7 Tahapan Preprocessing Data Mining, Yuk Simak Langkahnya!

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

22 January 2024

•

277

Secara umum, tahapan preprocessing data mining adalah fondasi dari analisis data. Pasalnya, tahapan tersebut akan memengaruhi kualitas data yang mau dianalisis.

Oleh sebab itu, menerapkan masing-masing dari tahapannya dengan baik menjadi hal penting. Sebelum memulainya, pastikan bahwa kamu sudah memiliki pengetahuan yang baik soal tahapan preprocessing data mining.

Untuk membantu Sobat MinDi yang ingin mempelajari ini, MinDi sudah siapkan penjelasan lengkapnya di artikel ini. Baca sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Data Mining?

Secara umum, data mining adalah proses analisis data yang besar dan kompleks. Tujuannya adalah untuk menemukan pola, hubungan, dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui.

Hal ini melibatkan penggunaan teknik statistik, matematika, dan algoritma komputasi. Ketiga hal ini digunakan untuk menggali dan menginterpretasikan informasi dari dataset besar.

Secara keseluruhan, data mining bertujuan untuk mengubah raw data menjadi informasi berguna dalam pengambilan keputusan atau prediksi tren.

Apa itu Preprocessing dalam Data Mining?

Preprocessing adalah prosedur yang dilakukan sebelum proses data mining dilakukan. Tujuan utama dari preprocessing adalah untuk meningkatkan kualitas data sehingga algoritma data mining bisa bekerja lebih efektif dan efisien.

Hal ini dilakukan karena raw data seringkali tidak sempurna. Ketidaksempurnaan itu bisa berupa nilai yang hilang, inkonsisten, atau mengandung noise. Preprocessing berguna dalam mengatasi ketidaksempurnaan itu.

Preprocessing dalam data mining adalah hal penting. Sebab, kualitas data memiliki dampak langsung pada hasil analisis. Data yang tidak diproses dengan baik dapat menyebabkan kesimpulan yang salah atau menyesatkan.

Dengan preprocessing, data dibersihkan dan disiapkan sehingga mewakili informasi yang akurat dan relevan. Hal ini memungkinkan algoritma data mining dalam mengidentifikasi pola yang benar.

Singkatnya, preprocessing meningkatkan akurasi, efisiensi, dan keandalan hasil analisis data mining.

Baca Juga: Pentingnya Tujuan Data Mining dalam Bidang Data Science

Apa Saja Tahapan Preprocessing Data Mining?

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, tahapan preprocessing data mining sangat penting untuk memastikan kualitas data yang akan dianalisis. Berikut adalah tahapan preprocessing data mining:

1. Pembersihan Data (Data Cleaning)

Langkah pertama dalam tahapan preprocessing data mining adalah pembersihan data (data cleaning). Pembersihan data dilakukan untuk mengurangi noise dan ketidakakuratan dalam data.

Langkah pertama adalah menangani data yang hilang (missing data). Berikutnya adalah mengoreksi kesalahan data. Lalu, langkah berikutnya adalah identifikasi atau menghapus outliers.

2. Integrasi Data (Data Integration)

Berikutnya, tahapan preprocessing data mining adalah integrasi data (data integration). Hal yang dilakukan adalah menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu set yang konsisten.

Integrasi data sering kali melibatkan penggabungan database, file, atau sumber data lainnya.

3. Transformasi Data (Data Transformation)

Tahapan preprocessing data mining berikutnya adalah transformasi data (data transformation). Hal ini dikerjakan dengan membersihkan data dan mengintegrasikannya menjadi format yang cocok untuk proses analisis.

Transformasi bisa mencakup normalisasi, agregasi, atau generalisasi. Normalisasi dalam transformasi adalah menyesuaikan nilai data ke skala tertentu.

Lalu, agregrasi dalam transformasi adalah menggabungkan data. Sementara itu, generalisasi adalah penggantian nilai data yang lebih rendah ke tinggi dalam hirarki.

4. Reduksi Data (Data Reduction)

Selanjutnya, tahapan preprocessing data mining adalah reduksi data. Tujuan dari tahap ini adalah untuk mengurangi volume data, namun masih mempertahankan integritas aslinya.

Hal ini bisa dilakukan dengan metode seperti reduksi dimensi, pengelompokan, dan pemilihan subset data.

5. Diskritisasi dan Pembentukan Konsep

Setelah itu, tahapannya adalah diskritisasi dan pembentukan konsep. Diskritisasi melibatkan pengubahan atribut numerik kontinu menjadi atribut kategorikal.

Sementara itu, pembentukan hierarki konsep membantu dalam analisis pada level abstraksi yang berbeda.

6. Penanganan Data Tak Seimbang

Tahapan preprocessing data mining berikutnya adalah penanganan data tak seimbang. Dalam beberapa kasus, kelas dalam data bisa tidak seimbang.

Ketidakseimbangan ini berarti satu kelas bisa memiliki jumlah sampel yang jauh lebih banyak dari kelas lainnya. Untuk mengatasi ketidakseimbangan itu, teknik oversampling atau undersampling dapat digunakan.

Baca Juga: 6 Tahapan Proses Data Mining Yang Perlu Diikuti Dengan Hati-Hati

7. Pengkodean Data (Data Encoding)

Terakhir, tahapan preprocessing data mining adalah pengkodean data (data encoding). Pada tahapan ini, kamu bisa ubah data kategorikal menjadi bentuk numerik agar bisa diproses oleh algoritma data mining.

Demikian uraian mengenai tahapan preprocessing data mining beserta penjelasan lengkapnya. Dari penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa preprocessing adalah langkah penting untuk menghasilkan data akurat yang akan digunakan pada saat mining.

Dari uraian di atas, dapat dilihat juga bahwa pengelolahan data membutuhkan keahlian dan ketelatenan tinggi. Oleh sebab itu, data scientist memegang peran penting di situ.

Karena perannya yang cukup krusial, data scientist adalah pekerjaan dengan potensi karir menjanjikan. Apakah kamu tertarik untuk mengejar karir di dunia data science?

Bagi Sobat MinDi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, Sobat MinDi bisa dapatkan pembelajaran lengkap soal data science.

Kamu juga bisa dapatkan lifetime access untuk setiap materinya. Di samping itu, Sobat MinDi juga akan dapatkan jaminan mendapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection ke 500+ companies.

Menarik bukan? Yuk, daftarkan dirimu dan kejar karirmu bersama Dibimbing.id!