DETEKSI DATA PENCILAN MENGGUNAKAN K_MEANS CLUSTERING

Authors

  • Naniek Widyastuti Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

Keywords:

clustering, data pencilan, k_means

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.

 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Breunig, M., H. Kriegel, R. Ng and J. Sander, 2000, Lof: identifying density-based local outliers. In Proceedings of 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, ACM Press, 93-104
Han, J. and M. Chamber , 2006. Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2nd ed.
Hawkins, D., 1980, Identifications of Outliers, Chapman and Hall, London
Hodge, V. and J. Austin, 2004. A Survey of Outlier Detection Methodologies, Artificial Intelligence Review, 22: 85–126.
Johnson,R.A,Wichren,D,2004.Applied Multivariate Analysis. Prentice Hall
Knorr, E., R. Ng, and V. Tucakov, 2000, Distance-based Outliers: Algorithms and Applications, VLDB Journal, 8(3-4): 237-253
Loureiro,A., L. Torgo and C. Soares, 2004. Outlier Detection using Clustering Methods: a DataCleaning Application, in Proceedings of KDNet Symposium on Knowledge-based Systems for the Public Sector. Bonn, Germany.
Niu, K., C. Huang, S. Zhang, and J. Chen, 2007. ODCC: Outlier Detection using Distance Distribution Clustering, T. Washio et al. (Eds.) : PAKDD 2007 Workshops, Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI) 4819, pp. 332-343, Springer-Verlag.
Zhang, J. and H. Wang, 2007. Detecting outlying subspaces for high-dimensional data: the new Task, Algorithms, and Performance, Knowledge and Information Systems, 10(3): 333-355.

Downloads

Published

2010-06-30

How to Cite

Widyastuti, N. (2010). DETEKSI DATA PENCILAN MENGGUNAKAN K_MEANS CLUSTERING. Jurnal Teknologi, 3(1), 16–21. Retrieved from https://ejournal.akprind.ac.id/index.php/jurtek/article/view/837