Intip Proses Olah Data Mentah Jadi Keputusan Tapat dalam Data Science

Bayangkan data mentah itu seperti gudang besar berisi peti-peti misterius. Isinya bisa emas, bisa juga sekadar batu, api kita nggak pernah tahu sebelum membukanya. Di sinilah data science berperan, bukan cuma sebagai “pembuka peti” tapi juga penafsir cerita di balik setiap angka dan baris data. Proses pengolahan data adalah perjalanan menyulap kekacauan jadi peta harta karun yang akurat, memandu kita mengambil keputusan penting, baik untuk menyelesaikan skripsi, menyusun laporan kerja yang memukau atasan, atau merancang strategi bisnis yang bikin kompetitor geleng-geleng. Dalam panduan ini, kamu akan diajak menyusuri tahapan pengolahan data secara utuh, mulai dari langkah-langkah sederhana hingga teknik canggih yang membuat para data enthusiast merasa seperti ilmuwan dan detektif sekaligus!

1. Memahami Esensi “Pengolahan Data dalam Data Science”

Secara sederhana, pengolahan data dalam data science adalah rangkaian tahapan untuk mengubah data mentah jadi informasi yang bisa diolah jadi insight. Siklus ini mencakup mulai dari memahami konteks bisnis hingga deployment model di dunia nyata. Model seperti CRISP-DM memasukkan fase Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, hingga Deployment. Ada juga alur seperti pengumpulan data, persiapan, input, pemrosesan, output, dan penyimpanan. Tiap fase saling bertaut; kamu nggak sekadar merapikan data, kamu sedang membangun jalan cerita data menuju keputusan yang lebih cerdas.

2. Mengapa Proses Ini Penting?

Kenapa sih, kita mesti telaten sama proses ini? Karena kesalahan kecil seperti data nggak lengkap atau salah format, bisa bikin model machine learning nggak akurat, false insight, atau malah keputusan yang salah arah. Data cleaning adalah pintu utama; ini adalah tahap paling krusial sebelum ngembangin model apapun. Dalam dunia yang makin data-driven, kemampuan mengolah dan menerjemahkan data mentah ke insight adalah skill yang paling dicari, baik buat pelamar kerja, mahasiswa, maupun profesional. Kamu bisa jadi yang jadi “penyulap data” yang bikin bisnis atau riset lebih tajam dan impactful.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

3. Langkah-Langkah Pengolahan Data Mentah Menjadi Keputusan Cerdas

Nah, berikut ini beberapa langkah penting yang tidak boleh kamu lewatkan dalam proses pengolahan data mentah hingga menjadi sebuah keputusan yang cerdas:

1. Business & Data Understanding
   Sebelum ngulik data, kamu mesti tahu dulu: apa masalah yang mau diselesaikan? Ini penting agar seluruh proses punya arah. Setelah itu, mau jelajahi data apa, formatnya gimana, dari mana asalnya semua jadi pondasi pengolahan selanjutnya.

2. Data Collection (Pengumpulan Data)
   Datanya bisa datang dari database internal, API, scraping, sensor, lagi tergantung skenario kamu, dan yang penting pastikan sumber data itu bisa diandalkan.

3. Data Cleaning & Preparation
   Nah, ini tahap yang paling bikin mirip “bersih-bersih kamar”: buang duplikat, isi data yang hilang, samakan format, hapus nilai ekstrem. Teknik seperti transformasi, integrasi data, kompresi, sampai feature selection (seperti PCA atau one-hot encoding) sering digunakan di sini.

4. Exploratory Data Analysis (EDA)
   Setelah data bersih, kamu mulai mencoba kenalan sama data lewat grafik, statistik deskriptif, korelasi untuk tahu apa yang tersembunyi di balik angka. Ini penting untuk menentukan algoritma apa yang paling cocok digunakan nanti.

5. Modeling (Pembuatan Model)
   Saatnya bikin “magic” dengan algoritma machine learning: regresi linear, klasifikasi (Regression/Logistic), decision tree, clustering, dan deep learning untuk data kompleks.

6. Evaluation & Optimization
   Model yang sudah kamu buat diuji kualitasnya pakai metrik seperti akurasi, precision/recall, MAE, RMSE. Evaluasi ini penting buat tahu apakah model bisa diandalkan.

7. Deployment & Storage
   Setelah oke, model diarahkan ke dunia nyata bisa dalam bentuk aplikasi, dashboard, atau sistem otomatis. Data dan model juga disimpan rapi untuk pemakaian selanjutnya atau audit.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

4. Sesuatu yang Perlu Diperhatikan

Tak kalah pentingnya, kamu juga harus memperhatikan beberapa hal penting yang bisa mempengaruhi proses pengolahan datamu:

• Proses pengolahan data bukan sesuatu yang linear, CRISP-DM mendukung kamu untuk bolak-balik antar tahap, misalnya antara modeling dan exploration.

• Jangan remehkan data cleaning: riset menunjukkan kalau ini sering jadi kunci utama performa model.

• Untuk data besar alias big data, kamu butuh teknik seperti streaming, real-time processing, atau penyimpanan terdistribusi (Hadoop/Spark) agar efisien.
  
  

FAQ

Q: Perlukah saya pakai model Machine Learning yang kompleks untuk semuanya?
A: Nggak perlu. Tergantung kompleksitas data & masalah, kadang EDA dan visualisasi saja sudah cukup insightful.

Q: Apa langkah pertama yang paling krusial?
A: Paham masalah dan mengumpulkan data berkualitas tanpa dua hal ini, proses selanjutnya bisa salah arah.

Q: Mengapa harus bolak-balik antar tahapan?
A: Karena kamu mungkin perlu revisi data atau model berdasarkan insight baru yang muncul itu membuat proses jadi lebih adaptif dan matang.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

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? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari