CRISP-DM ( CROSS-INDUSTRY STANDARD PROCESS FOR DATA MINING)

 CRISP-DM, atau Cross-Industry Standard Process for Data Mining, adalah kerangka kerja standar yang digunakan secara luas dalam industri untuk mengelola proyek data mining. Kerangka kerja ini dirancang untuk memberikan pendekatan yang sistematis dalam mengatasi proyek data mining dari awal hingga akhir. Berikut adalah penjelasan singkat tentang setiap tahap dalam CRISP-DM:

1. Pemahaman Masalah Bisnis (Business Understanding) :

   - Identifikasi tujuan bisnis yang ingin dicapai melalui proyek data mining.

   - Pahami kebutuhan bisnis dan tantangan yang dihadapi.

   - Tentukan kriteria keberhasilan proyek.

2. Pemahaman Data (Data Understanding) :

   - Kumpulkan data yang diperlukan untuk analisis.

   - Evaluasi data untuk memahami karakteristiknya, termasuk kualitas, struktur, dan relevansi.

   - Identifikasi potensi masalah atau kekurangan dalam data.

3. Persiapan Data (Data Preparation) :

   - Bersihkan data dari nilai yang hilang, outliers, atau noise.

   - Integrasikan data dari berbagai sumber jika diperlukan.

   - Transformasikan data ke format yang lebih sesuai untuk analisis.

4. Modeling :

   - Pilih teknik atau algoritma data mining yang sesuai.

   - Bangun model menggunakan data yang telah dipersiapkan.

   - Validasi model untuk memastikan kinerjanya sesuai dengan harapan.

5. Evaluasi :

   - Evaluasi model untuk mengukur kinerjanya terhadap tujuan bisnis.

   - Pastikan model dapat diterima dan digunakan dalam konteks bisnis.

   - Tentukan langkah selanjutnya berdasarkan hasil evaluasi.

6. Implementasi (Deployment) :

   - Terapkan model dalam lingkungan produksi atau operasional.

   - Integrasikan hasil analisis ke dalam proses bisnis yang ada.

   - Sosialisasikan hasil analisis kepada pemangku kepentingan.

7. Pemeliharaan (Maintenance) :

   - Monitor kinerja model secara berkala.

   - Perbarui model atau strategi berdasarkan perubahan data atau kebutuhan bisnis.

   - Pastikan model tetap relevan dan efektif seiring waktu.

CRISP-DM menekankan siklus iteratif di mana setiap tahapan dapat menghasilkan wawasan baru yang memengaruhi langkah-langkah berikutnya. Kerangka kerja ini fleksibel dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan konteks proyek data mining yang berbeda.