Source: Midjourney

Dalam era digital yang sarat akan informasi, data telah menjadi aset paling berharga bagi organisasi. Namun, besarnya volume data tidak serta merta menjamin kualitas analisis yang dihasilkan. Faktanya, banyak data yang tersimpan dalam sistem masih dalam kondisi kotor, tidak lengkap, atau tidak konsisten. Data yang tidak siap pakai ini dapat menyebabkan kesalahan interpretasi, keputusan bisnis yang tidak tepat, bahkan menghambat proses pengambilan kebijakan berbasis data.

Mengapa Kualitas Data Itu Penting

Sebelum data dapat digunakan untuk data mining, analisis statistik, maupun penerapan kecerdasan buatan, langkah pertama yang harus dilakukan adalah data preparation proses mempersiapkan data agar bersih, konsisten, dan layak untuk diolah. Tahapan ini mencakup serangkaian proses seperti data cleaning, data integration, data reduction, dan data transformation yang bertujuan memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar mewakili realitas. Melalui proses data preparation yang baik, peneliti dan praktisi data dapat meminimalkan bias, meningkatkan akurasi model, serta mempercepat waktu pemrosesan analitik. Seperti halnya pepatah dalam dunia komputasi, “garbage in, garbage out” data yang buruk akan menghasilkan hasil yang buruk pula. Data berkualitas tinggi harus memiliki beberapa kriteria utama: akurasi, kelengkapan, konsistensi, ketepatan waktu, kredibilitas, dan kemudahan interpretasi. Ketika salah satu aspek ini tidak terpenuhi, hasil analisis bisa menjadi bias. Misalnya, data pelanggan yang tidak lengkap atau salah input dapat menurunkan keakuratan model prediksi penjualan.

Apa yang dikakuan saat Data Preprocessing

Sebelum data siap digunakan, ada empat tahapan utama dalam proses data preprocessing:

  1. Data Cleaning: Membersihkan data dari kesalahan, nilai yang hilang, atau data yang tidak konsisten
  2. Data Integration: Menggabungkan data dari berbagai sumber agar menjadi satu kesatuan yang konsisten.
  3. Data Reduction: Mengurangi ukuran data tanpa kehilangan informasi penting, seperti melalui reduksi dimensi atau kompresi data.
  4. Data Transformation: Mengubah format data agar sesuai untuk analisis, misalnya melalui normalisasi atau pembuatan hierarki konsep.

Data Cleaning: Melawan Data yang “Kotor”

Data di dunia nyata sering kali tidak sempurna. Beberapa permasalahan umum antara lain:

  1. Incomplete data (data hilang): misalnya nilai pendapatan pelanggan yang tidak diisi.
  2. Noisy data (data bising): mengandung kesalahan seperti angka yang salah input, contohnya “−10” untuk gaji.
  3. Inconsistent data (data tidak konsisten): misalnya perbedaan format tanggal atau kode.

Cara Menangani Data Hilang

Ada beberapa pendekatan yang bisa dilakukan:

  1. Mengabaikan data yang hilang (jika tidak terlalu banyak).
  2. Mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata, median, atau nilai yang paling sering muncul (mode).
  3. Menggunakan algoritma prediktif untuk memperkirakan nilai yang hilang.

Menangani Data Bising

Data bising dapat dikurangi dengan beberapa teknik, seperti:

  1. Binning (pembagian interval): membagi data menjadi beberapa kelompok (bin) agar distribusi data menjadi lebih halus.
  • Equal-width partitioning: membagi rentang data ke dalam interval dengan lebar sama.
  • Equal-depth partitioning: membagi data agar setiap interval memiliki jumlah data yang relatif sama.
  1. Regresi: membuat model prediksi untuk memperkirakan nilai yang benar.

Data Integration: Menggabungkan Banyak Sumber Data

Ketika data berasal dari berbagai sistem atau database, proses integrasi menjadi tantangan tersendiri. Masalah umum yang sering muncul meliputi:

  1. Perbedaan skema: nama atribut yang berbeda untuk entitas yang sama (misalnya, A.cust_id dan B.cust_no).
  2. Redundansi data: data yang sama muncul di dua tempat.
  3. Perbedaan skala: seperti satu sumber menggunakan satuan meter, sedangkan yang lain menggunakan kaki.

Dengan integrasi yang baik, proses analisis menjadi lebih efisien dan hasilnya lebih akurat. Analisis correlation dan covariance dapat digunakan untuk mendeteksi redundansi data.

 

Kesimpulan

Dalam dunia yang semakin didorong oleh data, kualitas informasi menjadi fondasi utama bagi analisis yang efektif dan pengambilan keputusan yang tepat. Proses persiapan data (data preparation) mengambil peran krusial sebagai langkah awal yang membentuk pondasi dari seluruh tahapan berikutnya—mulai dari data mining, model machine learning hingga visualisasi insight. Melalui tahapan-tahapan seperti data cleaning, data integration, data reduction, dan data transformation, kita mengubah data mentah yang “kotor”, tidak lengkap, atau tidak konsisten menjadi aset informatika yang siap pakai dan bermakna.

Sebagai analogi, persiapan data bisa dianggap sebagai proses menggali, membersihkan, dan memoles bahan mentah sehingga menjadi permata yang berharga; tanpa tahap ini, analisis apa pun yang dilakukan bisa seperti membangun rumah di atas fondasi rapuh: mungkin berdiri, namun rentan roboh. Dengan data yang disiapkan secara matang, model menjadi lebih akurat, proses analisis lebih cepat, dan interpretasi hasil lebih dapat dipercaya.

Penulis: 

Samson Ndruru, S.Kom., M.Kom.

Daftar Pustaka:

  1. Tableau Software. (n.d.). Guide to data cleaning: Definition, benefits, and how-to. Diakses dari https://www.tableau.com/learn/articles/what-is-data-cleaning
  2. National Cancer Institute. (n.d.). Cleaning Data: The Basics. Diakses dari https://www.cancer.gov/about-nci/organization/cbiit/training/learn/clean
  3. (n.d.). Data preparation phase – an overview. Dalam ScienceDirect Topics. Diakses dari https://www.sciencedirect.com/topics/computer-science/data-preparation-phase