seperti, “data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual.” (Pramudiono, 2006). “Data mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecenderungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.”(Pramudiono, 2006). 

“Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data.” (Larose, 2006). “Data mining merupakan bidang dari beberapa keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar.” (Larose, 2006). Kemajuan luar biasa yang terus berlanjut dalam bidang data mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain : (Larose, 2006) 
  1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data. 
  2. Penyimpanan data dalam data warehouse, sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database yang baik. 
  3. Adanya peningkatan akses data melalui navigasi web dan intranet. 
  4. Tekanan kompetisi bisnis untuk meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi. 
  5. Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining (ketersediaan teknologi). 
  6. Perkembangan yang hebat dalam kemampuan komputasi dan pengembangan kapasitas media penyimpanan. 
Berdasarkan definisi-definisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah : 
  1. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada. 
  2. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar. 
  3. Tujuan data mining adalah mendapatkan hubungan atau pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat. 
Hubungan yang dicari dalam data mining dapat berupa hubungan antara dua atau lebih dalam satu dimensi. Misalnya dalam dimensi produk, dapat di lihat keterkaitan pembelian suatu produk dengan produk yang lain. Selain itu, hubungan juga dapat dilihat antara dua atau lebih atribut dan dua atau lebih objek. (Ponniah, 2001). 

Sementara itu, penemuan pola merupakan keluaran lain dari data mining. Misalkan sebuah perusahaan yang akan meningkatkan fasilitas kartu kredit dari pelanggan, maka perusahaan akan mencari pola dari pelanggan-pelanggan yang ada untuk mengetahui pelanggan yang potensial dan pelanggan yang tidak potensial. 

Beberapa definisi awal dari data mining meyertakan fokus pada proses otomatisasi. Berry dan Linoff, (2004) dalam buku Data Mining Technique for Marketing, Sales, and Customer Support mendefinisikan data mining sebagai suatu proses eksplorasi dan analisis secara otomatis maupun semi otomatis terhadap data dalam jumlah besar dengan tujuan menemukan pola atau aturan yang berarti (Larose, 2006). 

Tiga tahun kemudian, dalam buku Mastering Data Mining mereka memberikan definisi ulang terhadap pengertian data mining dan memberikan pernyataan bahwa “jika ada yang kami sesalkan adalah frasa secara otomatis maupun semi otomatis, karena kami merasa hal tersebut memberikan fokus berlebih pada teknik otomatis dan kurang pada eksplorasi dan analisis”. Hal tersebut memberikan pemahaman yang salah bahwa data mining merupakan produk yang dapat dibeli dibandingkan keilmuan yang harus dikuasai (Larose, 2006). 

Pernyataan tersebut menegaskan bahwa dalam data mining otomatisasi tidak menggantikan campur tangan manusia. Manusia harus ikut aktif dalam setiap fase dalam proses data mining. Kehebatan kemampuan algoritma data mining yang terdapat dalam perangkat lunak analisis yang terdapat saat ini memungkinkan terjadinya kesalahan penggunaan yang berakibat fatal. Pengguna mungkin menerapkan analisis yang tidak tepat terhadap kumpulan data dengan menggunakan pendekatan yang berbeda. Oleh karenanya, dibutuhkan pemahaman tentang statistik dan struktur model matematika yang mendasari kerja perangkat lunak (Larose, 2006).
Gambar  Bidang Ilmu Data Mining

Data mining bukanlah suatu bidang yang sama sekali baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu. Gambar menunjukkan bahwa data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan buatan (artificial intelligent), machine learning, statistik, database, dan juga information retrieval (Pramudiono, 2006). 

Istilah data mining dan Knowledge Discovery in Database (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu tahapan dalam keseluruhan proses KDD adalah data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut (Fayyad, 1996). 

1. Data Selection 
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional. 

Baca Juga

2. Pre-processing/Cleaning 
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi). Juga dilakukan proses enrichment, yaitu proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal. 

3. Transformation 
Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data. 

4. Data mining 
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode dan algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. 

5. Interpretation/Evalution 
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya. Penjelasan di atas dapat direfresentasikan pada Gambar.
Gambar  Proses dari Data Mining Sumber: SPSS, 2004 

Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) yang di kembangkan tahun 1996 oleh analisis dari beberapa industri seperti Daimler Chrysler, SPSS dan NCR. CRISP-DM menyediakan standar proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian.

Dalam CRISP-DM sebuah proyek data mining memiliki siklus hidup yang terbagi dalam enam fase Gambar. Keseluruhan fase berurutan yang ada tersebut bersifat adaptif. Fase berikutnya dalam urutan bergantung kepada keluaran dari fase sebelumnya. Hubungan penting antar fase digambarkan dengan panah. Sebagai contoh, jika proses berada pada fase modeling. Berdasar pada perilaku dan karakteristik model, proses mungkin kembali kepada fase data preparation untuk perbaikan lebih lanjut terhadap data atau berpindah maju kepada fase evaluation. 
Gambar  Proses Data Mining Menurut CRISP-DM 
Sumber: CRISP, 2005 

Enam fase CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining) (Larose, 2006). 
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase ) 
  • Penentuan tujuan proyek dan kebutuhan secara detail dalam lingkup bisnis atau unit penelitian secara keseluruhan. 
  • Menerjemahkan tujuan dan batasan menjadi formula dari permasalahan data mining. 
  • Menyiapkan strategi awal untuk mencapai tujuan. 
2. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase ) 
  • Mengumpulkan data. 
  • Menggunakan analisis penyelidikan data untuk mengenali lebih lanjut data dan pencarian pengetahuan awal. 
  • Mengevaluasi kualitas data. 
  • Jika diinginkan, pilih sebagian kecil kelompok data yang mungkin mengandung pola dari permasalahan 
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ) 
  • Siapkan dari data awal, kumpulan data yang akan digunakan untuk keseluruhan fase berikutnya. Fase ini merupakan pekerjaan berat yang perlu dilaksanakan secara intensif. 
  • Pilih kasus dan variabel yang ingin dianalisis dan yang sesuai analisis yang akan dilakukan. 
  • Lakukan perubahan pada beberapa variabel jika dibutuhkan.
  • Siapkan data awal sehingga siap untuk perangkat pemodelan. 
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase ) 
  • Pilih dan aplikasikan teknik pemodelan yang sesuai. 
  • Kalibrasi aturan model untuk mengoptimalkan hasil. 
  • Perlu diperhatikan bahwa beberapa teknik mungkin untuk digunakan pada permasalahan data mining yang sama. 
  • Jika diperlukan, proses dapat kembali ke fase pengolahan data untuk menjadikan data ke dalam bentuk yang sesuai dengan spesifikasi kebutuhan teknik data mining tertentu. 

5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ) 
  • Mengevaluasi satu atau lebih model yang digunakan dalam fase pemodelan untuk mendapatkan kualitas dan efektivitas sebelum disebarkan untuk digunakan. 
  • Menetapkan apakah terdapat model yang memenuhi tujuan pada fase awal.
  • Menentukan apakah terdapat permasalahan penting dari bisnis atau penelitian yang tidak tertangani dengan baik. 
  • Mengambil keputusan berkaitan dengan penggunaan hasil dari data mining. 
6. Fase Penyebaran (Deployment Phase) 
  • Menggunakan model yang dihasilkan. Terbentuknya model tidak menandakan telah terselesaikannya proyek. 
  • Contoh sederhana penyebaran: Pembuatan laporan. 
  • Contoh kompleks Penyebaran: Penerapan proses data mining secara paralel pada departemen lain. Informasi lebih lanjut mengenai CRISP-DM dapat dilihat di www.crisp-dm.org