Data Reduction: Definisi, Tujuan, Langkah, Minus, & Contoh

Mengelola data besar bisa jadi tantangan tersendiri, terutama dengan banyaknya informasi yang perlu diproses dan dianalisis. Dalam situasi ini, data reduction adalah solusi paling tepat.

Data reduction merupakan proses yang bisa menyederhanakan data besar tanpa mengorbankan informasi penting. Penasaran apa itu data reduction? Yuk, baca penjelasannya di bawah ini!

Apa yang Dimaksud dengan Data Reduction?

Data reduction adalah proses menyederhanakan ukuran atau kompleksitas sebuah dataset. Meski datanya disederhakan, informasi penting tetap dipertahankan.

Mengutip dari Wall Street Mojo, proses data reduction menggunakan beragam teknik. Ini mencakup pemilihan fitur, ekstraksi fitur, teknik sampling, kompresi data, dan diskretasi.

Tujuannya adalah untuk menghilangkan data yang tidak perlu. Ini juga berfungsi untuk menghapus data redundan. Dengan begitu, data akan jadi lebih efisien dan mudah direpresentasikan.

Apa Tujuan Data Reduction?

Tujuan dari data reduction adalah untuk menyederhanakan dan mengoptimalkan data. Jadi, data lebih mudah dikelola dan dianalisis. Berikut adalah beberapa tujuan utama data reduction:

Meningkatkan Efisiensi

Dengan mengurangi volume dan kompleksitas data, tugas pemrosesan dan analisis menjadi lebih cepat dan efisien. Data yang lebih ringkas memungkinkan sistem untuk bekerja lebih baik dan responsif.

Menghemat Biaya

Menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar bisa sangat mahal. Data reduction membantu mengurangi kebutuhan penyimpanan dan biaya komputasi.

Dengan ini, organisasi dapat menghemat anggaran.

Meningkatkan Kualitas Data

Dengan menghilangkan noise, data redundan, dan outliers. Data reduction meningkatkan kualitas dan akurasi data. Ini menghasilkan wawasan dan pengambilan keputusan yang lebih andal.

Memfasilitasi Analisis Data

Dengan mengurangi dimensi data, eksplorasi, visualisasi, dan analisis data menjadi lebih mudah. Ini membantu dalam mengungkap pola dan hubungan tersembunyi dalam data.

Baca Juga: Data Sekunder: Pengertian, Cara Memperoleh & Contohnya

Bagaimana Cara Mereduksi Data?

Mereduksi data adalah proses yang melibatkan berbagai teknik untuk menyederhanakan dan mengurangi ukuran data tanpa mengorbankan informasi penting. 

Dilansir dari geeksforgeeks, ada 5 metode mereduksi data. Ini mencakup data cube aggregration, pengurangan dimensi, kompresi data, numerosity reduction, discretization.

Berikut MinDi rangkum penjelasan lengkap untuk tiap metodenya:

Agregasi Data Kubus

Agregasi data kubus membantu merangkum data menjadi bentuk yang lebih sederhana. 

Misalnya, data penjualan triwulan perusahaan dari tahun 2012 hingga 2014 bisa diringkas menjadi total penjualan per tahun. 

Dengan cara ini, data yang awalnya kompleks menjadi lebih mudah dipahami.

Pengurangan Dimensi

Pengurangan dimensi menghilangkan fitur yang kurang relevan untuk analisis:

1. Forward Selection: 

Memulai dengan set atribut kosong dan menambahkan atribut yang paling penting satu per satu.

Contoh: Set awal {X1, X2, X3, X4, X5, X6} -> Set tereduksi menjadi {X1, X2, X5}.

1. Backward Selection: 

Memulai dengan semua atribut dan menghapus yang kurang relevan satu per satu.

Contoh: Set awal {X1, X2, X3, X4, X5, X6} -> Set tereduksi menjadi {X1, X2, X5}.

Kompresi Data

Kompresi data mengurangi ukuran file dengan menggunakan metode encoding:

1. Kompresi Tanpa Kehilangan (Lossless Compression): Menggunakan algoritma yang memungkinkan pemulihan data asli secara sempurna (misalnya, Run Length Encoding).
2. Kompresi dengan Kehilangan (Lossy Compression): Menggunakan metode seperti PCA atau format JPEG. Di sini, data yang dikompresi mungkin berbeda dari data asli tetapi tetap berguna.

Reduksi Numerositas

Metode ini menggantikan data aktual dengan model atau representasi yang lebih kecil:

1. Model Parametrik: Menggunakan model matematis untuk mewakili data.
2. Metode Non-Parametrik: Menggunakan teknik seperti clustering, histogram, dan sampling untuk menyederhanakan data.

Diskritisasi dan Operasi Hirarki Konsep

Teknik ini membagi atribut kontinu menjadi interval data yang lebih kecil. Hal ini membuat data lebih mudah untuk dianalisis:

1. Diskritisasi Top-down: Memulai dengan beberapa titik pembagi untuk membagi set atribut dan terus membagi hingga selesai.
2. Diskritisasi Bottom-up: Memulai dengan semua nilai konstan sebagai titik pembagi. Kemudian, data digabungkan dengan nilai-nilai sekitar untuk menyederhanakan data.

Kekurangan Data Reduction

Meski mampu menyederhanakan data, ini juga datang dengan kekurangan yang perlu dipertimbangkan. Di bawah ini MinDi akan jabarkan apa saja kekurangan data reduction:

1. Kehilangan Informasi: Proses reduksi data bisa menyebabkan hilangnya informasi penting dari dataset asli serta dapat mempengaruhi akurasi.
2. Potensi Bias: Jika tidak dilakukan dengan hati-hati, reduksi data bisa menyebabkan bias.
3. Oversimplifikasi: Mereduksi data dapat menyebabkan penyederhanaan berlebihan dan mengubah karakteristik dataset.
4. Kompleksitas Teknik: Proses reduksi data melibatkan teknik yang rumit dan menantang. Hal ini memerlukan keahlian khusus di bidang ini.

Baca Juga: Data Lake: Definisi, Fungsi, Komponen, & Contoh Penerapan

Contoh Data Reduction

Berikut adalah beberapa contoh penerapan data reduction:

Contoh 1: Blog Keuangan

Misalnya, seorang blogger keuangan bernama Budi ingin menambahkan data pasar historis ke dalam posting blognya. Data yang sangat besar bisa membingungkan pembaca jika disertakan dalam bentuk aslinya.

Maka, Budi menggunakan teknik kompresi data seperti ZIP untuk mengurangi ukuran file sambil mempertahankan integritas data. 

Dengan cara ini, Budi juga mengurangi ruang penyimpanan yang dibutuhkan untuk menyimpan data historis tersebut. 

Kemudian, Budi menyediakan tautan ke data yang telah dikompresi dalam posting blog. Ini dia lakukan tanpa menambah ukuran dan kompleksitas blog bagi pembaca.

Contoh 2: Presentasi Keuangan Tahunan

Seorang akuntan diberi tugas untuk mereduksi data pengembalian tahunan sebuah perusahaan untuk presentasi tahunan. 

Karena data yang terlibat sangat besar, akuntan tersebut menggunakan teknik binning untuk mengkategorikan data pengembalian tahunan. 

Akuntan membuat kategori seperti "Pengembalian Terendah," "Pengembalian Median," dan "Pengembalian Tertinggi." 

Hasilnya, kinerja perusahaan diringkas dalam bentuk yang mudah dipahami oleh manajemen.

Hal ini memungkinkan mereka untuk memahami tren portofolio tahunan dengan analisis yang lebih ringkas dan mudah diakses.

Kesimpulan

Memahami apa itu data reduction sangat berguna. Hal ini terutama jika kamu tertarik dengan pekerjaan yang melibatkan pengelolaan dan analisis data besar. 

Data reduction memainkan peran penting dalam berbagai industri. Mulai dari kesehatan hingga keuangan. Ini dilakukan dengan memastikan data yang relevan dan dapat diakses lebih cepat serta efisien. 

Kalau tertarik untuk belajar lebih dalam tentang data reduction, kamu bisa mengikuti Bootcamp Data Science dari Dibimbing.id! Di sini, kamu bakal diajarin semua tentang data, mulai dari dasar hingga mahir, bersama para ahli di industri. 

Kamu juga akan mempraktikkan teori yang diajarkan dalam proyek-proyek nyata. Selain itu, program ini dirancang dengan kurikulum yang mudah dipahami oleh pemula. 

Jadi, meskipun baru mulai, kamu tetap bisa mengikuti pelajarannya dengan mudah. Bukan cuma pembelajarannya yang mudah dipahami, program ini juga ada jaminan kerjanya! 

Ini sudah dibuktikan oleh 94% lulusan Dibimbing yang berhasil mendapatkan pekerjaan seusai program selesai. 

Menarik, bukan? Yuk, segera daftar dan kembangkan keahlianmu di bidang data reduction bersama Dibimbing.id!

Referensi

1. Data Reduction [Buka]
2. Data Reduction [Buka]
3. Data Reduction in Data Mining [Buka]