05_Data-Wrangling sains data informatika.pptx

05_Data-Wrangling sains data informatika.pptx

1. 05 – Data Wrangling YOGI SAPUTRA 29/09/2025 201004-705-01-065 - Data Science - Informatics UIN SGD Bandung 1

2. Data Wrangling/Data Preparation Decision Making

3. Apa itu Data Wrangling? Data wrangling adalah proses sistematis mengumpulkan, memilih, dan mengubah data mentah ke dalam format yang terstruktur dan siap analisis . Proses ini dikenal juga sebagai pembersihan data - fondasi penting yang memungkinkan bisnis menangani data kompleks dengan lebih efisien dan akurat . Metode yang digunakan bervariasi tergantung karakteristik data dan tujuan proyek yang ingin dicapai .

4. Perbedaan Data Wrangling vs. Data Cleaning

5. Mengapa Data Wrangling Penting? Transformasi Chaos Mengubah data berantakan menjadi format yang mudah dipahami dan siap digunakan untuk analisis mendalam Akurasi Maksimal Meminimalkan kesalahan akibat inkonsistensi format dan meningkatkan reliabilitas hasil analisis Efisiensi Waktu Memungkinkan analis fokus pada interpretasi data daripada menghabiskan waktu untuk pembersihan manual

6. 5 Manfaat Utama Data Wrangling 01 Analisis Sederhana Memungkinkan analis bisnis memeriksa data kompleks dengan cepat dan efektif setelah data mentah dijinakkan 02 Penanganan Data Mengubah data mentah dari berbagai sumber menjadi format terstruktur dan memperkaya data untuk pemahaman lebih dalam 03 Peningkatan Penargetan Menggabungkan data multi-sumber untuk memahami audiens dan meningkatkan strategi kampanye 04 Optimalisasi Waktu Mengurangi waktu pengelolaan data tidak teratur dan meningkatkan waktu untuk menghasilkan insight berharga 05 Visualisasi Data Mempersiapkan data untuk ekspor ke platform analitik visual seperti Python untuk presentasi informasi yang efektif

7. 6 Tahapan Implementasi Data Wrangling Discovery Eksplorasi mendalam untuk mengidentifikasi tren, pola, dan karakteristik data Structuring Mengatur data dari berbagai sumber dengan format yang koheren dan siap analisis Cleaning Menghapus duplikasi, memperbaiki nilai hilang, dan standardisasi data Enriching Memperkaya data dengan informasi tambahan untuk analisis komprehensif Validating Memastikan kualitas, konsistensi, dan reliabilitas data yang diolah Publishing Menyiapkan data final dalam format yang siap untuk analisis dan keputusan

8. 4 Contoh Praktis Data Wrangling Menghapus Data Tidak Relevan Mengidentifikasi dan mengeliminasi data yang tidak berkontribusi pada analisis, mencegah noise yang dapat mengganggu hasil Menangani Data Hilang Menggunakan metode statistik seperti rata-rata, median, atau teknik interpolasi untuk mengisi missing values Menggabungkan Multi-Sumber Menyatukan data dari berbagai database dan sistem menjadi satu dataset kohesif yang siap analisis Filtering Berdasarkan Kriteria Menerapkan filter spesifik untuk fokus pada subset data yang relevan dengan tujuan analisis

9. Dampak Data Wrangling pada Bisnis 80% Waktu Analisis Berkurangnya waktu yang dibutuhkan untuk persiapan data, memungkinkan fokus pada insight 60% Akurasi Keputusan Peningkatan akurasi dalam pengambilan keputusan bisnis berdasarkan data berkualitas tinggi 3x Efisiensi Tim Peningkatan produktivitas tim analitik dengan data yang sudah terstruktur dengan baik

10. Kesimpulan: Investasi yang Menguntungkan Fondasi Analisis Data wrangling adalah fondasi penting untuk setiap proyek data science yang sukses Skill Wajib Setiap data scientist harus menguasai teknik pembersihan dan preparasi data ROI Tinggi Kualitas analisis dan keputusan bisnis bergantung sepenuhnya pada kualitas data yang disiapkan melalui proses data wrangling yang teliti .