## ANALISA AKURASI PERMODELAN SUPERVISED DAN UNSUPERVISED LEARNING MENGGUNAKAN DATA MINING

## Warnia Nengsih
Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau Jl Umban Sari No 1 Rumbai Pekanbaru 28265 E-mail : warnia@pcr.ac.id

## ABSTRAK
Data  Mining  merupakan  salah  satu  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Data mining memiliki dua jenis pembelajaran diantaranya supervised learning dan unsupervised learning . Tentunya  setiap  pembelajaran  memiliki  teknik  dan  algoritma  tersendiri.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan permodelan  dari  setiap learning dengan  mengukur  akurasi  dari  kedua  jenis learning tersebut  menggunakan  beberapa metode pengujian. Sementara untuk rancang sistem menggunakan bahasa pemograman matlab. Belum adanya pengukuran akurasi dari  kedua learning menjadi hal  yang  melatarbelakangi penelitian  ini. Dari  hasil pengujian akurasi  menggunakan confusion  matrix dan lift  ratio diperoleh  hasil  bahwa  perbandingan  rata-rata  akurasi  untuk supervised  learning adalah 82,33% dan unsupervised learning sebesar 78% dengan selisih nilai akurasi sebesar 4,33%. Nilai akurasi dipengaruhi oleh jumlah serta keberagaman dimensi data. Jadi dengan kasus dan jumlah serta dimensi yang berbeda akan menghasilkan nilai akurasi yang beragam pula.
Kata Kunci: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Akurasi, Data Mining
1. PENDAHULUAN
Data  Mining merupakan  bidang  ilmu  yang menyatukan  teknik pembelajaran,  pengenalan  pola, statistik, database, serta  visualisasi  untuk  mengatasi masalah  ekstraksi  informasi  dari  basis  data  yang  besar. Terdapat  dua  jenis learning pada data  mining yaitu supervised learning dan unsupervised learning
(Lumbantoruan, 2015) . Setiap learning memiliki metode dan algoritma masing masing.  Metode yang termasuk ke dalam
S upervised learning diantaranya
regression,classification,predictive,summarization. Seme ntara  itu unsupervised  learning terdiri  dari metode clustering,  association,  knowledge  discovery dan sebagainya (Mabrur, 2012).
Belum  adanya  pengukuran  untuk  mengetahui keakuratan  dari  salah  satu  permodelan  pada  saat menggunakan  teknik  tertentu  untuk  permasalahan dengan  studi  kasus  yang  berbeda  menjadi  hal  yang melatarbelakangi  penelitian  ini.  Rumusan  permasalahan dapat diuraikan sebagai berikut: Bagaimana memecahkan  permasalahan  pada  studi  kasus  yang berbeda  dengan  menggunakan  teknik data  mining yang ada,  Bagaimana  mengukur  akurasi  dari supervised dan unsupervised  learning menggunakan  studi  kasus  dan teknik  yang  beragam  menggunakan  metode  pengujian yang sudah ditentukan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengukur akurasi  dari supervised dan unsupervised  learning . Pengukuran  akurasi  menggunakan  metode confusion matrix untuk supervised learning dan pengujian akurasi
lift  ratio untuk unsupervised  learning .  Adapun  jumlah variabel  yang  digunakan  disesuaikan  dengan  variabel sebab (x) dari data set yang digunakan. Sistem dibangun menggunakan matlab sedangkan  pengujian  akurasi dilakukan  di  luar  sistem. Output yang  diperoleh  dari pengukuran akurasi adalah diperolehnya sebuah pengetahuan  baru  berupa  perbandingan  akurasi  dari kedua  kategori learning ,  sehingga  bermanfaat  untuk pengembangan  penelitian  selanjutnya.  Beberapa  review penelitian  terdahulu  yang  terkait  dengan  penelitian  ini adalah  penelitian  dengan  judul  “ Comparison  of Supervised  and  Unsupervised  Learning  Algorthms  for Pattern  Classification  pada  International  Journal  of Advanced Research ini Artificial Intelligence oleh Sathya Annamma. Dimana penelitian ini menunjukkan perbandingan  antara supervised dan unsupervised learning serta  penentuan  pola  klasifikasi  untuk  studi kasus  Pendidikan  Tinggi.  Kemudian  review  penelitian selanjutnya adalah penelitian dengan judul “Comparison of  Supervised  and  Unsupervised  Learning  Classifier  for Travel Recommendations ”  oleh  Zohreh  Bahman Isfahani, Shiraz University Iran. Penelitian ini membandingkan tentang pengelompokkan data pariwisata  menggunakan  dua  metode supervised dan unsupervised .  Sementara  penelitian  yang  dilakukan sekarang  adalah  perbandingan  dua  metode learning menggunakan  teknik  dan  studi  kasus  yang  beragam. Perbandingan  review  penelitian  ini  dapat  terlihat  pada tabel berikut :
Tabel 1. Review Penelitian terdahulu Judul Metode Learning Scope Riset Output Comparison of Supervised and Unsupervised Learning Algorthms for Pattern Classification Supervised and Unsupervised Learning Classification Teknik dengan permasalahan pendidikan tinggi Membandingkan metode supervised dengan unsupervised pada satu studi kasus yang sama Comparison of Supervised and Unsupervised Learning Classifier for Travel Recommendations Supervised and Unsupervised Learning Classification Teknik dengan permasalahan pariwisata Membandingkan metode supervised dengan unsupervised pada satu studi kasus yang sama Modeling Accuracy Analysis Supervised dan Unsupervised Learning Using Data Mining Supervised and Unsupervised Learning Semua teknik data mining dengan kasus yang beragam Menentukan dan membandingkan akurasi dari kedua permodelan menggunakan teknik-teknik yang ada pada data mining dengan studi kasus yang berbeda.

## 2. RUANG LINGKUP
Berikut merupakan lingkup penelitian:
1. Penelitian  ini  membandingkan  dua  permodelan  yaitu supervised learning dan unsupevised learning
2. Metode  yang  digunakan  pada supervised  learning adalah  Decision  tree,  Support  Vector  Machine  dan Regresi  Linear. Sementara  metode  yang  digunakan untuk  untuk unsupervised  learning  adalah  k-means, single linkage dan apriori
3. Studi kasus yang digunakan untuk setiap permodelan berbeda

## 3. BAHAN DAN METODE
Disajikan  kajian  teori  dan  metodologi  dalam penelitian ini
3.1 Analisis system
Permasalahan prediksi, forecasting, clustering , deteksi  anomali  dapat  menggunakan  teknik  data  mining yang  ada.  Setiap  teknik  data  mining  merupakan  turunan dari  beberapa  permodelan supervised dan unsupervised. (Prasetyo,  2014)  Setiap  permasalahan  yang  ada  akan diselesaikan  dengan  menggunakan  permodelan  yang sudah  dibuat  dengan  menggunakan  teknik  yang  tepat untuk  mendapatkan knowledge atau  pengetahuan.
Namun  perlu  adanya  pengukuran  akurasi  dari  setiap model  pembelajaran  yang  digunakan,  sehingga  dapat disimpulkan persentase akurasi dari setiap permasalahan dengan teknik yang digunakan pada setiap permodelan.
Secara konsep, jika akurasi tinggi dan nilai kesalahan rendah  maka  menunjukkan  hasil  yang  baik  terhadap keakuratan permodelan yang dihasilkan. Namun sebaliknya  jika  nilai  akurasi  rendah  dan  dan  nilai kesalahan  tinggi  maka  tentunya  teknik  yang  dipilih belum tepat untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Pengukuran  akurasi  dari  kedua  jenis learning tersebut  menggunakan  beberapa  metode  pengujian disesuaikan  dengan  metode learning yang  digunakan.
Dataset diambil  dari  studi  kasus  yang  berbeda disesuaikan dengan permodelan yang digunakan.

## 3.2 Implementasi Sistem
Selanjutnya dilakukan permodelan sistem menggunakan matlab sesuai dengan metode pembelajaran yang digunakan.

## 3.3 Pengujian
Pengujian  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  dari sebuah  kasus  dengan  metode  yang  digunakan.  Adapun pengujian  yang  digunakan  adalah confusion  matrix dan lift ratio untuk masing – masing learning .

## 3.4 Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi.  Pada  dasarnya confusion  matrix mengandung  informasi  yang  membandingkan  hasil klasifikaasi  yang  dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil klasifikasi yang seharusnya (Afrisawati, 2002)

## 3.5 Lift Ratio
Lift  Ratio adalah  parameter  penting  selain suppor t dan confidence dalam association  rule.  Lift  Ratio mengukur  seberapa  penting rule yang  telah  terbentuk berdasarkan nilai support dan confidence.
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  pada supervised  learning diantaranya regresi  linear,  decision tree dan Support  Vector  Machine .  Serta  metode unsupervised  learning diantaranya K-Means  ,  single linkage  dan  apriori. Interface  sistem  untuk  kasus menggunakan bahasa pemograman matlab. Penelitian ini menggunakan  data  dengan  studi  kasus  yang  berbeda karena harus disesuaikan dengan kebutuhan metode yang digunakan.  Metode  pengujian  menggunakan confusion matrix untuk supervised  learning dan lift  ratio untuk metode-metode  yang  terdapat  pada unsupervised
learning . Berikut gambar 1 merupakan gambaran umum dari penelitian.

## Gambar 1. metodologi penelitian

## 4. PEMBAHASAN
Disajikan hasil dan pembahasan dalam penelitian ini
4.1 Metode K-Means K-Means merupakan salah  satu  algoritma clustering (al,  2016).  Tujuan  algoritma  ini  yaitu  untuk  membagi data  menjadi  beberapa  kelompok.  Algoritma  ini menerima  masukan berupa data tanpa label kelas. (F. E. M.  Agustin,  2013) . K-means  merupakan  salah  satu algoritma clustering .  Tujuan  algoritma  ini  yaitu  untuk membagi  data  menjadi  beberapa  kelompok.  Algoritma ini menerima masukan berupa data tanpa label kelas. Hal ini  berbeda  dengan supervised  learning yang  menerima masukan berupa vektor ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 , y 2 ) , …, ( x i , y i ), di mana x i merupakan  data  dari  suatu  data  pelatihan dan y i merupakan  label  kelas  untuk x i (K.  Rajalakshmi) . Berikut merupakan dataset yang digunakan.
Gambar 2. Data set menggunakan K-Means
Dari  data  ini  terdapat  3  variabel  sebab  (X),  yaitu Produktivitas,  Luas  Lahan  ,  Produksi. Output  dataset menggunakan 2 cluster
Berikut merupakan hasil cluster dari dataset yang diolah.
Penentuan metode yang digunakan pada Supervised dan unsupervised learning
Penyiapan Dataset
Development System menggunakan matlab ( Preprocessing dan Pengolahan data)
Pengujian Metode
Akurasi supervised dan unsupervised learning
Gambar 3. Hasil pengclusteran menggunakan K- Means
4.2 Metode Single linkage
Single linkage merupakan metode yang terdapat pada kategori clustering hirarki  yang  jumlah  clusternya diperoleh setelah pengolahan data dilakukan. Berikut ini dataset yang digunakan.
Gambar 4. Data set menggunakan single linkage
Dataset yang  digunakan  untuk  mengetahui cluster pegawai  tidak  memenuhi  dan  memenuhi  dengan menggunakan  3  kriteria  yaitu  nilai  TWK  (Tes Wawancara  Kebangsaan),TIU  (Tes  Inteligent  Umum) dan TKP (Tes Karakteristik Kepribadian).
Gambar 5. Hasil pengclusteran menggunakan Single Linkage
4.3 Metode Apriori
Berikut  merupakan dataset yang  digunakan  pada apriori
Gambar 6. Dataset menggunakan apriori
Algoritma apriori adalah suatu metode untuk mencari pola  hubungan  antar  satu  atau  lebih  item  dalam  suatu dataset (K. Tampubolon, 2013).Pada metode ini tentukan nilai minimum  support dan minimum  confidence yang digunakan  untuk  mengetahui  berapa  nilai  keterkaitan antara  item.Gambar  7  menunjukkan rule dari  nilai keterkaitan yang diperoleh
Gambar 7. Hasil asosiasi menggunakan matlab
4.4 Metode Decision Tree
Decision tree merupakan salah satu metode teknik klasifikas dimana kelas data sudah diketahui sebelumnya.

## Gambar 8. Dataset mengunakan Decision Tree
Berikut  merupakan rule yang  digunakan  dari  hasil pengolahan dataset .

## Gambar 9. hasil pohon keputusan
Dari  pohon  keputusan  tersebut  didapat  informasi bahwa  jika  TIU  (Tes  Inteligent  Umum)  kecil  dari  4.5 maka  hasilnya  memenuhi.  Dan  jika  TIU  (Tes  Inteligent Umum) besar dari 4.5 dan TKP besar dari 2.5 serta TWK besar  dari  4.5  maka  label  yang  diperoleh  tidak memenuhi.  Jika  TIU  besar  dari  4.5  dan  TKP  (Tes Karakteristik  Kepribadian)  kecil  dari  2.5  maka memenuhi.  Selanjutnya  jika  TIU  besar  dari  4.5,TKP besar  dari  2.5  dan  TWK  kecil  dari  4.5  serta  TIU  <  6.5 maka  label  yang  digunakan  memenuhi.  Jika  TIU  besar dari 4.5,TKP besar dari 2.5 dan TWK kecil dari 4.5 serta TIU> 6.5 maka label yang digunakan tidak memenuhi
Gambar 10. Hasil prediksi menggunakan Decision Tree
4.5 Metode Support Vector Machine(SVM)
Teknik  SVM  digunakan  untuk  menemukan fungsi pemisah (klasifier)  yang  optimal  yang  bisa  memisahkan dua  set  data  dari  dua  kelas  yang  berbeda  (Kurniawan Defri,  2013). Berikut  merupakan  hasil interface yang digunakan  untuk  metode  SVM.  Studi  kasus  yang digunakan  adalah  untuk  melakukan  prediksi  jenis pinjaman untuk nasabah.
Gambar 11. Hasil prediksi menggunakan SVM
4.6 Metode linear regresi
Berikut  merupakan  data  yang  digunakan  untuk regresi linear .
Gambar 12. Dataset untuk metode linear regresi
Dataset yang  digunakan  untuk  menentukan  jumlah produksi garam. Adapun variabel yang digunakan adalah luas lahan, produktivitas, produksi.

## Gambar 13. Hasil dari Metode Linear Regresi
Berikut merupakan hasil pengujian akurasi unuk setiap learning :
Tabel 2 Hasil akurasi metode supervised learning No Metode Supervised Learning Nilai Akurasi 1 Regresi Linear 80% 2 Decision Tree 87% 3 Support Vector Machine 80% Rata-rata akurasi 82,33%

## Gambar 14. visualisasi akurasi supervised learning
Untuk hasil akurasi metode unsupervised ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 3. Hasil akurasi metode unsupervised learning No Metod Unsupervised Learning Nilai Akurasi 1 K-means 76% 2 Hierarichal clustering 78% 3 Apriori 80% Rata-rata akurasi 78%

## Gambar 15. visualisasi akurasi unsupervised learning
Tabel 4. Perbandingan rata-rata akurasi Supervised Learning(akurasi) Unsupervised Learning(akurasi) 82,33% 78%
Berikut merupakan rata-rata akurasi untuk supervised learning 82,33% dan unsupervised learning sebesar 78% dengan selisih nilai akurasi sebesar 4,33 %. Dimana nilai akurasi  dipengaruhi  oleh  jumlah  serta  keberagaman dimensi  data.  Jadi  dengan  kasus  dan  jumlah  serta dimensi  yang  berbeda  akan  menghasilkan  nilai  akurasi yang beragam pula.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  metode  pada supervised  learning diantaranya  regresi  linear, decision tree dan Support  Vector  Machine .  Serta  metode unsupervised  learning diantaranya K-Means , single linkage dan apriori.  Interface sistem  untuk  kasus menggunakan bahasa pemograman matlab . Penelitian ini menggunakan  data  dengan  studi  kasus  yang  berbeda karena harus disesuaikan dengan kebutuhan metode yang digunakan.  Dari  hasil  pengujian  akurasi  menggunakan confusion  matrix dan lift  ratio diperoleh  hasil  bahwa Perbandingan rata-rata akurasi untuk supervised learning adalah  82,33%  dan unsupervised  learning sebesar  78% dengan selisih nilai akurasi sebesar 4,33 %. Nilai akurasi dipengaruhi  oleh  jumlah  serta  keberagaman  dimensi data.  Jadi  dengan  kasus  dan  jumlah  serta  dimensi  yang berbeda  akan  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  beragam
pula.Metode supervised dan unsupervised learning yang digunakan harus lengkap sehingga dapat mewakili semua metode pada masing-masing learning yang digunakan

## 6. SARAN
Saran  untuk  penelitian  berikutnya  menggunakan dataset  yang  sama  untuk  setiap  permodelan,  sehingga dapat dilihat perbandingan akurasinya.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Afrisawati.  2002.  Implementasi    Data    Mining Pemilihan    Pelanggan    Potensial  menggunakan Algoritma  K-Means, Pelita  Inform.  Budi  Darma, vol. V, no. 12110955, (2013):pp. 157–162.
E.  Prasetyo.2014.  Data  Mining:  Konsep  dan  Aplikasi menggunakan  Matlab, 1  ed.  Yogyakarta:  Andi
Offset. F.  E.  M.  Agustin,  A.  Fitria,  and  A.  H.  S.  2013.  ” Implementasi Algoritma K-Means Untuk Menentukan  Kelompok  Pengayaan  Materi  Mata Pelajaran Ujian Nasional. (Studi Kasus Smp Negeri 101 Jakarta), vol. 8:pp. 73–78.
G.Abdillah  et  al.2016.  Penerapan  Data  Mining Pemakaian  Air  Pelanggan  Untuk  Menentukan Klasifikasi  Potensi  Pemakaian  Air  Pelanggan  Baru Di  PDAM  Tirta  Raharja  Menggunakan  Algoritma K-Means, :pp. 18–19. Kurniawan  Defri,  Catur  Suprianto.  2013.  Optimasi Algoritma Support Vector Machine untuk penilaian Risiko Kredit, Universitas Dian Nuswantoro . K.  Tampubolon,  H.  Saragih,  B.  Reza,  K.  Epicentrum, .2013.  “Implementasi  Data  Mining  Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” Inf. dan Teknol. Ilm.,: pp. 93–106 . K.  Rajalakshmi,  S.  S.  Dhenakaran,  and  N.  Roobini, “Comparative  Analysis  of  K-Means  Algorithm  in Disease Prediction,” Int. J. Sci. Eng. Technol. Res., vol. 4, no. 7, pp. 2697– 2699
Lumbantoruan,  Rutman  dan  Posma  Sariguna  Johnson Kennedy.2015.  “Analisis Data  Mining  Dan Warehousing”. Jurnal  Ilmiah  Buletin  Ekonomi, Volume 19 no.1.
L.  R.  Angga  Ginanjar  Mabrur.2012.  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Kriteria  Nasabah Kredit,” J.  Komput.  dan  Inform.,  vol.  1,  no.  1:pp. 53–57 , 75123