Data Reduction

 

Reduksi data adalah proses pengurangan jumlah data yang tidak relevan, redundan, atau tidak perlu dalam sebuah dataset. Tujuannya adalah untuk menghasilkan dataset yang lebih kecil tetapi tetap mempertahankan informasi yang signifikan dan relevan. Reduksi data dapat dilakukan dengan berbagai metode, termasuk:

1. Sampling: Memilih subset acak atau sistematis dari data asli untuk mewakili keseluruhan dataset.

2. Dimensionality Reduction: Mengurangi jumlah dimensi atau atribut dalam dataset dengan teknik seperti Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis/PCA) atau Dekomposisi Nilai Singular (Singular Value Decomposition/SVD).

3. Feature Selection: Memilih subset dari fitur atau atribut yang paling relevan dan berpengaruh terhadap analisis atau model yang ingin dibangun.

4. Aggregation: Menggabungkan data menjadi bentuk yang lebih ringkas, misalnya dengan menghitung rata-rata, total, atau nilai statistik lainnya dari subset data.

5. Clustering: Mengelompokkan data ke dalam kelompok yang lebih kecil berdasarkan kemiripan atau karakteristik tertentu, sehingga hanya representatif dari masing-masing kelompok yang dipertahankan.

6. Parameterization: Menggantikan data asli dengan parameter atau representasi yang lebih sederhana atau lebih ringkas.

Reduksi data membantu mengurangi kompleksitas dataset, menghemat waktu dan sumber daya komputasi dalam proses analisis, serta meminimalkan risiko overfitting dalam pemodelan. Namun, harus dilakukan dengan hati-hati untuk memastikan bahwa informasi penting tidak hilang atau disalahartikan dalam proses reduksi.