fbpx
proses sebelum analisis data

Data Preprocessing membuat proses analisis data lebih mudah

10 Februari 2022

Ketika mengolah data perusahaan, data preprocessing penting dilakukan karena dapat mempermudah tahap analisis data. Mengapa demikian? Pada artikel ini, akan dijelaskan mengenai apa itu preprocessing data, step-step dalam data preprocessing, dan fungsinya bagi data mining.  Simak terus pembahasannya di bawah ini.

Apa itu preprocessing data?

Data preprocessing adalah proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini penting dilakukan karena data mentah sering kali tidak memiliki format yang teratur. Selain itu, data mining juga tidak dapat memproses data mentah, sehingga proses ini sangat penting dilakukan untuk mempermudah proses berikutnya, yakni analisis data.

Step-step dalam data preprocessing

Setelah mengetahui tentang apa itu data preprocessing , ada beberapa step yang perlu dilakukan ketika akan melakukan data preprocessing. Berikut ini beberapa tahapannya:

1. Data cleaning

Tahap pertama yang perlu dilakukan ketika akan preprocessing data adalah data cleaning atau membersihkan data. Artinya, data mentah yang telah Anda peroleh perlu diseleksi kembali. Kemudian, hapus atau hilangkan data-data yang tidak lengkap, tidak relevan, dan tidak akurat. Dengan melakukan tahap ini, Anda akan menghindari kesalahpahaman ketika menganalisis data tersebut.

Ada dua hal yang harus Anda perhatikan ketika melakukan data cleaning, yakni pastikan data-data yang dikumpulkan tidak lagi mengandung data dengan missing values. Lalu, Anda juga harus memastikan bahwa data-data tersebut seluruhnya diperlukan saat proses analisis data. Dengan demikian, data yang Anda kumpulkan telah disesuaikan dan tidak mubazir.

2. Data Integration

Karena data preprocessing akan menggabungkan beberapa data dalam suatu dataset, maka Anda harus mengecek data-data yang datang dari berbagai sumber tersebut supaya memiliki format yang sama. Proses ini menjadi salah satu step penting dalam proses ini.

Beberapa permasalahan bisa muncul ketika melakukan data integration. Misalnya, Anda ingin menggabungkan data dari beberapa sumber. Anda harus mengetahui bahwa data pada sumber pertama dimiliki oleh si A, dan data pada sumber kedua juga terkait dengan si A. Kelihatannya seperti hal mudah, padahal dua sumber tersebut memiliki format yang berbeda. Itulah yang membuat data integration sedikit lebih rumit.

3. Transformasi data

Proses berikutnya yang harus dilakukan adalah transformasi data. Seperti yang telah dijelaskan di atas, data akan diambil dari berbagai sumber yang kemungkinan memiliki perbedaan format. Anda harus menyamakan seluruh data yang terkumpul supaya dapat mempermudah proses analisis data.

Misalnya, Anda akan mengambil data karyawan pada sumber pertama yang menggunakan format DD/MM/YYYY. Kemudian, pada sumber berikutnya, data karyawan menggunakan format MM/DD/YYYY. Ketika akan mengumpulkan data, keduanya tentu perlu diubah dan diseragamkan dalam satu format yang sama.

4. Mengurangi Data

Tahap terakhir yang perlu dilakukan adalah mengurangi jumlah data (data reduction). Maksudnya adalah Anda harus mengurangi sampel data yang diambil, tetapi dengan catatan, tidak akan mengubah hasil analisis data.

Ada tiga teknik yang bisa diterapkan saat melakukan pengurangan data, yakni dimensionality reduction (pengurangan dimensi), numerosity reduction (pengurangan jumlah), dan data compression (kompresi data). Ketiga teknik tersebut bisa disesuaikan dengan kebutuhan; apakah data yang diolah besar, sedang, atau perlu dikompresi dan berisiko merugikan.

Fungsi preprocessing pada data mining

Preprocessing data penting untuk dilakukan karena dapat memberikan fungsi atau manfaat pada data mining. Proses ini utamanya dilakukan untuk memastikan kualitas data baik sebelum digunakan saat analisis data. Dalam proses ini Anda dapat memastikan enam hal, yakni akurasi data, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, tepercaya, dan dapat diinterpretasi dengan baik.

Jika sebuah data telah diproses berdasarkan enam acuan tersebut, proses analisis data akan lebih mudah dilakukan karena data dari berbagai sumber telah dimuat dalam sebuah set data dengan format yang sama.

Kesimpulan

Data preprocessing adalah proses yang penting dilakukan guna mempermudah proses analisis data. Proses ini dapat menyeleksi data dari berbagai sumber dan menyeragamkan formatnya ke dalam satu set data. Step-step di atas dapat Anda lakukan ketika akan melakukan preprocessing data.

Bagi Anda yang ingin mendalami pemrosesan data, Anda bisa memulainya dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia beragam pilihan kelas data science yang bisa Anda ikuti sesuai kebutuhan. Informasi lebih lanjut, kunjungi website Algoritma dengan klik di sini!.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Ketika mengolah data perusahaan, data preprocessing penting dilakukan karena dapat mempermudah tahap analisis data. Mengapa demikian? Pada artikel ini, akan dijelaskan mengenai apa itu preprocessing data, step-step dalam data preprocessing, dan fungsinya bagi data mining.  Simak terus pembahasannya di bawah ini.

Apa itu preprocessing data?

Data preprocessing adalah proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini penting dilakukan karena data mentah sering kali tidak memiliki format yang teratur. Selain itu, data mining juga tidak dapat memproses data mentah, sehingga proses ini sangat penting dilakukan untuk mempermudah proses berikutnya, yakni analisis data.

Step-step dalam data preprocessing

Setelah mengetahui tentang apa itu data preprocessing , ada beberapa step yang perlu dilakukan ketika akan melakukan data preprocessing. Berikut ini beberapa tahapannya:

1. Data cleaning

Tahap pertama yang perlu dilakukan ketika akan preprocessing data adalah data cleaning atau membersihkan data. Artinya, data mentah yang telah Anda peroleh perlu diseleksi kembali. Kemudian, hapus atau hilangkan data-data yang tidak lengkap, tidak relevan, dan tidak akurat. Dengan melakukan tahap ini, Anda akan menghindari kesalahpahaman ketika menganalisis data tersebut.

Ada dua hal yang harus Anda perhatikan ketika melakukan data cleaning, yakni pastikan data-data yang dikumpulkan tidak lagi mengandung data dengan missing values. Lalu, Anda juga harus memastikan bahwa data-data tersebut seluruhnya diperlukan saat proses analisis data. Dengan demikian, data yang Anda kumpulkan telah disesuaikan dan tidak mubazir.

2. Data Integration

Karena data preprocessing akan menggabungkan beberapa data dalam suatu dataset, maka Anda harus mengecek data-data yang datang dari berbagai sumber tersebut supaya memiliki format yang sama. Proses ini menjadi salah satu step penting dalam proses ini.

Beberapa permasalahan bisa muncul ketika melakukan data integration. Misalnya, Anda ingin menggabungkan data dari beberapa sumber. Anda harus mengetahui bahwa data pada sumber pertama dimiliki oleh si A, dan data pada sumber kedua juga terkait dengan si A. Kelihatannya seperti hal mudah, padahal dua sumber tersebut memiliki format yang berbeda. Itulah yang membuat data integration sedikit lebih rumit.

3. Transformasi data

Proses berikutnya yang harus dilakukan adalah transformasi data. Seperti yang telah dijelaskan di atas, data akan diambil dari berbagai sumber yang kemungkinan memiliki perbedaan format. Anda harus menyamakan seluruh data yang terkumpul supaya dapat mempermudah proses analisis data.

Misalnya, Anda akan mengambil data karyawan pada sumber pertama yang menggunakan format DD/MM/YYYY. Kemudian, pada sumber berikutnya, data karyawan menggunakan format MM/DD/YYYY. Ketika akan mengumpulkan data, keduanya tentu perlu diubah dan diseragamkan dalam satu format yang sama.

4. Mengurangi Data

Tahap terakhir yang perlu dilakukan adalah mengurangi jumlah data (data reduction). Maksudnya adalah Anda harus mengurangi sampel data yang diambil, tetapi dengan catatan, tidak akan mengubah hasil analisis data.

Ada tiga teknik yang bisa diterapkan saat melakukan pengurangan data, yakni dimensionality reduction (pengurangan dimensi), numerosity reduction (pengurangan jumlah), dan data compression (kompresi data). Ketiga teknik tersebut bisa disesuaikan dengan kebutuhan; apakah data yang diolah besar, sedang, atau perlu dikompresi dan berisiko merugikan.

Fungsi preprocessing pada data mining

Preprocessing data penting untuk dilakukan karena dapat memberikan fungsi atau manfaat pada data mining. Proses ini utamanya dilakukan untuk memastikan kualitas data baik sebelum digunakan saat analisis data. Dalam proses ini Anda dapat memastikan enam hal, yakni akurasi data, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, tepercaya, dan dapat diinterpretasi dengan baik.

Jika sebuah data telah diproses berdasarkan enam acuan tersebut, proses analisis data akan lebih mudah dilakukan karena data dari berbagai sumber telah dimuat dalam sebuah set data dengan format yang sama.

Kesimpulan

Data preprocessing adalah proses yang penting dilakukan guna mempermudah proses analisis data. Proses ini dapat menyeleksi data dari berbagai sumber dan menyeragamkan formatnya ke dalam satu set data. Step-step di atas dapat Anda lakukan ketika akan melakukan preprocessing data.

Bagi Anda yang ingin mendalami pemrosesan data, Anda bisa memulainya dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia beragam pilihan kelas data science yang bisa Anda ikuti sesuai kebutuhan. Informasi lebih lanjut, kunjungi website Algoritma dengan klik di sini!.

Referensi:

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya