Bayangkan sebuah platform e-learning yang mengandalkan sistem analitik untuk menilai performa murid dan memberikan rekomendasi materi pembelajaran. Namun, sejumlah murid dengan nilai tinggi justru direkomendasikan untuk mengulang materi dasar. Setelah ditelusuri lebih lanjut, terdapat anomali dalam penginputan data, termasuk nilai ganda dan kesalahan pencatatan aktivitas belajar. Situasi ini adalah contoh dari data noise yang menunjukkan hasil analitik tidak akurat.

Ketika data yang digunakan keliru, tidak bersih, atau tidak relevan, hasil analisis pun akan menyesatkan. Artikel ini akan membahas lebih lanjut tentang apa itu data noise, cara mengenali, serta langkah-langkah menangani data noise.

Apa Itu Noise dalam Data?

Data noise, atau yang juga dikenal dengan noisy data, adalah data-data yang tidak relevan dan tidak berarti yang tercampur dalam set data yang ada. Konsep noisy data juga sering disamakan dengan data corrupt atau data yang tidak bisa dipahami oleh sistem, seperti misalnya unstructured data.

Hampir semua set data dapat memiliki sejumlah noise di dalamnya. Noisy data dapat difilter dan diproses agar menjadi set data berkualitas tinggi. Sumber data noise dapat berasal dari kesalahan entri data, instrumen yang tidak akurat, hingga manipulasi yang disengaja oleh pihak tidak bertanggung jawab.

Dampak data noise sangatlah signifikan terhadap hasil analisis data. Adanya data tambahan yang tidak relevan akan membuat hasil analisis data menjadi kurang akurat. Data noise juga bisa memicu hasil yang menyesatkan serta pengambilan keputusan bisnis yang kurang tepat. 

Apa Saja Jenis-Jenis Data Noise?

Terdapat beberapa jenis data noise,  yaitu:

• Random Noise: Dikenal juga sebagai white noise, jenis noise ini adalah data tambahan yang tidak berkaitan dengan data yang tersedia. Jenis ini dapat muncul akibat ketidakakuratan dalam sistem pengukuran atau fluktuasi saat pengukuran.

• Misclassified Data: Dikenal juga sebagai label atau class noise, jenis noise ini adalah data dengan label yang salah. Jenis ini seringkali disebabkan oleh kesalahan manusia, bug dalam programming, atau kesalahan saat data import. 

• Uncontrolled Variables: Jenis ini merujuk pada faktor tambahan yang dapat memengaruhi data, tetapi tidak diperhitungkan atau dikontrol selama data collection atau data analysis. 

• Superfluous Data: Jenis superfluous data adalah jenis data yang sama sekali tidak berkaitan dan tercampur di dalam set data. Hal ini dapat menyulitkan proses pencarian pola yang relevan di dalam data.

• Attribute Noise: Jenis ini merujuk pada kekeliruan atau inkonsistensi pada value attribute, yang sering terjadi akibat kesalahan pengukuran. Jenis noisy data ini dapat mempengaruhi akurasi data yang dihasilkan.

Bagaimana Cara Mengidentifikasi Noise dalam Data?

Mengidentifikasi noise di dalam data bisa dilakukan dengan beberapa metode, seperti:

• Visualisasi Data: Metode visualisasi data melibatkan penggunaan grafik seperti scatter plot, histogram, atau box plot untuk melihat data-data yang tampak tidak sesuai. Ketidaksesuaian ini dapat mengindikasikan noise.

• Metode Statistik: Metode ini menggunakan ukuran statistik seperti mean, media, standar deviasi, dan quartiles untuk mengenali data yang menyimpang dari nilai rata-rata atau rentang normal.

• Domain Knowledge: Kepakaran dalam ilmu tertentu dapat membantu membedakan antara variasi data asli dan noisy data. Pakar ilmu yang memahami konteks data dapat mengidentifikasi apakah poin data yang tidak biasa termasuk sebagai noisy data. 

• Data Profiling: Proses data profiling adalah sistem pengujian yang sistematis pada karakteristik data, seperti distribusi, value yang hilang, tipe data, untuk mengidentifikasi noisy data.

Data Anomali vs Data Noise, Apa Bedanya?

Perbedaan antara data anomali dan noisy data terletak pada karakteristiknya di dalam set data. Data anomali adalah poin atau pola data yang menyimpang dari pola yang sudah diperkirakan di dalam set data. Konsep data anomali dapat menunjukkan masalah serius atau perubahan penting yang ada di dalam set data, seperti misalnya kekeliruan, kejadian langka, atau kegagalan sistem. Sebagai contoh, lonjakan mendadak dalam transaksi kartu kredit di satu lokasi dapat mengindikasikan tindakan penipuan.

Sementara noisy data adalah variasi atau kekeliruan di dalam data yang disebabkan oleh kesalahan pengukuran, instrumen yang tidak akurat, hingga manipulasi yang disengaja. Noisy data berpotensi menutupi pola data yang sesungguhnya, sehingga membuat hasil analisis data menjadi tidak akurat. Berbeda dari data anomali yang bermanfaat untuk dianalisis, noisy data cenderung berbahaya dan dapat menyesatkan hasil analisis data.

Bagaimana Cara Mengatasi Data Noise?

Mengetahui cara mengolah dan mencegah data noise sangat penting untuk menghasilkan data yang bersih dan berkualitas untuk proses analisis. Beberapa cara untuk mengatasi noisy data adalah:

Identifikasi Noise dalam Data

Langkah pertama adalah mengidentifikasi noisy data di dalam set data. Noise dapat termasuk outlier, value yang hilang, atau entri yang tidak konsisten. Metode seperti visualisasi data dan metode statistik bisa digunakan untuk mendeteksi anomali atau keanehan yang mengindikasikan noisy data di dalam set data. 

Data Cleaning

Setelah noisy data diidentifikasi, data cleaning akan dilakukan untuk memperbaiki atau menghapus noisy data yang ada di dalam set data. Hal ini dapat termasuk mengisi mengisi value yang hilang atau menghapus outlier yang muncul di luar rentang yang diharapkan. Proses data cleaning membersihkan noisy data di dalam set data untuk meningkatkan akurasi dan kualitas data.

Teknik Smoothing

Teknik smoothing dapat mengurangi noisy data dengan mengurangi fluktuasi acak di dalam data. Beberapa metode smoothing yang umum digunakan mencakup moving average, smoothing dengan binning, dan regresi local. Teknik ini membantu menyorot tren atau pola umum dalam data dan mengurangi pengaruh noisy data tanpa menghapus data mentah.

Data Imputation

Data imputation dapat digunakan ketika noisy data menyebabkan value yang hilang atau menghasilkan value yang tidak masuk akal. Proses ini berfokus mengisi data yang hilang atau rusak dengan nilai estimasi, baik menggunakan rata-rata, median, modus, atau prediksi berdasarkan model.

Verifikasi dan Koreksi Data Manual

Data yang sangat penting atau sensitif dapat menggunakan proses verifikasi dan koreksi data manual. Hal ini dapat dilakukan oleh ahli data atau pihak dengan domain knowledge di bidang ilmu yang dibutuhkan. Meskipun memakan waktu, proses ini dapat menjamin akurasi data. Koreksi data bisa dilakukan dengan membandingkan data dengan sumber primer atau dengan melakukan cross-check antar atribut.

PhinCon: Solusi Platform Data Management Andalan untuk Hasil Data Berkualitas

Mengatasi tantangan data noise tidak hanya memerlukan solusi data management yang canggih, tetapi juga mampu menyaring dan menyajikan data yang akurat, relevan, dan dapat dipercaya. Platform data management dari PhinCon hadir untuk menjawab kebutuhan ini. Didukung dengan teknologi Data Virtualization, platform kami memudahkan Anda untuk mengakses berbagai sumber data dari satu titik tunggal dengan efektif. 

Anda juga dapat mengintegrasi data secara real-time dari berbagai platform, seperti on-premises, multicloud, maupun containerized, serta menyajikan data dalam format yang mudah dipahami. Melalui integrasi Gen-AI dan RAG interface, pengguna non-teknis pun dapat berinteraksi langsung dengan data yang mereka butuhkan. Ditambah dengan fitur seperti katalog data, enterprise-wide governance, serta sistem keamanan yang tinggi, platform kami memastikan kualitas data tetap terjaga, bebas noise, dan sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Untuk informasi lebih lanjut seputar solusi platform data management PhinCon, hubungi kami melalui email marketing@phintraco.com. 

Editor: Irnadia Fardila