untuk mencari mahasiswa dengan permasalahan pembelajarannya. Data yang digunakan adalah data mahasiswa dan memakai pendekatan distance based dan
density based . Hasil yang diperoleh berupa pengetahuan mengenai outlier yang
menggambarkan kejadian langka, contohnya beberapa outlier adalah mahasiswa dengan nilai indeks prestasi tinggi namun terletak pada kumpulan yang berbeda
dengan kebanyakan mahasiswa lain yang juga memiliki indeks prestasi tinggi. Maka pada penelitian ini akan dilakukan pendeteksian outlier menggunakan
algoritma Naïve Nested Loop pada kumpulan data mahasiswa Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta. Data tersebut diperoleh dari gudang data akademik
mahasiswa Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta hasil penelitian Rosa, dkk 2013. Data mahasiswa terdiri atas data nilai hasil seleksi masuk dan data indeks
prestasi selama empat semester pertama dan pendeteksian outlier dilakukan untuk melihat mahasiswa mana saja yang menjadi anggota outlier pada setiap
semesternya. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan pengetahuan baru pada bidang pendidikan untuk melihat kejadian langka dari data akademik
mahasiswa. Setelah menemukan outlier dari sekumpulan data akademik tersebut, selanjutnya hasil outlier akan dianalisa.
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, rumusan masalah yang diidentifikasi adalah :
Bagaimana mendeteksi outlier menggunakan algoritma Naïve Nested Loop dengan studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika
Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta ?
1.3 Batasan Masalah
Batasan masalah pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1.
Penggunaan algoritma Naïve Nested Loop yang digunakan sebagai sarana untuk mendeteksi outlier pada kumpulan data numerik nilai hasil
seleksi masuk dan nilai indeks prestasi semester satu sampai empat mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.
2. Data yang digunakan adalah kumpulan data numerik nilai hasil seleksi
masuk dan nilai indeks prestasi semester satu sampai empat mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta tahun
angkatan 2007 dan 2008. Nilai hasil seleksi masuk terdiri dari dua macam yaitu nilai hasil penerimaan mahasiswa yang masuk melalui
jalur prestasi dan tes tertulis. Untuk mahasiswa yang menempuh jalur prestasi, nilai terdiri dari nilai kognitif rapor SMA yang telah dihitung
rata-ratanya. Sedangkan untuk mahasiswa yang menempuh jalur masuk tes tertulis, nilai tes terdiri dari nilai penalaran numerik, nilai penalaran
verbal, nilai hubungan ruang, nilai bahasa Inggris, dan nilai kemampuan numerik.
1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Menerapkan algoritma Naïve Nested Loop untuk mendeteksi outlier
pada kumpulan data numerik nilai hasil seleksi masuk dan nilai indeks
prestasi semester satu sampai empat mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.
2. Menganalisis hasil deteksi outlier pada kumpulan data numerik nilai
hasil seleksi masuk dan nilai indeks prestasi semester satu sampai empat mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta.
1.5 Luaran
