DETEKSI DATA PENCILAN MENGGUNAKAN K_MEANS CLUSTERING - Naniek Widyastuti (Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta, 2010)
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.