Data Cleaning Adalah: Definisi, Manfaat, Cara Melakukannya

Dalam riset, sering kali ada proses yang dikenal dengan data cleaning. Data cleaning adalah proses mengatur dan memperbaiki data yang tidak akurat, memiliki format salah, atau berantakan.

Proses ini wajar saja dilakukan, karena untuk memastikan jika data yang digunakan dalam penelitian atau riset mencerminkan realitas yang sebenarnya.

Selain itu, proses data cleaning pun dapat dimanfaatkan untuk memastikan data yang digunakan bisa menghasilkan temuan yang valid.

Apa Itu Data Cleaning?

Melansir laman Tableau, data cleaning adalah proses memperbaiki atau menghapus data yang salah, rusak, formatnya salah, duplikat, atau tidak lengkap dalam kumpulan data.

Saat menggabungkan beberapa sumber data, ada banyak peluang bagi data untuk diduplikasi atau diberi label yang salah. Jika data salah, hasil dan algoritme tak dapat diandalkan, meski mungkin terlihat benar.

Bagaimana Proses Data Cleaning?

Sebenarnya tidak ada cara mutlak untuk menentukan langkah pasti dalam proses data cleaning atau pembersihan data. Sebab, prosesnya akan bervariasi dari satu kumpulan data ke kumpulan data lainnya.

Akan tetapi, sangat penting untuk membuat template untuk proses pembersihan data sehingga Anda tahu bahwa Anda melakukannya dengan cara benar setiap saat.

Perbedaan Pembersihan Data dan Tranformasi Data

Selain data cleaning atau pembersihan data, ada juga yang disebut dengan data transformation atau transformasi data. Lantas, apa bedanya?

Pembersihan data adalah proses menghapus data yang tidak termasuk dalam kumpulan data Anda. Sedangkan transformasi data adalah proses mengubah data dari satu format atau struktur ke format atau struktur lainnya.

Proses transformasi juga bisa disebut sebagai data wrangling atau data munging, yakni mentransformasikan dan memetakan data dari satu bentuk data “menta” ke dalam format lain untuk disimpan dan dianalisis.

Manfaat Data Cleaning

Jika dilakukan dengan tepat, pembersihan data memberikan manfaat bisnis dan pengelolaan data. Mengutip laman TechTarget, berikut ini manfaatnya.

1. Pengambilan Keputusan Lebih Baik

Dengan data yang lebih akurat, tentu dapat menghasilkan analisis data yang lebih baik. Hal ini memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan lebih tepat mengenai strategi dan operasional bisnis.

2. Kinerja Operasional Lebih Baik

Data yang bersih dan berkualitas tinggi membantu organisasi terhindar dari beragam masalah bisnis yang dapat mengakibatkan pengeluaran biaya lebih tinggi, pendapatan lebih rendah, dan rusaknya hubungan dengan pelanggan.

3. Peningkatan Penggunaan Data

Data telah menjadi aset utama perusahaan, tetapi data tidak dapat menghasilkan nilai bisnis jika tidak digunakan. Dengan menjadikan data lebih dapat dipercaya, pembersihan data membantu meyakinkan manajer bisnis dan pekerja untuk mengandalkan data sebagai bagian dari pekerjaan mereka.

Cara Membersihkan Data

Teknik yang digunakan untuk pembersihan data memang bisa berbeda-beda sesuai dengan jenis data yang disimpan perusahaan. Namun, Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini untuk memetakan kerangka kerja organisasi Anda.

1. Hapus Observasi Duplikat atau Tidak Relevan

Hapus observasi yang tidak diinginkan dari kumpulan data Anda, termasuk observasi duplikat atau observasi yang tidak relevan.

Observasi duplikat paling sering terjadi selama pengumpulan data. Saat Anda menggabungkan kumpulan data dari beberapa tempat, mengikis data, atau menerima data dari klien atau beberapa departemen, ada peluang untuk membuat data duplikat.

Observasi atau pengamatan yang tidak relevan adalah ketika Anda melihat pengamatan yang tidak sesuai dengan masalah spesifik yang ingin Anda analisis.

Misalnya, jika Anda ingin menganalisis data mengenai pelanggan milenial, tetapi kumpulan data Anda mencakup generasi yang lebih tua, Anda dapat menghapus pengamatan yang tidak relevan tersebut.

Hal ini dapat membuat analisis menjadi lebih efisien dan meminimalkan gangguan dari target utama Anda, serta menciptakan kumpulan data yang lebih mudah dikelola dan berkinerja lebih baik.

2. Perbaiki Kesalahan Struktural

Kesalahan struktural terjadi ketika Anda mengukur atau mentransfer data dan melihat konvensi penamaan yang aneh, kesalahan ketik, atau penggunaan huruf besar yang salah.

Ketidakkonsistenan itu dapat menyebabkan kategori atau kelas diberi label yang salah. Misalnya, Anda mungkin menemukan “T/A” dan “Tidak Berlaku” keduanya muncul, tetapi keduanya harus dianalisis sebagai kategori yang sama.

3. Filter Outlier yang Tidak Diinginkan

Sering kali, akan ada observasi yang hanya dilakukan satu kali, yang sekilas tampak tidak sesuai dengan data yang Anda analisis.

Jika Anda memiliki alasan yang sah untuk menghapus outlier, seperti entri data yang tidak tepat, hal itu akan membantu kinerja data yang Anda kerjakan.

Akan tetapi, terkadang kemunculan outlier yang membuktikan teori yang sedang Anda kerjakan. Ingat, hanya karena ada outlier, bukan berarti outlier tersebut salah.

Langkah ini diperlukan untuk mengetahui keabsahan nomor tersebut. Jika outlier terbukti tidak relevan untuk analisis atau merupakan kesalahan, pertimbangkan untuk menghapusnya.

4. Tangani Data yang Hilang

Anda tidak dapat mengabaikan data yang hilang karena banyak algoritma tidak akan menerima nilai yang hilang. Ada beberapa cara untuk mengatasi data yang hilang. Tidak ada yang optimal, tetapi keduanya bisa dipertimbangkan.

Sebagai opsi pertama, Anda dapat membuang observasi yang nilainya hilang, tetapi melakukan hal ini akan menghilangkan atau kehilangan informasi, jadi berhati-hatilah sebelum Anda menghapusnya.

Lalu opsi kedua, Anda dapat memasukkan nilai yang hilang berdasarkan observasi lain. Ingat sekali lagi, ada kemungkinan kehilangan integritas data karena Anda mungkin beroperasi berdasarkan asumsi dan bukan observasi aktual.

Serta opsi ketiga, Anda dapat mengubah cara data digunakan untuk menavigasi nilai null secara efektif.

5. Validasi dan QA

Di akhir proses pembersihan data, Anda seharusnya bisa menjawab pertanyaan berikut sebagai bagian dari validasi dasar:

Apakah datanya masuk akal?
Apakah data mengikuti aturan yang sesuai dengan bidangnya?
Apakah hal tersebut membuktikan atau menyangkal teori kerja Anda, atau memberikan pencerahan?
Dapatkah Anda menemukan tren dalam data untuk membantu Anda membentuk teori selanjutnya?
Jika tidak, apakah hal tersebut disebabkan oleh masalah kualitas data?

Kesimpulan yang salah karena data salah atau “kotor” dapat memengaruhi strategi bisnis dan pengambilan keputusan yang buruk.

Kesimpulan yang salah pun dapat memicu momen memalukan dalam rapat pelaporan ketika menyadari bahwa data Anda tidak dapat diperiksa dengan cermat.

Oleh karena itu, penting untuk menciptakan budaya data berkualitas di organisasi Anda. Untuk melakukan hal ini, Anda harus mendokumentasikan alat yang mungkin Anda gunakan untuk menciptakan budaya ini dan apa arti kualitas data bagi Anda.

***

Dalam era informasi yang begitu cepat dan berlimpah, menjaga integritas data adalah hal yang sangat penting. Data cleaning merupakan fondasi yang kokoh dalam proses analisis data yang akurat.

Jika Anda ingin mengoptimalkan survei online Anda dan memastikan bahwa hasilnya dapat diandalkan, tidak ada waktu yang lebih baik daripada sekarang untuk mulai membersihkan dan merapikan data-data Anda.

Poplite by Populix dapat menjadi mitra tepercaya Anda dalam menjalankan survei online yang efektif dan tepercaya. Manfaatkan Poplite by Populix untuk memulai perjalanan Anda menuju data yang lebih bersih dan hasil survei yang lebih berharga.

Jangan biarkan data yang kotor menghalangi kesuksesan Anda. Mari bersama-sama optimalkan survei online Anda dengan Poplite by Populix.

Data Cleaning: Definisi, Manfaat, Cara Melakukannya