## TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMALISASI PENCARIAN
PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN
(STUDI KASUS : PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS PASUNDAN – BANDUNG)
Oleh :

## Selvia Lorena Br Ginting, Reggy Pasya Trinanda

## Abstrak
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data.  Salah satu  metode  data  mining  adalah  klasifikasi  yaitu  proses  pencarian  model  klasifikasi yang dapat membedakan objek label kelasnya. Naïve Bayes Classifier adalah salah satu teknik  yang  dapat  dipakai  untuk  membangun  model  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini metode  Naïve  Bayes  Classifier  diterapkan  sebagai  teknik  yang  membangun  model klasifikasi (pengelompokan) dari dokumen-dokumen yang ada di sebuah perpustakaan. Perpustakaan  merupakan  tempat  dimana  pengunjung  memperoleh  akses  terhadap informasi  dan  pengetahuan.  Mengingat  banyaknya  data  buku  yang  dimiliki perpustakaan, pengelompokan dokumen sangat perlu dilakukan. Oleh karena itu sangat diperlukan  sebuah  perangkat  lunak  yang  handal  untuk  mengatasi  pengelompokan dokumen  tersebut,  demi  terciptanya  kenyamanan  pencarian  data buku  yang dilakukan oleh  pengunjung.  Cara  kerja  dari  metoda  lunak  Naïve  Bayes  Classifier  menghitung peluang  dari  satu  kelas  dari  masing-masing  kelompok  atribut  yang  ada  dan menentukan  kelas  mana  yang  paling  optimal, artinya  pengelompokan  dapat  dilakukan berdasarkan kategori yang pengguna masukkan pada perangkat lunak. Hasil pengujian diperoleh Naïve Bayes Classifier mengklasifikasikan beberapa judul dan ketegori yang terdapat  pada  database  perpustakaan  kemudian  pencarian  akan  dilanjutkan  lebih mendalam dengan  melibatkan  deskripsi  dari  setiap buku,  sehingga  akan  menampilkan lebih  banyak  referensi  sebagai  hasil  pencarian.  Tentunya  referensi  tersebut  berkaitan dengan  kata  yang  di  masukkan  oleh  pengunjung  pada  mesin  pencarian  di  aplikasi perpustakaan  tersebut.  Dengan  demikian  diharapkan  dapat  membantu  pengunjung dengan memperoleh peluang yang lebih besar dalam pencarian buku yang diinginkan .

## 1. Pendahuluan
Saat  ini,  kemajuan  teknologi  di  bidang  basis  data  masa  kini  semakin  meningkat. Kemajuan teknologi ini memungkinan suatu perusahaan atau organisasi mengumpulkan data  dari  berbagai  sumber  dengan  mudah  dan  cepat,  sehingga  membuat  volume  data menjadi  semakin  besar  dan  terus  bertambah.  Semakin  besarnya volume data  yang  ada menimbulkan  masalah  dalam  pengklasifikasian  atau  pengelompokannya.  Data  yang tersebar  tanpa  dikelompokkan  dengan  aturan  tertentu  tentunya  akan  memperlambat proses  pencarian.  Untuk  data  skala  kecil  tentunya  tidak  ada  masalah  yang  signifikan
dalam  proses  pencarian,  namun  untuk  data  skala  besar  sangat  dibutuhkan  kecepatan dalam proses pencarian data, sehingga dibutuhkan pengelompokan data terlebih dahulu . Naïve Bayes Classifier merupakan merupakan salah satu metoda di dalam data mining untuk  mengklasifikasikan  data.  Cara  kerja  dari  metode Naïve  Bayes Classfier menggunakan perhitungan probabilitas. Konsep dasar yang digunakan oleh Naïve bayes adalah  Teorema Bayes ,  yaitu  teorema  yang  digunakan  dalam  statistika  untuk menghitung  suatu  peluang, Bayes  Optimal  Classifier menghitung  peluang  dari  satu kelas dari masing-masing kelompok atribut yang ada, dan menentukan kelas mana yang paling  optimal.  Proses  pengelompokan  atau  klasifikasi  dibagi  menjadi  dua  fase  yaitu learning/training dan testing/classify .  Pada  fase learning ,  sebagian  data  yang  telah diketahui  kelas,  datanya  diumpankan  untuk  membentuk  model  perkiraan.  Kemudian pada fase testing, model yang sudah terbentuk diuji dengan sebagian data.
Data yang digunakan di sini adalah data perpustakaan. Perpustakaan merupakan tempat yang  cukup  sering  dikunjungi  baik  hanya  sekedar  membaca  ataupun  untuk  mencari referensi.  Fasilitas  dan  kenyamanan  bagi  pengunjung  merupakan  hal  yang  senantiasa perlu  ditingkatkan  diantaranya  mempermudah  pengunjung  dalam  hal  pencarian  buku dengan  memanfaatkan software yang  ada  sehingga  dapat  membantu  para  pengunjung lebih  cepat  mengetahui  daftar  buku  serta  tempat  penyimpanan  buku  yang  ada  pada perpustakaan tersebut dengan keakuratan pengklasifikasian dokumen yang baik. Untuk itu  dibutuhkan  metode Naïve  Bayes Classfier untuk  klasifikasi  dokumen  (di  sini dokumen  berupa  data  buku  yang  ada  di  perpustakaan)  yang  akan  diterapkan  dalam membangun  perangkat  lunak  pencarian  pada  Aplikasi  Perpustakaan.  Fungsinya  untuk mempercepat  proses  pencarian  data  buku  pada  Aplikasi  Perpustakaan  sehingga membantu meningkatkan pelayanan pada perpustakaan.

## 2. Dasar Teori
2.1 Data Mining
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  proses  pencarian pengetahuan  yang  bermanfaat  dari  kumpulan  data.  Proses  KDD  bersifat interaktif dan iteratif, meliputi sejumlah langkah dengan melibatkan pengguna dalam  membuat  keputusan  dan  dapat  dilakukan  pengulangan  di  antara  dua buah  langkah. Data  mining merupakan  salah  satu  proses  inti  yang  terdapat dalam Knowledge Data Discovery (KDD). Banyak orang memperlakukan data mining  sebagai  sinonim  dari  KDD,  karena  sebagian  besar  pekerjaan  dalam KDD  difokuskan  pada  data  mining.  Namun,  langkah-langkah  ini  merupakan proses yang penting yang menjamin kesuksesan dari aplikasi KDD.

## Gambar 1  Ilustrasi Langkah-Langkah dalam Proses KDD

## 2.2 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Salah  satu  tugas Data  Mining adalah  klasifikasi  data,  yaitu  memetakan (mengklasifikasikan)  data  ke  dalam  satu  atau  beberapa  kelas  yaang  sudah didefinisikan  sebelumnya.  Salah  satu  metoda  dalam  klasifikasi  data  adalah Naïve  Bayes  Classifier (NBC). Naïve  Bayes Classifier merupakan  salah  satu metoda machine  learning yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi  probabilitas  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.
Dasar dari Naïve Bayes yang dipakai dalam pemrograman adalah rumus Bayes:
P (A|B) = (P(B|A) * P(A))/P(B) ................................................................ (1)
Peluang  kejadian  A  sebagai  B  ditentukan  dari  peluang  B  saat  A,  peluang  A, dan peluang B. Pada pengaplikasiannya nanti rumus ini berubah menjadi :
P(Ci|D) = (P(D|Ci)*P(Ci)) / P(D) ............................................................. (2)
Naïve  Bayes  Classifier atau  bisa  disebut  sebagai Multinomial  Naïve  Bayes merupakan  model  penyederhanaan  dari  Metoda Bayes yang  cocok  dalam pengklasifikasian teks atau dokumen. Persamaannya adalah:
V MAP = arg max P(V j | a 1 , a 2 ,.......a n ) ........................................................ (3)
Menurut persamaan (3), maka persamaan (1) dapat ditulis:
P(a1, a2,.......an) konstan, sehingga dapat dihilangkan menjadi
( | ) ( )
Karena  P(a1  ,  a2,…..  an  |  vj)  sulit  untuk  dihitung,  maka  akan  diasumsikan bahwa setiap kata pada dokumen tidak mempunyai keterkaitan.
∏  ( | )
Keterangan :
( ) | | |      |
( | ) |        |
Di mana untuk :
 P(vj) :  Probabilitas  setiap  dokumen  terhadap  sekumpulan dokumen.
• P(wk|vj) :  Probabilitas  kemunculan  kata  wk  pada  suatu  dokumen dengan kategori class vj.
• | docs | : frekuensi dokumen pada setiap kategori.
• | Contoh | : jumlah dokumen yang ada.
• Nk
: frekuensi kata ke-k pada setiap kategori.
• kosakata : jumlah kata pada dokumen test.
Pada  persamaan  (8)  terdapat  suatu  penambahan  1  pada  pembilang,  hal  ini dilakukan untuk mengantisipasi jika terdapat suatu kata pada dokumen uji yang tidak ada pada setiap dokumen data training.

## 2.3 Cara Kerja Naïve Bayes Classifier
Cara kerja Naïve Bayes Classifier melalui dua tahapan, yaitu :
 Learning (Pembelajaran)
Naïve  Bayes adalah  suatu  metoda  yang  termasuk  ke  dalam  supervised learning,  maka  akan  dibutuhkan  pengetahuan  awal  untuk  dapat mengambil keputusan. Langkah-langkah :
 Step 1 : Bentuk vocabulary pada setiap dokumen data training
 Step 2 : Hitung probabilitas pada setiao kategori P(vj).
 Step  2 :  Tentukan  frekuensi  setiap  kata  wk  pada  setiap  kategori P(wk|vj)
 Classify (Pengklasifikasian). Langkah-langkahnya adalah :
 Step 1 : Hitung P(vj)Π P(wk | vj) untuk setiap kategori.
 Step 2 : Tentukan kategori dengan nilai P(vj)Π P(wk | vj) maksimal.
Gambar 2  Tahapan Proses Klasifikasi Dokumen Naïve Bayes Classifier 3. Analisis, Perancangan, Implementasi dan Pengujian Sistem
Pencarian  data  buku  pada  Aplikasi  Perpustakaan  dapat  dilakukan  berdasarkan judul,  pengarang,  maupun  kata  kunci  ( keyword) .  Pada  umumnya  hasil  pencarian hanya berupa buku  yang  memiliki judul, pengarang  maupun  kata kunci ( keyword) yang sesuai dengan kata atau kalimat yang di ketik oleh user saja, buku-buku yang memiliki  makna  sejenis  dengan  kata  yang  dicari,  namun  tidak  mengandung  kata tersebut pada keyword yang diketikkan oleh user, tidak akan ditampilkan pada hasil pencarian.
Pada  aplikasi  ini  pencarian  akan  dilakukan  lebih  mendalam,  sampai  kepada deskripsi  dari  buku-buku  tersebut  dan  akan  dilakukan  pengklasifikasian  dengan menggunakan  metoda Naïve  Bayes  Clasiffier (NBC)  sehingga  akan  mendapatkan hasil  yang  lebih optimal dikarenakan user mendapatkan referensi buku  yang lebih banyak.

## 3.1 Analisis Sistem
Data yang digunakan adalah data buku dari perpustakaan Universitas Pasundan yang meliputi pencarian berdasarkan judul, kategori, pengarang, serta deskripsi dari buku-buku tersebut. Jurmlah data ada 560 judul buku, sebagian data dapat dilihat pada tabel berikut :
Gambar 3 Cuplikan Data
Pada  proses  pencarian  dengan  menggunakan  metoda Naïve  Bayes  Classifier akan  melalui  dua  tahap,  yaitu  proses learning dan  proses classifier .  Dimana proses learning akan  membentuk vocabulary pada  setiap  dokumen  data training ,  yaitu  berupa  kamus  kata  dasar  yang  nantinya  akan  menjadi perbandingan  antara  satu  kata  dengan  kata  yang  lainnya.  Kemudian  proses learning akan  menghitung  probabilitas  pada  setiap  kategori  dan  menentukan frekuensi  dari  setiap  kata  yang  muncul  pada  setiap  kategori  tersebut  untuk nantinya diklasifikasikan.
Sedangkan  pada  proses classifier ,  langkahnya  yaitu  menghitung  probabilitas pada  setiap  dokumen  terhadap  sekumpulan  dokumen  dan  kemudian menentukan  probabilitas  kemunculan  kata  yang  terbesar  pada  suatu  dokumen dengan  kategori class tersebut.  Sehingga  kata  yang  memiliki  presentasi terbesarlah yang akan di munculkan pada hasil pencarian.
Data Output yang  diharapkan  yang  akan  diperoleh  oleh user dari  aplikasi pencarian menggunakan metoda Naïve Bayes classifier ini adalah berupa hasil
pencarian  yang  diinginkan  oleh user itu  sendiri  dengan  menampilkan kombinasi  kolom  judul,  kategori,  pengarang,  deskripsi,  serta  tempat  buku tersebut disimpan.

## 3.2 Perancangan Sistem
Flowchart  perangkat  lunak  pencarian  data  buku  menggunakan Naïve  Bayes classifier adalah sebagai berikut :
Gambar 4 Flowchart Perangkat Lunak Pencarian Data Buku
Berdasarkan flowchart tersebut,  apabila  yang  mengakses  perangkat  lunak adalah seorang admin maka akses yang dapat dilakukan adalah cek database , edit database menambah buku baik secara manual maupun melalui excel serta dapat  menampilkan database .  Namun  apabila  yang  mengakses  adalah user perpustakaan,  maka  hanya  bisa  mencari  buku  yang  ingin  dicari  dengan  cara memasukkan kriteria pada kolom yang telah disediakan dan akan memperoleh hasilnya.
Berikut flowchart perangkat lunak pencarian mengunakan Naïve Bayes Classifier :
Gambar 5 Flowchart Perangkat Lunak Pencarian Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Use  case diagram  digunakan  untuk  memodelkan  dan  menyatakan  unit fungsi/layanan  yang  disediakan  oleh  sistem  (atau  bagian  sistem  :  subsistem atau class ) ke pemakai.
Gambar 6 Use Case Diagram Perangkat Lunak Pencarian

## 3.3 Implementasi Sistem
a. Berikut  hasil  perancangan  antarmuka  sistem  (menu  awal)  yang  telah dibangun. Menu utama ini merupakan menu yang dapat di akses user dan user sudah  dapat  melakukan  pencarian  data  buku  yang  diinginkan berdasarkan judul, kategori maupun deskripsinya. Sedangkan admin dapat melakukan login untuk mengakses menu utama.
Gambar 7 Tampilan Menu Awal Untuk Melakukan Pencarian b. Menu  utama  hanya  dapat  diakses  oleh  admin.  Disini  admin  dapat melakukan tambah buku secara manual maupun dari excel dan juga dapat view buku untuk melihat database buku.
Gambar 8 Tampilan Menu Utama
c. Admin  dapat    menambahkan  data  buku  secara  manual  maupun  melalui format  excel  dengan  mengunggah  file  excel  dari  komputer  lalu menambahkan  data  buku  tersebut  ke  dalam database .  Kemudian  admin dapat  merubah  data  yang  sudah  ada  dan  data  baru  tersebut  disimpan otomatis ke dalam database .
Gamber 9 Tampilan View Buku

## 3.4 Pengujian Sistem
Pengujian  dilakukan  pada  pencarian  berdasarkan  deskripsi,  dengan menggunakan  metoda Naïve  Bayes  Classifier .  Sehingga  dapat  di  tentukan
judul  buku  yang  merupakan  klasifikasi  dari keyword yang  di  masukkan  oleh user misalnya  “komputer”.  Berikut  hasil  pengujian  dengan  memasukkan  kata „komputer‟ dalam kolom pencarian.
( ) | |
|      |
Tabel 1 Hasil Perhitungan Naïve Bayes Classifier No |docs| |Contoh| P(vj) Hasil 1 1 17 1/17 0.05882353 2 1 17 1/17 0.05882353 3 3 17 3/17 0.17647059 4 1 17 1/17 0.05882353 5 1 17 1/17 0.05882353 6 1 17 1/17 0.05882353 7 1 17 1/17 0.05882353 8 1 17 1/17 0.05882353 9 1 17 1/17 0.05882353 10 1 17 1/17 0.05882353 11 1 17 1/17 0.05882353 12 1 17 1/17 0.05882353 13 1 17 1/17 0.05882353 14 1 17 1/17 0.05882353 15 1 17 1/17 0.05882353 16 1 17 1/17 0.05882353 17 1 17 1/17 0.05882353
Keterangan:
 |docs| : Frekuensi dokumen pada setiap kategori  (kemunculan kata
“komputer”)
 |Contoh| : Jumlah dokumen yang ada.
Dengan  melihat  nilai  P(vj)  akan  di  ambil  nilai  maksimal  atau  nilai  terbesar untuk  nantinya  dimasukan  ke  dalam  Tabel Naïve  Bayes untuk  di  tampilkan sebagai hasil pencarian pada aplikasi.
Gambar 10 Tabel Naïve Bayes Classifer
Gambar 11 Hasil Pengujian Algoritma Naïve Bayes Classifier
Dari  pengujian  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  perangkat  lunak  ini  memenuhi beberapa spesifikasi seperti di bawah ini :
1. Kebutuhan
Dari segi kebutuhan, perangkat lunak ini dibutuhkan untuk pengklasifikasian dokumen yang terdapat pada database.
2. Kegunaan
Kegunaan  dari  perangkat  lunak  untuk  mengklasifikasikan  dokumen sehingga pencarian buku dapat dilakukan dengan lebih optimal dan akurat, karena  perangkat  lunak  ini  melakukan  pengklasifikasian  dari  judul, kategori, pengarang serta deksripsi dari buku yang ingin dicari.
3. Performa
Hasil  pencarian  yang  dilakukan  berdasarkan  judul,  kategori,  pengarang dan  deskripsi  untuk  data  buku  cukup  efisien  berdasarkan loading pada database dan penampilan hasil pencarian dengan cepat.

## 4. Simpulan dan Saran
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  perangkat  lunak  yang dibangun hanya dapat mencari judul, kategori dan deskripsi dari buku yang dicari,
tidak  meliputi  isi  dari  seluruh  buku.  Metode Naïve  Bayes  Classifier dapat diimplementasikan pada pengklasifikasian buku sehingga memudahkan pencarian. Disamping  itu  hasil  pencarian  lebih  akurat  dikarenakan  buku  yang  ditampilkan bukan  saja  berdasarkan  judul  atau  kategori  atau  pengarang  saja  melainkan berdasarkan  deskripsi  dari  buku.  Pengecekan  terhadap  deskripsi  dilihat  berapa banyak  kata  yang  sesuai  dengan  kata  kunci  yang  muncul  pada  deskripsi  tersebut, sehingga  hasil  yang  ditampilkan  akurasinya  lebih  tinggi,  dengan  demikian user memiliki  lebih  banyak  referensi  dibandingkan  bila  hasil  pencarian  hanya berdasarkan  judul,  kategori  atau  pengarang  saja.  Selain  itu  deskripsi  juga ditampilkan sebagai hasil pencarian sehingga user bisa melihat kesesuaian keyword dengan buku yang dicari.
Saran  yang  dapat  disampaikan  peneliti  untuk  pengembangan  dan  penelitian  lebih lanjut  adalah  data  buku  sebaiknya  diperbanyak  misalnya  puluhan  bahkan  sampai jutaan record sehingga  dapat  terlihat  apakah  keakurasian  metode  ini  masih  dapat diterima. Selain memperbanyak data learning ¸ format data buku juga diperbanyak (bervariasi)  misalnya  dalam  bentuk  format  pdf  atau  format  file  lainnya,  sehingga dapat  dilihat  apakah  metoda Naïve  Bayes  Classifier masih  dapat  bekerja  dengan baik.

## 5. Daftar Pustaka
[1]. Oded Z. Maimon. Lior Rokach. Decomposotion Methodology for Knowledge Discovery  and  Data  Mining : Theory  and  Applications .  World  Scientific  :
2005.
[2]. Han,  Jiawei,  Kamber,  Micheline. Data  Mining  :  Concepts  and  Techniques . Morgan Kaufmann. 2001.
[3]. Susanto,  S.  Ph.  D.,  Dedi  S.,  S.T.,  M.S. Pengantar  Data  Mining  :  Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data.
[4]. Munawar. Pemodelan Visual dengan UML . GrahaIlmu : Yogyakarta. 2005.
[5]. Presman,  Roger,  Ph.D. Software  Engineering , A  Practitioner’s  Approach .
Sixth Edition. USA : Mc. Graw Hill. 2005.
[6]. Pang-Ning,  Tan. Introduction  to  Data  Mining ,  USA  :  Pearson  Addison Wesley. 2006.