Mengatasi missing value adalah langkah penting dalam proses data cleansing yang mempengaruhi kualitas analisis data. Missing value merujuk pada data yang hilang atau tidak tersedia dalam dataset, dan dapat muncul karena berbagai alasan, seperti kesalahan pengisian, ketidakterdugaan, atau masalah teknis. Penting untuk menangani missing value dengan tepat agar analisis yang dilakukan tidak bias dan tetap akurat.

Salah satu cara yang umum digunakan untuk mengatasi missing value adalah dengan menghapus entri yang mengandung nilai yang hilang. Metode ini sederhana dan efektif jika jumlah data yang hilang relatif kecil. Namun, jika jumlah entri yang hilang cukup signifikan, penghapusan data dapat mengurangi ukuran dataset dan menghilangkan informasi berharga. Oleh karena itu, metode ini lebih cocok digunakan ketika data yang hilang tidak mempengaruhi analisis secara signifikan.

Alternatif lain adalah mengisi missing value dengan estimasi. Salah satu teknik yang sering digunakan adalah imputasi, di mana nilai yang hilang diisi dengan nilai rata-rata, median, atau modus dari kolom tersebut. Misalnya, jika dalam sebuah dataset nilai tinggi rendahnya pendapatan hilang, kita bisa menggunakan rata-rata pendapatan dari entri yang ada untuk menggantikan nilai yang hilang. Namun, teknik ini harus digunakan dengan hati-hati karena dapat memperkenalkan bias, terutama jika data tidak terdistribusi secara normal.

Metode lain yang lebih canggih adalah menggunakan algoritma machine learning untuk memprediksi nilai yang hilang berdasarkan pola dalam data yang tersedia. Pendekatan ini, dikenal sebagai imputasi berbasis model, melibatkan penggunaan algoritma seperti regresi, k-nearest neighbors (KNN), atau decision trees untuk memperkirakan nilai yang hilang. Metode ini dapat memberikan hasil yang lebih akurat, terutama jika dataset memiliki hubungan kompleks antar variabel.

Terakhir, penting untuk selalu melakukan analisis sensitivitas setelah mengatasi missing value. Hal ini bertujuan untuk memahami bagaimana pengisian nilai yang hilang dapat mempengaruhi hasil analisis. Dengan melakukan analisis ini, kita dapat menilai validitas pendekatan yang digunakan dan memastikan bahwa keputusan yang diambil berdasarkan analisis tersebut tetap andal. Dengan cara ini, penanganan missing value tidak hanya memperbaiki kualitas data, tetapi juga mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat.