Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess

 SEMMA merupakan singkatan dari Sample, Explore, Modify, Model, dan Assess. Ini adalah metodologi yang dikembangkan oleh SAS Institute untuk melakukan proses data mining yang efektif. SEMMA menyediakan panduan langkah demi langkah untuk memindai data besar dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang berharga. Berikut ini adalah penjelasan setiap tahap dalam SEMMA, beserta contohnya.

1. Sample (Sampel)

Definisi:

Tahap ini melibatkan pemilihan sampel data dari kumpulan data yang lebih besar. Tujuannya adalah untuk membuat kumpulan data yang lebih kecil dan lebih manajemen untuk analisis awal, tanpa mengorbankan representasi statistik dari data tersebut.

Contoh:

Sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis perilaku pembelian pelanggan. Dari jutaan transaksi, perusahaan tersebut memilih 10.000 transaksi secara acak dari setiap kategori produk sebagai sampel untuk analisis awal.

2. Explore (Eksplorasi)

Definisi:

Tahap eksplorasi data melibatkan pemeriksaan awal dari data sampel untuk mengidentifikasi pola, anomali, atau hubungan antar variabel. Ini termasuk statistik deskriptif, visualisasi data, dan analisis eksploratif lainnya.

Contoh:

Dalam contoh perusahaan e-commerce, analis menggunakan visualisasi seperti histogram untuk distribusi umur pelanggan, scatter plot untuk hubungan antara frekuensi pembelian dan jumlah pengeluaran, dan box plot untuk membandingkan pengeluaran antar kategori produk.

3. Modify (Modifikasi)

Definisi:

Tahap modifikasi melibatkan transformasi dan pembersihan data untuk mempersiapkannya untuk pemodelan. Ini bisa termasuk penanganan nilai yang hilang, penciptaan variabel prediktif baru, dan transformasi variabel.

Contoh:

Untuk meningkatkan kualitas model, analis memutuskan untuk menggabungkan beberapa kategori produk yang serupa ke dalam satu kategori, mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata atau median, dan mengubah variabel kategorikal menjadi dummy variables.

4. Model (Pemodelan)

Definisi:

Tahap ini melibatkan pengembangan dan penerapan model statistik atau machine learning untuk menganalisis data. Tujuannya adalah untuk membangun model yang dapat menjelaskan atau memprediksi fenomena yang diamati.

Contoh:

Perusahaan e-commerce membangun model regresi logistik untuk memprediksi kemungkinan pelanggan melakukan pembelian berdasarkan fitur seperti frekuensi kunjungan, jumlah rata-rata pengeluaran, dan kategori produk yang dibeli.

5. Assess (Penilaian)

Definisi:

Tahap penilaian melibatkan evaluasi kinerja model. Ini termasuk mengukur seberapa baik model bekerja pada data yang tidak terlihat sebelumnya dan menilai kegunaan model dalam konteks bisnis.

Contoh:

Model regresi logistik dievaluasi menggunakan metrik seperti akurasi, precision, recall, dan AUC (Area Under the ROC Curve). Jika model memenuhi kriteria kinerja yang ditetapkan, maka model tersebut dianggap berhasil dan siap untuk diterapkan dalam strategi bisnis.

Kesimpulan

Metodologi SEMMA memberikan kerangka kerja yang sistematis dan terstruktur untuk proses data mining. Dengan mengikuti langkah-langkah SEMMA, organisasi dapat lebih efisien dalam mengubah data mentah menjadi wawasan berharga yang mendukung pengambilan keputusan berbasis data.