Penggunaan Python untuk Data Mining

Data mining merupakan proses pencarian insights pada data dengan jumlah yang besar. Istilah data mining digunakan, karena konsep kerjanya mirip dengan bagaimana penambang menemukan secuil logam mulia pada tumpukan besar bijih mentah. 

Proses pencarian insights dalam data mining bisa dilakukan dengan beberapa cara, seperti matematika, statistika, teknologi Artificial Intelligence (AI), dan lain sebagainya. Bahasa pemrograman Python, dengan berbagai alat pihak ketiganya dapat membantu dalam beberapa teknik data mining.

Dalam artikel ini, kita akan melihat bagaimana bahasa pemrograman Python yang populer ini dapat membantu kita dalam melakukan data mining.

Pengertian Data Mining

Belakangan ini, data mining menjadi topik yang sangat populer. Berbeda dari tahun-tahun sebelumnya, semuanya sekarang terhubung dengan data.

BACA JUGA : Data Ordinal: Pengertian, Fungsi dan Cara Analisa

Definisi dari data mining sendiri adalah proses penggalian informasi yang berguna dan relevan dari sejumlah data yang besar. Ini merupakan ilmu yang menggabungkan algoritma machine learning, statistik, serta artificial intelligence (AI) untuk mengekstrak data dan membuat prediksi untuk masa depan. Informasi data mining digunakan untuk pemasaran, mendeteksi penipuan, penelitian ilmiah, dan tujuan lainnya.

Diagram di bawah ini menunjukkan berbagai jenis teknik penambangan data.

Dalam beberapa tahun terakhir, Python telah menjadi bahasa paling populer untuk mengimplementasikan berbagai teknik data mining. Berikut ini, kita akan membahas sedikit tentang bahasa pemrograman Python dan kemudian kita akan melihat berbagai alat dan pustaka yang tersedia di Python untuk Penambangan Data.

Pengaplikasian Data Mining

Berikut ini adalah beberapa bentuk pengaplikasian data mining:

• Perbankan: Di sektor kartu kredit, data mining membantu dalam deteksi penipuan, profil penipu, dan kasus investasi bodong.
• Manufaktur: Data mining memudahkan perusahaan manufaktur dalam mengantisipasi produk mana yang harus ditingkatkan atau dikurangi produksinya berdasarkan data pemasaran.
• Pendidikan: Dengan menggunakan latar belakang dan catatan prestasi siswa, data mining dapat mengungkap pola pembelajaran untuk menentukan siapa yang membutuhkan lebih banyak perhatian dan siapa yang harus berkonsentrasi pada topik tertentu.
• E-commerce: Data mining dapat diaplikasikan pada situs e-commerce untuk menganalisa, harga produk, rekomendasi produk, dan penawaran.

Bahasa Pemrograman Python

Salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia adalah Python. Guido van Rossum membuatnya, dan dirilis pada tahun 1991.

Python adalah bahasa pemrograman yang biasa dimanfaatkan untuk membuat sebuah aplikasi, perintah komputer, dan melakukan analisis data. python dapat digunakan sebagai pengembang perangkat lunak yang dijalankan melalui berbagai sistem operasi, dan dapat menyelesaikan berbagai permasalahan. Telah dinilai bahwa belajar python itu mudah walaupun python merupakan bahasa pemrograman yang terbilang tingkat tinggi, dan python ini cukup terkenal di bidang data science dan data analisis. 

Pengaplikasian berbagai teknik data mining biasa dilakukan dengan menggunakan python. Alasannya karena dikenal sebagai bahasa pemrograman simple, dimana mempermudah pengaplikasian sehingga banyak penggunanya.

Berikut ini adalah alasan para praktisi data analyst maupun data scientist mengandalkan Python untuk data mining:

1. Ketersediaan akan open-source library, frameworks, tools untuk data mining, contohnya adalah SciKit Learn, TensorFlow, Keras.
2. Relatif lebih mudah dipahami dan lebih sederhana. Penulisan code di Python relatif lebih singkat dibandingkan bahasa pemrograman yang lain
3. Multifungsi, tidak hanya untuk data processing, namun juga bisa untuk tugas lain seperti membuat website dan tampilan GUI (Graphical User Interface).
4. Bedarnya komunitas,dalam mengolah informasi tentunya memiliki kerumitan dan dibutuhkan ketelitian dari awal sampai akhir, apalagi bersangkutan dengan fakta yang penting. Besarnya komunitas python memungkinkan untuk mencari solusi lebih cepat jika terjadi kendala di tengah pengerjaan.
5. Otomatis, proses dapat dibuat secara otomatis melalui bantuan pemrograman mendukung konsep otomatisasi yang memberikan kemudahan.pada saat proses pengerjaan tidak memerlukan komponen tambahan, sehingga lebih praktis, ditambah penngumpulan informasi secara sederhana menjadikan pengerjaan lebih mudah. Automation framework memungkinkan pengumpulan bahan secara otomatis kususnya saat proses mining.
6. Banyak tutorial yang tersedia, untuk belajar mengenai teknologi pemrograman ataupun bahasa python tidak perlu pusing lagi, karena banyak komunitas yang didirikan untuk belajar IT dan software atau teknologi pemrograman seperti halnya python. banyak tutorial yang dapat dipelajari bahkan dikususkan untuk pengolah maupun pengumpulan data dari berbagai sumber. Dibalik itu juga bahasa pemrograman python juga mudah dipelajari karena simpel dan penulisannya tidak banyak menggunakan simbol.

Python Dalam Data Mining

Seperti yang telah dibahas diatas, bahwa data mining adalah teknik yang sangat berguna dan bermanfaat yang dapat membantu perusahaan dalam mengembangkan strategi berdasarkan informasi data yang relevan. Data mining merupakan jantung dari upaya analitis di berbagai industri (seperti perbankan, pendidikan, asuransi, media, manufaktur, dan sebagainya).

Sekarang, mari kita bahas mengenai penggunaan Python dalam Data Mining.

Tools Python untuk Data Mining

Berikut ini adalah beberapa tools Python untuk data mining yang bisa kamu pakai.

• Pandas

Pandas merupakan open source pustaka Python yang banyak digunakan untuk analisa data, ilmu data, dan aktivitas machine learning. Pandas adalah modul Python yang cepat dan fleksibel untuk bekerja dengan data (terutama dalam bentuk tabel).

• Numpy

NumPy (Numerical Python) adalah alat yang sangat baik untuk melakukan komputasi dan operasi array yang sederhana dan kompleks.

Pustaka ini memiliki banyak fitur berguna untuk bekerja dengan n-array dan matriks dengan Python. Numpy juga memfasilitasi pemrosesan array yang menyimpan nilai dari tipe data yang sama dan menyederhanakan operasi matematika array (termasuk vektorisasi).

• Scikit-Learn

Di Python, Scikit-learn (Sklearn) merupakan pustaka machine learning yang paling berguna dan kuat. Pustaka ini menggunakan tampilan konsistensi Python untuk memberikan seperangkat tools yang efisien untuk machine learning dan pemodelan statistik, seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan pengurangan dimensi. 

• Keras

Keras adalah open source kerangka kerja Python gratis untuk membangun dan mengevaluasi model pembelajaran mendalam yang kuat dan mudah digunakan.

Keras mencakup Theano dan TensorFlow, dua kerangka kerja komputasi numerik yang efisien, dan memungkinkan kamu membuat dan melatih model jaringan saraf hanya dengan beberapa baris kode.

• TensorFlow

TensorFlow adalah machine learning Python terkemuka dan kerangka pembelajaran mendalam yang dibuat di Google Brain. TensorFlow adalah alat yang ideal untuk berbagai pekerjaan, termasuk pengenalan objek dan pengenalan suara. Tool ini membantu dalam pengembangan artificial neural network yang harus menangani data dengan jumlah yang besar.

• Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka visualisasi data yang membantu dalam pembuatan diagram dan grafik dua dimensi (scatterplot, histogram, grafik koordinat non-Cartesian).

Matplotlib adalah pustaka plot yang sangat berguna dalam proyek ilmu data karena menawarkan API berorientasi objek untuk memasukkan bagan ke dalam program.

• Plotly

Plot.ly adalah alat visualisasi data berbasis web yang menyertakan sejumlah visualisasi out-of-the-box praktis yang dapat ditemukan di situs web Plot.ly.

• Seaborn

Seaborn adalah machine learning tool Python yang memvisualisasikan model statistik, seperti heatmap dan bentuk visualisasi lainnya yang meringkas data dan mengilustrasikan keseluruhan distribusi.

• Scrapy

Scrapy adalah pustaka data Python populer yang membantu pengembangan crawling program (crawling bot) yang dapat mengumpulkan data terstruktur dari web, seperti URL atau informasi kontak. Ini adalah alat yang sangat baik untuk mengorek data untuk model machine learning Python.

Scrapy digunakan oleh pengembang untuk mengumpulkan data dari API. Dalam desain interface. Framework lengkap ini menganut konsep Don’t Repeat Yourself, dimana konsep tersebut mendorong pengguna untuk merancang kode yang dapat digunakan kembali untuk membuat dan menskalakan crawler dalam ukuran yang besar.

• BeautifulSoup

BeautifulSoup adalah web crawler serta pustaka data scraping yang juga populer. BeautifulSoup dapat membantu kamu mengumpulkan data dari situs web yang tidak tersedia dalam format CSV atau API standar dan mengaturnya ke dalam format yang kamu perlukan.

Kesimpulan

Pada artikel ini, kami telah banyak membahas tentang Python dalam data mining dan berbagai pustaka serta alat yang tersedia dalam Python untuk data mining.

Poin-poin penting yang dibahas dalam artikel ini adalah pengertian singkat data mining, aplikasi data mining, bahasa pemrograman python dan kegunaannya, serta peran python dalam data mining.

Jika kamu kesulitan menangani data mining pada data dalam jumlah yang besar (big data), Research Consultant siap membantumu!

Referensi

Roseline, Bilina and Lawford, Steve, Python for Unified Research in Econometrics and Statistics (July 4, 2009). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1429822 

Setiawan, Rony. “Apa itu Data Mining dan Bagaimana Metodenya?” Dicoding, 30 October 2021, https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data-mining/. Accessed 11 February 2023.

Sutrisno, et al. “PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING STUDY KASUS PT. INDOMARCO PALEMBANG.” Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Ilmu Komputer, vol. x, no. x, 2013, pp. 1-11. Universitas Bina Darma, http://eprints.binadarma.ac.id/78/1/PENERAPAN%20DATA%20MINING%20PADA%20PENJUALAN%20MENGGUNAKAN%20METODE%20CLUSTERING%20STUDY%20KASUS%20PT.%20INDOMARCO%20PALEMBANG.pdf. Accessed 11 February 2023.