Manipulasi data

Istilah ‘manipulasi' sering terdengar sebagai sesuatu yang berkonotasi negatif, namun bergantung kepada konteks dan penggunaannya. Manipulasi data adalah proses penyusunan dan pengelolaan data sedemikian rupa sehingga data menjadi lebih mudah dianalisis dan diinterpretasi. Proses ini juga yang akan berguna untuk melakukan modifikasi dan pengambilan data pada Repository. Manipulasi data dapat digunakan dalam ilmu data dari berbagai cara. Proses manipulasi data biasanya melibatkan penggunaan bahasa pemrograman, yang dikenal sebagai data Manipulation Language (DML). Ini memungkinkan pemilik situs web melacak lalu lintas dan situs popular, dan logaritma situs web sering menggunakannya.

 Tujuan Manipulasi Data 

 Konsistensi data, yaitu data dalam format yang konsisten artinya data dapat diatur, dibaca, dan dipahami dengan lebih baik.
 Proyeksi data, yaitu menggunakan data historis untuk memproyeksikan masa depan dan memberikan analisis yang lebih mendalam.
 Lebih banyak data berharga, yaitu menciptakan lebih banyak nilai dari data dan memberikan data yang tetap statis menjadi berguna.
 Menghapus atau mengabaikan data yang tidak perlu, yaitu menghapus wawasan data yang tidak berguna dan membersihkan data yang tidak akurat untuk memberikan hasil yang akurat.

 Manfaat Manipulasi Data 

 Konsistensi dalam desain, yaitu mengorganisasi dan membuat data yang tidak terstruktur dari berbagai sumber menjadi terlihat.
 Meninjau masa lalu, yaitu membuat keputusan terbaik dengan memberikan akses mudah ke data proyek-proyek sebelumnya.
 Meningkatkan efisiensi, yaitu memisahkan dan mengidentifikasi fakta-fakta kunci.

 Jenis-Jenis Manipulasi Data 
JenisDeskripsiPemalsuan dataIni melibatkan pembuatan atau pengeditan data yang tidak akurat dengan tujuan tertentu.Manipulasi grafik dan statistikIni melibatkan penggunaan grafik yang menyesatkan atau presentasi data yang salah untuk mempengaruhi persepsi orang terhadap suatu isu.Pengubahan data riwayatPengubahan data riwayat adalah praktik memodifikasi data masa lalu dengan cara yang tidak jujur.Manipulasi data penelitianPraktik ini dalam penelitian melibatkan praktik memanipulasi atau memalsukan data dalam studi ilmiah.

 Proses Manipulasi data 
Proses dari manipulasi data terdiri atas:

 Select, yaitu memilih data yang ingin dimanipulasi dari basis data.
 Update, yaitu mengubah atau memperbaharui isi dari data dalam Repository.
 Insert, yaitu menambahkan data baru ke dalam data Repository dari User Interface.
 Delete, yaitu menghapus isi data dari dalam Repository.
 Information, yaitu mengambil isi data dari Repository yang dibutuhkan oleh User Interface.

 Contoh Tindakan Manipulasi Data 
Berikut adalah beberapa contoh dari manipulasi data yang sering dilakukan dalam proses pengolahan dan analisis data.

 Penyaringan, yaitu mengambil subset data berdasarkan kriteria tertentu. Misalnya, hanya menampilkan data dari tahun tertentu, produk tertentu, atau hanya data yang memenuhi kondisi tertentu seperti harga di atas atau di bawah nilai tertentu
 Pengurutan, yaitu mengurutkan data berdasarkan kolom tertentu dalam urutan tertentu, seperti menampilkan data dari yang terkecil hingga yang terbesar atau sebaliknya.
 Penggabungan, yaitu menggabungkan data dari dua atau lebih tabel.
 Agregasi, yaitu melakukan operasi matematik atau statistik pada data. Contohnya seperti menghitung jumlah, rata-rata, maksimum, atau minimum dari data.
 Pembersihan, yaitu membersihkan data dari nilai-nilai yang hilang, duplikat, atau tidak valid.
 Pemformatan, yaitu melakukan pengubahan format pada data ke dalam format yang lain. Misalnya mengkonversi tanggal ke dalam format tertentu.

 Cara untuk Manipulasi Data 

 Kumpulkan data dari beberapa sumber dan simpan dalam Database Repository.  Ini bisa berupa koleksi yang Anda buat 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.
 Mengatur dan memurnikan data. Ini memastikan bahwa semua hasil analitik data harus diurutkan dalam pola terstruktur.
 Gabungkan data dan hilangkan redundansi Setelah Anda mengurutkannya ke dalam database, Anda perlu menggabungkan data untuk membuat data spesialis yang komprehensif untuk memenuhi kebutuhan
 Manfaatkan analisis data untuk menemukan informasi penting. Terakhir, Anda perlu mempelajari temuan data lengkap untuk mengidentifikasi informasi yang bermanfaat.

 Daftar Referensi 

 Referensi