Daftar Isi: Perbandingan Metode Weighted Z Algorithm Dengan Average Difference Algorthm Dalam Mendeteksi Outlier Pada Data Spasial

Daftar Isi:

Mengabaikan Outlier Bukan Tindakan Yang Tepat Karena Kadang Kala Outlier Dapat Memberikan Informasi Dan Pengaruh Terhadap Hasil Analisisnya. Identifikasi Spasial Outlier Bermanfaat Untuk Berbagai Bidang Di Sistem Informasi Geografis (SIG) Seperti Ekologi, Transportasi, Kesehatan Masyarakat, Pelayanan Umum Dan Lain-Lain. Pada Penelitian Ini Akan Dibandingkan Metode Weighted Z Algorithm Dan Metode Average Difference Algorithm Untuk Mengetahui Mana Dari Kedua Metode Tersebut Yang Lebih Baik Untuk Digunakan Dalam Mendeteksi Outlier Pada Data Spasial. Data Yang Digunakan Dalam Penelitian Ini Data Sekunder Persentase Jumlah Tindak Pidana Yang Diselesaikan Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Yang Terdiri Dari 38 Pengamatan. Terdapat Dua Kriteria Untuk Menentukan Metode Yang Lebih Baik Dalam Mendeteksi Spasial Outlier, Yaitu Metode Yg Dapat Mendeteksi Spasial Outlier Sama Dengan Metode Traditional Outlier (Baik Jumlah Outlier, Titik Lokasi Dan Top Outlier) Serta Metode Yang Dapat Menangani Masking Dan Swamping Effect. Dari Hasil Penelitian Ini Didapatkan Bahwa Metode Traditional Outlier Dan Metode Average Difference Algorithm Mendeteksi Satu Outlier Yaitu Kota Malang, Sedangkan Metode Weighted Z Algorithm Mendeteksi Tiga Spasial Outlier Yaitu, Kabupaten Lumajang, Kabupaten Banyuwangi Dan Kota Probolinggo. Dari Hasil Penelitian Didapatkan Bahwa Kedua Metode Tersebut Tidak Dapat Mengatasi Swamping Maupun Masking Effect.