Normalisasi data adalah elemen dasar dari data untuk memastikan kalau tidak ada pengulangan agar alur kerja data dapat berjalan dengan baik. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai apa itu normalisasi data maka simak penjelasan berikut sampai selesai.
Pengertian Normalisasi Data
Normalisasi data adalah proses memperbaiki struktur basis data agar terorganisir sehingga dapat membentuk struktur relasi yang baik tanpa ada pengulangan.
Normalisasi data itu sangat penting karena fungsi normalisasi data untuk menghilangkan pengulangan dan juga menstandarisasi informasi agar alur dari data dapat bekerja dengan lebih baik dan juga dapat digunakan untuk menskalakan data agar dapat merubah skalanya ke skala yang lebih kecil.
4 Tujuan Dari Normalisasi Data
Berikut merupakan 4 tujuan normalisasi data.
Untuk Mengurangi Ukuran Basis Data
Ketika Anda memiliki data yang berulang dalam database, pasti ada akan membutuhkan bayak ruang penyimpanan. Nah, di sinilah normalisasi data dapat mengurangi ruang penyimpanan database. Dengan begitu, Anda akan menghemat tempat penyimpanan data Anda.
Mempermudah Perawatan
Adanya normalisasi dapat mencegah terjadinya permasalahan dan juga dapat membuat pemeliharaan database lebih mudah diatur. Dengan begitu hal tersebut dapat menghemat sumber daya dan juga biaya.
Meningkatkan Kinerja
Database dijadikan sebagai dasar dari setiap aplikasi atau bahkan perangkat lunak secara umum. Dengan begitu pasti kinerja dari database akan mengalami penurunan. Dengan adanya normalisasi data akan dapat mempercepat kinerja database sehingga dapat mempercepat proses pengambilan data, dan juga meningkatkan kinerja aplikasi Anda.
Meningkatkan Keamanan
Normalisasi memerlukan penempatan data yang sangat akurat dan juga terorganisir secara seragam, sehingga peningkatan keamanan secara signifikan sangat diperlukan.
Metode-Metode Normalisasi Data
Normalisasi data adalah proses memperbaiki struktur data yang membutuhkan beberapa metode dalam penggunaannya. Berikut metode normalisasi data yang perlu Anda ketahui khususnya bagi Anda yang ingin menggunakan normalisasi data:
Metode Z-score
Metode Z-score atau dapat juga disebut dengan metode standard score. Dengan menggunakan metode ini masing-masing nilai pada fitur dikurangi dengan miu yang merupakan nilai rata-rata fitur, selanjutnya dibagi dengan sigma yang merupakan standar deviasi.
Cara ini akan menghasilkan nilai baru antara 0 dan biasanya ada pada rentan angka -3 dan 3 namun bisa lebih tinggi ataupun lebih rendah.
Metode Feature Scaling
Metode Feature Scaling digunakan dengan cara, membagi setiap nilai dengan nilai maksimum yang ada pada fitur tersebut. Dengan menggunakan cara tersebut akan menghasilkan nilai baru yang berkisaran antara 0 dan 1.
Metode Min-Max
Metode min-max digunakan dengan cara setiap nilai yang ada pada fitur kemudian dikurangi nilai minimum dari fitur tersebut setelah itu dibagi dengan rentang nilai. Atau dengan cara mengurangi nilai maksimum dengan nilai minimum dari fitur tersebut. Cara ini juga akan menghasilkan nilai baru antara 0 sampai 1.
Rumus Dalam Normalisasi Data
Rumus normalisasi data adalah metode dalam mengatur pengukuran nilai data agar kekisaran yang umum dengan data-data lainnya. Rumus ini digunakan untuk memproses semua kumpulan data sehingga dapat dibandingkan dengan kumpulan data lainnya dan dapat diakses oleh semua orang yang ingin mengaksesnya.
Dalam rumus normalisasi data adalah untuk titik data tertinggi akan bernilai 1, dan untuk data terendah akan bernilai 0. Untuk nilai desimal dari nilai ternormalisasi akan berada diantara nilai 0 dan nilai 1. Untuk penjelasan lebih lanjut mengenai cara normalisasi data sebagai berikut:
- Langkah yang pertama yaitu, kelompokkan nilai data minimum dan maksimum, yang dilambangkan dengan x= maksimum dan x= minimum.
- Setelah itu, hitung rentang kumpulan data dengan cara mengurangi nilai minimum dan juga maksimum. Rentang = x (maksimum) – x (minimum)
- Setelah itu, pilihlah nilai minimum variabelnya yang akan dinormalisasikan dari nilai minimum, dengan cara mengurangi nilai minimum variabel tersebut. Yaitu dengan x – x (minimum)
- Langkah terakhir yaitu untuk menghitung normalisasi variabel butuh menggunakan rumus berikut, x diperoleh dengan cara membagi ekspresi langkah nomor 3 dengan ekspresi langkah nomor 2, seperti yang ditunjukkan di atas.
Teknik Dari Normalisasi Data
Untuk keberhasilan dalam melakukan normalisasi data membutuhkan beberapa teknik yang tepat dan juga sesuai. Berikut teknik normalisasi data.
1NF atau Bentuk Normal Pertama
Pada bentuk normal pertama, hanya boleh ada satu nilai pada satu entri dan tidak boleh ada dua entri yang sama.
2 NF atau Bentuk Normal Kedua
Pada bentuk normal kedua sebenarnya memiliki aturan yang sama dengan normal satu. Hanya saja ada tambahannya dalam teknik prosesnya, yaitu setiap data hanya memiliki 1 kata kunci utama. Hal tersebut bertujuan untuk mengurangi data yang berlebihan.
3 NF (Bentuk Normal yang Ketiga)
Pada bentuk normal yang ketiga hanya memastikan bahwa database tabel terbebas dari ketergantungan hubungan antara komponen perangkat lunak.
Contoh Dari Hasil Normalisasi Data
Berikut merupakan contoh normalisasi data:
Fitri merupakan pengusaha baju grosir yang menjual ratusan baju bahkan ribuan baju per tahunnya dan Fitri memiliki dataset penjualan yang terdiri dari nama, merek, dan jumlah penjualan untuk setiap bulannya.
Untuk mengetahui perbandingan di setiap merek bajunya, Fitri akan melakukan normalisasi data dengan menggunakan salah satu metode dari normalisasi data. Hal ini akan sangat membantu fitri dalam melakukan analisis data secara objektif.
Penjelasan mengenai normalisasi data adalah penjelasan yang sangat bermanfaat untuk diterapkan atau di praktekkan di kehidupan pekerjaan Anda.
Bagi Anda yang berminat untuk memahami lebih lanjut mengenai beberapa teknik dan juga penggunaan dari normalisasi data, Anda bisa mengikuti kelas digital hanya di Coding Studio yang menyediakan beberapa pilihan kursus seperti data analyst, Microsoft Office hingga programming.
from indonesia