Perbandingan Metodologi Penelitian Data Mining: SEMMA, CRISP-DM, dan KDD
Data mining merupakan proses ekstraksi informasi berharga dari sekumpulan data besar. Untuk melakukan penelitian dalam bidang ini, diperlukan metodologi yang sistematis agar hasil yang diperoleh lebih akurat dan dapat diandalkan. Tiga metodologi yang sering digunakan dalam penelitian data mining adalah SEMMA, CRISP-DM, dan KDD. Artikel ini akan membahas ketiga metodologi tersebut serta perbedaannya dalam proses analisis data.
1. SEMMA (Sample, Explore, Modify, Model, Assess)
SEMMA adalah metodologi yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk memandu proses analisis data. Proses SEMMA terdiri dari lima tahapan:
- Sample: Mengambil sampel data yang representatif untuk analisis.
- Explore: Menganalisis data untuk memahami pola dan anomali.
- Modify: Memilih dan mentransformasikan variabel yang relevan.
- Model: Membangun model prediktif menggunakan teknik statistik atau machine learning.
- Assess: Mengevaluasi kinerja model untuk memastikan keakuratan hasil.
SEMMA sering digunakan dalam aplikasi komersial yang menggunakan perangkat lunak SAS dan lebih berfokus pada eksplorasi serta modeling data. Metodologi ini memiliki keunggulan dalam pengelolaan dataset besar dengan teknik statistik yang mendalam, namun kurang memperhatikan pemahaman konteks bisnis secara eksplisit seperti CRISP-DM.
2. CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
CRISP-DM adalah metodologi yang dikembangkan sebagai standar industri dalam data mining. Metodologi ini terdiri dari enam tahap utama:
- Business Understanding: Memahami tujuan bisnis dan menentukan masalah yang ingin diselesaikan dengan data mining.
- Data Understanding: Mengeksplorasi data untuk menemukan pola awal dan anomali.
- Data Preparation: Membersihkan dan mengubah data agar siap untuk analisis lebih lanjut.
- Modeling: Membangun model menggunakan algoritma data mining.
- Evaluation: Mengevaluasi hasil model berdasarkan tujuan bisnis yang telah ditetapkan.
- Deployment: Mengimplementasikan model ke dalam sistem bisnis untuk penggunaan nyata.
CRISP-DM lebih fleksibel dan banyak digunakan di dunia industri karena menekankan pemahaman bisnis sebelum memulai analisis data. Ini menjadikannya lebih cocok untuk organisasi yang ingin mengoptimalkan data mining dalam pengambilan keputusan strategis.
3. KDD (Knowledge Discovery in Databases)
KDD adalah metodologi yang lebih luas dibandingkan SEMMA dan CRISP-DM karena mencakup seluruh proses penemuan pengetahuan dari data. Proses KDD meliputi:
- Selection: Memilih subset data yang relevan untuk dianalisis.
- Preprocessing: Membersihkan dan mengintegrasikan data.
- Transformation: Mengubah data menjadi format yang sesuai untuk analisis.
- Data Mining: Menerapkan algoritma untuk menemukan pola atau pengetahuan dalam data.
- Interpretation/Evaluation: Menafsirkan hasil dan mengevaluasi nilai informasinya.
KDD lebih berorientasi pada penelitian akademik dan eksplorasi mendalam terhadap data. Metodologi ini sering digunakan dalam proyek-proyek penelitian yang bertujuan untuk menemukan pola baru dalam data tanpa keterikatan langsung pada kebutuhan bisnis tertentu.
Ketiga metodologi ini memiliki kesamaan dalam hal struktur tahapan, tetapi memiliki fokus yang berbeda:
- SEMMA lebih menekankan pada eksplorasi dan modeling data, serta sering dikaitkan dengan perangkat lunak SAS. Metodologi ini kuat dalam analisis statistik tetapi kurang dalam aspek pemahaman bisnis yang eksplisit.
- CRISP-DM lebih fleksibel dan berorientasi pada implementasi bisnis, sehingga cocok untuk proyek yang bertujuan memberikan nilai tambah bagi pengambilan keputusan organisasi.
- KDD memiliki cakupan yang lebih luas, dari seleksi data hingga evaluasi pengetahuan yang dihasilkan, serta lebih sering digunakan dalam penelitian akademik dan eksplorasi data secara mendalam.
Pemilihan metodologi tergantung pada tujuan penelitian atau proyek yang dilakukan. Jika fokus utama adalah eksplorasi dan pemodelan data, SEMMA bisa menjadi pilihan. Jika proyek memiliki konteks bisnis yang kuat, CRISP-DM lebih cocok. Sementara itu, untuk penelitian akademik yang mendalam, KDD merupakan pendekatan yang lebih menyeluruh.
Referensi
- Agata, P. M., & Achmadi, H. (2024). Integration of CRISP-DM and Machine Learning in Residential Sales Decision Making in the Middle and Upper Middle Class at PT XYZ. Jurnal Info Sains: Informatika dan Sains, 14(04), 780–794.
- Ayele, W. Y. (2021). Adapting CRISP-DM for Idea Mining: A Data Mining Process for Generating Ideas Using a Textual Dataset. arXiv preprint.
- Pratama, S., Iswandi, I., Sevtian, A., & Anjani, T. P. (2023). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 dengan CRISP-DM. Journal of Applied Informatics and Computing, 7(1), 16–20.
- Saltz, J. S. (2021). CRISP-DM for Data Science: Strengths, Weaknesses and Potential Next Steps. In 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data).