Deteksi Outlier Transaksi Menggunakan Visualisasi-Olap Pada Data Warehouse Perguruan Tinggi Swasta - Gusti Ngurah Mega Nata (Universitas Dian Nuswantoro and IndoCEISS, 2016)
Mendeteksi outlier pada data warehouse merupakan hal penting. Data pada data warehouse sudah diagregasi dan memiliki model multidimensional. Agregasi pada data warehouse dilakukan karena data warehouse digunakan untuk menganalisis data secara cepat pada top level manajemen. Sedangkan, model data multidimensional digunakan untuk melihat data dari berbagai dimensi objek bisnis. Jadi, Mendeteksi outlier pada data warehouse membutuhkan teknik yang dapat melihat outlier pada data yang sudah diagregasi dan dapat melihat dari berbagai dimensi objek bisnis. Mendeteksi outlier pada data warehouse akan menjadi tantangan baru. Di lain hal, Visualisasi On-line Analytic process (OLAP) merupakan tugas penting dalam menyajikan informasi trend (report) pada data warehouse dalam bentuk visualisasi data. Pada penelitian ini, visualisasi OLAP digunakan untuk deteksi outlier transaksi. Maka, dalam penelitian ini melakukan analisis untuk mendeteksi outlier menggunakan visualisasi-OLAP. Operasi OLAP yang digunakan yaitu operasi drill-down. Jenis visualisasi yang akan digunakan yaitu visualisasi satu dimensi, dua dimensi dan multi dimensi menggunakan tool weave desktop. Pembangunan data warehouse dilakukan secara button-up. Studi kasus dilakukan pada perguruan tinggi swasta. Kasus yang diselesaikan yaitu mendeteksi outlier transaki pembayaran mahasiswa pada setiap semester. Deteksi outlier pada visualisasi data menggunakan satu tabel dimensional lebih mudah dianalisis dari pada deteksi outlier pada visualisasi data menggunakan dua atau multi tabel dimensional. Dengan kata lain semakin banyak tabel dimensi yang terlibat semakin sulit analisis deteksi outlier yang dilakukan. Kata kunci — Deteksi Outlier, Visualisasi OLAP, Data warehouse