Data Preprocessing Adalah: Pengertian, Manfaat, & Tahapannya

Apa yang Dimaksud dengan Data Preprocessing?

Secara umum, data preprocessing adalah proses persiapan dan pemrosesan raw data. Hal ini dikerjakan sebelum analisis atau pemodelan dilakukan. 

Manfaat Data Preprocessing

Dalam analisis data dan pembuatan model, data preprocessing memiliki banyak manfaat penting. Beberapa manfaat dari data preprocessing adalah sebagai berikut:

1. Meningkatkan Kualitas Data

Manfaat pertama dari data preprocessing adalah untuk meningkatkan kualitas data. Pasalnya, data yang dikumpulkan seringkali tidak sempurna dan terdapat banyak kesalahan.

2. Meningkatkan Akurasi Model

Berikutnya, manfaat data preprocessing adalah untuk meningkatkan akurasi model statistik atau machine learning. Sebab, data yang sudah bersih dan diproses baik bisa membuat model untuk menghasilkan prediksi akurat.

3. Mengurangi Overfitting

Overfitting adalah salah satu risiko saat membangun model. Kondisi tersebut merujuk pada saat model secara spesifik hanya berlaku pada data pelatihan.

4. Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas

Dalam beberapa kasus, data dapat memiliki ketidakseimbangan antara kelas-kelas. Contohnya adalah kasus fraud detection, di mana sebagian besar transaksi adalah normal dan hanya sedikit yang fraud.

Di kasus tersebut, data preprocessing membantu mengatasi ketidakseimbangan dengan oversampling atau undersampling. 

Oversampling bisa dilakukan dengan menggandakan sampel minoritas. Sementara undersampling, bisa dilakukan dengan mengurangi sampel mayoritas.

Dengan mengatasi ketidakseimbangan kelas, model kita dapat menghasilkan prediksi yang lebih baik untuk kelas minoritas.

5.Meningkatkan Efisiensi Analisis

Berikutnya, manfaat data preprocessing adalah untuk meningkatkan efisiensi analisis data. Dengan menghilangkan fitur yang tidak perlu atau mengurangi dimensi data, proses analisis bisa jadi lebih cepat dan efisien.

6. Minimalisasi Risiko Kesalahan

Selanjutnya, manfaat data preprocessing adalah minimalisasi risiko kesalahan. Data yang bersih dan terstruktur dengan baik bisa mengurangi risiko kesalahan input atau interpretasi.

7. Meningkatkan Efektivitas Visualisasi Data

Manfaat terakhir dari data preprocessing adalah untuk meningkatkan efektivitas visualisasi data. Fungsi dari data preprocessing adalah mempersiapkan data untuk visualisasi. Dengan begitu, grafik dan visualisasi data menjadi lebih informatif dan mudah dimengerti.

Apa Saja Tahapan Data Preprocessing?

Setelah memahami manfaatnya, berikutnya mari pelajari tahapan dari data preprocessing. Tahapan data preprocessing adalah sebagai berikut:

1. Pengumpulan Data

Pertama adalah mengumpulkan data mentah (raw data) dari berbagai sumber. Data bisa diambil dari basis data, file text, atau sumber lainnya.

2. Pembersihan Data

Langkah data preprocessing berikutnya adalah pembersihan data. Dalam tahap ini, data scientist harus mengidentifikasi dan menangani missing values (nilai yang hilang).

3. Transformasi Data

Selanjutnya, langkah data preprocessing adalah transformasi data. Tahapan pertama yang harus dikerjakan adalah mengkonversi tipe data. Konversi bisa dilakukan dengan mengubah string menjadi numerik atau tanggal.

Berikutnya adalah normalisasi data. Hal ini dilakukan dengan mengubah semua nilai ke dalam skala yang sama dan menghindari bias dalam analisis.

Tahapan terakhir adalah transformasi fitur. Transformasi dilakukan dengan mengubah skala logaritmik atau mengaplikasikan fungsi matematika lainnya jika diperlukan.

Baca Juga: 5 Rekomendasi Tools Data Analyst Terbaik

4. Reduksi Dimensi

Berikutnya, langkah data preprocessing adalah reduksi dimensi. Hal ini dilakukan apabila dataset memiliki banyak fitur yang mungkin tidak relevan atau mengandung noise.

5. Pemisahan Dataset

Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan pemisahan dataset. Pemisahannya mencakup data subset untuk pelatihan, validasi, dan pengujian. Subset pengujian ini fungsinya opsional dan seringkali digunakan dalam machine learning.

6. Penanganan Outlier

Setelah itu, langkahnya adalah melakukan penanganan outlier atau nilai yang tidak wajar. Hal ini hanya dilakukan apabila ada nilai ekstrem ditemukan dalam data. Untuk menanganinya, data scientist dapat menghapus dan menggantikan nilainya.

7. Encoding Variabel Kategorikal

Langkah berikutnya dalam data preprocessing adalah encoding variabel kategorikal. Hal ini dikerjakan apabila dataset memiliki variabel kategorikal seperti jenis kelamin atau macam produk.

8. Sampling

Selanjutnya adalah melakukan sampling. Tahapan ini bersifat opsional. Sebab, ini dilakukan apabila ketidakseimbangan kelas dalam dataset ditemukan. Untuk mengatasinya, oversampling atau undersampling bisa dikerjakan.

9. Scaling dan Normalisasi

Berikutnya, tahapan data preprocessing adalah scaling dan normalisasi. Hal ini dikerjakan agar semua fitur berada pada skala yang serupa.

10. Pemilihan Fitur

Selanjutnya adalah melakukan pemilihan fitur. Pemilihan dilakukan dengan menentukan fitur-fitur yang paling relevan dan penting untuk analisis atau pemodelan. Hal ini bisa bermanfaat untuk mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja model.

11. Pemisahan Data

Setelah itu, langkah dalam data preprocessing berikutnya adalah pemisahan data. Pemisahan data dilakukan dengan membaginya menjadi set pelatihan dan pengujian.

12. Pengaturan Indeks dan Struktur Data

Lalu, tahapan berikutnya adalah dengan melakukan pengaturan indeks dan struktur data. Hal ini dilakukan apabila data juga akan dipakai di database atau sistem lain.