Implementasi algoritma Naïve Nested-Loop untuk deteksi data anomali hasil operasional pengolahan tambang: studi kasus laporan operasional pengolahan PT. ANTAM Tbk. UBPE Pongkor

Proses evaluasi kinerja di pabrik pengolahan dilakukan dengan cara membaca satu-persatu setiap detail laporan operasional. Cara ini membutuhkan waktu yang lama dan tentunya keterbatasan dalam memperhatikan setiap kolom dan baris data laporan menyebabkan kurang maksimalnya hasil evaluasi kinerja pabrik. Dengan bantuan mesin atau komputer, tingkat kelalaian dalam melakukan evaluasi dapat diminimalisir, selain itu data hasil komputerisasi dapat disimpan dalam database dan dapat dijadikan sumber pengetahuan untuk membantu pengambilan keputusann untuk proses industri berikutnya. Deteksi outlier membantu Manajemen Pabrik dalam mengidentifikasi data diluar kebiasaan yang merupakan kesalahan pada proses kerja pabrik. Algoritma Naïve Nested-Loop merupakan contoh algoritma yang memiliki kemampuan untuk mendeteksi outlier dalam sekumpulan data numerik. Algoritma ini juga memiliki kinerja yang baik saat diimplementasikan pada kumpulan data dengan jumlah atribut yang banyak atau high dimensional datasets