Data yang kotor atau tidak terstruktur dapat menghasilkan kesimpulan yang salah atau bias. Oleh karena itu, penting untuk memahami cara melakukan data cleaning pada suatu data dengan baik.
Data cleaning merupakan salah satu tahapan dalam proses analisis data. Dalam dunia yang dipenuhi dengan data, baik itu untuk kebutuhan bisnis, akademis, maupun penelitian, kualitas data sangat menentukan keberhasilan analisis yang akan dilakukan.
Pengertian Data Cleaning
Data cleaning adalah proses menyeluruh untuk mengidentifikasi, memperbaiki, dan menghapus data yang tidak akurat, tidak lengkap, tidak relevan, atau tidak terstruktur dari kumpulan data yang ada.
Tujuan utama dari data cleaning adalah untuk meningkatkan kualitas data sehingga dapat diandalkan untuk analisis lebih lanjut. Proses ini melibatkan serangkaian langkah yang sistematis untuk membersihkan data dari berbagai masalah yang mungkin ada.
Baca Juga: Apa Itu Visualisasi Data : Definisi, Fungsi & Teknik Visualisasi Data Yang Wajib Di Ketahui
Manfaat Data Cleaning
Data cleaning memiliki berbagai manfaat bagi organisasi maupun individu yang bergantung pada data untuk pengambilan keputusan dan analisis. Berikut adalah beberapa manfaat dari cara melakukan data cleaning pada suatu data, yaitu:
1. Meningkatkan Keakuratan dalam Analisis
Salah satu manfaat paling jelas dari data cleaning adalah meningkatkan akurasi hasil analisis. Dengan membersihkan data dari kesalahan dan ketidakakuratan, Anda dapat memastikan bahwa kesimpulan yang diambil dari analisis data adalah tepat dan dapat diandalkan.
2. Mengurangi Risiko Kesalahan
Data yang tidak bersih atau tidak terstruktur dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis dan interpretasi data. Dengan melakukan data cleaning secara menyeluruh, Anda dapat mengurangi risiko kesalahan dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang akurat.
3. Analisis yang Lebih Mendalam
Data yang telah dibersihkan memungkinkan untuk dianalisis yang lebih mendalam dan komprehensif. Dengan menghapus data yang tidak relevan atau outlier yang membingungkan, Anda dapat fokus pada pola dan tren yang sebenarnya dalam data.
4. Meningkatkan Efisiensi Operasional
Dengan memiliki data yang bersih dan terstruktur dengan baik, proses analisis data menjadi lebih efisien. Tim analis tidak perlu menghabiskan waktu berharga mereka untuk memperbaiki data yang tidak valid atau tidak lengkap.
5. Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik
Data yang bersih dan akurat adalah dasar untuk pengambilan keputusan yang baik. Dengan memiliki data yang berkualitas tinggi, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat waktu dan efektif.
6. Meningkatkan Kepuasan Pelanggan
Dengan menggunakan data yang bersih dan akurat untuk memahami kebutuhan dan preferensi pelanggan, sebuah bisnis dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan membangun hubungan yang lebih kuat dengan mereka.
7. Mengurangi Biaya Kesalahan
Kesalahan dalam pengambilan keputusan dapat memiliki konsekuensi finansial yang serius bagi perusahaan atau organisasi. Dengan menggunakan data yang telah di-cleaning, Anda dapat mengurangi risiko kesalahan dan menghindari biaya yang terkait dengan kesalahan tersebut.
8. Mendukung Kebijakan yang Berlaku
Banyak industri dan sektor diatur oleh peraturan ketat tentang pengelolaan dan penggunaan data. Dengan melakukan data cleaning secara teratur, perusahaan dapat memastikan bahwa mereka mematuhi semua persyaratan regulasi yang relevan.
Baca Juga: 5 Aplikasi Mengolah Data yang Wajib Digunakan & Paling Populer
Panduan Cara Melakukan Data Cleaning pada Data
Berikut adalah beberapa langkah atau cara melakukan data cleaning pada suatu data yang dapat Anda ikuti, diantaranya yaitu:
1. Memahami Data
Langkah pertama dalam data cleaning adalah memahami data yang akan dibersihkan. Tahap ini melibatkan pemahaman mendalam tentang struktur data, jenis data, dan konteksnya. Pertanyaan yang perlu Anda tanyakan, yaitu:
- Apa jenis data yang saya miliki? (misalnya, teks, numerik, tanggal)
- Apakah ada pola atau tren yang dapat diidentifikasi?
- Apakah ada masalah yang umum terjadi dalam data ini?
Memahami data dengan baik akan membantu Anda menentukan langkah-langkah yang tepat untuk membersihkannya.
2. Identifikasi dan Penanganan Data yang Hilang
Salah satu masalah umum dalam data adalah keberadaan data yang hilang atau kosong. Langkah kedua adalah mengidentifikasi di mana data hilang dan menentukan cara penanganannya. Beberapa teknik yang umum digunakan, yaitu:
- Imputasi, mengisi nilai yang hilang dengan estimasi berdasarkan nilai yang ada.
- Penghapusan, menghapus baris atau kolom yang memiliki nilai yang hilang jika memungkinkan.
- Interpolasi, mengisi nilai yang hilang dengan estimasi berdasarkan data sekitarnya.
- Pilihan teknik tergantung pada jenis data dan kompleksitas masalahnya.
3. Deteksi dan Koreksi Kesalahan Data
Selain data yang hilang, data sering kali mengandung kesalahan yang perlu dideteksi dan diperbaiki. Hal ini dapat berupa kesalahan ketik, format yang salah, atau nilai yang tidak masuk akal. Cara melakukan data cleaning pada suatu data yang dapat Anda ambil untuk mendeteksi dan memperbaiki kesalahan tersebut, yaitu:
- Memeriksa apakah nilai data berada dalam batas yang wajar.
- Memastikan bahwa nilai data sesuai dengan tipe data yang diharapkan.
- Memeriksa konsistensi data antara berbagai kolom atau atribut.
Setelah kesalahan data terdeteksi, Anda dapat memperbaikinya dengan mengoreksi secara manual atau menggunakan cara otomatis jika memungkinkan.
4. Normalisasi Data
Normalisasi Data adalah proses mengatur data ke dalam format yang seragam untuk memudahkan analisis, biasanya terdiri dari:
- Normalisasi string, mengubah teks menjadi format yang seragam, misalnya, mengubah semua huruf menjadi huruf kecil.
- Normalisasi numerik, menyelaraskan skala data numerik untuk memastikan bahwa mereka dapat dibandingkan secara adil.
- Normalisasi tanggal, mengonversi format tanggal ke dalam format standar.
- Normalisasi data membantu mencegah bias dalam analisis dan memastikan konsistensi dalam representasi data.
Baca Juga: Normalisasi Database Adalah : Pengertian ,Contoh & Tujuannya
5. Verifikasi Konsistensi Data
Langkah terakhir dalam data cleaning adalah memverifikasi konsistensi data setelah proses pembersihan selesai. Langkah ini yaitu memeriksa apakah data memenuhi kriteria tertentu atau apakah ada masalah baru yang muncul selama proses pembersihan. Pemeriksaan konsistensi umumnya dilakukan dengan cara berikut ini:
- Memastikan bahwa semua kesalahan telah diperbaiki dan tidak ada kesalahan baru yang muncul.
- Memeriksa apakah semua referensi antar data konsisten dan valid.
- Memeriksa apakah data bersih memenuhi kriteria kualitas yang telah ditetapkan sebelumnya.
Teknik-teknik Data Cleaning Lanjutan
Selain langkah-langkah umum di atas, terdapat beberapa teknik lanjutan cara melakukan data cleaning pada suatu data yang dapat digunakan tergantung pada karakteristik dataset dan tujuan analisis. Beberapa di antaranya ialah:
- Encoding kategori yaitu mengubah variabel kategori menjadi bentuk yang dapat diproses oleh model, seperti one-hot encoding atau label encoding.
- Penghapusan duplikat yaitu mengidentifikasi dan menghapus baris yang memiliki nilai yang sama dalam dataset.
- Imputasi lanjutan yaitu menggunakan metode imputasi yang lebih canggih seperti k-Nearest Neighbors atau regresi untuk mengisi nilai yang hilang.
- Feature engineering adalah menciptakan variabel baru yang dapat meningkatkan performa model seperti menambahkan interaksi antar variabel atau fitur dari variabel yang ada.
Data cleaning adalah tahapan utama dalam proses analisis data yang sering diabaikan. Tanpa data yang bersih dan terstruktur dengan baik, hasil analisis yang dihasilkan mungkin tidak akurat.
Dengan mengikuti panduan dari cara melakukan data cleaning pada suatu data di atas, Anda dapat memastikan analisis yang lebih akurat dan informatif. Jika Anda tertarik dengan data dan bercita-cita menjadi analis data, ikuti kursus data science di CourseNet.
Kamu akan dibimbing langsung oleh coach praktisi aktif kelas dunia yang memiliki pengalaman lebih dari 5 tahun. Segera ikuti kelasnya dan upgrade skillmu dibidang data.
