Perusahaan memanfaatkan data sebagai panduan dalam mengambil keputusan bisnis yang strategis. Melalui data, perusahaan dapat mengetahui kekuatan dan kelemahan yang dimiliki hingga mengenali peluang yang perlu dimanfaatkan untuk pertumbuhan bisnis. Namun, apa jadinya jika data yang dihasilkan ternyata tidak akurat atau tidak wajar? Hal ini kemudian dikenal sebagai data anomali. 

Jika tidak terdeteksi dan ditangani, data yang tercampur anomali akan menghasilkan analisis yang menyesatkan, bahkan merugikan perusahaan. Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang data anomali, jenis, cara mendeteksi, hingga langkah menangani anomali di dalam data.

Apa yang Dimaksud dengan Data Anomali?

Data anomali atau data anomalies adalah pola atau nilai data yang menyimpang dari norma atau ekspektasi dalam sebuah set data. Anomali ini dapat muncul sebagai sebuah kesalahan, inkonsistensi, atau nilai yang tidak wajar dan menonjol dari seluruh data yang ada. Contoh anomali data adalah lonjakan yang tidak biasa pada trafik website dalam periode singkat atau penurunan secara mendadak pada angka pengguna aktif harian. 

Penyebab data anomali dapat berasal dari kesalahan manusia, malfungsi sistem, masalah integrasi data, kualitas data, hingga faktor eksternal seperti perubahan kebijakan atau tren industri. Adanya anomali dapat menurunkan kualitas data, sehingga memicu analisis yang tidak akurat hingga keputusan bisnis yang salah. 

Apa Saja Jenis Data Anomali?

Terdapat 3 jenis data anomalies yang umum ditemukan pada set data, seperti:

Anomali Poin

Dikenal juga sebagai outlier, jenis ini adalah poin data yang menyimpang dari seluruh set data yang ada. Anomali poin terlihat tidak wajar karena nilainya yang luar biasa lebih tinggi atau lebih rendah dibandingkan mayoritas data. Contohnya adalah peningkatan penjualan yang drastis dalam satu hari yang jauh lebih tinggi dari biasanya, atau data pelanggan yang tercantum berusia 150 tahun.

Anomali Kontekstual

Jenis anomali ini adalah poin data yang hanya terlihat tidak wajar dalam konteks tertentu, tetapi terlihat normal di konteks lain. Anomali kontekstual sangat bergantung pada kondisi di sekitarnya. Misalnya, lonjakan drastis pada platform e-commerce di masa Flash Sale dianggap normal, tetapi pada hari-hari biasa, lonjakan ini bisa dianggap tidak wajar.

Anomali Kolektif

Jenis anomali merujuk pada sekumpulan data yang menunjukkan perilaku anomali ketika dilihat secara kolektif. Namun, jika dilihat secara individual, data tersebut mungkin tidak dianggap sebagai anomali. Contohnya adalah beberapa upaya gagal login dari berbagai lokasi dalam waktu singkat. Jika dilihat secara individual, situasi ini mungkin terlihat biasa, tetapi secara kolektif, upaya ini bisa mengindikasikan potensi ancaman keamanan seperti serangan brute-force yang disebar di berbagai titik.

Bagaimana Cara Mendeteksi Anomali dalam Data?

Sebelum data digunakan untuk proses analisis atau pengambilan keputusan, penting untuk memastikan tidak adanya anomali data. Hal ini bertujuan untuk mencegah kekeliruan dan menjaga kualitas data. Berikut adalah beberapa cara mendeteksi anomali:

• Metode Statistik: Metode ini menggunakan model matematika seperti mean, median, standard deviation, dan z-score untuk menentukan ambang batas normal dan menandai poin data yang menyimpang dari ambang batas tersebut. Sebagai contoh, data-data yang melampaui angka ambang batas (seperti ±3) dianggap sebagai anomali.

• Metode Machine Learning: Metode machine learning digunakan untuk mendeteksi pola yang lebih kompleks. Algoritma dalam machine learning dapat mendeteksi anomali berdasarkan penyimpangan dari pola yang diharapkan. Model machine learning dapat dilatih menggunakan data yang sudah dilabeli, sehingga dapat mengenali pola yang tidak biasa dalam data baru.

• Teknik Visualisasi: Teknik visualisasi seperti scatter plot, histogram, dan box plots dapat digunakan untuk mengidentifikasi anomali. Menggunakan grafik dan diagram, teknik ini dapat memperlihatkan anomali yang tidak terlihat melalui metode statistik dan machine learning. 

• Time-Series Analysis: Metode ini dapat mendeteksi anomali pada set data yang mengalami perubahan seiring waktu. Time-series analysis melibatkan analisis pola musiman dan tren temporal untuk mengidentifikasi anomali yang mungkin terjadi pada titik waktu tertentu. 

Apa Dampak Negatif Data Anomali untuk Bisnis?

Pengolahan dan analisis data merupakan bagian penting dari strategi bisnis yang sukses. Namun, keberadaan  anomali dapat menimbulkan dampak negatif yang signifikan pada operasional maupun pengambilan keputusan bisnis. Beberapa dampak tersebut adalah:

Insight yang Tidak Akurat

Anomali dapat mengarah pada informasi yang tidak akurat, tidak lengkap, atau tidak tepat. Jika tidak dideteksi sebelum proses analisis, data yang dihasilkan dapat menjadi tidak akurat dan menyesatkan. Data yang tidak akurat dapat memicu pengambilan keputusan bisnis yang buruk, yang mana berisiko menghambat perkembangan perusahaan.  

Kerugian Finansial

Anomali juga dapat menyebabkan kerugian finansial yang fatal jika tidak kunjung ditangani. Contohnya, kesalahan pada catatan transaksi atau data pelanggan dapat menyebabkan hilangnya peluang penjualan, kesalahan pengiriman tagihan, hingga mengacaukan tatanan operasional bisnis. Kualitas data yang buruk juga mengharuskan perusahaan untuk mengeluarkan biaya lebih demi memperbaiki kesalahan yang muncul.

Merusak Reputasi Bisnis

Tanpa penanganan yang tepat, anomali juga berpotensi merusak reputasi bisnis. Ketika pelanggan dan mitra bisnis mulai meragukan keakuratan informasi yang disajikan perusahaan atau cara perusahaan menangani data, kepercayaan yang telah dibangun pun dapat mudah runtuh. Reputasi adalah aset penting bagi setiap perusahaan, dan setiap insiden yang berhubungan data yang tidak akurat dapat menciptakan persepsi negatif di mata publik.

Bagaimana Strategi Menangani dan Mencegah Data Anomali?

Strategi penanganan dan pencegahan data anomali diperlukan untuk memastikan data tetap akurat, lengkap, dan konsisten saat digunakan. Beberapa langkah yang bisa diterapkan untuk mengatasi anomali adalah:

Terapkan Validasi Data

Terapkan aturan validasi pada titik entri data dapat mencegah masuknya data yang keliru atau tidak konsisten. Contohnya adalah memasang cek format dan limit rentang angka, sehingga data-data yang menyimpang dari variabel tersebut dianggap tidak valid. Cara ini dapat mencegah anomali langsung dari sumbernya serta memastikan kualitas data sejak awal.

Lakukan Data Cleaning Secara Otomatis

Gunakan sistem otomatis untuk mengecek data dan mengidentifikasi anomali. Hal ini termasuk value yang hilang, data yang dobel, format yang tidak konsisten, dan data outlier. Data cleaning otomatis ini dapat membantu memperbaiki atau menghapus anomali dengan efisien, terutama pada set data yang besar. 

Manual Data Review

Selain proses cleaning otomatis, inspeksi manual juga bisa dilakukan untuk mengecek anomali yang terlewat oleh sistem dan memahami konteks dari anomali tersebut. Cara ini dapat mencegah penghapusan data yang valid meskipun tidak biasa. Tidak hanya itu, perusahaan bisa mendapatkan insight yang lebih dalam dari anomali tersebut.

Buat Standar Entri Data

Buat dan terapkan standar entri data yang konsisten untuk seluruh departemen bisnis. Hal ini termasuk menetapkan format, rentang nilai yang diterima, serta field yang wajib dipenuhi. Cara ini dapat mengurangi potensi munculnya anomali yang disebabkan oleh kesalahan manusia atau prosedur yang tidak konsisten. 

Lakukan Audit Data Secara Rutin

Audit data secara rutin dengan menggabungkan sistem otomatis dan pengecekan manual dapat dilakukan untuk mengecek kualitas data secara sistematis, sehingga dapat mendeteksi dan mencegah anomali. Laporan audit membantu perusahaan melacak kondisi data, mengidentifikasi anomali yang muncul, serta menerapkan tindakan untuk mengatasi anomali tersebut. 

Kelola Berbagai Sumber Data Anda dalam Satu Platform Data Management dari PhinCon

Memastikan data berkualitas tinggi memerlukan teknologi yang tepat, terutama jika data-data tersebut berasal dari berbagai jenis sumber. Guna menjawab kebutuhan ini, PhinCon menghadirkan platform data management untuk mengintegrasikan data baru dengan data lama, sehingga Anda dapat mengakses data berkualitas tinggi saat dibutuhkan dan dalam format yang mudah dipahami. Dengan platform ini, semua karyawan bisa mengakses data yang mereka butuhkan tanpa perlu bergantung dengan tim IT.

Didukung oleh teknologi data virtualization, platform data management PhinCon memudahkan Anda mengakses data dari berbagai sumber dan platform (on-premises, cloud, multicloud, containerized) melalui satu akses tunggal. Platform kami juga dilengkapi dengan futur seperti data katalog dinamis, enterprise-wide governance, AI-driven query acceleration, persiapan yang sederhana, fitur privasi dan kepatuhan yang lebih baik, hingga data management otomatis.

Jadikan platform data management PhinCon sebagai solusi efisien dalam mengelola berbagai data bisnis Anda. Untuk informasi lebih lanjut, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com. 

Editor: Irnadia Fardila