Mengenal Data Cleansing, Tugas Wajib Data Analyst

Data adalah aset paling berharga di era digital ini. Kita mengandalkan data untuk mengambil keputusan, memprediksi tren, dan menciptakan strategi yang sukses dalam bisnis dan berbagai hal lainnya. Namun, tidak semua data yang kita kumpulkan langsung bisa digunakan begitu saja. Sebagian besar data mentah yang kita miliki seringkali "kotor" dan penuh dengan duplikasi, data yang hilang, atau inkonsistensi. Inilah sebabnya data cleaning atau proses pembersihan data menjadi hal yang sangat penting. Langsung aja yuk, kita kupas tuntas apa itu data cleaning, mengapa hal ini penting, dan bagaimana cara melakukannya dengan mudah!

1. Memahami Definisi Data Cleaning

Data cleaning adalah proses identifikasi, perbaikan, atau penghapusan data yang rusak, tidak akurat, atau tidak relevan dalam dataset. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk analisis adalah data yang bersih, konsisten, dan bisa diandalkan.

Bayangkan sebuah spreadsheet dengan ribuan baris informasi. Jika ada entri yang salah ketik, nilai kosong, atau data yang tidak sesuai format, maka analisis kita bisa meleset jauh. Proses data cleaning adalah cara untuk memastikan data tersebut berada dalam kondisi prima sebelum digunakan. Tidak hanya berlaku untuk data berbasis angka, data cleaning juga berlaku untuk teks, gambar, dan jenis data lainnya yang memerlukan konsistensi.

Baca Juga: Data Analyst vs Data Scientist

2. Mengapa Data Cleaning Itu Penting untuk Menghasilkan Insight Data yang Akurat?

Di dunia yang bergerak cepat seperti sekarang, keputusan berbasis data sudah menjadi norma. Namun, keputusan yang dibuat berdasarkan data yang kotor atau tidak akurat bisa membawa konsekuensi serius, termasuk kerugian finansial, waktu yang terbuang, atau strategi yang salah arah.

• Data bersih membantu menghasilkan insight yang akurat

Data yang bersih adalah fondasi dari analisis yang efektif. Ketika data yang digunakan sudah bersih, algoritma analitik atau pembelajaran mesin (machine learning) dapat bekerja dengan optimal untuk menghasilkan insight yang lebih akurat.

• Meningkatkan efisiensi kerja

Dengan data yang bersih, kamu bisa menghemat waktu dalam analisis, mengurangi pekerjaan tambahan untuk memperbaiki kesalahan, dan lebih fokus pada pembuatan strategi berdasarkan insight yang didapat.

• Menghindari kerugian akibat keputusan salah

Misalnya, jika kamu menjalankan kampanye pemasaran berdasarkan data pelanggan yang tidak akurat, kamu mungkin salah menargetkan audiens atau bahkan kehilangan potensi pelanggan.

Singkatnya, data cleaning bukan sekadar proses teknis, tetapi sebuah langkah krusial untuk memastikan bahwa setiap keputusan berbasis data yang kamu kerjakan sudah berada di jalur yang benar.

3. Bagaimana Cara Melakukan Data Cleaning?

Data cleaning mungkin terdengar teknis dan rumit, tetapi sebenarnya ada beberapa langkah mudah yang bisa kamu ikuti untuk membersihkan data dengan efektif:

Identifikasi Masalah Data

Langkah pertama adalah memahami jenis kesalahan yang ada di dataset kamu. Beberapa kesalahan yang umum ditemukan meliputi data duplikat, nilai kosong atau null, format yang tidak konsisten (misalnya, tanggal dalam format berbeda), dan outlier atau data yang tampak aneh dan tidak masuk akal.

Menurut statistik dari Kissmetrics, data yang buruk dapat menyebabkan perusahaan kehilangan hingga 20% dari potensi keuntungannya. Data yang salah juga menjadi hambatan besar bagi kemajuan bisnis. Melansir Infomineo, berikut beberapa jenis error paling umum yang biasanya ditemukan saat proses data cleansing:

Duplicate Data

Duplikasi data sering muncul selama proses pengumpulan data. Ini bisa disebabkan oleh:

• Integrasi Dataset: Penggabungan informasi dari berbagai sumber seperti spreadsheet atau database sering memunculkan data yang terekam lebih dari sekali.

• Data Scraping: Pengambilan data dari banyak sumber online kadang menyebabkan poin data yang sama dikumpulkan berulang kali.

• Laporan Klien dan Internal: Data dari berbagai departemen atau klien bisa menimbulkan duplikasi, apalagi jika pelanggan berinteraksi melalui banyak saluran atau mengirimkan formulir yang serupa.

Irrelevant Observations

Observasi yang tidak relevan adalah data yang tidak berkaitan langsung dengan permasalahan yang sedang dianalisis. Contohnya:

• Demografi Tak Sesuai: Menggunakan data Baby Boomer saat menganalisis strategi pemasaran Gen Z.

• Rentang Waktu Tidak Relevan: Menyertakan data penjualan liburan tahun lalu untuk menganalisis tren tahun ini.

• Kategori Produk Tak Terkait: Mencampur ulasan dari kategori produk berbeda saat menganalisis kepuasan atas satu produk spesifik.

Inconsistent Data

Ketidakkonsistenan format atau struktur data dapat menyebabkan kebingungan, contohnya:

• Kesalahan Kategori: Misalnya, ada label “N/A” dan “Not Applicable” dalam satu kolom yang seharusnya seragam.

• Atribut Tidak Lengkap: Nama lengkap di satu dataset ditulis sebagai “John A. Smith”, sementara di dataset lain hanya “John Smith”.

• Format Tidak Seragam: Tanggal ditulis sebagai “12/31/2025” di satu tempat dan “31/12/2025” di tempat lain.

Misspellings dan Typographical Errors

Kesalahan ketik sering muncul dan bisa memengaruhi validitas data:

• Kesalahan Ejaan: Seperti “foward” alih-alih “forward”.

• Angka Salah Input: Misalnya menulis “240” padahal seharusnya “24”.

• Kesalahan Sintaksis: Seperti “needs to be send” bukannya “needs to be sent”.

Unwanted Outliers

Outlier adalah data ekstrem yang menyimpang dari pola umum. Cara penanganannya:

• Identifikasi Visual & Statistik: Gunakan boxplot, histogram, scatterplot, atau z-score.

• Analisis Kontekstual: Misalnya, dalam deteksi penipuan, outlier justru bisa sangat berguna.

Missing Data

Nilai kosong bisa menjadi masalah besar. Bisa berupa kolom kosong (misalnya nomor telepon tidak terisi), atau data yang ditandai “null”, “NA”, atau “0”.

Pendekatan mengatasinya antara lain:

• Penghapusan: Jika jumlahnya kecil dan tak signifikan.

• Pengisian Nilai (Imputasi): Menggunakan rata-rata (mean), median, atau modus untuk data numerik, atau algoritma prediktif untuk data kompleks.

Membersihkan Duplikasi dan Data Tidak Relevan

Setelah error dikenali, langkah selanjutnya adalah membersihkan data duplikat dan data yang tidak relevan. Ini penting agar tidak terjadi penggandaan informasi yang dapat membias analisis, serta mengurangi beban data yang tidak perlu dianalisis lebih lanjut.

Standarisasi Format Data

Untuk membuat dataset lebih rapi dan seragam, kamu perlu menyamakan format, baik itu angka, teks, maupun tanggal. Misalnya, seluruh tanggal diubah ke format YYYY-MM-DD, atau semua data mata uang dikonversi ke “IDR 1.000.000”.

Isi Nilai Kosong (Missing Data)

Nilai kosong harus ditangani dengan hati-hati. Jika jumlahnya terlalu banyak dan menyulitkan analisis, data bisa dihapus. Tapi bila data penting dan perlu diselamatkan, bisa diisi dengan metode estimasi seperti imputasi mean, median, mode, hingga pendekatan machine learning.

Validasi dan Verifikasi

Setelah semua proses pembersihan selesai, penting untuk memverifikasi hasil. Pastikan tidak ada data penting yang ikut terhapus, serta periksa kembali konsistensi dan kelengkapan data.

Gunakan Tools yang Tepat

Beberapa tools populer untuk data cleansing antara lain:

• Microsoft Excel / Google Sheets: Cocok untuk dataset kecil dan ringan.

• Python (Pandas, NumPy) dan R (dplyr, tidyr): Sangat kuat untuk pemrosesan data besar dan kompleks.

• OpenRefine: Tools gratis yang handal untuk transformasi data berbasis teks.

• Talend / Trifacta / Alteryx: Cocok untuk proyek besar dengan kebutuhan data engineering tingkat lanjut.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Hal-Hal yang Harus Diperhatikan dalam Proses Data Cleaning

Ada beberapa poin penting yang perlu kamu perhatikan saat melakukan data cleaning, agar data yang kamu hasilkan lebih akurat:

• Jangan Over-Cleaning

Membersihkan data memang penting, tetapi terlalu banyak menghapus atau mengubah data bisa membuat dataset kehilangan nilai informasinya. Pastikan kamu hanya membersihkan data yang benar-benar diperlukan.

• Backup Data Asli

Sebelum membersihkan data, pastikan kamu membuat salinan cadangan. Hal ini penting untuk menghindari kehilangan data yang mungkin tidak bisa dikembalikan.

• Gunakan Tools yang Tepat

Pilih tools yang sesuai dengan kebutuhan kamu. Jika kamu bekerja dengan dataset kecil, Excel mungkin cukup. Namun, untuk data dalam jumlah besar, software seperti Python atau R sangat disarankan.

FAQ

1. Apa saja jenis kesalahan yang paling sering ditemukan saat melakukan data cleansing?

Beberapa jenis kesalahan yang umum ditemukan antara lain:

• Data duplikat akibat penggabungan dari berbagai sumber.

• Data tidak relevan, seperti data demografi yang tidak sesuai konteks analisis.

• Format tidak konsisten, seperti perbedaan format tanggal dan penulisan nilai mata uang.

• Kesalahan penulisan (typo), baik dalam bentuk teks maupun angka.

• Outlier atau nilai ekstrem yang menyimpang dari pola umum.

• Data hilang (missing values) yang muncul dalam bentuk kolom kosong atau nilai “null”.

2. Bagaimana cara terbaik mengatasi data yang hilang dalam dataset?

Tergantung konteksnya:

• Jika jumlah data hilang sedikit, bisa dihapus langsung tanpa memengaruhi hasil analisis.

• Jika datanya penting, gunakan metode imputasi seperti pengisian dengan mean, median, atau mode.

• Untuk dataset kompleks, pendekatan prediktif seperti algoritma machine learning bisa digunakan untuk mengisi nilai yang hilang secara lebih akurat.

3. Tools apa yang paling direkomendasikan untuk melakukan data cleansing?

Pemilihan tools tergantung ukuran dan kompleksitas data:

• Untuk dataset kecil: gunakan Excel atau Google Sheets.

• Untuk data besar atau proyek analitik: Python (dengan Pandas, NumPy) atau R (dengan dplyr, tidyr) adalah pilihan terbaik.

• Untuk transformasi data berbasis teks: OpenRefine sangat berguna.

• Untuk kebutuhan skala industri: gunakan tools seperti Talend, Trifacta, atau Alteryx.

Jadi, kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

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?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid