Pembangunan Sistem Data Mining untuk

BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Diabetes Melitus
Diabetes adalah suatu penyakit, dimana tubuh penderitanya tidak secara
otomatis mengendalikan tingkat gula (glukosa) dalam darahnya. Pada tubuh yang
sehat, pankreas melepas hormon insulin yang bertugas mengangkut gula melalui
darah ke otot-otot dan jaringan lain untuk memasok energi. Penderita diabetes
tidak bisa memproduksi insulin dalam jumlah yang cukup, atau tubuh tidak
mampu menggunakan insulin secara efektif, sehingga terjadilah kelebihan gula di
dalam darah. Kelebihan gula yang kronis didalam darah (hiperglikemia) ini
menjadi racun bagi tubuh.
Menurut ADA (Americant Diabetes Assosiation ) 1998, (Soegondo et al,
2002), diabetes merupakan suatu kelompok penyakit metabolik dengan
karakteristik hiperglikemia yang terjadi karena kelainan sekresi in sulin, kerja
insulin atau kedua-duanya. Sedang sebelumnya WHO 1980 berkata bahwa
diabetes merupakan suatu yang tidak dapat dituangkan dalam satu jawaban yang
jelas dan singkat tetapi secara umum dapat dikatakan sebagai suatu kumpulan
problema anatomik dan kimiawi yang merupakan akibat dari sejumlah faktor
dimana didapat defesiensi insulin absolut atau relatif dan gangguan fungsi insulin
Diabetes dapat digolongkan ke dalam dua tipe, yaitu tipe 1 dan tipe 2.
Diabetes tipe 1 adalah bila tubuh perlu pasokan insulin dari luar. Diabetes tipe 1
ini biasanya ditemukan pada penderita yang mulai mengalami diabetes sejak
anak-anak atau remaja. Diabetes tipe 2 terjadi jika insulin hasil produksi pankreas
tidak cukup, sehingga terjadi gangguan pengiriman gula ke sel tubuh.
Gejala diabetes tipe 1 muncul secara tiba-tiba pada saat usia anak-anak
sebagai akibat dari kelainan genetika, sehingga tubuh tidak memproduksi insulin
dengan baik. Sedangkan gejala diabetes tipe 2 muncul secara perlahan-lahan
sampai menjadi gangguan yang jelas. Gejala -gejala umum pada kedua tipe
diabetes hampir sama, antara lain: sering buang air kecil, terus menerus lapar dan
16
haus, cepat lelah, kehilangan tenaga, luka yang lama sembuh, penglihatan kabur.
Dikarenakan munculnya gejala-gejala tersebut pada penderita diabetes tipe 2
adalah perlahan-lahan, maka sering terabaikan dan dianggap sebagai keletihan
biasa. Orang yang mempunyai resiko tinggi menderita diabetes melitus adalah
1. Orang dengan riwayat keluarga dengan diabetes
2. Orang obeis ( > 20% berat badan ideal)
3. Umur di atas 40 tahun dengan faktor tersebut di atas
4. Orang dengan tekanan darah tinggi
5. Orang dengan dislipidemia (kolesterol HDL < 35 md/dl dan/atau trigliserida >
250 mg/dl)
6. Semua wanita hamil 24-28 minggu
7. Wanita yang melahirkan bayi > 4.000 gram.
Diabetes melitus jika tidak dikelola dengan baik akan dapat mengakibatkan
terjadinya berbagai penyulit menahun, seperti penyakit jantung koroner, penyulit
pada mata, ginjal dan syaraf. Jika kadar glukosa darah dapat selalu dikendalikan
dengan baik, diharapkan semua penyulit menahun tersebut dapat dicegah, paling
sedikit dihambat.
2.2. Data Warehouse
Basis data rumah sakit yang dihasilkan dari sistem informasi rumah sakit
umumnya berisi data dalam jumlah besar. Penyaringan serta penyajian informasiinformasi yang relevan dalam basis data yang besar ini adalah pekerjaan yang
rumit. Sehingga perlu teknik -teknik tertentu agar proses penyaringan informasi
bisa dilakukan secara efesien dan efektif, antara lain dengan membangun data
warehouse yang akan berfungsi sebagai pusat penyimpanan data yang terintegrasi
sebagai hasil penyaringan data operasional, dan menerapkan data mining yang
akan menelusuri pola -pola data untuk tujuan analisis.
Data warehouse bukan prasyarat untuk data mining, tetapi dalam prakteknya
tugas data mining dibuat lebih mudah dengan mengakses dari data warehouse.
Data warehouse dapat dipandang sebagai tempat penampungan data untuk
mendukung pembuatan keputusan strategis. Fungsi dari data warehouse adalah
untuk menyimpan data historis yang terintegrasi untuk merefleksikan berbagai
17
sudut pandang organisasi. Data mining adalah salah satu aplikasi utama bagi data
warehouse, dimana fungsi data warehouse adalah untuk menyediakan informasi
pada end user untuk mendukung pembuatan keputusan, sedangkan tool data
mining menyediakan kemampuan kepada end user untuk menyaring informasi
yang tersembunyi.
Data warehouse adalah kumpulan data yang subject oriented, integrated,
nonvolatile dan time variant untuk membantu membuat keputusan manajemen
(Inmon, 1996). Subject oriented berarti data warehouse diarahkan kepada subyek
utama yang akan didefinisikan dalam data model. Subyek-subyek utama ini pada
akhirnya akan diimplementasikan secara fisik sebagai sekumpulan tabel-tabel
yang saling berelasi dalam data warehouse.
Karakteristik yang kedua pada data warehouse adalah integrasi. Data
warehouse bisa bersumber dari banyak aplikasi yang biasanya tidak konsisten
baik dalam pemrograman, pembuatan tata nama, pembuatan atribut fisik maupun
pembuatan atribut pengukuran. Pada data warehouse keragaman tersebut harus
dikonversi dengan memodifikasinya agar didapat format atau struktur data yang
sesuai. Karakteristik ketiga dari data warehouse adalah non -volatile. Data yang
ada pada data warehouse adalah data historis yang umumnya hanya bisa dibaca,
tetapi data tersebut tidak dapat di update. Karakteristik keempat pada data
warehouse adalah time variant, dimana key struktur data warehouse selalu
mengandung komponen waktu. Komponen waktu merupakan hal yang sangat
penting pada data warehouse.
Salah satu aspek yang sangat penting saat merancang data warehouse adalah
yang berkaitan dengan granularity. Granularity menunjukkan tingkatan detil yang
ditampung dalam unit data dalam data warehouse. Semakin detil tingkatan yang
ditampung dalam unit data, semakin rendah tingkat granularity-nya. Sebaliknya
semakin kurang detil, tingkat granularity-nya semakin tinggi. Granularity akan
berdampak pada volume data yang menempati data warehouse, dan pada saat
yang sama juga berdampak pada jenis kueri yang bisa dilakukan. Dengan volume
data yang besar membutuhkan kapasitas penyimpanan yang juga besar.
Masalah kedua yang juga penting saat merancang data warehouse adalah
partitioning. Partitioning menunjukkan pembagian data ke dalam beberapa unit
18
yang secara fisik berbeda, yang masing-masing bisa ditangani sendiri-sendiri. Hal
ini menjadi penting, karena jika data berada dalam unit yang besar, maka data
tersebut akan sulit untuk dikelola. Sedangkan salah satu esensi dari pembentukan
data warehouse adalah kemudahan dalam mengakses data.
2.2.1 Metodologi Perancangan Data Warehouse
Ada banyak pilihan yang bisa dilakukan ketika merancang data warehouse.
Tetapi pendekatan yang paling banyak digunakan adalah dengan menggunakan
empat data store dan tiga data flow (Corey et al, 2001), seperti pada Gambar 1.
Store 1
Source 1
(Transaction
System)
Store 4
Reporting
application 1
Store 3
HPQS
(DataMart)
Flow 3
Store 1
Source 2
(Transaction
System)
Flow 1
Store 1
Source 3
(Transaction
System)
Store 1
Source 4
(Transaction
System)
Store 4
Reporting
application 2
Store 2
Integration Layer
(Data Warehouse)
Flow 2
Flow 3
Store 3
HPQS
(DataMart)
Store 4
Reporting
application 3
Gambar 1 Arsitektur data warehouse dengan menggunakan empat
data store dan tiga data flow.
Sumber: Corey et al, 2001
Data store 1 adalah source system yaitu berbagai sistem aplikasi yang akan
menyediakan data bagi data warehouse. Source system ini bisa juga berasal dari
19
luar organisasi. Masing-masing sistem ini mempunyai basis data yang diperlukan
oleh end user untuk mengaksesnya.
Flow 1 adalah aliran data dari sumber data ke integration layer. Setelah
mengetahui dari mana sumber data berasal, berikutnya perlu mengembangkan
mekanisme untuk mendapatkan data tersebut, yaitu dengan melakukan
penyaringan data. Tahapan ini disebut juga tahap ekstraksi data.
Data yang
berasal dari berbagai sumb er diintegrasikan dan/atau ditransformasikan sebelum
diletakkan ke dalam data warehouse.
Data store 2 – Integration Layer atau data warehouse adalah basis data
yang dinormalisasikan yang berasal dari berbagai sumber yang diletakkan dalam
satu tempat. Adapun alasan membangun integration layer antara lain adalah untuk
menghindari pengulangan ekstraksi. Beberapa data mart memerlukan data dari
sistem yang sama. Jika tidak ada data warehouse, maka setiap data mart harus
mengakses setiap sumber. Dengan membangun data warehouse, setiap data mart
hanya membaca dari satu sumber yaitu integration layer yang sudah berisi data
yang terintegrasi.
Flow 2 merupakan aliran dari dari integration layer ke High Performance
Query Structure (HPQS). Pada flow ini data diekstrak dari integration layer dan
disisipkan ke data mart. Pada tahapan ini hanya diperlukan Extract, Tranform dan
Load (ETL) untuk mempopulasikan data ke data mart.
Data store 3 – HPQS atau data mart adalah basis data dan struktur data
yang dibentuk secara khusus untuk mendukung kueri yang diperlukan oleh end
user. Basis data ini dikelola oleh engine relational database atau engine
multidimensional database. Jika disimpan dalam relational database, maka
perancangan basis data data mart umumnya menggunakan star schema
Data Flow 3 merupakan aliran data dari HPQS ke aplikasi. Untuk
mendapatkan data dari data mart diperlukan tool kueri. Tool ini umumnya
memerlukan SQL untuk memanggil relational database.
Data store 4 menyajikan report yang disimpan dalam basis data.
2.2.2. Star Schema
20
Star schema adalah jenis perancangan basis data yang digunakan untuk
mendukung analytical processing. Star schema berisi dua jenis tabel yaitu tabel
fakta dan tabel dimensi. Tabel fakta atau disebut juga major table berisi data
kuantitatif atau data transaksi sesungguhnya yang ada pada organisasi dimana
informasi yang ada didalamnya akan dianalisa. Informasi ini biasanya berupa
pengukuran numerikal dan bisa terdiri dari banyak kolom dan jutaan baris. Tabel
dimensi atau disebut juga minor table, berisi deskripsi data yang merefleksikan
dimensi organisasi.
Perancangan basis data dengan menggunakan star schema ini paling banyak
digunakan untuk membangun struktur data pada data mart dalam lingkungan
relasional (Corey et al, 2001). Dalam star schema akan dilakukan normalisasi
yang minimal untuk tujuan mendapatkan unjuk kerja yang baik.
Untuk merancang tabel fakta dan tabel dimensi terlebih dahulu harus
mengetahui transaksi apa yang akan dimodelkan. Setiap record dalam tabel fakta
berisi primary key yang dibentuk dari satu atau lebih foreign key; foreign key
adalah kolom yang ada dalam satu tabel yang nilainya ditentukan oleh primary
key pada tabel lain. Tabel fakta adalah tabel yang sudah dinormalisasikan. Setiap
record berisi sejumlah atribut yang semua atributnya hanya mempunyai satu
primary key, sehingga dikatakan sudah memenuhi bentuk normal pertama (1NF).
Tidak ada grup yang berulang, seluruh atribut hanya bergantung penuh pada
primary key (2NF). Tidak ada satupun atribut yang bergantung pada atribut non
key (3NF). Contoh relasi antartabel dimensi dan tabel fakta bisa dilihat pada
Gambar 2.
Tabel dimensi mempunyai ciri yaitu :
1. Denormalized. Tabel dimensi dibentuk dengan menggabungkan beberapa
tabel yang berasal dari berbagai sumber untuk dimasukkan dalam satu tabel
denormalized. Tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah join yang harus
diproses pada kueri, sehingga hal ini akan meningkatkan kinerja basis data.
2. Lebar. Tabel dimensi umumnya lebih lebar dibandingkan dengan tabel dalam
aplikasi basis data. Hal ini berarti tabel dimensi memiliki banyak kolom
3. Pendek. Tabel dimensi umumnya jumlah row-nya lebih sedikit jika
dibandingkan tabel fakta
21
4. Menggunakan surrogate key, yaitu key yang dibuat sendiri dalam data
warehouse.
5. Berisi hubungan ke baris-baris tertentu dalam tabel master. Tabel dimensi
berisi referensi ke key yang ada pada tabel master untuk mendapatkan record
yang diinginkan.
6. Berisi kolom tanggal atau flag tambahan
Tabel Fakta
Tabel Dimensi
Key 1
Key 1
Tabel Dimensi
Atribut
Key 2
Attribut
Attribute
. . . .. . . .
Attribut
Attribute
Key 2
Tabel Dimensi
Key 3
Key 3
Kolom data
Attribute
Data Column
Attribut
..........
. . . .. . . .
Data Column
Attribute
. . . .. . . .
Attribute
Gambar 2 Relas i antartabel dimensi dan tabel fakta sederhana
2.3. Data mining
Data mining merupakan proses pencarian pola dan relasi-relasi yang
tersembunyi dalam sejumlah data yang besar dengan tujuan untuk melakukan
klasifikasi, estimasi, prediksi, association rule, clustering, deskripsi dan
visualisasi. Berdasarkan aktifitasnya data mining dikelompokkan menjadi dua
jenis, yaitu directed data mining dan undirected data mining . Directed data
mining digunakan jika sudah diketahui secara pasti apa yang akan diprediksi,
sehingga bisa secara langsung menambang data untuk diarahkan pada tujuan
tertentu. Misalnya model prediktif yang digunakan untuk membuat prediksi
tentang diagnosa penyakit yang belum diketahui. Model prediktif menggunakan
pengalaman untuk menentukan bobot dan tingkat kepercayaan. Salah satu kunci
22
keberhasilan model prediktif adalah adanya data yang cukup dengan hasil yang
sudah diketahui untuk mengarahkan/melatih model.
Undirected data mining berkaitan dengan menelusuri pola-pola baru dalam
data. Tidak seperti directed data mining, yang sudah mengetahui apa yang akan
diprediksi. Pada undirected data mining, ingin diketahui bagaimana model
mengusulkan jawaban. Dalam prakteknya data mining sering berisi kombinasi
dari keduanya. Misalnya saat membangun predictive model, sering berguna untuk
mencari pola dalam data menggunakan teknik undirected.
Secara sederhana data mining bisa dikatakan sebagai proses menyaring atau
“menambang” pengetahuan dari sejumlah data yang besar. Istilah lain untuk data
mining adalah Knowledge Discovery in Database atau KDD. Walaupun
sebenarnya data mining sendiri adalah bagian dari tahapan proses dalam KDD,
seperti yang terlihat pada Gambar 3 (Han & Kamber, 2001).
Evaluation and
Presentation
Pattern
Data mining
Selection and
Transformation
Cleaning and
Integration
Databases
Flat files
Gambar 3 Data mining sebagai salah satu tahapan dalam proses
23
Knowledge Discovery
Sumber: Han & Kamber (2001)
Tahapan dalam KDD adalah sebagai berikut:
1. Pembersihan data; untuk mengidentifikasi, merubah, membersihkan data yang
tidak konsisten atau tidak akurat.
2. Integrasi data; dimana data dari berbagai sumber digabungkan
3. Pemilihan data; dimana data yang relevan untuk melakukan analisis dipilih
dari basis data.
4. Transformasi data; dimana data ditransformasikan atau dikonsolidasi ke dalam
bentuk yang sesuai untuk mining misalnya dengan melakukan operasi
summary atau agregasi.
5. Data mining ; proses yang penting dimana metoda cerdas diterapkan untuk
menyaring pola-pola dari data.
6. Evaluasi pola; mengidentifikasikan pola -pola yang benar-benar menarik yang
menggambarkan pengetahuan didasarkan pada pengukuran tertentu.
7. Penyajian pengetahuan ; dimana teknik -teknik penyajian serta representasi
pengetahuan digunakan untuk menyajikan pengetahuan yang dihasilkan dari
mining ke user.
Berdasarkan tahapan dalam KDD, arsitektur sistem data mining umumnya
mempunyai komponen utama sebagai berikut :
1. Basis data, data warehouse, atau tempat penyimpanan informasi lainnya.
Teknik data cleaning dan data integration umumnya diperlukan dalam
pembentukan komponen-komponen tersebut.
2. Basis data atau data warehouse server. Basis data atau data warehouse server
bertanggungjawab untuk mengambil data yang relevan.
3. Basis pengetahuan. Komponen ini merupakan domain pengetahuan yang
digunakan untuk mengarahkan pencarian, atau mengevaluasi kemenarikan
pola-pola yang dihasilkan. Pengetahu an tersebut bisa berisi konsep hirarki,
yang digunakan untuk menyusun atribut atau nilai-nilai atribut ke dalam
tingkatan abstraksi yang berbeda-beda. Pengetahuan seperti keyakinan user,
yang bisa digunakan untuk menguji ketertarikan pola -pola didasarkan pada
hal-hal yang tidak diharapkannya, dapat juga dimasukkan.
24
4. Data mining engine. Bagian ini adalah yang paling penting bagi sistem data
mining dan idealnya berisi sekumpulan modul-modul fungsional untuk
melakukan tugas seperti karakterisasi, asosiasi, klasifikasi, analisis cluster,
evaluasi dan analisis deviasi.
5. Modul evaluasi pola. Komponen ini berinteraksi dengan modul-modul data
mining sedemikian sehingga menfokuskan pencarian ke arah pola-pola yang
menarik. Untuk meng -efisienkan data mining, sangat dianjurkan untuk
menekankan evaluasi dari pola-pola yang menarik sedalam mungkin ke dalam
proses mining sedemikian sehingga memfokuskan pencarian hanya pada pola pola yang menarik saja.
6. Antarmuka pengguna. Modul ini berkomunikasi antara user dan sistem data
mining , memungkinkan user untuk berinteraksi dengan sistem dengan menulis
kueri, menyediakan informasi untuk membantu memfokuskan pencarian, dan
melakukan eksplorasi data mining didasarkan pada hasil antara data mining.
Selain itu komponen ini memungkinkan user untuk menelusuri basis data dan
skema data warehouse atau struktur data, mengevaluasi pola-pola yang
dihasilkan dari proses mining , dan menyajikan pola-pola dalam bentuk yang
berbeda-beda.
2.3.1. Klasifikasi dan Prediksi
Klasifikasi dan prediksi adalah dua bentuk analisis data yang bisa digunakan
untuk mengekstrak model dari data yang berisi kelas-kelas atau untuk
memprediksi trend data yang akan datang. Klasifikasi memprediksi data dalam
bentuk kategori, sedangkan prediksi memodelkan fungsi-fungsi dari nilai yang
kontinyu. Misalnya model klasifikasi bisa dibuat untuk mengelompokkan aplikasi
peminjaman pada bank apakah beresiko atau aman, sedangkan model prediksi
bisa dibuat untuk memprediksi pengeluaran untuk membeli peralatan komputer
dari pelanggan potensial berdasarkan pendapatan dan lokasi tinggalnya.
Klasifikasi data dilakukan dengan dua tahapan. Pada tahap pertama, model
dibentuk dengan menentukan kelas-kelas data. Model dibentuk dengan
menganalisa database tuples yang dinyatakan dengan atribut. Setiap tuple p
memiliki kelas tertentu, yang d inyatakan oleh salah satu atributnya yang disebut
25
class label atribute. Dalam konteks klasifikasi data tuples disebut juga sample.
Data tuples ini membentuk training data set yang selanjutnya dianalisa untuk
membangun model. Setiap tuple yang membentuk training set disebut training
sample dan secara acak dipilih dari sample population. Karena label kelas dari
setiap training sample telah diketahui, maka tahapan ini disebut juga supervised
learning. Supervised learning ini kebalikan dari unsupervised learning, dimana
pada unsupervised learning label kelas dari setiap training sample tidak diketahui.
Pada tahap kedua, model digunakan untuk klasifikasi. Pertama, akurasi
model prediksi (atau classifier) ditentukan menggunakan data test. Sample ini
secara acak dipilih, independent dengan training sample. Akurasi dari model pada
test set adalah prosentase dari sample test set yang diklasifikasikan oleh model
dengan benar. Untuk setiap sample test, label kelas yang telah diketehui
dibandingkan dengan model kelas prediksi yang telah dilatih untuk sample
tersebut. Jika akurasi dari model bisa diterima, maka model bisa digunakan untuk
mengklasifikasikan data tuples dimana label kelasnya tidak diketahui. Misalnya,
classification rule yang telah dihasilkan dari analisis data dari pelanggan yang ada
dapat digunakan untuk memprediksi credit rating dari pelanggan baru.
Prediksi bisa dipandang sebagai pembentukan dan penggunaan model untuk
menguji kelas dari sample yang tidak berlabel, atau untuk menguji nilai atau
rentang nilai dari suatu atribut. Dalam pandangan ini, klasifikasi dan regresi
adalah dua jenis masalah prediksi, dimana klasifikasi digunakan untuk
memprediksi nilai-nilai diskrit atau nominal, sedangkan regresi digunakan untuk
memprediksi nilai-nilai yang kontinyu. Untuk selanjutnya penggunaan istilah
prediction untuk memprediksi kelas yang berlabel disebut classification, dan
pengggunaan istilah prediksi untuk memprediksi nilai-nilai yang kontinyu sebagai
prediction (Han & Kamber, 2001).
2.3.2 Metodologi Data mining
Ada beberapa konsep yang penting pada data mining. Konsep pertama
berkaitan dengan mencari pola di dalam data. Biasanya berupa kumpulan data
yang sering muncul. Tetapi secara umum berupa suatu daftar atau pola data yang
muncul lebih sering dari yang diharapkan saat dilakukan secara acak. Konsep
26
yang kedua adalah sampling, yang bertujuan untuk memperoleh keterangan
mengenai populasi dengan mengamati hanya sebahagian saja dari populasi itu.
Hal lain yang juga penting yang berhubungan dengan data mining adalah
validasi model prediksi yang muncul dari algoritme data mining. Khususnya, jika
menemukan pola dalam data, model yang dibangun untuk memprediksi pola
tersebut harus juga bisa digunakan untuk memprediksi pola ditempat lain.
Akhirnya jika menemukan pola, dan yakin bahwa model tersebut bisa diproduksi,
maka seluruh turunan untuk mencari pola atau model tersebut adalah yang terbaik.
Model digunakan untuk membuat prediksi tentang suatu record yang
menggambarkan keadaan nyata yang baru, dan
merefleksikan
model terbatas hanya
basis data histori dimana model tersebut dibuat, seperti yang
ditunjukkan pada Gambar 4.
Model adalah deskripsi dari data historis dimana model tersebut dibangun
untuk bisa diterapkan ke data baru dengan tujuan membuat prediksi tentang nilainilai yang terputus atau untuk membuat pernyataan tentang nilai yang diharapkan.
Pola adalah suatu kejadian atau kombinasi kejadian dalam suatu basis data yang
terjadi atau muncul lebih sering dari yang diharapkan (Berson et al., 2001).
Data Historis
Pembuatan
Model
143
Record
Model
Prediksi
Gambar 4 Model proses pembuatan data mining
Sumber: Berson et al., 2001.
27
2.3.3. Teknik Data mining
Ada tiga hal pokok yang harus diperhatikan untuk keberhasilan penerapan
data mining , yaitu; teknik data mining, data, dan model data. Teknik adalah
pendekatan umum untuk memecahkan masalah, dan biasanya terdapat banyak
cara yang bisa digunakan. Masing -masing cara mempunyai algoritmenya sendirisendiri.
Istilah teknik digunakan untuk menunjukkan pendekatan konseptual
untuk menyaring informasi dari data. Algoritme menunjukkan detil tahap demi
tahap dari cara tertentu untuk mengimplementasikan suatu teknik.
Data mining bisa berupa predictive atau descriptive. Perbedaan ini
menunjukkan tujuan dari penggunaan data mining . Tujuan utama predictive data
mining adalah mengotomatisasikan proses pembuatan keputusan dengan membuat
model yang punya kemampuan untuk melakukan prediksi atau mengestimasi
suatu nilai. Umumnya hasil dalam predictive data mining akan langsung ditindak
lanjuti Sehingga tolok ukur yang paling penting pada model adalah akurasinya.
Data mining sering juga bersifat descriptive. Tujuan utama descriptive data
mining adalah untuk menggali pengertian yang mendalam dari apa yang terjadi di
dalam data. Descriptive data mining sering menghasilkan action, tetapi bukan
berupa urutan aksi yang bisa diotomatisasikan secara langsung dari hasil model
(Berry & Linoff, 2000).
Descriptive mining, yaitu proses untuk menemukan karakteristik penting
dari data dalam suatu basis data. Clustering, Association , dan Sequential mining
adalah beberapa contoh dari teknik descriptive mining.
Predictive mining, yaitu proses untuk menemukan pola dari data untuk
membuat prediksi. Classification, Reg ression dan Deviation adalah teknik dalam
predictive mining.
a. Association Rule
Association rule merupakan salah satu teknik data mining yang paling
banyak
digunakan
dalam
penelusuran
pola
pada
sistem
pembelajaran
unsupervised . Metodologi ini akan mengambil seluruh kemungkinan pola-pola
yang diamati dalam basis data. Association rule menjelaskan kejadian -kejadian
28
yang sering muncul dalam suatu kelompok. Misalnya metodologi ini bisa
digunakan untuk menganalisa produk-produk mana saja yang sering dibeli oleh
seorang pelanggan secara bersamaan (analisa keranjang belanja). Hasil analisis
tersebut bisa digunakan untuk menentukan peletakan produk di toko.
Satu itemset adalah himpunan bagian A dari semua kemungkinan item I.
Satu itemset yang mengandung i item disebut i-itemset. Prosentase transaksi
yang mengandung itemset disebut support. Untuk suatu itemset yang akan
diamati, support-nya harus lebih besar atau sama dengan nilai yang dinyatakan
oleh user, sehingga itemset tersebut dikatakan sering muncul (frequent).
Bentuk umum aturan asosiasi adalah A1,A2,…,An → B1,B2,…,Bm, yang
berarti jika item Ai muncul, item Bj juga muncul dengan peluang tertentu.
Misalkan X adalah itemset. transaksi T dikatakan mengandung X jika dan hanya
jika X ⊆ T. Aturan X ⇒ Y menyatakan himpunan basis data transaksi dengan
tingkat kepercayaan (confidence) C, jika C% dari transaksi dalam D yang
mengandung X juga mengandung Y. Rule X ⇒ Y mempunyai support dalam
transaksi set D jika S% dari transaksi dalam basis data berisi X ∪ Y. Tingkat
kepercayaan menunjukkan kekuatan implikasi, dan support menunjukkan
seringnya pola terjadi dalam rule. Sebagai contoh diberikan aturan : A, B ⇒ C
dengan S = 0.01 dan C = 0.8. Hal ini berarti bahwa 80% dari semua pelanggan
yang membeli A dan B juga membeli C, dan 1% dari semua pelanggan membeli
ketiga item tersebut.
Mining association rule dilakukan dalam dua tahap, yaitu
1. Mencari semua association rule yang mempunyai minimum support Smin
dan minimum confidence Cmin. Itemset dikatakan sering muncul (frequent)
jika Support(A) ≥ Smin.
2. Menggunakan itemset yang besar untuk menentukan association rule
untuk basis data yang mempunyai tingkat kepercayaan C di atas nilai
minimum yang telah ditentukan (C min.).
b. Algoritme Appriori
Algoritme apriori menghitung seringnya itemset muncul dalam basis data
melalui beberapa iterasi. Setiap iterasi mempunyai dua tahapan; menentukan
29
kandidat dan memilih serta menghitung kandidat. Pada tahap pertama iterasi
pertama, himpunan yang dihasilkan dari kandidat itemset berisi seluruh 1-itemset,
yaitu seluruh item dalam basis data. Pada tahap kedua, algoritme ini menghitung
support-nya mencari melalui keseluruhan basis data Pada akhirnya hanya iitemset dengan batas minimum tertentu saja yang dianggap sering muncul
(frequent). Sehingga setelah iterasi pertama, seluruh i-itemset yang sering muncul
akan diketahui. Pada iterasi kedua, algoritme appriori mengurangi sekelompok
kandidat itemset yang dihasilkan dari iterasi pertama dengan menghapus kandidat
itemset yang tidak sering muncul. Penghapusan ini berdasarkan pengamatan yaitu
apakah itemset tersebut sering muncul atau tidak.
1. k = 1
2. C1 = I (semua item)
3. While Ck > 0
( a ). Sk = Ck
( b ).Ck+1 = Semua himpunan dengan k=1 elemen yang terbentuk
dengan menggabungkan dua itemset dalam sk
( c ). Ck+1 = Ck+1
( d ). S = S + Sk
( e ). k ++
4. return S
Gambar 5. Algoritme Appriori
Tabel 1. Transaksi Penjualan Barang
A
B
C
D
E
Pelanggan 1
1
0
1
1
0
Pelanggan 2
0
1
1
0
1
Pelanggan 3
1
1
1
0
1
Pelanggan 4
0
1
0
0
0
Misalkan pada tabel 1, akan dicari seluruh itemset dengan minimal support
Smin = 50%. Sehingga itemset dianggap sering muncul jika ia terdapat pada paling
30
tidak di 50% transaksi. Dalam setiap iterasi, algoritme appriori membentuk
kandidat set, menghitung jumlah kejadian dari setiap kandidat dan memilih
itemset didasarkan pada minimum support yang telah ditentukan sebelumnya yaitu
50%.
Pada tahap pertama iterasi pertama, semua item adalah kandidat. Algoritme
appriori hanya menelusuri semua transaksi dalam basis data dan membuat daftar
kandidat, yaitu ;
C1 =  A, B, C, D, E 
L1 =  A, B, C, D, E 
Pada tahap berikutnya , algoritme appriori menghitung terjadinya setiap kandidat
dan berdasarkan nilai minimum support S min, kemudian menentukan itemset yang
sering muncul, setelah tahap ini kandidat berisi:
L1 =  A, B, C, E 
D dikeluarkan karena nilai S = 25%, hanya ada satu transaksi dari keseluruhan
empat transaksi..
Untuk menelusuri himpunan 2-itemset, karena himpunan bagian (subset) dari 2itemset juga mempunyai minimum support yang sama, algoritme appriori
menggunakan L1 * L1 untuk membuat kandidat. Operasi * didefinisikan sebagai
berikut ;
Lk * Lk =  XUY dimana X,Y Ε Lk, (X∩Y=K-1 ,
Untuk k =1 ⇒ |L1| . |(L1)-1)/2| = 4 . 3/2 = 6
Pada iterasi kedua kandidat berisi :
C2 =  A,B, A,C, A,E, B,C, B,E, C,E .
Pada tahap berikutnya , algoritme appriori menghitung terjadinya setiap kandidat
dan berdasarkan nilai minimum support S min, kemudian menentukan itemset yang
sering muncul, setelah tahap ini kandidat berisi:
L2 =  A,C, B,C , B,E, C,E 
Himpunan 3-itemset dihasilkan dari S2 menggunakan operasi yang sudah
ditentukan sebelumnya L2 * L2. Langkah praktisnya, dari L2 dengan item yang
pertama sama, yaitu B,C, B,E,dinyatakan pertama. Kemudian algoritme
appriori akan mencek apakah 2-itemset C,E, yang berisi item kedua dari B,C,
31
B,E terdapat pada L2 atau tidak. Karena C,E ada dalam L2, maka  B,C,E 
menjadi kandidat 3-itemset.
Karena tidak ada kandidat 4 -itemset, maka algoritme ini berakhir.
c. Membuat Association Rule berdasarkan Frequent Itemset
Tahap kedua dalam penelusuran assosiation rule didasarkan pada seluruh iitemset yang sering muncul, yang didapat dari tahap pertama. Untuk rule yang
mengandung X1, X2, X3 → X4, rule tersebut dianggap bermakna jika kedua
itemset tersebut X1, X2, X3, X4 dan X1, X2, X3 adalah frequent. Sehingga
tingkat kepercayaan C dari rule tersebut dihitung sebagai hasil bagi dari support
itemset, yaitu :
C = S(X1, X2, X3, X4) / S(X1, X2, X3).
Strong association rule adalah rule dengan tingkat kepercayaan C diatas Smin.
Misalkan dari tabel 1 akan dicek apakah association rule (B,C) → E adalah strong
rule.
Pertama harus dipilih hubungan support dari tabel L2 dan L3.
S(B,C) = 2, S(B,C,E) = 2
C((B,C) → E ) = S(B,C,E)/S(B,C) = 2/2 = 1 (100%)
Karena tingkat kepercayaan adalah maksimal, maka jika transaksi berisi item B
dan C maka transaksi tersebut juga berisi item E.
d. Classification-Based Association
Saat ini, salah satu teknik data mining telah dikembangkan adalah dengan
menerapkan konsep association rule mining dalam masalah klasifikasi. Ada
beberapa metode yang bisa digunakan, antara lain association rule clustering
system (ARCS) dan associative classification (Han & Kamber, 2001). Metode
ARCS melakukan association rule mining didasarkan pada clustering kemudian
menggunakan aturan yang dihasilkan untuk klasifikasi. ARCS, melakukan
association rule mining dalam bentuk Aquant1 ∧ Aquant2 ⇒ Acat , dimana bentuk
Aquant1 dan Aquant2 adalah data test yang atributnya punya rentang nilai, Acat
menunjukkan label kelas untuk atribut kategori yang diberikan dari training data .
Metode associative classification mining menghasilkan aturan dalam bentuk
condset ⇒ y, dimana condset adalah sekumpulan item dan y adalah label kelas.
32
Aturan yang sesuai dengan minimum support tertentu disebut frequent. Rule
mempunyai support s jika s% dari sample dalam data set yang mengandung
condset dan memiliki kelas y. Aturan yang sesuai dengan minimum confidence
disebut accurate. Aturan mempunyai confidence c jika c% dari sample dalam data
set yang mengandung condset memiliki kelas y. Jika beberapa rule mempunyai
condset yang sama, maka rule dengan confidence tertinggi d ipilih sebagai
possible rule (PR). Metode associative classification mining menggunakan
algoritme association rule, seperti algoritme Appriori untuk menghasilkan
association rule, kemudian memilih sekelompok aturan yang mempunyai kualitas
tinggi dan menggunakan aturan tersebut untuk memprediksi data. Associative
classification masih kurang efisien karena seringkali menghasilkan aturan dalam
jumlah yang besar (Yin & Han, 2003).
Metode
classification -based
association
lainnya
adalah
CPAR
(Classification based on Predictive Association Rule). Algoritme ini mengambil
ide dari FOIL (First Order Inductive Leaner) dalam menghasilkan aturan dan
mengintegrasikannya dengan associative classification.
e. Classification based on Predictive Association Rules (CPAR)
Klasifikasi pada penelitian ini menggunakan association rule. Menurut
Yin & Han (2003) algoritme yang efektif untuk digunakan dalam masalah
klasifikasi adalah CPAR. Pada algoritme ini klasifikasi diimplementasikan dalam
tiga tahap: rule generation, rule evaluation dan classification.
Pada
proses
rule
generation,
CPAR
membangun
rule
dengan
menambahkan literal satu persatu. Pada setiap tahapan proses, CPAR menghitung
Gain dari setiap literal. Setelah masing-masing sampel diproses untuk
mendapatkan rule, sampel ini digunakan kembali di dalam perhitungan Gain
tetapi dengan mengurangi bobot dengan decay factor. Bobot sampel dikurangi
hingga mencapai nilai minimum yang dihitung oleh parameter w yaitu bobot
seluruh sampel positif. Bobot seluruh contoh pada awal proses ditetapkan sama
dengan 1.
33
Setelah proses rule generation, CPAR mengevaluasi setiap rule untuk
menentukan kekuatan prediksinya. Untuk rule r = p1
∧
p2
... ∧
p n → c, CPAR
mendefinisikan ekspektasi akurasi sebagai sebagai berikut :
L.A = (nc+1) / (ntot+f)
Dimana L.A adalah Laplace accuracy, f adalah jumlah kelas, ntot adalah jumlah
total sampel yang memenuhi body dari aturan, nc adalah jumlah sampel yang
memenuhi kelas c.
Klasifikasi
berupa
sekumpulan
aturan
untuk
setiap
kelas, CPAR
menggunakan s aturan terbaik setiap kelas, yang dipilih berdasarkan Laplace
accuracy.
Ide dasar CPAR berasal dari FOIL yang menggunakan algoritme greedy
untuk mempelajari aturan yang membedakan contoh positif dengan contoh
negatif. FOIL secara berulang mencari aturan terbaik dan memindahkan seluruh
contoh positif yang dicakup oleh aturan sampai seluruh contoh positif dalam data
set tercakup. Algoritme FOIL diperlihatkan pada Gambar 6 (Yin & Han ,2003).
Masukan: Training set D = P ∪ N. (P dan N adalah himpunan contoh
positif dan contoh negatif)
Keluaran: Himpunan aturan untuk memprediksi label kelas dari contoh.
Procedure FOIL
rule set R ← Φ
while |P| > 0
N’ ← N, P’ ← P
rule r ← empty_rule
while |N| > 0 and r.length < max_rule_length
find the literal p that brings most Gain according to P’ and N’
append p to r
remove from P’ all examples not satisfying r
remove from N’ all examples not satisfying r
end
R ← R ∪ {r}
Remove from p all examples satisfying r’s body
end
return R
Gambar 6. Algoritme FOIL
Definisi
34
•
Literal p adalah pasangan nilai atribut, dalam bentuk (A i,v), dimana Ai adalah
atribut dan v adalah nilai atribut Ai. Tuple t memenuhi literal p = (Ai,v) jika
dan hanya jika ti = v, dimana t i adalah nilai atribut ke-i.
•
Aturan r, berbentuk “p 1∧p 2∧ ..... ∧p t ⇒ c,” Tuple t memenuhi body dari aturan
r jika dan hanya jika tuple tersebut memenuhi setiap literal dalam rule. Jika t
memenuhi body dari r, r memprediksi bahwa t adalah dari kelas c.
Algoritme FOIL pertama kali membaca data masukan berupa himpunan
contoh positif dan contoh negatif, menghasilkan keluaran berupa aturan -aturan
yang berguna untuk memprediksi label kelas dari contoh positif atau contoh
negatif. Pada awal proses himpunan aturan R ditetapkan kosong. Proses
pembentukan aturan terus berulang selama jumlah contoh positif lebih besar dari
0, dan selama proses pembentukan aturan algoritme FOIL melakukan penyalinan
contoh positif ke contoh positif sementara, contoh negatif ke contoh negatif
sementara, membaca atribut contoh positif satu persatu dan menambahkan ke rule
list jika nilai Gain sesui dengan yang ditetapkan.
Pada saat memilih literal, FOIL Gain digunakan untuk mengukur informasi
yang diperoleh dari penambahan literal tersebut ke current rule. Misalkan
terdapat |P| contoh positif dan |N| contoh negatif memenuhi body dari aturan r.
Setelah literal p ditambahkan ke r, terdapat |P*| contoh positif dan |N*| contoh
negatif yang memenuhi body dari aturan r yang baru. FOIL Gain p didefinisikan
sebagai berikut (Yin & Han, 2003).

| P* |
|P|
Gain ( p ) = | P * |  log
− log
|
P
*
|
+
|
N
*
|
|
P
|
+|N


| 
dimana |P| dan |N| adalah jumlah contoh positif dan jumlah contoh negatif yang
memenuhi body dari aturan r. |P*| dan |N*| adalah jumlah contoh positif dan
jumlah contoh negatif yang memenuhi body dari aturan r yang baru, yang
dihasilkan dengan menambahkan p ke r.
Predictive Rule Mining (PRM) adalah suatu algoritme yang memodifikasi
FOIL untuk mendapatkan akurasi dan efesiensi yang lebih baik. Pada PRM,
35
setelah contoh yang benar tercakup dalam aturan, selain mengeluarkannya,
bobotnya dikurangi dengan faktor perkalian. Algoritme PRM diperlihatkan pada
Gambar 7 (Yin & Han, 2003).
Masukan: Training set D = P ∪ N. (P dan N adalah himpunan contoh
positif dan contoh negatif)
Keluaran: Himpunan aturan untuk memprediksi label kelas dari contoh.
Procedure Predictive Rule Mining
Set the weight of every example to 1
Rule set R ← φ
Totalweight ← TotalWeight(P)
A ← Compute PNArray from D
While TotalWeight(P) > δ. totalWeight
N’ ← N, P’← P, A’ ← A
Rule r ← emptyrule
While true
Find best literal p according to A’
If Gain(p) < min_Gain then break
Append p to r
For each example t in P’ ∪ N’ not satifying r’s body
Remove t from P’ or N’
Change A’ according to the removal of t
End
End
R ← R ∪ {r}
For each example t in P satisfying r’s body
t.weight ← α.t.weight
change A according to the weight decreased
end
end
return R
Gambar 7. Algoritme PRM
Algoritme CPAR merupakan pengembangan dari algoritme PRM.
Perbedaan diantara CPAR dan PRM adalah selain hanya memilih atribut yang
mempunyai gain terbaik pada setiap iterasi, CPAR dapat memilih sejumlah atribut
yang nilai gain-nya hampir sama. Pemilihan atribut tersebut dilakukan dengan
menghitung dan menerapkan gain_similarity_ratio. Semua atribut dengan nilai
gain lebih besar dari bestGain X gain_similarity_ratio akan dipilih dan diproses
36
lebih lanjut. Algoritme CPAR diperlihatkan pada Gambar 8 dan Gambar 9
(Coenan, 2004).
Method : startCPAR
Parameters : none
Global access to : R, C
generate an empty global attributes array A
For each c in C
generate global P and N example arrays
generate global PN array
determine minimum total weight threshold
while (total weight P > minimum total weight threshold)
A’ ? A, N’ ? N, P’ ? P, PN’ ? PN
If no attributes exist with weightings that can
produce a gain above minimum break
cparGeneration
end loop
end loop
Gambar 8. Metoda startCPAR
Method : cparGeneration
Parameters : parameters ante (antecedent) and
Cons (consequent) for current rule.
For each a in A
If (a not in antecedent) calculated gain using
information in PN array and add to attribute array
End loop
I = “available” column in A with best gain
If (A[i][0] <= MIN_BEST_GAIN ) return
loop through attribute array and find attribute a’ with best gain
If (best gain <= MIN_BEST_GAIN)
add antecedent ? c to rule list
for all records in P reduce weighting by decay factor
and adjust PN array accordingly
return
gainThreshold = bestGain×GAIN_SIMILARITY_RATIO
for each a in A
if a available and a.gain > gainThreshold
tempP’ ? P’, tempN’ ? N’, tempA’ ? A’, tempNP’ ? NP’
add a’ to antecedent
remove examples from N’ and P’ that do not contain
antecedent and adjust NP array accordingly
if (N’ == {})
add antecedent ? c to rule list
for all records in P reduce weighting by decay factor
and adjust NP array accordingly
37
else prmGeneration(antecedent,c)
P’ ? tempP, N’ ? tempN’, A’ ? tempA’, NP’ ? tempNP’
End loop
Gambar 9. Metoda cparGeneration
Pada metoda startCPAR proses dimulai dengan membaca data berupa
sekumpulan bilangan array dua dimensi yang setiap kolomnya diberi atribut A
dan
atribut
terakhir
menunjukkan
kelas.
Data
masukan
selanjutnya
dikelompokkan menjadi contoh positif P dan contoh negative N sesuai dengan
kelasnya. Bobot contoh positif |P| dan bobot contoh negative |N| setiap atribut
dijumlahkan untuk membentuk PN array, berupa array dua dimensi berisi daftar
semua atribut, bobot contoh positif, dan bobot contoh negative. Total weight
threshold (TWT) dihitung dengan mengalikan jumlah bobot positif dengan
konstanta yang selama percobaan ditetapkan sama dengan 0.05.
Proses pembentukan aturan dilakukan berulang-ulang sampai jumlah
bobot contoh positif lebih kecil dari TWT. Pada setiap proses dilakukan
penyalinan P, N, A dan PN ke P’, N’, A’ dan PN’. Menghitung Gain dan
menyisipkan aturan ke rule list. Pada percobaan yang dilakukan konstanta
minimum gain adalah 0.7, dan decay factor 1/3.
Membuat Rule Dalam CPAR
Dalam PRM, setiap aturan di-generate dari dataset yang tersisa, memilih
hanya literal yang terbaik dan mengabaikan seluruh literal lainnya. CPAR
membuat rule s dengan menambahkan literal satu per satu, yang mirip dengan
PRM. Pada CPAR setelah menemukan literal terbaik p, literal lainnya q yang
Gain-nya mirip dengan p (misalnya hanya berbeda 1%) akan dicari. Selain terus
membangun rule dengan menambahkan p ke r, q juga ditambahkan ke current
rule r untuk membuat rule baru r’
2.3.4. Membangun Model Prediksi
Secara umum, proses dasar membangun model prediksi adalah sama, apapun
teknik data mining yang akan digunakan. Keberhasilan dalam membangun model
lebih banyak tergantung pada proses bukan pada teknik yang digunakan, dan
38
proses tersebut sangat tergantung pada data yang digunakan untuk menghasilkan
model .
Tantangan utama dalam membangun model prediksi adalah mengumpulkan
data awal yang cukup. Dalam preclassified, hasilnya sudah diketahui, dan
karenanya preclassified digunakan untuk melatih model, himpunan data tersebut
disebut model set. Gambar 10 menggambarkan langkah-langkah dasar dalam
membangun model prediksi (Berry & Linoff, 2000). Langkah-langkah tersebut
adalah :
1. Model dilatih menggunakan preclassified data, dengan mengambil sebagian
data dari dataset yang disebut training set. Pada tahap ini, algoritme data
mining mencari pola-pola dari nilai yang diprediksi.
2. Model diperbaiki menggunakan himpunan bagian lain dari data yang disebut
test set. Model perlu diperbaiki agar tidak hanya bisa bekerja pada training
set.
3. Performance model diestimasi atau membandingkan performance beberapa
model, dengan menggunakan himpunan data ketiga, yang didapat dari
gabungan himpunan data pertama dan kedua, yang disebut evaluation set.
4. Model diterapkan ke score set. Score set bukan preclassified, dan bukan
bagian dari model set. Hasil dari data tersebut tidak diketahui. Predictive score
akan digunakan untuk membuat keputusan.
Dataset adalah preclassified data yang digunakan untuk membangun
model. Dataset perlu d ipecah ke dalam tiga komponan, training set, test set dan
evaluation set.
39
Training set
digunakan untuk
membangun model
Training
Set
Test set digunakan
untuk memperbaiki
model
Model
(Kasar)
Model
(Perbaikan)
Test Set
Evaluation set digunakan
untuk menilai akurasi
yang diharapkan dari
model saat diterapkan ke
data di luar model set
Evaluation
Set
Model yang terbaik
Score Set
diterapkan ke score set
untuk menghasilkan
prediksi
Model
(terbaik)
Prediksi
Gambar 10 Langkah -langkah membangun model prediksi
Sumber: Berry & Linoff, 2000
40