Identifikasi Missing Value dan Outlier pada Proses Cleansing Data dengan Studi Kasus Data Klimatologi Jawa Tengah

Pemilihan data yang valid seperti kelengkapan data, kebenaran data, dan juga konsistensi data sangat penting untuk pengolahan data karena mempengaruhi keakuratan data yang dipakai. Untuk itu, melalui penelitian ini dilakukan proses pembersihan data dari adanya missing dan outlier, untuk menghasilkan data valid sehingga memberikan tingkat akurasi data yang lebih baik untuk pengolahan data. Data kosong atau missing yang terdapat pada data Klimatologi Jawa Tengah periode tahun 2007 sampai dengan tahun 2011 dibersihkan dengan menggunakan metode median substitution untuk mengisi data yang kurang lengkap, serta pengidentifikasian outlier menggunakan metode Z-Score