1. Home
  2. Lainnya

Metodologi Penelitian METODE PENELITIAN

KOLBI1 Status peminjaman debitur baik atau bermasalah.

D. Teknik Pengolahan Data

Sampel data debitur akan diproses terlebih dahulu dengan teknik transformasi data data transformation, pembersihan data data cleaning, dan reduksi data data reduction untuk mengatasi missing value, noisy, data yang tidak konsisten, dan pemilihan atribut yang digunakan. Selanjutnya data akan dihitung berdasarkan teori algoritma ECODB dengan menerapkan rumus perhitungan pada formula Microsoft Excel. Perhitungan akan dilakukan dengan masukan k dan top N yang berbeda. Kemudian hasil perhitungan tersebut akan dibandingkan dan dilakukan review hasil deteksi outlier oleh petugas bank untuk mengetahui kebenaran data yang dianggap mempunyai derajat tinggi sebagai outlier. Untuk membandingkan hasil deteksi outlier menggunakan algoritma ECODB, data hasil perhitungan akan ditampilkan dalam bentuk grafik. Grafik digunakan untuk melihat persebaran dari hasil perhitungan masukan k dan top N yang berbeda. Dengan memperhatikan grafik, maka dapat diambil kesimpulan tentang pengaruh nilai nilai k dan top N dalam mendeteksi outlier mengunakan algoritma ECODB.

E. Tahap – Tahap Penelitian

Langkah – langkah yang akan dilakukan untuk melakukan penelitian adalah sebagai berikut : 1. Studi kepustakaan Studi kepustakaan melalui berbagai sumber yang mampu dipertanggungjawabkan seperti buku, jurnal, makalah dan paper seminar untuk mendapatkan teori mengenai penambangan data, outlier , dan algoritma ECODB Enhanced Class Outlier Distance Based . 2. Pengumpulan Data Pengumpulan data sekunder berupa data debitur BPR XYZ bulan Agustus 2013 sebanyak 97 record. 3. Penerapan algoritma ECODB Mendeteksi outlier pada data debitur BPR XYZ bulan Agustus 2013 berdasarkan teori algoritma ECODB menggunakan Microsoft Excel. Perhitungan akan dilakukan dengan masukan k dan top N yang berbeda. 5. Analisa hasil perhitungan Membandingkan hasil perhitungan dengan masukan k dan top N yang berbeda – beda untuk mendapatkan kesimpulan dan melakukan review hasil deteksi outlier oleh petugas bank. Review hasil deteksi outlier perlu dilakukan untuk mengetahui kebenaran data yang dianggap mempunyai derajat tinggi sebagai outlier. 6. Pengambilan kesimpulan Pengambilan kesimpulan berdasarkan hasil yang diperoleh dari langkah – langkah sebelumnya.

Dokumen yang terkait

Implementasi algoritma RSA dan Blowfish untuk enkripsi dan Dekripsi data menggunakan Delphi 7

8 47 133

Rancang bangun webgis intensitas hujan secara realtime menggunakan data radar : studi kasus radar Serpong

10 72 181

Pengembangan aplikasi penjadwalan kegiatan dengan menggunakan algoritma genetika : studi kasus Humas Departemen Agama RI

3 19 224

Analisis klaster k-means dan k-median pada data indikator kemiskinan : studi kasus data indikator kemiskinan kabupaten di indonesia tahun 2009

3 13 73

Perbandingan model COX proportional hazard dan model parametrik berdasarkan analisis residual : studi kasus pada data kanker paru-paru yang diperoleh dari contoh data pada Sotware S-Plus 2000 dan simulasi untuk distribusi eksponensial dan Weibull

6 33 90

Analisis regresi pada data outlier dengan menggunakan least trimmed square (LTS) dan MM-Estimasi

1 5 87

Studi kasus : management data berbasis web

0 8 33

Pembangunan aplikasi steganograft pada citra digital menggunakan metode pixel value differencing (PVD) dan algoritma Rijndael untuk keamanan data

5 20 136

Pembangunan aplikasi stenagografi pada citra digital menggunakan metode BIT Plane Complexity Segmentation (BPCS) dan algoritma XTEA untuk keamanan data

10 42 131

LAMPIRAN Listing program aplikasi data mining menggunakan algoritma apriori dan FP-Growth adalah sebagai berikut:

0 1 17