• Tidak ada hasil yang ditemukan

Deteksi outlier pada data campuran numerik dan kategorikal menggunakan algoritma Enhanced Class Outlier Distance Based (ECODB) : studi kasus data kredit BPR XYZ.

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Deteksi outlier pada data campuran numerik dan kategorikal menggunakan algoritma Enhanced Class Outlier Distance Based (ECODB) : studi kasus data kredit BPR XYZ."

Copied!
106
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 106 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Tabel 4.24 Nilai COF dengan k = 37 dan top N = 50………..………..………..………..
Grafik digunakan untuk melihat persebaran dari hasil perhitungan
Tabel 3.1 Atribut – atribut pada dataset debitur
Gambar 3.3 Perhitungan jarak setiap instance dari data debitur
+7

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 106 Halaman - 4.81 MB )

Garis besar

Seleksi Data Deteksi outlier pada data campuran numerik dan kategorikal menggunakan algoritma Enhanced Class Outlier Distance Based (ECODB) : studi kasus data kredit BPR XYZ.

Dokumen terkait

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block Based Nested Loop studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

Berdasarkan hasil pengujian blackbox yang dilakukan, disimpulkan bahwa sistem pendeteksi outlier ini dapat menghasilkan keluaran yang sesuai dengan yang

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Correlation Integral (LOCI) : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

s ehingga penulis dapat menyelesaikan penelitian tugas akhir dengan judul “Deteksi Outlier Menggunakan Algoritma Local Correlation Integral (Studi Kasus: Data.. Akademik

Penerapan algoritma MixCBLOF berbasis klaster untuk identifikasi outlier pada data hasil ujian nasional, indeks integritas, dan akreditasi SMA di Daerah Istimewa Yogyakarta.

Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, dapat diketahui bahwa algoritma MixCBLOF dapat digunakan untuk mendeteksi outlier pada data hasil Ujian Nasional, Indeks

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block-Based Nested-Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

Berdasarkan hasil pengujian blackbox yang dilakukan, disimpulkan bahwa sistem pendeteksi outlier ini dapat menghasilkan keluaran yang sesuai dengan yang diharapkan

Deteksi Outlier Menggunakan Algoritma Block-based Nested Loop (Studi Kasus: Data Akademik Mahasiswa Prodi PS Universitas XYZ)

merupakan alat bantu yang digunakan untuk melakukan deteksi outlier pada sekumpulan data numerik telah berhasil dibangun; algoritma Block-based Nested-Loop terbukti

DETEKSI OUTLIER BERBASIS KLASTER PADA SET DATA DENGAN ATRIBUT CAMPURAN NUMERIK DAN KATEGORIKAL ABSTRAK

Set data uji coba terdiri dari atribut campuran numerik dan kategorikal dan memiliki beberapa kelas atau klaster di mana sebagian di antaranya adalah kelas dengan