Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Pasek Agus Ariawan
Program Studi Magister Teknik elektro, Fakultas Teknik, Universitas Udayana
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Optimasi Pengelompokan Data Pada Metode K-means dengan Analisis Outlier Pasek Agus Ariawan
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Vol 5, No 2 (2019): Agustus 2019
Publisher : Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/TEKNOSI.v5i2.2019.88-95

Abstract

Data mining secara umum adalah proses analisis dan eksplorasi sejumlah besar data yang berbeda untuk menemukan pola yang bermakna. . Berbagai teknik tersedia dalam data mining untuk ekstraksi pengetahuan antara lain klasifikasi, prediksi, estimasi, asosiasi dan pengelompokan. Salah satu metode pengelompokan yang terkenal adalah metode k-means karena kesederhanaan dan efesiensinya, sehingga metode ini mudah diaplikasikan di berbagai bidang. Teknik pra-pemrosesan data diterapkan pada data mentah untuk membuat data bersih, bebas noise, dan konsisten. Dalam data mining terdapat beberapa metode yang dapat digunakan tergantung dari tujuan yang akan dicapai. Deteksi outlier adalah penelitian dari data mining untuk mendeteksi kasus – kasus abnormal pada database. Peneltian ini bertujuan mengetahui penerapan metode local outlier factor untuk optimasi pada metode k-means clustering. Hasil dari penelitian, pengunaan metode local outlier factor pada data capaian kinerja pegawai dapat mendeteksi data outlier sebesar 22.8%. Rata – rata iterasi, nilai SSE dan waktu komputasi untuk satu kali konvergen pada metode k-means dengan analisis outlier memberikan hasil yang lebih baik untuk jumlah cluster 2 – 10 dibandingkan dengan metode k-means tradisional.
Co-Authors