Dalam dunia data science, proses pengolahan data bukanlah tugas yang sederhana. Menganalisis data yang besar dan kompleks memerlukan pendekatan yang terstruktur untuk menghasilkan wawasan yang berguna. Salah satu metodologi yang paling banyak digunakan oleh para profesional data science di seluruh dunia adalah CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining). Metodologi ini memberikan panduan yang jelas dan sistematis untuk mengelola proyek data mining atau analisis data, dan telah terbukti sangat efektif dalam berbagai industri.
Jika kamu tertarik untuk mendalami data science atau sedang memulai proyek data mining, memahami CRISP-DM adalah langkah awal yang sangat penting. Artikel ini akan mengupas tuntas apa itu CRISP-DM, mengapa metodologi ini sangat populer, dan bagaimana penerapannya dalam proyek data science.
Apa Itu CRISP-DM?
CRISP-DM adalah sebuah metodologi standar yang digunakan untuk menganalisis dan mengolah data. Metodologi ini terdiri dari enam langkah yang sistematis, masing-masing berfokus pada bagian tertentu dari siklus proyek data mining. CRISP-DM pertama kali diperkenalkan pada akhir 1990-an oleh sebuah konsorsium perusahaan yang dipimpin oleh SPSS (sekarang bagian dari IBM), dengan tujuan untuk menciptakan sebuah pendekatan universal yang bisa diterapkan di berbagai industri.
CRISP-DM memiliki enam tahap utama, yang berurutan namun sering kali saling tumpang tindih atau dilakukan secara iteratif:
1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Langkah pertama dalam CRISP-DM adalah memahami tujuan bisnis dan masalah yang ingin diselesaikan. Pada tahap ini, penting untuk mendiskusikan dengan para pemangku kepentingan untuk memahami konteks bisnis, tujuan analisis, dan apa yang ingin dicapai dari proyek data mining ini.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Mendefinisikan masalah bisnis yang ingin diselesaikan, seperti meningkatkan penjualan, mengurangi churn pelanggan, atau memprediksi permintaan produk.
- Menetapkan tujuan yang jelas dan terukur, misalnya “mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi churn pelanggan dalam tiga bulan ke depan”.
- Menentukan keberhasilan proyek, misalnya dengan KPI (Key Performance Indicators) seperti akurasi prediksi atau ROI (Return on Investment).
2. Data Understanding (Pemahaman Data)
Setelah pemahaman bisnis yang kuat, langkah berikutnya adalah mengumpulkan dan memeriksa data yang tersedia. Di sini, data yang relevan perlu ditemukan dan dipahami untuk melihat apakah data tersebut cukup untuk mendukung tujuan analisis.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Mengumpulkan data dari berbagai sumber (basis data perusahaan, file CSV, API eksternal, dll.).
- Mengeksplorasi data melalui statistik deskriptif untuk memahami pola dan karakteristik utama.
- Melakukan visualisasi data untuk mendapatkan gambaran umum tentang distribusi data dan hubungan antar variabel.
- Mendeteksi masalah kualitas data seperti data yang hilang atau anomali.
3. Data Preparation (Persiapan Data)
Tahap ini mencakup proses pembersihan dan transformasi data agar siap digunakan dalam model analisis atau prediksi. Data sering kali memerlukan beberapa modifikasi untuk memastikan konsistensi dan kualitas yang baik sebelum dilakukan pemodelan.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Mengatasi masalah data yang hilang atau duplikat.
- Mengonversi data menjadi format yang sesuai untuk analisis (misalnya, mengubah tipe data).
- Melakukan normalisasi atau standarisasi data untuk memastikan skala variabel yang konsisten.
- Membagi data menjadi subset pelatihan (training) dan pengujian (testing) untuk evaluasi model.
4. Modeling (Pemodelan)
Setelah data dipersiapkan, tahap berikutnya adalah membangun model analisis yang akan digunakan untuk menggali pola atau membuat prediksi. Di tahap ini, berbagai algoritma machine learning atau teknik statistik digunakan untuk membangun model.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Memilih teknik pemodelan yang sesuai, seperti regresi, pohon keputusan (decision tree), atau jaringan syaraf tiruan (neural network).
- Melatih model dengan data pelatihan dan melakukan validasi model menggunakan data pengujian.
- Mengoptimalkan model dengan memilih parameter terbaik melalui metode seperti cross-validation atau grid search.
- Membandingkan berbagai model untuk memilih yang terbaik berdasarkan metrik evaluasi (misalnya, akurasi, precision, recall, dll.).
5. Evaluation (Evaluasi)
Setelah model dibangun, penting untuk mengevaluasi hasilnya untuk memastikan bahwa model tersebut memecahkan masalah yang telah ditentukan di tahap awal. Pada tahap ini, model dievaluasi dari berbagai sudut pandang, baik dari segi performa teknis maupun relevansi terhadap tujuan bisnis.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Menggunakan metrik evaluasi yang sesuai untuk menilai kinerja model, seperti akurasi, F1 score, atau area under the curve (AUC).
- Menilai apakah model benar-benar memenuhi tujuan bisnis yang ditetapkan di tahap pertama (misalnya, apakah model prediksi churn pelanggan memiliki dampak nyata terhadap pengurangan churn).
- Menganalisis apakah ada bias atau masalah dengan model yang perlu diperbaiki.
6. Deployment (Implementasi)
Langkah terakhir dalam CRISP-DM adalah implementasi model ke dalam sistem produksi atau pengambilan keputusan. Pada tahap ini, hasil dari proyek data mining digunakan untuk mendukung keputusan bisnis yang lebih baik atau untuk otomatisasi proses bisnis.
Contoh aktivitas pada tahap ini:
- Menyebarkan model ke dalam aplikasi bisnis atau alat analisis yang dapat digunakan oleh pemangku kepentingan.
- Membuat dashboard untuk memantau hasil dan memberikan laporan secara real-time.
- Mengatur sistem untuk pembaruan dan pemeliharaan model secara berkala.
- Jika diperlukan, melakukan pemodelan ulang secara periodik dengan data yang lebih baru untuk memastikan akurasi model tetap tinggi.
Mengapa CRISP-DM Populer?
CRISP-DM telah menjadi metodologi yang sangat populer karena alasan-alasan berikut:
- Fleksibilitas dan Generik: CRISP-DM dapat diterapkan di berbagai industri dan jenis proyek, dari yang sederhana hingga yang kompleks.
- Iteratif: Proses ini tidak bersifat linear; tahapan-tahapan tersebut dapat diulang atau ditinjau kembali untuk menyempurnakan model dan hasil analisis.
- Berorientasi pada Bisnis: CRISP-DM tidak hanya fokus pada teknik analisis, tetapi juga memastikan bahwa solusi yang dihasilkan relevan dan dapat memberikan nilai bisnis yang nyata.
- Fokus pada Kolaborasi Tim: Metodologi ini memungkinkan kolaborasi yang lebih baik antara tim data science dan pemangku kepentingan bisnis untuk memastikan proyek berjalan dengan lancar.
Kesimpulan
CRISP-DM adalah metodologi yang sangat berguna bagi siapa saja yang terlibat dalam proyek data mining atau data science. Dengan mengikuti enam langkah ini, kamu dapat mengelola proyek analisis data dengan lebih terstruktur dan sistematis, memastikan bahwa hasilnya tidak hanya akurat tetapi juga relevan dengan tujuan bisnis yang lebih besar. Oleh karena itu, memahami dan menerapkan CRISP-DM dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat, dan lebih berbasis data.
Jika kamu baru mulai belajar tentang data science atau sedang mencari cara untuk mengelola proyek data mining, mempelajari CRISP-DM adalah langkah awal yang sangat baik. Metodologi ini telah terbukti efektif di berbagai industri dan dapat membantumu menjadi lebih produktif dalam menganalisis dan menginterpretasi data.
Penulis:
Admin
Sumber Gambar:
https://miro.medium.com/v2/1*jUGtCb1AS4GvutlX8ifflg.jpeg
Recent Comments