Setelah mempertimbangkan dengan cermat, kami memutuskan untuk menghentikan Amazon Kinesis Data Analytics untuk aplikasi SQL:

1. Mulai **1 September 2025,** kami tidak akan memberikan perbaikan bug apa pun untuk Amazon Kinesis Data Analytics untuk aplikasi SQL karena kami akan memiliki dukungan terbatas untuk itu, mengingat penghentian yang akan datang.

2. Mulai **15 Oktober 2025,** Anda tidak akan dapat membuat Kinesis Data Analytics baru untuk aplikasi SQL.

3. Kami akan menghapus aplikasi Anda mulai **27 Januari 2026**. Anda tidak akan dapat memulai atau mengoperasikan Amazon Kinesis Data Analytics untuk aplikasi SQL. Support tidak akan lagi tersedia untuk Amazon Kinesis Data Analytics untuk SQL sejak saat itu. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Amazon Kinesis Data Analytics untuk penghentian Aplikasi SQL](discontinuation.md).

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Contoh: Mendeteksi Anomali Data dan Mendapatkan Penjelasan (Fungsi RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION)
<a name="app-anomaly-detection-with-explanation"></a>

Amazon Kinesis Data Analytics menyediakan fungsi `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION`, yang menetapkan skor anomali ke setiap catatan berdasarkan nilai-nilai dalam kolom numerik. Fungsi ini juga memberikan penjelasan tentang anomali. Untuk informasi selengkapnya, lihat [RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION di *Amazon* Managed Service](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html) for Apache Flink SQL Reference. 

Dalam latihan ini, Anda menulis kode aplikasi untuk mendapatkan skor anomali untuk catatan di sumber streaming aplikasi Anda. Anda juga mendapatkan penjelasan untuk setiap anomali.

**Topics**
+ [Langkah 1: Siapkan Data](app-anomaly-with-ex-prepare.md)
+ [Langkah 2: Buat Aplikasi Analitik](app-anom-with-exp-create-app.md)
+ [Langkah 3: Periksa Hasilnya](examine-results-with-exp.md)

**Langkah Pertama**  
[Langkah 1: Siapkan Data](app-anomaly-with-ex-prepare.md)