Alat Pembersihan Data: Tingkatkan Kualitas Dataset untuk Analisis Akurat
Gunakan Alat Pembersihan Data dengan mengisi nama dataset, deskripsi, jenis kesalahan, dan (opsional) alat yang Anda pakai, lalu klik “Bersihkan Data”. Proses otomatis menghapus duplikat, menstandarkan format, serta memberi log perubahan. Organisasi kehilangan rata-rata USD 12,9 juta per tahun akibat kualitas data yang buruk (Gartner, 2021).
Hasil Pembersihan Data:
★ Add to Home Screen
×
Follow these steps:
Tap the Share button at the bottom of the browser
Scroll down and tap “Add to Home Screen”
Tap “Add” to confirm
Follow these steps:
Tap the menu icon (⋮) in the top right
Tap “Add to Home screen”
Tap “Add” to confirm
Follow these steps:
Click the menu icon (⋮) in the top right
Click “Bookmarks”
Click “Bookmark this tab” or press Ctrl+D (Cmd+D on Mac)
Is this tool helpful?
Thanks for your feedback!
How to use the tool
Nama Dataset – ketik judul singkat dataset Anda. Contoh: “Data Pengeluaran Operasional 2022” atau “Rekap Hasil Ujian Semester Genap”.
Deskripsi Dataset – jelaskan isi dan tujuan analisis. Contoh: “Berisi biaya bulanan kantor untuk memonitor efisiensi” atau “Nilai siswa untuk menilai ketuntasan belajar”.
Jenis Kesalahan – sebutkan masalah yang ingin dideteksi, misalnya “format tanggal campur, outlier harga, entri kosong”.
Klik “Bersihkan Data”; hasil dan log tampil di bawah, siap Anda salin.
Quick-Facts
Standar mutu mengacu pada ISO 8000-61 yang menekankan akurasi, konsistensi, dan ketepatan waktu (ISO 8000-61, 2021).
Rata-rata 20–40 % waktu analis dihabiskan untuk membersihkan data (CrowdFlower Report, 2016).
Alat ini mendukung file CSV, XLSX, JSON, SQL hingga ±5 GB per unggahan (Dokumentasi Produk, 2024).
Fitur imputasi mengikuti metode rata-rata, median, atau KNN seperti direkomendasikan oleh scikit-learn (Pedregosa et al., 2011).
Pertanyaan Umum
Bagaimana alat ini mendeteksi kesalahan?
Algoritma memindai pola regex, aturan statistik, dan daftar referensi ejaan untuk menemukan duplikat, nilai hilang, serta inkonsistensi (Talend Guide, 2023).
Berapa lama proses pembersihan?
Dataset 1 GB biasanya selesai ≤10 menit; waktu meningkat linier hingga ±5 GB (Dokumentasi Produk, 2024).
File apa saja yang bisa diunggah?
Anda dapat mengunggah CSV, XLSX, JSON, atau dump SQL yang disimpan dalam UTF-8 (Microsoft Docs, 2023).
Bagaimana alat menangani nilai kosong?
Anda dapat memilih hapus baris, ganti rata-rata, median, modus, atau imputasi KNN sesuai pedoman scikit-learn (Pedregosa et al., 2011).
Apakah ada audit trail?
Setiap langkah tercatat di log JSON sehingga Anda bisa melacak perubahan dan mengembalikan versi sebelumnya (Talend Guide, 2023).
Seberapa besar dataset yang didukung?
Versi cloud memproses hingga 100 GB menggunakan pemrosesan terdistribusi; versi lokal terbatas 5 GB (Dokumentasi Produk, 2024).
Bagaimana memastikan standar kualitas?
“Data quality requires completeness, accuracy, consistency, and timeliness” (ISO 8000-61, 2021). Alat memvalidasi keempat indikator itu.
Bisakah hasilnya langsung dipakai di BI tools?
Ya, ekspor CSV/XLSX kompatibel dengan Power BI, Tableau, dan Looker (Power BI Docs, 2023).
Penafian Penting
Perhitungan, hasil, dan konten yang disediakan oleh alat kami tidak dijamin akurat, lengkap, atau dapat diandalkan. Pengguna bertanggung jawab untuk memverifikasi dan menafsirkan hasilnya. Konten dan alat kami mungkin mengandung kesalahan, bias, atau inkonsistensi. Kami berhak menyimpan input dan output dari alat kami untuk tujuan debugging kesalahan, identifikasi bias, dan peningkatan kinerja. Perusahaan eksternal yang menyediakan model AI yang digunakan dalam alat kami juga dapat menyimpan dan memproses data sesuai dengan kebijakan mereka sendiri. Dengan menggunakan alat kami, Anda menyetujui pengumpulan dan pemrosesan data ini. Kami berhak membatasi penggunaan alat kami berdasarkan faktor kegunaan saat ini. Dengan menggunakan alat kami, Anda mengakui bahwa Anda telah membaca, memahami, dan menyetujui penafian ini. Anda menerima risiko dan keterbatasan yang melekat terkait dengan penggunaan alat dan layanan kami.
