Data Cleaning: Arti, Manfaat, dan Cara Melakukannya

Syaukha Ahmad Risyad

•

Konten ini telah ditinjau oleh Ivan Firmansyah - SEO Specialist

•

03 June 2023

•

9327

Jarang sekali dalam pekerjaannya, seorang data analyst atau data scientist menemukan dataset yang benar-benar bersih. Seringnya, dataset dipenuhi dengan data-data yang eror, inkonsisten, hingga tidak memiliki nilai. Di sinilah proses data cleaning menjadi penting.

Jika Sobat MinDi ingin bekerja di bidang data science, kamu harus membersihkan data-data yang kotor terlebih dahulu sebelum kamu memulai tahap analisis data. Proses pembersihan data ini sangatlah krusial. Data-data yang kotor dapat membuat hasil analisis data menjadi berantakan dan mengganggu proses pengambilan keputusan. Oleh karena itu, kamu harus memahami dan menguasai prosedur-prosedur data cleaning.

Di sini, MinDi mau menunjukkan, nih, sebenarnya apa itu data cleaning. MinDi juga bakal menunjukkan prosedur-prosedur apa saja yang perlu Sobat MinDi perhatikan dalam melakukan data cleaning, beserta tools yang dapat Sobat MinDi gunakan.

Apa itu Data Cleaning?
Data cleaning (pembersihan data), dikenal juga sebagai data cleansing atau data scrubbing, adalah proses mengidentifikasi dan mengoreksi atau membuang data yang salah dari dataset. Data yang dibersihkan bisa berupa data yang inkonsisten, inakurat, duplikat, salah format, atau eror lain yang dapat mengganggu proses analisis data selanjutnya.
Proses data cleaning merupakan tahapan yang penting dalam mempersiapkan data sebelum masuk ke tahap analisis data atau pemodelan machine learning.

Mengapa Data Cleaning itu Penting?
Dalam proses pengolahan dan analisis data, proses data cleaning sangatlah penting karena data masukan sangat menentukan kualitas dari hasil pengolahan data. Artinya, kamu bakal kesulitan mendapatkan hasil pengolahan data yang optimal jika data yang kamu olah ternyata tidak bagus, atau dengan kata lain, tidak bersih. Peringatan ini biasa dikenal sebagai konsep GIGO (Garbage In, Garbage Out).
Adapun data cleaning memberikan beberapa keuntungan pula untuk pengolahan data kamu. Berikut adalah beberapa manfaat dari data cleaning.

Analisis data yang lebih akurat: Melalui data cleaning, data yang bersih dapat mengurangi risiko munculnya misinformasi akibat anomali atau data yang kotor.
Mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik: Analisis data yang akurat juga dapat mendorong berhasilnya kebijakan yang tepat sasaran dan terhindar dari risiko bisnis.
Menghemat pengeluaran: Data yang bersih dan analisis yang akurat mengurangi potensi perlunya mengulang pekerjaan akibat data yang error. Hal ini membuat perusahaan dapat menghemat waktu dan sumber daya.

Cara Melakukan Data Cleaning

Cara melakukan data cleaning adalah pekerjaan yang variatif dan memiliki beberapa prosedur yang perlu diperhatikan. Inti dari data cleaning adalah untuk memastikan bahwa tidak ada data yang sekiranya dapat mengganggu proses atau merusak hasil analisis.

Berikut adalah beberapa prosedur yang perlu Sobat MinDi perhatikan ketika kamu sedang melakukan data cleaning.

Perhatikan format data: Dalam mengidentifikasi dataset, pastikan bahwa semua data menggunakan format yang sesuai dan konsisten, seperti format tanggal atau nomor telepon.
Buang data-data duplikat: Dalam beberapa kasus, pengambilan data dapat menghasilkan data yang berulang (duplikat). Duplikasi data tersebut umumnya tidak kamu perlukan dan justru dapat merusak hasil pengolahan data kamu.
Hapus data-data yang tidak konsisten: Pastikan bahwa sumber data kamu menggunakan metodologi yang konsisten. Pengumpulan data yang inkonsisten dapat memberikan hasil yang tidak sesuai kebutuhan kamu.
Perhatikan outlier: Ketika kamu menemukan outlier pada data kamu, kamu harus dapat memutuskan apakah kamu akan membuang data tersebut, mengolahnya secara terpisah, atau membiarkannya saja. Pastikan bahwa kamu mengolah outlier sesuai konteks dan kebutuhan.
Atasi data yang tidak mempunyai nilai: Dalam beberapa kasus pula, kamu mungkin menemukan arsip yang tidak memiliki nilai akibat alasan tertentu. Kamu harus membuat keputusan dalam mengatasinya. Terkadang kamu perlu mengisi kekosongan tersebut, misalnya melalui interpolasi, atau membuang datanya.

Tools Data Cleaning

Data cleaning merupakan proses yang cukup beragam, begitupun dengan tools yang diperlukan. Prosesnya bisa jadi sederhana, atau justru cukup kompleks. Pemilihan tools juga bergantung pada beberapa faktor, seperti tingkat kompleksitas dari dataset, kemampuan Sobat MinDi dalam mengoperasikan software tertentu, serta kebutuhan yang ingin dipenuhi.

Berikut adalah beberapa tools yang umum dipakai untuk data cleaning pada data science.

1. Microsoft Excel

Software spreadsheet seperti Microsoft Excel adalah tools yang dapat digunakan untuk melakukan data cleaning sederhana. Kamu dapat melakukan penyaringan dan pengelompokan data, serta membuang duplikat.

Microsoft Excel mempunyai cukup banyak rumus yang dapat kamu manfaatkan untuk membersihkan data kamu.

2. R

R merupakan bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk analisis statistik dan data cleaning. Terdapat beberapa package yang mempunyai fungsi khusus untuk mengidentifikasi dan membersihkan data-data yang kotor.

3. Python

Python adalah bahasa pemrograman yang cukup serbaguna, termasuk dalam kebutuhan data cleaning. Terdapat beberapa library dari Python yang dapat kamu gunakan untuk manipulasi data, seperti Pandas, NumPy, dan SciPy.

Untuk data cleaning yang lebih kompleks, disarankan kamu menggunakan Python

4. PostgreSQL

Structured Query Language (SQL), khususnya melalui PostgreSQL, dapat menjadi tools untuk kamu melakukan data cleaning, terutama dataset yang besar dan tersimpan ke dalam cloud.

Bagaimana, Sobat MinDi? Sekarang sudah paham, kan, tentang data cleaning? Kalau Sobat MinDi mau mendalami karir di bidang data science, seperti data scientist dan data analyst, kamu harus menguasai prosedur-prosedur pembersihan data!

Pada akhirnya, tools untuk data cleaning bergantung kepada kebutuhan dari pengolahan data kamu. Makanya, penting buat Sobat MinDi menguasai tools tersebut!

Sobat MinDi bisa banget buat belajar tools di atas dengan mengikuti Bootcamp Data Science yang diadakan oleh Dibimbing.id!

Tools tersebut juga biasa digunakan untuk kebutuhan analisis data. Jadi, dengan belajar Python dan SQL di Bootcamp Data Science, Sobat MinDi juga sekaligus belajar mendalami data science!

Nggak hanya itu, lho! Sobat MinDi juga bakal ditemani oleh ahli-ahli data science yang sudah punya banyak pengalaman.

Yuk, kejar karir data science-mu bersama Dibimbing,id!