Ibarat rumah, sistem terutama yang memiliki data yang besar, dapat mempunyai data yang rusak. Jika dibiarkan, data yang rusak tersebut akan mempengaruhi kinerja dari sistem tersebut. Karena hal tersebut, data tersebut harus dibersihkan. Jika perlu, data cleansing harus dilakukan secara konstan.
Pengertian Data Cleansing
Data cleansing atau yang disebut juga dengan data scrubbing merupakan suatu proses analisa mengenai kualitas dari data dengan mengubah. Bisa juga pengelola mengoreksi ataupun menghapus data tersebut. Data yang dibersihkan tersebut adalah data yang salah, rusak, tidak akurat, tidak lengkap dan salah format.
Pembersihan data yang disebut juga data cleaning ini dipergunakan untuk organisasi atau perusahaan yang butuh data intensif. Misalnya untuk perbankan, transportasi, ritel, asuransi ataupun komunikasi.
Jika dilihat secara administratif, jika ada data yang salah atau yang tidak konsisten akan menimbulkan salah arah untuk skala public dan pribadi. Apalagi jika bersangkutan dengan khalayak banyak seperti sensus.
Sedangkan dalam dunia bisnis, data yang salah harus dihargai dengan sangat mahal. Hal tersebut disebabkan karena data yang kurang tepat akan berpengaruh pada keputusan perusahaan.
Jika keputusan perusahaan kurang tepat, apalagi jika berkaitan dengan riset, akibatnya bisa rugi dalam waktu pendek ataupun waktu panjang. Misalnya terkait dengan biaya pengiriman. Jika dalam data salah, maka mau tidak mau perusahaan harus menanggung kekurangan biaya yang salah dalam data tersebut.
Tujuan dari melakukan data cleaning adalah untuk mengoreksi data secara sistematis lewat algoritma. Sehingga Anda bisa lebih menghemat biaya dan waktu. Pada prosesnya, pembersihan data ini dilakukan tidak hanya dengan cara otomatis namun juga dengan proses manual. Sehingga hasilnya akan lebih optimal.
Manfaat Melakukan Data Cleansing
Mungkin banyak yang bertanya mengapa kita harus membersihkan data kita? Membersihkan data merupakan suatu hal yang sangat penting. Bagaimanapun data yang berantakan akan sulit untuk diolah dan dimanfaatkan. Lantas mengapa data cleansing itu perlu dilakukan? Hal ini dikarenakan melakukan data cleansing memberikan berbagai manfaat sebagai berikut:
Sebuah keputusan bisnis yang lebih baik
Pada dasarnya banyak perusahaan yang memanfaatkan datanya untuk mengambil keputusan bisnis. Bagaimana tidak, tanpa adanya data yang baik maka keputusan bisnis yang ditentukan menjadi tidak akurat. Itu sebabnya mengapa data cleansing itu menjadi hal yang sangat penting. Dengan demikian keputusan bisnis kita akan menjadi lebih baik.
Menjadi lebih efisien
Mungkin saja tiba-tiba kita tengah membutuhkan sebuah data. Namun, jika data yang dimiliki tidak rapi tentu kita akan bingung mencari-carinya lagi. Dan ini tentunya akan memakan waktu yang cukup lama. Namun lain ceritanya jika kita melakukan data cleansing. Dengan demikian data kita tentu sudah siap diolah dan dianalisis serta digunakan untuk keperluan lainnya.
Mengunggulkan suatu bisnis
Jika keputusan yang kita ambil berdasarkan data yang baik dan rapi tentu pengambilan keputusan itu akan dilakukan dengan cepat dan akurat. Itu sebabnya data cleansing itu penting dilakukan. Dengan alasan melakukan data cleansing ini maka kita bisa menjadi lebih unggul dibandingkan dengan bisnis competitor.
Kriteria Kualitas Data pada Proses Data Cleansing
Tidak semua data yang ada di dalam sistem atau database akan dihapus saat proses data cleansing berlangsung. Ada kriteria tersendiri yang akan membantu untuk menentukan apakah data tersebut berkualitas atau tidak.
Kriteria tersebut yaitu:
1. Validitas
Data yang hendak dibersihkan harus divalidasi berdasarkan pada ketentuan standar yang sudah ditentukan. Sehingga basis data yang valid tersebut harus memiliki data yang jelas, tidak ada data kosong, ada jangkauan atau kisaran nilai, keunikan data dan pola pengekspresian.
2. Decleansing
Metode ini adalah pendeteksian serta pengoreksian atas kesalahan dalam data. Sehingga dalam proses ini ada tahapan dalam penindaklanjutannya, yaitu:
- Parcing atau mendeteksi kesalahan sintaks.
- Data transformation atau pengubahan format data.
- Duplicate elimination atau penghapusan data yang tergandakan.
- Statistical method atau menganalisa data yang mempergunakan hukum statistika.
3. Akurasi
Kriteria untuk kualitas data ini disesuaikan dengan kondisi yang sebenarnya. Perlu akses ke sumber eksternal untuk bisa mendapatkan tingkat keakurasian data yang dicapai lewat data cleaning.
4. Kelengkapan
Dapat dikatakan sebagai kelengkapan elemen data sehingga Anda akan mendapatkan data yang lengkap dan mana yang tidak. dengan begitu, yang tidak mencapai kelengkapan data, akan dihapus atau dibersihkan.
5. Konsistensi
Konsistensi adalah tingkat kestabilan data yang sama walaupun dilakukan lebih dari 1 perekaman dan prosesnya dilakukan secara bersamaan.
6. Keseragaman
Data yang akan dibersihkan harus memiliki keseragaman dalam basis data. Contohnya keseragaman dalam ukuran yang dipergunakan.
Namun, selain satuan ukuran, keseragaman bisa juga dilihat dari efisiensi dan efektivitas biaya proyek, keamanan data, waktu dan kontingensi proses data.
Tahapan Proses Data Cleansing
Dalam data cleansing terdapat tahapan untuk melakukan pembersihan misalnya dalam sistem. Terdapat tahapan untuk membersihkan data tersebut, dan prosesnya yaitu:
1. Audit Data Cleansing
Sebelum Anda melakukan data cleansing maka Anda harus melakukan audit data. Tujuannya adalah agar anomaly serta kontradiksi yang ada di dalam basis data tersebut bisa terdeteksi dengan baik. Ini disebabkan karena proses ini sangat mendasar.
Jika salah mengaudit data, tentunya proses selanjutnya tidak akan bisa maksimal. Untuk meminimalisir hal tersebut, maka Anda harus menggunakan software dan algoritma yang tepat.
2. Spesifikasi Alur Kerja
Dalam tahapan ini, anomaly dan kontradiksi basis data akan dihapus. Sehingga Anda akan mendapatkan data yang berkualitas tinggi untuk nantinya akan dieksekusi di proses selanjutnya.
3. Eksekusi Alur Kerja Data Cleansing
Ketika sudah menentukan spesifikasinya, maka langkah data cleansing yang dilakukan adalah mengeksekusi alur kerjanya. Di tahapan ini data yang sudah dipilih akan ‘diverifikasi’ untuk tahu apakah data tersebut benar-benar sesuai dengan yang dibutuhkan. Sehingga, untuk pelaksanaan proses ini perlu alur kerja yang efektif dan efisien serta cermat.
4. Pengendalian dan Pasca Eksekusi Data Cleansing
Jika alur kerja sudah dilaksanakan, maka langkah selanjutnya adalah mengendalikan pasca eksekusinya. Tujuannya adalah untuk mengevaluasi rangkaian dari proses yang sudah dilakukan tersebut. Jika data yang ditemukan tersebut tidak bisa diperbaiki bahkan selama eksekusi dilakukan, maka akan dikoreksi secara manual.
Dari data yang sudah diperbaiki dan yang memiliki kualitas bagus akan dikumpulkan kembali. Nantinya akan dimasukkan kembali ke proses awal untuk tahu data yang benar-benar berkualitas. Sehingga nanti ketika data tersebut diolah, Anda akan bisa melakukan pengolahan data yang maksimal.
Cara Melakukan Data Cleansing
Setelah mengetahui tahapan data cleansing, manfaat dan berbagai hal lainnya maka selanjutnya yuk kita ketahui bagaimana cara melakukan data cleansing. Berikut diantaranya:
Hapus yang perlu dihapus
Perlu diketahui kadang ada saja data yang kurang relevan dalam dataset kita. Dalam proses data cleansing ini informasi yang perlu dihapus maka hapus saja. Hal ini dikarenakan selain datanya kurang penting, namun juga bisa membantu menyesuaikan informasi yang terduplikat. Dengan demikian data yang kita miliki menjadi lebih berkualitas.
Hapus nilai yang ekstrem
Dalam proses data cleansing jangan lupa selalu cek nilai yang aneh seperti ada angka yang terlalu kecil atau angka yang terlalu besar hingga ada saja angka yang dinilai tidak masuk akal. Jika memang perlu, kita bisa perlu pastikan kebenaran data tersebut. Namun jika kita memiliki alasan kuat untuk menghapusnya maka hapus saja data tersebut.
Edit kesalahan yang terstruktur
Kesalahan terstruktur seringkali dianggap remeh bagi sebagian orang. Namun, perlu diketahui bahwa kesalahan struktur dapat menurunkan kualitas. Adapun kesalahan struktur dapat berupa salah ketik, salah dalam mengetik huruf besar dan kecil, angka “nol” yang berubah menjadi “N/A” dan berbagai kesalahan lainnya.
Pikirkan lagi data yang tidak lengkap
Coba periksa lagi, jika ada data yang tidak lengkap maka kita bisa memiliki beberapa pilihan seperti:
- Menghapus kelompok data tertentu
- Mengisi data dari dataset lainnya
- Berilah nilai khusus
Mengapa Data Cleansing Itu Perlu Dilakukan?
Setelah pembahasan sebelumnya tentu kita sudah dapat menarik kesimpulan bahwa data yang buruk dapat menyebabkan hasil yang buruk pula. Dlaam dunia Data Science, ada istilah “Garbage in, Garbage out” dimana komputer bukanlah ahli segalanya mereka hanya mesin yang dapat melakukan perhitungan dengan sangat cepat.
Komputer tidak memiliki wawasan atau intuisi dan mereka juga tidak memiliki kecerdasan atau perasaan untuk menentukan maan yang masuk akal dan mana yang tidak masuk akal. Namun, untuk menghasilkan output yang diinginkan tentu kita harus mencegah kesalahan dalam penginputan data dan berbagai masalah lainnya yang dapat mengacaukan algoritma.
Dengan demikian pembersihan data atau biasa dikenal dengan istilah data cleansing itu sangatlah diperlukan untuk mengatasi masalah ini. Data cleansing menjadi aspek analisis data yang memakan waktu cukup lama dan wajib dilakukan sebelum mengolah suatu data.
Penyebab Data Menjadi Kotor
Pembersihan data atau data cleansing dilakukan karena mungkin ada saja data yang kotor. Bagaimana data bisa kotor? Dan apa sih penyebabnya? Hal ini dikarenakan data dari dunia nyata tidak terstruktur atau diambil secara otomatis menyebabkan data tidak konsisten dan memiliki kualitas yang rendah.
Selain itu, kadang kala ada data set yang dikumpulkan dari berbagai sumber yang memiliki masalah lain seperti data yang rusak, tidak dapat dipercaya dan berbagai masalah lainnya. Lantas apa saja penyebab data menjadi kotor? Untuk lebih jelasnya mari simak penjelasan berikut:
Kesalahan dalam penginputan
Banyak manusia seringkali melakukan kesalahan dalam penginputan baik dalam kesalahan ketik, salah dalam perhitungan, atau salah dalam membaca. Jika ada kesalahan form terbuka seperti teks yang tidak terdeteksi atau kesalahan ketik lainnya maka akan dikenali komputer sebagai data yang identik atau data yang berbeda.
Sensor yang tidak bekerja
Bagaimanapun kecanggihan teknologi mesin pasti ada saja salahnya. Sebagai contoh sensor dalam mesin cuci mungkin tidak dapat mendeteksi suhu air diatas 50 derajat celcius. Dengan ini manusia dapat dengan mudah menangkap kesalahan ini namun komputer mungkin tidak dapat menangkap kesalahan tersebut.
Data yang rusak
Jika ada sensor yang tidak berfungsi, tentu akan menghasilkan nilai yang negatif. Data ini dapat berupa data yang hancur atau rusak dan tidak terbaca oleh program yang berbeda. Gangguan selama transmisi ini dapat menyebabkan data rusak dan masukan input menjadi error.
Data yang duplikat
Mungkin awalnya data dikumpulkan dari berbagai sumber. Namun pernahkah Anda sadari bahwa ada kemungkinan besar data tersebut terduplikat? Kadang kala hal ini tidak dapat terindentifikasi dengan pemeriksaan sederhana sehingga perlu dilakukan data cleansing duplikat menggunakan mesin agar hasil prediksi dapat sesuai dengan yang diharapkan.
Kurangnya standarisasi
Jika kita menggunakan berbagai sumber data, namun dengan standarisasi yang kurang dari yang seharusnya maka hal ini dapat menyebabkan data menjadi kotor. Untuk mendapatkan hasil yang benar maka kita bisa membuat semua data serupa diwakili dengan input yang sama. Hal ini tentu wajib dilakukan namun harus dilakukan dengan berbagai cara.
Macam Teknik Data Cleansing
Berikut berbagai macam teknik yang dapat Anda lakukan:
DATA REMOVAL
Ini merupakan metode dimana untuk nilai yang hilang maka lebih baik menyelidiki alasannya dan bukan hanya menghilangkan baris atau kolom dengan nilai yang hilang. Namun, jika seluruh kolom yang hilang cukup banyak maka data tersebut dinilai tidak valid.
KOREKSI LANGSUNG
Teknik koreksi ini dilakukan untuk mengatasi masalah konsistensi data yang harus diidentifikasi terlebih dahulu.
SCALING
Teknik scalling dilakukan dengan mengubah skala suatu data sehingga beberapa value yang tidak mendominasikan value lainnya hanya karena data tersebut secara alami mampu menghasilkan nilai yang lebih besar.
IMPUTATION
Imputation adlaah teknik yang dilakukan dengan cara mengganti setiap nilai yang hilang dengan indikator statistik.
HOT DECKING
Hot decking merupakan teknik mengisi nilai-nilai yang hilang dengan acak dengan nilai yang sudah ada sebelumnya.
FLAGING
Flaging merupakan teknik dengan menambahkan kolom lain untuk mengumpulkan data dan menandai semua nilai yang hilang.
Namun selain melakukan data cleansing, untuk menentukan suatu keputusan bagi perusahaan, Anda juga bisa menggunakan JojoExpense. Aplikasi ini memungkinkan Anda untuk mengumpulkan suatu data dari aliran dana secara otomatis. Dengan begitu, Anda akan lebih hemat waktu dan tenaga dibandingkan harus melakukannya secara manual.
Melakukan Data Cleansing dengan JojoExpense
Aplikasi JojoExpense dilengkapi dengan teknologi OCR. Teknologi ini memungkinkan Anda untuk mendapatkan data bahkan dari gambar reimburse yang diunggah oleh karyawan.
Dari data yang masuk tersebut, Anda bisa langsung mengolahnya menjadi suatu data tertentu misalnya laporan pengeluaran. Data yang terkumpul tersebut dapat menjadi pertimbangan tersendiri ketika Anda hendak memutuskan sesuatu misalnya memutuskan apakah perlu investor atau tidak.
Aplikasi ini juga dilengkapi dengan real time geotagging dengan budget controlling. Dengan adanya fitur ini, Anda bisa mengawasi kondisi keuangan perusahaan Anda. sehingga perusahaan memiliki keuangan yang sehat. Apalagi jika dikombinasikan dengan data cleansing untuk membersihkan data yang kurang baik atau yang sudah tidak dipergunakan, Anda akan memiliki data terbaik.
JojoExpense juga dilengkapi dengan fitur reimburse. Dengan fitur ini, anda bisa melakukan reimburse dimana saja dan kapan saja menggunakan website ataupun aplikasi. Anda hanya perlu untuk mengambil gambar bukti reimburse dengan JojoExpense. Nantinya akan ada laporan reimburse dan data sudah diolah atau dikelompokkan sehingga mempermudah pengolahan.
Hal tersebut tentunya akan memudahkan Anda yang bekerja sebagai akunting. Anda tidak hanya akan mudah untuk melakukan transfer atas reimburse, namun juga pembuatan laporan keuangan. Dengan begitu, Anda bisa lebih hemat waktu, tenaga dan juga pikiran dengan menggunakan JojoExpense.
Untuk menikmati keunggulan JojoExpense secara langsung, Anda bisa klik link berikut JojoExpense. Coba versi gratisnya agar Anda tahu dan merasakan keunggulan JojoExpense secara langsung. Jadi, tunggu apalagi, kunjungi JojoExpense dan nikmati sekarang juga!
