Faktor pencilan setempat: Perbedaan antara revisi

{{Yatimorphan|Oktober 2022}}

Dalam [[deteksi anomali]], '''faktor pencilan setempat'''<ref>{{cite web |url=http://bahasasastra.kemdikbud.go.id/glosarium/index.php?gloss_asing=outlier&gloss_indonesia=&jenis=contain&Bidang=all&infocmd=Cari |author=Pusat Bahasa |title=Glosarium |publisher=Departemen Pendidikan Nasional |access-date=2020-12-03 |archive-date=2023-07-17 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230717144401/http://bahasasastra.kemdikbud.go.id/glosarium/index.php?gloss_asing=outlier&gloss_indonesia=&jenis=contain&Bidang=all&infocmd=Cari |dead-url=no }}</ref> setempat''' ({{lang-en|local outlier factor}}, disingkat LOF) adalah algoritme untuk mencari titik-titik data yang menyimpang (anomali) dengan mengukur simpangan setempat tiap titik data terhadap para tetangganya.<ref>{{cite conference |last1=Breunig |first1=M. M. |last2=Kriegel |first2=H.-P. |last3=Ng |first3=R. T. |last4=Sander |first4=J. |year=2000 |title=LOF: Identifying Density-based Local Outliers |work=Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data |series=[[SIGMOD]] |isbn=1-5811-3217-4 |pp=93–104 |url=http://www.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/LOF.pdf |doi=10.1145/335191.335388}}</ref> Algoritme ini diusulkan oleh Markus M. Breunig, Hans-Peter Kriegel, Raymond T. Ng, dan Jörg Sander pada tahun 2000.

LOF menggunakan konsep yang sama dengan [[Algoritme DBSCAN|DBSCAN]] dan [[Algoritme OPTICS|OPTICS]], yaitu konsep "jarak inti" dan "jarak keterjangkauan" yang sering dipakai dalam perkiraan kerapatan setempat.<ref>{{cite book |last1=Breunig |first1=M. M. |last2=Kriegel |first2=H.-P. |last3=Ng |first3=R. T. |last4=Sander |first4=J. R. |year=1999 |title=Principles of Data Mining and Knowledge Discovery |chapter=OPTICS-OF: Identifying Local Outliers |series=Lecture Notes in Computer Science |volume=1704 |pp=262 |isbn=978-3-5406-6490-1 |doi=10.1007/978-3-540-48247-5_28 |chapter-url=http://www.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/PKDD99-Outlier.pdf |access-date=2020-12-03 |archive-date=2022-02-11 |archive-url=https://web.archive.org/web/20220211101158/https://www.dbs.ifi.lmu.de/Publikationen/Papers/PKDD99-Outlier.pdf |dead-url=no }}</ref>