Empat Teknik Analisis Data untuk Mengolah Big Data

Senin, 06 Mei 2024

FTMM NEWS – Big Data, sebuah data dengan volume yang sangat besar, jenis yang sangat beragam, dan laju pertumbuhan yang sangat cepat. Semenjak terjadinya revolusi industri 4.0 pada tahun 2013, penggunaan internet dan teknologi informasi bertambah dengan pesat. Mengakibatkan sebuah fenomena pertumbuhan data dengan istilah banjir data (Data Deluge). Banjir data melahirkan sebuah istilah baru. Teknologi-teknologi pengolahan data yang sebelumnya, sulit untuk mengolah Big Data yang begitu besar dan terus bertambah. Untuk menanggulanginya, muncullah teknik-teknik analisis data yang dapat mengolah Big Data dengan lebih efektif dan efisien.

Apa Saja Teknik Analisis Data yang Dapat Mengolah Big Data?

1. Machine Learning

Machine learning adalah sebuah cabang dari algoritma komputasional. Mereka berperan dalam mendesain sebuah mesin yang dapat menirukan kecerdasan manusia dengan mempelajari hal-hal di sekitarnya.

Machine learning telah berhasil teraplikasikan dalam berbagai bidang. Adapun salah satu teknologi yang menggunakan teknik machine learning adalah radioterapi. Dalam proses radioterapi ada sangat banyak informasi yang masuk, mulai dari konsultasi hingga kondisi pasien setelah menerima radioterapi. Untuk mengolah informasi tersebut memerlukan teknik machine learning yang dapat beradaptasi dengan informasi yang ada, menjadi lebih aman dan efisien.

2. Data Mining dan Text Mining

Data mining merupakan sebuah proses penggalian data untuk menemukan pola-pola yang sebelumnya tidak diketahui oleh pemakai. Caranya adalah dengan menghubungkan secara otomatis berbagai informasi-informasi yang ada pada data.

Data mining dan text mining memiliki pengertian yang hampir sama. Penggunaan struktur data yang berbeda menjadi pembeda dari keduanya. Data mining mengolah data yang bersifat terstruktur, dan text mining mengolah data tekstual yang biasanya bersifat semi-terstruktur atau tidak terstruktur.

Contoh bisnis yang menggunakan data mining adalah Netflix. Mereka mengumpulkan data-data penggunanya untuk menemukan jenis film favorit para pengguna. Dari data tersebut mereka dapat membuat sebuah film yang cocok dengan selera penggunanya, dan membawakan keuntungan paling besar.

3. Association Analysis

Teknik ini berguna dalam memperoleh hubungan suatu kombinasi variabel yang ada dalam dataset (kumpulan data). Variabel dalam dataset penyebutannya dengan biner (1 = benar, dan 0 = salah).

Di dalam teknik association analysis perlu diperhatikan support dan confidence. Support adalah seberapa sering aturan yang berlaku pada dataset. Sedangkan, confidence adalah berapa banyak kombinasi variabel A dan B muncul, relatif terhadap berapa banyak variabel A muncul. Jika nilai support kecil, maka kemungkinan besar hubungan kombinasi tersebut hanyalah sebuah kebetulan. Di sisi lain, jika nilai confidence kecil, maka hubungan kombinasi tersebut tidak dapat diandalkan. Bisnis-bisnis yang menjual sebuah produk sering menggunakan teknik ini untuk mengetahui kombinasi barang yang paling menarik.

4. Predictive Analytics

Predictive Analytics merupakan sebuah teknik analisi tingkat advanced (maju) yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa depan. Teknik ini menggunakan berbagai teknik, seperti machine learning, data mining, statistics, dan AI (kecerdasan buatan) untuk membuat prediksi yang akurat. Predictive Analytics biasanya digunakan oleh perusahaan-perusahaan untuk memprediksi tren yang akan datang.

Salah satu contohnya adalah toko baju muslim. Mereka menganalisis riwayat-riwayat pembelian para pembeli, dan menyimpulkan kapan produk mereka paling laku dalam setahun. Karena, mayoritas masyarakat Indonesia membeli baju muslim dekat-dekat menjelang lebaran, mereka akan meningkatkan produksi mereka pada rentang waktu itu.