Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 2 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Pandapotan, Adolf
Abstrak :
Tujuan Tugas Akhir ini adalah mengimplementasikan algoritma clustering (sebagai bagian dari Data Mining Algorithms Collection) menggunakan bahasa pemrograman C++. Ada 2 algoritma clustering yang diimplementasikan yaitu Cobweb dan Iterate. Uji coba dilakukan dengan membandingkan kecepatan eksekusi dari implementasi Cobweb dengan Cobweb pada WEKA dan implementasi Iterate, serta membandingkan kualitas partisi implementasi Cobweb dengan Cobweb pada WEKA dan implementasi Iterate. Ada 2 jenis data uji coba yaitu dataset kecil dan dataset besar. Hasil uji coba menunjukan algoritma Cobweb pada WEKA bukan algoritma Cobweb murni, waktu eksekusi Cobweb implementasi lebih cepat dari WEKA namun lebih lambat dari Iterate implementasi, urutan data berpengaruh terhadap hasil Cobweb, dan kualitas Iterate lebih baik dari Cobweb. Kata kunci: clustering, Cobweb, data mining, dataset, Iterate. The purpose of this mini thesis is to implement clustering algorithms (as part of Data Mining Algorithms Collection) using C++. There are two clustering algorithms that are implemented, that are Cobweb and Iterate. The experiment is done by comparing the execution speed of Cobweb implementation with Cobweb in WEKA and Iterate implementation, also comparing the partition quality of Cobweb implementation with Cobweb in WEKA and Iterate implementation. There are two kinds of experiment data, which are small dataset and large dataset. The test results show that Cobweb algorithm in WEKA is not pure Cobweb algorithm, the execution time of Cobweb implementation is faster than WEKA but slower than Iterate implemetation, the data sorted affected to the Cobweb result and the quality of Iterate is better than Cobweb.
Depok: Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia, 2008
S-Pdf
UI - Skripsi Open  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Nanda Nur Ibrahim
Abstrak :
ABSTRAK Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan algoritma COBWEB dalam data mining untuk menemukenali fraud transaction dan disajikan dalam bentuk yang lebih informatif berdasarkan data riwayat transaksi yang sudah ada. Metode pengujian melalui WEKA digunakan untuk mengevaluasi cluster terbesar pada status pembayaran yang bernilai tidak diproses sebagai indikasi fraud transaction. Data hasil dari pengujian yang dilakukan akan dijadikan masukan untuk dianalisa berdasarkan parameter yang membentuk sebuah transaksi pembayaran online yang sah. Dengan menggunakan analisis cluster dan besar dataset sekitar 5000, didapatkan persentase hasil evaluasi cluster terbaik sebesar 78% dengan pengaturan nilai cutoff pada angka 0.001. Berdasarkan penggunaan 15 sampel data dari cluster terbaik yang berasal dari hasil analisa ditemukan ada 3 pendekatan baru dalam menjelaskan indikasi fraud, yakni (1) Kesamaan penggunaan parameter dalam status ditangguhkan, (2) Kesamaan parameter status ditangguhkan yang juga beririsan langsung dengan status sukses, dan (3) Adanya perubahan terhadap parameter status ditangguhkan secara terpola juga beririsan langsung dengan status sukses dalam jangka waktu yang berdekatan. Pendekatan analisa dengan menggunakan metode statistik digunakan juga dalam penelitian ini sebagai alat bantu untuk menunjang hasil evaluasi dan memberikan tren transaksi. Hasil evaluasi dari metode statistik dengan menggunakan data dari riwayat pembayaran, didapat: Sebesar 2.98% alamat IP dan 2% nominal transaksi menjadi penyebab pembayaran online berstatus ditangguhkan atau tidak diproses.
ABSTRACT This research intends to examine COBWEB algorithm in data mining to identify fraud transaction based on transaction history. Examination was conducted using WEKA method, which focused on analyzing fraud of deferred transaction. Analysis of 5000 data sets with cutoff setting at 0,001 resulted that the best cluster has 78% of percentage. Furthermore, according to the evaluation of 15 samples in the best cluster, respectively, new approaches in explaining indication of fraud were discovered. In brief, those approaches are (1) the similarities in parameter usage of transaction with deferred status; (2) the sliced of similarities in parameter usage of deferred and success transaction; (3) the pattern of changes of deferred transaction parameter which intersect directly with parameter of success transaction within adjacent period. In addition, statistics method was also applicated in this research as a tool to support the evaluation and provide the trend of transaction. As a result, IP address and transaction nominal accounted at 2,98% and 2% respectively, as a cause of deferred or unprocessed status in online payment system.
2016
T45383
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library