Peran Outlier dalam Ilmu Data

Revisi sejak 8 Agustus 2025 02.31 oleh Budi (bicara | kontrib) (Text replacement - "keamanan siber" to "Keamanan Siber")
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Dalam ilmu data, outlier bukan hanya dianggap sebagai gangguan, tetapi juga bisa menjadi sumber informasi berharga. Analisis terhadap outlier dapat membantu mengidentifikasi tren baru, anomali, atau fenomena yang tidak terduga.

Sumber Insight Baru

Outlier dapat menjadi indikator awal dari tren atau pola baru dalam data. Misalnya, lonjakan tiba-tiba dalam data penjualan bisa mengindikasikan perubahan perilaku konsumen atau keberhasilan kampanye pemasaran.

Deteksi Penipuan dan Anomali

Dalam deteksi penipuan, outlier sering digunakan untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan atau perilaku abnormal. Hal ini sangat penting dalam sektor keuangan dan Keamanan Siber.

Tantangan dalam Analisis Outlier

Meskipun outlier bisa memberikan insight berharga, analisis terhadap outlier juga menimbulkan tantangan, seperti risiko overfitting dan kompleksitas model yang meningkat. Oleh karena itu, perlu strategi penanganan yang tepat.