Yuk Ketahui Siklus Pemrosesan Data Statistik

Di era big data, kegiatan pemrosesan data kian meningkat. Pemrosesan data dilakukan secara real time dengan berbagai tujuan seperti perhitungan keuangan, validasi data, proyeksi produksi dan penjualan, dan lain sebagainya. Di masa modern, hampir semua pemrosesan data khususnya data statistik dikerjakan dengan bantuan mesin, bahkan dilakukan secara otomatis mulai dari pengumpulan data, pemrosesan data, hingga interpretasi hasil analisisnya. Teknologi yang paling populer karena berjasa dalam proses pengolahan dan pemrosesan data adalah teknologi artificial intelligence. Secara umum, pengertian siklus pemrosesan data adalah urutan langkah atau operasi untuk memproses raw data atau data mentah menjadi informasi yang dapat dipahami oleh semua orang. Proses pengolahan data ini dapat dilakukan dengan beberapa metode dan sistem pengolahan. 

Secara umum, proses pengolahan data dibagi menjadi tiga, yaitu input, processing, dan output. Pada proses input, data mentah yang telah dikumpulkan perlu diinput ke dalam siklus untuk diproses. Pada tahap pemrosesan, setelah raw data siap digunakan maka data tersebut akan diproses dengan metode khusus yang sesuai dengan jenis data dan tujuan penelitian. Langkah ini merupakan langkah penting karena akan menghasilkan data hasil olahan dalam bentuk output yang akan dimanfaatkan lebih lanjut. Langkah terakhir adalah proses output. Pada langkah ini, data yang telah diproses akan diinterpretasikan sehingga dapat menghasilkan informasi yang berguna dan dapat dipahami oleh semua orang. Pada langkah pemrosesan data, banyak proses yang harus dilakukan. Proses-proses tersebut dirangkum dalam siklus pemrosesan data. Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan bagaimana perjalanan siklus pemrosesan data ini. Penasaran? Yuk simak artikel ini hingga akhir!

1. Pengumpulan dan Penyaringan Data

Proses pengumpulan data adalah langkah pertama untuk menyediakan data yang dibutuhkan. Proses awal ini adalah proses yang paling sulit. Proses pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai cara, baik melalui sumber primer maupun sekunder. Selain mengumpulkan data, dalam tahap ini juga terdapat proses identifikasi sumber data dan dataset apa yang akan digunakan. 

Tahap kedua dalam siklus pemrosesan data adalah tahap penyaringan. Beberapa ahli menganggap tahap ini sebagai bagian dari tahap pemrosesan tapi tidak menggunakan metode pemrosesan apapun. Tahap ini juga disebut dengan tahap persiapan. Tahap ini meliputi pemilahan dan pemfilteran data yang nantinya akan digunakan sebagai input. Pada tahap ini, data yang tidak dibutuhkan harus dihapus agar tahap pemrosesan lebih cepat dan lebih baik. Terkadang tahap ini juga disebut dengan tahap pembersihan data. 

Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!

2. Input dan Pemrosesan

Input adalah sebuah umpan dalam pengumpulan data, raw data, dan filtering untuk diproses. Jika input tidak benar atau salah dimasukan, maka hasil analisis yang dihasilkan tidak akan sesuai, hal ini karena perangkat lunak mengikuti aturan input-output. Oleh karena itu butuh kehati-hatian dan konsentrasi tinggi untuk menyediakan data yang benar dan kesalahan minimum dalam entri data. Kualitas input akan menentukan kualitas output. Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas informasi yang diproses adalah dengan menggunakan data yang terverifikasi. 

Pemrosesan adalah langkah dimana data diproses dengan pemrosesan data elektronik, pemrosesan mekanis, sistem pemrosesan, dan lain sebagainya. Data yang diolah adalah data yang memberikan informasi kepada peneliti dan pengguna dan dapat dimanfaatkan. Data mentah dari input tidak dapat dipahami, oleh karena itu butuh pemrosesan yang dilakukan pada langkah ini. Waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan data sangat beragam tergantung kekuatan pemrosesan, kompleksitas data, sistem komputer, dan volume data input. 

3. Output atau Result dan Penyimpanan

Output adalah langkah terakhir dari siklus pemrosesan data karena data yang diproses dikirim dalam bentuk informasi atau hasil. Setelah hasil atau output diterima, selanjutnya dapat diinterpretasikan. Langkah ini dilakukan oleh peneliti atau perangkat lunak untuk menambah nilai lebih lanjut. Output ini juga digunakan sebagai input untuk penelitian lain atau selanjutnya dan kemudian akan menjadi siklus pemrosesan data. Jika data output tidak bisa digunakan sebagai input, maka lima proses ini tidak dapat dianggap sebagai siklus, namun disebut dengan pemrosesan data satu kali. Untuk menggunakan data output ini sebagai input, maka output harus disimpan. Proses penyimpanan ini dilakukan dengan berbagai cara. 

Penyimpanan dapat dilakukan dalam bentuk fisik dengan menggunakan kertas, di buku catatan, atau dalam bentuk fisik lainnya. Namun, dengan berkembangnya sistem komputer, big data, dan data mining, pengumpulan data bertambah secara signifikan dan penyimpanannya dilakukan secara terpusat sehingga perlu beberapa operasi untuk menganalisis data menginterpretasi data tersebut.  

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

   
   

   Penulis : Galuh Nurvinda

   Editor : Annissa Widya Davita