4 Tahap Preprocessing Data, Beserta Penjelasan & Studi Kasus

Apa yang Dimaksud dengan Preprocessing Data?

Data preprocessing adalah proses persiapan dan transformasi data mentah menjadi format yang lebih terstruktur dan siap analisis. Proses ini sangat penting dalam analisis data dan pembelajaran mesin.

Manfaat Data Preprocessing

Manfaat dari tahap preprocessing data ini mencakup berbagai aspek penting dalam analisis data dan machine learning. Berikut adalah manfaat utama dari tahap preprocessing data:

• Meningkatkan Kualitas Data: Preprocessing membantu dalam membersihkan data dari noise, nilai yang hilang, dan inkonsistensi.

• Mempermudah Analisis Data: Preprocessing mempermudah proses identifikasi pola, tren, dan hubungan. Hal ini membuat analisis data menjadi lebih efisien dan efektif. Pada akhirnya, bisa mengurangi beban dalam merepresentasikan data.

• Meningkatkan Efisiensi dalam Mining Data: Preprocessing mengurangi volume data yang perlu diolah melalui penggunaan teknik kompleks. Selain itu, preprocessing juga mengurangi durasi pengolahan data tersebut.

• Meningkatkan Keakuratan Model Machine Learning: Data yang telah diproses dengan baik mengurangi risiko kesalahan dalam model machine learning.

• Mencegah Overfitting dalam Model Pembelajaran Mesin: Preprocessing membantu mengeliminasi fitur yang tidak relevan dan mengurangi redundansi data.

• Mempercepat Proses Pelatihan Model: Data hasil preprocessing mempermudah algoritma machine learning untuk belajar. Hal ini bisa mengurangi waktu pelatihan model.

• Menyediakan Konsistensi Data untuk Model: Hasil data yang konsisten memastikan bahwa model machine learning bisa bekerja dengan data stabil dan seragam.

Baca Juga: 7 Tahapan Preprocessing Data Mining, Yuk Simak Langkahnya!

4 Tahap Preprocessing Data Paling Utama

Preprocessing data merupakan tahapan penting dalam proses analisis data dan machine learning. Berikut adalah 4 tahap preprocessing data:

1. Data Cleaning (Pembersihan Data)

Tahap preprocessing data pertama adalah data cleaning. Ini merupakan proses identifikasi dan perbaikan masalah dalam data. Misalnya, kesalahan input, nilai hilang, dan duplikasi. Tujuan utama dari tahap ini adalah untuk menciptakan data set yang konsisten dan akurat.

Berikut adalah beberapa langkah untuk melakukan data cleaning:

• Mengatasi Nilai yang Hilang: Bisa dilakukan dengan menghapus kolom dengan banyak nilai yang hilang. Lalu, bisa dilakukan dengan mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata, median, atau modus data numerik maupun kategorikal.

• Mengoreksi Kesalahan Input: Memperbaiki kesalahan ketikan atau inkonsistensi kategori.

• Mengidentifikasi dan Menghapus Duplikasi: Mengidentifikasi dan menghapus entri yang sama.

2. Data Integration (Integrasi Data)

Kedua, tahap preprocessing data adalah data integration. Hal ini melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber menjadi satu dataset yang kohesif. 

3. Data Transformation (Transformasi Data)

Tahap preprocessing data berikutnya adalah data transformation. Tahap ini adalah proses mengubah data ke dalam format atau struktur yang lebih sesuai untuk analisis. Tahap ini dapat mencakup:

4. Data Reduction (Pengurangan Data)

Tahap preprocessing data terakhir adalah data reduction. Ini merupakan proses pengurangan data untuk mengurangi volume data tanpa menghilangkan informasi penting. Hal ini bisa mempercepat pemrosesan dan analisis.

Studi Kasus & Implementasi Tahap Preprocessing Data

Agar lebih memahami seperti apa proses dan pentingnya tahapan ini, MinDi coba berikan studi kasus preprocessing data pada platform e-commerce:

1. Konteks

Sebuah perusahaan e-commerce ingin memperbaiki sistem rekomendasi produknya untuk meningkatkan pengalaman belanja pelanggan dan mendorong penjualan. 

Untuk proses ini, perusahaan tersebut mengumpulkan data besar dari interaksi pengguna, riwayat pembelian, ulasan produk dan preferensi pelanggan.

2. Tantangan

Data yang telah dikumpulkan sangat beragam bentuknya dan tidak memiliki struktur yang seragam. Ini termasuk data teks dari ulasan, data transaksional, dan data perilaku pengguna. 

Data ini mengandung banyak masalah seperti nilai yang hilang, kesalahan format, dan inkonsistensi.

3. Proses Preprocessing Data

Data Cleaning

• Mengisi nilai yang hilang seperti data pelanggan yang tidak lengkap dengan rata-rata atau median.

• Memperbaiki kesalahan format, seperti mengonversi semua tanggal ke format yang seragam.

• Menghapus duplikasi data untuk menghindari redundansi.

Data Integration

• Menggabungkan data dari berbagai sumber. Contohnya data perilaku pengguna dari website dan aplikasi mobile. Tujuannya adalah untuk mendapatkan pandangan holistik.

• Menyesuaikan skema data yang berbeda dari setiap sumber untuk menciptakan satu set data terpadu.

Data Transformation

• Normalisasi skor ulasan produk agar skala penilaiannya konsisten di seluruh platform.

• Mengonversi data teks dari ulasan produk menjadi format yang dapat diproses algoritma, menggunakan teknik seperti bag-of-words atau TF-IDF.

Data Reduction

• Menggunakan teknik reduksi dimensi seperti PCA (Principal Component Analysis). Tujuannya untuk mengurangi jumlah fitur tanpa kehilangan informasi penting.

• Memilih fitur yang paling relevan dengan sistem rekomendasi, seperti riwayat pembelian terkini dan rating produk.

4. Hasil

Setelah proses preprocessing, data menjadi lebih bersih, terstruktur, dan relevan untuk digunakan dalam model pembelajaran mesin. 

Sistem rekomendasi yang ditingkatkan berhasil memberikan saran produk yang lebih akurat dan personal. Hal ini bisa meningkatkan kepuasan pelanggan dan angka penjualan.

5. Kesimpulan

Studi kasus ini menunjukkan bagaimana tahap preprocessing data yang efektif dapat mengubah data mentah yang berantakan dan tidak terstruktur. 

Kemudian, data bisa menjadi input berharga untuk model pembelajaran mesin. Pada akhirnya, ini bisa meningkatkan pengalaman pengguna dan kinerja bisnis.