Langkah-Langkah Efektif Data Wrangling Menggunakan Python

Tidak peduli seberapa canggih model atau visualisasi yang digunakan, jika data yang menjadi fondasinya berantakan, hasilnya akan bias, salah, atau bahkan tidak berguna. Itulah mengapa diperlukan proses mengubah data mentah menjadi data siap analisis yang dikenal sebagai data wrangling.

Menurut penelitian Syracuse University, hingga 80% waktu proyek data dihabiskan pada tahap ini. Hal ini bukan sekadar “membersihkan” data, tapi juga memastikan bahwa dataset mencerminkan realitas bisnis secara akurat.

Python menjadi bahasa populer untuk data wrangling karena ekosistemnya yang kaya, mulai dari pandas dan numpy untuk manipulasi data, hingga scikit-learn untuk transformasi lanjutan. Artikel ini akan membahas 6 langkah inti data wrangling yang efektif, lengkap dengan praktik Python, insight industri, dan tips implementasi.

1. Memahami Struktur Data

Langkah pertama yang harus dilakukan adalah memahami struktur data secara menyeluruh. Proses ini melibatkan pengenalan terhadap jenis data yang dimiliki, jumlah kolom dan baris, distribusi nilai, hingga potensi masalah seperti nilai hilang, data duplikat, atau anomali.

Tahapan ini sering disebut sebagai data profiling atau data discovery, dan menjadi dasar bagi setiap keputusan pembersihan maupun transformasi data berikutnya. Dengan memanfaatkan metode seperti df.info() dan df.describe() pada Python, seorang analis dapat memperoleh gambaran cepat mengenai dimensi data, tipe setiap kolom, serta statistik deskriptif dasar.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

2. Membersihkan Data yang Hilang (Missing Values)

Nilai yang hilang adalah salah satu tantangan paling umum dalam pengolahan data. Adanya missing values dapat menurunkan akurasi analisis, terutama jika jumlahnya signifikan pada variabel-variabel penting. Menurut AltexSoft, proses data wrangling yang efektif mencakup identifikasi dan penanganan nilai yang hilang agar integritas dataset tetap terjaga.

Di Python, deteksi missing values dapat dilakukan dengan isnull() atau isna(), kemudian penanganannya bisa melalui penghapusan data yang hilang jika jumlahnya besar, atau dengan teknik imputasi. Imputasi sederhana dapat menggunakan nilai mean, median, atau mode, sedangkan metode yang lebih kompleks melibatkan model prediktif atau algoritme seperti KNN imputation.

3. Menangani Data Duplikat

Data duplikat, jika dibiarkan, dapat menyebabkan distorsi pada hasil analisis. Misalnya, dalam dataset transaksi pelanggan, keberadaan catatan ganda bisa mengakibatkan perhitungan pendapatan yang berlebihan atau tingkat churn yang tidak akurat.

Proses deteksi duplikat di Python biasanya dilakukan dengan fungsi duplicated(), dan penghapusan dapat dilakukan dengan drop_duplicates(). Namun, seorang analis perlu berhati-hati sebelum menghapus data yang dianggap duplikat, karena tidak semua kemunculan data yang sama adalah kesalahan.

4. Mengubah Format dan Tipe Data

Banyak dataset yang diperoleh dari berbagai sumber memiliki format yang tidak konsisten. Tanggal mungkin tersimpan sebagai string, angka disimpan sebagai teks, atau variabel kategorikal tidak didefinisikan dengan tepat.

Situasi seperti ini dapat memperlambat analisis dan bahkan menyebabkan kesalahan dalam pemrosesan data. Mengonversi tipe data ke format yang sesuai adalah langkah penting untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi.

Di Python, pd.to_datetime() dapat digunakan untuk mengonversi string menjadi format tanggal, astype() untuk mengubah tipe numerik atau kategorikal, dan tipe category dapat membantu menghemat memori untuk dataset yang besar.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

5. Menangani Data Outlier

Outlier adalah nilai yang secara signifikan berbeda dari mayoritas data lainnya. Kehadirannya bisa menjadi indikasi adanya kesalahan input atau justru mewakili fenomena yang sangat penting, seperti penipuan atau kejadian langka.

R-Bloggers menegaskan bahwa mengabaikan outlier dapat menghasilkan kesimpulan yang keliru karena outlier mampu memengaruhi statistik dasar, seperti mean, dan mengubah bentuk distribusi data.

Identifikasi outlier dapat dilakukan melalui metode statistik seperti Interquartile Range (IQR) atau Z-score, serta pendekatan visual menggunakan boxplot atau scatterplot. Keputusan untuk menghapus atau mempertahankan outlier harus selalu mempertimbangkan konteks dan tujuan analisis, karena dalam beberapa kasus, outlier justru merupakan informasi yang paling bernilai.

6. Normalisasi dan Standarisasi Data

Normalisasi dan standarisasi adalah teknik skala ulang data yang bertujuan untuk menempatkan semua variabel dalam skala yang sebanding. Hal ini sangat penting untuk algoritme pembelajaran mesin yang sensitif terhadap skala, seperti K-Means, Support Vector Machines, atau neural networks.

Normalisasi biasanya digunakan untuk mengubah data ke rentang 0 hingga 1 menggunakan MinMaxScaler, sedangkan standarisasi mengubah data sehingga memiliki mean 0 dan standar deviasi 1 melalui StandardScaler.

Pemilihan metode sangat bergantung pada distribusi data dan jenis algoritme yang akan digunakan. Implementasi yang tepat akan meningkatkan stabilitas pelatihan model dan menghasilkan prediksi yang lebih andal.

Data wrangling adalah tahap yang memakan waktu, tetapi menjadi penentu utama kualitas hasil analisis. Memahami struktur data, menangani nilai hilang dan duplikat, mengubah format tipe data, mengelola outlier, serta menerapkan scaling yang tepat akan memastikan dataset siap digunakan untuk analisis atau pemodelan lanjutan.

Menguasai keenam langkah ini akan membuat kamu mampu mengolah data mentah menjadi informasi yang akurat dan relevan bagi pengambilan keputusan. Bagi kamu yang ingin mempelajari teknik-teknik ini secara praktis dengan studi kasus nyata, DQLab Bootcamp “Data Analyst with Python & SQL” menawarkan pembelajaran terarah dan berbasis proyek. Kamu akan mempraktikkan data wrangling dari awal hingga siap analisis, sekaligus memahami konteks bisnis dari setiap proses.

FAQ:

1. Apakah data wrangling hanya dilakukan sekali di awal proyek?

Tidak. Data wrangling sering kali dilakukan secara iteratif selama proses analisis. Saat eksplorasi data, analis mungkin menemukan masalah baru yang memerlukan pembersihan atau transformasi tambahan. Karena itu, proses ini bersifat dinamis dan bisa berlangsung hingga tahap akhir pengolahan data.

2. Apakah Python satu-satunya bahasa yang digunakan untuk data wrangling?

Tidak. Meskipun Python adalah salah satu bahasa terpopuler berkat pustaka seperti pandas, numpy, dan scikit-learn, bahasa lain seperti R, SQL, dan Julia juga sering digunakan. Pemilihan bahasa biasanya bergantung pada kebutuhan proyek, preferensi tim, dan ekosistem tools yang tersedia.