Tantangan Menggunakan Machine Learning pada Data Semi-Terstruktur

Dalam dunia data science, kita mengenal tiga jenis data utama yaitu terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. Data terstruktur (structured data) seperti tabel Excel sangat rapi dan mudah diolah. Sementara data tidak terstruktur (unstructured) seperti gambar, video, dan audio, membutuhkan pendekatan yang berbeda. Di antara keduanya, terdapat data semi-terstruktur. Jenis data ini tidak sepenuhnya acak, namun juga tidak sepenuhnya rapi. Contohnya termasuk JSON, XML, YAML, dan log file.

Pertanyaannya, apakah machine learning (ML) bisa berkolaborasi dengan data semi-terstruktur? Jawabannya adalah sangat mungkin! Bahkan, kolaborasi ini sedang naik daun dalam banyak industri. Namun, tetap saja ada sejumlah tantangan teknis dan konseptual yang perlu dihadapi sebelum bisa memperoleh insight yang andal dari data jenis ini. Artikel ini membahas tantangan utama dalam menggunakan machine learning pada data semi-terstruktur. Penasaran apa saja tantangannya? Simak penjelasan berikut ini sahabat DQLab!

1. Format yang tidak seragam antar entri

Salah satu tantangan utama dalam menangani data semi-terstruktur adalah ketidakkonsistenan format antar entri. Dalam satu kumpulan data JSON misalnya, kita bisa menemukan bahwa satu entri memiliki lima atribut, sementara entri lainnya hanya memiliki tiga, bahkan dengan nama yang berbeda. Variasi ini menyulitkan proses ekstraksi fitur secara otomatis karena algoritma machine learning pada umumnya mengharapkan input dengan struktur dan dimensi yang seragam.

Ketika struktur data tidak seragam, upaya standarisasi menjadi penting namun juga menantang. Data scientist harus menentukan apakah atribut yang hilang perlu diimputasi, diabaikan, atau diubah menjadi kategori khusus. Selain itu, format data yang tidak seragam juga meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan dalam pemrosesan data, yang pada gilirannya bisa berdampak pada performa model. Maka, dibutuhkan logika yang adaptif dalam pipeline data untuk bisa menangani variasi ini dengan efisien.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Nilai yang tersarang (nested) atau berulang

Dalam data semi-terstruktur seperti JSON atau XML, nilai-nilai dalam atribut sering kali tersarang dalam beberapa level atau bahkan berulang dalam bentuk array. Misalnya, sebuah entri data pengguna bisa memiliki daftar alamat atau histori transaksi yang disusun dalam struktur bersarang. Hal ini membuat data tidak bisa langsung diubah ke dalam bentuk tabular yang umum digunakan dalam machine learning tradisional.

Untuk memanfaatkan data ini, dibutuhkan proses flattening atau transformasi data yang kompleks. Namun flattening pun tidak selalu sederhana. Ada kalanya informasi relasional yang penting justru hilang saat data diratakan. Di sisi lain, mempertahankan struktur nested memerlukan pendekatan machine learning yang berbeda, seperti model hierarchical atau graph-based. Ini menuntut pemahaman mendalam tentang data dan teknik pemodelan non-tradisional.

3. Struktur data yang bisa berubah-ubah (schema-less)

Berbeda dari data terstruktur yang memiliki skema tetap (seperti kolom dalam tabel), data semi-terstruktur bersifat schema-less. Struktur atau atributnya dapat berubah seiring waktu atau antar entri. Hal ini sering ditemui dalam sistem NoSQL, API response, atau data log, di mana penambahan atau penghapusan atribut bisa terjadi tanpa pemberitahuan. Perubahan ini menyulitkan proses otomatisasi analisis data karena pipeline data harus terus-menerus disesuaikan.

Ketiadaan skema tetap juga membuat validasi data menjadi lebih kompleks. Data scientist harus membuat mekanisme yang mampu mendeteksi dan beradaptasi dengan perubahan struktur, misalnya dengan menggunakan pendekatan schema inference atau dynamic typing. Tanpa strategi ini, risiko error dalam pemrosesan dan pelatihan model akan semakin tinggi, karena data yang diumpankan ke dalam model bisa tidak konsisten dari waktu ke waktu.

4. Ukuran file yang besar dan kompleks

Data semi-terstruktur sering kali berukuran sangat besar, apalagi jika memuat histori aktivitas pengguna, log sistem, atau data IoT yang dikumpulkan secara real-time. Ditambah lagi, kompleksitas struktur nested dan referensi antar elemen membuat pemrosesan data menjadi jauh lebih lambat dibanding data tabular biasa. Ukuran file yang besar juga memperbesar kebutuhan memori dan waktu komputasi saat parsing maupun training model.

Untuk mengatasinya, dibutuhkan arsitektur data dan komputasi yang mampu menangani beban besar, seperti menggunakan distributed system (misalnya Spark) atau cloud pipeline yang terotomatisasi. Namun tidak semua organisasi memiliki infrastruktur tersebut, sehingga proses pembersihan, transformasi, dan analisis bisa menjadi bottleneck. Oleh karena itu, efisiensi dalam manajemen data dan optimasi pipeline menjadi kunci keberhasilan proyek data science berbasis data semi-terstruktur.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Kesulitan dalam Preprocessing dan Feature Engineering

Preprocessing merupakan tahap krusial dalam machine learning, namun dalam konteks data semi-terstruktur, proses ini menjadi lebih menantang. Dibutuhkan upaya ekstra untuk mengekstrak informasi relevan dari struktur data yang kompleks dan tidak seragam. Misalnya, ketika menangani data teks bebas dalam XML, atau daftar aktivitas dalam array JSON, kita tidak bisa langsung mengubah data tersebut menjadi angka atau kategori seperti pada data terstruktur biasa.

Feature engineering pada data semi-terstruktur juga menuntut kreativitas dan keahlian teknis yang tinggi. Tidak hanya menentukan fitur mana yang penting, tetapi juga bagaimana merepresentasikannya agar bisa dimengerti oleh model. Misalnya, frekuensi kemunculan kata dalam komentar pengguna bisa diubah menjadi vektor TF-IDF, atau histori transaksi dapat dihitung menjadi fitur statistik. Semua ini menambah beban kerja dan membutuhkan waktu pengolahan yang jauh lebih panjang.

6. Kualitas Data dan Noise Tinggi

Karakteristik data semi-terstruktur yang berasal dari sumber otomatis seperti sensor, API, atau log sistem menjadikannya rentan terhadap noise dan kualitas rendah. Data bisa berisi kesalahan input, nilai kosong, duplikasi, hingga inkonsistensi format. Jika tidak ditangani dengan tepat, noise ini bisa membuat model belajar dari pola yang salah atau tidak relevan, sehingga menurunkan akurasi prediksi.

Membersihkan data semi-terstruktur dari noise adalah pekerjaan yang sulit karena tidak adanya skema tetap. Setiap entri bisa memiliki definisi "normal" yang berbeda, dan data yang tampak salah pada satu entri bisa jadi benar pada entri lain. Oleh karena itu, dibutuhkan pendekatan pembersihan data yang kontekstual dan berbasis logika domain, bukan sekadar skrip universal. Kualitas data yang buruk juga dapat menyesatkan pengambilan keputusan bisnis, sehingga perlu diwaspadai sejak awal.

Meski penuh tantangan, potensi data semi-terstruktur sangat besar. Ketika diolah dengan pendekatan yang tepat, data ini bisa memberikan insight yang tak terlihat pada data konvensional. Dengan berkembangnya teknik deep learning, NLP, dan arsitektur data modern, peluang untuk memanfaatkan data semi-terstruktur dalam machine learning makin terbuka lebar.

Namun, sebelum berlari kencang dengan model canggih, pastikan tantangan dasarnya. Mulai dari preprocessing hingga integrasi data, semua sudah berhasil ditangani. Karena dalam dunia data science, kualitas input menentukan kualitas output.

FAQ

1. Mengapa data semi-terstruktur sulit digunakan dalam model machine learning standar?

Karena data semi-terstruktur seperti JSON atau XML tidak memiliki format seragam antar entri. Ada entri yang lengkap dengan banyak atribut, dan ada pula yang hanya berisi sebagian. Struktur yang tidak konsisten ini menyulitkan proses konversi ke bentuk tabular yang biasanya dibutuhkan oleh algoritma machine learning. Selain itu, nilai-nilai yang tersarang (nested) dan berulang memerlukan teknik khusus untuk diekstrak menjadi fitur yang bisa diolah.

2. Apa dampak dari struktur data yang berubah-ubah (schema-less) terhadap akurasi model?

Perubahan struktur atau atribut antar entri membuat data input model tidak konsisten. Model machine learning biasanya bekerja optimal jika data pelatihan dan data produksi memiliki skema yang sama. Jika struktur data terus berubah tanpa kontrol, model bisa salah dalam memahami pola, sehingga akurasi prediksi pun menurun. Oleh karena itu, penting untuk menerapkan deteksi skema dan adaptasi otomatis dalam pipeline data.

3. Bagaimana cara mengatasi kualitas data yang rendah dan penuh noise dalam data semi-terstruktur?

Pendekatannya harus lebih dari sekadar membersihkan data seperti di kasus data terstruktur. Perlu analisis kontekstual, validasi berdasarkan domain, dan metode imputasi yang fleksibel. Misalnya, nilai yang kosong pada satu entri mungkin bisa diprediksi dari entri lain dengan pola serupa. Selain itu, penggunaan pipeline data yang adaptif dan teknik preprocessing canggih seperti NLP (untuk teks) atau feature aggregation (untuk data nested) bisa membantu mengurangi dampak noise.

Masih banyak jenis data lain yang juga membutuhkan ilmu ini untuk membantu operasional bisnis. Salah satunya data science dalam analisis data semi terstruktur. Kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid