JAKARTA – Keterampilan mengolah data menjadi kebutuhan penting di dunia pendidikan dan pekerjaan. Namun, sebelum dianalisis, data perlu dibersihkan terlebih dahulu agar tidak menimbulkan kesalahan dalam pengambilan keputusan.
Menjawab kebutuhan tersebut, NF Academy menghadirkan pelatihan Teknik Cepat Membersihkan dan Menyiapkan Data (Data Cleaning) + Featuring Penggunaan AI. Kelas ini dirancang untuk membantu peserta merapikan data menggunakan aplikasi yang relatif mudah digunakan, dengan meminimalkan penggunaan rumus, fungsi, maupun script yang rumit.
Pelatihan dijadwalkan berlangsung secara daring pada 20–21 Oktober 2026. Program ini dapat diikuti mahasiswa, karyawan, profesional, calon data analyst, maupun masyarakat umum yang ingin meningkatkan keterampilan pengolahan data. <Cite refs={[“turn422789search0″,”turn422789search1”]}/>
Apa Itu Data Cleaning?
Data cleaning merupakan proses membersihkan dan merapikan data sebelum digunakan untuk analisis. Tahap ini penting karena data mentah sering kali mengandung kesalahan penulisan, nilai kosong, data ganda, atau format yang tidak konsisten.
Jika masalah tersebut tidak ditangani, hasil analisis berpotensi menjadi kurang akurat. Karena itu, proses pembersihan data menjadi salah satu tahapan penting dalam pekerjaan yang melibatkan pengolahan informasi.
Melalui pelatihan ini, peserta akan belajar mengenali jenis permasalahan data dan menentukan fitur atau perangkat yang tepat untuk mengatasinya.
Pendekatan praktik digunakan agar peserta tidak hanya memahami konsep, tetapi juga terbiasa menangani berbagai kasus yang mungkin ditemukan saat bekerja dengan data.
Materi Data Cleaning yang Dipelajari
Pelatihan NF Academy mencakup sejumlah permasalahan yang umum ditemukan dalam data mentah. Berikut beberapa materi yang akan dipelajari peserta.
1. Menangani Missing Value
Peserta mempelajari cara mengidentifikasi sel kosong atau nilai yang belum terisi, kemudian menentukan penanganan yang sesuai dengan kebutuhan analisis.
2. Menghapus Data Duplikat
Data yang tercatat lebih dari satu kali dapat memengaruhi hasil penghitungan. Peserta akan mempelajari cara mendeteksi dan menangani data ganda.
3. Menangani Outlier
Outlier merupakan nilai yang berbeda jauh dari sebagian besar data. Peserta akan belajar mengenali nilai yang tidak wajar dan memahami perlunya pemeriksaan sebelum menentukan tindakan.
4. Memperbaiki Format Header
Nama kolom yang tidak konsisten, header bertumpuk, atau lebih dari satu baris judul dapat menyulitkan proses pengolahan. Peserta akan belajar merapikan struktur tabel agar lebih mudah digunakan.
5. Menyeragamkan Format Penulisan
Perbedaan kapitalisasi, kesalahan penulisan, dan format data yang tidak seragam dapat menghambat proses analisis. Pelatihan ini membahas cara menata format tersebut secara lebih konsisten.
6. Mengubah Struktur Data
Peserta juga akan mempelajari teknik transformasi, seperti menukar posisi baris dan kolom, melakukan scaling, un-pivoting, serta memisahkan teks sesuai kebutuhan.
7. Menyimpan Hasil Pengolahan Data
Selain membersihkan data, peserta akan mempelajari cara menyimpan hasil sesuai ekstensi file yang dibutuhkan.
Materi tersebut dirancang agar peserta dapat mengenali masalah terlebih dahulu, lalu memilih fitur aplikasi yang relevan untuk menyelesaikannya. <Cite refs={[“turn422789search1”]}/>
Belajar Menggunakan AI untuk Membersihkan Data
Salah satu bagian pelatihan adalah pengenalan pemanfaatan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) untuk membantu proses data cleaning.
AI dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi ketidakkonsistenan, menyarankan langkah perapian, atau mempercepat pekerjaan tertentu. Meski demikian, hasil yang diberikan AI tetap perlu diperiksa agar sesuai dengan struktur dan tujuan penggunaan data.
Peserta juga akan diperkenalkan pada penggunaan dua aplikasi untuk membersihkan dan menyiapkan data, dengan pendekatan yang meminimalkan kebutuhan menulis formula atau script secara manual.
Dengan metode praktik, peserta diharapkan dapat memahami cara memilih fitur yang sesuai dengan permasalahan yang dihadapi, bukan sekadar mengikuti satu langkah untuk semua jenis data.
Siapa yang Cocok Mengikuti Pelatihan Ini?
Kelas data cleaning dari NF Academy dapat menjadi pilihan bagi beberapa kelompok berikut:
- Mahasiswa, yang ingin menambah keterampilan mengolah data untuk tugas kuliah, penelitian, atau proyek akademik.
- Karyawan dan profesional, yang sering berhadapan dengan laporan, tabel, dan data operasional.
- Calon data analyst, yang ingin memahami tahapan persiapan data sebelum melakukan analisis.
- Pengguna Excel, yang ingin meningkatkan efisiensi kerja tanpa terlalu bergantung pada rumus rumit.
- Masyarakat umum, yang tertarik mempelajari pengolahan data dan pemanfaatan AI.
Peserta tidak harus mahir menulis kode untuk mulai belajar. Namun, kesiapan mengikuti praktik langsung dan memahami instruksi penggunaan aplikasi tetap diperlukan.
Jadwal dan Persiapan Kelas Data Cleaning
Berikut informasi pelatihan yang perlu diketahui calon peserta.
- Nama pelatihan: Teknik Cepat Membersihkan dan Menyiapkan Data (Data Cleaning) + Featuring Penggunaan AI
- Penyelenggara: NF Academy
- Tanggal: 20–21 Oktober 2026
- Metode: Online meeting
- Perangkat: Laptop atau komputer dan koneksi internet
- Persyaratan aplikasi: Microsoft Excel minimal versi 2016
Informasi jadwal dan kebutuhan perangkat tersebut tercantum pada halaman resmi acara di detikEvent. <Cite refs={[“turn422789search1″,”turn422789search0”]}/>
Calon peserta dapat membaca detail materi dan ketentuan pendaftaran melalui halaman resmi pelatihan di detikEvent.
Cara Mendaftar Kelas Data Cleaning NF Academy
Pendaftaran dapat dilakukan melalui halaman acara detikEvent. Calon peserta sebaiknya memeriksa informasi biaya, ketersediaan tiket, serta batas waktu pendaftaran sebelum melanjutkan proses registrasi.
Perlu diperhatikan, halaman acara yang tersedia menunjukkan informasi tiket dan status ketersediaan yang dapat berubah. Karena itu, calon peserta disarankan memeriksa status terbaru secara langsung melalui tautan resmi penyelenggara.
Tingkatkan Keterampilan Mengolah Data dengan AI
Data yang rapi menjadi fondasi penting bagi analisis yang lebih akurat. Dengan memahami cara menangani nilai kosong, duplikasi, outlier, kesalahan format, dan perubahan struktur data, pekerjaan pengolahan informasi dapat dilakukan secara lebih terarah.
Pelatihan NF Academy menawarkan pendekatan praktis bagi peserta yang ingin mengenal teknik data cleaning serta pemanfaatan AI tanpa harus memulai dari rumus atau script yang kompleks.
Bagi mahasiswa, karyawan, dan calon analis data, keterampilan ini dapat menjadi bekal untuk meningkatkan efisiensi kerja sekaligus mempersiapkan diri menghadapi kebutuhan pengolahan data di berbagai bidang.
