Di era big data dan kecerdasan buatan, data menjadi bahan bakar utama dalam pengambilan keputusan berbasis teknologi. Namun, data mentah yang dikumpulkan dari berbagai sumber sering kali tidak siap langsung digunakan. Untuk menghasilkan model yang andal dan akurat, diperlukan tahap penting yang disebut data preprocessing atau prapemrosesan data.

Apa Itu Preprocessing Data?

Preprocessing data adalah proses pembersihan dan transformasi data mentah ke dalam format yang sesuai untuk dianalisis atau digunakan dalam pelatihan model machine learning. Tahapan ini sangat krusial karena kualitas data yang baik akan menghasilkan hasil analisis atau prediksi yang lebih akurat.

Tahapan Preprocessing Data

Berikut adalah tahapan umum dalam proses preprocessing data:

1. Data Cleaning (Pembersihan Data)

  • Menghapus data duplikat
  • Menangani missing values (nilai yang hilang), misalnya dengan imputasi menggunakan mean/median
  • Menghapus atau memperbaiki data yang tidak valid atau outlier

2. Data Integration (Integrasi Data)

Menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu dataset yang konsisten. Tahap ini penting jika data berasal dari banyak sistem atau file.

3. Data Transformation (Transformasi Data)

  • Normalisasi atau Standarisasi: Menyamaratakan skala data numerik agar model tidak bias terhadap fitur dengan nilai yang lebih besar
  • Encoding: Mengubah data kategorikal menjadi numerik, seperti menggunakan one-hot encoding atau label encoding
  • Feature Engineering: Membuat fitur baru dari fitur yang ada untuk meningkatkan kualitas model

4. Data Reduction (Reduksi Data)

Mengurangi dimensi data untuk mengurangi kompleksitas, seperti dengan metode Principal Component Analysis (PCA) atau seleksi fitur.

5. Data Splitting (Pemecahan Data)

Memisahkan data menjadi data latih (training set), data validasi, dan data uji (test set) agar model dapat dievaluasi secara adil.

 

Tools untuk Preprocessing Data

Beberapa tools atau library populer yang digunakan untuk preprocessing data antara lain:

  • Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
  • R
  • Weka
  • RapidMiner
  • TensorFlow Data Validation

Pentingnya Preprocessing

Tanpa preprocessing, data yang buruk bisa menghasilkan model yang keliru atau tidak akurat. Bahkan, menurut berbagai studi, tahap ini bisa memakan waktu 60-80% dari seluruh proses data science, menunjukkan betapa pentingnya peran preprocessing dalam pipeline analisis data.

Preprocessing data adalah fondasi penting dalam analisis data dan machine learning. Melalui proses pembersihan, transformasi, dan reduksi, data dipersiapkan agar model yang dibangun dapat menghasilkan prediksi yang tepat dan andal. Oleh karena itu, memahami dan melakukan preprocessing data dengan baik merupakan keterampilan utama bagi praktisi data.

 

Daftar Pustaka

  1. Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2nd ed.). O’Reilly Media.
  2. Kelleher, J. D., & Tierney, B. (2018). Data Science (MIT Press Essential Knowledge). MIT Press.
  3. Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2021). Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.). Elsevier.
  4. Shankar, S., & Babu, S. (2020). “A Review on Data Preprocessing Techniques in Data Mining,” International Journal of Computer Sciences and Engineering, 8(1), 15–21. https://doi.org/10.26438/ijcse/v8i1.1521
  5. Aggarwal, C. C. (2021). Machine Learning for Text (2nd ed.). Springer.