Jika Anda ingin berkecimpung ke dalam dunia analisis Big Data, dibutuhkan pengetahuan dan pemahaman mengenai istilah penting, seperti data preprocessing. Data preprocessing adalah proses kerja yang biasa digunakan oleh perusahaan dengan jumlah data yang besar. Proses ini sangat dibutuhkan agar data perusahaan dapat diolah dan disaring dengan baik.

Lantas, data preprocessing adalah ? Seperti apa tahapan kerjanya? Yuk, simak penjelasannya di bawah ini.

Data Preprocessing adalah?

Pengertian Data Preprocessing

Data preprocessing adalah teknik awal data mining untuk mengubah raw data (data mentah) menjadi format dan informasi yang lebih efisien dan bermanfaat. Format pada raw data yang diambil dari berbagai macam sumber seringkali mengalami error, missing value, dan tidak konsisten. Sehingga, perlu dilakukan pembenahan format agar hasil data mining tepat dan akurat.

Preprocessing melibatkan validasi dan imputasi data, dimana validasi ini bertujuan untuk menilai tingkat kelengkapan dan akurasi data. Sementara imputasi data bertujuan untuk memperbaiki kesalahan dan memasukkan missing value, melalui program business process automation (BPA).

Langkah-Langkah Data Preprocessing

Kesalahan, missing value, dan ketidak konsistenan menyebabkan kurangnya akurasi hasil analisis.  Oleh karena itu, data preprocessing perlu dilakukan untuk memastikan bahwa data yang akan digunakan sudah bersih. Berikut 4 tahapan yang digunakan, tergantung jenis pada kumpulan data :

1. Data Cleaning

Langkah pertama adalah melakukan data cleaning. Data yang baru saja dikumpulkan kemungkinan tidak relevan dan banyak bagian yang hilang, sehingga dibutuhkan proses pembersihan. Dalam tahapan ini, data akan dibersihkan melalui beberapa proses seperti missing value dan noise.

2. Data Integration

Data integration merupakan tahapan lanjutan dari data cleansing yang bertujuan untuk menghaluskan data. Pada tahap ini, data dengan representasi berbeda akan disatukan, dan konflik di dalamnya akan diselesaikan.  

3. Data Transformation

Tahapan ini digunakan untuk mengubah data menjadi bentuk yang sesuai dalam proses data mining. Pada tahap ini akan dinormalisasikan, dimana normalisasi ini adalah proses menskalakan nilai data dalam rentang tertentu untuk memastikan bahwa tidak ada data yang berlebihan.

4. Data Reduction

Memilah kumpulan data dengan volume besar akan memakan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, perlu adanya proses data reduction untuk membatasi kumpulan data, guna meningkatkan efisiensi penyimpanan, sekaligus mengurangi biaya dan menghemat waktu.

Manfaat Data Preprocessing

Berikut adalah beberapa manfaat yang ditawarkan dalam data preprocessing, di antaranya :

  • Memperlancar proses data mining;
  • Data lebih mudah dimengerti;
  • Beban representasi dalam data dapat berkurang;
  • Mengurangi waktu data mining;
  • Proses Machine learning dan analisis data dapat dengan mudah dilakukan.

Baca Juga: ERP Consulant Profesi yang Banyak Dicari Perusahan Besar

(Visited 21 times, 1 visits today)