Dalam pendekatan CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), terdapat tahapan-tahapan sistematis yang harus diikuti untuk membangun solusi data mining yang efektif. Tahapan awal dimulai dari pemahaman bisnis, di mana kita mencoba memahami tujuan dan konteks masalah dari sisi bisnis. Setelah itu, kita masuk ke tahap pemahaman data, yakni mengumpulkan dan mengeksplorasi data awal untuk mengetahui karakteristiknya.
Untuk keperluan pembelajaran, kita bisa menggunakan data bawaan dari RapidMiner. Namun, penting juga untuk membiasakan diri mengolah data dari sumber eksternal, misalnya dataset Iris yang populer dan dapat diunduh dari situs Kaggle. Setelah login dan mengunduh dataset, kita dapat memuat file CSV tersebut ke dalam RapidMiner menggunakan operator seperti Read CSV. Langkah ini dilanjutkan dengan pengecekan data secara singkat untuk memastikan format dan isinya benar.
Tahap berikutnya adalah data processing, di mana kita membersihkan dan mempersiapkan data sebelum digunakan dalam pelatihan model. Dalam kasus klasifikasi, kita memilih atribut target, misalnya “spesies” sebagai label yang ingin diprediksi. Kita kemudian memisahkan data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji, dengan rasio umum seperti 70:30 menggunakan operator Split Data.
Setelah data dipisahkan, kita dapat melanjutkan ke tahap pemodelan. Contohnya, kita bisa menggunakan algoritma Decision Tree untuk membangun model prediktif. Model yang telah dilatih kemudian diaplikasikan pada data uji menggunakan operator Apply Model. Untuk menguji performanya, kita hubungkan dengan operator Performance (Classification) yang akan menghasilkan metrik evaluasi seperti akurasi dan confusion matrix.
Tahapan terakhir dalam CRISP-DM adalah deployment, yaitu bagaimana hasil model ini dapat digunakan secara nyata oleh pengguna akhir. Meskipun RapidMiner lebih terbatas pada sisi implementasi akhir, untuk platform seperti Python atau MATLAB, model bisa diekspor dan dikembangkan lebih lanjut menjadi aplikasi yang lebih mudah digunakan oleh non-teknisi melalui GUI atau API.
Rahmadya Trias Handayanto 