Data Wrangling: Arti, Peran, Step & Contoh, Simak Deh!

Kamu tahu nggak, data itu ibarat harta karun yang harus diolah dulu sebelum benar-benar bisa digunakan? Tapi, sayangnya, data yang kamu punya seringnya berantakan dan bikin pusing! 

Nah, di sinilah data wrangling beraksi sebagai pahlawan tak kenal lelah. Buat Warga Bimbingan yang ingin tahu lebih dalam, yuk kupas tuntas tentang data wrangling!

Jadi, kalau kamu sering merasa kesulitan dengan data yang amburadul, artikel ini wajib kamu baca! 

Kamu akan mendapatkan pencerahan dan menemukan solusi buat masalah data yang sering bikin kepala pening!

Apa Itu Data Wrangling?

Data wrangling adalah proses mengubah dan memetakan data mentah ke dalam format yang lebih berguna dan terstruktur. 

Proses ini melibatkan berbagai teknik untuk membersihkan, mengubah, dan mengorganisir data agar bisa digunakan secara efektif dalam analisis dan pengambilan keputusan.

Dalam dunia data science, data wrangling merupakan langkah krusial karena data yang dikumpulkan sering tidak rapi, mengandung kesalahan, atau memiliki format yang berbeda-beda. 

Misalnya, data bisa memiliki nilai yang hilang, duplikat, atau bahkan outlier yang bisa memengaruhi hasil analisis.

Jika melakukan data wrangling, data analyst atau data scientist dapat memastikan data tersebut siap digunakan untuk proses lebih lanjut. Seperti analisis statistik, machine learning, atau visualisasi. 

Singkatnya, data wrangling adalah tahap penting yang menjembatani antara data mentah dan data siap pakai, memastikan informasi yang dihasilkan akurat dan bermanfaat.

Apa Saja yang Membuat Data Wrangling Penting?

Sumber: Freepik

Setelah mengerti apa itu data wrangling, kamu mungkin bertanya-tanya, apa yang membuatnya begitu esensial dalam analisis data. Yuk, Warga Bimbingan, simak alasan-alasan berikut ini!

1. Kualitas Data yang Lebih Baik  

Warga Bimbingan, bayangkan data mentah seperti lemari yang berantakan. 

Data wrangling membantumu merapikan lemari itu, menghapus data duplikat, dan memperbaiki kesalahan. Hasilnya, kualitas data meningkat dan hasil analisis jadi lebih akurat.

2. Kemudahan dalam Analisis  

Pernah nggak merasa pusing melihat data yang berantakan? Dengan data wrangling, data jadi terstruktur rapi, memudahkan kamu untuk menganalisis. 

Proses ini bikin pekerjaan lebih cepat dan efisien, tanpa harus repot mengatasi masalah data di tengah jalan.

3. Pengenalan Pola dan Tren  

Data yang sudah dirapikan memudahkanmu menemukan pola dan tren penting. 

Jadi, Warga Bimbingan bisa melihat informasi tersembunyi yang bisa jadi sangat berguna untuk pengambilan keputusan. Pola dan tren ini mungkin nggak terlihat kalau data masih berantakan.

4. Efisiensi Waktu dan Sumber Daya  

Siapa yang nggak suka hemat waktu dan tenaga? Dengan data wrangling, kamu bisa mengatasi masalah data sejak awal. 

Artinya, nggak perlu lagi buang-buang waktu memperbaiki data di kemudian hari, dan kamu bisa fokus ke analisis yang sebenarnya.

5. Pengambilan Keputusan yang Lebih Bijak

Warga Bimbingan, data yang telah diolah dengan baik memberikan informasi yang lebih akurat dan relevan. 

Hal ini memungkinkan kamu membuat keputusan yang lebih tepat dan strategis, berdasarkan data yang solid dan terpercaya. Hasilnya? Keputusan yang lebih cerdas dan berdampak positif!

Baca Juga: Teknik Analisis Data Kualitatif: Definisi Hingga Langkahnya

Langkah-Langkah dalam Data Wrangling

Sumber: Freepik

Dikutip dari online.hbs.edu, ada 6 langkah penting yang perlu dilakukan dalam proses data wrangling. 

Setiap langkah memiliki peran penting dalam memastikan data yang kamu gunakan siap untuk dianalisis. Yuk, Warga Bimbingan, pelajari bersama langkah-langkah ini!

1. Discovery  

Langkah pertama adalah mengenal data atau dikenal sebagai discovery. Di tahap ini, kamu perlu memahami asal-usul data, tipe data, dan struktur dasarnya.

Nah, langkah ini bisa membantu Warga Bimbingan untuk mengetahui apa yang dimiliki dan bagaimana data tersebut dapat digunakan.

2. Structuring

Selanjutnya, data yang belum terstruktur diorganisir dalam format yang lebih teratur. 

Proses structuring ini melibatkan pengaturan ulang data. Seperti mengubah kolom menjadi baris atau menggabungkan data dari beberapa sumber ke dalam satu format yang konsisten.

3. Cleaning  

Tahap ini adalah tentang membersihkan data dari segala bentuk kesalahan, duplikasi, atau nilai yang hilang. 

Cleaning memastikan data yang akan dianalisis bebas dari gangguan yang dapat mempengaruhi hasil akhir.

4. Enriching  

Dalam tahap ini, kamu perlu menambahkan data tambahan atau informasi kontekstual untuk membuat data yang ada lebih kaya dan informatif. 

Proses enriching bisa melibatkan penggabungan data dari sumber lain atau menambahkan variabel baru yang relevan dengan analisis.

5. Validating  

Setelah data dibersihkan dan diperkaya, langkah berikutnya dalam data wrangling adalah memeriksa validitas data. 

Validating melibatkan verifikasi data sudah akurat, lengkap, dan konsisten. Hal ini penting untuk memastikan tidak ada kesalahan yang tersisa yang bisa mempengaruhi hasil analisis.

6. Publishing

Langkah terakhir adalah publishing, yaitu mempersiapkan data yang telah kamu olah untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut atau dibagikan dengan tim. 

Data yang sudah siap ini bisa dipublikasikan dalam format yang mudah diakses dan digunakan oleh pemangku kepentingan atau analisis lainnya.

Contoh Data Wrangling

Sumber: Freepik

Untuk memahami lebih lanjut proses data wrangling, mari lihat 5 contoh nyata bagaimana langkah-langkah ini diterapkan dalam berbagai situasi.

1. Membersihkan Data Pelanggan

Bayangkan kamu bekerja dengan dataset pelanggan yang berisi informasi seperti nama, alamat email, nomor telepon, dan riwayat pembelian. 

Dalam langkah cleaning, kamu menemukan beberapa email yang tidak valid atau nomor telepon yang salah. 

Data wrangling akan melibatkan penghapusan atau perbaikan entri tersebut untuk memastikan data yang bersih dan akurat.

2. Menggabungkan Data dari Sumber Berbeda  

Misalkan kamu memiliki data penjualan dari toko fisik dan data penjualan dari e-commerce. 

Data wrangling di sini akan melibatkan structuring dan enriching data. Seperti menggabungkan data penjualan dari dua sumber menjadi satu dataset yang komprehensif.

Selain itu, menambahkan informasi tambahan seperti kategori produk atau kanal penjualan.

3. Normalisasi Teks  

Dalam proyek analisis sentimen, kamu mungkin memiliki data dari ulasan produk yang mengandung teks dalam berbagai format, seperti huruf kapital atau ejaan yang berbeda. 

Data wrangling melibatkan normalisasi teks. Seperti mengubah semua teks menjadi huruf kecil dan menyamakan ejaan untuk memastikan konsistensi dalam analisis.

4. Mengatasi Nilai yang Hilang  

Kamu mungkin menghadapi data kesehatan pasien yang memiliki nilai yang hilang dalam kolom seperti berat badan atau tinggi badan. 

Melalui data wrangling, kamu bisa mengisi nilai yang hilang dengan metode seperti pengisian rata-rata atau median.

Bahkan, menghapus entri yang tidak lengkap, tergantung pada kebijakan analisis yang digunakan.

5. Transformasi Data Waktu  

Dalam analisis data transaksi, kamu mungkin perlu mengubah format tanggal dari "MM/DD/YYYY" menjadi "YYYY-MM-DD" untuk konsistensi. 

Selain itu, data wrangling juga bisa melibatkan agregasi data berdasarkan waktu. Seperti mengubah data transaksi harian menjadi data mingguan atau bulanan untuk analisis tren.

Baca Juga: 19 Skill Wajib Data Analyst agar Sukses, Sudah Punya?

Siap Coba Data Wrangling Sendiri?

Data wrangling adalah keterampilan esensial yang dapat meningkatkan kualitas analisis data dan pengambilan keputusan. 

Nah, sekarang Warga Bimbingan pasti sudah lebih siap untuk menerapkan teknik ini dalam pekerjaan sehari-hari. 

Kamu ingin mendalami lebih jauh dan menguasai keterampilan data wrangling beserta aspek lain dari data science? Program Bootcamp Data Science dibimbing.id adalah pilihan sempurna untukmu! 

Nantinya, kamu akan mendapatkan panduan langkah demi langkah dari mentor berpengalaman, belajar langsung dari kasus nyata, dan memahami konsep-konsep penting dengan cara yang praktis dan mudah dipahami. 

Jangan lewatkan kesempatan untuk mengembangkan karir di bidang data science. Ayo konsultasi gratis di sini sekarang, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi ahli data yang handal! 

Siap untuk mengubah data menjadi wawasan yang berarti? Yuk, mulai petualangan meraih karir impian bersama dibimbing.id!

Referensi

1. Data Wrangling: What It Is & Why It’s Important [Buka]
2. What Is Data Wrangling? Definition, Steps, and Why It Matters [Buka]
3. What Is Data Wrangling? Overview, Importance, Benefits, and Future [Buka]