Memahami Anomali dalam Analisis Data

Anomali adalah ukuran seberapa tidak biasa atau tidak terduganya suatu observasi, relatif terhadap distribusi nilai yang diharapkan. Dengan kata lain, ini mengukur sejauh mana suatu observasi menyimpang dari apa yang diharapkan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan masa lalu.

Misalnya, jika kita mengukur tinggi sekelompok orang, dan satu orang memiliki tinggi 2 meter, ini akan dianggap anomali karena jauh lebih tinggi dari rata-rata tinggi badan kelompok. Demikian pula, jika kita mengukur suhu suatu kota selama setahun, dan suatu hari tercatat suhu -50 derajat Celcius, hal ini juga dianggap anomali karena jauh lebih dingin daripada suhu rata-rata kota tersebut.

Anomali dapat diukur dengan menggunakan berbagai teknik statistik, seperti z-score, Modified Z-score, atau metode Boxplot. Teknik-teknik ini menghitung jumlah deviasi standar yang membuat observasi tidak sesuai dengan mean atau median kumpulan data. Semakin jauh suatu observasi dari mean atau median, maka dianggap semakin anomali.

Anomali penting dalam analisis data karena dapat membantu kita mengidentifikasi pola-pola yang tidak biasa atau outlier dalam data yang mungkin memerlukan penyelidikan atau penjelasan lebih lanjut. Misalnya, dalam analisis data keuangan, pergerakan harga saham yang tidak wajar dapat mengindikasikan tren pasar atau potensi aktivitas penipuan. Dalam analisis data layanan kesehatan, hasil tes medis yang tidak wajar dapat mengindikasikan kondisi kesehatan yang serius atau kesalahan pengujian.

Singkatnya, anomali adalah ukuran seberapa tidak biasa atau tidak terduganya suatu observasi dibandingkan dengan distribusi nilai yang diharapkan. Hal ini dapat diukur dengan menggunakan berbagai teknik statistik, dan ini penting dalam analisis data karena dapat membantu kita mengidentifikasi pola yang tidak biasa atau outlier yang mungkin memerlukan penyelidikan atau penjelasan lebih lanjut.