model dinamis pergerakan revolusi sosial dunia

JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
MODEL DINAMIS PERGERAKAN REVOLUSI SOSIAL DUNIA
MENGGUNAKAN PENDEKATAN KUALITATIF DENGAN UJI
APRIORI, DATA KUBIKAL DAN PREDIKSI
Feri Sulianta
Fakultas Teknik, Jurusan Teknik Informatika
Universitas Widyatama
Jalan Cikutra 204A, Bandung, Indonesia
[email protected]
Abstrak
Seperti dikatakan oleh para pakar bidang gender
politik dan sosiolog terjadi problematik yang muncul
dengan adanya revolusi sosial dunia yang berakibat
pada disintegrasi masyarakat manusia secara
individu, kebingungan gender, secara kelompok
termasuk pula keluarga. Problem seperti perang antar
gender, dan konflik komunitas sosial hanyalah bagian
dari akibat yang terjadi karena revolusi sosial.
Hanya saja, kondisi sosial masyarakat dunia
merupakan subyek yang sulit diukur termasuk pula
dalam mengidentifikasi parameter di dalamnya.
Maka dari itu perlu dibuatkan model yang akan
mewakili subyek sosial masyarakat dunia yang juga
mampu yang memunculkan dinamika perubahan
sosial. Ruang lingkup sosial dibatasi untuk secara
spesifik mengalamati gender politik. Dalam kasus ini,
metode kualitatif mampu menangkap ruang lingkup
kajian dan variabel perihal revolusi sosial yang
terjadi. Kebenaran pemilihan variabel dalam metode
ini akan diujikan terlebih dahulu sebelum
membangun formasi data kubikal yang akan
menampung data-data yang menjadi bukti adanya
revolusi sosial dunia.
Data pergerakan revolusi sosial ini akan
diprediksi menggunakan teknik data mining untuk
melihat hasil akhir dalam jangka waktu tertentu
perihal kondisi yang terjadi di masyarakat. Hasil
prediksi ini dapat dijadikan dasar gagasan untuk
memberikan konsultasi edukatif ranah sosial perihal
urgensi masyarakat terkait politik gender dan sebagai
masukkan bagi tokoh-tokoh pembuat kebijakan
dalam menyikapi revolusi sosial.
Prediksi, revolusi sosial dunia, data mining , data
kubikal, metode kualitatif, aturan asosiasi
Abstract
Experts on gender politics and sociologists
express the problematic with the world of social
revolution that resulted in the disintegration of
individual human societies, gender confusion, as a
group including the family. Problems such as the war
between the sexes, and social community conflict is
just part of the consequences that occur because of
social revolution.
However, social conditions the world is a
subject that is difficult to measure including to
identify the parameters in it. Therefore needs to be
made the subject of a model which will represent the
social world that is also capable to address the
dynamics of social change. The scope is limited to
specific social with the political gender studies. In
this case, a qualitative method is able to capture the
scope of the study and variables concerning social
revolution that occurred. Truth selection of variables
in this method will be tested first before building a
data cubical information that will collect data that is
providing clues to the social revolution the world.
Data movement is a social revolution would be
predicted using data mining techniques to see the
final results within a specified period, concerning
conditions that occur in the community. The results of
these predictions can be used as the basis of the idea
to provide educational consultation concerning the
social aspects of public importance related to gender
politics and as the figures entered for policy makers
in addressing the social revolution.
Kata kunci :
Jurnal Nasional JMII 2017
18
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
Keywords :
Predictions, world social revolutions, data mining,
data cubes, qualitative methods, association rules
I. PENDAHULUAN
Berdasarnya pernyataan para ahli perihal
konflik dan problem sosial masyarakat, maka hendak
dicari tahu tindakan-tindakan preventif dan
pembuatan kebijkan dalam mengakamati masalah
sosial terkait politik gender. Dikarenakan kondisi
sosial dunia merupakan lingkungan yang holistik dan
memiliki banyak aspek yang membentuknya,
merupakan tantangan besar dalam mencari tahu
unsur-unsur yang relevan untuk digunakan sebagai
parameter dalam memodelkan revolusi sosial dunia,
yang dapat digunakan sebagai alat dalam mengamati
pergerakan revolusi sosial dan problem yang terjadi.
Menjadi
tantangan
dalam
mengakomodasi
pembuatan model ini.
Tidak semua masalah dapat dirumuskan dengan
pendekatan kuantitatif, hal ini mengacu pada tingkat
abstraksi dari lingkungan dan masalah yang ada.
Bagi masalah yang memiliki tingkat abstraksi tinggi
dan bahkan terkesan tidak tidak realistis, metode
kualitatif dapat dijadikan pilihan.
Berdasarkan penelitian terdahulu dikatakan
bahwa metode kualitatif secara potensial bermanfaat
dalam membangunan teori-teori ilmu sosial.
Membangun model untuk sistem yang kompleks
menjadi lebih mudah. Hanya saja metode ini
memerlukan waktu, serta perangkat pendukung
lainnya, metode kuantitatif dan teknik statistik dan
komputasi digunakan untuk mengaplikasikan metode
kualitatif dan juga proses uji[4][5][6][15].
Secara teknis, dalampenelitian ini, teknik-teknik
statistik dan data mining digunakan untuk
membangkitkan pola dari data-data yang menjadi
parameter dan faktor penentu pergerakan revolusi
sosial. Kumpulan data-data ini dipilih sedemikian
rupa menggunakan pendekatan kualitatif mengacu
pada minat orang-orang terhadap kata-kata kunci
utama istilah gender politik, juga kata-kata bentukan
baru yang muncul seiring revolusi sosial terus
berkembang, beberapa kata bernada negatif dan
kontradiktif
ikut
dimunculkan
sehubungan
pendekatan kualitatif.
Sehubunga data-data terhadulu dalam lima
tahun terakhir dan akan lebih baik jika menggunakan
data yang jauh lebih banyak dimulai tahun 1970-an
karena pergerakan revolusi gender yang mencuat
pada tahun-tahun tersebut, hingga kini, data time
series memperlihatkan tendensi pelemahan minat
orang dalam mencari kata-kata kunci positif yang
terelasi dengan kata kunci yang menjadi kemunculan
revolusi sosial, sedangkan ada penguatan minat
orang-orang terhadap kata-kata kunci yang
kontradiktif dengan kemunculan revolusi sosial.
Hal ini masih belum dapat dilihat jelas kemana
pergerakan revolusi sosia, meskipun para pakar
mengatakan adanya titik balik yakni antitesis. Banyak
problem yang juga muncul seiring perkembangan
revolusi sosial, dan model inidibuat untuk juga
mengakomodasi
keberadaan
problem-problem
tersebut.
II. KAJIAN LITERATUR
Berdasarkan penelitian terdahulu bahwa metode
kualitatif dapat memodelkan kondisi yang sifatnya
komplek dan dalam penelitian metode kualitatif dapat
dikombinasikan dengan metode kuantitatif.
Salah satu contoh dari data kualitatif yakni:
bahwa berdasarkan pernyataan seoarang nara sumber
yang adalah pergerakan bidang gender politik,
menyatakan sebagai berikut:
…bahwa ‘ABC’ tidak sepopuler kelihatannya,
banyak yangsebenarnya menyatakan tidak dan diam
tidak bergeming sewaktu dihadaapkan dengan aksiaksi ‘ABC’….
Selanjutnya adalah mendapatkan data yang
mana data-data kuantitatif didapat sebagai berikut,
bahwa data-data statistik yang dikutip dari US.
Bereau of Labor Statistic perihal rasio pekerja
berdasarkan gender, didapati tendensi bahwa terjadi
penurunan jumlah para pekerja pria dari tahun ke
tahun dimulai sejak tahun 1950 hingga 2010-an,
sebaliknya terjadi kenaikan jumlah pekerja wanita
seiring waktu. Seperti tertera pada grafik berikut
ini[8]:
Jurnal Nasional JMII 2017
19
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
Sejak awal pergerakan sosial masyarakat dan
pemikiran yang dicetuskan oleh para tokoh feminis
tertentu, keluarga dipandang sebagai pengekang
utama wanita dan dengan bertumbuhnya feminisme
mempengaruhi wanita, maka kualitas keluarga
tradisional mengalami kemerosotan. Paham tersebit
ditularkan oleh orang ke orang lain, dari kelompok ke
orang dan dari orang ke kelompok, maka dari itu
dampaknya pun luar biasa terhadap keluarga
tradisional, seiring maraknya problem keluarga,
paham ini terus tumbuh subur [1][2][3][7][11].
Gambar 1. Penurunan persentase pekerja pria di
Amerika Serikat
Beberapa data startistik yang dipertimbangkan
untuk disertakan dalam model berdasarkan metode
kualitatif dipercontohkan sebagai berikut[8]:
Jumlah tenaga kerja laki-laki terus
mengalami penurunan selama beberapa
tahun terakhir.
Pada tahun 1950, hampir setiap pria masuk
kedalam angkatan kerja, mencakup mereka
yang bekerja dan mereka aktif melamar
pekerjaan.
Jumlahnya terus mengalami penurunan di
awal tahun 1956 menjadi 97,7%, dan
meluncur ke rekor terendah pada akhir 2012.
Gambar 2. Peningkatan persentase pekerja wanita di
Amerika Serikat
Jumlah para pria didapati mendekam di
penjara, penyandang cacat, selebihnya tidak
dapat menemukan pekerjaan dan menyerah
untuk mencari pekerjaan
Fakta-fakta pada grafik di gambar satu dan dua,
dalam penelitian kualitatif menjadi salah satu
parameter yang berperan dalam pergolakan revolusi
sosial masyarakat. Lebih lanjut lagi berdasarkan
sumber tertentu dikatakan bahwa revolusi sosial
mendorong para wanita untuk terjun ke lapangan
kerja, hal ini berdampak pada keluarga, berdampak
pula pada berbagai elemen lain yang didapati
kontradiktif dengan paham kelompok tertentu, hal ini
akan menjadi parameter lainnya untuk disertakan
dalam memodelkan pergerakan revolusi sosial yang
membawa pada perubahan di masyarakat.
Seperti dikutip dalam buku yang mengalamati
pergerakan sosial tersebut dikatakan bahwa dalam
wawancaranya dengan The Guardian, Diane berkata:
“Orang-orang yang bertumbuh pada era feminisme
umumnya memiliki pandangan yang sangat beragam
tentang keluarga, dimana sejak dulu keluarga
seharusnya terdiri dari pria dan wanita heteroseksual,
dengan anak dan ibu di rumah[8][11].
Persentase pria di Amerika Serikat yang
memiliki pekerjaan menempati porsi kurang
dari 65 persen berdasarkan data tahun 2016.
Temuan lain yang juga diertakan dalam
model kualitatif yakni ketertarikan dan
penurunan minat kelompok masyarakat
terhadap kasus, konten dan berita seputar
politik gender, seperti yang diperlihatkan
pada Gambar 3 s.d Gambar 10.
Gambar 3. Diagram peningkatan signifikan bagi orangorang yang mencari kata kunci ‘Y’ di Google
Jurnal Nasional JMII 2017
20
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
Gambar 4. Diagram yang memperlihatkan pola yag
sama dengan dua kata kunci pada Google
Gambar 5. Pelemahan minat orang mengakses kata
kunci ‘X’ pada Google
Gambar 6. Dua kata kunci ‘Y1’ dan Y2’ yang memiliki
relevansi berdasarkan metode kualitatif
dunia perihal ‘Y’. Komunitas yang juda dinamakan
identik dengan kata kunci ‘Y’ menyediakan atmosfir
bagi audiensinya untuk berdiskusi, bertukar pikiran
dan pandangan bahkan berdebat, tidak jarang mereka
menyatakan ketidaksetujuan untuk kasus tertentu,
misalnya menganalisa perihal suatu kondisi terpapar
feminisme atau tidak. Contoh diskusi yang terjadi
dalam komunitas ini misalnya adalah perfilm-an yang
dijustifikasi bahwa Hollywood saat ini yang
disinyalir menjadi ajang propaganda feminisme.
Sumber-sumber data pada mensin pencari adalah
salah satu yang menjadi parameter peminatan dan
perbincangan orang-orang termasuk konflik sosial.
Berbagai sumber lain seperti berbagai konten pada
jejaring sosial dapat digunakan sebagai wujud
meminatan dan perbincangan orang-orang terhadap
konflik sosial yang berimbas pada revolusi sosial.
Berdasarkan temuan kualitatif inilah, maka kata
kunci ‘Y’ menjadi salah satu parameter yang
berperan penting dalam memodelkan revolusi sosial,
terkait
meningkatnya
orang-orang
yang
menggunakan kata kunci dalam mencari kontenkonten melalui mesin pencari. Sedangkan jika
ditelahan mendapat kata kunci ini terelasi pula
dengan berbagai kata kunci lain bidang gender
politik, kata-kata yang dikatakan selaras datau
kontradiktif. Kondisi ini membangun keterhubungan
jika A maka B atau jika A maka bukan B dan
seterudnya untuk berbagai variasi kata dan jumlah
kata kunci.
Gambar 8. Peningkatkan kata kunci ‘Y’
Gambar 7. Pemetaan kata kunci ‘Y’ dalam ruang
lingkup lokasi geografis dunia
Korekasi kata kunci disertakan dalam penelitian
karena dalam metode kualitatif, karena hal ini
menjelaskan dan berpengaruh pada revolusi sosial.
Lebih lanjut, istilah ‘Y’ yang menjadi paham
yang berseberangan dengan ‘X’ mulai mencuat di
tahun 2005 dan terus mengalami pertumbuhan dari
tahun ke tahun. Member komunitas ini pun aktif
setiap jamnya untuk melansir informasi dari seantero
Gambar 9. Pemetaan kata kunci ‘Y’ dalam ruang
lingkup lokasi geografis dunia
Jurnal Nasional JMII 2017
21
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
variabel dengan variabel lainnya sebagai berikut
[9][12][13]:
Gambar 10. Berbagai kata kunci relevan perihal ‘Y’
Dari daftar-daftar kata kunci dan fakta-fakta
pendukung lain yang diambil dari biro statistik, hal
ini akan dijadikan bagian dari model keterhubungan
yang untuk jangka panjang memjadi alat dalam
memodelkan revolusi sosial.
Teknik-teknik semisal data mining menjadi alat
pembelajaran pola terhadap data-data masa lalu,
integrasi metode kualitatif dengan data mining
menjadi strategi dalam membangun ruang penelitian
yang dulunya tidak tersentuh dalam membangun
relasi.
III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Langkah pertama yang harus dialamati dalam
memindai ruang lingkup yakni membuat model
kualitatif perihal revolusi sosial dunia, dengan
mencari tahu variabel-variabel yang bertanggung
jawab dan berpengaruh pada terbentuknya revolusi
sosial, variabel ini dibagi kedalam dua jenis yakni
variabel dependen dan variabel independen. Variabel
independen merupakan variabel yang menjadi peubah
utama dari model, sedangkan variabel dependen
adalah variabel yang bergantung pada variabel lain
untuk membuat perubahan. Dalam kasus ini metode
kualitatif mengcu pada satu nara sumber dapat
dijadikan dasar untuk memindai data kualitatif sebaai
dasar model revolusi sosial.
Dalam kasus model revolusi sosial, contoh
variabel Independen adalah salah satu istilah yang
disebut sebagai sebut saja ‘Y’ menjadi wakil dari
konten yang menjadi ketertarikan masyarakat perihal
perang gender, sedangan variabel dependen yang
adalah ‘Y1’ yang berpengaruh sehubungnan
maraknya ketertarikan orang terhadap konten ‘Y’.
Untuk kasus yang lebih komplek melibatkan
banyak variabel, perlu ditentukan pula variabelvariabel yang menjelaskan hubungan antara satu
-
Variabel Independen: merupakan jenis
variabel yang tidak dipengaruhi variabel
lain.
-
Variabel Dependen: merupakan jenis
variabel yang dipengaruhi variabel lain.
-
Variabel
Moderator:
variabel
yang
mempengaruhi korelasi antar dua variabel.
-
Variabel Intervening: jenis variabel yang
mempengaruhi hubungan aantara variabel
independen dengan variabel dependen, dan
variabel ini
menjadi perntara yang
membatuk hubungan yang tidak langsung
antara variabel dependen dan independen..
-
Variabel Kendali: variabel yang mempengaruhi variabel terikat, tetapi dalam
penelitian keberadaannya besifat netral.
Berdasarkan variabel inilah maka akan
dibangun data kauliatatif yang menjadi dasar
konstruksi perihal korelasi antar data, yang disimpan
dalam skema data kubikal yang multidimensi,
struktur basis datadan juga data yang tersimpan
didalamnya nantinya dilanjutkan dengan proses
mining.
Gambar 11. Diagram blok langkah kerja menghasilkan
prediksi pergerakan revolusi sosial dunia
Kubikal data
Membangun kubikal data dilakukan setelah
dibuat korelasi antar variabel, biasanya dalam basis
Jurnal Nasional JMII 2017
22
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
data korporasi, keterhubungan data ini dibangun
dengan aturan bisnis yangsifatnya general, sedangkan
dalam kasus ini korelasi dibangun berdasarkan
penelitian kualitatif yang siatnya subjektif. Hal ini
mampu melingkupi bebagai ranah pernelitianyang
dulunya tidak tersentuh karena kurangnya dasar
pengetahuan.
Proses normalisasi dilakukan untuk memenuhi
tahap NF3 bentuk normal ketiga, NF4 dann BNC
bergantung pada field dan efisiensi kubikal data.
Sedangkan keterhubungan dan referensisal integrity
rules terpelihara pada kontainer basis data sewaktu
mendefinisikan struktur basis data dan juga tabeltabelnya.
Proses membangun kubikal data pada dasarnya
menjadi bagian dari preparasi datayakni transformasi
data sedemikian sehingga data siap ditindak lanjuti
dengan teknik data mining untuk menggali pola dan
juga untuk keperluan prediksi, dalam hal ini
memprediksi pergerakan revolusi sosial dunia.
Semakin banyak parameter yang ditemukan dalam
pendekatan kualitatif, maka semakin bervariasi dan
semakin tinggi tingkat kebenaran hasil prediksi dan
semakin luas ruang lingkup prediksi.
Proses data mining diberlakukan yang
tujuannya adalah menyiapkan data dan membangun
pola dari data. Detail dari proses data mining dapat
dilihat pada Gambar 12, mencakup memilih sumber
data, transformasi data, membangun pola dan
inteprestasi dari pola data[13][14][16][17][18].
Gambar 12. Diagram blok mining secara umum[10][19]
Aturan asosiasi yang dinayakan baik dan menegaskan
kebenaraan metode kualitatif, yakni jika didapatkan
konfiden sebesar >= 70%. Aturan asosiasi ini akan
ditindaklanjuti dengan proses prediksi[10][19].
Aturan asosiasi
Dalam kasus ini, temuan pola mining mengacu
pada membangun aturan asosiasi yang menjelaskan
korelasi variabel ‘jika dan maka’, misalnya:
-
Jikaterjadi peningkatan minat pencarian
terhadap
konten
‘Y1’
akan
juga
berkontribusi pada meningkatnya minat
terhadap material ‘Y2’
-
Jika terjadi peningkatkan minat pencarian
terhadap material ‘Y’ maka akan berdampak
pada pelemahan minat terhadap material
‘X1’ dan ‘X2’.
Langkah demi langkah algoritma Apriori
dijelaskan sebagai berikut di bawah ini:
1.
Menentukan minimum confident yang sama
atau lebih tinggi dari 70% dan support yang
sama atau lebih tinggi dari 50%.
2.
Memindai
kumpulan
data
untuk
mengidentifikasi item frequent yang
memiliki support dan confident seperti yang
didefinisikan pada langkah pertama.
3.
Membangkitkan kandidat dari frequent item.
4.
Item non frequent akan dieliminasi.
5.
Memindai
kumpulan
data
untuk
mengidentifikasi Kandidat yang dikatakan
frequent.
Gambar 11. Data kubikal yang menyimpan data utuk
memetakan pergerakan revolusi sosial dunia
Data kubikal ini akan dilakukan analisa,
mencaup drilling data generalisasi, sumarisasi, slicing
dan dicing yang kemudian data yang dilipilh iniakan
ditindaklanjuti dengan analisa data mining dalam
wjud aturan asosiasi untuk melihat kebenaran dari
korelasi yang sudah dipilih melalui metode kualitatif.
Jurnal Nasional JMII 2017
23
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
6.
Jika
tidak
ada
kandidat
yang
dipertimbangkan kemudian lanjutkan ke
langkah 7 lain pergi ke langkah 2.
7.
Aturan asosiasi yang menunjukkan dasar
dari frequent item yang ditetapkan.
Berdasarkan penelitian sebelumnya, aturan
asosiasi yang dikatakan kuat adalah aturan asosisasi
dengan tingat konfiden sebesar >= 70%.
pada pohon akan terus dibentuk, dan proses
eksekusi membangun cabang pada tahap ini
akan berhenti jika misalnya tidak lagi
ditemukan variasi baru.
2. Pohon yang sudah terbentku pada
langkah pertama akan dipangkasa dengan teknik
regresi.
3.
Langkah
ketiga,
yaitu untuk
menghindari kondisi yang fluktuatif dan
menghindari inkonsistensi, digunkaan teknik
smoothing akan merekonstruksi bentuk pohon
logika, termasuk cabang-cabang dan daun.
4.
Langkah
lebih
lanjut
yakni
menggabungkan proses rekonstruksi dengan
model linear yang akan menghasilkan nilai
prediks.
Algoritma prediksi ini dipilih atas dasar
kepemilikan data yang lengkap dan melibatkan
banyak sumber datayang terlasi satu sama lain.
Sedemikian sehingga diharapkan prediski yang
menjadi bagian dari model ini mampu membangun
tingkat kebenaran prediksi lebih dari 70%.
Gambar 10. Algoritma Apriori dalam membangun
aturan asosiasi
Algoritma Prediksi
Proses yang menajdi bagian dari model ini
mengambil data dari ragam sumber salah satunya dari
minat seseorang terkait konten internet dengan
mengacu pada berbagai kata kunci berdasarkan
metode kualitatid yang berhubungan kuat dengan
pergerakan revolosu sosial dunia, disamping itu
berbagai data-data tambahan disertakan pula
mencakup sebab akibat yang disinyalir muncul
karena adanya revolusi sosial. Beberapa sampel data
yang dimaksud dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Untuk memprediksi berdasarkan korelasi aturan
asosiasi yang telah dihasilkan dan juga pergerakan
data secara keseluruhan, maka dalam kasus ini
metode prediksi akan dilakukan menggunakan M5P.
Algoritma M5P akan menganalisis dan membuat
nilai output dengan koleksi nilai-nilai contoh dan
fitur vektor, serta waktu perhitungan prediksi
keterbatasan rentang yang diinginkan.
Pada dasarnya, algoritma ini akan membuat dan
melaksanakan pohon keputusan rekonstruksi dengan
fungsi regresi linear, untuk setiap node terbentuk.
Ada empat langkah utama untuk melakukannya:
1. Induksi pohon keputusan yang menjadi
dasar untuk membangun pohon logika, cabang
Jurnal Nasional JMII 2017
24
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
Tabel 1. Sampel data dari kemunculan kata kunci
tertentu dalam suatu region per minggunya
dukungan dalam model. Yakni tingkat confidence >=
70% dan tingkat kebenaran prediksi >=70%.
IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Pendekatakan kualitatif menjadi solusi dalam
mnenentukan parameter guna memodelan pergerakan
revolusi sosial dunia, hal ini dimungkinkan dengan
menggunakan cukup satu nara sumber yang relevan.
Metode kuantitatif, komputasi dan statistik
sehubungan data mining dan data kubikal menjadi
alat yang mampu memodelkan revolusi dunia ini
menjadi model yang terukur.
Tabel 2. Sampel data dari kemunculan kata kunci
tertentu berbasiskan negara
Sehubungan data-data yang dipilih melalui
pendekatan kualitatif, akan diujikan sehingga
parameter dapat dikatakan relevan dengan data
sehubungan revolusi sosial dunia. Teknik-teknik
membangun data kubikal sanggup memetakan data
multideminsi ini dengan memperhatikan integritas
basis data sehingga model dapat dipelihara melalui
keterhubungan antar elemen yang menjadi tindak
lanjut dari metode kualittaif. Data yang sudah
tersimpan tersebut akan ditindaklanjuti dengan ragam
teknik mining sehingga siap untuk dikelola lebih
lanjut untuk menambang pola data.
Pengujian lebih lanjut dalam membangun aturan
asosiasi adalah wujud dari pembuktian kelayakan
pernyataan kualitatif dan realisasi keterhubungan
antara elemen-elemen dari model kualitatif. Teknik
Mining kategori prediksi diimplementasikan untuk
melihat pergerakan revolusi sosial dunia dimasa
depan, dan pengujian prediksi dilakukan dalam
jangka waktu yang terbatas guna memastikan akurasi
hasil prediksi.
Model pergerakan revolusi sosial dengan
metode kualitatf dan tersebut menjadi kerangka kerja
yang akan ditindaklanjuti guna keperluan prediksi
dan simulasi, wujudnya adalah sistem pendukung
keputusan dalam membuat kebijakan ranah sosial.
Metode kualittatif yang menjadi dasar dalam
meodelkan revolusi sosial dunia akan diuji dengan
teknik-teknik penentuan pola dan dalam prosesnya,
langkah ini dapat dilakukan secara repetitif hingga
kondisi tertentu dicapai, hal ini dikarenakan temuan
data baru atau penilaian ulag akibat minimnya nilai
pola yang terbentuk yang menjelaskan kurangnya
REFERENSI
[1]. Abdul Karim . KERANGKA STUDI
FEMINISME (Model Penelitian Kualitatif
tentang Perempuan dalam Koridor Sosial
Keagamaan) . Fikrah, Vol. 2, No. 1, Juni 2014
Jurnal Nasional JMII 2017
25
JURNAL MASYARAKAT INFORMATIKA INDONESIA
JMII Vol 2, No. 1, Januari-Maret 2017 ISSN: 2541-5093
[2]. Agrawal, R., Srikant, R., Fast Algorithms for
Mining Association Rules. IBM Almaden
Research Center 650 Harry Road, San Jose, CA
95120. Proceedings of the 20th VLDB
Conference Santiago, Chile. 1994.
Analysis. World Development. Vol. 30, No. 3,
pp. 511–522, 2002. 2002 Published by Elsevier
Science Ltd
[3]. Amir B. Qualitative Research in Sociology.
SAGE Publications Ltd. London 2004.
. Qualitative Data
Mining and Its Applications. Journal of
Computing and Information Technology - CIT
11, 2003, 3, 145-150
[4]. Blaxter, L, Hughes, C and Tight, M (1996) How
to Research, Buckingham, Open University
Press.
[14]. John F. Elder IV, Ph.D.. Data Mining with
Qualitative
and
Quantitative
Data.
iianalytics.com. 2011.
[5]. Bryman, A (1988) Quantity and Quality in
Social Research, London, Routledge.
[15]. Natasha Mack. Qualitative Research Methods:
A Data Collector’s Field Guide. Family Health
International. 2005
[6]. Burns, R (2000) Introduction to Research
Methods, London, Sage.
[7]. Dr. Marzuki, M.Ag., KAJIAN AWAL
TENTANG TEORI-TEORI GENDER. PKn dan
Hukum FISE UNY)
[8]. Feri Sulianta. Awaken The Giant – bangkitnya
Revolusi Sosial Dunia. Leutikaprio Publications.
Desember 2016.
[9]. Gumilar Rusliwa Somantri. Memahami Metode
Kualitatif. Makara, Sosial Humaniora, Vol. 9,
No. 2, Desember 2005: 57-65
[10]. Han,Jiawei.,
Kamber,
Micheline.,
Data
Mining:Concepts and Techniques. Morgan
Kaufmann Publishers 2006
[11]. How feminism is to blame for the breakdown of
the family, by Left-winger Diane Abbott.
[http://www.dailymail.co.uk/news/article2256850/How-feminism-blame-breakdownfamily-Left-winger-Diane-Abbott.html].
[12]. White, Howard. Institute of Development
Studies, Brighton, UKCombining Quantitative
and Qualitative Approaches in Poverty
[13].
[16]. Sulianta, Feri. . Customer Profiling Pada
Supermarket Menggunakan Algoritma K-Means
Dalam Memilih Produk Berdasarkan Selera
Konsumen Dengan Daya Beli Maksimum.
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, Vol
1, No 1 (2014), ISSN: 2407-3911.
[17]. Sulianta, Feri. Mining Food Industry’s
Multidimensional Data to Produce Association
Rules using Apriori Algorithm as a basis of
Business Strategy. IEEE. Issue 28, March 2013.
[18]. Sulianta, Feri. Mining Transactional Data To
Produce Extended Association Rules Using
Collaborative Apriori, Fsa-Red And M5p
Predictive Algorithm As A Basis Of Business
Actions. Prosiding WISS. 2016.
[19]. Witten,Ian., Frank, Eibe., Data Mining –
Practical Machine Learning Tool and
techniques. Morgan Kaufmann Publishers 2005
page :6 ; page: 27 paragraph 1 ; page : 112-118,
page 47-86.
Jurnal Nasional JMII 2017
26