Implementasi Algoritma CARD+ untuk Identifikasi

JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-3
1
Implementasi Algoritma CARD+ untuk
Identifikasi Kategori Pengguna Internet pada
Studi Kasus Server ITS
Noor Fitria Azzahra, Diana Purwitasari, Abdul Munif
Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111
E-mail: [email protected]
Abstrak— Saat ini, informasi berkembang pesat melalui internet.
Hal ini berimplikasi pada kebutuhan internet ITS yang cukup
besar. Kebutuhan internet ini perlu dievaluasi untuk mengetahui
bagaimana server ITS digunakan. Salah satu evaluasi yang dapat
dilakukan adalah evaluasi profil pengguna server ITS. Dalam
web mining, teknik ini disebut personalisasi yang mengolah data
kunjungan (data usage) setiap pengguna pada suatu halaman
website sehingga dapat diketahui kelompok pengguna server.
Data kunjungan ini diperoleh dari logfile kemudian
dikonversikan menjadi session. Data session berdimensi besar
sehingga data ini dikonversi menjadi data relational yang
menyatakan tingkat kemiripan antara satu session dengan
session lainnya. Teknik pengelompokan data relasi ini dilakukan
dengan algoritma CARD+ (Competitive Agglomeration Relational
Data). Algoritma ini dilengkapi tahap post-clustering untuk
menggabungkan kelompok yang saling tumpang tindih. Hasil
kelompok yang terbentuk diukur kepadatannya dengan indeks
Dunn. Hasil uji mean dua populasi pada hasil uji coba
menunjukkan bahwa indeks Dunn setelah tahap post-clustering
lebih besar daripada sebelumnya. Sehingga dapat disimpulkan
bahwa algoritma CARD+ dapat diimplementasikan untuk
identifikasi kategori pengguna server ITS.
Kata Kunci— CARD+, indeks Dunn, log file, post-clustering,
session.
P
I. PENDAHULUAN
ERSONALISASI website merupakan sebuah metode
untuk melakukan analisis pola kunjungan atau data terkait
yang berhasil dikumpulkan sebagai hasil dari interaksi
pengguna dengan website. Tujuannya untuk memodelkan atau
menganalisis pola perilaku atau profil pengguna berdasarkan
interaksinya terhadap website [1].
Data yang digunakan untuk personalisasi adalah log file.
Data tersebut berisi catatan kunjungan pengguna website.
Dalam [2], halaman sebuah website dapat dikelompokan lebih
dari satu kelompok sehingga pengelompokan menggunakan
pendekatan fuzzy. Data log file kemudian diolah menjadi data
session yang berisi informasi mengenai daftar kunjungan
pengguna dalam satu waktu tertentu. Session ini berdimensi
cukup besar karena terdiri dari ratusan halaman URL sehingga
untuk data ini dikonversi menjadi data relasi yang menyatakan
tingkat kemiripan satu session dengan session lainnya.
Berdasarkan inilah, digunakan algoritma CARD untuk
identifikasi pengguna server ITS. Penelitian selanjutnya
menerapkan algoritma CARD+ yang menambahkan tahap
post-clustering pada algoritma CARD. Post-clustering
menggabungkan dua kelompok yang saling tumpang tindih
sehingga dihasilkan kelompok yang lebih baik.
Makalah ini bertujuan untuk melakukan identifikasi
kategori pengguna server ITS dengan mengimplementasikan
algoritma CARD+. Dengan menggunakan algoritma tersebut,
diharapkan memperoleh hasil kategori pengguna server ITS
yang baik sehingga dapat digunakan sebagai informasi dalam
melakukan evaluasi oleh pihak pengelola server ITS, dalam
hal ini adalah Pusat Komunikasi ITS.
Makalah ini terorganisasi sebagai berikut Bab I
menguraikan latar belakang serta tujuan penulisan makalah.
Bab II menguraikan mengenai dasar teori yang digunakan.
Perancangan perangkat lunak akan diuraikan pada Bab III dan
untuk implementasi akan dijelaskan pada Bab IV. Pengujian
sistem dijabarkan pada Bab V. Bab VI menjelaskan mengenai
kesimpulan yang dapat diambil dari Tugas Akhir ini.
II. DASAR TEORI
A. Algoritma Competitive Agglomeration (CA)
CA merupakan penggabungan teknik pengelompokan fuzzy
c-means (FCM) dan hierarki [5]. Sehingga CA dapat
menghasilkan nilai fungsi objektif yang minimal dan jumlah
kelompok yang optimal. Fungsi objektif CA dijelaskan pada
persamaan 1.
(
) ∑ ∑
∑ [∑
‖
‖
]
(1)
dimana
∑
*
+
untuk
(2)
Fungsi objektif pada persamaan 1 terdiri dari dua komponen.
‖
‖ , merupakan
Komponen pertama, ∑ ∑
fungsi objektif FCM yang berfungsi untuk mengontrol bentuk
dan ukuran kelompok serta menghasilkan kelompok yang
∑ [∑
] , adalah sum
padat. Komponen kedua,
square dari nilai kardinalitas kelompok yang digunakan untuk
mengontrol jumlah kelompok.
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-3
2
Penentuan nilai pada persamaan 1 merupakan hal yang
penting. Nilai untuk setiap iterasi didefinisikan dengan
( )
.
dimana
konstan.
/
∑
∑
(
∑
,∑
)
(
)
2.
(3)
-
adalah nilai inisial sedengankan

adalah waktu
B. Algoritma CARD+ (Competitive Agglomeration for
Relational Data)
Dalam referensi [3], data log file yang telah disusun dalam
bentuk session kemudian disimpan dalam matriks Behaviour
[ ]
yang setiap elemennya merepresentasikan
ketertarikan pengguna dalam session ke- terhadap halaman
website ke- .
jika halaman website
lainnya
{
(4)
adalah frekuensi akses halaman ke- selama session ke- ,
∑
dimana
, yang merepresentasikan jumlah
akses halaman ke- pada session ke-i dibanding dengan
jumlah total kunjungan dalam satu session.
Kemudian matriks
dikonversi menjadi matrix
, yang mengkarakteristikan nilai derajat ketertarikan
secara fuzzy dengan persamaan:
jika 𝑏𝑖𝑗
𝐼𝐷𝑚𝑖𝑛
{
jika 𝑏𝑖𝑗 ,𝐼𝐷𝑚𝑖𝑛 𝐼𝐷𝑚𝑎𝑥 jika 𝑏𝑖𝑗 > 𝐼𝐷𝑚𝑎𝑥
(5)
Matriks
dikoneversikan menjadi
matriks relasi
[
]
dengan
(
)
∑
{
}
∑
{
}
Inisialisasi:
Jumlah awal kelompok
 batasan

;
 matriks partisi ( )

)
g.
iii.
Memperbaharui ( ) dengan 3
( )
(
)
(
Memperbaharui
∑
Menghitung
Jika (
) hapus kelompok ke-i dan update C
)
3. Mengintepretasikan hasil kelompok dan post-clustering
(
|
)
a. Membuat
kelompok
b. Menghitung jarak antar kelompok
c. Menghitung batas bawah, ϵ dari
d. Jika (
untuk setiap i dan j) maka
i. Gabungkan kelompok dan
ii. Update C
e. Menghitung vektor prototipe
∑
(6)
(
f.
)
∑
|
|
Tahap post-clustering direpresentasikan pada tahap 3.b dan
3.d. Identifikasi kelompok yang tumpang tindih adalah dengan
mencari jarak antar kelompok dengan persamaan
Hathaway [6], menghitung jarak Euclidean pada data
relasional menggunakan persamaan
(
)
(7)
merupakan vektor keanggotaan yang didefinisikan dengan
(
)
∑
(8)
Perhitungan data relasi menggunakan persamaan
(
)
(9)
dimana
skalar,
adalah matriks identitas, dan matriks
yang memenuhi
untuk
. Nilai
dalam hal ini harus menyebabkan setiap
bernilai
positif. Jika terdapat nilai
yang negatif, maka nilai yang
baru didapatkan dengan menambahkan .
‖
‖ +
*
(10)
adalah kolom ke-k pada matriks identitas.
Algoritma CARD+ dijelaskan sebagai berikut:
1.
d.
e.
diakses dalam session
dimana
,
Algoritma CARD
Ulangi sampai keanggotaan kelompok stabil
a. Menghitung vektor keanggotaan dengan 8
b. Menghitung
dengan 7
c. Jika
untuk sembarang i dan k maka:
i. Hitung
dengan 10
(
ii. menghitung
‖
‖
untuk
dan
∑
∑
‖
|
‖
||
|
dimana
,
nilai
| |
merepresentasikan banyaknya session yang menjadi anggota
kelompok . Setelah tahap post-clustering, tahap berikutnya
adalah penentuan halaman apa saja yang menjadi anggota
kelompok yang tebentuk.
III. PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
Pada tahap ini dilakukan perancangan perangkat lunak
untuk melakukan identifikasi pengguna server ITS.
Perancangan terdiri dari tahap praproses dan tahap
identifikasi. Tahap praproses terdiri dari empat tahap.
Pertama, tahap pembersihan data. Pada tahap ini log file
dibersihkan dari data yang tidak dapat menyatakan hubungan
ketertarikan pengguna terhadap sebuah halaman website.
Tahap berikutnya ada penstrukturan data dalam bentuk
session. Tahap ketiga adalah tahap penyaringan data. Pada
tahap ini, data session disaring sehingga dihasilkan data
session yang signifikan. Tahap keempat adalah perhitungan
derajat ketertarikan pengguna.
Proses identifikasi kategori pengguna server ITS terdiri dari
pengimplementasian algoritma CARD+ dan entepretasi hasil
identifikasi. Algoritma CARD+ terdiri dari dua tahap utama,
yaitu tahap CARD dan tahap post-clustering. Hasil
pengelompokan pada masing-masing dievaluasi dengan
menggunakan indeks Dunn. Proses entepretasi kategori adalah
dengan memasukkan URL dengan nilai 0,001 pada vektor
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-3
3
prototipe sebagai anggota pada setiap kategori.
84
945
3634
2755
594
262
266
4895
7
84
2250
484
263
118
58
1069
42
3124
680
84
7
465
464
308
58
15
91
594
84
464
1634
2637
IV. IMPLEMENTASI
Sistem perangkat lunak identifikasi kategori pengguna
server ITS dibangunan dengan menggunakan perangkat lunak
utama yaitu MySQL, dan Netbeans untuk tahap praproses
serta Matlab untuk identifikasi kategori. Data yang digunakan
pada sistem ini adalah data log file server ITS pada satu hari.
Pada tahap praproses, data log file diolah sehingga
terbentuk session. Untuk mendapatkan session tersebut, tahap
praproses diawali dengan tahap pembersihan data. Log file
yang dibersihkan adalah log file dengan kriteria:
 Logfile dengan metode permintaan selain metode “GET”.
 Permintaan halaman yang gagal atau rusak.
 URL yang bukan halaman utama dari sebuah situs.
 URL yang memiliki kemiripan isi.
Data yang sudah dibersihkan kemudian distrukturkan dalam
bentuk session. Selanjutnya session disaring untuk
mendapatkan session yang siginifikan. Definisi session yang
siginifikan adalah session yang tidak terdapat URL yang
terlampau sedikit atau terlampau banyak dalam keseluruhan
session dan yang jumlah kunjungannya tidak terlampau sedikit
atau terlampau banyak. Tahap praporses selanjutnya adalah
perhitungan derajat ketertarikan dengan persamaan 4.
Tahap berikutnya adalah tahap identifikasi kategori
pengguna server ITS. Fungsi dalam algoritma CARD+ dibagi
menjadi tiga tahap utama, yaitu inisialisasi, tahap
pengelompokan dengan CARD, dan terakhir tahap postclustering.
Uji coba dilakukan untuk mengetahui apakah algoritma
CARD+ dapat diimplementasikan untuk proses identifikasi
kategori pengguna server ITS. Kelompok yang baik
berdefinisi kelompok yang memiliki tingkat kepadatan yang
tinggi yang dinyatakan dengan indeks Dunn yang tinggi. Hasil
uji coba dapat dilihat pada Gambar 1. Hasil uji mean dua
populasi menyatakan bahwa indeks Dunn setelah tahap postclustering lebih baik daripada sebelumnya. Hasil entepretasi
kategori dijelaskan pada Tabel 1.
III
IV
V
VI
VII
VIII
IX
X
XI
XII
Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, terdapat
beberapa kesimpulan yang dapat diambil, antara lain:
1. Algoritma CARD+ dapat digunakan untuk proses
identifikasi kategori pengguna server ITS.
2. Berdasarkan uji mean dua arah, dapat disimpulkan bahwa
algoritma CARD+ menghasilkan pengelompokan yang
lebih baik setelah dilakukan proses post-clustering.
DAFTAR PUSTAKA
[1]
[2]
[3]
[4]
Gambar 1. Grafik Perbandingan Hasil Pengelempokan Tahap CARD dengan
Tahap Post-Clustering
Tabel 1.
Hasil Identifikasi Kategori Pengguna Server ITS
Alamat URL
'www.detik.com'
'uploading.com'
'rapid8.com'
II
VI. KESIMPULAN
V. UJI COBA
id_url
7
1727
2345
'pagead2.googlesyndication.com'
'media.tumblr.com'
'c.directlyrics.com'
'www.ee.its.ac.id'
'translate.google.com'
's2.wp.com'
'partner.googleadservices.com'
elnicovengeance.files.wordpress.com
'www.detik.com'
'pagead2.googlesyndication.com'
'untaiankisah.web.id'
'www.mediafire.com'
's1.wp.com'
's7.addthis.com'
'feedjit.com'
'www.goal.com'
'mi.adinterax.com'
'www.okezone.com'
'digilib.its.ac.id'
'pagead2.googlesyndication.com'
'www.detik.com'
'upload.wikimedia.org'
'bits.wikimedia.org'
'img1.blogblog.com'
'feedjit.com'
'ajax.googleapis.com'
'www.sciencedirect.com'
'translate.google.com'
'pagead2.googlesyndication.com'
'bits.wikimedia.org'
'www.free-choice-indonesia.com'
'www.artikelk3.com'
[5]
[6]
Kategori
I
[7]
B. Liu, Web Data Mining Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage
Data Second Edition, London: Springer, 2011.
Olfa Nasraoui, Hichem Frigui, Raghu Krishnapuram and Anupam Joshi,
"Extracting Web User Profiles Using Relational Competitive Fuzzy
Clustering," Artificial Intelligence Tools, vol. 9, no. 4, pp. 509-526,
2000.
Castellano G, Fanelli A.M. and Torsello M.A., "NEWER: A System for
NEuro-fuzzy WEb Recommendation," Applied Soft Computing, vol. 11,
no. 1, pp. 793-806, January 2011.
"Working with Log Files," The Apache Software Foundation, 2011.
[Online].
Available:
http://trafficserver.apache.org/docs/trunk/admin/working-log-files/squidformat.en.html. [Accessed 19 5 2012].
H. Frigui and R. Krishnapuram, "Clustering by Competitibe
Agglomeration," Pattern Recognition, vol. 30, pp. 1109-1119, 1997.
R. J. Hathaway, J. W. Davenport and J. Bezdek, "Relational Duals of
The C-Means Algorithms," vol. 22, no. Pattern Recognition, pp. 205212, 1989.
J. Dunn, "Well Separated Clusters and Optimal Fuzzy Partitions,"
Journal of Cybernetics, vol. 4, pp. 95-104, 1974.