PEMBERSIHAN DATA

Tahapan pembersihan data dalam ilmu data (data science) merupakan proses kritis untuk memastikan kualitas data yang digunakan dalam analisis. Tahapan-tahapan tersebut meliputi:

1. Identifikasi dan Penanganan Nilai yang Hilang: Identifikasi nilai yang hilang dalam data penting karena nilai yang hilang dapat mempengaruhi hasil analisis secara signifikan. Pada tahap ini, Anda perlu menentukan bagaimana menangani nilai yang hilang, apakah dengan menghapus baris yang mengandung nilai yang hilang, mengisi nilai yang hilang dengan nilai rata-rata atau nilai median, atau menggunakan metode lainnya seperti imputasi.

2. Deteksi dan Penanganan Outlier: Outlier adalah nilai yang jauh berbeda dari pola umum dalam data. Outlier dapat mempengaruhi hasil analisis secara negatif jika tidak ditangani dengan baik. Tahap ini melibatkan identifikasi outlier dan memutuskan apakah outlier tersebut harus dihapus, diabaikan, atau ditangani dengan metode khusus seperti transformasi data atau penggunaan teknik outlier detection.

3. Normalisasi dan Standarisasi: Normalisasi dan standarisasi data membantu dalam menjaga konsistensi dan keseragaman data. Ini penting terutama jika data berasal dari sumber yang berbeda atau memiliki satuan yang berbeda. Normalisasi mengubah nilai-nilai dalam suatu fitur ke dalam rentang yang seragam, sementara standarisasi mengubah distribusi data sehingga memiliki rata-rata nol dan deviasi standar satu.

4. Pembersihan Teks: Jika data yang Anda miliki berisi teks, maka tahap ini penting untuk membersihkan teks dari karakter khusus, tanda baca, atau kata yang tidak relevan. Ini termasuk penghapusan stop words (kata-kata umum yang tidak memberikan informasi penting), stemming (mengubah kata ke bentuk dasarnya), dan lemmatization (mengubah kata ke bentuk dasar yang sesuai dengan kamus).

5. Deteksi dan Penanganan Duplikat: Data yang duplikat dapat mempengaruhi analisis dengan memberikan bobot yang tidak proporsional pada hasil. Oleh karena itu, penting untuk mendeteksi dan menangani data duplikat dengan menghapus entri duplikat dari dataset.

6. Pemisahan Data Train-Validation-Test: Jika Anda bekerja pada proyek pemodelan prediktif, penting untuk memisahkan data menjadi set pelatihan (train set), set validasi (validation set), dan set pengujian (test set). Ini membantu dalam menguji kinerja model secara objektif dan mencegah overfitting.

7. Verifikasi Konsistensi: Tahapan terakhir adalah memverifikasi konsistensi data untuk memastikan bahwa data tersebut memenuhi aturan dan batasan yang telah ditetapkan. Ini dapat melibatkan pemeriksaan kesesuaian tipe data, rentang nilai yang valid, atau hubungan antar variabel.

Pembersihan data adalah proses iteratif di mana langkah-langkah di atas dapat diulang beberapa kali untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis benar-benar bersih dan dapat diandalkan.