Anomali Data Adalah penyimpangan yang mencolok dalam kumpulan data yang tidak sesuai dengan pola umum, menjadikannya pengganggu sekaligus sumber wawasan yang berharga.
Keberadaannya tidak hanya mengancam keandalan data tetapi juga dapat mengungkapkan kesalahan, penipuan, atau tren yang tidak terduga, sehingga sangat penting untuk mendeteksi dan menanganinya secara efektif.
Pengertian Anomali Data
Anomali data mengacu pada nilai atau titik data yang menyimpang secara signifikan dari pola atau tren yang diharapkan dalam kumpulan data. Anomali ini dapat disebabkan oleh kesalahan entri data, penipuan, atau peristiwa yang tidak biasa.
Contoh anomali data antara lain:
- Transaksi keuangan yang nilainya jauh lebih tinggi atau lebih rendah dari biasanya
- Rekam medis dengan nilai tekanan darah yang sangat tinggi atau sangat rendah
- Data sensor yang menunjukkan lonjakan atau penurunan yang tiba-tiba
Mendeteksi anomali data sangat penting karena dapat membantu mengidentifikasi kesalahan, penipuan, atau tren yang tidak biasa yang mungkin memerlukan penyelidikan lebih lanjut.
Jenis-Jenis Anomali Data
Anomali data dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa jenis berdasarkan karakteristik dan dampaknya. Berikut adalah tabel yang menguraikan jenis-jenis anomali data yang umum:
| Jenis Anomali | Deskripsi | Contoh |
|---|---|---|
| Anomali Titik | Poin data individu yang sangat berbeda dari data lainnya dalam kumpulan data. | Pelanggan dengan nilai pembelian $1 juta dalam kumpulan data transaksi yang biasanya berkisar antara $100-$1.000. |
| Anomali Kontekstual | Poin data yang tidak biasa dalam konteks tertentu, tetapi tidak secara keseluruhan. | Transaksi dengan jumlah besar pada hari libur, padahal biasanya transaksi lebih rendah pada hari tersebut. |
| Anomali Kolektif | Kelompok poin data yang memiliki karakteristik yang tidak biasa dibandingkan dengan kumpulan data secara keseluruhan. | Sekelompok pelanggan baru yang semuanya melakukan pembelian pada hari yang sama dan dengan pola pembelian yang serupa. |
| Anomali Atribut | Atribut tertentu dari poin data yang tidak biasa dibandingkan dengan atribut lain dari poin data tersebut. | Pelanggan dengan usia yang sangat muda yang melakukan pembelian produk mewah. |
| Anomali Struktural | Poin data yang memiliki struktur yang tidak biasa dibandingkan dengan poin data lainnya dalam kumpulan data. | Transaksi yang memiliki jumlah kolom yang berbeda dari transaksi lainnya. |
Memahami jenis-jenis anomali data sangat penting untuk mendeteksi dan mengatasinya secara efektif. Setiap jenis anomali memerlukan pendekatan yang berbeda dalam hal deteksi dan penanganannya.
Penyebab Anomali Data
Anomali data adalah kesalahan atau ketidakkonsistenan dalam data yang tidak sesuai dengan pola atau harapan yang ditetapkan. Penyebab umum anomali data meliputi:
Kesalahan Manusia
Kesalahan manusia adalah penyebab utama anomali data. Kesalahan ini dapat terjadi selama entri data, pemrosesan data, atau pelaporan data. Contoh kesalahan manusia meliputi:
