Reduksi Data Adalah: Pengertian, Teknik, Manfaat, Contoh

Data reduction atau reduksi data adalah sebuah proses yang kerap terjadi dalam penelitian atau riset.

Menurut penjelasan laman Research Connections, reduksi data adalah proses mengubah informasi digital numerik atau alfabet menjadi bentuk yang terkoreksi, tertata, dan disederhanakan.

Konsep dasarnya yaitu reduksi data dalam jumlah besar hingga ke bagian-bagian yang bermakna.

Apa Itu Reduksi Data?

Beberapa ahli mengemukakan pendapatnya tentang pengertian reduksi data. Salah satunya menurut Sugiyono (2015), reduksi data adalah data yang diperoleh dari lapangan yang jumlahnya cukup banyak, untuk itu perlu dicatat secara teliti dan rinci.

Data yang telah direduksi akan memberikan gambaran lebih jelas dan mempermudah peneliti untuk melakukan pengumpulan data selanjutnya dan mencari bila diperlukan.

Masih menurut Sugiyono, reduksi data biasanya dilakukan dengan dibantu peralatan elektronik, yang mana itu digunakan untuk memberikan kode pada berbagai aspek tertentu. Selain itu, data reduction pun digunakan peneliti untuk memandu penelitian mencapai tujuan.

Di sisi lain, melansir situs TechTarget, reduksi data dapat dilakukan dengan beberapa cara. Terutama yaitu deduplikasi data, kompresi, dan single-instance storage.

Deduplikasi data yakni menghilangkan segmen data yang berlebihan pada sistem penyimpanan. Ia hanya menyimpan segmen redundan satu kali dan menggunakan satu salinan tersebut setiap kali ada permintaan untuk mengakses bagian data tersebut.

Penghapusan duplikasi data lebih terperinci dibandingkan single-instance storage. Single-instance storage menemukan file seperti lampiran email yang dikirim ke banyak orang dan hanya menyimpan satu salinan file tersebut. Seperti halnya deduplikasi data, single-instance storage menggantikan duplikat dengan penunjuk ke satu salinan yang disimpan.

Beberapa susunan penyimpanan melacak blok mana yang paling banyak dibagikan. Blok-blok yang digunakan bersama oleh sejumlah besar file dapat dipindahkan ke cache berbasis memori atau penyimpanan flash sehingga dapat dibaca seefisien mungkin.

Kompresi data juga berfungsi pada tingkat file. Hal ini dicapai secara asli dalam sistem penyimpanan menggunakan algoritma atau formula yang dirancang untuk mengidentifikasi dan menghapus bit data yang berlebihan. Kompresi data secara khusus mengacu pada metode reduksi data dimana file diperkecil pada tingkat bit.

Kompresi bekerja dengan menggunakan rumus atau algoritma untuk mengurangi jumlah bit yang dibutuhkan untuk mewakili data. Hal ini biasanya dilakukan dengan merepresentasikan rangkaian bit yang berulang dengan rangkaian bit yang lebih kecil dan menggunakan kamus untuk mengonversinya.

Teknik Umum Reduksi Data

Ada juga cara untuk mengurangi jumlah data yang harus disimpan tanpa memperkecil ukuran blok dan file. Teknik-teknik ini mencakup penyediaan tipis dan pengarsipan data.

Penyediaan tipis secara dinamis mengalokasikan ruang penyimpanan dengan cara yang fleksibel. Metode ini menjaga ruang yang dicadangkan sedikit lebih awal dari ruang tulis sebenarnya, sehingga memungkinkan lebih banyak ruang yang tidak dicadangkan untuk digunakan oleh aplikasi lain.

Penyediaan tebal mengalokasikan jumlah ruang penyimpanan yang tetap segera setelah disk dibuat, terlepas dari apakah seluruh kapasitas tersebut akan terisi.

Pengarsipan data juga mengurangi data pada sistem penyimpanan, tetapi pendekatannya sangat berbeda. Daripada mengurangi data dalam file atau database, pengarsipan menghapus data lama yang jarang diakses dari penyimpanan mahal dan memindahkannya ke penyimpanan berbiaya rendah dan berkapasitas tinggi. Penyimpanan arsip bisa di disk, tape atau cloud.

Manfaat Reduksi Data dalam Penelitian

Reduksi data dalam bidang penelitian merujuk pada pengurangan jumlah data yang terkumpul atau dihasilkan dalam suatu penelitian.

Praktik ini memiliki beberapa manfaat signifikan, tergantung pada konteks dan tujuan penelitian tersebut. Berikut beberapa manfaat umum dari reduksi data dalam penelitian.

1. Fokus pada Pertanyaan Penelitian

Reduksi data membantu menjaga fokus penelitian pada pertanyaan atau hipotesis penelitian, menghindari dispersi perhatian yang tidak perlu.

2. Efisiensi Riset

Mengurangi jumlah data membantu meningkatkan efisiensi penelitian dengan fokus pada informasi yang paling relevan dan penting. Selain itu, menyederhanakan dan mempersempit fokus penelitian dapat mempercepat proses analisis dan interpretasi data.

3. Kontrol Kesalahan

Dengan mengurangi jumlah data, peneliti dapat lebih mudah mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan atau anomali dalam dataset. Meminimalkan data yang tidak valid atau tidak relevan dapat meningkatkan kualitas keseluruhan penelitian.

4. Peningkatan Kualitas Analisis

Dengan memusatkan perhatian pada subset data yang paling relevan, peneliti dapat melakukan analisis yang lebih mendalam dan akurat. Pemusatan pada data yang paling relevan dapat membantu mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang lebih jelas.

5. Manajemen Sumber Daya

Mengumpulkan, menyimpan, dan mengelola data memerlukan sumber daya, baik waktu maupun keuangan. Reduksi data membantu menghemat sumber daya ini. Menyederhanakan data juga dapat mengurangi kebutuhan untuk perangkat keras dan penyimpanan data yang besar.

6. Memudahkan Diseminasi Hasil

Menyajikan hasil penelitian yang lebih terfokus dan ringkas dapat membuatnya lebih mudah dipahami oleh audiens yang lebih luas. Publikasi data yang relevan dan penting dapat meningkatkan dampak penelitian.

7. Perlindungan Privasi

Dalam kasus penelitian yang melibatkan data pribadi atau sensitif, reduksi data dapat membantu melindungi privasi subjek penelitian. Hanya menyimpan dan menggunakan data yang benar-benar diperlukan dapat membantu meminimalkan risiko pelanggaran privasi.

Reduksi data harus dilakukan dengan hati-hati dan berdasarkan pertimbangan yang matang agar tidak kehilangan informasi yang esensial. Selain itu, metode reduksi data harus sesuai dengan tujuan penelitian dan konteksnya.

Contoh Reduksi Data dalam Penelitian

Inilah contoh beberapa langkah reduksi data:

Langkah 1: Penentuan Fokus

Asumsikan kita melakukan penelitian pasar mengenai preferensi konsumen terhadap produk A di Indonesia. Informasi yang dikumpulkan melibatkan berbagai variabel, seperti umur, pendapatan, lokasi, kebiasaan belanja, dan preferensi produk. Namun, kita ingin memfokuskan analisis pada kelompok konsumen tertentu, misalnya, mereka yang berusia antara 25-35 tahun.

Langkah 2: Seleksi Variabel Utama

Pilih variabel-variabel yang paling relevan untuk fokus penelitian. Misalnya, kita mungkin memilih variabel umur, pendapatan, dan preferensi produk sebagai variabel utama.

Langkah 3: Pengelompokan Data

Agregasi atau pengelompokan data dapat membantu mengurangi kompleksitas. Misalnya, kita dapat mengelompokkan responden berdasarkan kategori umur, seperti 25-29 tahun dan 30-35 tahun.

Langkah 4: Penghapusan Data Tidak Relevan

Hapus data yang tidak relevan dengan fokus penelitian. Misalnya, jika kita menemukan responden di luar rentang umur yang ditetapkan, data mereka mungkin dihapus.

Langkah 5: Analisis Statistik

Lakukan analisis statistik pada subset data yang telah direduksi untuk mengidentifikasi tren atau pola yang signifikan. Misalnya, kita dapat melihat hubungan antara pendapatan dan preferensi produk dalam kelompok usia yang ditentukan.

Langkah 6: Interpretasi Hasil

Interpretasikan hasil analisis dengan mempertimbangkan konteks penelitian dan pertanyaan penelitian asli. Hasil dari kelompok usia tertentu mungkin memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang preferensi konsumen.

Dengan melakukan langkah-langkah reduksi data ini, penelitian pasar yang awalnya mencakup banyak variabel dapat difokuskan untuk memberikan wawasan yang lebih tajam tentang preferensi konsumen dalam kelompok usia yang ditentukan. Hal ini dapat meningkatkan efisiensi analisis dan memudahkan penyajian hasil penelitian.

***

Reduksi data ada;ah langkah krusial dalam mengoptimalkan efisiensi dan efektivitas riset. Dengan memanfaatkan layanan riset dari Populix, perusahaan dapat merasakan manfaat positif dari reduksi data yang terencana, meningkatkan akurasi analisis, dan mengambil keputusan yang lebih tepat.

Reduksi Data: Pengertian, Teknik, Manfaat, Contoh pada Penelitian