Data Preprocessing: Pengertian, Manfaat, dan Tahapan Kerjanya

Data menjadi sebuah hal penting bagi perusahaan dalam membantu menentukan rencana bisnis, mengembangkan arah bisnis, dan memahami target bisnis. Namun, baik data yang diperoleh secara langsung maupun yang diperoleh dari internet, tidak bisa langsung diolah dan diproses menggunakan komputer. Melainkan ada sebuah proses yang dinamakan data preprocessing yang berfungsi mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.

Proses kerja ini sejatinya dapat ditemukan di setiap perusahaan yang menggunakan data dalam jumlah besar. Ia akan mempermudah proses data mining yang merupakan proses pengumpulan dan pengolahan data untuk mengekstrak informasi penting di dalamnya.

Agar lebih memahaminya, artikel berikut ini akan menjelaskan lebih lanjut mengenai apa itu data preprocessing, beserta manfaat dan langkah kerjanya.

Apa Itu Data Preprocessing?

Data preprocessing adalah proses mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini diperlukan untuk memperbaiki kesalahan pada data mentah yang seringkali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak teratur.

Preprocessing melibatkan proses validasi dan imputasi data. Validasi bertujuan untuk menilai tingkat kelengkapan dan akurasi data yang tersaring. Sedangkan imputasi bertujuan memperbaiki kesalahan dan memasukkan nilai yang hilang, baik secara manual atau otomatis melalui program business process automation (BPA).

Kualitas data memang berdampak langsung terhadap keberhasilan setiap proyek yang melibatkan analisis data. Dalam machine learning, data preprocessing berperan memastikan bahwa big data sudah diformat dan informasi didalamnya dapat dipahami oleh algoritma perusahaan sehingga bisa mengeluarkan hasil yang lebih akurat.

Baca juga: Data Lake adalah Ruang Penyimpanan Berbagai Jenis Data

Manfaat Data Preprocessing

Berdasarkan pengertian di atas, dapat dipahami bahwa data preprocessing berperan penting dalam proyek yang berbasis pada database. Dapat dikatakan pula bahwa data preprocessing memberi sejumlah manfaat bagi proyek ataupun perusahaan seperti:

1. Memperlancar proses data mining
2. Membuat data lebih mudah untuk dibaca
3. Mengurangi beban representasi dalam data
4. Mengurangi durasi data mining secara signifikan
5. Mempermudah proses analisis data dalam machine learning

Baca juga: CDP adalah Platform Penggabungan Data Secara Terpusat

Tahapan Kerja Data Preprocessing

Agar dapat berjalan secara optimal, proses kerja data processing dibagi menjadi empat tahap yang berbeda, yakni data cleaning, data integration, data transformation, dan data reduction.

1. Data Cleaning

Dalam langkah data cleaning, data mentah akan dibersihkan melalui beberapa proses seperti mengisi nilai yang hilang, menghaluskan noisy data, dan menyelesaikan inkonsestensi yang ditemukan.

Data juga bisa dibersihkan dan dirapikan menggunakan segmen-segmen yang memiliki ukuran serupa lalu dihaluskan (binning), dengan fungsi regresi linear atau berganda (regression), atau dengan mengelompokkannya ke dalam kelompok data yang serupa (grouping).

2. Data Integration

Data integration adalah tahap yang menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu kesatuan data (dataset). Dalam proses penggabungan tersebut, data dengan format yang berbeda harus diubah terlebih dahulu ke format yang sama. Secara keseluruhan, proses integrasi data ini ditujukan untuk menyatukan dan membuat data menjadi lebih halus melalui upaya-upaya sebagai berikut.

• Memastikan data memiliki format dan atribut yang sama
• Menghapus atribut yang tidak dibutuhkan dari semua sumber data
• Mendeteksi nilai data yang konflik

3. Data Transformation

Pada tahap ini, data akan dinormalisasi dan digeneralisasi. Normalisasi data dilakukan untuk memastikan bahwa tidak ada data yang berlebihan, sementara generalisasi data dilakukan untuk menyeragamkan data.

Data transformation memungkinkan Anda untuk mengubah struktur data, format data, dan nilai data menjadi sebuah dataset yang sesuai untuk proses mining ataupun algoritma yang sudah dirancang.

Terdapat setidaknya lima langkah yang dapat dilakukan dalam proses data transformation, yaitu:

• Agregation: Langkah untuk menggabungkan semua data dalam format yang seragam.
• Normalization: Langkah untuk mengubah data ke dalam skala yang teratur sehingga dapat dibandingkan dengan lebih akurat.
• Feature Selection: Langkah untuk menentukan variabel apa saja yang paling penting untuk analisis, di mana variabel ini juga akan digunakan untuk melatih model machine learning atau kecerdasan buatan.
• Discreditization: Langkah untuk mengumpulkan data ke dalam interval yang lebih kecil. Misalnya, saat menghitung latihan harian rata-rata, Anda bisa mengelompokkannya menjadi 0-15 menit, 15-30 menit, dan seterusnya, daripada menggunakan menit dan detik secara rinci.
• Concept Hierarchy Generation: Langkah untuk menambahkan hirarki baru di dalam dataset.

4. Data Reduction

Langkah terakhir yang perlu dilakukan adalah data reduction atau pengurangan jumlah data. Data mining menggunakan data dalam jumlah besar yang dikhawatirkan dapat menyebabkan tingkat akurasinya menjadi rendah. Oleh karena itu, sampel data perlu direduksi, namun dengan tetap memperhatikan bahwa proses tersebut tidak akan mengubah hasil analisis data.

Ada tiga teknik yang bisa diterapkan saat mereduksi data, yakni dengan dimensionality reduction (pengurangan dimensi), numerosity reduction (pengurangan jumlah), dan data compression (kompresi data). Ketiga teknik tersebut bisa disesuaikan dengan kebutuhan, seperti apakah data yang diolah besar, sedang, atau perlu dikompresi dan beresiko merugikan.

Baca juga: Big Data Analytics: Pengertian dan Cara Penerapannya

Penutup

Demikianlah pembahasan mengenai data preprocessing yang merupakan sebuah proses penting yang mempermudah proses analisis data. Proses ini akan menyeleksi data dari berbagai sumber dan menyeragamkan formatnya ke dalam suatu set data.

Dengan begitu, bisnis bisa mendapatkan hasil yang lebih akurat untuk kemudian diolah menjadi suatu hal yang dapat membantu dalam menentukan rencana bisnis, mengembangkan arah bisnis, dan memahami target bisnis.

Bisnis juga tidak boleh melupakan data-data keuangan yang terkait dengan pemasukan dan pengeluaran, yang semuanya perlu dicatat sedetail dan sejelas mungkin dalam pembukuan. Dalam hal ini, bisnis bisa menggunakan aplikasi bisnis seperti Accurate Online yang akan mempermudah proses pembukuan menjadi lebih cepat, akurat, dan otomatis.

Accurate Online menyediakan lebih dari 200 jenis laporan keuangan dan bisnis yang mudah untuk digunakan dan bisa diakses kapan saja serta di mana saja. Ratusan ribu pebisnis di Indonesia juga telah menggunakan Accurate Online dalam membantunya mencapai kesuksesan finansial.

Jika tertarik untuk mencobanya, silahkan klik banner di bawah ini dan nikmati Accurate Online secara gratis selama 30 hari.