Jika kita membahas dunia analisis data, menjaga akurasi dan keandalan informasi menjadi sangat penting. Mengapa? Karena itu adalah salah satu hal yang sering menjadi perhatian dalam proses analisis. Seringkali ditemukan ada keberadaan data yang tidak biasa atau dikenal menyimpang dari pola umumnya. Ini bisa terjadi pada berbagai data dengan sektor yang berbeda. Data yang menyimpang ini biasanya dikenal sebagai outlier. Lalu, mengapa Outlier bisa terjadi? Artikel ini akan membahas secara lengkap mengenai apa itu outlier, jenis-jenisnya, serta bagaimana penanganannya. Simak hingga selesai!
Pengertian Outlier dan Perannya
Secara sederhana, Outlier adalah titik data yang memiliki nilai yang memang jika dilihat secara signifikan berbeda dari sebagian besar data lainnya dalam satu set data. Dalam statistika, data menyimpang ini biasa disebut juga sebagai pencilan. Oleh karena itu, keberadaan outlier dapat mempengaruhi hasil analisis secara keseluruhan, terutama jika digunakan dalam perhitungan seperti rata-rata atau regresi.
Memahami dan menangani outlier adalah langkah penting dalam analisis data karena ada beberapa faktor yang mempengaruhinya yakni: Pencilan atau data menyimpang ini dapat mengubah hasil model prediktif secara drastis. Jika diabaikan bisa membuat keputusan bisnis Anda menjadi salah arah. Dan dalam banyak kasus, outlier justru memegang kunci dari insight penting yang tidak tampak dari data umum.
Baca juga: Mengenal Tuple untuk Struktur Data yang Lebih Efisien
Jenis-Jenis Outlier
Outlier dapat diklasifikasikan dalam beberapa jenis sebagai berikut:
Outlier Univariate
Pertama adalah jenis univariate. Biasanya jenis ini dapat dilihat dari satu variabel saja. Contohnya adalah suhu tubuh 40 derajat Celcius ketika mayoritas data berada di kisaran 36-37 derajat.
Outlier Multivariate
Jenis yang kedua adalah multivariate. Data menyimpang jenis ini baru dapat dikenali ketika mempertimbangkan dua atau lebih variabel secara bersamaan. Misalnya, seseorang yang mengonsumsi kalori sangat tinggi tapi berat badannya justru rendah.
Outlier Kontekstual
Jenis kontekstual ini merujuk pada nilai yang mungkin tidak ekstrem secara keseluruhan, tetapi menyimpang dalam konteks tertentu. Misalnya, pada suhu 18°C adalah normal di Eropa, tapi dianggap outlier jika terjadi di Jakarta.
Outlier Masking dan Swamping
Jenis masking biasa terjadi ketika outlier “bersembunyi” karena adanya data menyimpang lain. Dan jenis swamping adalah ketika nilai normal justru terlihat seperti outlier karena kehadiran data menyimpang lainnya.
Baca juga: Mengenal Apa Itu Data? Fungsi dan Jenis-Jenis Data
Penyebab Terjadinya Outlier
Mengetahui penyebab outlier sangat penting untuk menentukan apakah perlu disingkirkan atau justru dianalisis lebih lanjut. Ada beberapa penyebab umum munculnya data menyimpang ini antara lain:
Kesalahan Input atau Pengukuran
Penyebab pertama adalah bisa terjadi kesalahan input atau pengukuran. Contohnya kesalahan ketik atau sensor yang rusak, dimana hal ini bisa menjadi penyebab dari outlier atau pencilan.
Perubahan Kondisi atau Fenomena Ekstrem
Selanjutnya adalah karena adanya perubahan kondisi atau fenomena ekstrem. Misalnya, terjadi lonjakan penjualan selama pandemi dan sebagainya.
Keunikan atau Keberagaman Populasi
Penyebab terakhir adalah adanya keunikan atau keberagaman populasi. Seperti satu pelanggan yang memborong sebuah barang yang otomatis melakukan pembelian jauh lebih banyak dibanding lainnya.
Baca juga: Apa Itu Foreign Key? Fungsi dan Contohnya dalam Database
Dampak Outlier dalam Analisis Data
Setelah mengetahui jenis dan penyebabnya, ternyata data menyimpang ini dapat memberikan dampak positif maupun negatif, tergantung konteksnya dalam analisis data: Pencilan atau outlier dapat merusak hasil analisis, hal ini bisa terjadi jika tidak relevan, sehingga bisa memengaruhi perhitungan rata-rata, standar deviasi, hingga memicu hasil model yang bias. Akan tetapi dari sisi positifnya, bisa menjadi insight yang berharga, dimana kadang data menyimpang ini mencerminkan fenomena baru atau penting, misalnya penipuan (fraud), potensi pasar baru, atau kesalahan sistem.
Cara Mengidentifikasi Outlier
Berikut beberapa teknik populer yang biasa digunakan untuk mendeteksi data menyimpang ini antara lain:
- Boxplot : Pada teknik ini terdapat visualisasi statistik sederhana yang menunjukkan data di sekitar median dan mengidentifikasi titik di luar whiskers.
- Z-Score: Teknik selanjutnya adalah Z-Score yanng dapat mengukur seberapa jauh nilai dari rata-rata dalam satuan standar deviasi.
- IQR (Interquartile Range): Pada teknik ini, Anda bisa menggunakan rentang antara kuartil pertama dan ketiga untuk menentukan ambang batasnya.
- Visualisasi Scatter Plot atau Histogram: Berbeda dari beberapa teknik sebelumnya, teknik ini untuk melihat distribusi data secara kasat mata.
- Machine Learning: Teknik terakhir adalah menggunakan metode seperti Isolation Forest, DBSCAN, atau algoritma clustering.
Setelah ditemukan perlu untuk melakukan beberapa pendekatan penanganan terlebih dahulu yakni menghapus outlier , jika memang terbukti merupakan sebuah kesalahan. Lalu, mengoreksi nilai yang bisa ditemukan pada data yang seharusnya berbeda. Selanjutnya memisahkan analisis dan memproses data dengan dan tanpa outlier untuk perbandingan. Terakhi adalah menggunakan model robust Seperti median atau regresi robust yang tidak sensitif terhadap outlier.
Contoh Penerapan Outlier
Contoh sederhananya bisa Anda temukan pada bisnis e-commerce. Biasanya jika terjadi Outlier, itu berarti Anda bisa melihat pengguna yang memang telah melakukan pembelian dalam jumlah tidak biasa. Bisa jadi pelanggan VIP atau indikasi penyalahgunaan. Dan pada bidang keuangan misalnya dengan adanya data menyimpang dalam pengeluaran dapat mengindikasikan penipuan atau transaksi yang perlu investigasi. Pada sektor kesehatan terjadinya data menyimpang pada data laboratorium bisa menjadi penanda kondisi klinis yang memerlukan perhatian segera.
Penutup
Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa data yang menyimpang ini bukan sekadar gangguan dalam data, tetapi bagian penting yang bisa memberikan insight mendalam jika ditangani dengan tepat. Baik untuk keperluan riset, bisnis, hingga pengambilan keputusan strategis, deteksi dan manajemen outlier adalah keterampilan penting dalam era data saat ini.
Jika Anda membutuhkan infrastruktur data yang stabil, aman, dengan performa 6 kali lebih cepat , Cloud VPS eXtreme dari IDCloudHost adalah pilihan yang tepat. Dengan fleksibilitas tinggi dan performa optimal, Cloud VPS IDCloudHost mendukung pemrosesan data dan analisis statistik, termasuk pengolahan data dengan outlier dalam analisis data!
