Apa Itu Data Cleansing? Definisi, Manfaat, Langkah & Contoh

Warga Bimbingan, pernah nggak sih kamu lagi analisis data tapi hasilnya nggak nyambung alias acak-acakan? Atau tiba-tiba nemu data yang kosong, duplikat, bahkan salah format? 

Nah, itu tandanya datamu butuh yang namanya Data Cleansing. Yup, data yang berantakan bisa bikin hasil analisismu jadi nggak akurat. 

Maka dari itu, penting banget buat kamu paham proses ini biar datamu bersih, rapi, dan siap dipakai buat ngambil keputusan. 

Yuk, bahas lebih dalam soal Data Cleansing, mulai dari definisinya, manfaat, langkah-langkah, sampai contoh penerapannya!

Apa Itu Data Cleansing?

Data cleansing adalah proses membersihkan data dari segala bentuk kesalahan atau ketidaksesuaian yang bisa mengganggu hasil analisis.

Nah, ini mencakup menghapus data yang duplikat, memperbaiki data yang salah atau tidak sesuai format, serta mengisi data yang kosong.

Tujuannya sederhana: membuat datamu lebih rapi dan konsisten, sehingga bisa memberikan hasil yang akurat saat dianalisis.

Kenapa penting? Bayangin kalau kamu bekerja dengan data yang berantakan, hasilnya pasti nggak akan valid. Data yang kotor bisa bikin kamu salah dalam mengambil keputusan. 

Dengan melakukan data cleansing, kamu memastikan datamu bebas dari kesalahan, siap untuk diolah, dan bisa memberikan insight yang tepat untuk keperluan bisnis atau penelitian.

Manfaat Data Cleansing

Sumber: Freepik

Sebelum masuk lebih jauh, Warga Bimbingan pasti pernah ngalamin frustasi karena data yang acak-acakan bikin proses analisis jadi kacau, kan? Nah, disinilah pentingnya data cleansing. 

Proses ini nggak cuma sekadar membersihkan data, tapi juga memberikan banyak keuntungan yang bisa berdampak besar buat hasil kerja kamu. Yuk, bahas beberapa manfaat utama dari data cleansing!

1. Meningkatkan Akurasi Analisis

Data yang bersih memastikan hasil analisismu lebih akurat. Tanpa data yang salah atau duplikat, prediksi dan keputusan yang kamu buat jadi lebih terpercaya.

2. Memperbaiki Keputusan Bisnis

Ketika datamu konsisten dan valid, keputusan yang diambil berdasarkan data tersebut pun lebih tepat. Ini membantu bisnis dalam merancang strategi yang lebih efektif.

3. Meningkatkan Efisiensi Kerja

Dengan data yang bersih, kamu nggak perlu repot-repot melakukan perbaikan manual selama proses analisis. Hasilnya? Waktu dan tenaga bisa dihemat.

4. Mengurangi Kesalahan dalam Proses Analisis

Data yang kotor sering kali menyebabkan kesalahan dalam analisis. Dengan data cleansing, risiko kesalahan ini bisa ditekan seminimal mungkin.

5. Memastikan Kepuasan Pengguna Data

Jika data digunakan untuk berbagai aplikasi atau layanan, data yang bersih dan terstruktur meningkatkan pengalaman pengguna. Mereka akan lebih puas karena mendapatkan informasi yang akurat dan bermanfaat.

Baca Juga: Data Science Roadmap Lengkap untuk Pemula, Mudah Dipahami

Langkah Melakukan Data Cleansing

Sumber: Freepik

Setelah tahu betapa pentingnya data cleansing dan manfaat yang didapat, sekarang waktunya kita bahas gimana sih cara melakukannya. 

Proses ini memang penting, tapi nggak perlu khawatir, karena dengan langkah-langkah yang terstruktur, kamu bisa melakukan data cleansing dengan lebih mudah dan efektif. Yuk, simak langkah-langkah berikut!

1. Identifikasi Data yang Bermasalah

Langkah pertama adalah memahami apa saja masalah yang ada di data kamu. Di sini, kamu harus mencari data yang kosong, duplikat, salah format, atau bahkan outlier yang bisa bikin hasil analisis jadi nggak akurat. 

Identifikasi ini bisa dilakukan dengan visualisasi sederhana atau menggunakan tool seperti Excel, Python, atau R untuk mendeteksi data yang aneh.

2. Menghapus Data Duplikat

Setelah data bermasalah teridentifikasi, kamu perlu fokus pada data yang duplikat. Data yang muncul lebih dari sekali bisa bikin hasil analisis jadi bias dan kurang akurat. 

Biasanya, penghapusan duplikat bisa dilakukan secara otomatis dengan tool, tapi pastikan kamu tidak menghapus data penting yang kebetulan terlihat mirip.

3. Menangani Data yang Hilang (Missing Data)

Salah satu masalah yang sering ditemukan adalah data yang hilang atau kosong. Ada beberapa cara untuk mengatasinya. 

Kamu bisa menghapus data yang hilang jika memang nggak relevan, atau bisa juga mengisi kekosongan itu (imputasi) dengan nilai rata-rata, median, atau prediksi berdasarkan pola yang ada di data lain. 

Pilihan ini tergantung seberapa penting data tersebut bagi keseluruhan analisis.

4. Memperbaiki Data yang Salah Format

Seringkali, kita menemukan data yang formatnya nggak sesuai, seperti tanggal yang ditulis dengan urutan yang salah atau angka yang dicampur dengan teks. 

Di sini, kamu perlu menstandarisasi format agar konsisten dan bisa diproses dengan baik. 

Misalnya, pastikan semua tanggal menggunakan format yang sama, atau konversi angka yang disimpan sebagai teks kembali ke bentuk angka.

5. Validasi Hasil Cleansing

Setelah semua langkah di atas selesai, jangan lupa untuk melakukan validasi. Langkah ini penting untuk memastikan bahwa semua masalah sudah teratasi dan data kamu benar-benar bersih. 

Coba jalankan beberapa tes atau analisis kecil untuk memastikan tidak ada error lagi dalam data tersebut. 

Dengan validasi yang baik, kamu bisa lebih yakin kalau data siap digunakan untuk analisis atau model machine learning.

Contoh Data Cleansing

Sumber: Freepik

Setelah paham langkah-langkah data cleansing, kamu mungkin penasaran, gimana sih contoh penerapannya di dunia nyata? Proses ini bisa dilakukan di berbagai skenario, mulai dari data bisnis sampai riset. 

Yuk, lihat beberapa contoh konkret biar kamu lebih paham gimana data cleansing bisa mengubah data berantakan jadi siap pakai!

1. Menghapus Duplikat dalam Data Pelanggan

Misalkan kamu bekerja dengan data pelanggan dari sebuah toko online, dan kamu menemukan ada beberapa pelanggan yang terdaftar lebih dari sekali karena kesalahan input data. 

Dengan data cleansing, kamu bisa menghapus entri duplikat ini sehingga analisis terkait perilaku pelanggan atau kampanye marketing jadi lebih akurat.

2. Memperbaiki Format Tanggal pada Data Penjualan

Dalam laporan penjualan, bisa jadi ada format tanggal yang tidak konsisten. Misalnya, beberapa entri menggunakan format "DD/MM/YYYY," sementara yang lain menggunakan "MM-DD-YYYY." 

Dengan data cleansing, kamu bisa menstandarisasi format tanggal sehingga laporan penjualan bisa dianalisis dengan benar dan tidak ada kebingungan terkait periode waktu.

3. Mengisi Nilai yang Hilang pada Data Survey

Jika kamu mengelola data dari hasil survei dan menemukan ada beberapa responden yang tidak menjawab pertanyaan tertentu, kamu bisa menggunakan data cleansing untuk menangani missing data ini. 

Salah satu cara adalah dengan mengisi nilai kosong tersebut menggunakan rata-rata dari responden lain atau estimasi berdasarkan jawaban lainnya.

Nah, ini membantu mempertahankan integritas data tanpa harus menghapus entri yang berharga.

Baca Juga: 15 Contoh Data Science di Kehidupan Sehari-hari, Yuk Kepoin!

Siap Lakukan Data Cleansing Sendiri?

Sekarang Warga Bimbingan udah paham pentingnya data cleansing dan gimana cara melakukannya, kan? Proses ini memang krusial buat memastikan data berkualitas dan hasil analisismu akurat. 

Nah, kalau kamu mau mendalami teknik data cleansing dan keterampilan data lainnya, kamu bisa banget ikut Bootcamp Data Science dibimbing.id! 

Di program ini, kamu bakal belajar langsung dari mentor berpengalaman yang siap ngebimbing kamu step-by-step.

Bukan cuma itu, 90% alumni bootcamp berhasil mendapatkan pekerjaan, dan dibimbing.id punya lebih dari 700+ Hiring Partner yang siap membantu kamu. 

Ada juga gratis pengulangan kelas sampai kamu benar-benar paham semua materinya. Kalo kamu punya pertanyaan kayak, "Gimana sih cara masuk ke dunia data science?" langsung aja konsultasi gratis di sini. 

dibimbing.id selalu siap bantu kamu, karena kami selalu #BimbingSampeJadi semua karier impianmu.

Referensi

1. Guide To Data Cleaning: Definition, Benefits, Components, And How To Clean Your Data [Buka]
2. What is data cleansing? [Buka]
3. Data Cleansing: what is it and why is it important? [Buka]