DETEKSI DATA PENCILAN MENGGUNAKAN K_MEANS CLUSTERING
ABSTRACT: Deteksi data pencilan sangat
penting dan mempunyai banyak
aplikasi diantaranya adalah identifikasi adanya pengacauan dan sumbatan
dalam jaringan komputer,
aktivitas kriminal dalam e-commerce, deteksi pemalsuan
kartu kredit dan aktivitas-aktivitas yang mencurigakan. Dalam
tulisan ini dibicarakan
deteksi data pencilan
menggunakan metode clustering
k_means, dengan jumlah
cluster dianggap parameter
dan secara incremental
ditambah sampai didapat
cluster kecil yang
kemudian dianggap sebagai
data pencilan. Akhirnya
diberikan ilustrasi bagaimana
metode tersebut diterapkan pada
beberapa kelompok data.
Penulis: Naniek Widyastuti
Kode Jurnal: jptinformatikadd100011
