DATA CLEANING

Data cleaning merupakan proses penting dalam analisis data yang bertujuan untuk membersihkan, memperbaiki, dan mempersiapkan data mentah agar lebih terstruktur, akurat, dan siap digunakan untuk analisis atau pemrosesan selanjutnya. Proses data cleaning melibatkan serangkaian langkah dan teknik untuk mengatasi berbagai masalah yang mungkin muncul dalam data mentah. Berikut adalah penjelasan lebih rinci tentang data cleaning:

1. Identifikasi Masalah Data: Tahap awal data cleaning adalah mengidentifikasi masalah yang mungkin ada dalam data, seperti kesalahan pengetikan, nilai yang hilang, outlier, duplikat, atau inkonsistensi format.
2. Pemeriksaan Data: Data dianalisis secara menyeluruh menggunakan teknik statistik deskriptif atau visualisasi untuk mengidentifikasi masalah potensial seperti distribusi variabel, tren, atau pola.
3. Penanganan Nilai yang Hilang: Nilai yang hilang diidentifikasi dan diperbaiki dengan berbagai cara, seperti menghapus baris atau kolom dengan nilai yang hilang, mengisi nilai yang hilang dengan rata-rata, median, atau menggunakan teknik imputasi lainnya.
4. Pembersihan Format: Format data dinormalisasi agar seragam, misalnya, mengubah format tanggal, angka, atau teks ke format standar.
5. Pembersihan Duplikat: Duplikat data diidentifikasi dan dihapus untuk menghindari bias dalam analisis.
6. Penanganan Outlier: Outlier yang mungkin ada dalam data diidentifikasi dan dipertimbangkan untuk dihapus, diabaikan, atau diperlakukan dengan teknik khusus agar tidak mengganggu analisis.
7. Integrasi Data: Data dari berbagai sumber diintegrasikan menjadi satu dataset yang lengkap dan konsisten.
8. Transformasi Data: Data diubah atau ditransformasi, misalnya, dengan normalisasi, pengkodean variabel kategorikal, atau perubahan skala.
9. Validasi Data: Data divalidasi setelah proses pembersihan untuk memastikan tidak ada masalah yang tersisa dan data siap untuk analisis lebih lanjut.
10. Dokumentasi Proses: Proses data cleaning didokumentasikan dengan jelas, mencakup langkah-langkah yang diambil, alasan di balik keputusan, dan sumber data