Cara ChatGPT Membantu Bersihkan Data dan Pipeline Machine Learning

Data sering kali tidak datang dalam bentuk yang bersih dan siap pakai. Sebaliknya, data seringkali memiliki nilai yang hilang, duplikat, inkonsistensi, dan format yang tidak sesuai. Di sinilah peran data cleaning atau pembersihan data menjadi krusial. Suatu langkah awal yang penting dalam proses machine learning.

Berkat ChatGPT, proses pipeline Machine Learning jauh lebih mudah dan efisien. Apalagi bagi praktisi data pemula maupun profesional yang ingin bekerja lebih cepat. Berikut bagaimana cara ChatGPT membantu dalam membersihkan data dan membuat pipeline machine learning. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Mengidentifikasi Masalah Umum dalam Dataset

Saat pertama kali kamu menerima dataset, sering kali data tersebut tidak langsung bisa digunakan begitu saja. Di balik ribuan baris dan kolom, bisa saja tersembunyi berbagai masalah yang mengganggu proses analisis atau pemodelan. Misalnya, nilai-nilai yang kosong (missing values), entri duplikat, hingga tipe data yang tidak konsisten seperti angka yang terbaca sebagai teks. Jika kamu langsung menjalankan model Machine Learning tanpa menyadari masalah-masalah ini, maka hasil yang kamu dapatkan bisa sangat bias atau bahkan gagal sepenuhnya.

Dengan bantuan ChatGPT, kamu bisa mempercepat proses identifikasi masalah umum dalam dataset. Cukup dengan memberikan cuplikan data atau menjelaskan struktur data kamu melalui prompt sederhana, ChatGPT bisa memberikan daftar hal-hal yang perlu diperiksa. Misalnya, ia bisa menyarankan kamu untuk memeriksa kolom mana yang memiliki banyak nilai kosong, atau mendeteksi adanya data yang terduplikasi. Bahkan jika kamu masih baru dalam dunia data, ChatGPT bisa menjelaskan masalah tersebut dalam bahasa yang mudah kamu pahami, serta menyarankan metode terbaik untuk mengatasinya.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Memberikan Kode Python untuk Pembersihan Data

Salah satu tantangan terbesar saat membersihkan data adalah mengetahui baris kode apa yang tepat untuk digunakan. Misalnya, kamu mungkin tahu bahwa nilai kosong perlu diisi, tapi tidak yakin apakah lebih baik menggunakan mean, median, atau metode lainnya. Atau kamu tahu ada duplikat, tapi bingung bagaimana cara menghapusnya secara efisien menggunakan Pandas. Di sinilah ChatGPT bisa menjadi partner coding yang sangat berguna.

Kamu hanya perlu menjelaskan apa yang kamu ingin lakukan, dan ChatGPT akan langsung memberikan kode Python yang sesuai. Misalnya, dengan prompt seperti “Saya ingin menghapus baris duplikat dan mengisi nilai kosong dengan median,” ChatGPT akan merespons dengan kode siap pakai lengkap dengan penjelasannya. Ini sangat membantu ketika kamu ingin fokus pada eksperimen model, tanpa terjebak terlalu lama di tahap penulisan skrip dasar. Selain itu, kamu juga bisa mengajukan variasi atau bertanya “mengapa pakai median, bukan mean?” dan ChatGPT akan menjelaskan alasannya, membuat kamu tidak hanya menyalin kode, tapi juga memahami logikanya.

3. Membantu Deteksi dan Penanganan Outlier

Outlier atau nilai pencilan adalah data yang sangat berbeda dari mayoritas data lainnya. Kalau kamu membiarkan outlier begitu saja, bisa jadi model yang kamu bangun menjadi bias dan tidak merepresentasikan data secara umum. Misalnya, sebuah nilai harga rumah yang sangat tinggi dibanding lainnya bisa membuat model regresi memperbesar kesalahan prediksi. Menangani outlier adalah salah satu langkah penting dalam pembersihan data yang sering diabaikan.

Melalui ChatGPT, kamu bisa meminta cara untuk mendeteksi dan mengatasi outlier dengan pendekatan statistik seperti Z-score atau IQR (interquartile range). ChatGPT tidak hanya memberi tahu kamu metode yang bisa digunakan, tapi juga menuliskan kode Python-nya. Bahkan kamu bisa memberikan konteks data kamu. Misalnya, “Saya ingin mendeteksi outlier di kolom harga rumah”. Kemudian, ChatGPT akan menyesuaikan solusinya. Jika kamu ingin menghapus outlier, menggantinya, atau mengisolasinya sebagai segmen data khusus, ChatGPT dapat membantu merancang logika dan implementasinya.

Baca Juga: Tata Cara Menggunakan AI Chat GPT Anti Ribet!

4. Standarisasi Format Kolom

Kamu mungkin pernah bekerja dengan data yang terlihat rapi secara sekilas, tapi ternyata bermasalah karena format kolom yang tidak konsisten. Contohnya, tanggal yang ditulis dalam berbagai format seperti “21/08/2024”, “August 21, 2024”, dan “2024-08-21” bisa mengacaukan proses parsing. Atau, ada kolom angka yang justru dikenali sebagai teks karena ada simbol mata uang. Masalah ini sering kali tidak langsung terlihat, tapi bisa menghambat proses analisis atau pemodelan kamu.

Dengan ChatGPT, kamu bisa menyelesaikan masalah ini hanya dengan menjelaskan format kolom yang bermasalah. Misalnya, kamu bisa mengatakan “Ubah kolom tanggal_transaksi saya menjadi format YYYY-MM-DD.” ChatGPT akan merespons dengan kode pd.to_datetime() atau solusi lainnya yang sesuai dengan kebutuhan kamu. Bahkan jika kamu belum tahu bahwa suatu kolom perlu distandarisasi, kamu bisa bertanya apakah ada kolom yang sebaiknya diubah formatnya, dan ChatGPT akan membantu kamu melakukan pemeriksaan. Ini membuat proses pembersihan data menjadi lebih ringan, efisien, dan minim kesalahan teknis.

Menggunakan ChatGPT sebagai asisten dalam membersihkan data atau data cleaning dan membangun pipeline Machine Learning merupakan langkah cerdas. Ia bukan hanya mempercepat proses, tapi juga membantu memahami langkah-langkah yang diambil. Meskipun kamu seorang pemula maupun profesional, ChatGPT dapat menjadi co-pilot yang andal dalam perjalanan data kamu!

FAQ

1. Apakah saya harus memahami coding dulu untuk bisa membersihkan data dengan bantuan ChatGPT?

Tidak harus. Kamu bisa mulai hanya dengan menjelaskan masalahmu dalam bahasa sehari-hari. ChatGPT akan memberikan kode Python yang sesuai dan disertai penjelasan langkah demi langkah. Seiring waktu, kamu pun akan belajar memahami logika di balik pembersihan data.

2. Bagaimana jika data saya terlalu besar atau kompleks? Apakah ChatGPT tetap bisa membantu?

Ya, ChatGPT bisa membantumu menyusun strategi awal pembersihan data besar, seperti deteksi nilai kosong, penghapusan duplikat, hingga pembagian data secara efisien. Namun, untuk dataset yang sangat besar (jutaan baris), kamu tetap perlu menguji kode di lingkungan lokal dan mungkin mengoptimalkannya sesuai kebutuhan performa.

3. Apa yang harus saya siapkan sebelum bertanya ke ChatGPT soal pembersihan data?

Cukup siapkan deskripsi umum tentang dataset kamu, nama kolom, jenis data, dan masalah yang sedang kamu hadapi. Jika memungkinkan, lampirkan contoh kecil dari data tersebut agar ChatGPT bisa memahami konteksnya dengan lebih baik.

Yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid