Judul: Comparison of Biclustering Algorithms on Mixed Data and Their Application to Indonesian Export Trade Potential Data
Abstrak: Pada data riil sangat memungkinkan untuk melibatkan berbagai macam data yang tidak hanya terdiri dari data numerik atau kategorik saja, melainkan campuran dari keduanya (mixed-type data). Penerapan analisis biclustering pada data campuran masih relatif baru karena pada mulanya analisis ini banyak digunakan pada data ekspresi gen yang memiliki skala interval atau numerik. Hingga saat ini, biclustering hanya dapat diterapkan pada data numerik saja atau data kategorik saja dan belum terdapat pengembangan algoritme biclustering yang dapat langsung mengakomodir data campuran secara sekaligus. Oleh karena itu, penelitian ini berfokus untuk melakukan kajian simulasi dan menerapkan analisis biclustering pada data campuran menggunakan pendekatan transformasi peubah kategorik ordinal menjadi skala interval. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam transformasi data kategorikal ordinal menjadi skala interval adalah Metode Suksesif Interval (MSI). Algoritme biclustering dibagi menjadi lima klasifikasi yang berbeda. Namun, algoritme biclustering bukanlah algoritme yang spesifik dan belum terdapat aturan yang tepat dalam memilih algoritme yang sesuai untuk kriteria atau kasus data tertentu. Algoritme biclustering dipilih berdasarkan beberapa pertimbangan terutama dalam sisi kemudahan dalam melakukan partisi matriks data menjadi sejumlah submatriks. Pada penelitian ini, akan digunakan dua algoritme dari dua klasifikasi yang berbeda yaitu algoritme BCBimax (Repeated Binary Inclusion Maximal) yang berasal dari klasifikasi devide and conquer, dan algoritme QUBIC (Qualitative Biclustering) yang berasal dari klasifikasi distribution parameter identification. Pemilihan kedua algoritme tersebut didasarkan pada karakteristik dan keunggulannya masing-masing. Algoritme BCBimax tergolong cepat dan sederhana dalam menemukan bicluster dengan cara menemukan submatriks yang berisi elemen 1 pada matriks biner. Sementara pada algoritme QUBIC dapat menghasilkan performa yang baik pada data yang mengandung outlier dan dapat mengatur tingkat tumpang tindih antar bicluster. Penelitian ini terdiri atas kajian simulasi dan kajian terapan. Kajian simulasi digunakan untuk melihat performa kedua algoritme di atas pada kombinasi skenario derajat tumpang tindih antar baris bicluster sebesar 0%, 10%, dan 20% dan proporsi peubah kategorik terhadap seluruh peubah sebesar 0%, 10%, dan 25%. Simulasi dilakukan dengan terlebih dahulu membangkitkan amatan berupa matriks berukuran 500×50 (merepresentasikan 500 observasi dan 50 peubah), dimana masing-masing peubah berdistribusi N(0,1) yang selanjutnya disebut sebagai data background. Selanjutnya dibangkitkan dua bicluster dengan bicluster 1 setiap peubahnya berdistribusi N(6;0,1) dan bicluster 2 setiap peubahnya berdistribusi N(15;0,1). Ukuran matriks bicluster 1 dan bicluster 2 pada tumpang tindih baris 0% adalah 101×20 dan 121×20, pada tumpang tindih baris 10% adalah 101×20 dan 205×20, dan pada tumpang tindih baris 20% adalah 196×20 dan 184×20. Bicluster optimal dihasilkan berdasarkan hasil biclustering pada algoritme BCBimax dengan memasukkan kriteria minimum baris dan minimum kolom sesuai ukuran bicluster bangkitan, serta memasukkan jumlah bicluster sejumlah 2. Setiap kombinasi simulasi diulang sebanyak 100 kali iterasi. Hasil evaluasi simulasi disajikan dalam indeks Jaccard dimana jika semakin tinggi indeks Jaccard (mendekati angka 1), maka semakin tinggi kemiripan antara hasil bicluster simulasi dengan bicluster optimal. Pada kajian terapan, data yang digunakan merupakan kasus data potensi perdagangan dunia pada ekspor Indonesia dalam upaya pemetaan negara tujuan ekspor Indonesia secara optimal. Secara umum, penelitian ini terdiri dari tiga tahapan penelitian, yakni analisis biclustering menggunakan algoritme BCBimax, biclustering menggunakan QUBIC, dan evaluasi kebaikan kinerja algoritme biclustering. Biclustering menggunakan algoritme BCBimax dan QUBIC dilakukan secara terpisah pada
Keyword: algoritme BCBimax, algoritme QUBIC, biclustering, indeks Jaccard, MSR