Analisis dan Implementasi Rough Set Outlier Factor (RSetOF) untuk Deteksi Outlier

ABSTRAKSI: Outlier merupakan suatu data yang memiliki karakteristik yang berbeda dari data pada umumnya. Outlier ini seringkali mengandung knowldegde yang tak terduga. Oleh karena itu dalam banyak aplikasi Knowledge Discovery menemukan outlier lebih menarik daripada menemukan inlier pada dataset. Deteksi outlier merupakan salah satu fungsionalitas dalam data mining yang bertujuan untuk outlier dalam suatu dataset. Ada banyak metode untuk mendeteksi outlier, namun kebanyakan mengalami kendala dalam menangani skalabilitas pada data. Masalah skalabilitas menyebabkan penggunaan jarak tidak tepat untuk menemukan outlier pada data berdimensi tinggi. RsetOF (Rough Set Outlier Factor) merupakan suatu metode untuk mendeteksi outlier pada data dengan dimensi tinggi dengan menggunakan konsep Non-Reduct dari pendekatan Rough Set. Nilai RSetOF untuk tiap data akan dihitung berdasarkan rule dari Non-Reduct untuk menentukan data tersebut outlier atau tidak. RSetOF dapat mendeteksi outlier dengan akurasi cukup baik dalam beberapa skenario pengujianm berdasarkan parameter pengukuran RSetOF, top n outlier dan parameter evaluasi detection rate dan false positive rate.Kata Kunci : outlier, RSetOF, data mining, skalabilitasABSTRACT: Outlier is data which have different characteristic when compared with the large amount of data. Outliers often contain unexpected knowledge. Because of that in many Knowledge Discovery, finding outliers is more interesting than finding inlier in dataset. Outlier Detection is one of data mining’s functionalities that aims to find outlier in dataset. There many methods to detect outlier, but most of them faced the problems of handling the scalability of dataset. Scalability problem had caused the using of distances of points inappropriate to discover outliers in high dimensional. RSetOF (Rough Set Outlier Factor) is a method o detecting outlier in high dimensional dataset based on Non-Reduct from Rough Set approach. A RsetOF value calculated for each data based on rules from Non-Reduct, whether outlier data or not. RsetOF can detect outliers with relatively good accuracy in some test scenarios based on measurement parameters RsetOF value, top n outlier and parameter evaluation of detection rate and false positive rate.Keyword: outlier, RSetOF, data mining, scalabilit