{"id":2801,"date":"2025-03-29T22:44:02","date_gmt":"2025-03-29T15:44:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linuxid.net\/istilah\/?p=2801"},"modified":"2025-03-29T22:44:02","modified_gmt":"2025-03-29T15:44:02","slug":"noisy-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linuxid.net\/istilah\/noisy-data\/","title":{"rendered":"noisy data"},"content":{"rendered":"

Apa itu data berisik (noisy data)?<\/h2>\n

Data berisik adalah kumpulan data<\/a> yang mengandung informasi tambahan yang tidak bermakna. Hampir semua kumpulan data mengandung sejumlah gangguan yang tidak diinginkan. Data berisik dapat disaring dan diproses menjadi kumpulan data berkualitas lebih tinggi. Istilah ini juga sering digunakan sebagai sinonim untuk data yang rusak atau data yang tidak dapat dipahami dan diinterpretasikan dengan benar oleh mesin, seperti data tidak terstruktur<\/a>.<\/p>\n

Untuk menggambarkan efek dari data berisik, bayangkan mencoba mendengarkan percakapan di ruangan yang ramai. Otak manusia sangat baik dalam menyaring percakapan lain agar dapat fokus pada satu pembicaraan, tetapi jika ruangan terlalu bising, menjadi sulit atau bahkan mustahil untuk mengikuti percakapan tersebut. Begitu pula dengan data\u2014semakin banyak informasi tambahan dalam kumpulan data, semakin sulit menemukan pola yang dicari.<\/p>\n

Data berisik dapat meningkatkan kebutuhan ruang penyimpanan secara tidak perlu dan berdampak negatif pada hasil analisis data mining<\/a>. Analisis statistik<\/a> dapat memanfaatkan informasi dari data historis untuk menyaring data berisik dan mempermudah proses data mining.<\/p>\n

Algoritma machine learning<\/a> sangat mahir dalam menyaring data berisik untuk menemukan pola yang tersembunyi. Namun, jika data memiliki kualitas rendah atau mengandung komponen yang menyesatkan, algoritma dapat salah menginterpretasikan pola tersebut, yang dapat menyebabkan masalah garbage in, garbage out<\/a>.<\/p>\n

Penyebab data berisik bisa berasal dari kegagalan perangkat keras, kesalahan pemrograman, serta input acak dari sistem pengenalan suara atau pengenalan karakter optik (OCR)<\/a>. Kesalahan ejaan, singkatan industri, dan bahasa gaul juga dapat menghambat pemrosesan data oleh mesin. Selain itu, variasi alami dalam sensor dan pengukuran dapat menambahkan noise ke dalam data.<\/p>\n

Jenis-jenis data berisik<\/h2>\n

Dalam bidang data science<\/a> dan analisis statistik, belum ada klasifikasi resmi untuk data berisik. Namun, secara umum, data berisik dapat dikategorikan sebagai berikut:<\/p>\n