## PENGELOMPOKAN PENGGUNA SITUS WEB BPS MELALUI TEKNIK BIBLIOMETRIC DAN ANALISIS KORESPONDENSI
Toza Sathia Utiayarsih 1 , Jadi Suprijadi 2 , Bernik Maskun 3
1 Politeknik Statistika STIS
2,3 Universitas Padjajaran e-mail: 1 toza@stis.ac.id

## Abstrak
Salah satu upaya pemenuhan program percepatan ( quick wins ) terhadap produk BPS yang benar-benar dapat  menyentuh  kebutuhan  para  pengguna  data  adalah  dengan  melakukan  segmentasi  terhadap pengguna  data.  Segmentasi  terhadap  pengguna  situs  web  BPS  sebagai  salah  satu  bentuk  segmentasi terhadap pengguna data, sesuai program percepatan. Ukuran data pengguna web sangat besar dan berupa data teks sehingga tidak dapat langsung dianalisis melalui aplikasi statistik yang tersedia, maka perlu dilakukan  suatu  teknik  untuk  data  pengguna  web  dengan  menggunakan  teknik bibliometric .  Teknik tersebut  mengubah  data  teks  menjadi  format  numerik,  selanjutnya  dibuat  menjadi  matriks  distribusi frekuensi. Matriks digunakan pada analisis korespondensi untuk pengelompokkan pengguna situs web. Hasil dari analisis pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat IP dapat dikelompokkan dengan halaman  yang  diakses  berdasarkan  asal  negara,  sehingga  didapatkan  segmentasi  pengguna  data  situs web BPS antara negara dan halaman yang diakses.
Kata kunci : Data Mining , text mining , bibliometric , web mining , analisis korespondensi

## Abstract
The effort to fulfill one of quick wins program for BPS products that really can fulfill the needs of data users is by segmenting data users. Segmentation of BPS website users as a form of segmentation of data users, according to quick wins program. The size of web user data is very large and in the form of text data so that it cannot be directly analyzed through available statistical applications, it is necessary to do a technique for web user data using bibliometric techniques. This technique converts text data into numeric  format,  then  it  is  made  into  a  frequency  distribution  matrix.  The  matrix  is  used  in correspondence analysis for grouping website users. The results of the analysis of BPS website users represented  by  IP  addresses  can  be  grouped  with  pages  accessed  based  on  national  origin,  so  that segmentation users of BPS website data between the country and the page are accessed can be obtained.
Keywords : Data Mining, text mining, bibliometric, web mining, correspondence analysis

## PENDAHULUAN
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  selalu berupaya  untuk  melakukan  perubahan  dan reformasi  yang  mendasar  terhadap  sistem penyelenggaraan kegiatan statistik, melalui pembangunan  profil  dan  perilaku  aparatur BPS yang profesional, berintegritas, bertanggung jawab, serta mampu memberikan  pelayanan  prima  kepada publik.  BPS  sebagai  lembaga  pemerintah non-kementerian  mempunyai  tugas  untuk menyediakan  data  dan  informasi  statistik yang  berkualitas,  serta  dituntut  untuk melayani  berbagai  kepentingan  pengguna data.  Sejalan  dengan  keinginan  reformasi birokrasi,  ke  depan  BPS  harus  mampu menghasilkan  data  yang  berkualitas,  yang didukung  oleh  SDM  profesional  dan infrastruktur yang lebih modern.
Untuk membangun kepercayaan masyarakat perlu diupayakan suatu program  percepatan  ( quick  wins )  terhadap produk  BPS  yang  benar-benar  dapat menyentuh kebutuhan para pengguna data. Program quick  wins ini  dipilih  dengan memperhatikan  produk  statistik  yang memiliki  daya  ungkit  tinggi,  inovatif,  dan merupakan  terobosan  yang  terkait  dengan produk  utama  BPS.  Program quick  wins yang  memenuhi  kriteria  tersebut  di  atas antara  lain:  (i).  Peningkatan  Kepuasan Pelanggan, (ii). Penyempurnaan Pelayanan Statistik  yang  terdiri  pelayanan  Elektronik ( e-Services ) dan pelayanan statistik terpadu yang menggabungkan pelayanan perpustakaan  (digital  dan  non-digital), konsultasi statistik, toko buku ( e-Shop ) dan pelayanan lainnya, dan (iii). Membangunan Advanced Release Calendar .
Dalam  upaya  memenuhi  kriteria tersebut muncul salah satu tujuannya yaitu segmentasi  pengguna  data  baik  melalui pelayanan  langsung  maupun  pelayanan elektronik ( e-Service ) seperti situs web BPS (Laporan Reformasi Birokrasi Badan Pusat Statistik,  2011).  Sejalan  dengan  hal tersebut,  perlu  diketahui  tentang  pola pengguna  situs  web  itu  sendiri  dalam rangka  mendapatkan segmentasi  pengguna yang  tepat.  Untuk  menganalisis  pola pengguna  situs  web  dibutuhkan  suatu
instrumen yang dapat menjembatani antara pengguna dengan pengelola situs web, yaitu melalui web usage session , yang merupakan  interaksi  antara  pengguna  dan web  server dalam  satu  periode  waktu tertentu  yang  berisi  halaman  web  yang dikunjungi.
Data  mining merupakan  pendekatan yang sangat berguna pada aspek pengolahan data dan penelaahan penemuan. Pada dasarnya, data mining mengacu pada ekstraksi  informasi  data  dalam  jumlah besar,  yang  memiliki  berbagai  macam bentuk atau jenis data, seperti data transaksi pada  aplikasi  web  (pembelian  online, layanan  konsumen,  dll).  Dalam  sepuluh tahun  terakhir,  menurut  Xu  (2010), data mining berhasil  masuk  ke  dalam  dunia penelitian  manajemen  data  web,  seperti dokumen  web,  struktur  tautan  web, transaksi pengguna web, dan web semantics menjadi  target  penelaahan.  Jelas  bahwa informasi  yang  dapat  digali  dari  berbagai jenis  data  web  dapat  membantu  dalam menemukan  hubungan  antara  berbagai obyek dalam web sehingga dapat meningkatkan manajemen data web.
Menurut  wikipedia, web  mining merupakan  suatu  aplikasi  bagian  dari data mining yang  menggali  pola-pola  yang tersedia di dalam web itu sendiri. Jadi antara data mining dan web mining hanya berbeda dalam hal target data yang dianalisis. Data mining  umumnya  menganalisis  data  yang berasal  dari  OLTP  (Online  Transactional Process)  dan  data  transaksi  lainnya. Sedangkan web  mining target  analisisnya adalah  data  dari  web,  seperti  data  akses pengunjung, struktur halaman web, format halaman web dan sebagainya. Berdasarkan target  analisisnya, web  mining dibagi menjadi  3  (tiga)  bagian,  yaitu:  (i). web content mining , (ii). web structure mining , dan (iii). web usage mining .
Menurut  Srivastava  (2000), web usage  mining merupakan  teknik data mining yang menggambarkan pola penggunaan  dari  halaman  web,  dalam rangka  memahami  dan  meningkatkan pelayanan kebutuhan dari aplikasi berbasis web.  Sumber  data  utama  dari web  usage mining adalah server logs dan browser logs .
Teknik server  log  analysis digunakan  jika memiliki  akses  penuh  terhadap  suatu  situs web  dan server web  yang  digunakan. Karena data tersimpan di dalam file, maka data log  relatif mudah dikelola. Data  yang tercatat  pada log  server memiliki  format teks dalam jumlah yamg sangat besar. Data tersebut  merupakan  data  tidak  terstruktur, tetapi memungkinkan untuk diubah menjadi  bentuk  bibliografi  sehingga  bisa diterapkan  metode  untuk  mengolahnya melalui  teknik bibliometric . Software bibliometric sebagai  alat  untuk  analisis informasi  dalam  jumlah  yang  besar berkembang  dengan output format  yang bervariasi,  misalnya,  distribusi  frekuensi, matriks,  peta,  dan  network  (Supriyadi, 2011).
Ukuran  data  web  sangat  besar  dan berupa  data  teks  sehingga  tidak  dapat langsung dianalisis melalui software statistik biasa, maka perlu dilakukan suatu teknik  untuk  data  pengguna  web  sehingga dapat  berubah  menjadi  format  numerik, seperti  matriks  distribusi  frekuensi  yaitu melalui  teknik bibliometric .  Selanjutnya hasil yang didapatkan melalui bibliometric dapat  digunakan  pada  analisis  statistik untuk pengelompokkan pengguna situs web BPS sehingga dapat dilihat pola segmentasi dari pengguna.

## METODE
Berdasarkan  uraian  permasalahan yang disampaikan pada pendahuluan, dapat dirumuskan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana  mengolah  data  pengguna  web pada halaman situs web BPS dengan format
teks  menjadi  numerik,  sehingga  dapat dilakukan  analisis  terhadap  data  tersebut, dan  diketahui  pola  segmentasi  pengguna melalui salah satu analisis statistik. Dengan tahapan mengubah data pengguna situs web BPS  yang  berbentuk  teks  menjadi  format numerik  melalui  teknik bibliometric yang dapat  menghasilkan  matriks  kontingensi. Kemudian matriks tersebut bisa dilanjutkan dengan  analisis  statistik  menggunakan analisis korespondensi. Sehingga didapatkan pola segmentasi pengguna situs web BPS melalui pengelompokkan berdasarkan asal negara.
1. Data Web Usage Situs Web BPS
Kategori  halaman  yang  digunakan pada  penelitian  ini  berasal  dari  peta  situs web  BPS  yang  merupakan  kerangka  dasar dalam  sebuah  situs  web  yang  berisi informasi mengenai halaman-halaman yang ada  dalam  situs.  Halaman  pada  situs  web BPS terdapat 15 kategori, yaitu: “Beranda”, “Tentang BPS”, “Rencana Strategis BPS”, “Pusat  Layanan”,  “Istilah  Statistik”, “Jabatan  Fungsional”,  “Sistem  Rujukan Statistik”, “Sekolah Tinggi Ilmu Statistik”, “Publikasi  BPS”,  “Bertita  Resmi  BPS”, “Unduh”, “Berita”, “Info Lelang”, “Subyek Statistik”, “Website BPS Provinsi”.
Setiap kategori halaman direpresentasikan  dengan  label integer . Contohnya,  “Beranda”  diberi  kode  1, “Tentang  BPS”  diberi  kode  2,  “Rencana Strategis  BPS”  diberi  kode  3,  dan seterusnya, seperti terlihat dalam Tabel 1.
Sumber  data  sebagian  besar web usage  mining adalah web  server  log ,  yang menyediakan data mentah untuk
Tabel 1. Kategori Halaman yang Diberi Label Kode Angka
Nama Halaman Web Kode Nama Halaman Web Kode Beranda 1 Publikasi BPS 9 Tentang BPS 2 Berita Resmi BPS 10 Rencana Strategis BPS 3 Unduh 11 Pusat Layanan 4 Berita 12 Istilah Statistik 5 Info Lelang 13 Jabatan Fungsional 6 Subyek Statistik 14 Sistem Rujukan Statistik 7 Website BPS Provinsi 15 Sekolah Tinggi Ilmu Statistik 8
mengidentifikasi  kumpulan  data  web  atau web  usage  session. Web  server  log berisi catatan akses dari pengguna. Setiap record mewakili  sebuah  halaman  yang  diakses oleh pengguna dan umumnya berisi alamat IP  ( Internet  Protocol )  pengguna,  tanggal dan waktu akses diterima, alamat URL yang diakses,  kode  balasan  dari server yang menunjukkan status  akses,  dan ukuran file (byte) dari halaman yang diakses sempurna.

## 2. Teknik Bibliometric
Data  text  yang  didapatkan  dianalisis dengan  menggunakan  proses bibliometric . Tahapan  Teknik bibliometric seperti  yang dapat dilihat pada Gambar 1 adalah sebagai berikut:
1. Data  web  berupa  text  file  yang  tidak terstruktur  diubah  menjadi  database terstruktur. Data yang diambil dari web log  pada  server  perlu  disiapkan sebelum memasuki proses  pengolahan atau biasa disebut sebagai
preprocessing . Proses ini terdiri dari 2 (dua)  tahapan,  yaitu:  pemilihan  data dan  transformasi  data  menjadi  data yang  terstruktur.  Hasil  dari  proses  ini adalah database web server log.
2. Database web server log terdiri dari 5 field,  yaitu: Internet  Protocol (IP),
waktu, halaman, status, dan ukuran.
3. Data  Internet  Protocol  (IP)  dan halaman ditransformasi menjadi format bibliometric .  Data  format bibliometric terdiri  dari  field  nomor  record  (NO), alamat  IP  pengguna/ Internet  Protocol (IP), dan halaman yang diakses (HAL). Data ini berupa text file sehingga lebih
mudah dikelola dalam proses bibilometric.
4. Data format bibliometric diolah dengan proses bibilometric sehingga menghasilkan output tabel kontingensi dengan  baris  adalah  field  Internet Protocol  (IP)  dan  kolom  adalah  field halaman.
5. Tabel kontingensi disederhanakan dengan  mengklasifikasikan  alamat  IP pengguna/ Internet  Protocol (IP) berdasarkan negara.
6. Tabel kontingensi yang telah disederhanakan  kemudian  dianalisis dengan menggunakan analisis statistik.

## 3. Analisis Korespondensi
Tabel  kontingensi  yang  dihasilkan melalui  teknik bibliometric kemudian dianalisis  dengan  menggunakan  analisis statistik,  dalam  penelitian  ini  digunakan analisis korespondensi sederhana. Menurut Izenman  (2008),  proses  dari  analisis sebagai berikut:

## Tabel Kontingensi Dua Arah
Data  kategorik  adalah  data  yang dikumpulkan  dari  hasil  hitungan  yang disusun  dalam  tabel  kontingensi.  Sebuah tabel  kontingensi  dua  arah  ( r×s )  dengan r baris  (diberi  label A 1 ,  A 2 ,  ...  ,  A r )  dan s kolom  (diberi  label B 1 ,  B 2 ,  ...  ,  B s )  terdiri dari rs sel. Sel ke-ij, n ij , mewakili frekuensi yang  diamati  untuk  baris  kategori A i dan kolom kategori B j , i = 1, 2, ... , r, j = 1, 2, ... ,  s .  Total  marjinal  baris  ke-i  adalah 𝑛 𝑖+ = ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑠 𝑗=1 , i = 1, 2, ... , r , dan total marjinal
Gambar 1. Posisi Dataview dalam Rantai Pengolahan Bibliometric
(Sumber: Rostaing, 2000, dalam Tarapanoff et al, 2001)
kolom ke-j adalah 𝑛 +𝑗 = ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑟 𝑖=1 , j = 1, 2, ...  ,  s .  Jika 𝑛 = ∑ ∑ 𝑛 𝑖𝑗 𝑠 𝑗=1 𝑟 𝑖=1 individu diklasifikasikan  oleh  kategori  baris  dan kolom,  kemudian  Tabel  3,  yang  juga disebut  tabel  korespondensi,  menunjukkan frekuensi  sel,  total  marjinal,  dan  total ukuran sampel.
Notasi π ij merupakan peluang bahwa seorang  individu  memiliki  karakteristik A i dan B j , i = 1, 2, ... , r, j = 1, 2, ... , s . Dengan asumsi  bahwa  baris  variabel A dan  kolom variabel B adalah independen, sehingga π ij =  π i+ π +j ,  dengan  𝑖+ = ∑  𝑖𝑗 𝑗 dan  +𝑗 = ∑  𝑖𝑗 𝑖 , untuk semua i = 1 2, ... , r dan j = 1,
2,  ...  ,  s .  Secara  umum  yang  ingin  dilihat adalah  apakah A dan B memang  variabel independen.  Sebuah  pertanyaan  dapat diajukan  sebagai  alternatif  dalam  hal homogenitas  dari  distribusi  peluang  baris atau  kolom,  yaitu,  apakah  semua  baris memiliki  distribusi  peluang  yang  sama  di setiap kolom, atau sebaliknya, semua kolom memiliki  distribusi  peluang  yang  sama  di setiap baris.

## Variabel Dummy Baris dan Kolom
Pada  tabel  kontingensi  dua  arah, dapat  melihat  hubungan  antara  kategori baris dan kategori kolom seperti pada Tabel 2.
Merubah tabel kontingensi N menjadi “matriks korespondensi” sebagaimana
Tabel 3
Jarak Chi-Square
Pada  analisis  korespondensi,  penting untuk menggambarkan jarak diantara profil baris  (yaitu  baris  pada  matriks  Pr)  atau diantara  profil  kolom  (yaitu  kolom  pada matriks  Pc).  Untuk  mengukur  jarak  ini digunakan ukuran chi-squared.
1. Jarak Baris
Jika profil baris ke-i dan ke-i’ adalah ai dan ai’ ,  maka ai  -  ai’ adalah  s-vektor dengan  elemen  ke-j 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑖+ ⁄ − 𝑛 𝑖 ′ 𝑗 𝑛 𝑖 ′ + ⁄ . Kuadrat  dari  jarak chi-squared diantara a i dan a i ’ sebagai berikut: 𝑑 2 (𝑎 𝑖 , 𝑎 𝑖 ′ ) = (𝑎 𝑖 − 𝑎 𝑖 ′ ) 𝑇 𝐷 𝑐 −1 (𝑎 𝑖 − 𝑎 𝑖 ′ ) = ∑ 𝑛 𝑛 +𝑗 𝑠 𝑗=1 ( 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑖+ − 𝑛 𝑖′𝑗 𝑛 𝑖′+ ) 2 (1)
Perhatikan  Persamaan  (1),  massa kolom  ke-j  ( 𝑛 +𝑗 𝑛 ⁄ )  masuk  ke  dalam persamaan  tersebut  berbanding  terbalik dengan  kuadrat  jarak  dari  profil  baris. Sehingga jumlah observasi ( n ) berpengaruh terhadap jarak antar profil baris.
Perhatikan  bahwa c adalah  sentroid baris.  Matriks  berukuran  ( r  x  s )  dari  titik pusat profil baris P r – 1 r c T dengan P r = D r - 1 P ,  memiliki  baris  ke-I  ( a i –  c ) T dengan elemen ke-j 𝑛 𝑖+ −1 (𝑛 𝑖𝑗 − 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ⁄ ) , i = 1, 2,
... , r, j = 1, 2, ... , s . Sehingga kuadrat dari jarak chi-squared antara a i dan c adalah: 𝑑 2 (𝑎 𝑖 , 𝑐) = (𝑎 𝑖 − 𝑐) 𝑇 𝐷 𝑐 −1 (𝑎 𝑖 − 𝑐) = 1 𝑛 𝑖+ ∑ 𝑛 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑠 𝑗=1 (𝑛 𝑖𝑗 − 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ) 2 (2)
Tabel  2.  Tabel  Kontingensi  Dua  Arah  yang  Menjelaskan  Frekuensi  Sel  Pengamatan,  Total Marjinal Baris & Kolom, dan Jumlah Sampel
Variabel Baris Variabel Kolom Total Baris B 1 B 2 … B j … B s A 1 n 11 n 12 … n 1j … n 1s n 1+ A 2 n 21 n 22 … n 2j … n 2s n 2+ … … … … … … A i n i1 n i2 … n ij … n is n i+ … … … … … … A r n r1 n r2 … n rj … n rs n r+ Total Kolom n +1 n +2 … n +j … n +s n ++
Penjumlahan  dari  semua  profil  baris pada Persamaan (2) menjadi: 𝑛 ∑ 𝑝 𝑖+ 𝑑 2 (𝑎 𝑖 , 𝑐) = 𝑟 𝑖=1 ∑ ∑ (𝑛 𝑖𝑗 − 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ) 2 ( 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ) ⁄ 𝑠 𝑗=1 𝑟 𝑖=1 (3)
dengan  statistik  uji Pearson  Chi- Squared sebagai berikut:
 2 = ∑ ∑ (𝑂 𝑖𝑗 −𝐸 𝑖𝑗 ) 2 𝐸 𝑖𝑗 𝑗 𝑖 (4)
Frekuensi  sel  hasil  observasi O ij dan frekuensi  sel  harapan E ij (dengan  asumsi baris  dan  kolom  independen)  sebagai berikut:
𝑂 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖𝑗 ,   𝐸 𝑖𝑗 = 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 (5)
dengan i = 1, 2, ... , r, j = 1, 2, ... , s . Di  bawah  asumsi  sampel  acak,  2 pada Persamaan  (4)  mendekati distribusi  chi- squared (  2 )  pada  sampel  besar  dengan derajat bebas ( r -1)( s -1).
2. Jarak Kolom
Sama seperti  jarak baris, untuk  jarak kolom,  jika  profil  kolom  ke-j  dan  ke-j’ adalah b j dan b j ’ ,  maka b j – b j ’ adalah r -
vektor  dengan  elemen  ke-j 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 +𝑗 ⁄ − 𝑛 𝑖𝑗 ′ 𝑛 +𝑗 ′ ⁄ .  Kuadrat  dari  jarak chi-squared diantara b j dan b j ’ sebagai berikut: 𝑑 2 (𝑏 𝑗 , 𝑏 𝑗 ′ ) = (𝑏 𝑗 − 𝑏 𝑗 ′ ) 𝑇 𝐷 𝑟 −1 (𝑏 𝑗 − 𝑏 𝑗 ′ ) = ∑ 𝑛 𝑛 𝑖+ 𝑟 𝑖=1 ( 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 +𝑗 − 𝑛 𝑖𝑗′ 𝑛 +𝑗′ ) 2 (6)
Kuadrat dari jarak chi-squared antara b j dan r adalah: 𝑑 2 (𝑏 𝑗 , 𝑟) = (𝑏 𝑗 − 𝑟) 𝑇 𝐷 𝑟 −1 (𝑏 𝑗 − 𝑟)
= 1 𝑛 +𝑗 ∑ 𝑛 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑟 𝑖=1 (𝑛 𝑖𝑗 − 𝑛 𝑖+ 𝑛 +𝑗 𝑛 ) 2 (7)
Penjumlahan dari semua profil kolom pada Persamaan (7) menjadi:
𝑛 ∑ 𝑝 +𝑗 𝑑 2 (𝑏 𝑗 , 𝑟) =  2 𝑠 𝑗=1 (8)
dengan  2 seperti pada Persamaan (4).
Sehingga  rata-rata  tertimbang  dari kuadrat jarak chi-squared pada semua profil baris  terhadap  sentroid  baris  atau  pada semua  profil  kolom  terhadap  sentroid kolom (dengan penimbang massa baris/massa kolom) adalah  2 /𝑛 . Jika baris dan  kolom  independen,  maka  2 /𝑛 akan kecil,  sejalan  dengan 𝑝 𝑖+ 𝑑 2 (𝑎 𝑖 , 𝑐) dan 𝑝 +𝑗 𝑑 2 (𝑏 𝑗 , 𝑟) .
Di sisi  lain, jika  2 /𝑛 besar, berarti minimal  ada  satu  dari 𝑝 𝑖+ 𝑑 2 (𝑎 𝑖 , 𝑐) atau 𝑝 +𝑗 𝑑 2 (𝑏 𝑗 , 𝑟) akan  besar.  Informasi  ini penting untuk menentukan apakah independensi  dalam  tabel  terpenuhi  atau tidak. Bandingkan matriks tersebut dengan matriks N = ( O ij ).

## Total Inersia
Dengan menggunakan dummy variable  untuk  mewakili  tabel  kontingensi dua  arah,  memungkinkan  untuk  melihat suatu  masalah  sebagai  suatu  kasus  khusus dari  analisis  kanonik.  Bagaimanapun situasinya berbeda, bahwa apabila menggali struktur korelasi antara dua set  dari vektor data  statistik,  akan  berhadapan  dengan struktur  korelasi  dari  dua  set  dummy variable.
Tabel  3.  Matriks  Korespondensi  Menjelaskan  Frekuensi  Relatif  dari  Sel  Pengamatan,  Total Marjinal Baris, dan Total Marjinal Kolom terhadap n
Variabel Baris Variabel Kolom Total Baris B 1 B 2 … B j … B s
A 1 p 11 p 12 … p 1j … p 1s p 1+ A 2 p 21 p 22 … p 2j … p 2s p 2+ … … … … … … A i p i1 p i2 … p ij … p is p i+ … … … … … … A r p r1 p r2 … p rj … p rs p r+ Total Kolom p +1 p +2 … p +j … p +s 1
Jika nilai dari  2 sangat besar, asumsi independensi dari variansi baris dan kolom pada  tabel  kontingensi  tidak  terpenuhi (ditolak).  Selanjutnya  menentukan  dimana deviasi  dari  keindependenan  terjadi.  Nilai dari  2 /𝑛 mengacu pada nilai  total  inersia pada tabel kontingensi. Nilai inersia utama merupakan  persentase  dari  total  variansi yang  dijelaskan  oleh  beberapa  komponen utama,  yang  biasanya  terdiri  dari  2  (dua) atau 3 (tiga) komponen utama.

## Tampilan Grafis
Pada  analisis  korespondensi,  dapat dipilih  hanya  dengan  menganalisis  profil baris  atau  profil  kolom,  atau  menganalisis keduanya. Tampilan grafis dibentuk dengan membuat  plot  dari  koordinat  baris  dan koordinat kolom yang merupakan scatterplot .  Tampilan  grafis  terdiri  dari  2
(dua) jenis, yaitu:
1. Symetric map : Baik koordinat baris dan koordinat  kolom,  keduanya  dianggap sebagai koordinat utama.
2. Asymetric  map :  Koordinat  baris  (atau kolom)  dianggap  sebagai  koordinat utama, sedangkan yang lainnya dianggap sebagai koordinat biasa.
Secara  garis besar, titik yang terlihat dekat diantara satu sama lain menunjukkan hubungan  antar  kategori.  Lebih  jelasnya sebagai berikut:
1. Jika titik  pada baris dekat,  maka baris tersebut  memiliki  distibusi  bersyarat yang sama pada setiap kolom.
2. Jika  titik  pada  kolom  dekat,  maka kolom  tersebut  memiliki  distibusi bersyarat yang sama pada setiap baris.
3. Jika  titik  pada  baris  dan  kolom  dekat, maka  hal  tersebut  menyatakan  bahwa deviasi tertentu dari independensi atau
baris  dan  kolom  menyimpang  dari independensi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Preprocessing Data
Preprocessing data terdiri dari 2 (dua) tahapan, yaitu: pemilihan data dan transformasi data.

## Pemilihan Data
Data  web  log  pada  server  situs  web BPS memiliki ukuran yang sangat besar dan berupa text file. Sehingga perlu ditentukan batasan dari segi waktu untuk analisis data pada penelitian ini. Pada penelitian ini, data yang dianalisis adalah data web server log bulan  November  2011.  Karena  keterbatas software , data yang diproses adalah data 3 (tiga) hari pada bulan tersebut, yaitu tanggal 1 (satu), 2 (dua) dan 3 (tiga). Data text file kemudian  dimasukkan  ke  dalam database web  server  log agar  menjadi  file  yang terstruktur. Pada tahapan ini dilakukan juga proses cleaning data untuk menghilangkan data  yang  berulang  (redundant)  dan pemilihan  data  yang  berstatus  berhasil melakukan akses. Ukuran database untuk 3 hari sebanyak 61.759 record . Struktur data web  server  log hasil  pemilihan  data  dapat dilihat pada Tabel 4.
Proses  pemilihan  data  menggunakan program yang dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman
Microsoft  Visual  Basic.NET  yaitu  melalui fasilitas tombol “Cleaning”.

## Tranformasi Data
Data web  server  log yang  sudah dipilih masih belum sesuai dengan struktur data  untuk  analisis  pada  penelitian  ini. Struktur  data  yang  dimaksud  adalah
Tabel 4. Struktur Data Web Server Log Hasil Pemilihan Data
Nama Field Deskripsi Tipe Data IP Alamat IP Pengguna Text WAKTU Tanggal dan Jam Akses Date URL URL yang Diakses Text STATUS Status Akses Numeric UKURAN Ukuran Halaman yang Diakses Numeric
struktur  data  yang  menggambarkan  pola akses  data  berdasarkan  halaman  yang diakses.  Sehingga  perlu  dilakukan  proses transformasi data, yaitu dengan mentransformasi alamat URL yang diakses menjadi halaman-halaman yang ada dalam situs. Halaman pada situs web BPS terdapat 15  kategori,  yaitu:  “Beranda”,  “Tentang BPS”,  “Rencana  Strategis  BPS”,  “Pusat Layanan”,  “Istilah  Statistik”,  “Jabatan Fungsional”,  “Sistem  Rujukan  Statistik”, “Sekolah Tinggi Ilmu Statistik”, “Publikasi BPS”,  “Berita  Resmi  BPS”,  “Unduh”, “Berita”, “Info Lelang”, “Subyek Statistik”, “Website  BPS  Provinsi”.  Setiap  kategori halaman  direpresentasikan  dengan  label integer. Contohnya, “Beranda” diberi kode 1, “Tentang BPS” diberi kode 2, “Rencana Strategis  BPS”  diberi  kode  3,  dan seterusnya.
Struktur data hasil transformasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Data  ditransformasi  menjadi  bentuk IP berdasarkan halaman web yang diakses. Setelah data terbentuk, diperhatikan bahwa terdapat  beberapa  pengguna  memiliki karakteristik  khusus,  yaitu  pengguna  yang mengakses langsung pada halaman tertentu dan mengaksesnya berulangkali. Data web
server log hasil transformasi data kemudian dirubah  lagi  menjadi  format  bibliografi yang  kemudian  akan  digunakan  dalam teknik  biblometrik.  Data  diubah  ke  dalam field-field  yang  berisi  form  dalam  format text.
2. Penerapan Teknik Bibliometric
Berdasarkan  data  yang  telah  dirubah bentuknya  menjadi  format  bibliografi, maka selanjutnya diterapkan teknik
bibliometric untuk  mendapatkan  bentuk yang  dapat  dianalisis  lebih  lanjut,  dari format aslinya yang berupa teks. Pada tahap ini,  data  diolah  dengan software khusus untuk  format  bibliografi.  Selanjutnya  data dalam  dalam  format  bibliografi  diubah bentuknya oleh software menjadi field “IP” (alamat  IP)  dan  “HAL”  (Halaman  yang Diakses),  sedangkan  isi  dari  field  tersebut menjadi  form  yang  kemudian  akan diekstrak dan dipasangkan (pair) antar field melalui  suatu  proses  hingga  menghasilkan matriks  kontingensi  dua  arah  berukuran 2.618 baris yang merepresentasikan pengguna, dalam hal  ini  IP, dan 14 kolom yang  merepresentasikan  halaman  yang diakses,  dalam  hal  ini  kategori  halaman seperti pada Tabel 1. Matriks tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 5. Struktur Data Hasil Transformasi
Nama Field Deskripsi Tipe Data IP Alamat IP Pengguna Text HALAMAN Halaman yang Diakses Text Tabel 6. Matriks Kontingensi Hasil dari Bibliometric
IP 11 14 1 10 2 9 12 5 13 4 3 6 15 8 193.130.130.153 87 2342  916  280 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 223.255.225.75 2398 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 50.115.185.87 1524 108 499 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 66.249.69.24 68 422 10 616  174  40  168  17 6 1 10  1 1 1 69.191.249.202 0 548 132  563 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...  ... ... ... 103.10.169.235 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 101.255.16.202 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10.5.3.21 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.113.17.82 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Kategori halaman  yang muncul pada matriks  ini  hanya  14  dari  keseluruhan  15 kategori,  hal  ini  disebabkan  salah  satu kategori tersebut, yaitu kode “7” tidak ada yang  mengakses  dalam  3  hari  data  yang dimasukkan  ke  dalam  pengolahan.  Pada software apabila  isian  kosong,  maka otomatis akan hilang.

## 3. Pengklasifikasian Pengguna Data
Matriks  yang  dihasilkan  tersebut memiliki  ukuran  yang  cukup  besar. Sehingga  untuk  menyesuaikan  dengan tujuan  segmentasi  yang  hendak  dicapai, maka  dilakukan  pengklasifikasian  pada pengguna data,  dalam hal ini  IP, berdasarkan negara asal pemilik IP. Negara yang  dimunculkan  pada  klasifikasi  ini diambil  berdasarkan  9  (sembilan)  negara yang memiliki frekuensi tertinggi mengakses  situs  web  BPS  di  Bulan November  2011.  Negara-negara  yang memiliki  frekuensi  kecil  masuk  ke  dalam klasifikasi  lainnya.  Seperti  yang  terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2 di atas didapat dari statistik web  pada  situs  web  BPS  pada  bulan November  2011.  Negara  dengan  kategori
unknown adalah alamat IP yang tidak dapat ditelusuri  asal  negaranya,  ada  beberapa  IP berbayar yang dirahasiakan kepemilikannya, atau  yang dikenal dengan private  IP  number,  dan  dimasukkan  ke dalam klasifikasi lainnya. Sehingga alamat IP berdasarkan asal negara terbagi menjadi 10  (sepuluh)  klasifikasi  yang  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan klasifikasi tersebut maka seluruh  alamat  IP  yang  ada  pada  tabel kontingensi yang sudah didapat pada Tabel 6 ditransformasi berdasarkan asal negaranya. Untuk mengklasifikasikan alamat  IP  digunakan  program  yang  dapat dilihat  pada  Gambar  4  melalui  fasilitas tombol  “Country  Class”.  Database  asal negara  diperoleh  dari  situs  web  tentang lokasi alamat IP, yaitu http://www.ipaddresslocation.org . Dari transformasi  tersebut  didapat  rekapitulasi akses  web  BPS  berdasarkan  negara  pada Tabel 8.
Tabel  8  menunjukkan  banyaknya akses  setiap  negara  ke  web  BPS,  terlihat bahwa  banyaknya  akses  dari  dalam  negeri (kode negara 1) sebesar 40,42%. Sedangkan banyaknya  akses  dari  luar  negeri  (kode
Gambar 2. 10 Negara Tertinggi yang Mengakses Situs Web BPS
Tabel 7. Kode Negara Klasifikasi Alamat IP
Negara Kode Negara Kode Indonesia 1 Malaysia 6 Australia 2 Jerman 7 USA 3 Jepang 8 Inggris 4 Singapura 9 Cina 5 Lainnya 10
negara 2 s/d 10) sebesar 59,58%. Akses luar negeri  paling  banyak  berasal  dari  negara Amerika Serikat  (kode 3) sebesar 18,74%. Hasil transformasi dari tabel frekuensi yang diklasifikasikan  menurut  negara  dapat dilihat pada Tabel 9.
Perhatikan  Tabel  9,  kolom  Kode menunjukkan  kode  negara.  Sedangkan kolom  H11  s/d  H8  menunjukkan  halaman yang diakses.

## 4. Penerapan Analisis Korespondensi
Analisis
korespondensi dapat digunakan  untuk  mengetahui  kedekatan hubungan  antar  kategori  dari  2  (dua) variabel.  Berdasarkan  Tabel  9  terdapat  2 (dua) variabel  yang dianalisis  yaitu negara yang mengakses (Kode) dan halaman yang diakses  (H1  s/d  H15).  Format  data  pada Tabel  9  diubah  terlebih  dahulu  ke  dalam format  data  yang  sesuai  dengan software statistik seperti pada Tabel 10.
Data di atas kemudian diolah dengan software statistik  menggunakan  analisis korespondensi. Output pengolahan  dari software statistik ditunjukkan pada Gambar
3.
Pada  Gambar  3  menunjukkan  grafik symetric  map 2  (dua)  dimensi  dengan koordinat  baris  (row  coordinates)  adalah kode negara dan koordinat kolom (colomn coordinates)  adalah  kode  halaman  yang diakses.  Sesuai  dengan  salah  satu  tujuan analisis korespondensi, terlihat pengelompokkan  yang  dapat  diambil  pada grafik.  Pengambilan  kelompok  diambil dengan melihat jarak yang terdekat diantara koordinat tersebut secara subyektif.
Pertama, dapat dilihat pengelompokkan  dengan  batas  merah, negara dengan kode 1, 2, dan 7 (Indonesia, Australia dan Jerman) berkelompok dengan halaman  11  dan  13  (Unduh  dan  Info Lelang).  Sehingga  dapat  digambarkan

## Tabel 8. Rekap Negara yang Mengakses Web BPS
Kode Negara Frekuensi Akses Persentase 1 24965 40,42 2 947 1,53 3 11571 18,74 4 4533 7,34 5 3346 5,42 6 626 1,01 7 991 1,60 8 1746 2,83 9 2019 3,27 10 11015 17,84 Total 61759 100

## Tabel 9. Tabel Kontingensi Setelah Diklasifikasikan Berdasarkan Negara
Kode H11 H14 H1 H10 H2 H9  H12  H5  H13  H4  H3  H6  H15  H8 1 21307  1049  1383 771 197 57 12 68 93 17 5 6 0 0 2 624 140 126 9 26 12 0 3 0 2 4 0 1 0 3 931 4228  2486  2760  461  175 333 134 24 16 17 3 2 1 4 374 2579  1183 357 26 9 0 3 0 1 1 0 0 0 5 259 1804 961 109 88 64 7 19 3 5 9 17 1 0 6 115 336 116 28 17 6 0 4 1 2 1 0 0 0 7 687 117 99 15 51 8 0 3 0 6 3 2 0 0 8 574 298 563 204 49 43 0 13 0 2 0 0 0 0 9 439 471 928 84 44 36 0 10 0 2 5 0 0 0 10 4571 2427  3085 249 261  145 143 104 4 12 14 0 0 0
negara-negara tersebut mengakses halaman-halaman  tersebut  yang  paling banyak.  Bukan  berarti  negara  lain  tidak mengakses halaman tersebut ataupun bukan berarti  negara  tersebut  tidak  mengakses halaman lainnya. Jika dilihat pada pengelompokkan ini, korespondensi antara negara kode 1 (Indonesia) dengan halaman kode 11 (Unduh) sangat dekat.
Kedua, pengelompokkan terjadi pada negara dengan kode 8 dan 10 (Jepang dan Lainnya) dengan halaman berkode 2, 5, dan 4 (Tentang BPS, Pusat Layanan dan Istilah Statistik).  Sehingga  dapat  digambarkan bahwa negara-negara ini berkorespondensi dengan  halaman-halaman  tersebut.  Dapat juga  dikatakan  negara-negara  ini  tertarik
untuk  mengakses  data  pada  BPS  melalui bentuk  selain  web.  Misalnya  melalui perpustakaan  maupun  konsultasi  statistik yang ada dalam Pusat Layanan.
Ketiga, pengelompokkan terjadi pada negara dengan kode 4, 5, 6 dan 9 (Inggris, Cina,  Malaysia  dan  Singapura)  dengan halaman berkode 1, 3, 9, dan 14 (Beranda, Rencana Strategis BPS, Publikasi BPS, dan Subyek  Satistik)  yang  menggambarkan bahwa negara-negara ini mengakses dengan hampir  merata  terhadap  halaman-halaman yang ada pada situs web BPS, tetapi paling berkorespondensi  dengan  halaman-hlaman tersebut. Jika dilihat pada pengelompokkan ini, negara dengan kode  4 (Inggris) sangat dekat korepondensinya halaman berkode 14

## Tabel 10. Format Data Menurut Frekuensi
Klasifikasi Halaman yang Diakses Frekuensi 1 11 21307 1 14 1049 … … … 2 8 0 3 11 931 3 1 2486 3 10 2760
Gambar 3. Output Software Statistik untuk Analisis Koresponden
(Subyek  Statistik)  yang  menggambarkan tingginya  akses  negara  tersebut  dalam membuka  halaman  Subyek  Statistik  yang berisi  tabel-tabel  statistik  berdasarkan subyek.
Selanjutnya  adalah  pengelompokkan antara  negara  dengan  kode  3  (USA)  dan halaman dengan kode 10, 12 dan 15 (Berita Resmi  BPS,  Berita  dan  Website  BPS Provinsi).  Hal  ini  menggambarkan  negara tersebut paling banyak mengakses halaman-halaman tersebut. Sedangkan pada halaman  berkode  8  (Sekolah  Tinggi  Ilmu Statistik) berada pada posisi yang jauh dari kelompok manapun. Hal ini
menggambarkan  halaman  ini  yang  paling jarang diakses oleh negara-negara tersebut.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan, dapat  diambil beberapa kesimpulan bahwa pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat  IP  dapat  dikelompokkan  dengan halaman  yang  diakses  berdasarkan  asal negara, sehingga didapat segmentasi pengguna data situs web BPS. Secara garis besar menjadi 3 (tiga) kelompok:
1. Berdasarkan Gambar 4 terjadi pengelompokkan pada negara Indonesia, Australia dan Jerman
terhadap  halaman  “Unduh”  dan  “Info Lelang”, bahkan korespondensi antara Indonesia  dan  halaman  “Unduh” sangat dekat.  Ini bisa diartikan bahwa yang  mengunduh  halaman  web  BPS paling  banyak  berasal  dari  Indonesia. Sedangkan untuk Australia dan Jerman juga banyak mengakses unduh dengan jarak  yang  hampir  sama  dengan Indonesia mengakses Info Lelang.
2. Kedua,  pengelompokkan  terjadi  pada negara  Jepang  dan  Lainnya  dengan halaman  “Tentang  BPS”,  “Pusat Layanan”  dan  “Istilah  Statistik”.
Sehingga  dapat  digambarkan  bahwa negara-negara  ini  berkorespondensi dengan  halaman-halaman  tersebut. Dapat juga dikatakan negara-negara ini tertarik  untuk  mengakses  data  pada BPS  melalui  bentuk  selain  web. Misalnya melalui perpustakaan
maupun  konsultasi  statistik  yang  ada dalam Pusat Layanan. 3. Kelompok  ketiga  terjadi  pada  negara Inggris, Cina, Malaysia dan Singapura dengan halaman “Beranda”, “Rencana Strategis  BPS”,  “Publikasi  BPS”,  dan
“Subyek  Satistik”.  Negara  Inggris sangat dekat korepondensinya halaman “Subyek Statistik” yang menggambarkan tingginya akses negara  tersebut  dalam  membuka halaman  Subyek  Statistik  yang  berisi tabel-tabel statistik
berdasarkan
subyek.
Kesimpulan yang diwakili oleh ketiga kelompok ini, bukan berarti negara-negara tersebut tidak mengakses halaman-halaman lainnya.  Secara  korespondensi  bisa  dilihat kedekatan yang paling sering diakses. Yang menarik  adalah  halaman    berkode  8 (Sekolah Tinggi Ilmu Statistik) yang berada jauh  dari  kelompok  manapun,  hal  ini  bisa dipelajari lebih lanjut.
Berdasarkan  kesimpulan  tersebut, maka  penulis  menyarankan  beberapa  hal, sebagai berikut:
1. Hasil pengelompokkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam mengembangkan situs web BPS, berhubungan  dengan  tampilan  dan kemudahan  akses  dalam  membuka halaman-halaman yang sering diakses.
2. Penyempurnaan  untuk  halaman  web berbahasa  asing,  berhubungan  dengan eratnya  korespondensi  negara  luar dalam  mengakses  halaman-halaman yang ada pada situs web BPS.

## DAFTAR PUSTAKA
Almind  and  Ingwersen.  1997.  Informetric analyses  on  the  World  Wide  Web: Methodological
Approaches to Webometrics. E-Journal on-line Melalui http://www.cindoc.csic.es/cybermetri cs/ Bjorneborn and Ingwersen. 2004. Toward a Basic  Framework  for  Webometrics. E-Journal on-line Melalui http://www.interscience.wiley.com/c gi- bin/abstract/109594194/ABSTRACT

## BPS.  2011.  Laporan  Reformasi  Birokrasi
Badan Pusat Statistik. Jakarta: BPS. Cox, et al. 2001. Multidimensional Scalling
(Second Ed.). New York: CRC Press LCC. E-book.
Greenacre, J. 1984. Theory and Application of Correspondence Analysis . London:
Academic Press. E-book.
Izenman,  A.J.  2008. Modern  Multivariate
Statistical  Techniques .  New  York: Springer. E-book. Khodra, M.L. 2003. Text Mining Kategori Teks Naive Bayes. E-Journal on-line Melalui http://kur2003.if.itb.ac.id/file/TextMi
ningKlasifikasiNB.pdf
Nicholson,  S.  2006.  The  Basis  for
Bibliomining: Frameworks for Bringing Together Usage-Based Data
Mining  and  Bibliometrics  through Data Warehousing in Digital Library Services.  E-Journal  on-line  Melalui http://arizona.openrepository.com/ari zona/bitstream/10150/106175/1/ni- cholson2.pdf Santoso,  B.  2007. Data  Mining  Teknis Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis . Graha Ilmu.
Srivastava, et al. 2000. Web Usage Mining:
Discovery and Applications of Usage
Patterns  from  Web  Data.  E-Journal on-line Melalui http://nlp.uned.es/WebMining/Tema 5.Uso/srivastava2000.pdf
Supriyadi,  Y.  2011. Aplikasi  Teknik Bibliometric  pada  Analisis  Data Paten .  Seminar  Statistik  Nasional 2011. Tarapanoff,  K,  et  al.  2001. Intellegence Obtained by Applying Data Mining to a Database of French Theses on The Subject  of  Brazil .  Information Research, Vol. 7 No. 1, October 2001. Thelwall,  M.  2007.  Bibliometrics  to Webometrics. E-Journal on-line
Melalui  http://  www.scit.wlv.ac.uk/ ~cm1993/ papers/ JIS-0642-v4- Bibliometrics-to- Webometrics.pdf
Thelwall,  M.  2009.  Introduction  to
Webometrics: Quantitative Web Research  for  the  Social  Sciences.  E- Journal on-line Melalui
http://www.morganclaypool.com/doi /abs/10.2200/S001- 76ED1V01Y200903ICR004 Web Mining. Melalui http://en.wikipedia.org/wiki/Web_mi ning
Xu,  et  al.  2011. Web  Mining  and  Social Networking . New York: Springer. E- book.