Peran data saat ini sangatlah vital, khususnya bagi operasional sehari-hari sebuah perusahaan. Banyaknya data yang berasal dari berbagai sumber memang menjadi masalah tersendiri. Akan tetapi, agar perusahaan dapat bekerja dengan baik diperlukan beberapa langkah data preprocessing. Memangnya, apa itu data preprocessing dan bagaimana langkah serta tujuan penggunaannya? Simak ulasan lengkapnya berikut ini!

Apa itu data preprocessing dan mengapa penting?

Secara sederhana, data preprocessing merupakan langkah-langkah yang diperlukan oleh pengguna untuk mengubah maupun memasukkan data ke dalam sebuah data set. Tujuannya adalah agar mudah dipahami, sebab tidak semua data yang dimasukkan ini memiliki format yang sama.

Selain itu, yang juga menjadi tujuan dari preprocessing data ini adalah untuk meminimalkan kesalahpahaman saat menginput data. Dengan begitu, tidak akan ada data yang salah atau tidak relevan yang dapat berdampak pada statistik data. 

3 Tipe data preprocessing

Sebelum membahas mengenai langkah data preprocessing, ada baiknya Anda untuk mengetahui tipe-tipenya terlebih dahulu. Terdapat tiga jenis data preprocessing yang dapat digunakan.

1. Manual data processing, yakni data yang dikumpulkan dan diproses secara manual oleh pengguna atau seseorang tanpa menggunakan tools, contohnya ketika menghitung keuangan. Akan tetapi, cara ini kurang efektif karena memerlukan lebih banyak waktu dan tenaga, serta memiliki risiko kesalahan yang cukup tinggi.
2. Electronic Data Processing (EDP) yang juga disebut dengan sistem informasi. Proses ini adalah memasukkan data ke komputer dan memprogramnya menggunakan media komunikasi elektronik. Keunggulan dari tipe ini adalah prosesnya sangat cepat. Hal ini bisa dilihat saat mesin ATM memproses data dari kartu ATM nasabah.
3. Real-time data processing, tipe ini merupakan proses lanjutan yang dapat merespons data dalam waktu tertentu. Data yang diinput secara langsung diproses dan akan muncul output data. Contohnya adalah mesin ATM, saat pengguna memasukkan kode tertentu, akan muncul informasi pada layar mesin ATM setelah data diproses.

Langkah-langkah data preprocessing 

Langkah data preprocessing dapat dilakukan setelah semua platform sudah siap. Kemudian, lanjutkanlah dengan tahapan-tahapan tertentu. Setidaknya, ada empat langkah data processing dalam machine learning.

1. Pembersihan data

Sebagai langkah awal, Anda harus melakukan pembersihan data terlebih dahulu. Maksudnya di sini adalah menyeleksi data mentahan yang diperoleh. Dari proses seleksi inilah Anda dapat memilah data, apakah harus dihapus atau tidak. Dengan cara ini, Anda bisa menghindari kesalahpahaman saat melakukan analisis data.

Di sini, yang perlu diperhatikan adalah pastikan sebelum melakukan penghapusan data, tidak ada data yang missing values. Selain itu, pastikan data tersebut adalah data penting untuk proses analisis. Jadi, data yang ada bisa digunakan dengan tepat guna, tanpa membuang waktu dengan data-data yang tidak penting.

2. Penggabungan data

Selanjutnya, Anda bisa melakukan integrasi atau menggabungkan sejumlah data di sebuah data set. Untuk menggabungkan data ini, Anda harus melihat kembali sumber-sumber data yang diperoleh. Hal itu penting dilakukan agar data yang akan digabungkan memiliki format sama.

Anda juga harus mengantisipasi kemungkinan permasalahan yang bisa saja terjadi saat melakukan penggabungan. Pastikan data tersebut dimiliki oleh pihak tertentu dengan format yang sama supaya tidak menjadikan proses menjadi lebih rumit.

3. Pengubahan bentuk data

Langkah data preprocessing yang ketiga adalah transformasi data atau pengubahan bentuk data yang ada. Ingat, data yang dikumpulkan dari banyak sumber kemungkinan besar terdapat perbedaan format. Maka dari itu, Anda harus mengubah bentuk data ini agar proses analisis datanya menjadi lebih mudah.

Contoh mudahnya adalah ketika Anda mengambil data mengenai waktu dan tanggal tertentu. Pada data tertentu, data memiliki format DD/MM/YYYY, sedangkan data berikutnya menggunakan format lain, yakni MM/DD/YYYY. Ketika Anda ingin mengumpulkannya, seragamkan format tersebut.

4. Pengurangan data

Terakhir yang harus Anda lakukan dalam langkah data preprocessing adalah mengurangi data atau yang biasa dikenal dengan data reduction. Mengurangi data di sini maksudnya adalah mengurangi sampel yang diambil. Meski demikian, pengurangan data ini tidak boleh mengubah hasil dari analisis data.

Untuk melakukannya, ada tiga data cara yang bisa dilakukan. Pertama, pengurangan dimensi, kedua adalah dengan pengurangan jumlah, dan yang ketiga adalah kompresi data. Anda bisa memilih salah satunya sesuai dengan kebutuhan, misalnya dengan melihat besaran data yang diolah.

Kesimpulan

Jika melihat dari ulasan di atas, langkah data preprocessing dapat dikatakan sebagai sebuah prosedur penting dalam pemrosesan big data. Dengan begitu, data yang akan digunakan nanti benar-benar optimal dan memiliki format yang seragam. Selain itu, cara tersebut dapat digunakan untuk meminimalkan risiko yang tidak diinginkan.

Anda bisa mempelajari dan mendalami bagaimana cara mengolah data dengan mengikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School. Ada beberapa pilihan kelas yang dapat dipilih sesuai kebutuhan Anda, baik untuk level individu maupun korporat perusahaan.