Pengujian Dengan Data Mahasiswa Teknik Informatika Angkatan 2007 dan 2008

6.1.1.2.4 Kesimpulan Hasil Pengujian Efek Perubahan Nilai Atribut Penambangan Data

Dari hasil percobaan pengubahan nilai M dan dmin yang tertera pada tabel dan grafik di atas dapat disimpulkan bahwa : 1. Jika nilai parameter M tetap dan dmin bertambah maka jumlah outlier yang didapatkan akan tetap atau semakin sedikit seperti terlihat pada gambar grafik 6.1a-b , grafik 6.3a-b, grafik 6.5a-b. Hal ini disebabkan karena semakin luas jangkauan dmin sedangkan jumlah M tetap membuat data semakin mudah menemukan tetangganya sehingga makin kecil kemungkinan data dianggap sebagai outlier. 2. Jika nilai parameter M bertambah dan dmin tetap maka jumlah outlier yang didapatkan akan akan tetap atau semakin banyak seperti terlihat pada gambar grafik grafik 6.2a-b , grafik 6.4a-b, grafik 6.6a-b. Hal ini disebabkan karena semakin banyak jumlah tetangga yang harus dimiliki oleh sebuah data pada jangkauan yang sama sehingga membuat data sulit menemukan jumlah tetangga yang semakin banyak tersebut dan makin besar kemungkinan data dianggap sebagai outlier. 6.1.1.3 Hasil Pengujian Validitas dan Review oleh Pengguna 6.1.1.3.1 Perbandingan Perhitungan Manual dan Hasil Sistem Dataset yang digunakan adalah data akademik mahasiswa program studi Teknik Informatika tahun angkatan 2007 yang diterima melalui jalur tes tertulis. Atribut yang akan digunakan terdiri dari ips1, ips2,ips3, ips4, nil11, nil12, nil13, nil14, nil15. Data akademik tersebut akan diproses dan dihitung secara manual menggunakan Microsoft Excel untuk ditemukan hasil outlier-nya. Hasil perhitungan secara manual menggunakan algoritma Naïve Nested Loop akan dibandingkan dengan hasil deteksi outlier yang diperoleh Sistem Pendeteksi Outlier Menggunakan Algoritma Naive Nested Loop. Berikut merupakan tabel perbandingan hasil deteksi outlier dari data akademik mahasiswa program studi Teknik Informatika tahun angkatan 2007 yang diterima melalui jalur tes tertulis menggunakan perhitungan manual dan perhitungan sistem : Tabel 6.11 Tabel Perbandingan Hasil Outlier Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Angkatan 2007 Jalur Tes Tertulis Input Parameter

M, dmin Perhitungan

Semester Hasil Outlier Hitung Manual Sistem M = 4, dmin = 2 1 No.Urut : 2,8,10 No.Urut : 2,8,10 2 No.Urut : 2,8,10 No.Urut : 2,8,10 3 No.Urut : 2,5,8,10 No.Urut : 2,5,8,10 4 No.Urut : 2,8,10 No.Urut : 2,8,10 Tabel 6.12 Tabel Nilai per Atribut Hasil Outlier Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Angkatan 2007 Jalur Tes Tertulis Nilai per Atribut dari Hasil Outlier No.Urut Mahasiswa ips1 ips2 ips3 ips4 nil1 nil2 nil3 nil4 nil5 2 1.72 1.65 1.53 1.68 1.20 0.80 3.20 1.20 0.40 5 2.94 2.59 1.55 2.35 2.40 1.60 2.40 1.20 2.80 8 1.44 2.42 2.53 1.96 4.00 2.00 3.60 2.40 2.80

Dokumen yang terkait

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Correlation Integral (LOCI) : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 0 258

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Outlier Probability : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 5 265

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Connectivity Based Outlier Factor : studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 4 252

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block-Based Nested-Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma.

0 2 202

Deteksi outlier menggunakan algoritma Naive Nested Loop (studi kasus : data akademik mahasiswa program studi PS Universitas XYZ).

0 0 4

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Connectivity Based Outlier Factor studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

1 8 250

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Outlier Probability studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

1 9 263

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Block Based Nested Loop studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

0 1 200

Deteksi outlier menggunakan Algoritma Local Correlation Integral (LOCI) studi kasus data akademik mahasiswa Teknik Informatika Universitas Sanata Dharma

0 4 256

Deteksi Outlier menggunakan algoritma Naive Nested Loop : studi kasus data akademik mahasiswa Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sanata Dharma, Yogyakarta - USD Repository

0 0 234