Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)

    Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) adalah metodologi proses yang banyak diadopsi dalam proyek data mining. Metodologi ini menyediakan kerangka kerja yang komprehensif dan terstruktur untuk melakukan proyek data mining. CRISP-DM diakui secara luas dan digunakan dalam berbagai industri karena fleksibilitas dan adaptabilitasnya terhadap berbagai jenis proyek data mining. Metodologi ini terdiri dari enam tahap utama yang bertujuan untuk memandu dari pemahaman awal masalah bisnis hingga penerapan solusi data mining. 

Tahapan CRISP-DM

1. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)

Tahap ini berfokus pada pemahaman masalah bisnis secara mendalam dan formulasi masalah data mining sebagai solusi. Hal ini melibatkan identifikasi tujuan bisnis, tujuan data mining, dan kriteria keberhasilan.

2. Data Understanding (Pemahaman Data)

Tahap ini melibatkan pengumpulan data awal, akses ke data, pemahaman terhadap data yang tersedia, dan penilaian kualitas data. Ini juga mencakup eksplorasi data awal untuk mendapatkan wawasan tentang data.

3. Data Preparation (Persiapan Data)

Merupakan tahap di mana data dibersihkan dan disiapkan untuk analisis. Ini meliputi seleksi data, pembersihan, konstruksi atribut baru, transformasi data, dan reduksi data.

4. Modeling (Pemodelan)

Pada tahap ini, teknik modeling yang sesuai dipilih dan diterapkan. Proses ini bisa melibatkan seleksi algoritma, desain tes, dan pembangunan model. Beberapa model mungkin dikembangkan dan disesuaikan selama tahap ini.

5. Evaluation (Evaluasi)

Model yang telah dikembangkan dievaluasi dalam konteks tujuan bisnis. Evaluasi ini menilai apakah model memenuhi tujuan bisnis dan kriteria keberhasilan yang ditetapkan pada tahap Business Understanding.

6. Deployment (Penerapan)

Model yang berhasil dan memenuhi kriteria keberhasilan siap untuk diterapkan. Tahap ini melibatkan perencanaan penerapan, pelaksanaan penerapan, dan pemantauan kinerja model setelah penerapan.

Contoh Kasus CRISP-DM

Contoh di Sektor Perbankan: Deteksi Penipuan Kartu Kredit

1. Business Understanding: Bank ingin mengurangi kerugian akibat penipuan kartu kredit dengan mengidentifikasi transaksi mencurigakan secara real-time.

2. Data Understanding: Analisis data transaksi kartu kredit historis untuk memahami pola transaksi normal dan mencurigakan.

3. Data Preparation: Data transaksi dibersihkan dan dipersiapkan. Fitur seperti jumlah transaksi, lokasi, waktu, dan frekuensi transaksi dihitung dan dipilih.

4. Modeling: Menggunakan algoritma machine learning seperti Random Forest atau Neural Networks untuk mengembangkan model yang dapat memprediksi transaksi mencurigakan.

5. Evaluation: Model dievaluasi menggunakan metrik seperti precision, recall, dan AUC. Model dengan performa terbaik dipilih berdasarkan keseimbangan antara mendeteksi penipuan dan meminimalkan alarm palsu.

6. Deployment: Model diimplementasikan dalam sistem pemrosesan transaksi kartu kredit bank. Sistem ini secara otomatis menandai transaksi yang mencurigakan untuk ditinjau lebih lanjut.

Kesimpulan nya adalah metodologi CRISP-DM membantu memastikan bahwa proyek data mining dilakukan secara sistematis, terstruktur, dan efektif, dengan fokus pada pemecahan masalah bisnis. Ini membantu tim data science untuk bekerja secara efisien dan meningkatkan kemungkinan keberhasilan proyek data mining.