Deteksi outlier

Deteksi Outlier adalah metode untuk mendeteksi pengamatan yang tidak biasa atau tidak terduga dalam suatu kumpulan data. Ini melibatkan identifikasi titik data yang berada di luar perilaku normal. Pencilan biasanya diidentifikasi melalui penggunaan uji statistik seperti plot kotak, plot sebar, atau deviasi absolut rata-rata. Deteksi outlier dapat digunakan untuk mengidentifikasi penipuan, menemukan data yang hilang, atau mendeteksi aktivitas yang tidak biasa dalam kumpulan data tertentu.

Pencilan dapat disebabkan oleh berbagai faktor seperti kesalahan entri data, kesalahan pengukuran, kesalahan pengambilan sampel, atau adanya kejadian yang jarang terjadi. Outlier dapat mempengaruhi keakuratan dan validitas suatu kumpulan data, oleh karena itu deteksi outlier penting untuk memperoleh hasil analisis yang lebih tepat.

Deteksi outlier juga dikenal sebagai deteksi anomali, analisis outlier, atau analisis anomali. Ini sering digunakan untuk mendeteksi peristiwa langka dalam keamanan komputer, seperti upaya peretasan atau niat jahat. Ini juga dapat digunakan untuk mendeteksi item langka dalam kumpulan data yang dapat digunakan untuk mengembangkan produk atau layanan baru.

Deteksi outlier adalah alat canggih yang digunakan oleh individu dan organisasi untuk menganalisis kumpulan data untuk mencari kemungkinan outlier. Ini adalah bagian penting dari analisis data, dan dapat digunakan untuk membuat keputusan yang lebih baik dan menarik kesimpulan yang lebih akurat.