Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018

## IMPLEMENTASI RANKER PRINCIPAL COMPONENT DAN

## METODE ASSOCIATION RULE DALAM MENENTUKAN FAKTOR EKONOMI DI ASEAN
Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas Jurusan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi fajri.rakhmat@lecture.njani.ac.id, ilyas@lecture.unjani.ac.id

## Abstrak
Kondisi  perekonomian  suatu  negara  sangat berpengaruh  bagi  kelangsungan  hidup  Negara tersebut.  Seperti  contoh  yang  terjadi  pada  Negara Yunani  beberapa  tahun  yang  lalu  dimana  mengalami krisis  ekonomi  yang  tidak  terelakkan.  Kondisi perekonomian  tersebut  tidak  terlepas  dari  faktor  – faktor  ekonomi  yang  saling  terkait  didalamnya  dan yang memang mempengaruhi Negara yang berkaitan, misalnya Produk Domestik Bruto (PDB), Nilai Tukar Mata Uang, Penghasilan Energi Baru Terbarukan dan lain  sebagainya.  Faktor  –  faktor  itu  yang  menjadi tolak  ukur  apakah  perekonomian  suatu  Negara  dapat dikategorikan berhasil atau malah dapat menyebabkan krisis  ekonomi.  Fokus  penelitian  ini  adalah  untuk melihat dan mengevaluasi faktor ekonomi apa sajakah yang  dapat  mempengaruhi  kondisi  suatu  bangsa, khususnya  untuk  Negara  –  Negara  di  ASEAN, termasuk  diantaranya  adalah  Indonesia  menggunakan seleksi  atribut Ranker  Principal  Component dan metode Association  Rule .  Data  ekonomi  didapat  dari data  yang  disediakan  oleh  World  Bank  selama  50 tahun  lamanya,  atau  antara  tahun  1967  hingga  tahun 2016  yang  terdiri  dari  sekitar  1400  atribut  /  faktor ekonomi  untuk  10  negara  ASEAN  yang  terdiri  dari Indonesia,  Thailand,  Malaysia,  Singapura,  Filipina, Brunei  Darussalam,  Vietnam,  laos,  Myanmar,  dan Kamboja.
Kata kunci :
Faktor  ekonomi  asean,  ranker  principle  component, association rule

## Abstract
Economic  condition  may  cause  a  balance  for  every country  in  the  world.  For  example,  Grecee  has  been collapse  after  economic  crisis  in  2008.  This phenomenon  caused  by  economic  factors  that
influence  and  depends  on  each  other  such  as  GDP, exchange  rate,  energy  production,  and  so  on.  These factors  become  a  benchmark for  countrys  that  is  can cause crisis or not. This research try to searching and evaluating  these  factors  which  influence  head  to  the crisis  in  ASEAN,  include  Indonesia  using  atribut selection  methods  :  ranker  principle  component  and association  rules  methods.  The  economic  data  are downloaded  from  World  Bank  site  and  has  been collected for 50 years between 1967 and 2016 which has  1400  attributes  or  economic  factors  for  10 ASEAN  countrys  such  as  Indonesia,  Thailand, Malaysia,  Singapore,  Brunei  Darussalam,  Vietnam, Laos, Myanmar and Cambodia.
Keywords :
ASEAN economic factors, ranker principle component, association rule

## I. P ENDAHULUAN

## I.1 Latar Belakang
Eksistensi  suatu  Negara,  salah  satunya  dapat dilihat  dari  kondisi  perekonomian  Negara  tersebut. Beberapa tahun  yang lalu, tepatnya pada tahun 2008, Negara – Negara di Eropa mengalami krisis ekonomi yang  mana  kondisi  tersebut  mempengaruhi  banyak Negara  yang  posisinya  bahkan  diluar  Eropa  itu sendiri.  Negara  Yunani  adalah  contoh  bagaimana dampak  krisis  ekonomi  di  Eropa,  dimana  Negara  ini sulit  bertahan  karena  hanya  mengandalkan  mata pencaharian  di  sektor  pariwisata  sebagai  usaha  untuk mempertahankan  kondisi  perekonomiannya.  Sektor pariwisata  ini  hanya  mempengaruhi  nilai  Produk Domestik  Bruto  dari  Negara  Yunani  ini,  padahal masih  banyak  faktor  ekonomi  lain  yang  bisa

## Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
ditingkatkan  nilainya  agar  Negara  tersebut  mata pencahariannya  tidak  bergantung  hanya  pada  satu sektor saja.
Indonesia,  sebagai  salah  satu  Negara  anggota ASEAN  juga  pernah  mengalami  krisis  ekonomi  pada tahun  1997  –  1998.  Faktor  ekonomi  yang  sangat mempengaruhi pada saat itu adalah Produk Domestik Bruto  dan  Hutang  Luar  Negeri,  dimana  nilai  Hutang Luar  Negeri  lebih  tinggi  daripada  Produk  Domestik Bruto.
Untuk  prediksi  krisis  ekonomi  di  Indonesia sendiri  pernah  dilakukan  pada  penelitian  terdahulu, dengan  memperhitungkan  faktor  ekonomi  Produk Domestic  Bruto  dan  Hutang  luar  negeri,  maka Indonesia  akan  mengalami  krisis  kembali  pada  tahun 2030  apabila  kondisi  dari  kedua  faktor  tersebut  tidak diperbaiki (F. R. Umbara 2016).
Penelitian  lain  yang  menunjukkan  kaitan  antara faktor  ekonomi  dengan  krisis  juga  pernah  dilakukan (G.  Kaminsky,  S.  Lizondo  dan  C.  Reinhart.  2008), sebagian  besar  negara  dunia  dipengaruhi  oleh  salah satu faktor yaitu Gross Domestic Product (GDP).
Untuk  negara  D8  (S.  Razzaqi  et  al.  2011) masalah  terbesar  dari  penyebab  ketidak  seimbangan ekonomi adalah masalah Energy .
I.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas maka dirumusankan permasalahan pokok yaitu menemukan dan  menganalisis  faktor  ekonomi  di  asean  dengan menggunakan  seleksi  atribut Ranker  Principal Component dan metode Association Rule .

## I.3 Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  antara lain :
a. Faktor  -  faktor  ekonomi  yang  di  evaluasi hanya pada 10 negara ASEAN saja
b. Tools  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah WEKA 3.8 dengan nilai masukan dari tools adalah default value
c. Pengisian missing value hanya menggunakan nilai mean atau modes saja

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Data Mining
Data  Mining  merupakan  ilmu  yang  berkembang untuk  melakukan  penggalian  terhadap  data,  dimana sesungguhnya  dalam  kumpulan  data  terdapat  suatu informasi  yang  bisa  digali  lebih  dalam  dengan  hasil yang  lebih  baik  daripada  mencari  informasi  hanya dengan  menggunakan  suatu Query saja  (J.  Han, Micheline Kamber, & Jian Pei. 2012).
Data  mining  juga  dikenal  dengan  istilah  KDD (Knowledge  Discovery  and  Data),  dimana  untuk menghasilkan suatu pengetahuan yang berguna, maka tahapan  yang  harus  dilakukan  adalah  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 1. Data Mining dalam Penggalian data KDD (Sumber gambar : J. Han, Micheline Kamber, & Jian Pei. 2012)

## Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018

## II.2 WEKA
WEKA  (Waikato  environtment  for  Knowledge Analysis)  adalah  mesin  untuk  mengolah  data  yang dibangun menggunakan Bahasa java dan bersifat open source .  WEKA  digunakan  untuk  analisis  data  dan sebagai salah satu tools machine learning yang cukup tangguh (S. Singhal & Monika Jena. 2013).

## Gambar 2. WEKA Tools
WEKA  juga  memberikan  penyajian  GUI  yang mudah digunakan dan cepat, serta hasil yang langsung dapat digunakan dan dianalisa. Dengan menggunakan format file data berupa ARFF, maka untuk tiap atribut dapat  menyimpan  nilai  dan  jenis  daripada  atribut  itu sendiri,  misalnya  nominal,  biner,  ordinal  ataupun numerik  (I.  H.  Witten,  Eibe  Frank,  &  Mark  A  Hall. 2011).

## Gambar 3. Tampilan GUI WEKA

## II.3 Missing Value
Missing value adalah suatu kondisi dimana suatu atribut tidak memiliki nilai atau nilai yang diinginkan tidak  sesuai,  sehingga  atribut  tersebut  harus ditambahkan  dan  diubah  sedemikian  rupa  agar  dapat digunakan,  namun  pengisian missing  value tersebut tidak  mengubah  makna  daripada  data  yang  disajikan untuk dianalisa (M. L. Brown & John F Kross. 2003).
Di beberapa kondisi, missing value dapat menjadi noise apabila  jumlahnya  dalam  suatu  kumpulan  data sangat  banyak .  missing  value bisa  dikonstruksi  dari hal  yang  sederhana,  misalnya  mengisi  nilai  dengan nilai mean , median ,  atau modes saja  (J.  Han, Micheline Kamber, & Jian Pei. 2012). Selain itu, ada beberapa  cara  lain  yang  bisa  dilakukan  dalam menanggulangi missing value , diantaranya adalah :
1. Tuple tidak digunakan dalam dataset
2. Dimasukkan secara manual
3. Gunakan  nilai  global  untuk  mengisi missing value
4. Gunakan nilai sampling dari kelas yang sama
5. Gunakan nilai yang mungkin.

## II.4 Normalisasi
Normalisasi  digunakan  untuk  membuat  semua nilai  menjadi  satu  nilai  yang  homogen.  Misalnya dalam  suatu  kondisi,  data  memiliki  banyak  atribut dengan  banyak  pula  nilai  yang  berbeda,  mulai  dari type,  jenis,  ataupun  satuan  yang  digunakan. Ketidakseragaman  nilai  dapat  menyebabkan  metode yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  atau data  mining  akan  mengeluarkan  hasil  yang  tidak sesuai,  sehingga  kesimpulan  yang  dihasilkan  juga akan  memiliki  tingkat  kepercayaan  dan  tingkat kebenaran yang rendah.
Normalisasi  adalah  tahapan  dari  Data  Mining yaitu  Transformasi  Data  (J.  Han,  Micheline  Kamber, &  Jian  Pei.  2012)  dimana  terjadi  perubahan  dari bentuk data namun tidak merubah nilainya.
Dalam penelitian ini, normalisasi yang dilakukan adalah memiliki rentang nilai antara 0 dan 1.
II.5 Ranker Principle Component
Ranker Principal Component merupakan unsupervised attribute evaluator , dimana menggunakan Principal  Component  Analysis (PCA) dan Ranker  Searching untuk  perankingan  atribut,

## Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
mulai  dari  nilai  yang  lebih  besar  dianggap  sebagai atribut paling penting  hingga  nilai  yang terkecil  yang dianggap  sebagai  atribut  sangat  tidak  penting.  PCA sendiri  merupakan  metode  yang  banyak  digunakan untuk  menganalisa  pola  konsumen  pada  penelitian yang  lain  (F.  Westad,  M.  Hersleth,  P.  Lea,  H. Martens. 2003).
Langkah – langkah perhitungan Ranker Principal Component adalah sebagai berikut :
1. Hitung rata – rata matriks dari data yang ada
2. Hitung ko-varian matriks
3. Hitung nilai Eigen dan Vektor Eigen
4. Urutkan  Vektor  Eigen  dari  nilai  tertinggi sampai terkecil
5. Pilih Vektor Eigen terbaik, kemudian disebut Eigen Face
6. Gunakan  nilai Eigen  Face ke  algoritma Ranker  Searching ,  dimana  nilai  atribut  akan dievaluasi  dan  diurutkan  berdasarkan  nilai tertinggi sampai terkecil.

## II.6 Association Rule
Association  rule ,  dalam  penggunaannya  di data mining ,  digunakan  untuk  melihat  keterkaitan  suatu atribut  dengan  atribut  lain  dalam  bentuk rule atau aturan. Saat menggunakan metode ini terlebih dahulu mencari  nilai support dan confidence dengan persamaan dibawah ini (dengan metode Apriori):
a. Support  (A)  =  Jumlah  transaksi  yang mengandung A / Total transaksi
b. Support  (  A∩  B)  =  Jumlah  transaksi  yang mengandung A dan B / Total transaksi
c. Confidence  =  P  (A|B)  =  Jumlah  transaksi yang  mengandung  A  dan  B  /  Jumlah transaksi yang mengandung A
Association  rule  dapat  menemukan  hubungan  yang tepat antara satu atribut dengan semua atribut lain (D. Prayitno,  2015)  dimana  keterkaitan  antara  atribut  ini menunjukkan  mekanisme  ketergantungan,  mungkin dapat  pula  menunjukkan  ketergantungan  sebab  dan akibat.
Rule  yang  terbaik  adalah  rule  yang  memiliki  nilai confidence tinggi.

## II.7 Metode Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  telah  dilaksanakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gathering Data Missing Value Added Normalization Remove Useless Attribute Ranker Principal Component (Attribute Selections) Association Rule Result Evaluation

## Gambar 4. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah penelitian seperti yang digambarkan pada gambar diatas adalah langkah yang dilaksanakan untuk keseluruhan penelitian, sebagai berikut:
1. Gathering  Data ;  melakukan  pengambilan  data faktor  –  faktor  ekonomi  di  10  negara  ASEAN selama  50  tahun  dari  tahun  1967  hingga  2016 melalui situs World Bank Repository.
2. Missing  Value  Added ;  banyak  terdapat  missing value  pada  data  yang  diambil,  untuk  itu  data dilengkapi  dengan  mengisi  data  yang  kosong menggunakan nilai mean dari keseluruhan data.
3. Normalization ;  karena  nilai  atribut  yang  didapat bervariasi,  maka  dilakukan  normalisasi  nilai untuk keseluruhan atribut.
4. Remove  Useless  Attribute ;  banyak  juga  atribut yang tidak terpakai karena data yang sangat tidak lengkap bahkan  kosong, untuk itu atribut dengan kondisi seperti ini dihilangkan.
5. Ranker Principal Component Attribute Selection ; unsupervised attribute evaluation , akan

## Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
mengurutkan  atribut  dengan  nilai  kepentingan tertinggi  akan  diurutkan  paling  depan  dan  yang kepentingannya  paling  rendah  akan  diurutkan  di posisi akhir.
6. Association  Rule ;  untuk  membuat  model  berupa rule  hubungan  antar  faktor  –  faktor  ekonomi  di ASEAN.
7. Result  Evaluation ;  menganalisis  dan  membuat kesimpulan  terhadap  hasil  mode  dari association rule .

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
Dataset  menggunakan  dataset  yang  diambil  dari World Bank, pada situsnya : databank.worldbank.org, menggunakan  dataset  ekonomi  ASEAN  mulai  dari tahun 1967 sampai dengan 2016 dengan  format  CSV seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 5. Dataset dengan vormat CSV
Dalam penggunaan dataset tersebut, ada beberapa negara yang nilai atributnya kosong, untuk mengisinya  digunakan  nilai mean dari  seluruh  nilai atribut  itu  sendiri,  sebahai  contoh  untuk  nilai  dari atribut Urban  Population ,  atribut  yang  berisi  jumlah penduduk yang tinggal di daerah urban, ada beberapa negara yang datanya tidak ada, mka diisi dengan nilai mean.  Namun  ada  juga  yang  semua  negara  terdapat atribut yang nilainya null , maka atribut tersebut tidak digunakan.
Setelah  dataset  bersih,  format  CSV  diubah menjadi  format  WEKA,  yaitu  ARFF  agar  data  untuk tiap  tiap  atribut  memiliki  bentuk  dan  format  yang diinginkan.  Data  dengan  Format  ARFF  dilakukan normalisasi, lalu  hasilnya  kemudian dilakukan proses pengurutan  atribut  menggunakan Ranker  Principal Component.
Hasil dari Ranker Principal Component , diperoleh  table  yang  berisi  seluruh  faktor  ekonomi yang  memiliki  nilai rangking  namun  sudah diurutkan dari  paling  tinggi  hingga  paling  rendah.  Dalam percbaan  kali  ini,  diambil  hanya  10  urutan  terdepan dari  hasil  yang  telah  ada  untuk  melihat  relasi  antara kesepuluh atribut ini menggunakan metode Association Rule .
Adapun  hasil  pengurutan  atribut  yang  sudah diubah  bentuknya  sedemikian  rupa  kedalam  bentuk tabel agar dapat dibuat rulenya dengan  menggunakan metode  Association  Rule  yang  ada  pada  WEKA seperti dibawah ini :
Tabel 1. Data Masukan Association Rule
Di bagian baris menunjukkan 10 Negara ASEAN, dan  kolom  menunjukkan  faktor  ekonomi  apa  saja yang  diambil.  Nilai  yang  diisi  untuk  tiap  tiap  baris dan  kolom  adalah  yes  dan  no,  dimana  ini menunjukkan  apakah  dengan  urutan  atribut  tersebut, negara  yang  berkaitan  memiliki  keterurutan  yang sama atau tidak.
Data  pada  Tabel  1  diolah  menggunakan  metode Association  Rule untuk  melihat  keterkaitan  antara atribut  dari  faktor  ekonomi  yang  sudah  terurutkan tadi,  karena  untuk  masing  –  masing  negara  memiliki urutan  faktor  ekonomi  yang  berbeda  –  beda.  Hasil olah data dengan metode association rule menghasilkan  10  buah rule terbaik  yang  memiliki nilai minimum support = 0.9 seperti dibawah ini :
1. Population Growth  Populations ( confidence = 1)
2. Population  Population ( confidence = 1)
3. GNI per Capita  Population ( confidence = 1)
4. GNI per Capita  Population Growth ( confidence = 1)

## Fajri Rakhmat Umbara, Ridwan Ilyas
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
5. Population  Growth , GNI  per  Capita  Population ( confidence = 1)
6. Population , GNI  per  Capita  Population Growth ( confidence = 1)
7. GNI  per  Capita  Population , Population Growth ( confidence = 1)
8. Population  GNI per Capita ( confidence = 0.9)
9. Population Growth  GNI per Capita ( confidence = 0.9)
10. Population , Population  Growth  GNI  per Capita ( confidence = 0.9)
Dari  10  rules  yang  dibentuk,  terdapat  7  rule dengan nilai confidence = 1 dan 3 rules yang memiliki nilai  confidence  =  0.9.  Ini  berarti  rule  yang  akan digunakan  untuk  kesimpulan  sudah  memiliki  tingkat hubungan yang cukup tinggi.
Dari  urutan  atribut  yang  dihasilkan  dari  metode Ranker  Principal  Component,  sudah  terlihat  atribut mana  saja  yang  mempengaruhi  dan  yang  memiliki urutan  paling  penting,  namun  setiap  negara  memiliki urutan  yang  berbeda  –  beda.  Association  rule digunakan  untuk  membuat  kesimpulan  dan  melihat keterkaitan  antar  atribut  yang  berpengaruh  untuk semua  negara  ASEAN.  Dari  Rules  yang  terbentuk, terlihat  bahwa Population (atribut  yang  berisi  nilai jumlah  populasi  tiap  negara  per  tahun), Population Growth (atribut yang  berisi  nilai  presentase pertumbuhan  penduduk  tiap  tahun),  dan GNI  per Capita (atribut  yang  berisi  nilai  pendapatan  nasional bruto  per  capita  tiap  negara  per  tahun)  menjadi  3 atribut utama yang mempengaruhi kondisi ekonomi di negara – negara ASEAN.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Dari  10  atribut  yang  dievaluasi  dan  dibentuk  rule atau  model  menggunakan  Association  Rule,  dapat dilihat  bahwa  jumlah  populasi  (Populations,  Total) dan  pertumbuhan  populasi  (Populations  Growth)  di negara  –  negara  asean  menjadi  faktor  ekonomi  yang sangat  berpengaruh.  Kedua  faktor  tersebut  saling mempengaruhi  dan  memiliki  nilai  Confidence  yang tinggi  pula  (confidence  =  1).  Untuk  itu,  jumlah populasi  dan  pertumbuhan  populasi  dapat  dijadikan suatu  leading  indicator  di  negara  –  negara  ASEAN sebagai antisipasi datangnya krisis ekonomi.
Kajian diatas tentunya dikaji dengan menggunakan metode  sains  dan  hasilnya  bisa  diperkuat  dengan menggunakan  analisis  lain  di  bidang  ekonomi sehingga  kesimpulan  terhadap  faktor  ekonomi  apa saja  yang  mempengaruhi  kondisi  negara  –  negara  di ASEAN akan lebih kuat.

## R EFERENSI
D.  Prayitno.  2015.  Penerapan  Association  Rule Mining  Pada  data  Bursa  Efek  Indonesia Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Memilih saham Unggulan. Jurnal Teknologi, vol. 8, no.
2, pp. 96 - 103 .
F.  R.  Umbara.  2016.  Prediksi  Jangka  Panjang  Krisis Ekonomi  Di  Indonesia  Menggunakan  Model Sistem  Dinamik  Dioptimalisasi  Menggunakan Algoritma  Genetika  Secara  Adaptif  Oleh Sistem  Fuzzy. Jurnal  Masyarakat  Informatika Indonesia (JMII), vol. 1, no. 1, pp. 25 - 30 .
F.  Westad,  M.  Hersleth,  P.  Lea,  H.  Martens.  2003.
Variable  Selection  in  PCA  in  sensory descriptive  and  consumer  data. Food  Quality and  Preference  Journal,    vol.  14  issue  5  –  6, pp. 463 – 472 . G.  Kaminsky,  S.  Lizondo  dan  C.  Reinhart.  2008.
Leading  Indicator  of  Currency  Crisis. Munich Personal RePEc Archive No. 6981 . J.  Han,  Micheline  Kamber,  &  Jian  Pei.  2012.  Data Mining Concepts & Techniques Third Edition. Morgan Kaufman, Elsevier.
I. H. Witten, Eibe Frank, & Mark A Hall. 2011.  Data Mining  :  Practical  Machine  Learning  Tools and  Techniques  Third  Edition. Morgan Kaufman, Elsevier.
M. L. Brown & John F Kross. 2003. Data Mining and the  Impact  of  Missing  Data. Industrial Management & Data Syste, pp 611 – 621.
S.  Razzaqi  et  al.  2011.  Dynamic  Relationship Beetween Energy And Economic Evidance For D8  Country. Pakistan  Development  Review, vol. 50, pp. 437 - 458 .
S.  Singhal  &  Monika  Jena.  2013.  A  Study  On  Weka Tool  For  Data  Preprocessing  ,  Classification, And  Clustering. International  Journal  of Innovative Technology and Exploring
Engineering (IJITEE), vol. 2 issue-6, pp. 250 – 253.