Reduksi data adalah pengolahan data penelitian yang menjadi salah satu tahapan teknis analisis data. Secara umum, terdapat empat tahapan analisis data diantaranya pengumpulan data, reduksi, penyajian, dan penarikan kesimpulan.
Penerapan reduksi data biasanya memanfaatkan tools untuk memudahkan peneliti dalam mencapai tujuannya. Sehingga berbagai data yang sudah dikumpulkan dapat Anda proses dengan baik dan benar.
Pengertian Reduksi Data
Pada dasarnya, reduksi data adalah proses pengubahan data dari lapangan ke dalam sebuah pola hingga pokok permasalahan tertentu. Data yang sudah terkumpul akan dirangkum kemudian dilakukan seleksi.
Dengan kata lain, reduksi data adalah proses pemilihan data yang bertujuan untuk menyederhanakan dan mentransformasikan data kasar ke dalam data yang layak diolah. Proses reduksi ini dapat memberikan gambaran spesifik dan detail. Hal ini berguna untuk memudahkan penelitian ketika mengumpulkan data.
Data reduksi adalah data yang mampu memberikan gambaran jelas untuk memudahkan peneliti dalam mengumpulkan data selanjutnya. Sehingga lebih mudah untuk peneliti cari apabila masih membutuhkannya. Dalam melakukan reduksi data membutuhkan tools untuk memberikan kode dalam aspek-aspek tertentu.
Istilah reduksi data juga merujuk pada dunia Teknologi dan Informasi. Dalam hal ini, reduksi data adalah proses untuk mengurangi volume data asli, lalu merepresentasikannya ke dalam volume lebih kecil. Hal ini berguna untuk menjaga integritas dari data asli.
Ketika proses penyimpanan data, bisa saja analyst kehabisan ruang karena data yang terlalu banyak. Sehingga reduksi data ini mampu meningkatkan efisiensi penyimpanan, mempermudah analisis, dan mengurangi biaya.
Tidak hanya itu saja, reduksi juga membantu dalam meningkatkan performa dari algoritma machine learning untuk mengurangi volume kumpulan data. Tanpa adanya reduksi, bisa mengakibatkan kesalahan penanganan data. Hal ini dapat berimbas pada validasi data.
Mengapa Harus Melakukan Reduksi Data?
Reduksi data adalah hal yang penting untuk dilakukan karena mampu memberikan gambaran yang spesifik. Nantinya, peneliti bisa dengan mudah mengumpulkan data, bahkan bisa mencari data-data tambahan apabila membutuhkannya.
Semakin lama seorang peneliti turun ke lapangan, biasanya jumlah data yang diperoleh semakin beragam. Kompleksnya data yang dimiliki justru membuatnya semakin rumit. Nah, reduksi data dibutuhkan di sini untuk mempermudah Anda dalam melakukan analisis data nantinya.
Dalam dunia Teknologi dan Informasi, reduksi data juga menjadi hal yang sangat diperlukan. Sebab, banyaknya variabel input mampu menurunkan kinerja machine learning.
Secara umum, data ditampilkan ke dalam bentuk kolom dan baris. Nah, variabel input di sini merupakan kolom atau fitur. Jumlah fitur yang terlalu banyak bisa menyebabkan data yang semestinya direpresentasikan justru tidak mampu merepresentasikan sampel secara maksimal. Akhirnya, berpengaruh terhadap kinerja algoritma dari machine learning.
Jenis-Jenis Data Reduksi
Memahami penjelasan reduksi data kualitatif adalah proses pengolahan data agar mudah dipahami saja, masih belum cukup. Terdapat beberapa jenis data reduksi yang harus Anda pahami sebagaimana berikut ini.
PCA (Principal Component Analysis)
PCA merupakan teknik untuk mengurangi dimensi dataset dengan jumlah yang besar. Namun tetap mempertahankan informasi penting yang ada dalam data.
Cara kerja PCA dengan melakukan transformasi dataset menjadi sistem koordinat baru yang mana sumbu pertama searah dengan varian maksimum yang ada dalam data. Sumbu berikutnya diartikan sebagai urutan menurunnya varian, yang mana tiap sumbu tegak lurus dengan sumbu sebelumnya.
Melalui proyeksi dataset asli menjadi sistem koordinat baru, maka PCA secara efektif dapat mengurangi dimensi data. Namun tetap mempertahankan mayoritas variasi dalam dataset yang asli. Sebab, hal ini penting untuk memvisualisasikan dataset pada dimensi tinggi.
Biasanya PCA ini bisa Anda gunakan dalam berbagai bidang, misalnya ilmu sosial, ilmu data, dan ilmu teknik. Namun yang paling populer adalah reduksi dimensi karena terdapat berbagai aplikasi yang menunjangnya.
LLE (Local Linear Embedding)
Salah satu jenis reduksi data yaitu LLE yang merujuk pada teknik dimensi non linier. Sebab, jenis ini bekerja dengan cara memodelkan data yang memiliki dimensi tinggi sebagai dataset dimensi rendah. Namun tetap mempertahankan geometri lokal dari data asli.
Tahap utama dari LLE diantaranya melakukan identifikasi KNN (K-Nearest Neighbours) pada tiap titik data yang ada dalam ruang dimensi tinggi. Lalu merekonstruksi titik data menjadi jumlah tertimbang yang ada pada ruang dimensi rendah.
Bobot tersebut dipilih agar mampu meminimalisir perbedaan jarak pasangan titik ruang dimensi tinggi dengan dimensi rendah. Kemudian syarat kalau bobot harus menjadi satu.
Jika Anda mengulangi proses tersebut pada tiap titik data, maka LLE bisa merekonstruksi semua dataset yang memiliki dimensi tinggi ke dalam ruang dimensi rendah. Namun tetap mempertahankan hubungan antar titik dengan neighbours.
LLE berguna bagi dataset untuk menunjukkan adanya hubungan non linier antar fitur. Sebab, ia bisa menangkap hubungan tersebut dalam representasi dimensi rendah. Dalam LLE terdapat berbagai aplikasi yang ada dalam analisis data, seperti pengenalan suara, pemrosesan citra, dan bioinformatika.
Penggunaan LLE sering kali dikombinasikan dengan teknik reduksi lain, misalnya PCA ataupun t-SNE. Sehingga mendapatkan pemahaman lebih lengkap mengenai struktur dataset dimensi tinggi.
(t-SNE) t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding
Salah satu jenis reduksi data adalah t-SNE yang digunakan untuk memvisualisasi data yang berdimensi tinggi. Jenis ini sangat efektif untuk mempertahankan struktur lokal data yang ada pada representasi dimensi rendah.
Cara kerja t-SNE berguna untuk menghitung kesamaan pasangan antar titik data yang ada dalam ruang dimensi tinggi. Kemudian memetakan kesamaan tersebut dalam ruang dimensi rendah.
Dalam ruang dimensi rendah, kemudian t-SNE meminimalisir divergensi kesamaan data berpasangan yang ada dalam ruang dimensi tinggi. Selain itu, juga data berpasangan yang ada dalam ruang dimensi rendah.
Namun bagi Anda yang mencari berikut adalah data potensial reduksi standar untuk beberapa kation, bisa melihat pada artikel lainnya.
Penggunaan Teknik Reduksi Data
Lebih lanjut, teknik reduksi data bisa diaplikasi pada berbagai bidang sebagaimana berikut ini.
Olah Gambar dan Video
Teknik ini bisa Anda gunakan untuk kompresi file gambar dan video dengan ukuran besar. Sehingga memudahkan Anda dalam menyimpan dan mentransmisikannya.
Machine Learning
Selanjutnya, reduksi juga bisa digunakan dalam memproses data sebelum nantinya dimasukkan dalam model machine learning. Caranya dengan mengurangi dimensi data serta meningkatkan tingkat akurasi model.
Data Mining
Penggunaan teknik reduksi data mampu meminimalkan ukuran dataset besar. Sehingga Anda lebih mudah dalam melakukan analisis dan visualisasi.
Pengolahan Sinyal
Teknik ini juga bisa Anda gunakan untuk ekstraksi fitur dari sinyal. Misalnya data sensor atau audio sehingga memudahkan Anda dalam memproses dan menganalisisnya.
Itulah penjelasan tentang reduksi data adalah proses pengubahan data kompleks menjadi lebih mudah untuk dipahami. Namun untuk menerakakannya dalam bidang Big Data tidaklah mudah. Perlu skill khusus yang bisa Anda pelajari dari Course Net yang menawarkan coach kelas dunia dan sertifikasi internasional.
