TI

Data Processing: Pengertian, Tipe, Siklus dan Metode

√ Edu Passed Pass education quality & scientific checked by advisor, read our quality control guidelance for more info

Pengertian Data Processing

Data processing atau bisa dapat diartikan sebagai pemrosesan data merupakan suatu metode untuk mengubah atau menerjemahkan data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan. Ketika data dalam keadaan mentah, data tersebut tidak berguna sehingga harus diolah agar menjadi suatu informasi yang bermanfaat

Data mentah dikumpulkan lalu di filter, diurutkan, diproses, dianalisis, disimpan, dan disajikan dalam format yang dapat dan mudah dibaca. Dengan melakukan pemrosesan data menjadi bentuk yang mudah dibaca akan memudahkan seluruh karyawan dalam organisasi memahami dan menggunakan data tersebut.

Pemrosesan data dapat juga diartikan sebagai pengumpulan dari berbagai sumber yang akan diubah menjadi informasi yang dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Tujuan dalam menyusun informasi ke format yang dapat dibaca semua orang adalah supaya perusahaan dapat dengan mudah membaca serta mengidentifikasi aspek yang dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan

Tipe Data Processing

Pemrosesan data memiliki macam tipe yang berbeda berdasarkan sumber data dan langkah-langkah yang diambil oleh unit data processing untuk menghasilkan suatu output. Berikut tipe data processing:

1. Batch Processing

Penggunaannya dengan mengumpulkan dan memproses data dengan batch. Tipe ini digunakan untuk mengolah data dalam jumlah besar

Contoh : sistem penggajian

2. Real-time Processing

Penggunaan tipe processing ini data diproses hanya dalam hitungan detik saat input data diberikan. Tipe processing ini digunakan untuk jumlah data yang kecil.

Contoh : menarik uang dari ATM

3. Online Processing

Penggunaannya dengan data secara otomatis akan diberikan ke CPU setelah data tersedia. Tipe processing ini digunakan untuk pemrosesan data secara berkelanjutan

Contoh : barcode scanning

4. Multiprocessing

Penggunanya dengan pemecahan data menjadi beberapa frame dan diproses dengan dua atau lebih CPU dalam satu sistem komputer. Tipe data ini dpaat disebut juga sebagai pemrosesan paralel.

Contoh :perkiraan cuaca

5. Time Sharing

Penggunanya dengan mengalokasikan sumber data dan data komputer  ke slot waktu untuk beberapa pengguna secara bersamaan

Siklus Data Processing

Dalam pemrosesan data terdapat siklus yang terdiri dari serangkaian langkah dalam pemrosesan data mulai dari data mentah atau input lalu dimasukkan ke dalam proses CPU untuk diproses dan menghasilkan output.

Terdapat enam langkah pokok dalam siklus pemrosesan data diantaranya :

  1. Langkah Collection

Langkah pertama dalam proses siklus data processing adalah melakukan pengumpulan data mentah. Jenis data yang dikumpulkan membawa dampak bagi hasil atau output yang akan diterima.

Maka, data mentah yang dikumpulkan harus dari sumber yang akurat dan telah ditentukan sehingga temuan atau hasil berikutnya akan valid dan dapat digunakan. Data mentah yang didapatkan mencakup angka moneter, cookie situs web, perilaku pengguna, dan lainnya.

  1. Langkah Preparation

Langkah kedua yang dilakukan dalam siklus pemrosesan data adalah melakukan persiapan data atau bisa juga disebut sebagai pembersihan data. Persiapan data ini dapat juga diartikan sebagai proses pengurutan dan melakukan pemfilteran data mentah untuk menghapus data yang tidak diperlukan.

Data yang masih mentah diperiksa untuk mencari kesalahan perhitungan atau data yang hilang dan akan diubah ke format yang lebih cocok untuk analisis dan pemrosesan berkelanjutan. 

Proses persiapan ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang akan diproses merupakan data yang berkualitas yang akan diberikan ke unit pemrosesan

  1. Langkah Input

Langkah ketiga yang dilakukan dalam siklus pemrosesan data adalah menginput data. Dalam langkah ini, data yang masih mentah diubah menjadi bentuk yang dapat dibaca oleh mesin dan diberikan ke unit pemrosesan. 

Proses input data ini berupa memasukkan data melalui keyboard, scanner, atau sumber input yang lainnya.

  1. Langkah Data Processing

Langkah yang keempat yaitu data proses dengan mengolah data mentah dari berbagai metode pemrosesan menggunakan machine learning dan kecerdasan buatan untuk menghasilkan suatu output yang diinginkan.

Langkah ini agak sedikit berbeda dari proses ke proses tergantung pada sumber data yang diproses (misalnya : data lake, database online, dan lainnya) dan penggunaan output dalam data processing

5. Langkah Output

Langkah kelima adalah langkah output yang akan dikirim dan ditampilkan kepada pengguna dengan bentuk yang mampu untuk dibaca seperti grafik, tabel, file vektor, dokumen, dan lainnya.

Output ini dapat langsung disimpan atau diproses kembali dalam siklus data processing berikutnya

  1. Langkah Storage

Langkah terakhir yang dilakukan dalam siklus data processing adalah penyimpanan. Dalam langkah ini data dan metadata akan disimpan untuk penggunaan selanjutnya. 

Proses ini memungkinkan untuk akses yang lebih cepat dan pengambilan informasi kapanpun jika diperlukan dan bisa juga digunakan untuk input dalam siklus data processing berikutnya.

Metode Data Processing

Terdapat tiga metode dalam data processing antaranya :


1. Manual Data Processing

Dalam metode ini pemrosesan data dilakukan secara manual. Seluruh proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, dan operasi logis lainnya dilakukan oleh manusia tanpa menggunakan perangkat elektronik atau dengan perangkat lunak lainnya.

Metode data processing ini merupakan metode yang tidak memerlukan banyak biaya dan menggunakan sedikit atau bahkan tanpa alat. Namun, memiliki kekurangan tingkat kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja tinggi dan juga menyita banyak waktu.

2. Mechanical Data Processing

Data yang telah didapatkan diproses dengan menggunakan perangkat dan mesin. Metode ini mencakup perangkat seperti kalkulator, mesin ketik, dan lainnya. Jika melakukan data processing sederhana dapat dilakukan dengan metode mechanical ini.

Kelebihan dari metode ini adalah kesalahan yang diciptakan lebih rendah dibanding metode manual, namun kekurangannya dengan adanya penambahan data akan membuat metode ini menjadi kompleks dan sulit

3. Electronic Data Processing

MEtode data processing ini menggunakan teknologi modern seperti perangkat lunak dan program data processing. Instruksi diberikan kepada perangkat lunak dan program pemrosesan data untuk memproses data yang diinginkan dan menghasilkan output. 

Metode ini memiliki keunggulan mampu meminimalisir kesalahan serta mempercepat proses pemrosesan data, namun harga yang relatif lebih mahal dibanding kedua metode sebelumnya.

Contoh Data Processing

Sebenarnya dalam kehidupan sehari-hari banyak menjumpai data processing yang mungkin tidak disadari. Berikut beberapa contoh data processing :

  • Pada perusahaan e-commerce yang memanfaatkan riwayat pencarian pelanggan untuk merekomendasikan produk yang serupa
  • Perusahaan digital marketing yang menggunakan data demografis orang untuk menyusun strategi kampanye menggunakan lokasi
  • Perangkat lunak stock trading yang mengonversi jutaan data saham dan dijadikan grafik yang sederhana