Apa itu Reduksi Data?
Reduksi data adalah proses pengurangan volume data asli dan merepresentasikannya dalam volume yang jauh lebih kecil dengan tetap menjaga integritas data asli.
Saat proses penyimpanan, terkadang analyst kehabisan ruang karena data yang perlu disimpan sangat banyak. Reduksi data akan meningkatkan efisiensi penyimpanan, mengurangi biayanya, sekaligus mempermudah proses analisis. Tak hanya itu, reduksi data juga dapat membantu meningkatkan performa algoritma machine learning dengan mengurangi ukuran kumpulan data.
Tanpa reduksi data, tim analyst mengelola data yang sangat besar, sehingga rawan terjadi kesalahan penanganan data yang berdampak langsung pada validasi data.
Mengapa Reduksi Data Penting untuk Machine Learning?
Keuntungan besar dari proses reduksi data dirasakan ketika pemodelan machine learning. Pasalnya, volume dan pemrosesan data sangat penting untuk melatih algoritma machine learning. Adanya reduksi data membantu menyederhanakan model machine learning, mengurangi biaya pemodelan, dan mengurangi waktu pemrosesan serta pelatihan.
Machine learning biasanya menggunakan dimensionality reduction, yaitu teknik yang bekerja dengan cara:
- Feature selection: menghilangkan atribut data yang tidak relevan tanpa memengaruhi kumpulan data.
- Feature extraction: menggunakan proses manual untuk mengenali pola data yang tidak dipakai dalam kumpulan data lalu menghapusnya.
Tujuan Reduksi Data
Dirangkum dari Geeks for Geeks, berikut tujuan dari reduksi data:
- Membantu meningkatkan efisiensi algoritma machine learning dengan mengurangi ukuran kumpulan data. Ini dapat membuatnya lebih cepat dan praktis untuk bekerja dengan kumpulan data besar.
- Menghapus informasi yang tidak relevan atau berlebihan dari kumpulan data, sehingga membuat model machine learning lebih akurat.
- Membantu mengurangi biaya penyimpanan untuk kumpulan data besar dengan cara mengurangi ukuran data.
- Membantu memperkuat hasil interpretasi karena hanya data-data relevan yang dipakai.
Kekurangan Reduksi Data
Di samping kelebihannya, Geeks for Geeks juga menjelaskan beberapa kekurangan dari reduksi data:
- Rawan kehilangan informasi jika ada data penting yang terhapus selama proses reduksi.
- Berdampak pada tingkat akurasi model machine learning. Dikarenakan pengurangan ukuran kumpulan data dapat menghilangkan informasi penting, prediksi menjadi kurang akurat.
- Mempersulit hasil interpretasi, karena menghilangkan informasi yang tidak relevan atau berlebihan juga dapat menghilangkan konteks yang diperlukan untuk memahami hasil.
- Tidak menutup kemungkinan perusahaan memerlukan biaya tambahan untuk keseluruhan proses data mining, sebab reduksi data memerlukan waktu pemrosesan tambahan.
Contoh Reduksi Data
Perusahaan memiliki data besar berupa gambar yang dikumpulkan dari berbagai platform media sosial. Setiap gambar memiliki ukuran lebih dari 1MB sehingga memerlukan banyak ruang penyimpanan.
Agar menghemat memori penyimpanan, perusahaan mengecilkan ukuran gambar-gambar tersebut dengan melakukan data compression. Setiap file dikompres dengan rasio 2:1 dibandingkan ukuran aslinya. Dengan demikian, file gambar yang awalnya berukuran 1 MB menjadi hanya berukuran 500 KB, 2 MB menjadi 1 MB, dan seterusnya.
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana langkah-langkah reduksi data?
Reduksi data bisa dilakukan dengan berbagai cara. Langkah-langkah yang harus dilakukan umumnya menyesuaikan teknik yang dipilih.
Pada intinya, proses ini dimulai saat ada sejumlah data besar, lalu analyst ingin mengurangi volume data tersebut.
Ada beberapa teknik atau metode reduksi data yang berbeda yang dapat digunakan, termasuk:
- Dimensionality reduction: teknik ini melibatkan pengurangan jumlah fitur dalam kumpulan data, baik dengan menghapus fitur yang tidak relevan maupun menggabungkan beberapa fitur menjadi satu.
- Data compression: bertujuan mengurangi ukuran kumpulan data dan menghabiskan lebih sedikit ruang penyimpanan.
- Numerosity reduction: seperti namanya, teknik ini bekerja dengan cara menggantikan data asli ke bentuk data yang lebih kecil mewakili aslinya. Ada dua macam teknik yang bisa diterapkan, yaitu model parametrik (hanya menyimpan parameter data) dan metode non-parametrik (reduksi lebih beragam, termasuk pengelompokan, pengambilan sampel, dan penggunaan histogram).
- Data cube aggregation: teknik ini mengumpulkan data dalam bentuk yang lebih sederhana. Contohnya, perusahaan mengumpulkan data pendapatan selama 3 tahun. Data tersebut mencakup pendapatan perusahaan setiap tiga bulan (kuartal). Data cube aggregation bisa menyederhanakan data sedemikian rupa sehingga data yang dihasilkan meringkas total penjualan per tahun, bukan per kuartal.
