Optimasi Pengelompokan Data Pada Metode K-means dengan Analisis Outlier - Pasek Agus Ariawan (Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas, 2019)
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.