Data Cleaning
kita dapat mendeteksi data kotor dalam fase eksplorasi data dengan visualisasi. Analis atau peneliti harus mencari anomali, memverifikasi data dengan pengetahuan domain, dan memutuskan pendekatan yang tepat untuk membersihkan data. Pembersihan data mencoba untuk mengisi nilai yang hilang, menghaluskan noise saat mengidentifikasi outlier, dan memperbaiki inkonsistensi dalam data.
Transformasi data
Dalam transformasi data, kita dapat mengubah data atau mengkonsolidasikan ke dalam bentuk yang sesuai untuk penambangan.
Penentuan regresi yang sesuai
Penentuan regresi yang tepat dapat memberikan solusi yang efisien untuk permasalahan lingkungan. Kita dapat menggunakan regresi untuk perkiraan adanya hubungan antara variabel tertentu yang jika kita dapat mengaplikasikannya dengan baik maka kita akan memperoleh solusi permasalahan lingkungan yang efisien.Â
Kesimpulan:
Integrasi inovasi berkelanjutan dengan metode analisis data menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan lingkungan global. Melalui pendekatan ini, kita dapat menghasilkan solusi yang lebih efektif, efisien, dan berkelanjutan. Dengan pendekatan regresi dan menerapkan beberapa langkah tersebut, dapat membantu kita dalam mengidentifikasikan trend, memprediksi risiko dan pengaruh jangka pendek maupun panjang, serta memprediksi proyek berkelanjutan pada lingkungan tersebut.
Daftar Pustaka:Â
Ardhiyansyah, A., Sulistyowati, N. W., Hidayati, N., & Handayani, E. (2023). Inovasi Berkelanjutan: Pendekatan Kolaboratif untuk Mengatasi Tantangan Sosial-Ekonomi di Provinsi Jawa Barat. Jurnal Pengabdian West Science, 2(06), 460-467.
Ningsih, S., & Dukalang, H. H. (2019). Penerapan metode suksesif interval pada analsis regresi linier berganda. Jambura Journal of Mathematics, 1(1), 43-53.
