EN 
ID
7 Fungsi Preprocessing pada Data Mining
Compas.co.id – Berbagai terobosan cemerlang dalam teknologi makin berkembang pesat untuk menunjang kegiatan bisnis. Agar keputusan bisnis dalam diambil dengan akurat dan tepat sasaran, maka data-data yang dimiliki oleh brand bisnis harus sesuai agar tidak ada miskonsepsi dan berdampak negatif pada keputusan strategis masa depan yang diambil.
Data konsumen tersebut banyak dimuat dalam internet karena aktivitas konsumen sebagian besar dilakukan di dalamnya, oleh karena itu data mining atau penambangan data perlu dilakukan untuk mengumpulkan, mengolah, mengidentifikasi, menganalisis data-data yang ditambang tersebut. Akan tetapi data yang didapatkan itu tidak serta merta bisa langsung digunakan, data tersebut harus melewati preprocessing data terlebih dahulu.
Simak ulasan mengenai preprocessing pada data mining dan apa fungsinya sehingga memiliki peranan yang krusial dan tak dapat dipisahkan dari data mining.
Pengertian Preprocessing pada Data Mining
Preprocessing pada data mining artinya suatu proses yang mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Sebelum memasuki tahap pengolahan dan analisis data, preprocessing ini harus dilakukan karena data mentah memiliki format yang tak terukur dan tidak terstruktur. Disamping itu juga data mining tidak dapat mengolah data yang masih mentah.
Preprocessing ini penting bagi bisnis untuk memroses data-datanya secara benar dan akurat, sebagaimana mereka menggunakan berbagai format input untuk mengumpulkan data mentah, dimana itu dapat berdampak langsung pada kualitas data. Melakukan preprocessing pada data mentah terbukti meningkatkan akurasinya secara efektif, dimana hal itu tentunya meningkatkan kualitas proyek dan keandalan data.
Anda yang terlibat dalam tim pengambilan keputusan bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar langkah selanjutnya lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Dalam preprocessing, ada beberapa tahapan yang perlu dilalui. Empat tahapan tersebut antara lain:
1. Data Cleaning
Tahap pertama preprocessing data adalah membersihkan data terlebih dahulu atau data cleaning. Proses ini mencakup penyeleksian data-data mentah yang masuk. Penyeleksian ini maksudnya menghilangkan dan menghapus data-data yang tidak lengkap, tidak relevan, dan tidak akurat.
Ketika melakukan data cleaning, pastikan bahwa tidak ada missing values dalam data-data yang dikumpulkan. Kemudian pastikan juga data tersebut adalah data yang benar-benar dibutuhkan oleh bisnis agar waktu dan tenaga yang dikeluarkan tidak sia-sia.
2. Data Integration
Tahap kedua ada integrasi data. Tahap ini adalah penggabungan beberapa data dalam suatu dataset. Karena ini menggabungkan beberapa data maka harus memastikan bahwa setiap data memiliki format yang sama.
3. Data Transformation
Seperti yang dikatakan di atas, data-data yang dikumpulkan pasti sebagian besar formatnya tidak sama. Langkah ini dilakukan agar data yang terkumpul dari berbagai sumber tersebut menjadi seragam. Dalam tahapan ini bisa mengubah struktur data, format data, atau nilai data sehingga bisa sehingga menghasilkan data set yang sesuai.
4. Data Reduction
Tahap terakhir adalah pengurangan jumlah data atau data reduction. Tujuannya tentu saja mengurangi jumlah sampel data yang diambil. Contohnya misal data yang dibutuhkan berupa teks dari ucapan manusia. Jika ucapan yang menjadi sampel data jumlahnya kelebihan, maka fokuskan saja pada data apa yang paling relevan dan buang sisanya.
Anda yang terlibat dalam tim pengambilan keputusan bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar langkah selanjutnya lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Ada 3 teknik data reduction yang dapat diimplementasikan:
- Attribute selection: teknik yang mengombinasikan tag atau feature sehingga dapat menyederhanakan data. Misal, pada dataset ada tags laki-laki/perempuan dan atlet, maka kedua tags tersebut dapat digabungkan menjadi atlet laki-laki/atlet perempuan
- Numerosity selection: merepresentasikan data sebagai model atau persamaan seperti model regresi. Pemodelan ini menghemat penyimpanan data dan transmisi data.
- Dimensionality reduction: Teknik ini adalah teknik pengurangan jumlah fitur yang berulang pada dataset.
Baca juga: Mengenal Peran Data Query dalam Bisnis
Tantangan yang Umum Dihadapi oleh Ilmuwan Data
Setelah mengetahui tahapan dan teknik preprocessing pada data mining, selanjutnya ada beberapa permasalahan yang umum dihadapi oleh ilmuwan data, antara lain:
1. Missing Value
Missing value adalah data yang tidak akurat sebab adanya beberapa informasi yang hilang sehingga menjadikan data tersebut tak relevan lagi. Missing value ini sering terjadi ketika adanya masalah dalam proses pengumpulan data
2. Data Noise
Sedangkan data noise ini adalah data yang salah sertanya adanya pencilan. Pencilan dan data salah berisi informasi tidak penting dan tidak signifikan. Penyebab terjadinya data noise ini adalah kesalahan dari manusia yang salah memberi label selama pengumpulan data
3. Inkonsisten Data
Inkonsisten terjadi ketika menyimpan file data yang sama dengan format yang berbeda-beda. Contoh inkonsisten data berupa duplikasi data dalam format berbeda, kesalahan pada kode nama dan sebagainya.
Anda yang terlibat dalam tim pengambilan keputusan bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar langkah selanjutnya lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
7 Fungsi Preprocessing pada Data Mining
Setelah memahami apa itu Preprocessing pada data mining beserta tahapannya, berikut ini tujuh fungsi dari Preprocessing pada data mining yang perlu kamu ketahui.
1. Memastikan Kualitas Data Baik dan Seragam
Fungsi pertama dari Preprocessing yakni digunakan untuk membersihkan data dari kontaminasi atau noise sehingga data yang digunakan dalam proses data mining lebih berkualitas.
2. Memastikan Bahwa Data Bersih dari Missing Value, Noise, dan Inkonsistensi
Preprocessing dapat pula berfungsi untuk menghilangkan kesalahan data seperti data yang duplikat, data yang hilang atau tidak valid.
3. Menangani Masalah Kekurangan Data
Selanjutnya Preprocessing dapat digunakan untuk mengisi data yang hilang atau tidak lengkap dengan cara seperti mengisi dengan nilai median atau rata-rata.
4. Memperbaiki Konsistensi Data
Preprocessing dapat juga digunakan untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses data mining memiliki format dan tipe yang sama.
5. Memperkecil Dimensi Data
Preprocessing dapat digunakan untuk memperkecil jumlah atribut atau fitur data yang digunakan dalam proses data mining dengan cara seperti feature selection atau feature extraction.
6. Mengubah Data Menjadi Bentuk yang Lebih Sesuai dengan Algoritma Data Mining
Preprocessing dapat digunakan untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih sesuai dengan algoritma data mining yang akan digunakan seperti normalisasi atau standarisasi.
7. Mengintegrasikan Data dari Sumber yang Berbeda
Preprocessing dapat juga berfungsi untuk mengintegrasikan data dari sumber yang berbeda menjadi satu data yang dapat digunakan dalam proses data mining.
Baca juga: 7 Manfaat Big Data Analytics Bagi Perusahaan
Pentingnya Preprocessing pada Data Mining
Preprocessing pada data mining sangat penting karena kesalahan data, redundan, missing value, data noise, inkonsisten data menyebabkan berkurangnya akurasi hasil analisis. Sebelum mengolah data ke tahap selanjutnya, pastikan data-data yang didapatkan betul-betul bersih.
Tanpa melakukan preprocessing pada data mining maka errors dan outliers akan terus ada dalam data dan data menjadi tidak berkualitas. Preprocessing pada data mining juga penting dilakukan karena dapat memastikan enam hal, yakni akurasi data, ketepatan waktu, konsistensi, kelengkapan, terpercaya, dan dapat diinterpretasikan dengan baik.
Jika data sudah diproses dengan enam hal acuan tersebut, maka proses analisis data jauh lebih mudah dan cepat dilakukan karena data-data dari berbagai sumber sudah dijadikan dataset yang seragam. Preprocessing pada data mining ini penting karena meningkatkan kualitas dan memudahkan kerja machine learning untuk membaca, menggunakan, dan menginterpretasikannya.
Anda yang terlibat dalam tim pengambilan keputusan bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar langkah selanjutnya lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Anda juga bisa tanya dahulu melalui DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi brand Anda menjadi e-commerce leader di bidang FMCG tahun 2023!
