UNMAHA – Di era digital, data menjadi aset berharga bagi bisnis. Namun, tanpa pengolahan yang tepat, data hanya akan menjadi angka tanpa arti. Inilah peran teknik data mining dalam business intelligence, yang memungkinkan bisnis mengolah data mentah menjadi wawasan yang bisa diambil keputusannya. Dengan teknik ini, perusahaan dapat mengenali pola, tren, dan peluang baru dari data yang mereka miliki.
Penerapan teknik data mining dalam business intelligence sangat luas, mulai dari prediksi perilaku pelanggan hingga deteksi kecurangan finansial. Metode ini tidak hanya meningkatkan efisiensi bisnis, tetapi juga membantu perusahaan mengambil keputusan strategis yang lebih akurat dan berbasis data.
Teknik Data Mining dalam Business Intelligence yang Umum Digunakan
Agar bisa memanfaatkan data secara maksimal, ada beberapa teknik data mining yang umum digunakan dalam business intelligence.
1. Classification (Klasifikasi)
Klasifikasi adalah teknik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Contohnya, bank menggunakan teknik ini untuk mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan risiko kredit mereka.
Kalau kamu tertarik mendalami teknik seperti ini, Jurusan Informatika di Kampus UNMAHA bisa jadi pilihan yang tepat. Dengan kurikulum berbasis teknologi terkini, kamu akan belajar bagaimana data mining diterapkan dalam dunia bisnis dan industri. Daftar sekarang juga di PMB UNMAHA.
2. Clustering (Pengelompokan)
Clustering mirip dengan klasifikasi, tetapi tanpa kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Teknik ini berguna untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Misalnya, e-commerce menggunakan clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja mereka.
3. Association Rule Learning (Aturan Asosiasi)
Teknik ini mencari hubungan antara variabel dalam kumpulan data yang besar. Contohnya, analisis keranjang belanja di supermarket dapat menemukan pola seperti “pelanggan yang membeli roti cenderung juga membeli mentega.”
Kalau kamu ingin lebih mahir dalam analisis seperti ini, bisa mengikuti Sertifikasi Business Intelligence Analyst di UNMAHA. Program ini akan membekalimu dengan keterampilan yang sangat dibutuhkan di era data driven seperti sekarang.
4. Regression (Regresi)
Regresi adalah teknik yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan antar variabel. Contohnya, perusahaan asuransi menggunakan regresi untuk memprediksi risiko dan menentukan premi asuransi.
5. Anomaly Detection (Deteksi Anomali)
Teknik ini digunakan untuk menemukan data yang tidak biasa atau mencurigakan dalam suatu dataset. Misalnya, dalam sistem perbankan, anomaly detection digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan yang berpotensi sebagai tindakan fraud.
Baca juga: Fungsi Machine Learning dalam Data Mining
Contoh Penerapan Data Mining dalam Business Intelligence
Setelah memahami tekniknya, mari lihat bagaimana data mining dalam business intelligence diterapkan dalam berbagai industri.
1. E-Commerce dan Rekomendasi Produk
Perusahaan seperti Amazon dan Tokopedia menggunakan data mining untuk menganalisis riwayat pembelian pelanggan dan memberikan rekomendasi produk yang lebih personal. Hal ini meningkatkan pengalaman pelanggan sekaligus mendorong penjualan.
2. Perbankan dan Deteksi Penipuan
Bank memanfaatkan teknik data mining untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan dalam transaksi keuangan. Dengan begitu, mereka bisa mencegah penipuan kartu kredit atau pencucian uang sebelum merugikan pelanggan dan perusahaan.
Ingin terjun ke dunia perbankan atau keuangan berbasis data? Kamu bisa memperkuat skill dengan Sertifikasi Data Engineer dari UNMAHA. Sertifikasi ini dirancang untuk membekali kamu dengan kompetensi yang relevan dan diakui secara nasional, mulai dari perancangan arsitektur data hingga pengelolaan keamanan data.
3. Kesehatan dan Prediksi Penyakit
Di dunia medis, data mining membantu dalam menganalisis riwayat kesehatan pasien untuk memprediksi kemungkinan penyakit tertentu. Hal ini memungkinkan dokter untuk memberikan tindakan pencegahan yang lebih tepat.
4. Retail dan Manajemen Persediaan
Perusahaan ritel menggunakan data mining untuk mengelola stok barang berdasarkan pola permintaan pelanggan. Dengan prediksi yang lebih akurat, mereka dapat menghindari kelebihan atau kekurangan stok.
5. Marketing dan Customer Segmentation
Dengan data mining, perusahaan bisa membagi pelanggan ke dalam segmen-segmen tertentu berdasarkan kebiasaan mereka. Ini membantu dalam menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif dan personalisasi iklan.
Untuk menjadi ahli di bidang ini, kamu bisa mempelajari lebih dalam dengan Sertifikasi Digital Marketing & E-commerce Google Certified di UNMAHA.
Teknik data mining dalam business intelligence membuka banyak peluang bagi bisnis dalam menganalisis data secara lebih efektif. Dengan memahami berbagai teknik seperti klasifikasi, clustering, dan anomaly detection, perusahaan dapat mengambil keputusan yang lebih akurat dan strategis.
Jika kamu tertarik mendalami bidang ini, selain menempuh pendidikan di Kampus UNMAHA, kamu juga bisa mulai dengan memiliki perangkat yang mendukung. Jadilah reseller laptop di ADOLO.ID dan mulai bisnis teknologi dari sekarang!
Punya pertanyaan lebih lanjut? Hubungi kami melalui Admin WhatsApp untuk konsultasi lebih lanjut tentang program pendidikan dan sertifikasi yang bisa mendukung kariermu!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma