Validasi data adalah proses memeriksa apakah data memenuhi aturan atau batasan tertentu sehingga dianggap masuk akal, akurat, dan konsisten sebelum digunakan lebih lanjut. Praktik ini penting untuk menjaga kualitas data agar analisis tidak menyesatkan. Kita akan bahas validasi data lebih lanjut!
Pengertian Validasi Data
Secara umum, validasi data adalah teknik untuk memastikan data memenuhi kriteria yang telah ditentukan (misalnya tipe, rentang nilai, format) sehingga cocok untuk tujuan pemakaian dan kualitasnya terjaga.
Validasi membantu mencegah data “tidak masuk akal” atau di luar aturan bisnis masuk ke sistem.
Dalam konteks aplikasi seperti Microsoft Excel, fitur Data Validation memungkinkan pembatasan input (angka bulat, tanggal, daftar pilihan, dan lain-lain) langsung pada sel agar hanya nilai yang valid yang diterima.
Tujuan dan Manfaat Validasi Data
- Mencegah input tidak valid sejak awal (gatekeeping) sehingga kualitas data lebih stabil.
- Memastikan data konsisten dengan aturan yang didefinisikan (misalnya rentang nilai, unik, tidak kosong).
- Mendokumentasikan asumsi dan persyaratan data melalui alat seperti Great Expectations yang menghasilkan dokumentasi manusiawi (Data Docs) dari hasil validasi.
- Mengotomasi pengecekan kualitas dalam alur transformasi data dengan pengujian di dbt, sehingga asumsi model dapat diuji ulang secara rutin.
Perbedaan Validasi, Verifikasi, dan Pembersihan Data
Banyak orang sering menyamakan validasi, verifikasi, dan pembersihan data — padahal ketiganya punya peran berbeda. Bagian ini akan membantu Anda memahami perbedaan fungsi dan tujuan dari masing-masing proses agar kualitas data tetap terjaga.
1. Validasi
Validasi berfokus pada pemeriksaan apakah data memenuhi aturan yang telah ditetapkan (type checking, range checking, dan batasan serupa) agar layak digunakan.
2. Verifikasi
Verifikasi mengacu pada pengecekan bahwa data merepresentasikan sumbernya secara benar, misalnya melalui pemeriksaan silang atau pembandingan dengan sumber asli.
3. Pembersihan Data
Pembersihan data (data cleansing) adalah proses mendeteksi dan memperbaiki (atau menghapus) catatan yang salah, tidak lengkap, tidak relevan, atau tidak konsisten untuk meningkatkan kualitas dataset.
Baca juga: 5 Cara Melakukan Data Cleaning Pada Suatu Data, Berikut Panduan Lengkapnya
Jenis dan Metode Validasi Data
Validasi data dapat dilakukan dengan berbagai cara, tergantung pada jenis data dan tujuannya. Di sini, Anda akan mempelajari beberapa metode umum yang digunakan untuk memastikan data akurat, konsisten, dan sesuai standar.
1. Struktur dan Nilai
Metode ini memeriksa tipe, format, panjang, ketidakosongan, keunikan, dan rentang nilai. Misalnya, membatasi input hanya angka bulat atau tanggal tertentu di Excel, atau memastikan kolom tidak mengandung nilai di luar batas minimum–maksimum.
Dalam praktik modern, framework seperti Great Expectations menyediakan “Expectations” untuk memeriksa keunikan, ketidak kosongan, rentang, dan pola nilai.
2. Relasional
Validasi relasional mengecek hubungan antar tabel atau dataset, seperti integritas referensial. Di dbt, terdapat pengujian relationships untuk memastikan nilai pada suatu kolom memiliki pasangan yang sesuai pada tabel lain.
3. Statistik dan Bisnis
Pendekatan ini menguji sifat distribusi atau aturan-aturan bisnis yang diekspresikan sebagai batasan terukur (misalnya nilai harus berada di antara ambang tertentu, jumlah baris minimal/maksimal, atau pola tertentu).
Great Expectations memungkinkan aturan seperti “jumlah baris berada dalam rentang” atau “nilai kolom berada dalam batas yang diharapkan” yang dapat direpresentasikan sebagai Expectations.
Tingkatkan keakuratan laporanmu! Belajar teknik validasi data bersama mentor ahli di Kursus Data Analyst Course-Net!
Langkah-Langkah Melakukan Validasi Data
Proses validasi memerlukan tahapan yang sistematis agar hasilnya bisa diandalkan. Bagian ini menjelaskan langkah-langkah praktis yang dapat diterapkan baik secara manual maupun otomatis.
1. Rancang Aturan dan Ambang Batas (Rule Library)
Tentukan seperangkat aturan (rule library) yang merefleksikan kebutuhan kualitas data: tipe, rentang, keunikan, referensial, hingga aturan bisnis.
Di Great Expectations, aturan-aturan ini dibungkus sebagai Expectation Suites yang terdokumentasi dan bisa dibagikan.
2. Profiling Sampel Data
Gunakan sampel data untuk memahami karakteristik awal dan membantu merumuskan aturan yang realistis (misalnya rentang awal, sebaran nilai, atau kolom kritikal).
3. Eksekusi dan Logging
Jalankan validasi secara terjadwal atau terotomasi. Dalam dbt, perintah dbt test mengeksekusi serangkaian pengujian (generic/singular) dan mengembalikan status lulus/gagal berdasarkan baris yang dikembalikan kueri.
4. Penanganan Error
Terapkan mekanisme penolakan input atau penandaan anomali. Di Excel, Data Validation dapat menampilkan Error Alert ketika pengguna memasukkan nilai di luar aturan.
Pada pipeline analitik, kegagalan validasi di dbt ditangkap sebagai test failures untuk ditindaklanjuti sebelum melanjutkan proses.
5. Pelaporan dan Monitoring
Bangun pelaporan yang mudah dibaca oleh pemangku kepentingan agar mudah dalam mengambil keputusan yang menentukan arah perusahaan kedepannya.
Contoh Praktis: Excel, SQL, hingga Python
Untuk memudahkan penerapan, bagian ini menyajikan contoh nyata bagaimana validasi data dilakukan di berbagai platform populer — mulai dari Excel untuk analisis sederhana, SQL untuk basis data, hingga Python untuk automasi tingkat lanjut.
- Excel: Terapkan Data Validation untuk membatasi input angka bulat dalam rentang tertentu, membuat dropdown list, menampilkan pesan input, dan menolak nilai tidak valid dengan Error Alert agar data tetap konsisten.
- SQL: Gunakan constraints seperti NOT NULL, UNIQUE, dan CHECK di sistem basis data relasional (contoh: PostgreSQL) untuk memastikan data mengikuti aturan pada tingkat tabel/kolom.
- Python: Terapkan Great Expectations untuk mendefinisikan Expectations (misalnya nilai kolom tidak null, unik, berada dalam rentang), jalankan Checkpoints pada pipeline, dan gunakan Data Docs untuk meninjau hasilnya.
- Transformasi & CI Data: Jalankan dbt test agar pengujian berjalan otomatis setelah model dibangun; pengujian relationships dan uniqueness membantu menjaga integritas antar tabel serta kualitas dimensi/fakta.
Jadi Data Analyst Handal dengan Sertifikasi dari Kursus Data Analyst dan Data Science Course-Net
Validasi data merupakan langkah penting untuk menjamin keakuratan hasil analisis dan pengambilan keputusan berbasis data, karena memastikan dataset memenuhi aturan yang jelas sebelum dipakai lebih lanjut.Ingin meningkatkan kemampuan analisis serta praktik validasi Anda dari level spreadsheet hingga pipeline modern? Yuk daftar Bootcamp Data Analyst Course-Net atau Bootcamp Data Science, dapatkan sertifikasi international dan belajar langsung dari praktisi profesional sekarang!
