CRISP-DM: Tahapan, Studi Kasus, Kelebihan, dan Kekurangan

Halo, future data scientist! Data science termasuk salah satu disiplin ilmu yang sangat berguna di era digital ini. Disiplin ini menyediakan berbagai metodologi yang bertujuan untuk menjadi kerangka kerja dalam mengolah, mengelola, menganalisis, dan memahami data secara mendalam. Dengan metodologi yang tepat, kita bisa mengubah data mentah menjadi wawasan yang berharga, membantu dalam pengambilan keputusan strategis, dan memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis dan organisasi. Salah satu metodologi yang paling terkenal dan banyak digunakan dalam data science adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). CRISP-DM menawarkan pendekatan yang terstruktur dan sistematis untuk menjalankan proyek data mining, mulai dari memahami kebutuhan bisnis hingga penerapan solusi di lingkungan operasional.

Data mining merupakan proses pengumpulan dan pengolahan data dalam jumlah besar untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses ini memungkinkan perusahaan dan organisasi untuk menemukan pola tersembunyi, hubungan, serta wawasan yang dapat digunakan dalam mendukung pengambilan keputusan strategis.

Tahapan pada CRISP-DM

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

CRISP-DM memiliki enam tahapan, yaitu business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Berikut adalah penjelasan di setiap tahapannya.

Business Understanding
Tahap ini adalah memahami kebutuhan pelanggan secara mendalam. Kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah menentukan tujuan bisnis, menilai situasi ketersediaan sumber daya, menentukan tujuan pengumpulan data, dan menghasilkan rencana proyek.

Data Understanding
Selanjutnya adalah tahap pemahaman data, yaitu mengidentifikasi, mengumpulkan, dan menganalisis kumpulan data yang dapat membantu untuk mencapai tujuan proyek. Kegiatan pada tahap ini adalah mengumpulkan data awal, menjelaskan data, menjelajahi data, dan memverifikasi kualitas data.

Data Preparation
Fase ini sering disebut “data mining”, yaitu menyiapkan kumpulan data akhir untuk pemodelan. Kegiatan pada fase ini adalah memperbaiki kualitas data agar sesuai dengan proses modeling yang akan dilakukan berikutnya.

Modeling
Membuat dan menilai berbagai model berdasarkan beberapa teknik pemodelan yang berbeda. Pada tahap ini, ada empat tugas, yaitu memilih teknik pemodelan, menghasilkan desain pengujian, membangun model, dan yang terakhir menilai model.

Evaluation
Fase evaluasi ini melihat lebih luas model yang paling sesuai dengan bisnis dan yang harus dilakukan selanjutnya. Ada tiga kegiatan yang mewakili fase evaluasi, yaitu evaluasi hasil, proses peninjauan, dan penentuan langkah selanjutnya.

Deployment
Ini adalah tahap terakhir dan paling penting dari proses CRISP-DM. Perencanaan untuk deployment dimulai dari fase business understanding dan harus menggabungkan tidak hanya untuk menghasilkan nilai model, tetapi juga cara mengonversi skor keputusan dan penggabungan keputusan tersebut.

Untuk memahami implementasi CRISP-DM dalam proyek nyata, kita dapat melihat studi kasus pada perusahaan fiktif bernama “RetailMart,” sebuah jaringan toko ritel besar yang ingin meningkatkan strategi pemasarannya melalui analisis data pelanggan. Berikut adalah cara CRISP-DM diterapkan dalam proyek ini.

Studi Kasus: Implementasi CRISP-DM di RetailMart

Business Understanding (Pemahaman Bisnis)

RetailMart ingin meningkatkan penjualan dan loyalitas pelanggan dengan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Tujuan spesifiknya adalah untuk memahami pola pembelian pelanggan dan mengidentifikasi segmen pelanggan berbeda untuk kampanye pemasaran yang lebih efektif.

Tugas:

- Bertemu dengan stakeholders untuk memahami kebutuhan bisnis.
- Mendefinisikan tujuan proyek dan metrik kesuksesan.
- Mengidentifikasi sumber daya yang diperlukan, seperti data dan alat analisis.

Data Understanding (Pemahaman Data)

Pihak RetailMart akan mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti transaksi penjualan, data demografi pelanggan, dan interaksi pelanggan di berbagai saluran. Setelah itu, RetailMart akan melakukan eksplorasi awal data untuk memahami distribusi, kualitas, dan keterkaitan data.

Tugas:

- Mengidentifikasi data yang relevan.
- Menilai kualitas data (misalnya, mengidentifikasi data yang hilang atau outlier).
- Membuat ringkasan statistik awal untuk mendapatkan wawasan awal tentang data.

Data Preparation (Persiapan Data)

Setelah itu, RetailMart membersihkan data dengan menangani nilai yang hilang, menghapus duplikasi, dan menangani outlier. Data dari berbagai sumber diintegrasikan dalam satu dataset yang kohesif. Kemudian, RetailMart akan membuat fitur-fitur baru yang mungkin berguna untuk analisis, seperti frekuensi pembelian atau jumlah pengeluaran rata-rata per kunjungan.

Tugas:

- Data cleaning.
- Data transformation (normalisasi, encoding).
- Feature engineering.

Modeling (Pemodelan)

RetailMart memilih teknik pemodelan yang sesuai, seperti clustering untuk segmentasi pelanggan. Beberapa model dibangun dan diuji untuk menemukan yang paling sesuai. Teknik validasi digunakan untuk memastikan model tidak overfitting.

Tugas:

- Memilih algoritma (misalnya, K-means clustering).
- Melatih model dengan data yang telah dipersiapkan.
- Mengevaluasi kinerja model menggunakan metrik yang relevan.

Evaluation (Evaluasi)

RetailMart mengevaluasi model terhadap tujuan bisnis yang telah ditetapkan. Hal ini dilakukan untuk menilai bahwa hasil model memberikan wawasan yang bermanfaat dan dapat diterapkan. RetailMart akan melakukan iterasi ulang jika hasil model belum memuaskan.

Tugas:

- Mengevaluasi model berdasarkan akurasi dan interpretabilitas.
- Menyelaraskan hasil model dengan tujuan bisnis.
- Mendiskusikan hasil dengan stakeholders dan mendapatkan umpan balik.

Deployment (Penerapan)

Mengimplementasikan model dalam sistem produksi RetailMart. Mengembangkan dashboard atau alat lain untuk memantau kinerja model. Melatih tim pemasaran untuk menggunakan hasil analisis dalam kampanye mereka.

Tugas:

- Mengatur infrastruktur untuk penerapan model.
- Membuat laporan dan visualisasi yang mudah dipahami.
- Merancang strategi untuk pemantauan dan pemeliharaan model.

Meskipun CRISP-DM sangat populer dan efektif, seperti semua metodologi, ia memiliki kelebihan dan kelemahan. Selanjutnya, kita akan membahas kelebihan dan kelemahannya.

Kelebihan

CRISP-DM memberikan banyak manfaat dalam proses pengembangan dan implementasi proyek data mining. Metodologi ini menawarkan beberapa keunggulan yang membuatnya menjadi populer di kalangan profesional. Beberapa kelebihan CRISP-DM sebagai berikut.

Struktur yang Jelas dan Terdefinisi.

Menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan terorganisasi dengan baik serta membantu tim data science mengikuti langkah-langkah sistematis dalam proyek data mining.

Fleksibilitas.

Metodologi ini dapat diterapkan pada berbagai jenis proyek dan industri sehingga sangat fleksibel. Setiap fase bisa disesuaikan dengan kebutuhan spesifik proyek.

Iteratif dan Interaktif.

CRISP-DM mengakui bahwa proyek data mining adalah proses iteratif. Tahapan-tahapan dalam metodologi ini dapat dilalui beberapa kali, memungkinkan perbaikan dan penyesuaian yang berkelanjutan.

Fokus pada Pemahaman Bisnis.

Menekankan pentingnya memahami konteks dan tujuan bisnis dari proyek data mining serta memastikan bahwa solusi yang dihasilkan relevan dan bermanfaat bagi organisasi.

Dokumentasi yang Baik.

Mendorong dokumentasi yang baik pada setiap fase proyek. Hal ini membantu dalam komunikasi antar anggota tim, pelaporan kepada stakeholder, dan penggunaan ulang proyek di masa depan.

Kelemahan

Dari kelebihan yang telah disebutkan di atas, bukan berarti metodologi CRISP-DM tidak memiliki kekurangan. Metodologi ini juga memiliki beberapa kelemahan yang dapat dijadikan pertimbangan sebelum menerapkannya pada proyek data mining. Berikut adalah beberapa kelemahan CRISP-DM.

Tidak Terlalu Detail.

CRISP-DM memberikan panduan umum tanpa spesifikasi teknis yang rinci, artinya tim mungkin memerlukan pengetahuan tambahan atau metodologi lain untuk mengisi detail teknis tertentu.

Ketergantungan pada Pengalaman.

Keberhasilan penerapan CRISP-DM sering kali bergantung pada pengalaman dan keahlian tim. Tim yang kurang berpengalaman mungkin mengalami kesulitan dalam menerapkan metodologi ini secara efektif.

Waktu dan Sumber Daya.

Proyek dengan penerapan CRISP-DM secara ketat bisa memakan waktu dan sumber daya yang signifikan, terutama pada tahap pemahaman bisnis serta persiapan data, yang kadang-kadang bisa sangat intensif.

Keterbatasan dalam Proyek Skala Kecil.

Untuk proyek-proyek kecil atau sederhana, metodologi CRISP-DM mungkin terasa terlalu berlebihan dan birokratis.

Tidak Selalu Adaptif terhadap Metode Baru.

Karena metodologi ini sudah lama ada, mungkin kurang adaptif terhadap perkembangan terbaru dalam teknologi dan teknik data mining modern, seperti machine learning dan big data analytics.

Secara keseluruhan, CRISP-DM tetap menjadi salah satu metodologi yang paling banyak diadopsi dalam industri data mining karena struktur dan fleksibilitasnya, meskipun ada beberapa tantangan yang perlu diatasi untuk penerapannya secara efektif.

Kesimpulan

CRISP-DM adalah metodologi yang sangat terstruktur dan sistematis untuk data mining, mencakup semua aspek penting, mulai dari pemahaman bisnis hingga penerapan model. Dengan enam tahapan utamanya (business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment) CRISP-DM menyediakan kerangka kerja fleksibel dan iteratif yang dapat disesuaikan dengan berbagai jenis proyek serta industri.

Jadi, itulah metodologi CRISP-DM. Sangat menarik, bukan? Jika ingin mempelajari lebih lanjut terkait cara membangun proyek dengan menerapkan metodologi CRISP-DM, kamu dapat belajar di Learning Path Dicoding, yaitu Data Scientist. Di dalamnya, kita akan belajar tentang ilmu data secara komprehensif.