Data Manipulation: Pengertian, Manfaat, Teknik, hingga Contohnya

Ada beberapa cara di mana manipulasi data dapat digunakan dalam ilmu data. Data harus diorganisir agar dapat dibaca oleh mesin. Di sisi lain, manusia harus diajari cara menggunakannya. Ini lebih penting dari sebelumnya karena jumlah data yang dikonsumsi dan disimpan tumbuh secara eksponensial.

Setiap industri memiliki dampak langsung pada cara organisasi berfungsi karena pengetahuan. Data terstruktur, atau data yang hanya dapat diakses oleh komputer, harus mengikuti pola agar berfungsi dengan benar.

Manusia perlu membersihkan dan memetakan data setelah diproses dan diubah untuk memberikan wawasan berharga. Seiring dengan meningkatnya jumlah data yang digunakan dan diproses, pentingnya data juga meningkat.

A. Pengertian Data Manipulation

Manipulasi Data atau Data Manipulation adalah proses mengorganisir data untuk membuatnya lebih dapat dimengerti. Setiap jenis data dapat diurutkan secara alfabetis untuk memudahkan pemahaman. Informasi karyawan yang tidak terorganisir mungkin membuat menemukan orang tertentu dalam sebuah perusahaan menjadi sulit.

Semua informasi karyawan dapat diurutkan secara alfabetis, memudahkan akses informasi karyawan individu. Ini memungkinkan pemilik situs web untuk melacak lalu lintas dan situs populer, dan catatan server web sering menggunakannya.

Pengguna akuntansi menggunakan teknik ini untuk mengatur data guna menentukan biaya produksi, tanggung jawab pajak masa depan, tren harga, dll. Ini membantu peramal pasar saham memperkirakan kinerja saham di masa depan. Ini juga dapat digunakan untuk menampilkan informasi secara lebih realistis pada situs web, kode perangkat lunak, atau pemformatan data.

Program komputer, halaman web, atau pemformatan data yang ditentukan oleh pengguna dapat memanipulasi data dan menyajikannya kepada pengguna dengan cara yang lebih dapat dimengerti.

Operasi umum yang digunakan untuk manipulasi data meliputi :

• Aggregasi
• Klasifikasi
• Formula/Rumus Matematika
• Analisis Regresi
• Filtering Baris dan Kolom
• Penggabungan String

B. Tahapan dalam Manipulasi Data

Proses manipulasi data keuangan melibatkan pembersihan, transformasi, dan analisis informasi numerik yang terkait dengan keuangan individu atau organisasi untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan yang terinformasi. Untuk melakukan manipulasi data secara efektif, ikuti langkah-langkah kunci berikut :

• Pahami Data Anda : Mulailah dengan memahami dataset Anda secara menyeluruh, termasuk strukturnya, variabelnya, dan segala batasan atau bias yang ada.
• Pembersihan Data : Bersihkan dan praolah data untuk menghilangkan inkonsistensi, nilai yang hilang, dan pencilan. Hal ini memastikan data yang ada dapat diandalkan dan siap untuk dianalisis.
• Transformasi Data : Transformasikan data sesuai kebutuhan, seperti mengkodekan variabel kategoris, normalisasi nilai numerik, dan membuat fitur baru untuk mengekstrak informasi yang bermakna.
• Filtering dan Seleksi : Pilih subset relevan dari data untuk analisis tertentu. Ini bisa melibatkan pemilihan baris, kolom, atau periode tertentu.
• Aggregasi dan Ringkasan : Agregasi dan ringkas data untuk mengekstrak wawasan. Teknik umum melibatkan operasi grup, mengagregasi statistik, dan membuat tabel atau visualisasi ringkasan.
• Rekayasa Fitur : Buat fitur atau variabel baru yang dapat meningkatkan daya prediktif model Anda. Rekayasa fitur melibatkan pemahaman mendalam tentang domain tersebut.
• Visualisasi Data : Visualisasikan data Anda untuk mengidentifikasi tren, pola, dan pencilan. Visualisasi membantu dalam menyampaikan temuan dan membuat keputusan yang terinformasi.
• Pemodelan : Jika tujuan Anda adalah pemodelan prediktif, pilih algoritma yang sesuai dan latih model menggunakan data yang dimanipulasi. Pastikan Anda menggunakan metrik evaluasi yang sesuai untuk menilai kinerja model.
• Iterasi : Manipulasi data sering kali adalah proses berulang. Analisis hasil, perbaiki manipulasi data Anda, dan ulangi proses tersebut sesuai kebutuhan untuk mencapai tujuan Anda.
• Dokumentasi : Dokumentasikan semua langkah manipulasi data Anda, yang kritis untuk reproduktibilitas dan kolaborasi.
• Pengujian dan Validasi : Secara teratur uji dan validasi manipulasi data dan analisis Anda untuk memastikan hasil yang konsisten dan dapat diandalkan.
• Pertimbangan Etika : Saat menangani dan memanipulasi data, pertimbangkan privasi, bias, dan masalah etika.

C. Teknik Manipulasi Data

Analisis data dapat menjadi sulit jika Anda tidak tahu bagaimana memanipulasi data. Anda dapat menggunakan semua metode ini untuk lebih memahami data atau cara kerjanya, mulai dari mempelajari berbagai jenis visualisasi hingga mencari data yang tidak biasa. Membuat hal-hal menjadi lebih mudah untuk diri Anda sendiri dan orang lain dengan menggunakan tips sederhana ini.

Pendekatan berlapis untuk memanipulasi data yang efektif dapat sangat berhasil. Jika Anda ingin memanipulasi data, berikut beberapa teknik standar :

1. Kumpulkan Data dari Berbagai Sumber dan Simpan dalam Database

Membuat database yang berisi data dan informasi dari berbagai sumber adalah langkah teknis pertama. Ini bisa menjadi koleksi yang Anda bangun sendiri atau program otomatis yang Anda gunakan. Anda dapat menggunakan program seperti Microsoft Excel, Google Analytics, dan Data Studio untuk membuat database jika Anda ingin melakukannya sendiri.

2. Susun dan Bersihkan Data

Langkah teknis berikutnya adalah menyusun dan membersihkan konten data untuk memastikan akurasi dan keteraturan. Prosedur ini dapat diselesaikan dengan menggunakan perangkat lunak otomatis. Ini mungkin melibatkan memastikan bahwa semua analisis data dan data terkait terhubung dalam pola yang terstruktur.

3. Gabungkan Data dan Hapus Data yang Redundan

Tahap teknis berikutnya biasanya melibatkan penggabungan data Anda untuk mencari data yang berlebihan setelah Anda mengurutkannya dalam database. Hal ini dapat membantu Anda mengatur database Anda dengan menghapus data yang tumpang tindih. Ini juga bisa berarti menggunakan rumus untuk menggabungkan data dan menciptakan data khusus yang komprehensif sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

4. Gunakan Analisis Data untuk Menemukan Informasi Penting

Tahap teknis terakhir biasanya melibatkan mempelajari temuan data secara keseluruhan untuk mengidentifikasi informasi yang berguna. Pola pembelian konsumen, wawasan keuntungan, dan interaksi merek digital adalah contoh informasi yang berguna. Jumlah informasi yang berguna yang ditemukan dan dianalisis oleh sebuah perusahaan dapat bervariasi tergantung pada kebutuhannya.

D. Manfaat Manipulasi Data

Untuk meningkatkan efisiensi operasional bisnis, data manipulation merupakan langkah yang krusial yang perlu diadopsi oleh setiap perusahaan.

Mereka harus memiliki kemampuan untuk mentransformasikan data sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka dan menggunakannya secara optimal untuk menghasilkan wawasan yang berharga.

Hal ini mencakup data operasional keuangan, perilaku konsumen, dan analisis tren pasar, yang jika dimanipulasi dengan cermat, dapat memberikan keuntungan yang signifikan kepada perusahaan.

Dalam konteks ini, berikut adalah sejumlah manfaat penting yang bisa diperoleh perusahaan melalui praktik data manipulation, sesuai dengan pendapat dari Jigsaw Academy :

1. Konsistensi Data yang Ditingkatkan

Salah satu keuntungan utama dari data manipulation adalah meningkatnya konsistensi data. Sebagaimana telah dijelaskan, data mungkin berasal dari berbagai sumber dan tidak selalu memiliki format yang seragam. Namun, dengan proses manipulasi data, perusahaan dapat memastikan bahwa data tersebut diatur sedemikian rupa sehingga menjadi konsisten dan dapat diandalkan.

2. Pemantauan Data Historis

Dalam era modern, pemanfaatan data historis adalah aspek krusial untuk proyeksi masa depan dan analisis mendalam, terutama dalam konteks kecerdasan bisnis. Data manipulation memainkan peran penting dalam mencapai tujuan ini. Ini memungkinkan perusahaan untuk merangkai dan menganalisis data historis dengan baik.

Dalam keseluruhan gambaran, data manipulation adalah proses yang memungkinkan perusahaan untuk mengubah, memperbarui, menghapus, dan menggabungkan data ke dalam basis data.

Dengan demikian, perusahaan dapat mengoptimalkan data mereka, membuatnya relevan, dan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam dari data tersebut.

Inisiatif ini akan sia-sia jika perusahaan hanya menyediakan data dalam bentuk statis. Namun, jika mereka berhasil mengelolanya dengan baik, perusahaan berpotensi mendapatkan wawasan yang berharga yang mungkin tidak dapat diakses oleh pesaing mereka.

Dalam dunia yang terus berubah dengan cepat, manipulasi data yang efektif adalah salah satu kunci keberhasilan bagi perusahaan dalam memahami pelanggan, mengantisipasi tren, dan membuat keputusan strategis yang informasional.

E. Kelebihan Manipulasi Data

Manipulasi data meningkatkan perkembangan perusahaan dan organisasi. Ini membantu mengorganisir data utama dalam bentuk terstruktur, yang sangat penting untuk meningkatkan efisiensi, mengidentifikasi tren, mengurangi biaya, mempelajari perilaku pelanggan, dan sebagainya. Berikut adalah beberapa keuntungan dari data yang dimanipulasi.

• Konsistensi dalam desain : Ini membantu para eksekutif puncak memahami informasi bisnis dengan mengorganisir data secara terpisah. DML (Data Manipulation Language) mengorganisir dan membuat data yang tidak terstruktur dari berbagai sumber menjadi terlihat.
• Meninjau Masa Lalu : Manipulasi data ini membantu Anda membuat keputusan terbaik dengan memberikan akses mudah ke data proyek di masa lalu. Ini dapat membantu dalam menentukan ukuran tim, anggaran, dan tenggat waktu.
• Meningkatkan Efisiensi : Ini efisien dalam mendapatkan data yang teratur atau informasi berharga. Anda mungkin tidak menyadari bahwa hasilnya konflik atau terduplikasi; pengukuran memiliki pengaruh kecil atau besar tergantung pada apakah data tersebut bermakna. DML memberi Anda keunggulan dalam memisahkan dan mengidentifikasi fakta-fakta penting dengan cepat.

Ini mencakup panggilan telemarketing, iklan yang disesuaikan di situs web, dan surel. Ini membantu dalam ekstraksi informasi online. Ketika Anda memberikan alamat surel Anda dan menyetujui syarat dan ketentuan di situs web, situs tersebut akan melacak aktivitas Anda dan membuat informasi yang relevan untuk Anda.

F. Alat untuk Manipulasi Data

Modifikasi dan penanganan data dimungkinkan berkat penggunaan alat-alat manipulasi data. Sebagai hasilnya, koleksi data mempromosikan keteraturan dan mudah dibaca serta diakses. Alat-alat ini memungkinkan identifikasi pola dan tren dalam data dengan presisi, sehingga mudah untuk menemukan data yang diskrit atau sebaliknya tidak terlihat.

Berbicara tentang manipulasi data tidak sama dengan teknik transformasi data lainnya. Alat-alat manipulasi data memungkinkan pengurutan data, perombakan, dan perpindahan tanpa melakukan perubahan yang mendasar. Data diadaptasi sesuai dengan kebutuhan, baik itu pengambilan sampel informasi atau pengumpanan dan pelatihan model analisis baru.

Alat-alat manipulasi data bertujuan untuk mengubah hubungan antara elemen-elemen data dan bukan antara data itu sendiri. Analisis regresi dan manipulasi string adalah beberapa operasi yang dilakukan dengan alat-alat ini, mulai dari penyaringan baris dan kolom hingga klasifikasi.

Tersedia beberapa alat manipulasi data yang memenuhi berbagai kebutuhan analisis dan transformasi data. Berikut beberapa alat yang sering digunakan :

• Microsoft Excel : Alat spreadsheet serbaguna untuk manipulasi dan analisis data dasar.
• Python : Pustaka Pandas dalam Python populer untuk manipulasi data, menawarkan struktur data dan alat yang kuat.
• R : R adalah bahasa pemrograman statistik dengan paket seperti dplyr dan tidyr yang sangat baik dalam manipulasi data.
• SQL : Bahasa Query Terstruktur mengelola dan memanipulasi data dalam database relasional.
• OpenRefine : Alat untuk membersihkan dan mentransformasikan data yang berantakan, berguna untuk membersihkan data.
• Apache Spark : Kerangka pemrosesan data yang luas yang mendukung manipulasi data untuk kumpulan data besar.
• Tableau Prep : Alat persiapan data untuk membersihkan, membentuk, dan memperkaya data sebelum analisis di Tableau.
• Trifacta : Platform yang ramah pengguna untuk penyusunan data, pembersihan, dan persiapan data untuk analisis.
• Alteryx : Platform pencampuran data dan analitik lanjutan untuk persiapan dan manipulasi data.
• Knime : Platform sumber terbuka untuk analisis data, pelaporan, dan integrasi.
• Excel Power Query : Tambahan Excel untuk transformasi dan kueri data lanjutan.
• Jupyter Notebook : Populer untuk analisis data dalam Python, mendukung elemen kode dan teks kaya untuk mendokumentasikan proses manipulasi data.

G. Contoh Manipulasi Data

Mari kita lihat contoh dasar manipulasi data lebih detail. Kita bisa melihat ada contoh Manipulasi Data yang bisa dijadikan baseline. Pertama-tama, Impor data, muat dan tampilkan. Mengingat Anda memiliki kumpulan data, Anda harus memuatnya dan menampilkannya.

Dataset Iris.csv terlihat di bawah ini :

import pandas as pd

df=pd.read_csv("Iris.csv") 
print(df.tail())

Hasil Output :

      Id  SepalLengthCm  SepalWidthCm  PetalLengthCm  PetalWidthCm  \
145  146            6.7           3.0            5.2           2.3   
146  147            6.3           2.5            5.0           1.9   
147  148            6.5           3.0            5.2           2.0   
148  149            6.2           3.4            5.4           2.3   
149  150            5.9           3.0            5.1           1.8   

            Species  
145  Iris-virginica  
146  Iris-virginica  
147  Iris-virginica  
148  Iris-virginica  
149  Iris-virginica  

Hasil di Jupyter Notebook :

Itulah Penjelasan mengenai Manipulasi Data (Data Manipulation). Mohon maaf apabila ada kesalahan apapun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.