Apa Itu Data Mining?
Bayangkan kamu punya kotak besar penuh dengan Lego berbagai warna, bentuk, dan ukuran. Data mining adalah proses menyaring kotak ini untuk menemukan pola tersembunyi – misalnya pengetahuan bahwa setiap lima Lego merah, biasanya ada satu biru.
Dalam dunia nyata, data mining dipakai untuk menemukan informasi berguna dari kumpulan data yang besar. Contohnya adalah Bank bisa memanfaatkan data mining untuk membaca pola transaksi mencurigakan sebagai tanda penipuan.
Fungsi Utama Data Mining
- Menggali pola tersembunyi dari data besar
- Memprediksi hasil berdasarkan data sebelumnya
- Membantu pengambilan keputusan yang lebih cerdas
Teknik yang sering digunakan dalam data mining antara lain klasifikasi, regresi, dan clustering. Prosesnya biasanya dilakukan oleh analis data atau ilmuwan data.
Apa Itu Machine Learning?
Kalau data mining ibaratnya menyaring pola, machine learning adalah teknologi agar mesin bisa “belajar” dari data tersebut.
Bayangkan komputer seperti anak kecil yang terus belajar dari pengalaman supaya bisa membuat keputusan sendiri tanpa harus disuruh.
Machine learning bekerja menggunakan algoritma (rumus komputer) untuk mengidentifikasi pola dari data yang diberikan. Semakin banyak data diberi, semakin pintar mesin belajar.
Contoh Penggunaan Machine Learning
- Aplikasi rekomendasi seperti YouTube atau Spotify
- Deteksi wajah di smartphone
- Mobil tanpa sopir (autonomous car)
- Analisis sentimen dari review produk
Uniknya, machine learning seringkali menjadi teknik yang dipakai dalam proses data mining juga, lho! Jadi, keduanya saling berhubungan.
Perbedaan Utama antara Data Mining dan Machine Learning
| Aspek | Data Mining | Machine Learning |
|---|---|---|
| Tujuan | Menemukan pola dan insight dari data | Melatih mesin agar bisa belajar dan membuat prediksi |
| Sifat | Lebih pasif, analisa masa lalu | Aktif belajar dari data baru |
| Intervensi Manusia | Butuh lebih banyak campur tangan manusia | Dapat belajar otomatis dengan data |
| Contoh Teknik | Klasifikasi, asosiasi, clustering | Decision tree, neural network, SVM |
Bagaimana Hubungan Data Mining dan Machine Learning?
Kebanyakan orang mengira bahwa data mining dan machine learning adalah dua hal yang sama. Padahal, machine learning bisa menjadi bagian dari data mining lho! Contohnya, saat data mining menemukan pola dalam rekam medis pasien, machine learning bisa digunakan untuk memprediksi penyakit yang mungkin muncul ke depan. Mereka saling melengkapi satu sama lain.
Mana yang Lebih Penting Data Mining atau Machine Learning?
Sebenarnya tidak ada yang lebih penting antara keduanya. Semua tergantung pada kebutuhan kamu. Kalau kamu ingin menemukan pola dari data lama, maka data mining adalah pilihan tepat.
Tapi kalau kamu ingin membangun sistem pintar yang bisa mempelajari data dan membuat keputusan, maka machine learning jawabannya.
Contohnya data pelanggan sebuah e-commerce. Awalnya digunakan data mining untuk mengetahui kebiasaan belanja. Tapi ketika ingin memprediksi kapan pelanggan kemungkinan belanja lagi, Machine learning sangat dibutuhkan. Jadi dua-duanya benar-benar membantu proses bisnis.
1. Simplilearn. Data Mining vs. Machine Learning: What’s the Difference? (2023).
2. IBM Cloud Learn Hub. What is Machine Learning? (2023).
3. TechTarget. Data Mining Reports and Definitions.
