Outlier Detection

Deteksi outlier umumnya digunakan di semua bidang termasuk: kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah langkah penting dalam pemrosesan dan analisis data, karena membantu mengidentifikasi dan menangani titik data yang secara signifikan berbeda dari sisa dataset. Ini penting untuk memastikan hasil yang akurat dan andal dalam berbagai aplikasi, seperti deteksi anomali, deteksi penipuan, dan pemodelan prediktif.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Outlier Detection berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Outlier Detection Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Outlier Detection

Outlier Detection atau deteksi pencilan adalah suatu teknik dalam analisis data yang bertujuan untuk mengidentifikasi data yang berbeda atau tidak biasa dari data yang lain. Data yang dianggap sebagai outlier dapat berupa data yang sangat besar atau sangat kecil, data yang terlalu jauh dari nilai rata-rata, atau data yang tidak mengikuti pola yang sama dengan data lainnya.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Hodge dan Austin dalam bukunya “A Survey of Outlier Detection Methodologies” (2004), outlier detection adalah suatu teknik yang digunakan untuk mengidentifikasi data yang tidak biasa atau anomali dalam suatu kumpulan data. Mereka juga menyatakan bahwa outlier detection dapat digunakan dalam berbagai bidang seperti keuangan, ilmu sosial, dan ilmu komputer.

Fungsi Outlier Detection

Outlier Detection atau deteksi outlier adalah teknik analisis data yang digunakan untuk mengidentifikasi data yang berbeda atau tidak biasa dalam sebuah kumpulan data. Fungsi utama dari outlier detection adalah untuk mengidentifikasi data yang tidak biasa atau anomali yang dapat mempengaruhi hasil analisis data secara keseluruhan. Dengan mengidentifikasi outlier, kita dapat mengambil tindakan yang diperlukan untuk memperbaiki data atau menghilangkan data yang tidak relevan.

Contoh Outlier Detection

Contoh penerapan outlier detection adalah pada data penjualan sebuah toko. Misalnya, pada bulan Januari, toko tersebut memiliki penjualan sebesar 100 juta rupiah, sedangkan pada bulan-bulan lainnya, penjualan hanya sekitar 50 juta rupiah. Dalam hal ini, bulan Januari dapat dianggap sebagai outlier karena penjualannya jauh lebih tinggi dari bulan-bulan lainnya. Dengan mengidentifikasi outlier ini, toko dapat melakukan analisis lebih lanjut untuk mengetahui apa yang menyebabkan penjualan yang tinggi pada bulan Januari dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk meningkatkan penjualan pada bulan-bulan lainnya.

Rumus atau Formula Outlier Detection

Outlier Detection adalah teknik untuk mengidentifikasi data yang berbeda atau anomali dalam sebuah dataset. Ada beberapa rumus atau formula yang digunakan untuk melakukan Outlier Detection, di antaranya:

Rumus Z-Score

Z-Score adalah salah satu rumus yang digunakan untuk menghitung nilai anomali dalam sebuah dataset. Rumus Z-Score adalah:

Z = (x – μ) / σ

di mana:

  • Z adalah nilai Z-Score
  • x adalah nilai data
  • μ adalah rata-rata dari dataset
  • σ adalah standar deviasi dari dataset

Rumus IQR

IQR (Interquartile Range) adalah rentang antara kuartil pertama (Q1) dan kuartil ketiga (Q3) dalam sebuah dataset. Rumus IQR adalah:

IQR = Q3 – Q1

di mana:

  • Q1 adalah kuartil pertama
  • Q3 adalah kuartil ketiga

Rumus Tukey

Rumus Tukey adalah salah satu rumus yang digunakan untuk mengidentifikasi nilai anomali dalam sebuah dataset. Rumus Tukey adalah:

Lower Bound = Q1 – (1.5 * IQR)

Upper Bound = Q3 + (1.5 * IQR)

di mana:

  • Q1 adalah kuartil pertama
  • Q3 adalah kuartil ketiga
  • IQR adalah Interquartile Range

Jenis Macam Arti Deteksi Outlier dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Outlier Detection
Bahasa Indonesia Deteksi Outlier
Bahasa Jawa Deteksi Sing Luwih Lengkap
Bahasa Sunda Deteksi Outlier
Bahasa Malaysia Pengesanan Luar

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Outlier Detection serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Outlier Detection:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Outlier Detection.

Outlier Detection adalah teknik dalam dunia AI yang digunakan untuk mengidentifikasi data yang berbeda atau tidak biasa dari data yang lain. Hal ini penting karena data yang tidak biasa dapat menyebabkan kesalahan dalam analisis data dan menghasilkan hasil yang tidak akurat. Outlier Detection dapat membantu meningkatkan kualitas data dan memastikan bahwa hasil analisis data yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan. Dalam beberapa kasus, Outlier Detection juga dapat membantu mengidentifikasi masalah atau anomali dalam sistem yang mungkin tidak terdeteksi dengan metode lain. Oleh karena itu, Outlier Detection merupakan teknik yang sangat penting dalam dunia AI dan dapat membantu meningkatkan efektivitas dan efisiensi analisis data.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Outlier Detection.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Outlier Detection ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf O. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2024.

Tinggalkan Komentar