Mengapa Data Preprocessing Penting dalam Machine Learning?

Data yang berkualitas sangat mempengaruhi keberhasilan sebuah model machine learning. Sebelum digunakan dalam pelatihan, data mentah sering kali memerlukan pemrosesan untuk memastikan bahwa informasi yang terkandung di dalamnya dapat dimanfaatkan dengan maksimal.
Proses data preprocessing ini meliputi pembersihan, transformasi, normalisasi, dan pengelolaan data kategorikal agar model dapat bekerja lebih efisien. Tanpa langkah-langkah tersebut, model machine learning berisiko menghadapi masalah seperti kesalahan prediksi atau performa yang buruk.
Artikel ini akan mengulas mengapa data preprocessing sangat penting, langkah-langkah yang terlibat, serta dampaknya terhadap kinerja model.
1. Pengertian Data Preprocessing dalam Machine Learning
Data preprocessing dalam machine learning adalah serangkaian langkah yang dilakukan untuk mempersiapkan data mentah sebelum digunakan dalam model machine learning. Langkah-langkah ini meliputi pembersihan data, pengelolaan data yang hilang, transformasi fitur, dan normalisasi atau standarisasi data.
Proses ini bertujuan untuk mengurangi noise, mengatasi inkonsistensi, dan meningkatkan kualitas data agar model machine learning dapat bekerja lebih efektif dan efisien. Tanpa preprocessing yang tepat, model dapat mengalami kesulitan dalam menghasilkan prediksi yang akurat, bahkan bisa menyebabkan kesalahan atau bias yang merugikan.
Baca juga: Apa itu Machine Learning? Pahami Bagaimana Cara Kerjanya!
2. Tantangan yang Dihadapi Tanpa Data Preprocessing
Tanpa data preprocessing yang tepat, sebuah model machine learning dapat menghadapi berbagai tantangan. Salah satunya adalah data yang tidak bersih, seperti nilai yang hilang, duplikasi, atau kesalahan pencatatan, yang dapat menyebabkan hasil yang tidak akurat atau bahkan kerusakan pada model.
Selain itu, data mentah sering kali mengandung noise atau anomali yang mengganggu kemampuan model untuk mempelajari pola yang relevan. Ketidaksesuaian skala fitur, misalnya perbedaan rentang nilai, juga dapat memperburuk kinerja model, terutama pada algoritma yang sensitif terhadap skala. Tanpa preprocessing, model rawan menghadapi masalah seperti overfitting atau underfitting yang mengurangi kemampuan generalisasi.
3. Langkah-langkah Umum dalam Data Preprocessing
Langkah-langkah dalam data preprocessing adalah tahapan penting yang harus dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum digunakan dalam model machine learning. Proses ini mencakup berbagai teknik untuk meningkatkan kualitas data, mulai dari pembersihan hingga transformasi data.
a. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan data adalah langkah pertama dalam data preprocessing yang bertujuan untuk menghilangkan atau memperbaiki data yang tidak konsisten, duplikat, atau hilang. Proses ini mencakup identifikasi dan penghapusan nilai yang hilang (missing values), perbaikan kesalahan entri, serta penghapusan data duplikat yang bisa mempengaruhi hasil model.
b. Transformasi Data
Transformasi data mencakup berbagai teknik untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang lebih mudah dipahami dan dianalisis oleh model. Ini termasuk encoding data kategorikal menjadi bentuk numerik, seperti one-hot encoding atau label encoding, serta teknik binning untuk mengelompokkan nilai data menjadi interval tertentu.
Transformasi juga dapat meliputi teknik lain seperti discretization untuk mengubah data kontinu menjadi kategori atau penggabungan beberapa fitur menjadi satu fitur yang lebih representatif.
c. Normalisasi dan Standarisasi
Normalisasi dan standarisasi adalah teknik yang digunakan untuk menyesuaikan skala fitur dalam dataset. Normalisasi biasanya mengubah data agar berada dalam rentang tertentu, misalnya antara 0 dan 1, sedangkan standarisasi merubah data menjadi distribusi dengan rata-rata 0 dan standar deviasi 1.
Kedua teknik ini sangat penting untuk algoritma machine learning yang sensitif terhadap skala data, seperti k-nearest neighbors (KNN) atau algoritma berbasis jarak lainnya, karena membantu meningkatkan akurasi model dan mengurangi bias.
d. Pengelolaan Data Kategorikal
Data kategorikal, seperti jenis kelamin, status perkawinan, atau jenis produk, perlu diubah menjadi format numerik agar dapat diproses oleh model machine learning. Pengelolaan data kategorikal melibatkan teknik seperti one-hot encoding, di mana setiap kategori diubah menjadi kolom terpisah dengan nilai biner (0 atau 1), atau label encoding, di mana setiap kategori diberi label numerik.
Baca juga: Cara Kerja Model Machine Learning, Catat Ya!
4. Dampak Data Preprocessing terhadap Kinerja ML
Data preprocessing memiliki dampak besar terhadap kinerja model machine learning. Dengan melakukan pembersihan data, transformasi, normalisasi, dan pengelolaan data yang tepat, model dapat bekerja lebih efisien dan akurat. Data yang bersih dan terstruktur dengan baik memungkinkan model untuk mengidentifikasi pola dengan lebih baik, mengurangi kesalahan prediksi, dan meningkatkan akurasi.
Selain itu, preprocessing yang tepat juga dapat mempercepat waktu pelatihan model dan mengurangi kemungkinan terjadinya overfitting atau underfitting. Secara keseluruhan, preprocessing yang baik dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model, menjadikannya lebih robust dalam menghadapi data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Ada banyak teknik yang diterapkan untuk memaksimalkan kinerja machine learning. Tapi tentunya diperlukan pemahaman dasar yang kuat terlebih dahulu agar pemilihan teknik nantinya justru tidak memperburuk kualitas machine learning.
DQLab hadir untuk membantu kalian belajar tentang machine learning, sekalipun jika masih pemula dan belum familiar dengan teknologi tersebut. Program bootcamp Machine Learning dan AI dirancang untuk membantu kalian mempelajari teknologi ini secara mendalam. Dengan pendekatan yang interaktif dan praktis, DQLab mempersiapkan kalian untuk memanfaatkan machine learning untuk pengembangan karier maupun eksplorasi kebutuhan lainnya.
DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT, sehingga membantu kalian untuk belajar secara mandiri. Manfaat yang diberikan diantaranya:
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
Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan keterampilan kalian dalam perkembangan digital dan pemanfaatan AI di era sekarang. Segera Sign Up dan persiapkan diri untuk mahir memanfaatkan AI dan menjadi praktisi data yang andal.