## JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI KINERJA SATPAM
Muhammad Fachrie 1) , Adityo Permana Wibowo 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Teknologi Yogyakarta Ringroad Utara, Jombor, Sleman, Yogyakarta e-mail: muhammad.fachrie@staff.uty.ac.id 1) , adityopw@uty.ac.id 2)

## ABSTRAK
Penilaian kinerja karyawan merupakan salah satu hal yang sangat penting dilakukan oleh pihak manajemen Sumber Daya Manusia  (SDM)  dalam  suatu  instansi,  sebab  aspek  tersebut  menjadi  faktor  penentu  bagi  para  pengambil  kebijakan  untuk menaikkan jenjang karier dari para karyawannya atau tidak. Artikel ini menyajikan analisis terhadap penggunaan Multi Layer Perceptron (MLP) untuk memprediksi kinerja Satuan Pengamanan (Satpam) yang telah dididik oleh suatu instansi resmi. Data yang  digunakan  diperoleh  secara  langsung  dari  PT.  Garuda  Merah  Indonesia,  yakni  lembaga  pendidik  dan  pelatih  calon Satpam, sebanyak 175 record dengan 10 atribut yang meliputi penilaian terhadap individu dalam aspek kemampuan kognitif, kepribadian,  dan  keterampilan.  MLP  memprediksi  kinerja  Satpam  ke  dalam  tiga  kategori,  yakni  “Baik”,  “Cukup”,  dan “Kurang”. Teknik Cross Validation sebanyak 10 fold juga digunakan pada tahap pengujian sistem untuk mengukur performa sistem secara komprehensif dengan keluaran berupa tingkat akurasi terbaik sebesar 97,75%.
Kata Kunci : prediksi kinerja karyawan, jaringan syaraf tiruan, multi layer perceptron, data mining

## ABSTRACT
Employee performance assessment is a very important task that has to be performed by Human  Resource Department in a certain institution, because it would be useful for the policy holders to help them making a decision in promoting or not their employees. This paper delivered the analysis of using Multi Layer Perceptron (MLP) to predict the performance of security unit personnels  which  has  been  trained  by  a  formal  institution.  The  data  that  was  used  in  this  research  were  collected  from  PT. Garuda Merah Indonesia, that is a company that has role to train and to educate people who wants to be a security personnel. The data consist of 175 record with 10 attributes which include the assessment from aspects of cognitive, personality, and skill. MLP predicted the security personnel performances into three categories, i.e. “Good”, “Enough”, and “Fail”. The 10 folds Cross Validation technique was also used in testing phase to measure its performance comprehensively with the output of the best accuracy was 97,75%.
Keywords : employee performance’s prediction, artificial neural network, multilayer perceptron, data mining

## I. P ENDAHULUAN
engelolaan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  hal  yang  krusial  di  dalam  suatu  lembaga  atau perusahaan, sebab SDM merupakan aset vital bagi sebuah perusahaan. Kualitas SDM yang baik tentu akan berimbas pada produktivitas lembaga atau perusahaan. Selain itu, pemegang kebijakan di level atas, terutama di dalam sebuah perusahaan, tentunya membutuhkan data-data pendukung ketika akan mempromosikan karyawan atau  stafnya  ke  jenjang  yang  lebih  tinggi  atau  sebaliknya  menurunkan  ke  jenjang  yang  lebih  rendah.  Tentunya ongkos  yang  dikeluarkan  untuk  memberikan  penilaian  secara  manual  pada  setiap  SDM.  Solusi  yang  bisa ditawarkan  terhadap  hal  tersebut  adalah  membangun  sistem  otomasi  yang  mampu  memberikan  data-data pendukung berupa penilaian kinerja para karyawan secara real time sebagai bahan pertimbangan dalam menaikkan atau menurunkan level karier SDM dalam di perusahaan.
Sistem  pendukung  keputusan  semacam  ini  dapat  dibangun  dengan  memanfaatkan  teknik Data  Mining yang mampu mempelajari pola dari sekumpulan data dan menghasilkan informasi dan  pengetahuan ( knowledge ) yang bermanfaat [1]. Pada penelitian ini, metode Data Mining yang digunakan merupakan metode yang telah dikenal memiliki performa yang baik, bahkan sangat baik untuk beberapa kasus, yakni Jaringan Syaraf Tiruan (JST) yakni sebuah metode komputasi yang mengadaptasi model pemrosesan informasi di dalam sel syaraf otak manusia [2-3]. JST tersebut memprediksi kinerja Satuan Pengamanan (Satpam) dan mengklasifikasikannya ke dalam salah satu dari tiga kategori, yakni “Baik”, “Cukup”, dan “Buruk”.
Artikel  ini  disusun  dengan  sistematika  sebagai  berikut:  bagian  kedua  menguraikan  penelitian-penelitian terdahulu  di  bidang  serupa,  bagian  ketiga  mendeskripsikan  data  yang  digunakan  di  dalam  penelitian,  bagian keempat  berisi  tentang  metode  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian,  kemudian  bagian  kelima  menguraikan hasil penelitian beserta analisisnya, lalu ditutup oleh bagian keenam yang berisi kesimpulan.
Peneliti terdahulu, Wibowo dan Hartati, telah membangun sistem dengan data serupa  menggunakan teknik Naive Bayes Classifier (NBC) untuk memprediksi kinerja Satpam [4]. Performa sistem yang dihasilkan cukup baik, yakni mencapai tingkat akurasi sebesar 92,31%. Namun, pengujian yang dilakukan kurang menampilkan performa sistem
P
secara komprehensif sebab pemilihan data latih dan data uji tidak melibatkan teknik Cross Validation , sehingga sistem tidak pernah diuji dengan variasi data latih dan data uji yang berbeda. Metode yang sama juga digunakan oleh Ulfa Pauziah untuk menentukan karyawan terbaik di suatu perusahaan [5]. Akurasi yang diperoleh tergolong tinggi, yakni 98,57%, namun pengujian yang dilakukan menggunakan data dalam jumlah yang cukup sedikit, yakni hanya 70 record (dengan 6 atribut) yang diuji lewat metode cross validation .
Kotalwar, dkk. [6], Kalaivani dan Elamparithi [7], serta Defiyanti [8] memanfaatkan metode Decision Tree untuk memprediksi  kinerja  karyawan  dan  mahasiswa.  Keuntungan  yang  diperoleh  dari  metode Decision  Tree adalah aturan-aturan penalaran yang dapat diketahui, sehingga hasil klasifikasi atau prediksinya dapat ditelusuri alasan- alasannya.  Namun,  hal  penting  yang  menjadi  kelemahan  dari  metode  ini  adalah  model  pohon  keputusan  yang dihasilkan  berpotensi  menghasilkan  sistem  yang overfit ,  yakni  akurat  memprediksi  data  latih,  namun  buruk akurasinya ketika memprediksi data uji. Meskipun hal tersebut sebenarnya dapat diatasi dengan teknik pruning . Di dalam penelitian yang dilakukan oleh Jantan, dkk.  [9], beberapa teknik Data Mining , yakni Decision Tree (C4.5), Random Forest , Multi Layer Perceptron (MLP), Radial Basis Function (RBF), dan K-Star, dibandingkan performannya satu sama lain. Pada penelitian tersebut tercatat bahwa Decision Tree memperoleh akurasi tertinggi, terpaut 9% dari MLP yang hanya memperoleh akurasi terendah yakni hanya sebesar 70.25%. Meskipun demikian, performa MLP sebenarnya dapat diperbaiki dengan mengatur arsitektur dan parameter learning -nya dengan cara melakukan observasi kecil untuk menemukan kombinasi arsitektur dan parameter MLP yang tepat.

## II. M ETODE

## A. Multi Layer Perceptron
Multilayer Perceptron (MLP)  merupakan model Artificial Neural Network (ANN) yang sudah sangat popular digunakan oleh banyak peneliti untuk berbagai keperluan, seperti pengenalan tulisan tangan, pengenalan wajah, pengenalan  suara,  prediksi timeseries ,  dsb.  Arsitektur  dari  sebuah  MLP,  sebagaimana  yang  ditampilkan  pada gambar 1, terdiri dari tiga lapisan neuron, yakni -secara terurut- input layer , hidden layer , dan output layer , dimana di  setiap layer tersebut  berisi  sejumlah  neuron yang  saling  terhubung  dengan  neuron  lainnya  pada  lapisan setelahnya.
Input layer berisi nilai-nilai masukan yang akan diproses oleh MLP, hidden layer bertugas sebagai penghubung/ lapisan  antara input  layer dan output  layer .  Keberadaan hidden  layer inilah  yang  menjadikan  MLP  mampu melakukan klasifikasi data yang sifatnya nonlinear separable . Koneksi antar satu layer dengan layer lainnya (yang digambarkan  dengan  garis  antar  neuron)  memiliki  bobot  nilai  masing-masing,  dimana  semakin  besar  nilai bobotnya, maka semakin besar peluang suatu data/ informasi diteruskan ke neuron pada layer berikutnya.
Gambar 1. Arsitektur MLP dengan tiga layer .
MLP mampu mempelajari dan mengenali suatu pola berdasarkan pengetahuan yang ia dapatkan melalui proses pelatihan yang disebut Backpropagation . Setiap kali MLP melakukan proses pelatihan, maka bobot-bobot jaringan ( weights ) yang menghubungkan neuron-neuron pada tiap lapisan akan diperbarui. Setiap neuron pada hidden layer dan output layer melakukan proses kalkulasi untuk mendapatkan output berupa nilai aktivasi menggunakan fungsi aktivasi sigmoid yang dirumuskan oleh persamaan (1).
𝑓(𝑛𝑒𝑡) = 1 1 + 𝑒𝑥𝑝 −𝑛𝑒𝑡 (1)
dimana,
𝑛𝑒𝑡 = ∑ 𝑥 𝑖 . 𝑤 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 + 𝑏 𝑖 (2)
x adalah vektor input, w adalah vektor bobot yang menghubungkan dua lapisan, dan b adalah nilai bias. Proses penghitungan tersebut dilakukan secara bertahap, yakni dimulai dari menghitung nilai aktivasi dari setiap neuron pada hidden layer , kemudian nilai tersebut dijadikan input untuk proses kalkulasi nilai aktivasi pada output layer .

## B. Cross Validation
Teknik Cross Validation merupakan strategi pengujian sistem yang sangat populer, dimana data penelitian dibagi ke dalam dua bagian, yakni data latih dan data uji. dengan ketentuan bahwa pembagian tersebut dilakukan beberapa fase ( fold ) [11]. Teknik ini menjamin bahwa hasil pengukuran/ pengujian terhadap suatu algoritma  valid, sebab algoritma tersebut telah dilatih dan diuji menggunakan variasi data yang bermacam-macam, dan tentunya kedua bagian data tersebut saling independen. Gambar 2 memberikan ilustrasi mengenai cara kerja teknik Cross Valida- tion dengan tiga kali fase pembagian data (3 folds ).

## III. H ASIL

## A. Deskripsi Data
Penelitian  yang  melibatkan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST),  apapun  arsitektur  jaringannya,  membutuhkan sekumpulan data histori yang digunakan sebagai bahan pembelajaran ( learning ) bagi JST untuk mengenali pola- pola datanya. Semakin besar jumlah data yang digunakan, tentunya waktu komputasi pada tahap learning pun akan bertambah, namun performa sistem akan cenderung lebih baik.
Pada  penelitian  ini,  data  mentah  yang  digunakan  diperoleh  dari  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Wibowo dan Hartati [4], yakni berupa data kinerja Satpam dari PT. Garuda Merah Indonesia sebanyak 175 record dan 12 atribut/ kolom yang terdiri dari aspek penilaian kemampuan individu Satpam meliputi kecerdasan kognitif, kepribadian, dan keterampilan. Dari keseluruhan atribut data mentah yang disajikan pada Tabel 1, atribut pertama (nama Satpam) tidak digunakan dalam eksperimen, sebab nama seseorang tidak memiliki korelasi apapun terhadap kinerja  individu.  Atribut  ke-2  s.d.  ke-11  digunakan  sebagai  input  bagi  sistem,  yakni  MLP,  untuk  memprediksi kinerja tiap Satpam. Lalu, atribut terakhir (kinerja) digunakan sebagai target, yakni acuan belajar bagi MLP untuk melakukan koreksi bobot jaringan pada saat proses learning .
T ABEL I.
D ESKRIPSI DATA MENTAH YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN No.
Nama Atribut Tipe Data Rentang Nilai Rata-rata Std. Deviasi 1 Nama Satpam String - - - 2 Kecerdasan Verbal Integer [0, 10] 5,60 2,08 3 Kecerdasan Numerik Integer [0, 5] 4,25 0,87 4 Kecerdasan Spasial Integer [0, 5] 2,62 1,31 5 Kebanggaan Integer [13, 20] 17,7 1,32 6 Kualitas Hidup Integer [45, 74] 61,0 4,98 7 Affective Commitment Integer [7, 23] 16,2 2,46 8 Continuance Commitment Integer [5, 12] 8,77 1,70 9 Normative Commitment Integer [13, 32] 23,3 2,84 10 Tanggung Jawab Integer [26, 44] 38,6 3,18 11 Keterampilan Integer [0, 5] 2,82 1,12 12 Kinerja Integer [0,2] 1,07 0,57

## B. Prapemrosesan Data
Data mentah yang diperoleh tidak dapat langsung digunakan untuk penelitian, sebab ada beberapa atribut yang memerlukan penyesuaian terlebih dahulu agar dapat diproses oleh MLP. Data yang dapat diproses oleh MLP adalah data bertipe numerik, sehingga data-data yang masih dalam bentuk string atau char harus dikonversi terlebih dahulu menjadi  numerik.  Kemudian,  setelah  data  tersebut  dipastikan  telah  bertipe  numerik,  maka  selanjutnya  adalah
melakukan normalisasi pada nilai-nilai data dari setiap atribut yang memiliki nilai data yang sangat besar, misalnya ratusan, ribuan, bahkan jutaan. Normalisasi tersebut dilakukan dengan cara mengkonversi nilai dari suatu atribut data ke dalam rentang nilai tertentu, misalnya [0,1] atau [-1,1]. Kenapa hal ini perlu dilakukan? Jawabannya adalah karena MLP (atau ANN secara umum) hanya bisa menghasilkan nilai dalam rentang [0,1] atau [-1,1].
Di dalam penelitian ini, normalisasi data dilakukan menggunakan metode min-max , yakni dengan mengkonversi nilai data pada setiap atribut ke dalam rentang [-1,1] menggunakan persamaan (1) [10].
𝑥 ′ 𝑖 = (𝑥 𝑖 − min 𝑎 ) (𝑚𝑎𝑥 𝑎 − min 𝑎 ) (maxBaru 𝑎 − minBaru 𝑎 ) + 𝑚𝑖𝑛𝐵𝑎𝑟𝑢 𝑎 (1)
dimana x’ i adalah  data  pada  indeks  ke-i  hasil  normalisasi, x adalah  data/  nilai  awal  pada  indeks  ke- i sebelum normalisasi, min a adalah nilai terkecil dari atribut ke- a , max a adalah nilai terbesar dari atribut ke- a , maxBaru a adalah nilai terbesar yang baru (pada penelitian ini: 1) untuk atribut ke- a , dan minBaru a adalah nilai terkecil yang baru (yakni: -1) untuk atribut ke- a . Metode ini menjamin bahwa semua nilai dari masing-masing atribut dikonversi ke dalam rentang nilai [ minBaru a , maxBaru a ].

## C. Pelatihan dan Pengujian MLP
Untuk mengukur performa MLP secara komprehensif, teknik Cross Validation diimplementasikan sebanyak tiga kali  dengan  variasi  k  =  3, k  =  5,  dan  k  =  10.  Pembagian  data  untuk  setiap nilai  tersebut  dilakukan  secara acak dengan tetap memperhatikan proporsi data untuk tiap-tiap kelas.
Arsitektur MLP dibuat dalam dua skenario besar, skenario pertama menggunakan satu hidden layer dan skenario kedua menggunakan dua hidden layer . Nilai learning rate (LR) diset sebesar 0,1; momentum diset sebesar 0,2; dan jumlah maksimum epoch sebanyak 1000 iterasi. Hasil pelatihan dan pengujian dari setiap scenario tersaji di dalam Tabel II.

## Gambar 2. Ilustrasi proses pembagian data dengan teknik Cross Validation
Hasil eksperimen ini menunjukkan bahwa rata-rata tingkat akurasi tertinggi yang dicapai adalah 96,59% pada arsitektur 10-10-3-3. Pada studi kasus ini ternyata MLP dengan dua hidden layer mampu menghasilkan sistem yang lebih  baik  daripada  MLP  dengan  satu hidden  layer ,  dengan  peningkatan  hingga  4%.  Hal  ini  disebabkan  MLP dengan dua hidden layer mampu mengelompokkan data yang sebarannya sangat kompleks. Namun, hal yang men- jadi  catatan  adalah,  semakin  banyak  neuron  yang  dipakai  tidak  berbanding  lurus  dengan  peningkatan  performa MLP. Hal ini bisa dilihat pada saat menggunakan arsitektur 10-13-3 atau 10-11-3, ternyata hasilnya tidak lebih baik dari arsitektur 10-3-3 atau 10-5-3 yang jauh lebih sedikit jumlah neuronnya. Sedangkan pada MLP dengan dua hidden layer , komposisi neuron yang digunakan memiliki probabilitas yang cukup besar, karena ada dua hidden layer yang perlu ditentukan jumlah neuronnya, oleh karena itu, untuk membatasi area kerja, maka jumlah neuron pada setiap lapisan dibuat lebih kecil/ sedikit daripada jumlah neuron pada  lapisan sebelumnya.
Pelatihan dan Pengujian sistem fase ke-1
Pelatihan dan Pengujian sistem fase ke-2
Pelatihan dan Pengujian sistem fase ke-3
T ABEL II. D ATA HASIL PENGUJIAN MLP DENGAN BEBERAPA SKENARIO
MLP dengan satu hidden layer
MLP dengan dua hidden layer k-fold Arsitektur MLP Akurasi Rerata Akurasi k-fold Arsitektur MLP Akurasi Rerata Akurasi 3 10 – 13 – 3 88,65% 87,84% 3 10 – 10 – 5 – 3 90,29% 88,16% 5 86,29% 5 86,29% 10 88,59% 10 87,91% 3 10 – 11 – 3 88,09% 88,02% 3 10 – 10 – 3 – 3 95,44% 96,59% 5 90,29% 5 96,57% 10 85,69% 10 97,75% 3 10 – 9 – 3 88,65% 89,75% 3 10 – 9 – 5 – 3 85,77% 87,43% 5 92,57% 5 90,29% 10 88,04% 10 86,24% 3 10 – 7 – 3 88,65% 90,52% 3 10 – 9 – 3 – 3 95,44% 96,38% 5 92,57% 5 97,14% 10 90,33% 10 96,57% 3 10 – 5 – 3 89,22% 91,66% 3 10 – 8 – 5 – 3 93,74% 89,53% 5 92,57% 5 89,71% 10 93,20% 10 85,13% 3 10 – 3 – 3 88,65% 92,62% 3 10 – 8 – 3 – 3 96,02% 95,63% 5 92,57% 5 93,14% 10 96,63% 10 97,75%

## IV. P EMBAHASAN

## Perbandingan Performa
Sistem yang dibuat pada penelitian ini telah dibandingkan dengan beberapa teknik klasifikasi lainnya dalam hal performanya. Pengujian pada tahap ini masih melibatkan Cross Validation dengan variasi nilai k yang sama pada tahap sebelumnya.
Data perbandingan akurasi pada Tabel 3 menunjukkan bahwa MLP pada penelitian ini memiliki performa yang jauh lebih baik daripada teknik klasifikas lainnya. Bahkan, selain MLP, tidak ada teknik klasifikasi yang men- capai tingkat akurasi hingga 90%. Namun begitu, hal ini tidak mutlak, artinya dalam beberapa kasus lain bisa saja teknik klasifikasi lain lebih baik dan lebih tepat digunakan ketimbang menggunakan MLP. Misalnya pada sistem prediksi pemberian kredit bagi nasabah bank yang memerlukan alasan-alasan logis terhadap setiap penerimaan atau penolakan permohonan, MLP mungkin tidak lebih baik ketimbang Random Forest ataupun metode Decision Tree (DT) lainnya, sebab DT mampu memberikan reason terhadap output yang dihasilkan, yang mana MLP tidak mampu untuk hal tersebut.
T ABEL III.
P ERBANDINGAN AKURASI ANTARA MLP DENGAN BEBERAPA TEKNIK KLASIFIKASI LAINNYA No. Teknik Klasifikasi Akurasi
Rata-rata akurasi
k-fold = 3 k-fold = 5 k-fold = 10 1 Naïve Bayes 82,39% 88,57% 86,24% 85,73% 2 Support Vector Machine 84,05% 87,43% 86,86% 86,11% 3 K-NN (k = 5) 80,64% 84,00% 83,43% 82,69% 4 Random Forest 72,65% 70,86% 71,41% 71,64% 5 Multilayer Perceptron 95,44% 96,57% 97,75% 96,59%

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Penelitian yang telah dilakukan  mampu  menunjukkan  performa yang baik dari Multilayer Perceptron (MLP), terutama jika dibandingkan dengan beberapa teknik klasifikasi lainnya. Adapun kesimpulan yang bisa diambil dari hasil penelitian ini antara lain:
1. MLP mampu mengklasifikasikan data kinerja Satpam dengan akurasi tertinggi sebesar 97,75% dan rata-rata akurasi tertinggi sebesar 96,59%.
2. MLP  dengan  dua hidden  layer memiliki  kemampuan  klasifikasi  yang  lebih  baik  pada  data  yang  bersifat
complex daripada MLP dengan hanya satu hidden layer .
3. Pada  penelitian  ini,  MLP  menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik  daripada  teknik  klasifikasi  lainnya,  seperti Naïve Bayes, SVM, K-NN, dan Random Forest.
Sebagai  saran  untuk  penelitian  berikutnya,  sebaiknya  arsitektur  MLP  dieksplorasi  lebih  dalam  lagi,  terutama parameter learning seperti learning rate , momentum, dan jumlah iterasi maksimal yang digunakan.

## REFERENSI
[1] J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques – Second Edition, CA: Morgan Kauffmann, 2006.
[2] S. Haykin, Neural Network and Learning Machines – Third Edition, New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2009.
[3] L.V. Fausett and E. Cliffs, Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms, and Applications, New Jersey: Prentice Hall, 1994.
[4] A.P.  Wibowo  and  S.  Hartati,  “Sistem  klasifikasi  kinerja  satpam  menggunakan  metode  naive  bayes  classifier,”  Jurnal  Inovasi  Teknologi  Politeknik Bengkaslis – Seri Informatika, vol. 1(2), pp. 192-201, 2016.
[5] U. Pauziah, “Analisis penentuan karyawan terbaik menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus PT. XYZ),” Prosiding Diskusi Panel Pendidikan “Menjadi Guru Pembelajar”, Jakarta, April 2017.
[6] R. Kotalwar, R. Chavan, S. Gandhi, and V. Parmar, “Data Mining: Evaluating Performance of Employee’s using Classification Algorithm Based on Decision Tree,” Engineering Science and Technology: An International Journal, vol. 4(2), pp. 29-35. 2014.
[7] S. Defiyanti, “Analisis dan Prediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan Teknik Data Mining,” Syntax Jurnal Informatika, vol. 2(2), pp. 1-8, 2013.
[8] V.  Kalaivani  and  Elamparithi,  “An  Efficient  Classification  Algorithms for  Employee  Performance  Prediction,” International  Journal  of  Research  in Advance Technology, vol. 2(9), pp. 27-32, 2014.
[9] H. Jantan, R. Hamdan., A.R. Othman, and Z.A. Othman, “Applying Data Mining Classification Techniques for Employee’s  Performance Prediction,” Proceeding of Knowledge Management 5th Int’l Conference , Malaysia. 2010.
[10] Suyanto. Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi, Bandung: Informatika, 2017.
[11] S. Arlot. “A survey of cross-validation procedures for model selection”, Statistics Survey, vol. 4, pp. 40-79, 2010.