Ketika melakukan semua penelitian, mungkin Anda pernah mendengar istilah reduksi data. Reduksi data adalah proses penyederhanaan data asli kedalam volume yang lebih kecil namun tetap menjaga integritas data asli.
Proses ini dilakukan dengan mengurangi informasi yang kurang relevan, menyusun data, dan juga menarik kesimpulan akhir yang valid. Hal ini dilakukan jika penyimpanan ruang data sudah habis sedangkan data yang perlu disimpan sangat banyak.
Reduksi data adalah solusi yang tepat untuk mempermudah penyimpanan, meningkatkan efisiensi penyimpanan, dan dapat mempermudah proses penoglahan data.
Reduksi data merupakan salah satu dari berbagai jenis proses pengolahan data pada penelitian yang dilakukan seorang peneliti untuk memroses berbagai data hasil dari penelitian di lapangan yang sudah dikumpulkan dan juga ditemukan, sebelum akhirnya digunakan sebagai laporan dalam data penelitian.
Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai pengertian reduksi data, tujuan, serta tahapannya, simak pembahasan berikut ini lebih lanjut!
Reduksi Data Adalah
Reduksi data adalah proses pemilihan, penyederhanaan, dan transformasi data yang telah dikumpulkan dalam berbagai catatan saat melakukan penelitian di lapangan. Nantinya data tersebut akan dirangkum dan diseleksi. Biasanya reduksi data dilakukan selama masih berlangsungnya proses pengumpulan data.
Akan ada proses pengkodean, ringkasan, hingga membuat bagian-bagian. Analisis ini berfokus untuk menggolongkan dan menajamkan data.
Dalam kata lain, reduksi data adalah proses pembuangan data yang tidak perlu dan juga mengorganisir data dengan sedemikian rupa untuk mengambil kesimpulan akhirnya. Nantinya proses ini akan terus berlanjut hingga laporan akhir penelitian sudah tersusun dengan lengkap.
Tahapan ini dilakukan untuk menghasilkan informasi yang dapat memudahkan untuk menarik kesimpulan dari pengumpulan data. Dengan memberikan gambaran yang lebih spesifik, peneliti dapat lebih mudah dalam melakukan penelitian dan pengumpulan data.
Semakin lama berada di lapangan, peneliti akan mendapatkan semakin banyak data. Data yang semakin banyak dapat menjadi rumit dan kompleksl sehingga perlu dilakukan reduksi data agar data tersebut menjadi sederhana dan tidak menumpuk.
Selain itu, kurangnya ukuran kumpulan ukuran data akibat reduksi data juga dapat membantu meningkatkan performa algoritma machine learning. Proses ini dapat terus berlangsung bahkan dari sebelum seluruh data sudah terkumpul.
Tujuan Reduksi Data
Reduksi data bertujuan agar pembuatan laporan penelitian dapat berlangsung dengan baik sesuai dengan tujuan yang telah ditentukan sejak awal.
Reduksi data juga dapat membantu peneliti dalam memastikan data-datanya agar didapatkan secara menyeluruh dan lengkap sesuai kebutuhan. Jika ada data yang kurang, peneliti bisa langsung mencari data yang diperlukan dengan melakukan observasi tambahan.
Selain itu, tujuan reduksi data adalah untuk menghapus informasi yang tidak relevan dari kumpulan data sehingga membuat model machine learning lebih akurat. Dengan itu, peneliti juga dapat menarik kesimpulan penelitian dengan lebih mudah.
Pengurangan kumpulan data dapat membantu meningkatkan efisiensi algoritma machine learning sehingga lebih praktis untuk bekerja dengan kumpulan data besar.
Dengan pengurangan data, biaya penyimpanan untuk data besar pun dapat lebih berkurang.
Tujuan yang terakhir dari reduksi data adalah menghasilkan informasi yang mudah dipahami oleh pembaca. Saat membaca hasil penelitian, data yang disajikan dalam laporan spesifik dapat lebih mudah dipahami oleh pembaca. Hasil penelitian tersebut pun dapat dipahami dengan baik dan bermanfaat bagi masyarakat.
Terakhir, tujuan reduksi data adalah untuk menghasilkan informasi yang bermakna yang mudah dipahami oleh pembaca. Di mana data-data yang disajikan dalam laporan spesifik dan mendalam, sehingga pembaca bisa memahami hasil penelitian dengan baik. Pada akhirnya, proses ini akan menjamin hasil penelitian yang baik dan bermanfaat bagi masyarakat.
Tahapan Reduksi Data
Setelah memahami pengertian dan tujuan dari reduksi data, selanjutnya Anda harus mengetahui tujuan dari reduksi data.
Seperti yang sudah diketahui, reduksi data adalah tahapan awal penelitian dalam menganalisis data kualitatif. Sebelum itu, peneliti harus melakukan observasi ke lapangan terlebih dahulu. Ada berbagai cara untuk mengumpulkan data, yaitu wawancara, kuisioner, survey, dan masih banyak lagi.
Setelah data-data sudah terkumpul, barulah peneliti bisa melakukan proses reduksi data. Data tersebut disederhanakan agar sesuai dengan kebutuhan peneliti dan agar bisa mendapatkan informasi dengan mudah.
Berikut beberapa tahapan reduksi data yang perlu Anda lakukan :
1. Menyeleksi Data
Yang pertama dalam tahapan reduksi data adalah menyeleksi data. Setelah mengumpulkan data penelitian, data tersebut akan disederhanakan melalui proses seleksi.
Selama proses berlangsung, peneliti harus berhati-hati dan menyeleksi data sesuai dengan kebutuhan penelitian. Dengan begitu, peneliti akan mendapatkan data-data yang lebih spesifik dan sederhana.
2. Meringkas Data
Setelah menyeleksi data melalui proses yang ketat, berikutnya yaitu meringkas data tersebut menjadi uraian singkat. Uraian tersebut harus berisi informasi yang jelas, lugas, dan tegas.
Informasi yang disampaikan tersebut harus objektif. Harus sesuai dengan data yang sebenarnya tanpa dimodifikasi seperti menambahkan atau mengurangi data.
3. Menggolongkan Data
Yang terakhir dalam tahapan reduksi data adalah menggolongkan data. Data yang telah diringkas harus digolongkan lagi, agar membentuk pola-pola tertentu dari setiap data yang didapatkan.
Nantinya, pola tersebut dapat dibagi atau digolongkan dengan pola yang lebih luas lagi. Pola-pola yang sudah terbentuk dapat membantu peneliti untuk menarik kesimpulan yang berkualitas.
Data tersebut dapat digolongkan atau dikelompokkan menjadi berbagai jenis yang sesuai konsep, kategori atau tema. Proses reduksi data akan saling berinteraksi dengan penyajian data.
Karena itulah reduksi data tidak bisa dilakukan hanya sekali, melainkan harus berkali-kali. Hal itu dilakukan agar perkembangan data yang disajikan menjadi sekuensial dan interaktif.
Data yang memiliki ketajaman yang baik dapat bermanfaat dan informasinya dapat disampaikan dengan jelas.
Kesimpulan
Dengan melakukan reduksi data, penelitian dapat lebih fokus untuk memberikan wawasan yang lebih tajam dari suatu data. Data yang telah di reduksi dapat meningkatkan efisiensi analisis dan lebih memudahkan dalam penyajian hasil penelitian.
Jika tertarik dengan pengumpulan dan pengolahan data dengan machine learning, Anda dapat mengikuti kursus data science di ITBOX. Anda akan mempelajari cara untuk mengolah big data menjadi insight dalam pengambilan keputusan di perusahaan.
Dengan pembelajaran yang fleksibel dan harga terjangkau, Anda dapat memulai karier sebagai seorang data scientist.
