RANCANG BANGUN APLIKASI ANALISIS PERFORMA ISOLATION FOREST BERBASIS KONSEP COMPUTER ASSISTED PROBLEM BASED LEARNING (CAPBL)

Abstract

Deteksi anomali penting diterapkan pada berbagai bidang aplikasi untuk mengetahui kesalahan pada sebuah sistem. Dengan melakukan deteksi anomali maka dapat meminimalisir terjadinya kerugian pada kesalahan sistem tersebut. Deteksi anomali dapat dilakukan menggunakan beberapa algoritma. Salah satu algoritma tersebut adalah algoritma Isolation Forest. Algoritma Isolation Forest merupakan algoritma yang efisien dan efektif dalam menangani deteksi anomali. Isolation Forest memiliki performa yang lebih baik dari algoritma lain dalam hal waktu eksekusi, terutama dalam dataset yang besar. Meskipun algoritma Isolation Forest memiliki banyak kelebihan, namun masih sedikit tools yang menyediakan algoritma tersebut. Salah satu tools yang menyediakan algoritma Isolation Forest yaitu Scikit Learn. Akan tetapi, penggunaan tools tertentu seperti Scikit Learn membutuhkan waktu dan pengalaman yang cukup untuk mampu menguasai fitur-fitur pada tools tersebut. Dengan demikian, pada penelitian ini penulis mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang digunakan untuk membantu pengguna dalam mempelajari serta mengamati performa dari Isolation Forest dengan disertai contoh dataset, pengaturan parameter Isolation Forest, visualisasi dan evaluasi. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan model proses waterfall dan dikemas dengan CAPBL. Dalam menentukan fitur pada aplikasi dilakukan analisis fitur berdasarkan konsep CAPBL dengan proses bisnis dari metodologi CRISP-DM. Hasil pengujian dari aplikasi ini menyatakan bahwa aplikasi ini layak digunakan sebagai solusi baru untuk memfasilitasi pengguna yang ingin belajar serta mengamati performa Isolation Forest. Kata Kunci : Isolation Forest, Deteksi Anomali, Waterfall, Data Mining, CAPBL, CRISPDM