JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Vol. 7, No. 1, Juni 2022, Hal. 149-156 Terakreditasi “ Peringkat 3” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 85/M/KPT/2020 DOI: 10.31544/jtera.v7.i1.2022.149-156
Diterima: 25 April 2021; Direvisi: 4 Juni 2022; Disetujui: 13 Juni 2022 JTERA, Vol. 7, No. 1, Juni 2022 © 2022 JTERA (Jurnal Teknologi Rekayasa), Politeknik Sukabumi

## Implementasi Data Mining untuk Klasterisasi dan Prediksi Kelompok Keluarga
Imam Sapuan # , Muhammad Hilmi Fauzan, Christina Juliane Program Studi Magister Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung Jl. Ir. H. Juanda No. 96, Bandung 40132, Jawa Barat, Indonesia
# imam.sapuan@unpas.ac.id

## Abstrak
Pengelompokkan  keluarga  ke  dalam cluster mampu  dan  tidak  mampu  sangat  diperlukan  untuk  acuan  berbagai kegiatan  di  masa  depan  seperti  bantuan  pemerintah  atau  pihak  terkait  lainnya. Data  mining merupakan  salah  satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah ini. Metode data mining yang cocok adalah clustering dan  prediksi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan data  mining untuk  klasterisasi  dan  prediksi kelompok  keluarga.  Terdapat  dua  algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  yaitu kModes dan decision  tree . Algoritma kModes berfungsi  untuk  menghasilkan cluster yang  akan  digunakan  pada  tahap  selanjutnya,  sedangkan metode decision tree digunakan sebagai algoritma prediksinya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua metode ini berhasil menyelesaikan masalah dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi yaitu sebesar 95,3%, presisi sebesar 95,4%, dan recall sebesar 95,3%.
Kata kunci: data mining , clustering , kModes , decision tree , kelompok keluarga

## Abstract
The grouping of families into rich and poor clusters is very much needed as a reference for various future activities such  as  government  assistance  or  other  related  parties.  Data  mining  is  one  approach  that  can  be  used  to  solve  this problem.  Data  mining  methods  that  are  suitable  are  clustering  and  prediction.  This  study  aims  to  implement  data mining for clustering and predicting family groups. There are two algorithms used in this study, namely kModes and decision tree. The kModes algorithm functions to generate clusters that will be used in the next stage, while the decision tree method is used as the prediction algorithm. The results showed that these two methods succeeded in solving the problem with a very high level of accuracy, namely 95.3%, precision 95.4%, and recall of 95.3%.
Keywords: data mining, clustering, kModes, decision tree, the grouping of families

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan  berkarakter  merupakan  salah  satu fasilitas  yang  menunjang  peradaban  tinggi  [1]. Namun status sosial antara kaya dan miskin sangat mempengaruhi luaran keduanya, karena kemiskinan akan  membatasi  akses  seseorang  pada  berbagai fasilitas salah satunya pendidikan yang berkualitas, begitu  juga  sebaliknya  [2].  Kemiskinan  dinilai sebagai ketidakmampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan yang diukur  dari  sisi  pengeluaran  ( The  World  Bank 2009).  Garis  kemiskinan  merupakan  tingkat minimum pendapatan yang dianggap harus dipenuhi untuk  memperoleh  standar  yang  mencukupi.  Garis ini  berfungsi  untuk  mengukur  rakyat  miskin  dan
mempertimbangkan  pembaharuan  sosio-ekonomi, seperti  program  penanggulangan  kemiskinan dengan cara meningkatkan kesejahteraan [3]. Untuk menanggulangi  masalah  kemiskinan  ini,  salah  satu program yang telah dilaksanakan pemerintah adalah Kartu  Indonesia  Pintar  [4].  Sayangnya,  berbagai program  untuk  masyarakat  miskin  ternyata  masih banyak  yang  salah  sasaran  [5],  sehingga  penting untuk  mengelompokkan  keluarga  mampu  dan kurang  mampu.  Pengelompokkan  ini  juga  dapat digunakan  sebagai  rekomendasi  berbagai  kegiatan di masa depan agar tepat guna dan presisi [6]. Salah satu  teknik  yang  dapat  digunakan  untuk  kegiatan tersebut adalah data mining . Data  mining adalah  ilmu  untuk  menemukan pengetahuan, wawasan, dan pola dalam data. Fungsi
data  mining adalah  mengekstraksi  pola  yang berguna dari kumpulan data yang terorganisir. Pola yang  dihasilkan  harus valid ,  baru,  berpotensi berguna,  dan  dapat  dimengerti.  Secara  sederhana, hasil data  mining dapat  memproyeksikan  masa depan  menggunakan  data  masa  lalu  [7].  Beberapa tugas data  mining adalah  klasifikasi, clustering , prediksi, asosiasi, dan estimasi [8].
Banyak  penelitian  yang  menunjukkan  bahwa algortima k-Means dan decision  tree berhasil menyelesaikan  berbagai  permasalahan  seperti mengelompokkan  data  penduduk  miskin  di  Kota Jambi  [9],  menerapkan  metode decision  tree untuk klasifikasi  warga  miskin  pada  desa  mengandung sari dengan akurasi 100% [10], menerapkan metode decision  tree untuk  klasifikasi  data  peserta  didik [11],  menerakan  metode k-Means untuk  pemetaan penyebaran  guru  di  provinsi  Banten  [12],  dan pemetaan kualitas pendidikan di Indonesia [13].
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan adalah k-Means untuk clustering dan decision  tree sebagai  prediksi.  Tahap  pertama, dataset akan dikelompokkan ke dalam dua cluster menggunakan k-Means selanjutnya cluster tersebut  akan  diubah menjadi label/target , kemudian diprediksi menggunakan  algoritma decision  tree untuk kebutuhan  di  masa  depan  yang  tepat  dan  akurat. Tool yang  digunakan  adalah  Orange  dan  Jupyter Notebook. Software Orange  yang  berbasis  Python ini sangat cocok karena open source , drag and drop , mudah  digunakan  dan  user  friendly.  Selain  itu, Orange mendukung file dengan  ekstensi  xlsx,  csv, tab, data bersifat online seperti Google Spreadsheet, PostgreSQL,  dan  MSSQL  [14].  Jupyter  Notebook merupakan software yang  berbasis  Python  yang penggunaannya lebih manual dibandingkan Orange. Jupyter  Notebook  digunakan  untuk  melakukan proses  algoritma k-Mode ,  sedangkan  Orange digunakan  untuk  melakukan  proses  algoritma decision tree.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Ada  berbagai  metode  yang  dapat  digunakan dalam  proses  data  mining,  yaitu Knowledge Discovery on Database (KDD), SEMMA, dan Crisp DM  [15].  KDD  merupakan  proses  mengekstraksi informasi baru dan pengetahuan dari database yang berukuran besar, diusulkan oleh Fayyad pada tahun 1996.  Sedangkan  SEMMA  dan  Crisp  DM  lebih populer  digunakan  pada  berbagai  penelitian  [15]. Secara  garis  besar,  proses  ekstraksi  pengetahuan dari  metode-metode  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 1. Tahapannya adalah knowledge discovery goals , integration , pre-processing , data mining , dan evaluation [16].
Gambar 1. Alur proses data mining

## A. Knowledge Discovery Goals
Pada  tahap  pertama  ini,  tujuan  dilakukannya data  mining harus  ditentukan.  Tujuannya  adalah melakukan clustering pada  data  kemiskinan  untuk mengelompokkan  keluarga  mampu  dan  kurang mampu menggunakan algoritma k-Means , kemudian  hasil clustering akan  diprediksi menggunakan decision  tree untuk  kebutuhan  di masa depan yang tepat dan akurat.
B. Data Integration
Dataset yang  digunakan  adalah  data  riwayat hidup siswa Yayasan Al-Muhajirin yang terdiri dari 16  atribut.  Atribut  yang  digunakan  ada  9  karena sesuai  dengan  proses  yang  dibutuhkan  untuk data mining ,  terdiri  dari  nama  siswa,  saudara  kandung, jenjang  saat  ini,  jenis  kelamin,  pekerjaan  ayah, kelompok  penghasilan  ayah,  penghasilan  ayah, pekerjaan  ibu,  dan  penghasilan  ibu.  Data  ini  berisi 235 record dengan ekstensi file .xlsx, tidak terdapat label pada dataset , sehingga cocok untuk clustering .

## C. Data Pre-Processing
Tahapan ini dilakukan untuk mengeksplorasi dan menganalisis data, disebut juga dengan Exploratory Data  Analysis (EDA).  Kegiatan  yang  dilakukan adalah  mengetahui  tipe  data  yang  digunakan, memeriksa  sebaran  dan  distribusi  data,  mengatasi missing  value ,  mengubah  nama  atribut  jika diperlukan,  mendeteksi  nilai outlier ,  melakukan normalisasi  atau  standarisasi  data  jika  dibutuhkan, transformasi  data,  dan  reduksi  data.  Tahapan  ini sangat penting dilakukan karena hasil pembelajaran mesin sangat tergantung pada tahap ini [17].

## D. Seleksi Atribut Manual
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  menghilangkan atribut yang tidak sesuai dengan tujuan data mining. Hal  ini  dilakukan  untuk  memaksimalkan  proses belajar  algortima  dan  mengurangi  biaya  komputasi agar lebih cepat dan hemat. Perbedaan sebelum dan sesudah dilakukan seleksi atribut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Seleksi atribut manual
Atribut sebelum seleksi Atribut setelah seleksi Anak Ke Anak Ke Saudara Kandung Saudara Kandung Jenjang Saat Ini Jenjang Saat Ini Pekerjaan Ayah Pekerjaan Ayah Kelompok Penghasilan Ayah Kelompok Penghasilan Ayah Penghasilan Ayah Penghasilan Ayah Pekerjaan Ibu Pekerjaan Ibu Penghasilan Ibu Penghasilan Ibu No. - Nama Siswa - Nama Ayah - Alamat - Jenis Kelamin - Tabel 2. Tipe data dataset Nama Atribut Tipe Data Anak Ke Categorical Saudara Kandung Categorical Jenjang Saat Ini Categorical Pekerjaan Ayah Categorical Kelompok Penghasilan Ayah Categorical Penghasilan Ayah Categorical Pekerjaan Ibu Categorical Penghasilan Ibu Categorical

## E. Tipe Data
Tipe data sangat penting diketahui karena setiap algoritma data  mining memiliki  cara  kerja  yang berbeda  sesuai  dengan  tipe  data  yang  diprosesnya. Tipe  data  pada  dataset  ini  dapat  diuraikan  pada Tabel  2.  Berdasarkan  Tabel  2,  algoritma k-Mode sangat  cocok  untuk  menanggulangi  data  yang berjenis kategorik.

## F. Imputasi Missing Value dan Distribusi Data
Distribusi data dilakukan untuk  melihat sebaran data  pada  tiap record yang  ada.  Imputasi  artinya mengisi  nilai  yang  kosong.  Terdapat  beberapa teknik  yang  bisa  digunakan  untuk  menangani missing  value ,  seperti  menghapus  baris  data, mengisi  secara  acak,  dan  mengisinya  dengan  nilai tengah  ( mean,  median ,  atau modus )  [18].  Pada penelitian  ini,  teknik  yang  digunakan  untuk melakukan  imputasi  adalah  dengan  mengisinya menggunakan nilai tengah.
Berdasarkan  data  yang  ditampilkan  pada Gambar  2  terlihat  banyaknya missing  value pada setiap  atribut  berbeda-beda.  Setelah  dilakukan proses  imputasi  maka  hasilnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi missing value setelah diimputasi

## G. Mengubah Nama Atribut, Mendeteksi Nilai Outlier, dan Normalisasi Data
Pada  penelitian  ini,  nama  atribut  tidak  diubah karena  penamaan  dapat  dipahami  dengan  mudah sehingga  tidak  perlu  melakukan  proses  ini.  Selain itu,  karena  tipe  data  bersifat  kategorik  sehingga tidak terlihat nilai outlier dan tidak perlu melakukan normalisasi (penskalaan) data.

## H. Data Mining
Ini  merupakan  tahapan  inti  dari  penelitian.  Ada dua  kegiatan data  mining yang  dilakukan  yaitu clustering dengan k-Mode dan prediksi menggunakan decision  tree . Clustering k-Mode dilakukan menggunakan software Jupyter Notebook dengan nilai k = 2, artinya akan menghasilkan dua cluster yaitu cluster mampu  dan  kurang  mampu. Tampilan  baris  kode  yang  dilakukan  pada  Jupyter Notebook  dan  hasilnya  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.
Gambar 4. Clustering menggunakan k-Modes pada Jupyter Notebook
Setelah  proses clustering , dataset tersebut  akan dilakukan  prediksi  menggunakan decision  tree . Label  atau  target  yang  digunakan  pada dataset berasal  dari cluster yang  dihasilkan  pada  kegiatan sebelumnya. Proses kegiatan prediksi ini dilakukan menggunakan software Orange  dan  hasilnya  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Prediksi menggunakan decision tree pada Orange
Tabel 3. Confusion matrix Actual Positive Actual Negative Predic. Positive TP FP Predic. Negative FN TN

## I. Evaluation
Tahapan  ini  berfungsi  untuk  mengetahui evaluasi hasil belajar yang dilakukan oleh algoritma decision  tree . Confusion matrix merupakan  salah satu  metode  evaluasi  yang  dapat  digunakan  dalam kegiatan  berbasis  klasifikasi  dan  prediksi  [19]. Confusion  matrix menghasilkan  nilai  yang  dapat dilihat pada Tabel 3.
TP  artinya True  Positive ,  yaitu  hasil  prediksi benar  dan  sesuai  dengan  aktual  benar.  FP  adalah False  Positive ,  yaitu  hasil  prediksi  benar  tidak sesuai  dengan  aktualnya  salah.  FN  adalah False Negative ,  yaitu  hasil  prediksi  salah  tidak  sesuai dengan  aktualnya  benar. Terakhir,  TN  adalah True Negative ,  yaitu  hasil  prediksi  salah  sesuai  dengan aktual salah.
Accuracy (A)  mendeskripsikan  seberapa  akurat model  algortima  dapat  memprediksi  dengan  benar, sehingga accuracy merupakan  rasio  prediksi  benar (baik  benar  secara  positif  maupun  negatif)  dengan keseluruhan  data.  Dengan  kata  lain, accuracy merupakan  tingkat  kedekatan  nilai  prediksi  dengan nilai  aktual.  Rumus accuracy dapat  dilihat  sebagai berikut:
(1)
Precision
(P) menggambarkan tingkat keakuratan  antara  data  yang  diminta  dengan  hasil prediksi  yang  diberikan  oleh  model.  Maka, precision merupakan  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang diprediksi  positif.  Dari  semua  kelas  positif  yang telah di prediksi dengan benar, berapa banyak data yang benar-benar positif.
(2)
Recall (R)  menggambarkan  keberhasilan  model dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi. Maka, recall merupakan rasio prediksi benar positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang  benar positif.
(3)
F1  Score merupakan  perbandingan  rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan.
(4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Bagian  ini  merupakan  hasil  yang  sudah dikerjakan  pada  tahapan sebelumnya.  Algortima k- Modes yang  sudah  dijalankan  pada  Jupyter Notebook  menghasilkan  dua cluster ,  yaitu  mampu dan  kurang  mampu. Cluster 1  mewakili  kelompok mampu  dan cluster 0  mewakili  kelompok  tidak mampu. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 6.
Label yang akan digunakan pada proses prediksi adalah  hasil cluster dari  kegiatan  sebelumnya. Setelah model dibuat dengan software Orange, hasil pohon  keputusan decision  tree dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Kemudian,  proses  pengujian  dilakukan  dengan 10 cross  fold  validation yang  memiliki  hasil  lebih baik  dari split  validation [20].  Proses  metode  ini pada software Orange dapat dilihat pada Gambar 8. Dari  proses  pengujian  tersebut  didapatkan  hasil confusion matrix yang dapat dilihat pada Gambar 9. Confusion matrix dapat digunakan untuk menghitung akurasi, presisi dan recall . Nilai akurasi yang  didapatkan  sebesar  95,3%,  presisi  sebesar 95,4%, dan recall sebesar 95,3%.
Gambar 6. Hasil clustering dengan k-Mode pada Jupyter Notebook
Gambar 7. Pohon keputusan yang dihasilkan dengan software Orange
Gambar 9. Confusion matrix dengan software Orange

## IV. K ESIMPULAN
Clustering dengan  algoritma k-Modes dan prediksi  menggunakan  algoritma decision  tree terbukti  dapat  menyelesaikan  masalah  pada penelitian  ini  dengan  tingkat  akurasi  yang  sangat tinggi. Pada penelitian selanjutnya dapat dibandingkan algoritma lain seperti Support Vector Machine (SVM),  kNN, Neural  Network ,  dan Random Forest untuk dibandingkan kinerjanya dan dianalisis  algoritma  mana  yang  memiliki  kinerja yang  baik  dalam  kasus  ini.  Selain  itu,  beberapa algoritma booster seperti adaboost dan xgboost dapat  dipakai  untuk  meningkatkan  performa  dan akurasinya.

## R EFERENSI
[1] S. L. Dewi, “ Membangun Peradaban Bangsa Dalam Era  Globalisasi  Pendidikan  Karakter ,” PENDAS MAHAKAM: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Sekolah Dasar , vol. 4, no. 1, pp. 48-54, 2019.
[2] R.  Al-Hamdi, “ Ketika  Sekolah  Menjadi  Penjara: Membongkar  Dilema  Pendidikan  Masyarakat Modern, ” J  Soc  Media ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  11-34, 2017.
[3] Y.  C.  Pratama, “ Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Indonesia, ” Esensi , vol. 4, no. 2, pp. 210 – 223, 2015.
[4] Kemendikbud  RI, “ Program  Indonesia  Pintar, ” https://indonesiapintar.kemdikbud.go.id/, 2021.
[5] I.  A.  Arbi, “ Dari  Pungli  hingga  Salah  Sasaran Penerima,  Ini  Ragam  Masalah  Bansos  di Jabodetabek, ” https://megapolitan.kompas.com/read/2021/07/30/0 8055781/dari-pungli-hingga-salah-sasaran- penerima-ini-ragam-masalah-bansos-di?page=all, 2021.
[6] E. Fammaldo and L. Hakim, “ Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan
Tingkat  Kesejahteraan  Keluarga  Untuk  Program
Kartu  Indonesia  Pintar, ” J  Ilm  Teknol  Infomasi Terap , vol. 5, no. 1, pp. 23 – 31, 2019.
[7] A. K. Maheshwari, Business Intelligence and Data Mining . Ferguson M, editor. Business Expert Press, LLC, 2015.
[8] P.  S.  Hasugian, “ Penerapan Data  Mining untuk Klasifikasi  Produk  Menggunakan  Algoritma K-Means (Studi  Kasus :  Toko  Usaha  Maju Barabai), ” J Mantik Penusa , vol. 2, no. 2, pp. 191 – 198, 2018.
[9] D. Sunia and P. A. J. Kurniabudi, “ Penerapan Data Mining untuk Clustering Data  Penduduk  Miskin Menggunakan Algoritma K-Means , ” J Ilm Mhs Tek Inform , vol. 1, no. 2, pp. 121 – 134, 2016.
[10] C.  E.  Purnomo  and  Rikendry, “ Penerapan  metode c4.5  untuk  klasifikasi  warga  miskin  pada  desa mengandung sari, ” vol. 2, no. 3, pp. 14 – 25, 2021.
[11] I.  Sutoyo, “ Implementasi  Algoritma Decision  Tree Untuk Klasifikasi Data Peserta Didik, ” J Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 217, 2018.
[12] Y.  A.  Priambodo,  S.  Y.  J.  Prasetyo, “ Pemetaan Penyebaran  Guru  di  Provinsi  Banten  dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means (Studi k asus : Wilayah Provinsi Banten),” Indones J Comput Model , vol. 1, no. 1, pp. 18 – 27, 2018.
[13] G.  S.  Nugraha  and  Hairani, “ Aplikasi  Pemetaan Kualitas  Pendidikan  Di  Indonesia  Menggunakan Metode K-Means , ” MATRIK:  Jurnal  Manajemen, Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer ,  vol. 17, no. 2, pp. 13-23, 2018.
[14] Orange: Data  Mining  Fruitful  and  Fun . https://orangedatamining.com/, 2021.
[15] A.  Azevedo  and M. F.  Santos MF. KDD, SEMMA AND CRISP- DM : A PARALLEL OVERVIEW. June 2014.
[16] H.  Akbar,  Ingin  Terapkan Data  Mining ?  Ini Tahapannya. https://mti.binus.ac.id/2017/12/05/ingin-terapkan- data-mining-ini-tahapannya/, 2017.
[17] S.  A.  Alasadi  and  W.  S.  Bhaya “ Review  of  data preprocessing  techniques  in  data  mining, ” J  Eng Appl Sci ., vol.  12, no. 16, pp. 4102 – 4107, 2017.
[18] S.  Kumar  S, 7  Ways  to  Handle  Missing  Values  in Machine Learning . https://towardsdatascience.com/7-ways-to-handle- missing-values-in-machine-learning-1a6326adf79e, 2017.
[19] X. Deng, Q. Liu, Y. Deng, and S. Mahadevan, “ An improved  method  to  construct  basic  probability assignment  based  on  the  confusion  matrix  for classification problem, ” Inf Sci (Ny) , vol. 340 – 341, pp. 250 – 261, 2016.
[20] D.  Shulga, “ Reasons  why  you  should  use  Cross- Validation  in  your  Data  Science  Projects , ” https://towardsdatascience.com/5-reasons-why-you- should-use-cross-validation-in-your-data-science- project-8163311a1e79, 2018.