Source: bing.comData adalah hal yang sangat penting dalam berbagai bidang, termasuk bisnis dan teknologi. Namun, terkadang data yang kita miliki tidak normal atau biasa disebut sebagai data outlier. Data outlier adalah data yang nilai atau karakteristiknya jauh berbeda dari data lainnya. Hal ini dapat mempengaruhi hasil analisis data yang kita lakukan. Oleh karena itu, dalam artikel ini akan dibahas cara mengatasi data tidak normal.
1. Identifikasi Data Outlier
Source: bing.comLangkah pertama dalam mengatasi data tidak normal adalah dengan mengidentifikasi data outlier tersebut. Data outlier dapat diidentifikasi dengan menggunakan metode statistik seperti box plot dan scatter plot. Dengan mengidentifikasi data outlier, kita dapat mengetahui nilai atau karakteristik yang jauh berbeda dari data lainnya.
2. Periksa Data Outlier
Source: bing.comSetelah data outlier diidentifikasi, langkah selanjutnya adalah memeriksa data outlier tersebut. Ada beberapa hal yang perlu diperiksa pada data outlier seperti apakah data tersebut valid atau tidak, apakah data tersebut merupakan kesalahan pengukuran atau bukan, dan apakah data tersebut dapat diabaikan atau tidak.
3. Hapus Data Outlier
Source: bing.comJika data outlier tersebut tidak valid atau merupakan kesalahan pengukuran, maka langkah selanjutnya adalah menghapus data outlier tersebut. Namun, jika data outlier tersebut valid dan tidak merupakan kesalahan pengukuran, maka data outlier tersebut tidak dapat dihapus. Sebaiknya data outlier tersebut diabaikan atau dijadikan kelompok tersendiri dalam analisis data.
4. Normalisasi Data
Source: bing.comJika data outlier sudah dihapus atau diabaikan, maka langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi data. Normalisasi data dilakukan untuk menghilangkan perbedaan skala data yang dapat mempengaruhi hasil analisis data. Normalisasi data dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode seperti min-max scaling dan z-score normalization.
5. Gunakan Metode Analisis yang Tepat
Source: bing.comLangkah terakhir dalam mengatasi data tidak normal adalah dengan menggunakan metode analisis yang tepat. Metode analisis yang tepat harus dipilih berdasarkan tujuan analisis data dan karakteristik data yang dimiliki. Beberapa metode analisis yang dapat digunakan untuk data tidak normal adalah Non-parametric Statistics dan Robust Statistics.
Dalam mengatasi data tidak normal, kita perlu melakukan identifikasi data outlier, memeriksa data outlier, menghapus atau mengabaikan data outlier, melakukan normalisasi data, dan menggunakan metode analisis yang tepat. Dengan melakukan hal-hal tersebut, hasil analisis data yang kita lakukan akan lebih akurat dan dapat diandalkan.
