BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi

1 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penambangan Data (Data Mining) Penambangan data (Data Mining) adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari sekumpulan data berupa pengetahuan yang selama ini tersembunyi dibalik data atau tidak diketahui secara manual (Iko Pramudiono, 2006). Proses untuk menggali nilai tambah dari sekumpulan data sering juga dikenal sebagai penemuan pengetahuan dari pangkalan data (Knowledge Discovery in Databases = KDD) yaitu tahap-tahap yang dilakukan dalam menggali pengetahuan dari sekumpulan data. Tahap-tahap yang dimaksud digambarkan seperti Gambar 2.1. berikut ini: Gambar 2.1. Proses Menggali Pengetahuan Dari Pangkalan Data (Sumber; Han.J & Kember, 2006) Sebagai suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang diilustrasikan di Gambar 2.1. Tahap-tahap tersebut. bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base.

2 1. Data Selection Pada proses ini dilakukan pemilihan himpunan data, menciptakan himpunan data target, atau memfokuskan pada subset variabel (sampel data) dimana penemuan akan melakukan. Hasil seleksi disimpan dalam satu berkas yang terpisah dari basis data operasional. 2. Pre-Processing Pre-Processing dilakukan untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise, duplikasi data,memperbaiki kesalahan data dan boleh juga diperkaya dengan data eksternal yang relevan. 3. Transformation Proses ini mentransformasikan atau menggabungkan ke dalam data yang lebih tepat untuk melakukan proses mining dengan cara melakukan peringkasan. 4. Data Mining Proses data mining yaitu proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik, metode atau algoritma tertentu. 5. Evaluasi Proses untuk menterjemahkan pola-pola yang dihasilkan dari data mining. Mengevaluasi apakah pola atau informasi yang ditemukan bersesuaian atau bertentangan dengan fakta atau hipotesa sebelum nya. Perkembangan teknologi informasi yang pesat ditambah dengan dukungan database mengakibatkan semakin banyaknya data yang ada baik itu di perusahaan maupun di instansi-instansi bahkan di perguruan tinggi. Data-data yang sangat banyak ini bisa diolah lebih lanjut menjadi suatu informasi yang berguna misalnya digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan pada perusahaan atau instansi-instansi bahkan di perguruan tinggi. Untuk mendapatkan informasi yang berguna data-data tersebut harus diolah dengan metode yang tepat. Dengan metode penggalian data atau dikenal dengan data mining informasi tersebut untuk didapatkan. Data mining juga dapat didefinisikan sebagai suatu teknik yang digunakan untuk menggali informasi yang berharga dan tersembunyi dalam suatu

3 himpunan data yang berukuran besar, output dari data mining dapat dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan. Pada dasarkan data mining berhubungan dengan analisis data dan penggunaan perangkat lunak untuk mencari pola dan kesamaan dalam sekelompok data. Ide dasarnya menggali sumber yang berharga dari tempat yang sama sekali tidak terduga, seperti perangkat lunak. Data mining mengekstrasi pola yang sebelumnya tidak terlihat atau tidak begitu jelas sehingga tidak terperhatikan sebelumnya. Analisis data mining berjalan pada data yang cenderung terus meningkat dan teknik terbaik yang digunakan kemudian berorientasi kepada data yang berukuran sangat besar untuk mendapatkan kesimpulan dan keputusan paling layak. Data mining memiliki beberapa sebutan antara lain yaitu : Knowledge Discovery (MiningI in Databases (KDD), ekstraksi pengetahuan (knowledge extraction), analisis data pola, kecerdasan bisnis (business intelligence). Beberapa faktor yang mendukung perlunya data mining adalah : 1. Data telah mencapai jumlah dan ukuran yang sangat besar. 2. Telah dilakukan proses data warehousing. 3. Kemampuan komputasi yang semakin terjangkau. 4. Persaingan bisnis yang semakin ketat. Secara sederhana data mining mengacu pada pengekstrakan suatu pengetahuan dari banyaknya data. Sehingga data mining dapat disebut secara tepat dengan data pengetahuan yang diambil dari data sangat besar. Mining itu sendiri berkarakteristik pada proses yang menemukan sekumpulan data kecil yang berharga dari sekian banyak data yang ada. Data mining mencari suatu yang baru yang bernilai tinggi dan informasi yang sangat penting dalam jumlah data yang sangat besar. Dibutuhkan sebuah kerjasama yang baik antara manusia dengan komputer. Hasil terbaik merupakan kombinasi yang seimbang antara kemampuan manusia dalam memecahkan masalah dan kemampuan sistem komputer yang digunakan untuk memecahkan masalah tersebut.

4 2.2 Klastering Pengertian Klastering Klastering adalah proses pengelompokkan satu set benda-benda fisik atau abstrak ke dalam kelas objek yang sama (Han and Kamber, 2006). Baskoro (2010) menyatakan bahwa : Klastering adalah satu diantara alat bantu pada data mining yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek ke dalam klaster-klaster. Klaster adalah sekelompok atau sekumpulan objek-objek data yang similar satu sama lain dalam klaster yang sama dan disimilar terhadap objek-objek data yang berbeda klaster. Objek-objek yang akan dikelompokkan ke dalam satu atau lebih klaster sehingga objek-objek yang berada dalam suatu klaster akan mempunyai kesamaan yang tinggi antara satu dengan yang lainnya. Objek-objek dikelompokkan berdasarkan prinsip memaksimalkan kesamaan objek pada klaster yang sama dan memaksimalkan ketidaksamaan pada klaster yang berbeda. Kesamaan objek biasanya diperoleh dari nilai-nilai atribut yang menjelaskan objek data, sedangkan objek-objek data biasanya direpresentasikan sebagai sebuah titik dalam ruang multidimensi. Dengan menggunakan klasterisasi, kita dapat mengidentifikasi daerah yang padat, menemukan pola-pola distribusi secara keseluruhan, dan menemukan keterkaitan yang menarik antara atribut-atribut data. Dalam data mining, usaha difokuskan pada metode-metode penemuan untuk cluster pada basis data berukuran besar secara efektif dan efisien. Beberapa kebutuhan klasterisasi dalam data mining meliputi skalabilitas, kemampuan untuk menangani tipe atribut yang berbeda, mampu menangani dimensionalitas yang tinggi, menangani data yang mempunyai noise, dan dapat diterjemahkan dengan mudah.

5 Klaster 1 Klaster 1 Klaster 2 Klaster 2 Outliners Outliners Gambar 2.2 Contoh Klastering (Baskoro 2010) Adapun tujuan dari data Klastering ini adalah untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses Klastering, yang pada umumnya berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu Klaster dan memaksimalisasikan variasi antar Klaster Metode Klastering. Secara garis besar, terdapat beberapa metode clusterisasi data. Pemilihan metode clusterisasi bergantung pada tipe data dan tujuan clusterisasi itu sendiri. Metodemetode beserta algoritma yang termasuk didalamnya meliputi (Baskoro, 2010): Sadaaki et. al. (2008) menyatakan : Sebelum memutuskan berapa jumlah cluster yang akan dibentuk bahwa terdapat dua pendekatan yang dapat digunakan yaitu : a. supervised (jika jumlah cluster ditentukan). b. unsupervised (jika jumlah cluster tidak ditentukan/alami) Dokumen Klastering. Dokumen Klastering merupakan suatu teknik untuk mengelompokkan dokumendokumen berdasarkan kemiripannya dengan tujuan mendapatkan sekumpulan dokumen yang tepat (Widyawati, 2010). Dokumen-dokumen tersebut dikelompokan ke dalam klaster berdasarkan tingkat kemiripannya. Suatu klaster dapat dikatakan bagus apabila tingkat kemiripan antar anggota klaster sangat tinggi dan tingkat

6 kemiripan antar klaster sangat rendah. Sedangkan kualitas suatu klaster dapat diukur melalui kemampuannya dalam menemukan pola-pola yang tersembunyi. Gambar 2.3. berikut ini menunjukkan contoh data yang akan dilakukan klastering : Gambar 2.3 Data Sebelum dilakukan proses pengelompokkan Jika data dilakukan klastering (pengelompokkan) berdasarkan warna, maka pengelompokkannya seperti yang terlihat pada gambar 2.4 : Gambar 2.4 Pengelompokkan berdasarkan kesamaan warna

7 Jika data dilakukan klastering berdasarkan bentuk, maka pengelompokkan seperti terlihat gambar 2.5 : Gambar 2.5 Pengelompokkan berdasarkan kesamaan bentuk Pengelompokkan bisa juga bisa dilakukan dengan kesamaan jarak Gambar 2.6 Pengelompokkan berdasarkan kesamaan jarak Teknik analisis data yang bertujuan untuk mengelompokkan individu / objek kedalam beberapa kelompok yang memiliki sifat berbeda antar kelompok, sehingga objek-objek yang terletak dalam satu kelompok akan mempunyai sifat homogen.

8 Ukuran data yang bias digunakan adalah jarak euclidius (euiclidean) antara dua objek. Jika objek pertama yang diamati adalah X =[ x 1, x 2, m, x p,] dan Y = [y 1, y 2,m, y p ] adalah : pp 2 d(xx + yy) = (Xy Yj).2.1 jj =1 analisi klaster diukur dengan menggunakan nilai variance, variance digunakan untuk mengukur nilai penyebarandari data-data hasil klastering. Pada dasarnya variance pada klastering ada 2 yaitu variance dalam klaster (V w ) dan variance antar klaster (V b ). klaster disebut ideal jika memiliki nilai V w seminimal mungkin V b semaksimal mungkin. Minimum Maximum VV = Vw VVVV atau VV = Vb VVVV Untuk menghitung nilai variance dari semua data setiap klaster digunakan rumus : 1 nnnn V 2 c = (dd ii dd ii ) n c - 1 ii= Dimana : V c 2 = variance pada klaster c c = 1..k, dimana k = jumlah klaster n c = jumlah data pada klaster c d i = data ke-i pada suatu klaster d i = rata-rata dari data pada suatu klaster Sedangkan untuk menghitung variance didalam klaster digunakan rumus sebagai berikut :

9 Dimana : V w = variance within klaster N = jumlah semua data 1 kk V w = (nn N - k ii 1). vv ii ii= Sedangkan untuk menghitung variance antar klaster digunakan rumus sebagai berikut : 1 kk V b = (dd k - l ii dd ) ii= Dimana : d = rata-rata dari d i untuk mendapat nilai variance dari semua klaster dilakukan dengan cara membagi nilai variance dalam klaster dengan variance antar klaster. Semakin kecil nilai tersebut maka semakin klaster yang dihasilkan Support Vector Clustering (SVC) Support vector clustering merupakan metode clustering dengan menggunakan probabilitas kepadatan titik memakai kernel jarak pada dimensi tinggi (Ben-hur et al, 2001 ) Dua tahapan dari SVC adalah pelatihan data untuk menentukan jarak dan pelabelan kluster. Pada metode ini, data dipetakan ke dalam dimensi yang lebih tinggi dengan kernel jarak. Pada ruang dimensi yang baru, dilakukan kluster data terlihat sebagai bentuk bola. Untuk mendapatkan kluster data yang sesuai, dilakukan pencarian bentuk bola yang minimal (minimal sphere). Misalkan terdapat {xi} merupakan himpunan bagian dari X sebagai data dari N titik. Pada pemetaan ke dimensi yang lebih tinggi, bola minimal didapat dengan rumus sebagai berikut :

10 Dimana merupakan fungsi transformasi non linear Xj dari dimensi rendah ke dimensi tinggi. Sehingga persamaan diatas dapat diubah menjadi..2.5 Dimana : a merupakan titik tengah bola minimal R merupakan radius bola minimal Variabel slack untuk pinalty term bentuk bola yang tidak selalu ideal, dimana j >= 0. Untuk dapat menyelesaikan permasalah bola minimal, diperkenalkan Langrangian.2.6 Untuk setiap titik xj dengan $j =0 merupakan titik yang berada di permukaan atau di dalam bola. Dimana $j >=0 dan μj>=0 merupakan Langrangian Multiplier yang bisa didapatkan dengan mengubah ke bentuk Dual problem (W): Dengan konstrain..2.7 Titik yang berada dipermukaan bola disebut dengan support vector. Syarat titik menjadi support vector adalah 0< $j < C. Sedangkan titik yang berada di $j=c berada diluar dari boundary (bounded support vector, BSV), sedangkan titik lain berada di dalam bola. Fungsi transormasi $ ke dimensi tinggi dapat digantikan dengan kernel dalam kasus ini adalah kernel Gaussian sehingga Dual Wolfe menjadi bentuk sebagai berikut:

11 Dengan mengeset turunan dari Langrarian menghasilkan a= Bola minimal yang telah didapat kemudian dipetakan kembali ke dimensi awal (rendah) dengan menjadi kontur yang secara eksplisit memperlihatkan bentuk kluster. Seluruh titik yang berada pada kontur tersebut diasosiasikan sebagai anggota kluster tersebut. Ciri titik berada di dalam kontur adalah jarak titik tersebut dengan pusat kluster lebih kecil atau sama dengan radius bola Sehingga bentuk kluster dapat dilihat dengan melihat titik titik support vector dari kluster tersebut. Untuk menentukan titik masuk ke kluster mana diperlukan pengujian jarak titik tersebut dengan titik yang lain. Misal terdapat titik i dan j maka i dan j termasuk dalam kluster yang sama jika jarak seluruh titik-titik antara i dan j dalam garis lurus lebih kecil atau sama dengan radius bola minima. Cara diatas mengharuskan dibuatnya matrik ketetanggan antar titik dimana Aij=1 jika titik i dan j terletak dalam 1 kluster dan Aij=0 jika i dan j tidak terletak dalam 1 kluster Algoritma Support Vector Clustering 1. Lakukan inisialisasi data. 2. Lakukan pencarian nilai beta melalui optimasi persamaan linear dual wolfe dengan konstrain 0< βj < C dan βj=1 3. Lakukan pembuatan matrik ketetanggaan dengan menentukan 3 titik pada garis lurus antara 2 titik yang dicek keterhubungan clusternya.

12 2.6. Algoritma K-Medoids Pengelompokkan merupakan proses pengumpulan beberapa objek ke dalam kelompok sehingga setiap objek dalam satu kelompok adalah mirip namun tidak mirip dengan kelompok yang lain. Metode K-Means telah diketahui sehingga teknik yang baik untuk pengelompokan. Namun, metode K-Means ini sensitive terhadap adanya outlier, alternatifnya yang sering digunakan adalah metode K-Medoids (Park dan Jun, 2009). K-Medoids ini mirip dengan K-Mean, namun yang menjadi center klaster adalah datum, bukan mean data. Park dan Jun (2009) menawarkan algoritma K-Medoids dimana menurut penelitiannya algoritma ini menghasilkan kinerja yang baik dibandingkan K-Means dan dengan waktu yang lebih cepat. Algoritma K-Medoids tersebut adalah sebagai berikut : 1. Tahap pertama (pilih inisial medoid) 1-1 Hitung d ij, jarak di antara setiap pasangan objek berdasarkan ukuran jarak tertentu, misalnya Euclidean pp dd iiii = aa=1( xx iiii xx jjjj ) 2 = (x ii x jj ) (x ii x jj ) ( 2.10 ) dimana i=1,..,n; j=1,..,n dan p adalah banyak variable, serta V adalah matrik varian kovarian. 1-2 Hitung v j untuk setiap objek j dimana vv jj = nn dd iiii n ii=1 h =1 dd iih (2.11) 1-3 Urutkan v j dari terkecil ke terbesar. Pilih objek terkecil sebanyak k sebagai inisial medoid. 1-4 Hitung jarak setiap objek terhadap inisial medoid dan kelompok objek dalam k kelompok berdasarkan jarak minimal terhadap setiap medoid. 1-5 Hitung jumlah jarak dari semua objek ke medoid kelompoknya. 2 Tahap Kedua (Update Medoid)

13 Cari medoid baru pada setiap kelompok dimana jarak antar objek minimal. Update medoid setiap kelompok yang ada dengan medoid yang baru. 3 Tahap Ketiga (menghubungkan objek pada medoid) 3-1 Hitung jarak semua objek ke setiap medoid dan dihasilkan kelompok baru berdasarkan jarak minimal. 3-2 Hitung jarak semua ke medoid kelompoknya. Jika jumlahnya sama dengan jumlah sebelumnya, hentikan algoritma. Jika tidak kembali ke tahap Riset-Riset Terkait Terdapat beberapa riset yang telah dilakukan banyak peneliti berkaitan dengan domain pendidikan, seperti yang akan dijelaskan dibawah ini : 1. Muchammad Juniarto (2009) menjelaskan bahwa metode SVC lebih baik daripada K-Means dalam pengelompokkan data. 2. Kusrini (2001) menjelaskan bahwa algoritma data mining. 3. Jayanti Diah Basuki (2008) menjelaskan implementasi tentang algoritma K-Medoids untuk Clustering dokumen teks. 4. Karhendana, A (2008) menjelaskan tentang pemanfaatan dokumen klastering pada Agregator berita.

14 2.8. Kontribusi Riset Penelitian ini memberikan kontribuasi pada pemahaman tentang hubungan data tugas akhir mahasiswa AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar untuk mengetahui perbandingan ke dua algoritma yang mana yang lebih cepat dalam pengclasteran dokumen. Beberapa kemungkinan lain yang dianggap penting adalah bahwa perguruan tinggi dapat menggunakan informasi dalam hal pengelompokkan data di perguruan tinggi tersebut, untuk membuat agar dapat diketahui model algoritma mana yang lebih baik dalam pengklasteran dokumen Analisis dan Interpretasi Hasil pengolahan data yang telat diperoleh kemudian dianalisis sehingga diperoleh suatu interpretasi data dari hasil pengolahan tersebut pada tahap ini dibandingkan hasil pengujian setiap metode dengan parameter-parameter yang digunakan untuk menentukan metode yang terbaik dalam klastering.