## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Analisis Data Artikel Sistem Pakar Menggunakan Metode Systematic Review
Helen Sastypratiwi #1 , Rudy Dwi Nyoto #2
# Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak helensastypratiwi@informatics.untan.ac.id rdn@informatika.untan.ac.id
Abstrak —Sistem  pakar  memiliki  berbagai  keunggulan dibandingkan  kepakaran  manusia  karena  sistem  pakar terjangkau,  permanen,  konsisten,  proses  yang  cepat,  dan dapat  digandakan.  Hal  ini  menyebabkan  sistem  pakar berkembang diberbagai bidang. Perlu adanya kajian tentang data  implementasi  maupun  metode  yang    digunakan  dalam sistem  pakar.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis data pada artikel sistem pakar dengan mengguankan metode systematic review serta menentukan string yang cocok dalam pengumpulan  data.  Langkah  penelitian  menggunakan flowchart PRISMA  dengan  penentuan  string  yang  sesuai berdasarkan  lingkup  sistem  pakar  dan  teknik  dalam data mining. Pencarian  dilakukan  pada database online .  Metode systematic  review  ini,  dapat  menjadi  salah  satu  alternatif metode  dalam  penulisan  karya  ilmiah  berdasarkan  artikel sebelumnya. Dimana hasil dalam artikel sistem pakar sebagai studi  dalam  penelitian  bahwa  bidang  yang  masih  unggul adalah computer science serta prediction adalah  teknik  yang paling banyak digunakan.
Kata  kunci — Analisis  Data,  Artikel, Data  Mining ,  Sistem Pakar, String , Systematic Review

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  pakar  adalah  bagian  dari  Artificial  Intelligence (AI),  dan  ditemukan  oleh  komunitasi  AI  dipertengahan tahun  1960.  Ide  dasar  dibalik  sistem  pakar  adalah  untuk mempermudah para ahli yang memiliki pengetahuan yang spesifik  untuk  ditransfer  ke  dalam  sebuah  komputer. Pengetahuan  ini  berikutnya  disimpan  ke  dalam  komputer dan  dapat  dipanggil  oleh  pengguna  saat  diperlukan. Selanjutnya  seperti  konsultasi  yang  terjadi  pada  manusia, komputer dapat memberikan masukan dan penjelasan [1]. Diperkuat pula bahwa sistem pakar adalah sebuah program komputer  atau  sebuah  perangkat  lunak  yang  memiliki pengetahuan  dari  seorang  pakar  dalam  menghadapi  suatu masalah [2]. Pengetahun  ini digunakan oleh  sistem  untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  sama  seperti  seorang pakar.
Sistem  pakar  telah  berkembang  di  berbagai  subjek seperti  pertanian,  ilmu  komputer,  kimia,  kedokteran, geology, space technology dan  lainnya.  Sistem  pakar memiliki  berbagai  keunggulan  dibandingkan  kepakaran
manusia  karena  sistem  pakar  terjangkau,  permanen, konsisten,  proses  yang  cepat,  dan  dapat  digandakan. Sedangkan  kepakaran  manusia  mudah  rusak,  tidak  dapat diprediksi, dan mahal serta lambat dalam pemrosesan dan perkembangannya.  Namun,  metodologi  sistem  pakar cenderung  berkembang  menuju  kearah problem - oriented dan  diperlukannya  metodologi  baru  yang  memanfaatkan ilmu  sosial  seperti  psikologi,  ilmu  kognitif  dan  perilaku manusia yang dapat diimplementasikan oleh sistem pakar sebagai pilihan metode lainnya [3].
Pada  saat  ini,  data  telah  membanjiri  berbagai  macam aspek.  Data  dengan  mudah  didapat  dari  manapun.  Saat penelitian ini dimulai, era seperti itu disebut dengan era big data. Era big data menjadikan data mudah untuk di akses dalam jumlah yang sangat besar baik data yang terstruktur maupun data yang tidak terstruktur. Secara umum big data dapat  diartikan  sebagai  sebuah  kumpulan  data  yang berukuran sangat besar ( volume ), sangat cepat berubah/bertumbuh  ( velocity ),  hadir  dalam  beragam bentuk/format  ( variety ),  serta  memiliki  nilai  tertentu ( value ),  dengan  catatan  jika  berasal  dari  sumber  yang akurat ( veracity )[4].
Diperjelas dalam penelitian lain, bahwa hal utama yang membedakan big data dengan kumpulan data konvensional terletak  pada  mekanisme    pengelolaannya.    Sistem    basis data    relasional  yang    saat    ini    umum  digunakan,  sudah dirasakan  tidak mampu menangani kompleksitas big data secara optimal [5].
Berbagai  metode  muncul  khususnya  yang  berkaitan dengan  pengolahan  data  dalam  berbagai  artikel. Data mining menjadi  pendekatan  maupun  metode  dalam pengolahan data yang banyak digunakan dalam era big data. Sehingga  cakupan  tidak  terbatas  mengenai  metode  yang ada  didalam  sistem  pakar  tetapi  juga  metode  yang menggabungkan  antara  sistem  pakar  dengan  metode- metode yang ada didalam data mining .
Data  mining  merupakan  gabungan  sejumlah  disiplin ilmu  komputer  yang  didefinisikan  sebagai  proses penemuan  pola-pola  baru  dari  kumpulan-kumpulan  data sangat besar,  meliputi  metode-metode  yang beririsan dari kecerdasan  bautan,  mesin  pembelajaran,  statistic  dan sistem basis data [6].
Artikel  yang  berkaitan  dengan  sistem  pakar  dan data mining ini  tentu  memiliki  jumlah  yang  sangat  banyak. Sehingga  hasil  pemikiran  atau  penelitian  ini  tidak  akan menghasilkan  banyak  manfaat  maupun  informasi,  bila tidak  diolah  dengan  baik  untuk  perkembangan  ilmu pengetahuan dimasa kini maupun dimasa yang akan datang. Salah  satu  teknik  untuk  menggali  informasi  dari  artikel adalah dengan menggunakan metode systematic review . Systematic review dikenal  dengan  metode  yang menggabungkan banyak studi orisinial dengan mengklasifikasikan berdasarkan kriteria dan dilaksanakan secara terstruktur dan terencana sehingga dapat meningkatkan  kedalaman  dalam mereview dan  membuat ringkasan  dalam evidence riset  [7].    Metode  ini  mencari, menilai  dan  menyusun  semua  bukti  empiris  yang  relevan untuk  memberikan  interpretasu  lengkap  dari  hasil penelitian. Systematic review
juga membantu mengidentifikasi kesenjangan penelitian dalam pemahaman dalam suatu bidang.
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  dikumpulkan  akan dianalisis khususnya data artikel berdasarkan judul, metode dan  aplikasi  dalam  sistem  pakar  serta  kesesuaiannya didalam  prinsip  data mining yang  sesuai  dengan  tahapan dalam systematic review. Diharapkan  metode  ini  dapat mengidentifikasi  gap  dalam  penelitian  sehingga  dapat digunakan dalam penelitian selanjutnya dalam mengembangkan ide-ide baru dan meningkatkan keterampilan dengan meggunakan literatur yang ada[8][9].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dibangun  terdiri  dari  empat  tahap  besar, detail tahapan besar tersebut dijelaskan tersendiri. Tahapan dan detail tahapan akan diikuti dengan metode pelaksanaan. Pada  proses  pencarian  literatur,  untuk  pemilihan  hasil pencarian  dilakukan  dengan  menyaring  hasil  pencarian berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  [10].  Kriteria yang digunakan adalah inklusi dan eksklusi yang kemudian dijadikan dasar pemilihan literatur.
Langkah  dalam  pencarian  dibagi  atas  beberapa  proses yaitu identification , screening , eglibilty dan included . Langkah ini telah sesuai dengan pedoman dalam PRISMA ( Preferred  Reporting  Items  for  Systematic  reviews  and Meta-Analyses) .  PRISMA  adalah  serangkaian evidence - based minimum berbasis bukti  yang bertujuan  membantu penulis melaporkan beragam tinjauan sistematis dan meta- analisis  yang  menilai  manfaat.  PRISMA  berfokus  pada cara-cara  di  mana  penulis  dapat  memastikan  pelaporan yang transparan dan lengkap dari jenis penelitian[11].
Rentang  khusus  pencarian  adalah  tahun  2015  –  2019 dengan alasan, kepopuleran konsep big data mulai dikenal luas  mulai  dari  tahun  2015.  Pencarian  ini  berbasis  pada index  dari  kata  kunci  yang  digunakan.    Secara  rinci program penelitian dijelaskan pada gambar 1.
Systematic review dibatasi hanya pada penelitian yang berbentuk  artikel.  Artikel  yang  digunakan  adalah  artikel yang  merupakan  riset  yang  telah  dikaji  dan  diterbitkan dalam jurnal berbahasa Inggris. Dalam pengelolaan artikel yang  didapat  dari database online, penulis  menggunakan
tools Mendeley. Mendeley adalah program komputer  dan web  yang  dikembangkan  Elsevier  untuk  mengelola  dan berbagi  makalah  penelitian  mencari  data  penelitian,  dan bekerja  sama  secara  daring.  Mendeley  menggabungkan Mendeley Desktop, perangkat lunak  manajemen referensi dan  PDF,  dengan  Mendeley  Android  and  iOS  dan Mendeley Web, jejaring sosial peneliti .
Pada  tahapan identification ,  digunakannya  tiga pencarian  literatur  yang  akan  dilakukan  pada database online yang memiliki repositori besar untuk studi akademis yaitu  IEEE  Xplore,  Science  Direct  dan  Emerald.    Pada proses  kedua  dari  tahapan identification, dilakukan  pula penelusuran terhadap data yang mendukung.

## Gambar. 1 Alur metode penelitian PRISMA
Tahapan  selanjutnya  adalah screening ,  pada  tahapan ini  terbagi  atas  tiga  proses.  Pertama,  menentukan  string (kata  kunci)  yang  akan  digunakan  dalam  penelusuran. Penggunaan  string  yang  digunakan  terbagi  atas  beberapa fase.  Pada  fase  pertama  penelusuran  menggunakan  string “Expert”AND”System” . Setelah didapat hasil, selanjutnya fase penelusuran dengan string terkait data mining. String yang  digunakan  adalah  tujuh  teknik  dari data mining. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 2.
Adapun  teknik  dalam data mining adalah  sebagai berikut [12][13]:

## A. Association
Asosiasi  saling  berhubungan  dengan  pengenalan  pola. Asosiasi  lebih  spesifik  kepada  variable-variabel  yang saling  berhubungan.  Dalam  kasus  ini,  data  dapat  dilihat sesuai  dengan  spesifikasinya  dan  yang  saling  berkorelasi erat.  Sebagai  contoh,  saat  berbelanja  seorang  pelanggan dapat  membeli  barang  tertentu.  Selain  barang  tersebut, pelanggan  juga  membeli  barang  lainnya  yang  terkait dengan  barang  sebelumnya.  Dalam  contoh  nyata  dapat
dilihat pada online store dengan menggunakan kata kunci “orang juga membeli”.

## B. Classification
Klasifikasi  adalah  teknik  penambangan  data  yang  lebih kompleks  yang  mengharuskan  pengumpulan  berbagai atribut secara bersama-sama ke dalam kategori. Kategori- kategori  ini  digunakan  untuk  menarik  kesimpulan  lebih lanjut atau dapat digunakan dalam beberapa fungsi [14]. Misalnya,  saat  mengevaluasi  data  tentang  latar  belakang keuangan  pelanggan  perorangan  dan  riwayat  pembelian, maka  diklasifikasikan  sebagai  risiko  kredit  "rendah," "sedang,"  atau  "tinggi".  Proses  klasifikasi  ini  dapat digunakan untuk mempelajari pembeli-pembeli lainnya.

## C. Clustering
Clustering  sangat  mirip  dengan  klasifikasi,  tetapi melibatkan  pengelompokan  potongan  data  yang  berbasis pada  similiaritas.  Misalnya,  Anda  dapat  memilih  untuk mengelompokkan  demografi  yang  berbeda  dari  audiens Anda  ke  dalam  paket  yang  berbeda  berdasarkan  berapa banyak  pendapatan  yang  mereka  miliki,  atau  seberapa sering mereka cenderung berbelanja di toko Anda.

## D. Outlier
Dalam  banyak  kasus,  dengan  hanya  menggunakan pengenalan pola tidak dapat memberi banyak pemahaman yang  jelas  tentang  kumpulan  dari  data.  Perlu  adanya pengidentifikasian  anomali,  atau  outlier  dalam  data. Misalnya,  jika  pembeli  hampir  semuanya  laki-laki,  tetapi selama satu minggu yang di bulan Juli, ada lonjakan besar pada pembeli perempuan, perlu penyelidikan lonjakan dan melihat  apa  yang  mendorongnya,  sehingga  dapat  meniru atau lebih memahami audiens dalam sebuah proses.

## E. Prediction
Prediksi adalah salah satu teknik penambangan data yang paling berharga, karena digunakan untuk memproyeksikan jenis data yang akan Anda lihat di masa mendatang. Dalam banyak  kasus,  hanya  mengenali  dan  memahami  tren historis sudah cukup untuk memetakan prediksi yang agak akurat  tentang  apa  yang  akan  terjadi  di  masa  depan. Misalnya,  Anda dapat  meninjau riwayat  kredit konsumen dan  pembelian  sebelumnya  untuk  memperkirakan  apakah mereka akan menjadi risiko kredit di masa depan.

## F. Regression
Regresi,  digunakan  terutama  sebagai  bentuk  perencanaan dan  pemodelan,  digunakan  untuk  mengidentifikasi kemungkinan variabel tertentu, mengingat adanya variabel lain.  Misalnya,  Anda  dapat  menggunakannya  untuk memproyeksikan harga tertentu, berdasarkan faktor-faktor lain  seperti  ketersediaan,  permintaan  konsumen,  dan persaingan. Lebih khusus lagi, fokus utama regresi adalah untuk membantu mengungkap hubungan yang tepat antara dua  (atau  lebih)  variabel  dalam  kumpulan  data  yang diberikan.
Setelah proses penulusuran selesai, proses selanjutnya dari screening adalah menyaring data ganda atau duplikat. Serta dilakukan filter terhadap judul, abstrak, maupun kata kunci artikel. Eksplorasi serta pemilihan judul, abstrak dan kata kunci pada artikel yang didapatkan dari hasil pencarian berdasarkan  kriteria  kelayakan  yang  telah  didefinisikan sebelumnya.  Rentang  waktu  berdasarkan  tahun  2015  – 2019  termasuk  dalam  tahapan screening. Sehingga  pada proses  akhir  dari  tahapan  ini  didapat  jumlah  data  yang digunakan dan tidak digunakan untuk review selanjutnya.
Dalam  tahapan eligibility ,  dilakukan  dengan  cara membaca  lengkap  atau  parsial  artikel  yang  belum tereliminasi  pada  tahapan  sebelumnya  untuk  menentukan apakah  artikel  tersebut  harus  dimasukkan  dalam  kajian selanjutnya  sesuai  dengan  kriteria  kelayakan.  Daftar referensi  dari  artikel  terpilih  dikaji  kembali  untuk menemukan studi terkait lainnya. Sehingga diperoleh dua bagian  yaitu  yang  memenuhi  syarat  dan  yang  tidak memenuhi  syarat.  Syarat  yang  harus  terpenuhi  dalam tahapan ini adalah kesesuaian metode penelitian dan teknik yang digunakan dalam penelitian.
Tahap  terakhir  adalah included, dimana  data dikelompokkan  berdasarkan  teknik  yang  digunakan  serta bidang  dari  studi  kasus  yang  digunakan  serta  pendekatan yang  digunakan  dan  dibedakan  berdasarkan  dua  jenis metode penelitian yaitu kualitatif dan kuantitaf.
Penelitian kuantitatif biasanya melibatkan penyelidikan  sistematis  dan  fenomena  yang  empiris melalui statistik dan  matematika dengan pemrosesan data numerik. Dalam penelitian kuantitatif data biasanya dipilih dan  dianalisis  dalam  bentuk  numerik  [15].  Sedangkan penelitian  kualitatif  adalah  istilah  yang  sangat  luas  yang mencakup  metodologi  penelitian  yang  berhubungan dengan fenomena dengan metode menganalisis pengalaman,  perilaku  dan  hubungan  tanpa  menggunakan statistik  dan  matematika  serta  pemrosesan  data  numerik [16][17].  Pendekatan  kualitatif  biasanya  memberikan jawaban  untuk  pertanyaan  penelitian  seperti:  (a)  apa,  (b) bagaimana,  (c)  kapan  dan  (d)  di  mana  yang  dapat digambarkan  sebagai  pendekatan  penelitian  berbasis  kata [18].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Total penelitian yang dapat direview adalah sebanyak 86 artikel  dengan  menggunakan  database  IEEE,  Science Direct,  dan  Emerald.  Hasil  akhir  artikel  yang  digunakan setelah  di  kategorikan  berdasarkan  kluster  bidang  dapat dilihat  pada  tabel  3  pada  tahapan eligibility. Gambar  2 dibawah  menjelaskan  secara  rinci  semua  tahapan  dengan mengadopsi flowchart PRISMA  yang  telah  didefenisikan pada gambar 1 diatas.
Gambar. 2 PRISMA flowcahart artikel sistem pakar
PRISMA membedakan setiap tahapan dalam proses systematic review menjadi:

## A. Identification
Pada  proses  identifikasi,  Ditentukan database yang digunakan  adalah  IEEE,  Science  Direct  dan  Emerald. String  yang  digunakan  dalam  pencarian  pertama  adalah “Sistem”AND”Pakar”.  Hasil  dari  pencarian  berdasarkan tiga  sumber  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  1  di  bawah. Jumlah  identifikasi  berdasarkan  string  yang  dimasukkan, didapat sebanyak 1991 yang sesuai dengan topik.
TABEL I J UMLAH D ATA T ERIDNTIFIKASI

## B. Screening
Proses screening tidak  terbatas  pada  satu  string  saja, terdiri dari beberapa string yang digambarkan oleh table 2. String  ditentukan  berdasarkan  teknik  yang  digunakan dalam data mining yang telah dibahas sebelumnya diatas.
TABEL II
S TRING P ENELUSURAN
Kata Kunci String Penelusuran Expert System expert”AND”system Tracking Patterns tracking”AND”patterns Association association Classification classification Clustering clustering Outlier outlier Prediction prediction

## C. Egibility
Dari hasil screening diperoleh sebanyak 136 artikel yang sesuai  dan  51  artikel  yang  tidak  termasuk  untuk  tahapan selanjutnya. Sehingga total ada 86 artikel yang digunakan. Pada  tabel  3,  data  dibedakan  dalam  klaster  teknik  dalam
data mining. Pada proses ini didapat 33 artikel digunakan. Hal ini tentunya berbeda dengan jumlah sebelumnya yaitu 86 artikel dikarena proses dilakukan dengan cara membaca lengkap dan atau parsial.
Jumlah  sebelumnya  didapat  berdasarkan  judul  saja. Setelah  dilakukan  kajian  terhadap  metodologi  maupun abstrak terhadap 86 artikel, menunjukkan beberapa artikel memiliki lebih dari satu pendekatan yang digunakan dalam tekniknya  dan  terjadi  duplikasi  didalam  pengklusteran. Sehingga  perlu review kembali  berdasarkan  abstrak, keyword dan metodologi penelitian. Ditemukan 33  artikel yang sesuai yang dapat dilihat pada tabel 3.
TABEL III K LUSTER B IDANG P ENERAPAN K ESELURUHAN
Sumber URL Hasil Pencarian IEEE ieeexplore.ieee.org 981 Science Direct 983 Emerald 27 Jumlah 1991
Data mining Task Associatio n Classificat ion Applied Approaches Subject Authors Misdiagnosis Minimization Approach Health [19] Relationships in learning systems Education [20] Association Rule and Link Prediction Health [21] Supervised and unsupervised data mining techniques Engineering [22] Bayesian Economy [23] Novel semi-supervised learning using aproriori algorithm Technology [24] Social network analysis Business &Computer Science [25] Machine learning; Neural Network Health [26] Genetic algorithms Economy [27] Classification accuracy Computer Science [28] Machine learning Social [29] Machine Learning Computer Science [30] Clustering Hierarchical clustering, K- Medoids, fuzzy clustering, and Self-Organising Maps (SOM) Social [31] Systematic Mapping Study Computer Science [32] Fuzzy weighted clustering Computer Science [33] MULTIMOORA, K- Means, Cluster analysis for improving Multiple Criteria Decision Analysis Computer Science [34] K-Means, SOM Computer Science [35] Outlier Outlier detection Engineering [36] Fuzzy weighted clustering Computer Science [33] Rule Based Classification,  Complex Event Processing Computer Science [37] Load modelling Computer Science [38] Data quality assessment Medical [39] Cluster analysis Medical [31] Prediction Machine Learning Sport [40] Matrix factorization Computer Science [41] Bayes, Text mining Business [23] Machine Learning Economy [42] Genetic Algorithm, Neural network Industry [43] sliding window-based support vector regression Geophysics [44] Regression Logistic regression; Machine learning; Neural network; Support vector machine Medical [26] Multi-criteria decision analysis; Spatial analysis Medical [45]

## D. Included
Dalam  penelusuran  metode  kualitatif  dan  kuantitatif dilakukan review terhadap artikel dengan membaca penuh isi  dengan  memperhatikan metode  pengumpulan  data dimana metode yang digunakan dalam penelitian kualitatif adalah  observasi,  analisis  visual,  studi  pustaka,  dan interview. Dapat dilihat pada poin berikut:
1) Data  Kualitatif  : Penelitian  kualitatif  ini  bersifat dinamis,  artinya  selalu  terbuka  untuk  adanya  perubahan, penambahan,  dan  penggantian  selama  proses  analisisnya. Metode  kualitatif  merupakan  metode  yang  fokus  pada pengamatan yang mendalam. Oleh karenanya, penggunaan metode  kualitatif  dalam  penelitian  dapat  menghasilkan kajian  atas  suatu  fenomena  yang  lebih  komprehensif. Penelitian kualitatif yang memperhatikan humanisme atau individu  manusia  dan  perilaku  manusia  merupakan jawaban atas kesadaran bahwa semua akibat dari perbuatan manusia terpengaruh pada aspek-aspek internal individu.

## Gambar. 3 Sebaran bidang penggunaan data kualitatif
Pada  gambar  3,  diagram  menunjukkan  persentasi sebaran penerapan bidang yang menggunakan sistem pakar dalam  implementasinya. Computer science menunjukkan persentasi  terbesar  dibanding  enam  bidang  lainnya  dan diikuti  oleh  medical,  economy.  Ini  menunjukkan  bahwa sistem  pakar  sudah  diterapkan  tidak  hanya  dalam  bidang computer science saja  tetapi  dalam  bidang  lainnya. Terutama  medical  yang  dari  awal  berkembangnya  sistem pakar adalah untuk mendiagnosis penyakit atau yang lebih dikenal dengan MYCIN [46].
Seiring  perkembangan  zaman,  sistem  pakar  tidak  lagi digunakan dalam dunia medis saja tetapi juga dalam bidang ekonomi.  Dibuktikan  ekonomi  menempati  posisi  ketiga dari  persentasi. Social , business , health dan education memiliki  persentasi  yang  sama  besar  yaitu  sebesar  6%. Untuk  melihat  teknik  dan  pendekatan  yang  digunakan dalam  masing-masing  penelitian,  dibuatlah  klasterisasi berdasarkan bidang yang dapat dilihat pada tabel 4 dibawah.
TABEL IV K LUSTER B IDANG P ENERAPAN
Subject Data mining Task Applied Approaches Authors Business &Computer Science Classification Social network analysis [25] Computer Science Clustering Systematic Mapping Study [32] Clustering K-Means, SOM [35] Outlier Fuzzy weighted clustering [33] Outlier Load modelling [38] Prediction Local search algorithm [25] Economy Classification Genetic algorithms [27] Prediction Machine Learning [42] Education Association Relationships in learning systems [20] Health Classification Machine learning; Neural Network [39] Medical Outlier Cluster analysis [31] Outlier Data quality assessment [39] Regression Logistic regression; Machine learning; Neural network; Support vector machine [26] Regression Multi-criteria decision analysis; Spatial analysis [45] Social Clustering Hierarchical clustering, K- Medoids, fuzzy clustering, and Self- Organising Maps
(SOM)
[31]
Teknik yang paling banyak digunakan pada penelitian kualitatif  adalah clustering dan outlier dapat  dilihat  pada gambar  4  dibawah. Clustering sendiri  merupakan  salah satu  metode data mining yang  bersifat  tanpa  arahan ( unsupervised ),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa adanya latihan ( training ) dan tanpa ada guru ( teacher ) serta tidak  memerlukan  target  output.  Sehingga  wajar  bila tingkat penggunaan teknik ini lebih tinggi baik pada bidang computer science maupun pada ilmu sosial itu sendiri dan ekonomi.  Dikarenakan  menggunakan  prinsip  yang sederhana yang dapat di jelaskan dalam non-statistik serta sangat  fleksibel  sehingga  adaptasi  yang  mudah  untuk  di lakukan.
Senada  dengan outlier ,  teknik  ini  menggunakan banyaknya  data  mjncul  yang  memiliki  karakteristik  unik yang terlihat sangat jauh berbeda dari observasi-observasi lainnya dan muncul dalam bentuk nilai ekstrim baik untuk sebuah variabel tunggal atau variabel kombinasi.
Gambar. 4 Teknik dalam penelitian kualitatif
2) Data  Kuantitatif : Dalam  penelitian  kuantitatif, data  set  dikumpulkan,  diolah  dan  dianalisis  untuk  dicari hubungan  antar  variabel  yang  diteliti.  Variabel  yang digunakan bisa dua atau lebih.

## Gambar. 5 Sebaran bidang penggunaan data kuantitatif
Pada  gambar  5,  jumlah  penelitian  yang  menggunakan data kuantitatif dalam penelitiannya terbanyak pada bidang computer science. Hal  ini  serupa  dengan  penelitian  yang menggunakan  data  kualitatif  bahwa  computer  science memiliki presentasi terbesar. Selanjutnya adalah ekonomi, lalu  disusul  berturut-turut  oleh  kesehatan,  industri, engineering .  Pada  bidang technology , sport , social dan business besar  presentasi  adalah  sama  yaitu  5%.  Rincian dari  Teknik  dan  pendekeat  yang  digunakan  dalam memperkuat  gambar  5  diperjelas  pada  tabel  5  yang diklasterisasi berdasarkan bidang.
TABEL V K LUSTER B IDANG P ENERAPAN Subject Data mining Task Applied Approaches Authors Compute r Science Classification Machine Learning [47] Classification Classification accuracy [28] Clustering Fuzzy weighted clustering [33] Clustering MULTIMOORA, K- Means, Cluster analysis for improving Multiple Criteria Decision Analysis [34]
Outlier Rule Based Classification,  Complex Event Processing [37] Prediction Matrix factorization [41] Engineer ing Association Supervised and unsupervised data mining techniques [22] Outlier Outlier detection [36] Health Association Association Rule and Link Prediction [48] Association Misdiagnosis Minimization Approach [19] Industry Prediction Genetic Algorithm, Neural network [43] Industry, Economy Prediction cluster-based undersampling, genetic algorithm [27] Social Classification Machine learning [29] Sport Prediction Machine Learning [40] Technolo gy Classification Novel semi-supervised learning using aproriori algorithm [24] Economy Classification Bayesian [23] Business Prediction Bayes, Text mining [23] Geophysi cs Prediction sliding window-based support vector regression [44]
Penelitian  kuantitatif  menggunakan  data  numerik  dan menekankan proses penelitian pada pengukuran hasil yang objektif  menggunakan  analisis  statistik.  Fokus  metode kuantitatif adalah mengumpulkan data set dan melakukan generalisasi  untuk  menjelaskan  fenomena  khusus  yang dialami  oleh  populasi.  Pada  penelitian  kuantitatif, prediction menjadi teknik yang paling banyak digunakan. Dikarena  teknik prediction menggunakan  data  untuk memprediksi  data  dimasa  yang  akan  datang.  Bidang geophysics contohnya,  dapat  dilihat  pada  tabel  5 menggunakan  teknik prediction yang  tidak  ditemukan bidangnya  pada  penelitian  kualitatif.  Penlitian  tersebut menggunakan  teknik  prediction  dalam  memprediksi micrometeorological data.
Gambar. 6 Teknik dalam penelitian kuantitatif
IV. K ESIMPULAN
Metode systematic review yang  digunakan  dalam pencarian  artikel  sistem  pakar  yang  menggunakan  teknik dalam  data  mining  mampu  memfilter  data  sehingga ditemukannya informasi-informasi. Tools yang digunakan tentunya menjadi faktor pendukung. Begitu pula database yang  digunakan  mengingat  banyak  data  yang  diperlukan guna  mencapai  tujuan.  Digunakannya systematic review menjadi  metode  ini  sangat  bermanfaat  dalam  penyaduran dalam  bidang  sistem  pakar  terhadap  artikel  dalam  bidang yang  sama.  Penyaringan  data  memberikan  hasil  bahwa bidang computer science masih  menjadi  unggulan  dalam penggunaan  sistem  pakar.  Juga  pada    bidang  seperti medical dan  kesehatan  dimana  awal  dari  sistem  pakar dikembangkan  masih  menjadi  daya  tarik  tersendiri.  Akan tetapi,  bidang  sosial  saat  ini  telah  banyak  pula menggunakan sistem pakar dalam penerapannya. Sehingga perlu  kiranya  penelitian  sistem  pakar  selanjutnya  dapat membantu  bidang  bidang  yang  memang  masih  minim seperti olahraga maupun sosial itu sendiri.
Didapat pula teknik yang paling banyak digunakan yaitu prediksi,  klasifikasi  dan outlier. Sehingga  bila  ingin menggunakan  teknik  yang  sama,  tidak  ada  lagi keterbatasan  dalam  penelusuran  yag  digunakan  sebagai kajian.  Hal  ini  tidak  menutup  kemungkinan  penggunaan teknik data mining lainnya  guna  memperbanyak  literatur dalam penelitian ilmiah.

## R EFERENSI
[1] E.  Turban,  T.-P.  Liang,  and  J.  E.  Aronson, Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems:(International  Edition) . Pearson Prentice Hall, 2005.
[2] J. Durkin, “Research review: Application of expert systems in the sciences,” 1990.
[3] H.  Liao,  Z.  Xu,  X.  Zeng,  and  J.  M.  Merigó,  “Framework  of Group  Decision  Making  With  Intuitionistic  Fuzzy  Preference Information,” IEEE Trans. Fuzzy Syst. , vol. 23, no. 4, pp. 1211– 1227, 2015.
[4] M.  Chen,  S.  Mao,  and  Y.  Liu,  “Big  data:  A  survey,” Mob. networks Appl. , vol. 19, no. 2, pp. 171–209, 2014.
[5] J. Manyika et  al. , “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,” 2011.
[6] A. C. M. SIGKDD, “Data mining curriculum.” ed, 2012.
[7] I. K. Crombie and H. T. Davies, “What is meta-analysis,” What is , pp. 1–8, 2009.
[8] A. H. Eagly and W. Wood, “Using research syntheses to plan future research.,” 1994.
[9] I.  Chalmers  and  P.  Glasziou,  “Avoidable  waste  in  the production and reporting of research evidence,” Lancet , vol. 374, no. 9683, pp. 86–89, 2009.
[10] D.  Dang  and  S.  Pekkola,  “Systematic  Literature  Review  on Enterprise  Architecture  in  the  Public  Sector,” Electron.  J.  e- Government , vol. 15, no. 1, p. 25, 2016.
[11] V. Welch et al. , “Extending the PRISMA statement to equity- focused systematic reviews (PRISMA-E 2012): explanation and elaboration,” J. Dev. Eff. , vol. 8, no. 2, pp. 287–324, 2016.
[12] L.  Alton,  “The  7  Most  Important  Data  Mining  Techniques,” 2017. [Online]. Available: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/the-7-most- important-data-mining-techniques. [Accessed: 28-Oct-2019].
[13] Y. Zhang and Y. Zhao, “Astronomy in the Big Data Era,” Data Sci. J. , vol. 14, no. 0, p. 11, 2015.
[14] H. Zaugg, R. E. West, I. Tateishi, and D. L. Randall, “Mendeley: Creating  communities  of  scholarly  inquiry  through  research collaboration,” TechTrends , vol. 55, no. 1, pp. 32–36, 2011.
[15] N. Basias and Y. Pollalis, “Quantitative and qualitative research in  business  &  technology:  Justifying  a  suitable  research methodology,” Rev. Integr. Bus. Econ. Res. , vol. 7, pp. 91–105, 2018.
[16] S. B. Merriam and E. J. Tisdell, Qualitative research: A guide to design and implementation . John Wiley & Sons, 2015.
[17] M.  Hennink,  I.  Hutter,  and  A.  Bailey, Qualitative  research methods . SAGE Publications Limited, 2020.
[18] M. B. Miles and A. M. Huberman, Qualitative data analysis: An expanded sourcebook . sage, 1994.
[19] J.  A.  Rodger,  “Discovery  of  medical  Big  Data  analytics: Improving the prediction of traumatic brain injury survival rates by data mining Patient Informatics Processing Software Hybrid Hadoop Hive,” Informatics Med. Unlocked , vol. 1, pp. 17–26, 2015.
[20] L.  Cao,  “Coupling  learning  of  complex  interactions,” Inf. Process. Manag. , vol. 51, no. 2, pp. 167–186, 2015.
[21] W. S. Lee, E. J. Han, and S. Y. Sohn, “Predicting the pattern of technology  convergence  using  big-data  technology  on  large- scale triadic patents,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 100, pp. 317–329, 2015.
[22] M.  Reder,  N.  Y.  Yürüşen,  and  J.  J.  Melero,  “Data-driven learning framework for associating weather conditions and wind turbine failures,” Reliab. Eng. Syst. Saf. , vol. 169, pp. 554–569, 2018.
[23] K.  Coussement,  D.  F.  Benoit,  and  M.  Antioco,  “A  Bayesian approach for incorporating expert opinions into decision support systems:  A  case  study  of  online  consumer-satisfaction detection,” Decis. Support Syst. , vol. 79, pp. 24–32, 2015.
[24] I.  Ahmed, R. Ali, D. Guan, Y.-K. Lee, S.  Lee, and T. Chung, “Semi-supervised learning using frequent itemset and ensemble learning for SMS classification,” Expert Syst. Appl. , vol. 42, no. 3, pp. 1065–1073, 2015.
[25] Y.-N. Park, Y.-S. Lee, J.-J. Kim, and T. S. Lee, “The structure and knowledge flow of building information modeling based on patent citation network analysis,” Autom. Constr. , vol. 87, pp. 215–224, 2018.
[26] O.  Ben-Assuli,  T.  Heart,  N.  Shlomo,  and  R.  Klempfner, “Bringing  big  data  analytics  closer  to  practice:  A methodological explanation and demonstration of classification algorithms,” Heal. Policy Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 7–13, 2019.
[27] H.-J. Kim, N.-O. Jo, and K.-S. Shin, “Optimization of cluster- based  evolutionary  undersampling  for  the  artificial  neural networks  in  corporate  bankruptcy  prediction,” Expert  Syst.
Appl. , vol. 59, pp. 226–234, 2016.
[28] W. Ectors et al. , “Optimizing copious activity type classes based on classification accuracy and entropy retention,” Futur. Gener. Comput. Syst. , 2018.
[29] A. De Mauro, M. Greco, M. Grimaldi, and P. Ritala, “Human resources for Big Data professions: A systematic classification of job roles and required skill sets,” Inf. Process. Manag. , vol. 54, no. 5, pp. 807–817, 2018.
[30] V. Bolon-Canedo, D. Fernández-Francos, D. Peteiro-Barral, A. Alonso-Betanzos,  B.  Guijarro-Berdiñas,  and  N.  Sánchez- Maroño,  “A  unified  pipeline  for  online  feature  selection  and classification,” Expert Syst. Appl. , vol. 55, pp. 532–545, 2016.
[31] D.  Arunachalam  and  N.  Kumar,  “Benefit-based  consumer segmentation  and  performance  evaluation  of  clustering approaches:  An  evidence  of  data-driven  decision-making,” Expert Syst. Appl. , vol. 111, pp. 11–34, 2018.
[32] J. G. Enríquez, F. J. Domínguez-Mayo, M. J. Escalona, M. Ross, and  G.  Staples,  “Entity  reconciliation  in  big  data  sources:  A systematic mapping study,” Expert Syst. Appl. , vol. 80, pp. 14– 27, 2017.
[33] B.  Hosseini  and  K.  Kiani,  “FWCMR:  A  scalable  and  robust fuzzy  weighted  clustering  based  on  MapReduce  with application to microarray gene expression,” Expert Syst. Appl. , vol. 91, pp. 198–210, 2018.
[34] A. Ijadi Maghsoodi, A. Kavian, M. Khalilzadeh, and W. K. M. Brauers, “CLUS-MCDA: A novel framework based on cluster analysis  and  multiple  criteria  decision  theory  in  a  supplier selection problem,” Comput. Ind. Eng. , vol. 118, pp. 409–422, 2018.
[35] W. Qadadeh and S. Abdallah, “Customers Segmentation in the Insurance Company (TIC) Dataset,” Procedia Comput. Sci. , vol. 144, pp. 277–290, 2018.
[36] G. Manco et al. , “Fault detection and explanation through big data analysis on sensor streams,” Expert Syst. Appl. , vol. 87, pp. 141–156, 2017.
[37] N.  Mehdiyev,  J.  Krumeich,  D.  Enke,  D.  Werth,  and  P.  Loos, “Determination of Rule Patterns in Complex Event Processing Using Machine Learning Techniques,” Procedia Comput. Sci. , vol. 61, pp. 395–401, 2015.
[38] R.  M.  Salgado,  T.  C.  Machado,  and  T.  Ohishi,  “Intelligent Models to Identification and Treatment of Outliers in Electrical Load Data,” IEEE Lat. Am. Trans. , vol. 14, no. 10, pp. 4279– 4286, 2016.
[39] V. C. Pezoulas et al. , “Medical data quality assessment: On the development  of  an  automated  framework  for  medical  data curation,” Comput. Biol. Med. , vol. 107, pp. 270–283, 2019.
[40] W.  Gu,  K.  Foster,  J.  Shang,  and  L.  Wei,  “A  game-predicting expert system using big data and machine learning,” Expert Syst. Appl. , vol. 130, pp. 293–305, 2019.
[41] B. Ait Hammou, A. Ait Lahcen, and S. Mouline, “An Effective Distributed  Predictive  Model  with  Matrix  Factorization  and Random forest for Big Data Recommendation systems,” Expert Syst. Appl. , 2019.
[42] B. Weng, L.  Lu, X. Wang, F. M. Megahed, and W. Martinez, “Predicting short-term stock prices using ensemble methods and online data sources,” Expert Syst. Appl. , vol. 112, pp. 258–273, 2018.
[43] P. Tahmasebi, F. Javadpour, and M. Sahimi, “Data mining and machine learning for identifying sweet spots in shale reservoirs,”
Expert Syst. Appl. , vol. 88, pp. 435–447, 2017.
[44] Y.  Kaneda  and  H.  Mineno,  “Sliding  window-based  support vector  regression  for  predicting  micrometeorological  data,” Expert Syst. Appl. , vol. 59, pp. 217–225, 2016.
[45] D.  U.  Pfeiffer  and  K.  B.  Stevens,  “Spatial  and  temporal epidemiological analysis in the Big Data era,” Prev. Vet. Med. , vol. 122, no. 1, pp. 213–220, 2015.
[46] E. Shortliffe, Computer-based medical consultations: MYCIN , vol. 2. Elsevier, 2012.
[47] V.  Bolón-Canedo,  N.  Sánchez-Maroño,  and  A.  Alonso- Betanzos, “Recent advances and emerging challenges of feature selection in the context of big data,” Knowledge-Based Syst. , vol. 86, pp. 33–45, 2015.
[48] S.  I.  Park,  G.  Lee,  H.  M.  Kim,  N.  Hur,  S.  Kwon,  and  J.  kim, “ADT-Based  UHDTV  Transmission  for  the  Existing  ATSC Terrestrial  DTV  Broadcasting,” IEEE  Trans.  Broadcast. ,  vol. 61, no. 1, pp. 105–110, 2015.