Memahami Manajemen Database dan Menguasai Bahasa Pemrograman SQL untuk Mengatasi Masalah Lingkungan

WHERE tanggal_lahir = “2021-01-01”

- Data Preprocessing

Data Preprocessing adalah proses mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami. Proses ini diperlukan untuk memperbaiki kesalahan pada data mentah yang seringkali tidak lengkap dan memiliki format yang tidak teratur. Preprocessing melibatkan proses validasi dan imputasi data.

Berikut beberapa hal yang perlu diketahui tentang Data Preprocessing:

1. Manfaat Data Preprocessing:

   • Memperlancar proses data mining.
   • Membuat data lebih mudah untuk dibaca.
   • Mengurangi beban representasi dalam data.
   • Mengurangi durasi data mining secara signifikan.
   • Mempermudah proses analisis data dalam machine learning.

2. Tahapan Kerja Data Preprocessing:

   • Data Cleaning: Membersihkan data mentah dengan mengisi nilai yang hilang, menghaluskan data yang berisik (noisy), dan menyelesaikan inkonsistensi yang ditemukan.
   • Data Integration: Menggabungkan data dari berbagai sumber menjadi satu kesatuan.
   • Data Transformation: Mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan analisis.
   • Data Reduction: Mengurangi dimensi data untuk efisiensi dan performa.

Kualitas data berdampak langsung pada keberhasilan proyek yang melibatkan analisis data. Dalam machine learning, Data Preprocessing memastikan bahwa big data sudah diformat dan informasi di dalamnya dapat dipahami oleh algoritma perusahaan sehingga menghasilkan hasil yang lebih akurat.

- Data Collection

Pengumpulan Data adalah proses sistematis untuk mengumpulkan observasi atau pengukuran. Baik Anda melakukan penelitian untuk tujuan bisnis, pemerintahan, atau akademis, pengumpulan data memungkinkan Anda memperoleh pengetahuan langsung dan wawasan asli tentang masalah penelitian Anda. Meskipun metode dan tujuan dapat berbeda antara bidang, proses keseluruhan pengumpulan data tetap relatif sama.

Sebelum Anda mulai mengumpulkan data, pertimbangkan hal berikut:

1. Tujuan Penelitian: Tentukan dengan jelas apa yang ingin Anda capai. Tulis pernyataan masalah: apa masalah praktis atau ilmiah yang ingin Anda selesaikan dan mengapa itu penting? Selanjutnya, formulasi satu atau lebih pertanyaan penelitian yang mendefinisikan dengan tepat apa yang ingin Anda temukan. Tergantung pada pertanyaan penelitian Anda, Anda mungkin perlu mengumpulkan data kuantitatif atau kualitatif:

   • Data Kuantitatif: Dinyatakan dalam angka dan grafik, dianalisis melalui metode statistik.
   • Data Kualitatif: Dinyatakan dalam kata-kata, dianalisis melalui interpretasi dan kategorisasi.

2.