Blog Contoh Penerapan Data Mining di Berbagai Bidang

Contoh Penerapan Data Mining di Berbagai Bidang

Desember 15, 2022 6 min read

Big data jika dimanfaatkan dengan baik akan memberikan dampak positif dalam hal pengambilan keputusan di bisnis.

Untuk mengekstrak informasi dari big data ini, dibutuhkan proses yang dinamakan data mining. 

Data mining telah menjadi bagian dari day-to-day activity dari bisnis modern.

Di artikel ini akan dijelaskan beberapa contoh implementasi data mining di kehidupan sehari-hari di berbagai sektor.

Apa itu data mining?

Data mining adalah serangkaian proses dan tahapan yang digunakan untuk mengubah dataset menjadi informasi yang berguna. Diperlukan software khusus yang membantu menjalankan serangkaian proses tersebut.

Dengan menerapkan data mining, perusahaan bisa mempelajari kebiasaan para customer-nya dengan lebih baik lagi. Namun, informasi yang perusahaan dapatkan sangat bergantung pada koleksi data yang efektif.

Mencari insight dari data dan mengubahnya menjadi sesuatu yang menguntungkan merupakan salah satu manfaat utama dari penggunaan data mining.

Pada dasarnya, pengaplikasian data mining membantu perusahaan mengidentifikasi masalah, mengumpulkan data terkait masalah tersebut, dan mencari solusi untuk meraih keuntungan seoptimal mungkin.

Meskipun prosesnya sangat kompleks dan jauh dari kata mudah, data mining sering kali menampilkan hasil yang menarik, mengidentifikasi tren yang belum terpikirkan sama sekali, dan memberikan strategi yang unik untuk mendapatkan keuntungan.

Contoh penggunaan data mining

Data mining bisa membantu bisnismu berkembang dalam berbagai aspek.

Simak beberapa contoh berikut untuk memahami lebih dalam tentang penerapan data mining di berbagai bidang.

Bidang marketing

Agar industri ini terus bergerak maju, para pelaku bisnis khususnya di retail tentu harus melakukan inovasi yang menjawab kebutuhan customer-nya.

Data mining di marketing digunakan untuk:

Mengidentifikasi target audiens

Salah satu penerapan data mining adalah untuk mengidentifikasi kebiasaan target audiens dengan kriteria tertentu.

Walmart misalnya, menggunakan data para customer untuk mengetahui kebutuhan pengguna dari suatu negara, dengan usia tertentu, dan di jam-jam yang spesifik. 

Seller dan merchant pun menggunakan data ini untuk membangun campaign dan strategi marketing yang sesuai dengan target audiens tertentu.

Meramalkan tren pasar

Data mining juga bisa membantu meramalkan tren pasar. Misal, ketika kamu membuka Amazon, sistem akan mengumpulkan berbagai informasi, seperti:

  • Halaman yang kamu lihat,
  • Ulasan yang diberikan,
  • Berapa lama kamu menghabiskan waktu ketika melihat suatu produk, dsb. 

Perusahaan pun akan menggunakan informasi tersebut untuk memahami kamu sebagai customer mereka.

Itulah mengapa kamu bisa menemukan rekomendasi produk yang kamu perlukan di beranda e-commerce, padahal kamu belum memasukkan keyword apa pun.

Market Basket Analysis (MBA)

Market Basket Analysis atau MBA adalah salah satu manfaat dari menerapkan data mining. Melalui analisis data yang kompleks, e-commerce seringkali bisa merekomendasikan produk yang bisa kamu beli bersamaan dengan produk lainnya. 

Ketika kamu membeli celana training di Shopify, platform ini akan memberikan rekomendasi jaket atau topi yang senada dengan celana pilihanmu.

Banyak retailer yang sudah menggunakan teknik ini untuk meningkatkan penjualan, terutama secara online.

Memperbaiki security system

Meskipun security tampaknya tidak berhubungan dengan marketing, pada praktiknya, dua hal ini harus berjalan beriringan.  

Salah satu strategi marketing yang banyak digunakan adalah direct email marketing.

Data mining menjadi komponen penting dalam mendeteksi cyber attack dan malware, dengan implementasi data mining pada aplikasi keamanan, hal ini dapat meningkatkan kecepatan dan kualitas deteksi malware di database email perusahaan.

Data mining menghindarkan perusahaan dari menggunakan data yang mungkin diperoleh dari hacker dan menghindari kemungkinan virus menduplikasi data yang ada.

Menentukan marketing campaign yang efektif

Twitter pernah melakukan penelitian dan hasilnya menunjukkan bahwa sekitar 90% pengguna Twitter yang mengikuti Live-Tweet dari pemain suatu TV show cenderung langsung menonton show tersebut, apa pun acaranya. 

Oleh karena itu, dalam beberapa tahun terakhir kamu sering melihat interaksi pemain acara di TV dengan penggemarnya di Twitter ketika acaranya sedang on-air.

Dan hal ini juga yang dilakukan oleh commerce di saat melakukan live sale untuk memperluas usaha marketing mereka.

Bidang bisnis

Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan data mining pada perusahaan:

Memberikan layanan pelanggan yang lebih baik

Bagaimana bisnis bisa berjalan lancar tanpa customer service yang customer-driven? Nah, data mining membantu bisnis berkembang dengan organik melalui layanan pelanggan yang lebih baik. 

Layanan ini tentu tidak hanya bersumber dari live chat maupun telepon CS secara langsung. Data mining memungkinkan suatu bisnis mengumpulkan masukan dari pelanggan melalui komentar di media sosial, survei, feedback, dan lain sebagainya. 

YouTube misalnya, menggunakan analytics untuk menentukan iklan yang muncul ketika kamu menonton video di sana.

Agar iklan yang muncul di layarmu sesuai, YouTube biasanya akan melakukan survei user dalam skala kecil terlebih dahulu. Kemudian hasil survey akan diaplikasikan ke user cohort yang serupa.

Meningkatkan ROI (Return of Investment)

Seperti penjelasan sebelumnya, data mining membantu melihat tren yang akan terjadi di masa depan. 

Tidak hanya memprediksi, namun juga menginformasikan tren model apa saja yang paling berpotensi tumbuh di pasar dan meningkatkan ROI.

Hal ini bisa terjadi karena data mining menganalisis banyak data dan berbagai model sekaligus.

Mengidentifikasi karakter karyawan

Menurut Ellen dan Bret, data mining sangat membantu dalam mengidentifikasi sifat para karyawan di suatu perusahaan. Penerapannya pun memberikan informasi terkait karakter karyawan yang sukses. 

Para HR nantinya dapat menggunakan informasi tersebut ketika melakukan rekrutmen.

Selain itu, data tersebut juga berguna untuk menentukan strategi dalam membangun workflow yang efisien.

Bidang finance

Tidak hanya bisnis secara umum maupun sektor marketing saja, bagian keuangan juga mendapatkan keuntungan dengan menerapkan data mining.

Memprediksi pembayaran utang

Bank maupun institusi serupa lainnya tentu memerlukan data yang cukup untuk mengabulkan atau menolak pengajuan kredit dari nasabahnya.

Data mining pada kasus ini akan membantu untuk menganalisis berbagai faktor. 

Bank bisa menggunakan attribute ranking dan attribute selection untuk mengecek histori pembayaran, pemasukan, credit score, dan faktor penting lainnya.

Hasil analisis berguna untuk menentukan apakah permohonan kredit nasabah diterima atau tidak.

Deteksi penipuan (fraud detection)

Contoh yang digunakan adalah deteksi penipuan ketika beberapa transaksi mencurigakan terjadi.

Sistem pencegahan penipuan bank disiapkan untuk menahan akun sampai pemegang akun mengonfirmasi bahwa ini adalah pembelian yang sah.

Demikian berbagai contoh penggunaan data mining dalam kehidupan sehari-hari yang bisa kamu pelajari.

Setelah memahami informasi di atas tentu kamu semakin memahami betapa pentingnya data mining untuk berbagai industri.

Selain data mining, data science sekarang keseluruhan juga punya manfaat di berbagai bidang–simak penjelasannya di sini.

Further reading:

CS 259D, Data Mining for Cyber Security