Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## ANALISIS TIPE DATA CAMPURAN: SEBUAH TINJAUAN LITERATUR SISTEMATIS
Hasta Pratama 1* , Fetty Fitriyanti Lubis 2 , Jaka Sembiring 3
1 Program Doktor Teknik Elektro dan Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung 2,3 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Email: 1* 33220015@std.stei.itb.ac.id, 2 fettyfitriyanti@itb.ac.id, 3 jaka@itb.ac.id (* : coressponding author)
Abstrak- Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui arah penelitian pada analisis tipe data campuran. Saat ini, dunia tengah dibanjiri oleh data yang semakin beragam, tidak hanya terbatas pada tipe data numerik atau kategorikal saja, tetapi juga dapat berupa kombinasi dari keduanya. Dalam Data Mining , analisis data campuran sangat menantang karena data numerik dan data kategorik memiliki sifat yang berbeda. Metodologi penelitian ini menggunakan kerangka PICOC ( Population, Intervention, Comparation,  Outcome,  Context )  untuk  mengumpulkan  dan  meneliti  literatur  terkait.  Temuan  utama  dari  survei  literatur komprehensif ini mengungkapkan bahwa sebagian besar penelitian terkait data campuran disebarluaskan di jurnal bereputasi Q1 yang artinya topik analisis data campuran masih menarik. Model clustering adalah model yang paling sering digunakan dalam  bidang  analisis  data  campuran,  meskipun  metrik  akurasi  masih  menjadi  tolok  ukur  evaluasi  yang  berlaku  dengan membandingkan  dengan data  cluster yang  seharusnya.  Pengelolaan  data  campuran  umumnya  menggunakan  teknik normalization yaitu  dengan  melakukan  normalisasi  ukuran  agar  dapat  menyatukan kedua  tipe  data.  Kesimpulan  dari  hasil tinjauan literatur yaitu perlunya pengembangan pada data campuran yang tidak berlabel, tidak hanya modelnya tetapi  juga metrik  untuk  mengukur  hasilnya.  Selain  itu,  penelitian  ini  menggarisbawahi  pentingnya  pengembangan  model  yang komprehensif mulai dari pemilihan fitur hingga evaluasi model. Untuk itu, penelitian mengenai analisis tipe data campuran masih merupakan bidang yang memiliki banyak ruang untuk eksplorasi dan potensi inovasi. Potensi ini terutama terlihat dalam bidang pengembangan model dinamis karena tipe data campuran memiliki keragaman penanganan mengikuti jenis tipe data campuran yang dianalisis.
Kata Kunci: analisis data campuran, analisis data, data mining, tinjauan literatur sistematis, picoc.
Abstract- This research aims to determine the direction of research in the analysis of mixed data types. The world is currently filled with increasingly diverse data, especially in terms of data types, which are not only numerical or categorical but can be both (mixed). In Data Mining, the analysis of mixed data poses significant challenges because numerical and categorical data exhibit different  properties.  The research  methodology  employed in  this  study  utilizes  the  PICOC framework  (Population, Intervention,  Comparison,  Outcome,  Context)  to  collect  and  review  relevant  literature.  The  primary  findings  from  this comprehensive literature survey reveal that a majority of the research related to mixed data is published in reputable journals Q1, indicating sustained interest in the topic of mixed data analysis. Clustering models emerge as the most frequently used models in the field of mixed data analysis. However, it's noteworthy that accuracy metrics remain the predominant evaluation benchmark, often  leading  to  comparisons  with  the  ideal  clustered  data.  The  management  of  mixed  data  typically  involves normalization techniques, specifically normalizing the scale to amalgamate the two types of data. The conclusion drawn from the results of the literature review is the necessity to develop unlabeled mixed data, encompassing both the model and metrics required  to  assess  the  outcomes.  Additionally,  this  research  emphasizes  the  significance  of  a  comprehensive  development model, ranging from feature selection to evaluation models. Therefore, the analysis of mixed data types remains a field with ample opportunities for exploration and potential innovation. This potential is primarily evident in the field of dynamic model development because mixed data types exhibit diverse handling, depending on the specific types of mixed data being analyzed.
Keywords : mixed data analysis, data analysis, data mining, systematic literature review, picoc.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  data  yang  semakin  beragam  dan  terus  berkembang  baik  tipe,  sumber  maupun  jenisnya sehingga membutuhkan analisis yang lebih spesifik. Banyak data riil yang berupa data campuran, yaitu data bertipe numerik dan bertipe kategorik [1]. Banyak analisis yang dilakukan mulai dari feature selection , clustering maupun classification , hingga metrik untuk tipe data campuran. Meskipun penelitian tentang analisis pada data campuran telah ada lebih dari satu dekade tetapi kebutuhannya semakin terasa.
Tuntutan dan tantangan terkait tipe data campuran semakin besar. Dalam bidang analisis dan pemrosesan data, keberadaan tipe data campuran menimbulkan tantangan yang berat. Alasannya terletak pada fakta bahwa tipe data yang beragam menuntut operasi dan fungsi yang berbeda untuk analisis dan manipulasi. Sifat tipe data yang beragam  ini  tidak  hanya  mempersulit  proses  analisis,  tetapi  juga  meningkatkan  waktu  yang  diperlukan  untuk melakukan persiapan sebelum dilakukan analisis. Selain itu pemrosesan data melalui konversi dapat menimbulkan
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
potensi kehilangan atau pengurangan informasi [1]. Misalnya, selama operasi seperti pemetaan data dan konversi jenis data.
Dalam makalah penelitian ini, kami membahas mengenai peluang dan masalah tipe data campuran dengan menggunakan  metode  Tinjauan  Literatur  Sistematis  (SLR).  SLR  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode PICOC  ( Population,  Intervention,  Comparation,  Outcome,  Context )  agar  tinjauan  literatur  lebih  runut  dan memiliki tujuan yang lebih jelas [2]. Makalah ini terdiri dari 4 bagian. Bagian pertama memberikan pembahasan mengenai latar belakang pemilihan topik ini. Bagian kedua menjelaskan SLR sebagai metodologi yang digunakan pada makalah ini. Bagian ketiga menjelaskan hasil yang diperoleh berupa tinjauan dan jawaban pada pertanyaan penelitian. Bagian keempat adalah kesimpulan penelitian dan saran untuk penelitian berikutnya.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Literatur Sistematis
SLR  adalah  studi  sekunder  yang  dirancang  untuk  memetakan  secara  sistematis,  mengidentifikasi, mengevaluasi secara kritis, mengkonsolidasikan, dan mensintesis temuan-temuan dari studi primer yang berkaitan dengan  topik  penelitian  tertentu  [2].  Metodologi  SLR  telah  menjadi  standar  yang  diakui  untuk  memperoleh wawasan yang komprehensif dengan melakukan tinjauan yang ketat terhadap penelitian terdahulu yang relevan. Tujuan utama dari pelaksanaan SLR adalah untuk meringkas penelitian terdahulu secara ringkas, menunjukkan kesenjangan yang ada yang perlu diatasi antara penelitian terdahulu dan penelitian saat ini, menghasilkan laporan yang kohesif atau sintesis, dan menetapkan kerangka kerja penelitian.
Tujuan dari tinjauan literatur dalam penelitian ini adalah untuk memeriksa secara komprehensif pendekatan untuk mengelola data campuran, yang mencakup kerangka kerja, metodologi, dan platform yang digunakan. Selain itu, penelitian ini juga berusaha untuk mempelajari aspek-aspek tambahan termasuk peneliti yang produktif dan tempat  publikasi  terkemuka  yang  berkaitan dengan  domain  data  mining  dalam  konteks data  campuran.  Untuk memastikan hasil yang kuat, penelitian ini akan memanfaatkan database jurnal terkemuka seperti IEEE Xplore, Scopus, SpringerLink, ScienceDirect, dan ACM, yang mencakup tahun 2019 hingga 2023.

## 2.2 Pertanyaan Penelitian
Tujuan  utama  dari  menyusun  pertanyaan  penelitian  adalah  untuk  menjadi  panduan  bagi  seluruh  proses tinjauan literatur. Elemen penting ini memastikan bahwa tinjauan tersebut mempertahankan lintasan yang jelas dan terfokus, sehingga meningkatkan efisiensi pencarian data. Dengan merumuskan pertanyaan penelitian yang terdefinisi  dengan  baik,  para  peneliti  dapat  menyederhanakan  upaya  mereka  untuk  menggali  informasi  yang relevan dari sumber-sumber literatur yang tersedia. Pada Tabel 1 merupakan atribut PICOC yang digunakan untuk membangun pertanyaan-pertanyaan penelitian.
Tabel 1. Atribut PICOC. Indikator Terminasi Population Pencarian Mixed  Data  Types  Analysis , Mixed  Data  types Clustering dari 2019-2023 Intervention Penggunaan analisis data untuk tipe data campuran Context - Outcome Model dengan performa terbaik Comparison Perbedaan  penggunaan  Teknik  data  analisis  pada  tipe  data campuran
Pada  Tabel  2  di  bawah  ini,  kami  menyajikan  gambaran  umum  yang  komprehensif  tentang  pertanyaan penelitian spesifik yang telah diuraikan untuk penelitian ini. Pertanyaan-pertanyaan ini berfungsi sebagai fondasi yang mendasari seluruh tinjauan literatur sistematis yang dibangun, untuk memastikan eksplorasi yang cermat dan terarah pada area penelitian yang dipilih. Empat pertanyaan penelitian pada makalah ini tidak hanya berfokus pada konten penelitian saja  tetapi juga  meliputi pada  aspek pendukung yaitu pada  pertanyaan pertama  yaitu tempat penelitian  dipublikasi.  Hal  tersebut  dapat  menjadi  acuan  bagi  peneliti  berikutnya  sehingga  dapat  menargetkan tempat publikasi penelitiannya. Sementara itu, tiga pertanyaan penelitian lainnya berfokus pada konten penelitian terutama pada analisis data campuran.
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 2. Pertanyaan penelitian. ID Pertanyaan Penelitian Motivasi RQ1  Jurnal mana yang paling menonjol dalam  bidang  analisis  data campuran dalam ilmu data? Mengidentifikasi target tempat publikasi  untuk  makalah  tentang analisis data campuran RQ2  Algoritme atau model mana yang paling sering digunakan? Mengidentifikasi algoritme atau model  yang  didukung  untuk  analisis data campuran. RQ3  Apa  saja  metrik  yang  digunakan untuk pengukuran? Mengidentifikasi metrik penting untuk mengukur analisis data campuran. RQ4  Bagaimana  penanganan  tipe  data campuran? Mengidentifikasi teknik yang diperlukan untuk mengelola tipe data campuran

## 2.3 Temuan Penelitian
Untuk menjawab pertanyaan penelitian yang telah diuraikan sebelumnya, penelitian ini memulai pencarian komprehensif untuk makalah penelitian dalam basis data jurnal yang sudah mapan, dengan menggunakan istilah pencarian yang tepat selama bulan September. Sistematika pencarian mencakup kata kunci tertentu seperti (" data mining " OR " data analysis " OR " data analytics " OR clustering OR cluster ) AND (" mixed data " OR " qualitative quantitative data "). Hasil dari pencarian yang sangat teliti ini disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil temuan Index Basis Data Jurnal Jumlah Artikel 1 IEEE Xplore 84 2 ScienceDirect 1.496 3 SpringerLink 2.372 4 Scopus 477 5 ACM Digital Library 227 Total 4.656
Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  untuk  menyaring  artikel-artikel  untuk eksplorasi lebih lanjut. Tabel 4 menampilkan kriteria-kriteria ini. Kriteria inklusi adalah kriteria untuk artikel yang akan dimuat dalam SLR. Kriteria inklusi yang penelitian ini gunakan terdiri dari tiga kriteria. Sedangkan kriteria eksklusi yang digunakan pada penelitian ini untuk mengeluarkan artikel yang tidak sesuai terdiri dari tiga kriteria.
Tabel 4. Kriteria inklusi dan eksklusi Nomor Jenis Kriteria Kriteria 1 Kriteria Inklusi I1:   Artikel ditulis dalam bahasa Inggris. I2:   Artikel  yang  berkaitan  dengan  topik- topik dalam ilmu komputer. I3:   Akses teks lengkap tersedia untuk artikel. 2 Kriteria Eksklusi E1:   Artikel  dalam  buku,  publikasi,  tinjauan konferensi, atau makalah. E2:   Artikel  yang  disajikan  dalam  bentuk survei atau tinjauan pustaka.
E3:   Artikel yang tidak memiliki fokus utama pada algoritme atau model.
Gambar  1  mengilustrasikan  tahapan  penyaringan  yang  dilakukan  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan, termasuk judul/metadata, abstrak, akses resmi, dan tinjauan teks lengkap. Pada penyaringan awal, kriteria I1 dan E1 yang diterapkan pada bagian judul dan metadata menghasilkan pengurangan jumlah makalah menjadi 2.558. Pada  penyaringan  kedua,  penerapan  kriteria  I2  semakin  mengurangi  jumlah  makalah  menjadi  378  makalah. Penyaringan tahap ketiga, dengan menerapkan kriteria I3, E2, E3 dan melakukan evaluasi (dibahas pada sub bab berikutnya), mempersempit jumlah makalah menjadi 57.
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 1. Tahapan Tinjauan Literatur Sistematis [2]

## 2.4 Evaluasi
Kualitas informasi yang dikumpulkan dari survei state of the art kemudian dinilai dengan apa yang disebut Check List Primary Quality Assessment of Research . Daftar ini akan memberikan metode untuk menilai secara kuantitatif  kualitas  makalah  yang  dipilih  untuk  tinjauan  sistematis.  Skala  tiga  tingkat  telah  ditetapkan  sebagai berikut:
-  Ya, 1 point
-  Tidak, 0 point
-  Sebagian, 0.5 points
Tabel 5. Pertanyaan Assesmen Nomor Pertanyaan Pilihan 1 Apakah artikel tersebut dikutip? Ya / Tidak 2 Apakah tujuan penelitian dinyatakan dengan jelas? Ya / Tidak / Sebagian 3 Apakah  peserta  penelitian  atau  unit observasi telah dijelaskan secara memadai? Ya / Tidak / Sebagian 4 Apakah  pengumpulan  data  dilakukan dengan sangat baik? Ya / Tidak / Sebagian 5 Apakah  potensi  perancu  dikontrol  secara memadai dalam analisis? Ya / Tidak / Sebagian 6 Apakah pendekatan dan perumusan analisis disampaikan dengan baik? Ya / Tidak / Sebagian 7 Apakah temuan-temuannya kredibel? Ya / Tidak / Sebagian
Setiap  penelitian  dapat  memperoleh  skor  antara  0 dan  7  poin,  yang  sesuai  dengan  tingkat  kesesuaiannya dengan pertanyaan-pertanyaan penilaian. Nilai yang lebih tinggi untuk item tertentu menunjukkan bahwa makalah tersebut  secara  efektif  membahas  tujuan  penelitian.  Selanjutnya,  setengah  dari  penelitian,  khususnya  yang
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
mendapatkan nilai 4 atau lebih tinggi, dipilih untuk membentuk "literatur akhir", sementara yang memiliki nilai lebih rendah tidak diikutsertakan. Dalam penelitian ini, semua makalah dengan nilai lebih dari 4 akan dimasukkan dalam pembahasan. Tabel 5 memberikan daftar rinci pertanyaan penilaian kualitas yang diterapkan pada setiap publikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Publikasi Jurnal
Publikasi  temuan  penelitian  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  dampak  yang  akan  dihasilkan. Gambar 2 mengilustrasikan tren penelitian analitik pada data campuran dari tahun 2019 hingga 2023. Meskipun terjadi penurunan sejak tahun 2020, tetapi terlihat dari jumlah penelitian menunjukkan bahwa minat  ditopik ini masih tinggi. Sehingga subjek analisis data campuran masih dapat dieksplorasi lebih dalam.
Gambar 2. Tren Penelitian Analisis Tipe Data Campuran
Menurut Tabel 6, Jurnal Information Sciences menonjol sebagai penerbit terkemuka di bidang analisis data campuran,  dengan  7  makalah  atas  namanya.  Menyusul  di  bawahnya  adalah  Jurnal  IEEE  Access,  yang  telah menyumbangkan 6 makalah. Kedua jurnal ini memiliki peringkat Q1, yang menunjukkan kredibilitas tinggi dan kutipan ekstensif dari makalah yang mereka terbitkan.
Tabel 6. Daftar Jurnal Teratas dari Artikel Terpilih Jurnal Artikel SJR Kategori Q Information Sciences 7 2.29 Q1 IEEE Access 6 0.93 Q1 Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 3 0.65 Q2 Pattern Recognition 3 2.09 Q1 Journal of Intelligent and Fuzzy Systems 3 0.37 Q3 Expert Systems with Applications 2 1.87 Q1 Entropy 2 0.54 Q2
Tabel 7 menunjukkan bahwa makalah tentang analisis data campuran sebagian besar diterbitkan di jurnal Q1. Hal ini menunjukkan bahwa tema analisis data campuran masih mampu untuk menembus jurnal dengan kualitas terbaik.
Tabel 7. Artikel Berdasarkan Kategori Jurnal Nomor Media Publikasi Jumlah 1 Jurnal Q1 37 2 Jurnal Q2 9 3 Jurnal Q3 10 4
Jurnal Q4 1 0 5 10 15 20 2019 2020 2021 2022 2023
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.2 Algoritma Analisis tipe data campuran
Banyak  metode  yang  digunakan  untuk  analisis  jenis  data  campuran.  Sangatlah penting untuk memahami prevalensi  metode-metode  ini  dalam  praktiknya.  Sesuai  dengan  temuan  yang  disajikan  pada  Tabel  8,  metode clustering muncul sebagai fokus utama para peneliti ketika melakukan analisis pada data tipe campuran. Hal ini sesuai dengan fenomena data saat ini yang menunjukkan bahwa sebagian besar data yang tersedia tidak memiliki label  yang  terkait.  Selanjutnya  model  yang  diamati  yaitu Feature  Selection. Meskipun  sebagian  besar feature selection yang diamati digunakan untuk model classification. Berdasarkan hasil temuan ini dapat menjadi paduan menarik untuk menyatukan analisis tipe data campuran mulai dari feature selection dengan proses clustering .
Tabel 8. Model Analisis Tipe Data Campuran . Nomor Fokus Model Literature 1 Clustering [3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17] [18][19][20][21][22][23][24][25][26][27][28][29][30] [31][32][33][34] [35][36][37][38] 2 Feature Selection [39][40][41][42][43][44][45] [46][47] 3 Classification [48][49][50][51][52] 4 Framework [53][54][55] 5 Metrics [56][57] 6 Regression [58] 7 Frequent Pattern [59]

## 3.3 Metrik analisis tipe data campuran
Normalized Mutual Information (NMI) dan Accuracy paling banyak digunakan dalam beberapa penelitian ([17],  [34],  [54])  Namun,  sangat  penting  untuk  dicatat  bahwa  penerapan  metrik-metrik  ini  bergantung  pada informasi yang tepat tentang jumlah cluster , yang mungkin tidak selalu dapat dilakukan karena karakteristik data tertentu seperti pada data yang tidak memiliki label. Penelitian yang menggunakan clustering dan akurasi [36] sebagai metriknya telah memiliki data label sebagai pembanding sehingga tidak dapat diterapkan pada data yang sama  sekali  tidak  memiliki  label.  Sebagai  alternatif, beberapa  peneliti  telah  memilih untuk  menilai  efektivitas klaster  melalui  stabilitas  dan  konsumsi  waktu  [38].  Dalam  konteks  pengelompokan, silhouette  coefficient direkomendasikan untuk mengevaluasi kualitas cluster yang dihasilkan.

## 3.4 Metode untuk mengatasi tipe data campuran
Data campuran tidak dapat dianalisis secara langsung. Hal ini disebabkan oleh perbedaan ukuran dari masing- masing tipe data. Jika pada tipe numerik kita dapat melakukan operasi aritmatika sehingga dapat melihat rata-rata, varians,  dan  sebagainya,  maka  pada  tipe  kategorik  kita  hanya  dapat  melihat  modusnya  saja,  karena  jika  kita melakukan operasi aritmatika akan terjadi bias karena angka-angka pada data kategorik tidak memiliki arti seperti pada  data  numerik.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  konsolidasi  baik  berupa  konversi, cleaning ,  normalisasi maupun rekayasa fitur, walaupun ada beberapa yang melakukan analisis secara terpisah yaitu dengan melakukan subsetting . Pada Tabel 9 terlihat bahwa pada penelitian analisis data campuran masih banyak yang melakukan normalisasi  dibandingkan  dengan subsetting .  Normalisasi  dilakukan  dengan  menghitung  nilai entropy atau menghitung bobot pada setiap fitur kemudian membandingkannya.
Tabel 9. Metode Penanganan Tipe Data Campuran. Index Metode Literatur 1 Datatype conversion [29][47][34][26][22][19][59][15][3] 2 Subsetting [60] [61] [62] [50] [51][45][30][28][11][10][5][4] 3 Data normalization [38][63][44][27][54][18][43][56][16][14][13][12][9][7] [40][6][39] 4 Feature engineering [20]
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 4. KESIMPULAN
Penelitian tinjauan literatur sistematis ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis metode, metrik, model dan tempat penerbitan makalah ilmiah yang berhubungan dengan analisis data campuran hingga September 2023.  Kami  melakukan  pencarian  pada  lima  penyedia  pustaka  digital,  ScienceDirect,  Scopus,  SpringerLink, IEEEXplor,  dan  ACM.  Dari  4.656  penelitian  yang  ditemukan  dilakukan  seleksi  hingga  menghasilkan  57 penelitian.
Penelitian ini berfokus pada analisis data bertipe campuran meliputi model yang sering digunakan, metode untuk mengatasi tipe data campuran serta metrik yang tepat untuk mengukurnya. Selain itu, kami menganalisis tempat publikasi yang menerbitkan analisis pada data campuran sebagai referensi bahwa topik ini masih sangat relevan.
Penelitian ini menemukan bahwa  penelitan analisis pada  data  campuran paling banyak dilakukan dengan model clustering dan feature selection . Selain itu, normalisasi data lebih populer untuk mengatasi perbedaan tipe data. Meskipun, normalisasi data berpotensi untuk menghilangkan informasi dari suatu variabel.
Tantangan  penelitian  selanjutnya  adalah  bagaimana  mendapatkan  performa  terbaik  untuk  mengatasi perbedaan tipe data tanpa menghilangkan informasi. Selain itu penelitian analisis tipe data campuran yang murni tidak berlabel masih minim sehingga dapat menjadi acuan untuk penelitian berikutnya. Untuk mengatasi masalah perbedaan tipe data baik dari segi jumlah variabel yang perlu dipilih sebaiknya dilakukan lebih dinamis agar dapat menyesuaikan dengan kebutuhan penelitian dengan mengacu pada pola data yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Ahmad dan S. S. Khan, “Survey of State -of-the- Art Mixed Data Clustering Algorithms,” IEEE Access , vol. 7, hal. 31883 – 31902, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2903568.
[2] R.  S.  Wahono,  “A  Systematic  Literature  Review  of  Software  Defect  Prediction:  Research  Trends,  Datasets,  Methods  and Frameworks,” J.  Softw.  Eng. ,  no.  Vol  1,  No  1  (2015),  hal.  1 – 16,  2015,  [Daring].  Tersedia  pada: http://journal.ilmukomputer.org/index.php/jse/article/view/47.
[3] S. Xu, L. Feng, S. Liu, dan H. Qiao, “Self -adaption neighborhood density clustering method for mixed data stream with concept drift,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 89, no. November 2019, hal. 103451, 2020, doi: 10.1016/j.engappai.2019.103451.
[4] A. J. M. S. Arockiam dan E. S. Irudhayaraj, “Reclust: an efficient clustering algorithm for mixed data based on reclustering and cluster validation,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 29, no. 1, hal. 545 – 552, 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v29.i1.pp545- 552.
[5] R. Bi, D. Guo, Y. Zhang, R. Huang, L. Lin, dan J. Xiong, “Outsourced and Privacy -Preserving Collaborative K-Prototype Clustering for  Mixed  Data  via  Additive  Secret  Sharing,” IEEE  Internet  Things  J. ,  vol.  10,  no.  18,  hal.  15810 – 15821,  2023,  doi: 10.1109/JIOT.2023.3266028.
[6] Y. Xu, X. Gao, dan X. Wang, “Nonparametric Clustering of Mixed Data Using Modified Chi - Squared Tests,” Entropy , vol. 24, no. 12, 2022, doi: 10.3390/e24121749.
[7] Y.- G. Choi, S. Ahn, dan J. Kim, “Model - Based Clustering of Mixed Data With Sparse Dependence,” IEEE Access , vol. 11, hal. 75945 – 75954, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3296790.
[8] H. Rezaei dan N. Daneshpour, “Mixed data clustering based on a number of similar features,” Pattern Recognit. , vol. 143, 2023, doi: 10.1016/j.patcog.2023.109815.
[9] R. J. Kuo, P. Amornnikun, dan T. P. Q. Nguyen, “Metaheuristic -based possibilistic multivariate fuzzy weighted c-means algorithms for market segmentation,” Appl. Soft Comput. J. , vol. 96, hal. 106639, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106639.
[10] K. R. Nirmal dan K. V. V. Satyanarayana, “Map reduce based removing dependency on K and initial centroid selection MR -REDIC algorithm  for  clustering  of  mixed  data,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  vol.  11,  no.  2,  hal.  733 – 740,  2020,  doi: 10.14569/ijacsa.2020.0110292.
[11] K. Balaji,  “Machine learning  algorithm  for  feature  space  clustering of  mixed data  with  missing  information based on  molecule similarity,” J. Biomed. Inform. , vol. 125, 2022, doi: 10.1016/j.jbi.2021.103954.
[12] K. Balaji dan K. Lavanya, “Machine learning algorithm for cluster analysis of mixed dataset based on instance -cluster closeness metric,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 215, 2021, doi: 10.1016/j.chemolab.2021.104346.
[13] T. P. Q. Nguyen, R. J. Kuo, M. D. Le, T. C. Nguyen, dan T. H. A. Le, “Local search genetic algorithm -based possibilistic weighted fuzzy c- means for clustering mixed numerical and categorical data,” Neural Comput. Appl. , vol. 34, no. 20, hal. 18059 – 18074, 2022, doi: 10.1007/s00521-022-07411-1.
[14] M. Li, X. Li, dan J. Li, “High - Dimensional Clustering for Incomplete Mixed Dataset Using Artificial Intelligence,” IEEE Access , vol. 8, hal. 69629 – 69638, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986813.
[15] L. Chen, L. Zeng, Y. Mu, dan L. Chen, “Global Combination and Clustering based Differential Privacy Mixed Data Publishing,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , hal. 1 – 12, 2023, doi: 10.1109/TKDE.2023.3237822.
[16] P.  D’Urso  dan  R.  Massari,  “Fuzzy  clustering  of  mixed  data,” Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  505,  hal.  513 – 534,  2019,  doi: 10.1016/j.ins.2019.07.100.
[17] J.  Zhou, K.  Chen,  dan  J.  Liu, “A  clustering  algorithm based  on  the  weighted entropy of conditional  attributes  for  mixed  data,” Concurr. Comput. Pract. Exp. , vol. 33, no. 17, hal. 1 – 13, 2021, doi: 10.1002/cpe.6293.
[18] F. A. Mazarbhuiya, M. Y. Alzahrani, dan A. K. Mahanta, “Detecting anomaly using partitioning clustering with merging,” ICIC Express Lett. , vol. 14, no. 10, hal. 951 – 960, 2020, doi: 10.24507/icicel.14.10.951.
[19] O. Koren,  carina A. Hallin,  nir Perel, dan D. Bendet, “Decision -Making Enhancement in a Big Data Environment: Application of the K- Means Algorithm to Mixed Data,” J. Artif. Intell. Soft Comput. Res. , vol. 9, no. 4, hal. 293 – 302, 2019, doi: 10.2478/jaiscr- 2019-0010.
[20] Y. Li, X. Chu, D. Tian, J. Feng, dan W. Mu, “Customer segmentation using K -means clustering and the adaptive particle swarm
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
optimization algorithm,” Appl. Soft Comput. , vol. 113, hal. 107924, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2021.107924.
[21] S.  Behzadi,  N.  S.  Müller,  C.  Plant,  dan  C.  Böhm,  “Clustering  of  mixed -type  data  considering  concept  hierarchies:  problem specification and algorithm,” Int. J. Data Sci. Anal. , vol. 10, no. 3, hal. 233 – 248, 2020, doi: 10.1007/s41060-020-00216-2.
[22] F. Li, Y. Qian, J. Wang, F. Peng, dan J. Liang, “Clustering mixed type data: a space structure - based approach,” Int. J. Mach. Learn. Cybern. , vol. 13, no. 9, hal. 2799 – 2812, 2022, doi: 10.1007/s13042-022-01602-x.
[23] J. Ji, W. Pang, Z. Li, F. He, G. Feng, dan X. Zhao, “Clustering Mixed Numeric and Categorical Data with Cuckoo Search,” IEEE Access , vol. 8, hal. 30988 – 31003, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2973216.
[24] J. Ji, Y. Chen, G. Feng, X. Zhao, dan F. He, “Clustering mixed numeric and categorical data with artificial bee colony strategy,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 36, no. 2, hal. 1521 – 1530, 2019, doi: 10.3233/JIFS-18146.
[25] S. B. Kather dan B. K. Tripathy, “Clustering mixed data using neighbourhood rough sets,” Int. J. Adv. Intell. Paradig. , vol. 15, no. 1, hal. 1 – 16, 2020, doi: 10.1504/IJAIP.2020.104103.
[26] B. Duan, L. Han, Z. Gou, Y. Yang, dan S. Chen, “Clustering mixed data based on density peaks and stacked denoising autoencoders,” Symmetry (Basel). , vol. 11, no. 2, 2019, doi: 10.3390/sym11020163.
[27] K. Balaji, K. Lavanya, dan A. G. Mary, “Clustering algorithm for mixed datasets using density peaks and Self -Organizing Generative Adversarial Networks,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 203, no. April, hal. 104070, 2020, doi: 10.1016/j.chemolab.2020.104070.
[28] K. Balaji dan K. Lavanya, “Cluster analysis of mixed data based on Feature Space Instance Cluster Closeness Metric,” Chemom. Intell. Lab. Syst. , vol. 215, no. May, hal. 104370, 2021, doi: 10.1016/j.chemolab.2021.104370.
[29] E. Mousavi dan M. Sehhati, “A generalized multi -aspect distance metric for mixed- type data clustering,” Pattern Recognit. , vol. 138, 2023, doi: 10.1016/j.patcog.2023.109353.
[30] Z. Lv et al. , “An Optimizing and Differentially Private Clustering Algorithm for Mixed Data in SDN - Based Smart Grid,” IEEE Access , vol. 7, hal. 45773 – 45782, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2909048.
[31] X. Yao, J. Wang, M. Shen, H. Kong, dan H. Ning, “An improved clustering algorithm and its application in IoT data analysis,” Comput. Networks , vol. 159, hal. 63 – 72, 2019, doi: 10.1016/j.comnet.2019.04.022.
[32] H. Petwal dan R. Rani, “An efficient clustering algorithm for mixed dataset of postoperative surgical records,” Int. J. Comput. Intell. Syst. , vol. 13, no. 1, hal. 757 – 770, 2020, doi: 10.2991/ijcis.d.200601.001.
[33] M. Marbac dan V. Vandewalle, “A tractable multi - partitions clustering,” Comput. Stat. Data Anal. , vol. 132, hal. 167 – 179, 2019, doi: 10.1016/j.csda.2018.06.013.
[34] S. Liu, H. Zhang, dan X. Liu, “A study on two - stage mixed attribute data clustering based on density peaks,” Int. Arab J. Inf. Technol. , vol. 18, no. 5, hal. 634 – 643, 2021, doi: 10.34028/iajit/18/5/2.
[35] M.  Salman,  “A  novel  clustering  method  with  consistent  data  in  a  three -dimensional  graphical  format  over  existing  clustering mechanisms,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 649, no. February, hal. 119634, 2023, doi: 10.1016/j.ins.2023.119634.
[36] J. Ji, R. Li, W. Pang, F. He, G. Feng, dan X. Zhao, “A Multi - View Clustering Algorithm for Mixed Numeric and Categorical Data,” IEEE Access , vol. 9, hal. 24913 – 24924, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3057113.
[37] G.  Xu,  L.  Zhang,  C.  Ma,  dan  Y.  Liu,  “A  mixed  attributes  oriented  dynamic  SOM  fuzzy  cluster  algorithm  for  mobile  user classification,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 515, hal. 280 – 293, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.12.019.
[38] X. Li, Z. Wu, Z. Zhao, F. Ding, dan D. He, “A mixed data clustering algorithm with noise -filtered distribution centroid and iterative weight adjustment strategy,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 577, hal. 697 – 721, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2021.07.039.
[39] Z. Yuan, H. Chen, T. Li, Z. Yu, B. Sang, dan C. Luo, “Unsupervised attribute reduction for mixed data based on fuzzy rough sets,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 572, hal. 67 – 87, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2021.04.083.
[40] L. Sun, L. Wang, W. Ding, Y. Qian, dan J. Xu, “Neighborhood multi -granulation rough sets-based attribute reduction using Lebesgue and entropy measures in incomplete neighborhood decision systems,” Knowledge-Based Syst. , vol. 192, hal. 105373, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.105373.
[41] J. Matute dan L. Linsen, “Hinted Star Coordinates for Mixed Data,” Comput. Graph. Forum , vol. 39, no. 1, hal. 117 – 133, 2020, doi: 10.1111/cgf.13666.
[42] C.-W. Chen, Y.-H. Tsai, F.-R. Chang, dan W.- C. Lin, “Ensemble feature selection in medical datasets: Combining filter, wrapper, and embedded feature selection results,” Expert Syst. , vol. 37, no. 5, 2020, doi: 10.1111/exsy.12553.
[43] J. Wan, H. Chen, T. Li, X. Yang, dan B. Sang, “Dynamic interaction feature selection based on fuzzy rough set,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 581, hal. 891 – 911, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2021.10.026.
[44] S. Solorio-Fernández, J. F. Martínez-Trinidad, dan J. A. Carrasco- Ochoa, “A Supervised Filter Feature Selection method for mixed data based on Spectral Feature Selection and Information- theory redundancy analysis,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 138, hal. 321 – 328, 2020, doi: 10.1016/j.patrec.2020.07.039.
[45] A. Dutt dan M. A. Ismail, “A partition - based feature selection method for mixed data: A filter approach,” Malaysian J. Comput. Sci. , vol. 33, no. 2, hal. 152 – 169, 2020, doi: 10.22452/mjcs.vol33no2.5.
[46] N. N. Thuy dan S. Wongthanavasu, “A Novel Feature Selection Method for High - Dimensional Mixed Decision Tables,” IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. , vol. 33, no. 7, hal. 3024 – 3037, 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2020.3048080.
[47] A. Taha, A. S. Hadi, B. Cosgrave, dan S. McKeever, “A multiple association -based unsupervised feature selection algorithm for mixed data sets,” Expert Syst. Appl. , vol. 212, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118718.
[48] F. Rodriguez- Sanchez, P. Larrañaga, dan C. Bielza, “Incremental Learning of Latent Forests,” IEEE Access , vol. 8, hal. 224420 – 224432, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3027064.
[49] Q. Li, Q. Xiong, S. Ji, Y. Yu, C. Wu, dan M. Gao, “Incremental semi -supervised Extreme Learning Machine for Mixed data stream classification,” Expert Syst. Appl. , vol. 185, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115591.
[50] K. Baati, T. M. Hamdani, A. M. Alimi, dan A. Abraham, “A new possibilistic classifier for mixed categorical and numerical dat a based on a bi-module possibilistic estimation and the generalized minimum- based algorithm,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 36, no. 4, hal. 3513 – 3523, 2019, doi: 10.3233/JIFS-181383.
[51] Q.  Li,  Q.  Xiong,  S.  Ji,  Y.  Yu,  C.  Wu,  dan  H.  Yi,  “A  method  for  mixed  data  classification  base  on  RBF - ELM  network,” Neurocomputing , vol. 431, hal. 7 – 22, 2021, doi: 10.1016/j.neucom.2020.12.032.
[52] T.  Kuo  dan  K.  J.  Wang,  “A  hybrid  k -prototypes  clustering  approach  with  improved  sine-cosine  algorithm  for  mixed-data classification,” Comput. Ind. Eng. , vol. 169, no. February, hal. 108164, 2022, doi: 10.1016/j.cie.2022.108164.
[53] J.  Muller et  al. , “Integrated  Dual  Analysis of  Quantitative  and  Qualitative  High - Dimensional  Data,” IEEE  Trans.  Vis.  Comput.
Graph. , vol. 27, no. 6, hal. 2953 – 2966, 2021, doi: 10.1109/TVCG.2021.3056424.
[54] Y. Lee, C. Park, dan S. Kang, “Deep Embedded Clustering Framework for Mixed Data,” IEEE Access , vol. 11, hal. 33 – 40, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3232372.
[55] D. T. Dinh, V. N. Huynh, dan S. Sriboonchitta, “Clustering mixed numerical and categorical data with missing values,” Inf. Sci.
Idealis : Indonesia Journal Information System Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 ( online ) Halaman 210-218 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
(Ny). , vol. 571, hal. 418 – 442, 2021, doi: 10.1016/j.ins.2021.04.076.
[56] A. Grané, G. Manzi, dan S. Salini, “Dynamic Mixed Data Analysis and Visualization,” Entropy , vol. 24, no. 10, hal. 1 – 12, 2022, doi: 10.3390/e24101399.
[57] L. Cheng, Y. Wang, dan X. Ma, “An end -to- end distance measuring for mixed data based on deep relevance learning,” Intell. Data Anal. , vol. 24, no. 1, hal. 83 – 99, 2020, doi: 10.3233/IDA-184399.
[58] S.- K.  Ng,  R.  Tawiah,  dan  G.  J.  McLachlan,  “Unsupervised  pattern  recognition  of  mixed  data  structures  with  numerical  and categorical  features  using  a  mixture  regression  modelling  framework,” Pattern  Recognit. ,  vol.  88,  hal.  261 – 271,  2019,  doi: 10.1016/j.patcog.2018.11.022.
[59] A. Y. Rodriguez-Gonzalez, J. F. Martinez-Trinidad, J. A. Carrasco-Ochoa, J. Ruiz-Shulcloper, dan M. Alvarado- Mentado, “Frequent similar pattern mining using non boolean similarity functions,” J. Intell. Fuzzy Syst. , vol. 36, no. 5, hal. 4931 – 4944, 2019, doi: 10.3233/JIFS-179040.
[60] T.  Kuo  dan  K.- J.  Wang,  “A  hybrid  k -prototypes  clustering  approach  with  improved  sine-cosine  algorithm  for  mixed-data classification,” Comput. Ind. Eng. , vol. 169, 2022, doi: 10.1016/j.cie.2022.108164.
[61] G.  Xu,  L.  Zhang,  C.  Ma,  dan  Y.  Liu,  “A  mixed  attributes  oriented  dynamic  SOM  fuzzy  cluster  algorithm  for  mobile  user classification,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 515, hal. 280 – 293, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.12.019.
[62] J. Ji, R. Li, W. Pang, F. He, G. Feng, dan X. Zhao, “A Multi - View Clustering Algorithm for Mixed Numeric and Categorical Data,” IEEE Access , vol. 9, hal. 24913 – 24924, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3057113.
[63] J.  Zhou, K.  Chen,  dan  J.  Liu, “A  clustering  algorithm based  on  the  weighted entropy of conditional  attributes  for  mixed  data,” Concurr. Comput. Pract. Exp. , vol. 33, no. 17, 2021, doi: 10.1002/cpe.6293.