Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya
Syaukha Ahmad Risyad
•
06 August 2023
•
7608
Kamu mungkin pernah dengar tentang manipulasi data, tapi apa maksudnya dalam proses pengolahan data? Dan, bagaimana juga manipulasi data bisa bermanfaat untuk pengolahan data?
Di era digital, pengelolaan dan pengolahan data adalah salah satu kunci dalam bisnis. Data yang tersedia biasanya berasal dari sumber yang beragam dan format yang variatif. Hal ini membutuhkan proses pengubahan data. Inilah yang kita sebut, dalam data science, sebagai manipulasi data (data manipulation). Di artikel ini kita bakal bahas apa itu manipulasi data, apa manfaatnya, dan bagaimana langkah-langkah melakukannya. Baca sampai akhir, ya!
Apa itu Manipulasi Data
Kamu mungkin sering mendengar penggunaan istilah ‘manipulasi data’ untuk sesuatu yang berkonotasi negatif. Namun ternyata, istilah tersebut bukanlah sesuatu yang secara intrinsik buruk, melainkan bergantung kepada konteks dan penggunaannya.
Dalam data science, manipulasi data merupakan tahapan yang penting dalam proses pengolahan data. Manipulasi data adalah proses penyusunan dan pengelolaan data sedemikian rupa sehingga data menjadi lebih mudah dianalisis dan diinterpretasi. Suatu dataset dimodifikasi atau diubah strukturnya sesuai dengan kebutuhan.
Proses manipulasi data biasanya melibatkan penggunaan bahasa pemrograman, yang dikenal sebagai data manipulation language (DML). Kamu bisa menggunakan DML menggunakan Database Management System, seperti PostgreSQL.
Contoh Manipulasi Data
Ada berbagai bentuk dalam melakukan manipulasi data. Berikut adalah beberapa contoh dari manipulasi data yang sering dilakukan dalam proses pengolahan dan analisis data.
Filtering (Penyaringan): Mengambil subset data berdasarkan kriteria tertentu. Misalnya, hanya menampilkan data dari tahun tertentu, produk tertentu, atau hanya data yang memenuhi kondisi tertentu seperti harga di atas atau di bawah nilai tertentu.
Sorting (Pengurutan): Mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu dalam urutan tertentu, seperti menampilkan data dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya.
Joining (Penggabungan): Menggabungkan data dari dua atau lebih tabel.
Aggregation (Agregasi): Melakukan operasi matematik atau statistik pada data. Contohnya seperti menghitung jumlah, rata-rata, maksimum, atau minimum dari data.
Cleaning (Pembersihan): Membersihkan data dari nilai-nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid.
Formatting: Melakukan pengubahan format pada data ke dalam format yang lain. Misalnya mengkonversi tanggal ke dalam format tertentu.
Fungsi Manipulasi Data
Proses manipulasi data sangatlah penting karena memungkinkan perusahaan atau analis untuk mengambil informasi-informasi spesifik dari data. Hal ini tentunya sangatlah berguna untuk membantu dalam penyusunan keputusan. Berikut adalah beberapa hal yang menjadi fungsi dari manipulasi data.
Menjaga konsistensi dan integritas data: Proses manipulasi data dapat memastikan bahwa data yang masuk ke dalam sistem telah dibersihkan dan disesuaikan dengan standar yang ditetapkan.
Mengorganisasi data dengan baik: Data yang masuk ke sistem biasanya tersebar dan variatif. Dengan manipulasi data, data dapat diorganisasi menjadi struktur yang rapi.
Mempermudah pengambilan informasi: Dengan manipulasi data, perusahaan dapat menyusun data dengan cara yang lebih spesifik sesuai kebutuhan. Dengan begitu, proses pengambilan keputusan dapat didasarkan dengan informasi yang lebih akurat.
Meningkatkan efisiensi: Manipulasi data dapat membantu mengoptimalkan sistem penyimpanan data.
Langkah-langkah Manipulasi Data
Melakukan manipulasi terhadap data melibatkan beberapa tahapan. Alasannya adalah untuk memastikan bahwa proses manipulasi dilakukan kepada data yang sesuai, dan dapat dilanjutkan ke tahap analisis data.
Berikut adalah langkah-langkah umum untuk manipulasi data.
Mengumpulkan Data dalam Database
Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti aplikasi, file, atau sistem lainnya. Data ini kemudian dikumpulkan dan disimpan dalam database atau sistem penyimpanan data lainnya agar mudah dapat diakses dan diolah.
Melakukan Data Cleaning
Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya melibatkan manipulasi data yang pertama, yaitu data cleaning. Proses ini merupakan tahapan yang penting untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis adalah data yang akurat, berkualitas, dan relevan. Data cleaning melibatkan pembersihan data dari nilai-nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid.
Import Database untuk Bekerja
Setelah data dibersihkan, data tersebut diimpor atau diakses untuk diproses menggunakan tools yang sesuai dengan kebutuhan. Utamanya, tool tersebut memiliki fungsi DML, seperti PostgreSQL yang sudah MinDi sebutkan tadi. Manipulasi data kemudian dilakukan menggunakan tool tersebut.
Melakukan Manipulasi Data
Langkah selanjutnya merupakan tahapan utama, yaitu melakukan manipulasi data. Di bagian inilah berbagai operasi manipulasi data, seperti yang sudah MinDi sebutkan di atas, dapat dilakukan. Operasi yang dilakukan harus berdasarkan tujuan, dan memastikan bahwa proses analisis data dapat dilakukan.
Menganalisis Data
Setelah data telah dimanipulasi, langkah terakhir adalah menganalisis data. Inilah tujuan utama dari manipulasi data. Analisis data melibatkan penggunaan berbagai teknik dan metode untuk mendapatkan informasi dari data yang ada. Ini dapat mencakup analisis statistik, visualisasi data, dan pembuatan laporan untuk dipertimbangkan oleh perusahaan.
Belajar Mengolah Data
Manipulasi data dan pengolahan data secara keseluruhan adalah tahapan yang penting bagi perusahaan dan bisnis. Profesional di bidang data haruslah mampu menguasai langkah-langkah dan teknik-teknik dalam pengolahan data.
Kalau kamu tertarik buat mendalami data science dan belajar mengolah data, kamu bisa banget ikutan Bootcamp Data Science yang diadakan oleh Dibimbing.id!
Di sana kamu bakal belajar konsep-konsep terkait data, sekaligus berlatih menguasai tools data science, seperti PostgreSQL, Python, dan Tableau! Kamu juga bakal dibimbing oleh profesional di bidang data science.
Yuk belajar menguasai data science bareng Dibimbing.id!
Tags