## KETEPATAN PENGKLASIFIKASIAN FUNGSI DISKRIMINAN LINIER ROBUST DUA KELOMPOK DENGAN METODE FAST MINIMUM COVARIATE DETERMINANT ( FAST –MCD)

## Budyanra
Jurusan Statistika, Sekolah Tinggi Ilmu Statistik, Jakarta Email: budy@stis.ac.id

## ABSTRAK
Penaksiran fungsi diskriminan linier dua kelompok dengan metode klasik/ MLE tidakakan optimal pada saat data mengandung outlier . Agar analisis diskriminan tetap optimal maka diperlukan suatu metode penaksir yang robust terhadap outlier . Salah satu penaksir robust adalah metode fast-MCD . Makalah ini mengkaji metode penaksir robustfast-MCD dalam analisis diskriminan linier dua kelompok dan mengukur ketepatan pengklasifikasian dari fungsi diskriminan metode fast-MCD jika dibandingkan fungsi diskriminan metode klasik/ MLE . Untuk menguji ketepatan penaksir fungsi diskriminan linier robust dua kelompok dengan metode fast-MCD tersebut digunakan data hasil simulasi.Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan dua kelompok data normal multivariat dengan n 1 = n 2 = 100, n 1 = n 2 = 200, n 1 = n 2 = 500 dan n 1 = n 2 = 1000 serta dengan variasi outlier mulai dari 5 persen, 10 persen, 15 persen sampai 20 persen. Hasil pengolahan pada data simulasi dengan kontaminasi outlier sebesar 5 sampai 20 persen, terlihat bahwa metode fast-MCD menghasilkan rata-rata salah pengklasifikasian sebesar 11 persen, yang masih jauh lebih rendah jika dibandingkan metode MLE dengan rata-rata sebesar 22 persen. Untuk data yang banyak mengandung outlier, ternyata fungsi diskriminan linier dengan penaksir robust fast- MCD sangat efektif digunakan untuk mengurangi kesalahan dalam pengklasifikasian dari fungsi diskriminan linier tersebut.
Kata Kunci : Fungsi Diskriminan Linier, Robust , Fast-MCD

## PENDAHULUAN
Analisis diskriminan merupakan metode statistika yang berkaitan dengan penentuan fungsi pembeda yang bertujuan untuk mengelompokkan objek pengamatan ke dalam kelompok yang telah didefinisikan berdasarkan sejumlah variabel pembeda [2]. Tujuan lainnya adalah untuk menentukan variabel pembeda diantara populasi dengan populasi lainnya. Analisis diskriminan dapat menggambarkan perbedaan antar kelompok populasi melalui suatu
persamaan matematis yang disebut fungsi diskriminan. Menurut [6], fungsi diskriminan berfungsi sebagai aturan yang dapat membedakan objek pengamatan sekaligus mengelompokkannya ke dalam salah satu kelompok secara optimal. Aturan pengelompokan melalui fungsi
diskriminan menurut Fisher dalam [11], yaitu dengan menggunakan kombinasi linier dari pengamatan dan memilih koefisien, sehingga rasio selisih rata-rata dari kombinasi linier dua kelompok terhadap variansinya maksimum.
Asumsi dasar dari analisis diskriminan adalah asumsi bahwa variabel pembeda harus mengikuti distribusi normal multivariat [12]. Ketika asumsi distribusi normal multivariat telah terpenuhi maka untuk menaksir parameternya bisa dengan menggunakan metode maximum likelihood estimator ( MLE ). Penaksiran dengan MLE berdasarkan pada rata-rata empirik dan matriks kovariansi dari data, tetapi karena metode ini sangat dipengaruhi oleh pengamatan outlier sehingga penaksirnya menjadi kurang tepat pada saat data telah terkontaminasi oleh outlier [3].
Agar analisis diskriminan tetap optimal dalam pengklasifikasian
meskipun dalam kondisi data yang mengandung outlier maka diperlukan suatu penaksir robust terhadap data yang mengandung outlier . Analisis diskriminan yang menggunakan penaksir robust selanjutnya akan disebut sebagai analisis diskriminan robust . Konsep dasar dari analisis diskriminan robust adalah mengganti vektor rata-rata dan matriks kovariansi dari data dengan vektor rata- rata dan matriks kovariansi yang robust dalam menaksir parameter model [8].
Tujuan penulisan makalah ini adalah mendapatkan penaksir yang robust dalam kaitannya dengan data yang mengandung outlier dan membandingkanketepatan pengklasifikasian fungsi diskriminan robust metode fast-MCD dengan fungsi diskriminan metode klasik/ MLE pada beberapa data hasil simulasi. Untuk mengevaluasi ketepatan fungsi diskriminan dalam pengklasifikasian, salah satu metode yang dapat dipakai yaitu apparent error rate ( APER ). Nilai APER menurut [6] adalah banyaknya persentase
yang salah dalam pengelompokannya oleh
fungsi klasifikasi.

## METODE PENELITIAN

## Sumber Data dan Variabel Penelitian
Penelitian ini menggunakan data simulasi yang merupakan data berdistribusi normal multivariat yang telah dikontaminasi dengan berbagai variasi outlier dan menggunakan matriks kovariansi yang homogen yang di- generate menggunakan syntax pembangkitan data simulasi melalui software Matlab 7.8.0. Data simulasi yang digunakan, dibatasi hanya pada
jumlah pengamatan n 1 = n 2 = 100, n 1 = n 2 = 200, n 1 = n 2 = 500 dan n 1 = n 2 = 1000 dengan masing-masing tiga variabel bebas.
Data dibangkitkan secara random mengikuti distribusi normal multivariat dan akan dikontaminasi dengan data outlier dengan proporsi 5 persen, 10 persen, 15 persen dan 20 persen.

## Metode Analisis
Adapun langkah-langkah dalam membangkitkan data simulasi untuk jumlah pengamatan n 1 = n 2 = 1000 dengan proporsi outlier sebesar 5 persen, adalah sebagai berikut :
1. Bangkitkan 950 data berdistribusi normal multivariat dengan μ 1=(1,0,0) dan  01=diag(0.4,0.4,0.4) dan 50 data berdistribusi normal multivariat dengan μ 2=(0,0,6) dan  11=diag(0.4,0.4,0.4) untuk matriks data kelompok-1. Data yang berjumlah 50 pengamatan merupakan outlier dengan proporsi 5 persen. μ 1 dan  01 merupakan parameter rata- rata dan matriks kovariansi untuk data normal multivariat yang dikondisikan tidak mengandung outlier , sedangkan μ 2 dan  11 merupakan parameter rata-rata dan matriks kovariansi untuk data normal multivariat yang
dikondisikan sebagai data outlier . Data outlier yang dibangkitkan
berdistribusi normal multivariat dengan vektor rata-rata yang berbeda jauh dengan data dasar yang tidak mengandung outlier , sedangkan matriks kovariansinya diasumsikan sama. 2. Bangkitkan 950 data berditribusi normal multivariat dengan μ 1=(0,1,0) dan  02=diag(0.4,0.4,0.4) dan 50 data berdistribusi normal multivariat dengan μ 2=(6,0,0) dan  12=diag(0.4,0.4,0.4) untuk matriks data kelompok-2. Data yang berjumlah 50 pengamatan merupakan outlier dengan proporsi 5 persen. μ 1 dan  02 merupakan parameter rata- rata dan matriks kovariansi untuk data normal multivariat yang dikondisikan tidak mengandung outlier , sedangkan μ 2 dan  12 merupakan parameter rata-rata dan matriks kovariansi untuk data normal multivariat yang dikondisikan sebagai data outlier .
3. Gabungkan matriks data kelompok-1 dan matriks data kelompok-2 kedalam matriks data x.
4. Untuk meyakinkan bahwa data normal multivariat yang sudah dibangkitkan tidak overlap dan sesuai dengan
proporsi outlier yang kehendaki, maka dilakukan pendeteksian besarnya proporsi outlier yang terkontaminasi kedalam data simulasi tersebut.
5. Bangkitkan masing-masing 1000 data variabel respon kelompok-1 dan 1000 data variabel respon kelompok-2, kemudian gabungkan data variabel respon kelompok-1 dan data variabel respon kelompok-2 menjadi vektor data y.
6. Tempatkan masing-masing matriks data x (hasil bangkitan) kedalam satu file excel , dan vektor data y kedalam satu file excel tersendiri.
Untuk membangkitkan data dengan jumlah pengamatan dan variasi outlier
yang lain, dilakukan dengan mengganti jumlah n data dan proporsi outlier -nya.

## HASIL PENELITIAN
Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan bantuan software statistik Matlab 7.8.0 dengan syntax ( cda.m, rda.m dan fmcd. m) yang harus sudah tersimpan terlebih dahulu di folder toolbox Matlab. Hasil pengolahan data menunjukkan pada data dengan n 1 = n 2 = 100 yang terkontaminasi pengamatan outlier dari 5 persen sampai 20 persen, kesalahan
pengklasifikasian fungsi
diskriminan dengan penaksir Fast-MCD selalu jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan kesalahan pengklasifikasian dengan penaksir klasik/MLE
Tabel 1. Kesalahan Pengklasifikasian Analisis Diskriminan Linier pada Data Simulasi dengan n 1 = n 2 = 100
Persentase Outlier
Kesalahan pengklasifikasian (%) MLE Fast-MCD 5% 19,00 8,06 10% 23,50 10,92 15% 20,50 11,52 20% 22,50 12,10 Berikutnya jumlah data simulasi ditambah menjadi n 1 = n 2 = 200 dengan menyertakan
pengamatan outlier sebanyak 5%, 10%, 15% dan 20%. Kesalahan pengklasifikasian
fungsi diskriminan dengan penaksir fast-MCD ternyata juga masih jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan kesalahan pengklasifikasian dengan menggunakan penaksirklasik/MLE.
Tabel 2 . Kesalahan Pengklasifikasian Analisis
Diskriminan Linier pada Data Simulasi dengan n 1 = n 2 = 200
Persentase Outlier Kesalahan pengklasifikasian (%) MLE Fast-MCD 5% 22,25 18,33 10% 24,50 11,68 15% 23,50 12,31 20% 26,00 14,51 Selanjutnya dengan jumlah data simulasi ditambah lagi menjadi n 1 = n 2 = 500 dengan menyertakan pengamatan outlier sebanyak 5%, 10%, 15% dan 20%. Kesalahan
pengklasifikasian fungsi
diskriminan dengan penaksir fast-MCD
ternyata juga masih jauh lebih kecil jika dibandingkan
dengan kesalahan pengklasifikasian dengan menggunakan penaksirklasik/MLE.
Tabel 3. Kesalahan Pengklasifikasian Analisis Diskriminan Linier pada Data Simulasi dengan n 1 = n 2 = 500
Persentase Outlier Kesalahan pengklasifikasian (%) MLE Fast-MCD 5% 21,10 11,52 10% 21,80 11,16 15% 22,90 12,82 20% 23,10 13,09
Terakhir, dengan jumlah data simulasi ditambah menjadi n 1 = n 2 = 1000 dengan menyertakan
pengamatan outlier sebanyak 5%, 10%, 15% dan 20%. Kesalahan pengklasifikasian
fungsi diskriminan dengan penaksir fast-MCD
ternyata juga masih jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan kesalahan pengklasifikasian dengan menggunakan penaksirklasik/MLE.
Tabel 4. Kesalahan Pengklasifikasian analisis diskriminan linier pada data simulasi dengan n 1 = n 2 = 1000
Persentase Outlier Kesalahan pengklasifikasian (%) MLE Fast-MCD 5% 19,20 11,96 10% 23,85 11,27 15% 23,65 12,27 20% 23,55 11,13
Dari keempat variasi jumlah data simulasi untuk n 1 = n 2 = 100 ; n 1 = n 2 = 200 ; n 1 = n 2 = 500 ; n 1 = n 2 = 1000 dan dengan kondisi data terkontaminasi pengamatan outlier dari 5 sampai 20
persen, kesalahan pengklasifikasian fungsi diskriminan menggunakan penaksir dengan metode fast-MCD jauh lebih kecil jika dibandingkan kesalahan pengklasifikasian fungsi diskriminan menggunakan penaksir dengan metode
klasik/ MLE .
Hasil tersebut menunjukkan bahwa kesalahan pengklasifikasian
dengan metode penaksir fast-MCD jauh lebih kecil jika dibandingkan dengan metode penaksir klasik/ MLE . Atau dengan kata lain, ketepatan pengklasifikasian fungsi diskriminan linier dua kelompok dengan menggunakan penaksir robust fats- MCD jauh lebih baik dibandingkan fungsi diskriminan dengan penaksir klasik/ MLE .

## KESIMPULAN
1. Untuk mendapatkan taksiran fungsi
diskriminan linier robust dua kelompok dengan metode fast-MCD diperlukan vektor rata-rata dan matriks kovariansi yang robust yang didapat dari penghitungan subsampel dari data dengan prosedur c-steps.
2. Analisis diskriminan linier robust dua kelompok dengan metode fast-MCD pada data simulasidengan beberapa tingkat outlier, memberikan tingkat ketepatan pengklasifikasian yang lebih baik jika dibandingkan dengan metode klasik/ MLE

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Davies,L., 1992, The Asymptotics of Rousseuw’s Minimum Volume
Ellipsoid Estimator. The Annals of Statistics,20,1828-1843 [2] Dillon,W.R dan Goldstein,M., 1984 Multivariate Analysis Methods and Application, John Wiley&Sons.Inc
[3] Hubert,M dan Driessen, 2002, Fast and Robust Discriminant Analysis ¸ Computational Statistics anda Data Analysis,45,301-320 [4] Hubert,M dan Driessen, 2004, Syntax and Toolbox for Robust Discriminant Analysis, http://wis.kuleuven.be/stat/robust.htm
l
[5] Hubert, M., Rousseuw,P.J, dan
Aelst,S,. 2008, High Breakdown Robust Multivariate Method. Statistical Science. vol 23 no.1, 92- 119 [6] Johnson, R.A dan Wichern,D.W., 2002, . Applied Multivariate Statistical Analysis, fifth edition,. Prantice Hall, New Jersey. [7] Joossens, K., 2006, Robust Discriminant Analysis, Disertation Ph.D, Katholieke Universiteit Leuven, Leuven Nederland [8] Pires,A.M,. 2002, Robust Linear Disciminant Analysis and the Projection Pursuit Approach , Dept of Mathematics, Technical University of Lisbon,Portugal
[9] Rousseuw,P.J., 1984, Least Median
of Squares Regression , Journal of The American Statistical Association,79,871880 [10] Rousseuw,P.J.,Driessen., 1999, A
Fast Algorithm for the Minimum Covariance Determinant Estimato r ,
Technometrics Vol.46, no.3, 293-305
[11] Sharma, S., 1996, . Applied Multivariate Techniques, John Wiley&Sons.Inc [12] Timm, N.H., 2002, Applied Multivariate Analysis, Springer- Verlag New York.Inc