Deteksi Outlier: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 5: | Baris 5: | ||
== Algoritma Deteksi Otomatis == | == Algoritma Deteksi Otomatis == | ||
Dalam [[ | Dalam [[Pembelajaran Mesin]], terdapat algoritma khusus seperti Isolation Forest, DBSCAN, dan Local Outlier Factor (LOF) yang digunakan untuk mendeteksi outlier secara otomatis dalam data berukuran besar. | ||
== Pentingnya Deteksi Outlier == | == Pentingnya Deteksi Outlier == | ||
Deteksi outlier sangat penting untuk mencegah hasil analisis yang menyesatkan. Dalam konteks [[statistika inferensial]], keberadaan outlier dapat mempengaruhi rata-rata dan deviasi standar sehingga hasil uji hipotesis menjadi tidak valid. | Deteksi outlier sangat penting untuk mencegah hasil analisis yang menyesatkan. Dalam konteks [[statistika inferensial]], keberadaan outlier dapat mempengaruhi rata-rata dan deviasi standar sehingga hasil uji hipotesis menjadi tidak valid. | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Deteksi outlier merupakan proses penting dalam analisis data untuk mengidentifikasi data yang berbeda secara signifikan dari data lainnya. Proses ini sangat krusial dalam menjaga kualitas data dan hasil analisis agar tidak bias akibat keberadaan data anomali.
Metode Statistik
Deteksi outlier dapat dilakukan dengan berbagai metode statistik, seperti menggunakan z-score, boxplot, atau aturan IQR. Metode-metode ini memungkinkan peneliti untuk mengenali data yang berada di luar rentang normal.
Algoritma Deteksi Otomatis
Dalam Pembelajaran Mesin, terdapat algoritma khusus seperti Isolation Forest, DBSCAN, dan Local Outlier Factor (LOF) yang digunakan untuk mendeteksi outlier secara otomatis dalam data berukuran besar.
Pentingnya Deteksi Outlier
Deteksi outlier sangat penting untuk mencegah hasil analisis yang menyesatkan. Dalam konteks statistika inferensial, keberadaan outlier dapat mempengaruhi rata-rata dan deviasi standar sehingga hasil uji hipotesis menjadi tidak valid.