Teknik Data Cleaning Menggunakan Snowflake untuk Studi Kasus Objek Pariwisata di Bali - Ni Putu Ayu Widiari; I Made Agus Dwi Suarjaya; Dwi Putra Githa (Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Universitas Udayana, 2020)
Sejumlah besar data memiliki beberapa masalah yang sering ditemui seperti duplikasi data, ketidakkonsistenan data, dan ketidaklengkapan data. Variasi data yang dikumpulkan dari berbagai sumber akan mempengaruhi keakuratan hasil prediksi. Semakin banyak jumlah data yang dikumpulkan, pembersihan data manual hampir tidak mungkin karena memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan. Untuk mempersingkat waktu dan mengurangi rentan kesalahan, diperlukan sebuah sistem yang dapat melakukan proses data cleaning secara otomatis. Tujuan dari proses data cleaning adalah menawarkan kualitas data yang lebih baik yang sangat membantu untuk memastikan data siap untuk tahap analisis. Salah satu tools pengolahan data yang dapat digunakan adalah Snowflake. Snowflake adalah tools pengolahan dengan basis query SQL yang dirancang untuk cloud. Data yang digunakan adalah tweet objek wisata di Bali melalui proses crawling data menggunakan Twitter API. Data yang dikumpulkan akan dibersihkan melalui dua tahap yaitu pembersihan Retweet dan kata noise, yang dilanjutkan dengan pembersihan untuk mencari tweet spesifik yang mengarah ke pariwisata Bali. Hasil proses cleaning objek wisata Bali pada 4 objek wisata yaitu Uluwatu, Sanur, Nusa Penida, dan Garuda Wisnu Kencana menunjukkan bahwa Nusa Penida merupakan objek wisata dengan jumlah penurunan yang signifikan dengan jumlah raw data yaitu 8087, cleaning tahap pertama yaitu 4770 data, dan cleaning tahap kedua adalah 2608 data.