Machine Learning in Data Mining
Menurut definisinya, machine learning adalah ilmu atau studi tentang algoritma dan model statistik yang digunakan oleh sistem komputer untuk melakukan tugas tertentu tanpa instruksi eksplisit. Machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan. Bidang inididasarkan pada model dan inferensi. Untuk mendapatkan pola dan kesimpulan, algoritma machine learning membuat model matematika berdasarkan sampel data. Fokus besar penelitian machine learning adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data.
Data mining adalah proses pengumpulan dan pengolahan data untuk mengekstrak informasi penting. Proses ini dapat dilakukan dengan perangkat lunak yang menggunakan teknologi komputasi statistik, matematika, atau kecerdasan buatan (AI). Data mining sering disebut penemuan pengetahuan dalam database (KDD). Tujuan utama dari proses data mining adalah untuk mengekstrak informasi dari berbagai rangkaian data dalam upaya untuk mengubahnya dalam struktur yang tepat dan mudah dimengerti untuk penggunaan akhirnya.
Secara keseluruhan, machine learning dan data mining memiliki tujuan yang serupa, yaitu menganalisis kumpulan data dan menghasilkan hasil yang lebih baik, tetapi prosesnya berbeda untuk keduanya. Data mining digunakan untuk mencari informasi spesifik, sedangkan machine learning berkonsentrasi untuk melakukan tugas tertentu. Contohnya, untuk membantu perbedaan antara machine learning dan data mining, mengajar seorang cara menari adalah machine learning, sedangkan menggunakan seseorang untuk mencari pusat tarian terbaik di kota adalah data mining.
Lantas, bagaimana machine learning digunakan pada data mining? Terlepas dari perbedaan antara machine learning dan data mining, ternyata keduanya memiliki banyak kesamaan. Keduanya menggunakan proses analitis dan baik dalam mengenali pola. Terkadang, teknik machine learning digunakan dalam data mining untuk mendapatkan hasil yang akurat.
Berikut ini adalah beberapa skenario ketika machine learning dapat membantu menangani tantangan-tantangan pada data mining:
- Data mining dapat digunakan untuk mengidentifikasi masalah terkait proses, tetapi tidak dapat menemukan akar penyebab masalahnya. Oleh karena itu, algoritma machine learning dapat membantu memecahkan masalah tersebut.
- Terkadang, alat pada data mining memberikan ketidakjelasan hasil saat memproses variabel dalam jumlah besar. Integrasi dengan algoritma machine learning dapat membantu menyederhanakan kompleksitas keluaran sehingga lebih mudah dipahami manusia.
- Alat data mining bekerja untuk menganalisis kinerja proses di masa lalu daripada menganalisis proses yang sedang berlangsung. Penggunaan aplikasi machine learning dengan data mining dapat memprediksi hasil akhir dan kejadian di masa depan, serta mengirimkan pesan peringatan kepada pengguna jika ada kekurangan dan perbaikan yang diperlukan.
Dalam artikel kali ini, kita belajar tentang pengenalan machine learning dan data mining serta bagaimana keduanya, meskipun berbeda, tetapi dapat memberikan hasil yang efektif jika digabungkan. Di masa depan, machine learning yang dikombinasikan dan dikolaborasikan dengan data mining dapat digunakan secara luas untuk menganalisis data dalam jumlah besar.
Referensi:
Puspitasari, C. (2022). Sekilas tentang Data Science, Data Mining, dan Machine Learning. Retrieved from https://binus.ac.id/malang/2022/05/sekilas-tentang-data-science-data-mining-dan-machine-learning/
Turning. (2022). How Machine Learning Can Be Helpul in Data Mining. Retrieved from https://www.turing.com/kb/how-machine-learning-can-be-helpful-in-data-mining
