Deteksi Outlier

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.