Filtering Adalah: Pengertian, Tujuan, Teknik, & Aplikasinya

Dalam lingkup data science, filtering adalah solusi untuk penyaringan data dengan beban berlebihan. Pasalnya, filtering mampu mengurangi jumlah data serta meningkatkan kualitas informasi yang mau dianalisis.

Oleh sebab itu, filtering adalah suatu konsep yang wajib dipahami praktisi di data science. Untuk mempelajarinya, simak penjelasan lengkap di bawah ini!

Proses filtering melibatkan penggunaan berbagai kriteria atau metode tertentu. Kriteria dan metode ini digunakan untuk memisahkan data relevan dan penting dengan yang tidak memenuhi kebutuhan. Beberapa kriteria atau aturan filtering ini mencakup:

• Nilai numerik yang dianggap valid atau relevan.

• Kategori atau label tertentu yang diperlukan untuk analisis.

• Pola atau kondisi spesifik yang harus dipenuhi oleh data.

Secara keseluruhan, tujuan filtering adalah untuk meningkatkan kualitas dan efektivitas data yang mau dianalisis atau dimodelkan.

• Meningkatkan Kualitas Data: Filtering mampu menghilangkan noise atau data yang tidak relevan. Sehingga, analisis lebih fokus pada data yang benar-benar penting.

• Mempercepat Proses Analisis: Dengan mengurangi volume data yang harus diproses, waktu analisis bisa diminimalkan.

• Meningkatkan Akurasi Model: Dalam konteks machine learning, model yang dilatih dengan data yang telah difilter cenderung lebih akurat dan relevan.

Baca Juga: 9 Langkah Optimasi Algoritma Machine Learning

• Filtering Berbasis Aturan (Rule-Based Filtering): Teknik ini menggunakan kriteria atau aturan tertentu yang didefinisikan untuk menyaring data. Contohnya, threshold nilai atau kondisi spesifik.

• Filtering Kolaboratif (Collaborative Filtering): Metode ini mampu memprediksi minat pengguna dalam sistem rekomendasi berdasarkan preferensi pengguna lain yang serupa.

• Filtering Berbasis Konten (Content-Based Filtering): Teknik ini digunakan untuk menyarankan item berdasarkan fitur atau atribut dari item tersebut. Ini sering digunakan dalam sistem rekomendasi.

• Reduksi Dimensi (Dimensionality Reduction): Merupakan teknik seperti Principal Component Analysis (PCA) yang mengurangi jumlah variabel dan mempertahankan informasi penting.

• Deteksi Anomali (Anomaly Detection): Merupakan teknik untuk mengidentifikasi dan memfilter data yang menyimpang dari pola atau distribusi normal.

Untuk kegiatan ini, filtering adalah metode yang digunakan untuk identifikasi dan menghapus outlier. Selain itu, filtering juga digunakan untuk mengisi nilai yang hilang atau memperbaiki kesalahan entri data.

Secara keseluruhan, hal tersebut mampu untuk meningkatkan kualitas data yang akan dianalisis atau digunakan dalam machine learning.

Baca Juga: Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya

Pada aplikasi ini, filtering adalah metode untuk menemukan dan terkadang menghapus anomali atau outlier dari data. Hal ini penting dalam deteksi penipuan, pemantauan kesehatan sistem, dan keamanan jaringan.

Filtering adalah metode yang digunakan dalam pemrosesan sinyal digital untuk menyaring frekuensi yang tidak diinginkan atau noise dari sinyal audio, video, atau data sensor. 

Ini mencakup aplikasi seperti penghalusan data, deteksi tepi dalam pengolahan citra, dan pemisahan sinyal dalam komunikasi.

Pada sistem ini, collaborative filtering dan content-based filtering adalah dua pendekatan utamanya. Collaborative filtering menggunakan data perilaku pengguna lain untuk merekomendasikan item. Sementara itu, content-based filtering fokus pada atribut item itu sendiri.

Pada aplikasi ini, algoritma filtering digunakan untuk mempersonalisasi aliran berita atau konten media sosial. Algoritma hanya menampilkan informasi yang paling relevan atau menarik bagi pengguna tertentu berdasarkan minat atau riwayat interaksi mereka.

Itulah pembahasan lengkap mengenai filtering yang mencakup pengertian hingga aplikasinya. Pembahasan di atas mengungkapkan bahwa filtering adalah teknik esensial yang memungkinkan penyaringan dan pemilihan data relevan dan berkualitas.

Teknik ini membantu dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi analisis data serta optimasi performa model machine learning. Oleh sebab itu, penguasaan metode filtering cukup krusial bagi siapa saja yang berkarir di data science.

Jika kamu ingin mendalami ilmu data, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini dirancang untuk memberikan pemahaman komprehensif tentang data science dengan kurikulum beginner-friendly. 

Kamu bisa belajar konsep dasar, penggunaan tools, hingga praktik dengan real-case project. Pokoknya, kamu bakal dibimbing sampai jadi!

So, segera gabung dan mulai karirmu bersama Dibimbing.id!