Data Processing: Siklus, Tipe, Metode dan Contoh – Data sangat berguna dalam perencanaan dan membantu proses perusahaan secara akurat dan efisien. Teknik pengolahan data disebut data processing. Pada artikel ini kita akan membahas secara rinci tentang data processing. Mari simak artikel di bawah ini!
Apa itu Data Processing?
Apa yang dimaksud dengan pengolahan data atau data processing? adalah suatu proses pengolahan data yang dilakukan dengan menggunakan komputer atau perangkat lunak pengolahan data lainnya. Proses ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data, pemrosesan data, analisis data, hingga presentasi data. Data processing dilakukan untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan untuk tujuan tertentu.
Proses data processing terdiri dari beberapa langkah, yaitu:
- Pengumpulan data: Data yang diperlukan untuk tujuan tertentu dikumpulkan dari berbagai sumber, seperti survei, dokumen, sensor, dan lain-lain.
- Input data: Data yang terkumpul dimasukkan ke dalam sistem komputer atau perangkat lunak pengolahan data lainnya.
- Pre-processing: Data yang dimasukkan ke dalam sistem diproses untuk membersihkan, menghapus data duplikat, dan memperbaiki kesalahan input.
- Analisis data: Data yang sudah terkumpul dan diproses dianalisis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan korelasi yang ada di dalamnya.
- Output data: Hasil dari analisis data ditampilkan dalam bentuk grafik, tabel, atau laporan yang dapat dipahami dan digunakan untuk mengambil keputusan atau membuat rekomendasi.
- Penyimpanan data: Data yang sudah diproses disimpan dalam sistem komputer atau database untuk memudahkan akses dan penggunaan data di masa mendatang.
Data processing sangat penting dalam berbagai bidang, seperti bisnis, keuangan, pemasaran, dan analisis kinerja. Dalam era digital, data processing menjadi semakin penting karena jumlah data yang terus meningkat dan kompleksitas data yang semakin tinggi. Dengan melakukan data processing yang baik, maka akan menghasilkan informasi yang bernilai bagi bisnis dan organisasi.
Siklus Data Processing
Data processing terdiri dari beberapa siklus yang perlu dijalankan sebagai langkah-langkah untuk mengolah data. Berikut adalah contoh siklus pengolahan data / data processing yang perlu kita ketahui:
1. Langkah Pengumpulan
Langkah pertama dalam siklus data processing adalah mengumpulkan data mentah yang diperlukan. Informasi yang diperoleh adalah informasi yang memenuhi persyaratan dasar untuk memperoleh hasil yang bermanfaat setelah diolah dengan benar.
Jadi data yang dikumpulkan tidak boleh asal-asalan tetapi harus berasal dari sumber yang akurat dan terpercaya serta memiliki hasil yang valid sehingga nantinya dapat digunakan.
Data mentah mencakup angka moneter, perilaku pengguna, cookie dalam situs web, dan lain sebagainya.
2. Langkah Persiapan
Langkah kedua adalah langkah persiapan yaitu menyiapkan atau membersihkan data. Persiapan dimulai dengan menyortir dan memfilter data mentah dan menghilangkan beberapa data yang tidak perlu.
Selain memeriksa dan menghapus salah hitung atau data yang hilang, data kemudian diubah menjadi format yang sesuai untuk analisis sebelum dirilis untuk diproses lebih lanjut guna memperoleh data berkualitas tinggi.
3. Langkah Input
Langkah ketiga dilakukan dengan menginput data mulai dari data mentah dan mengubahnya menjadi bentuk yang mudah dipahami oleh mesin dan kemudian diproses di unit pemrosesan.
Proses ini biasanya dilakukan dengan memasukkan data menggunakan scanner, keyboard atau sumber input lainnya.
4. Langkah Data Processing
Pada langkah ini data mentah dari berbagai metode pengolahan data diolah menggunakan machine learning dan algoritma kecerdasan buatan untuk mendapatkan output yang diinginkan.
Langkah ini mungkin sedikit berbeda dari proses ke proses tergantung pada sumber data yang sedang diproses (misalnya : data lake, database online, perangkat yang terhubung, dan lain-lain.) dan penggunaan output yang dimaksud.
5. Langkah Output
Data akhirnya dikirimkan dan disajikan dalam format yang dapat dibaca pengguna seperti tabel, grafik, file vektor, file audio, video dll. Output ini dapat disimpan dan diproses lebih lanjut dalam siklus data processing berikutnya.
6. Langkah Storage
Langkah terakhir adalah penyimpanan, terutama jika Anda membutuhkannya nanti. Seringkali langkah terakhir ini memungkinkan akses cepat terutama ketika data perlu diambil atau dimasukkan dan diedit pada tahap selanjutnya.
Tipe Data Processing
Ada beberapa tipe data processing yang dapat dilakukan, berikut adalah beberapa di antaranya:
- Batch Processing: adalah tipe pengolahan data yang mengumpulkan data dalam jumlah besar dan memprosesnya dalam satu waktu. Proses batch processing ini dapat dilakukan secara otomatis dan menghasilkan output yang sama untuk semua data yang diproses.
- Real-Time Processing: adalah tipe pengolahan data yang memproses data secara langsung ketika data diterima oleh sistem. Real-time processing biasanya digunakan pada sistem yang membutuhkan respon cepat terhadap data yang masuk, contoh real time processing seperti sistem transaksi keuangan atau sistem pengawasan lingkungan.
- Online Processing: adalah tipe pengolahan data yang terjadi secara real-time dan dapat diakses langsung oleh pengguna melalui aplikasi atau website. Data yang dimasukkan oleh pengguna dapat diproses dan ditampilkan secara langsung.
- Multiprocessing: Data dapat dibagikan pada tahap akhir pemrosesan menggunakan sepasang atau lebih CPU seperti perangkat komputer pribadi atau pemrosesan paralel, contoh prakiraan cuaca.
- Time-sharing: Proses pengalokasian kekuatan informasi dan catatan komputer sebagai cara untuk menarik banyak konsumen sekaligus.
Tipe data processing yang digunakan akan disesuaikan dengan tujuan dan kebutuhan organisasi atau bisnis. Setiap tipe data processing memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, sehingga perlu dipilih dengan bijak untuk mencapai hasil yang optimal.
Metode Data Processing
Ada tiga metode utama Data Processing yang dapat digunakan antara lain sebagai berikut:
1. Manual Data Processing
Pada metode pertama ini pengumpulan data dimulai dengan penyaringan perhitungan dan data biasanya diproses secara manual hingga operasi logis dapat dilakukan oleh manusia tanpa bantuan perangkat elektronik atau perangkat lunak lainnya.
Moetode ini tentunya tidak membutuhkan biaya yang banyak dan bisa dilakukan tanpa menggunakan alat. Namun memiliki risiko kesalahan yang tinggi dan memakan waktu dan membutuhkan biaya tenaga kerja yang tinggi.
2. Mechanical Data Processing
Data diproses secara mekanis oleh mesin dan perangkat. Metode ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator dan mesin tik. Dengan menggunakan metode ini Anda bisa mendapatkan kinerja pemrosesan data yang lancar.
Metode ini memiliki lebih sedikit kesalahan daripada pemrosesan data manual tetapi peningkatan data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit.
3. Electronic Data Processing
Electronic data processing (EDP) adalah proses pengolahan data secara elektronik menggunakan komputer. EDP dilakukan dengan cara mengumpulkan, memproses, menyimpan, dan menampilkan data menggunakan perangkat elektronik dan perangkat lunak komputer. Proses EDP umumnya melibatkan beberapa tahapan seperti input data, pengolahan data, output data, dan penyimpanan data.
Seringkali suatu perangkat lunak atau program pengolah data dapat diinstruksikan untuk mengolah data sesuai keinginan dan menghasilkan output sesuai harapan.
Kesalahan dapat dikurangi dengan menggunakan metode ini dan prosesnya dapat diselesaikan dengan cepat tetapi akan memakan biaya lebih mahal daripada dua metode sebelumnya.
Contoh Data Processing
Berikut adalah contoh data processing (pengolahan data):
Misalkan ada sebuah perusahaan yang memiliki data karyawan dalam bentuk file excel. Data tersebut terdiri dari nama karyawan, tanggal lahir, jenis kelamin, posisi, gaji, dan masa kerja.
1. Data Cleaning:
- Menghapus data yang tidak relevan, misalnya kolom alamat yang tidak digunakan.
- Menghilangkan duplikat data, jika ada karyawan yang terdaftar lebih dari satu kali.
- Menangani missing value, jika ada karyawan yang tidak tercatat pada kolom gaji atau posisi.
2. Data Integration:
Menggabungkan data dari beberapa sumber, misalnya data karyawan dari cabang lain.
3. Data Transformation:
- Mengubah format tanggal lahir menjadi format yang lebih mudah dibaca.
- Menghitung usia karyawan berdasarkan tanggal lahir.
- Mengubah data jenis kelamin menjadi angka (1 untuk laki-laki, 0 untuk perempuan).
4. Data Reduction:
- Menghapus data yang tidak diperlukan, misalnya karyawan yang sudah keluar dari perusahaan.
- Memilih hanya kolom-kolom yang diperlukan untuk analisis, misalnya hanya kolom posisi dan gaji.
5. Data Discretization:
Memotong data gaji menjadi beberapa kategori, misalnya kategori gaji rendah, sedang, dan tinggi.
6. Data Aggregation:
- Menghitung rata-rata gaji karyawan berdasarkan posisi.
- Menghitung jumlah karyawan berdasarkan jenis kelamin.
7. Data Visualization:
- Membuat grafik batang untuk memperlihatkan distribusi karyawan berdasarkan posisi.
- Membuat pie chart untuk memperlihatkan proporsi karyawan berdasarkan jenis kelamin.
Dengan melakukan pengolahan data seperti di atas, perusahaan dapat melakukan analisis data untuk mengevaluasi kinerja karyawan, mengoptimalkan struktur organisasi, serta merencanakan program insentif dan kenaikan gaji.
Tips Melakukan Data Processing Machine Learning
Berikut adalah beberapa tips untuk melakukan data processing pada machine learning:
- Mengumpulkan dan menyaring data yang tepat: Pastikan data yang digunakan berkualitas dan bermanfaat untuk tujuan yang dimaksud. Data yang dikumpulkan harus relevan dengan masalah yang ingin dipecahkan dan harus diperiksa untuk memastikan bahwa tidak ada data yang rusak atau tidak valid.
- Memahami struktur dan format data: Anda perlu memahami struktur dan format data yang akan digunakan dalam proses machine learning. Ini akan membantu Anda menentukan algoritma machine learning yang tepat untuk digunakan, dan juga membantu Anda memperkirakan waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk proses pengolahan data.
- Melakukan pre-processing data: Proses pre-processing data melibatkan membersihkan dan mengorganisir data, termasuk menghapus data yang tidak diperlukan, mengisi nilai yang hilang, dan normalisasi data. Hal ini penting untuk memastikan data yang digunakan akurat dan konsisten.
- Mengevaluasi dan memvalidasi data: Data yang digunakan dalam machine learning harus diuji dan dievaluasi untuk memastikan bahwa data yang digunakan valid dan dapat diandalkan. Ini termasuk menguji data dengan dataset yang berbeda, menghitung metrik akurasi, dan memvalidasi data menggunakan teknik seperti cross-validation.
- Memilih fitur yang relevan: Anda harus memilih fitur yang paling relevan dan penting dalam data Anda. Ini akan membantu Anda mempercepat proses machine learning dan meningkatkan akurasi model.
- Menggunakan teknik pengolahan data yang tepat: Ada banyak teknik pengolahan data yang dapat digunakan dalam machine learning, termasuk PCA (Principal Component Analysis), Normalization, Scaling, dan lain-lain. Pilih teknik yang sesuai untuk dataset Anda untuk memastikan akurasi model.
- Menjaga integritas data: Penting untuk menjaga integritas data selama proses pengolahan data. Pastikan data yang digunakan terlindungi dan tidak terkena kerusakan atau kehilangan selama proses pengolahan data.
- Melakukan eksplorasi data: Eksplorasi data melibatkan memahami data dengan lebih baik melalui visualisasi, analisis, dan penyusunan hipotesis. Hal ini akan membantu Anda memahami hubungan antara fitur dan variabel, serta membantu Anda memutuskan metode machine learning yang tepat untuk digunakan.