Mewat i Ayub
Gambar 1. Aliran inf ormasi dalam dat a mining
Pada gambar 1 dit unj ukkan diagram yang menggambarkan al iran inf ormasi dal am proses
dat a mi ni ng yang diadapt asi dari [ Nil akant , 2004] . Proses dat a mi ni ng pada gambar t ersebut dit unj ukkan sebagai proses yang
it erat if . Hasil eval uasi penget ahuan yang dihasil kan dat a mi ni ng dapat
menimbul kan kebut uhan penget ahuan yang l ebih l engkap, perbaikan kumpul an dat a dat aset at au perubahan pada sist em.
3. Dat a mining dalam pembelaj aran
Unt uk menent ukan variabel apa saj a yang perl u dicat at dari int eraksi siswa dengan sist em, perl u dikembangkan suat u model int eraksi siswa-sist em.
Gambar 2 menunj ukkan anal isis int eraksi t ersebut pada beberapa l apisan l ayer yang berbeda [ Nil akant , 2004] .
Apabil a eval uasi sist em t ut orial dit erapkan pada l apisan t erl uar, maka akan dil akukan
pr e-t est sebel um pel aj aran dimul ai dan post -t est set el ah pel aj aran sel esai diberikan. Perbedaan
pr e-t est dan post -t est akan menunj ukkan perubahan kinerj a set iap siswa dengan granul arit as pada
t ingkat pel aj aran. Jika diperl ukan anal isis yang l ebih t erinci, maka ekspl orasi hasil bel aj ar
l ear ni ng out come harus dil akukan pada l apisan yang l ebih dal am. Sebagai cont oh, pembel aj aran dal am suat u pel aj aran
t ersusun at as beberapa sesi. Set iap sesi diawal i dan diakhiri dengan t es unt uk mengeval uasi perubahan kinerj a set iap siswa per sesi. Sel ama suat u
sesi, siswa akan mencoba mengerj akan sej uml ah soal . Unt uk mengerj akan suat u soal , siswa mungkin akan mencoba beberapa kal i sebel um
mendapat kan sol usi yang pal ing t epat . Dari int eraksi t ersebut , beberapa inf ormasi dapat dicat at ol eh sist em, sepert i misal nya apakah siswa dapat
menj awab set iap soal dengan benar, berapa kal i siswa mencoba sebel um akhirnya memberikan j awaban yang t epat . Pada t ingkat granul arit as yang
pal ing baik, set iap usaha siswa menj awab soal dibedakan at as mel anggar at au memenuhi sej uml ah at uran. Inf ormasi mengenai pel anggaran at au
pemenuhan t ersebut dapat dicat at , dan akan menghasil kan represent asi st at us kognit if siswa, yang dikenal sebagai model siswa.
23
Pelajaran Sesi
Soal Usaha
Aturan
Gambar 2. Model int eraksi siswa-sist em lapisan granularit as
Inf ormasi yang dihasil kan pada berbagai l apisan t ersebut di at as dapat sal ing mel engkapi, sehingga anal isis dat a dapat menunj ukkan hubungan
ant ara dat a dari berbagai l apisan. Sebagai cont oh, unt uk set iap pel anggaran at uran yang dicat at , inf ormasi mengenai siswa yang
mel akukan pel anggaran, pel aj aran yang sedang diikut i, soal yang sedang dipel aj ari, sert a usaha yang menyebabkan pel anggaran harus disimpan
j uga. Pada t abel 1 dit unj ukkan ringkasan dat a yang dapat disimpan unt uk set iap usaha yang dil akukan siswa dal am menj awab soal .
T abel 1. T aksonomi variabel dari usaha siswa menj awab soal
Kegiat an Variabel
Ket erangan persiapan
• umpan bal ik yang
t ersedia •
banyaknya soal •
banyaknya usaha •
t ingkat kesul it an soal •
kont eks soal inf ormasi yang dipakai siswa
sebel um mencoba menj awab suat u soal
pel aksanaan l at ihan soal
wakt u yang diperl ukan unt uk menj awab soal
inf ormasi mengenai usaha siswa menj awab suat u soal
eval uasi •
at uran rel evan, dipenuhi, dil anggar
• t ingkat umpan bal ik
yang dimint a •
permint aan mel ihat sol usi
inf ormasi yang berhubungan dengan hasil out come dari
suat u usaha.
24
Mewat i Ayub
Tahap pengumpul an dat a akan menyediakan dat a dal am vol ume yang cukup besar, namun anal isis dat a t idak dapat l angsung dil akukan t erhadap
kumpul an dat a t ersebut , karena harus dil akukan t ransf ormasi t erhadap dat a sehingga anal isis siap dil akukan.
Dat a ment ah yang dihasil kan dari pengumpul an dat a, biasanya t ersimpan dal am bent uk beberapa t abel basis dat a. Karena anal isis dat a umumnya
dil akukan t erhadap suat u t abel t unggal , maka perl u dil akukan penggabungan j oin beberapa t abel yang rel evan. Hasil nya adal ah suat u
st rukt ur yang disebut dengan dat aset , sepert i t ampak pada gambar 3 [ Nil akant , 2004] . Dat aset dapat dikel ompokkan secara vert ikal sebagai
kumpul an at ribut dan secara horisont al sebagai kumpul an inst ans. Set iap at ribut mempunyai t ipe dat a, yang dapat berupa numerik, t eks, at au
bent uk l ainnya. Jika domain nil ai suat u at ribut berhingga, maka disebut at ribut nominal . Suat u inst ans adal ah dat a yang dihasil kan dari suat u
kej adian di dunia nyat a, yang dicat at dal am beberapa at ribut .
at ribut - 1
at ribut - 2
. . . at ribut -
n inst ans-1
x
1, 1
x
1, 2
. . . x
1, n
inst ans-2 x
2, 1
x
2, 2
. . . x
2, n
. . . . . .
. . . . . .
. . . inst ans-m
x
m, 1
x
m, 2
. . . x
m, n
Gambar 3. Format Dat aset
Transf ormasi dat aset dapat dil akukan dal am beberapa cara, ant ara l ain f il t rasi dat aset dan konversi at ribut [ Nil akant , 2004] [ Jiawei, 2001] . Fil t rasi
dat aset dil akukan dengan mengurangi ukuran dat aset , yait u dengan membuang beberapa inf ormasi yang t idak rel evan. Sebagai cont oh, dari
anal isis t erhadap dat a ment ah dit emukan bahwa beberapa soal dal am basis dat a cenderung menimbul kan pel anggaran t erhadap at uran t ert ent u. Unt uk
ekspl orasi penyebabnya, anal isis harus dibat asi hanya t erhadap kumpul an soal t ersebut . Dengan menyaring inf ormasi t ersebut , proses anal isis akan
memberikan hasil yang l ebih dapat diandal kan
r el i abl e. Fil t rasi dil akukan t erhadap sal inan dat a, sehingga dat a asl i t idak mengal ami perubahan dat a.
Cara berikut nya unt uk t ransf ormasi dat a adal ah konversi at ribut , yait u bekerj a pada nil ai at ribut di set iap inst ans dari dat aset . Tuj uan dari
konversi at ribut adal ah mengubah at ribut bernil ai kont inu t idak berhingga menj adi at ribut dengan nil ai nominal berhingga, karena
sebagian cara anal isis dengan
machi ne l ear ni ng t idak dapat berf ungsi pada at ribut yang bernil ai kont inu.
25
Terdapat dua cara unt uk mel akukan diskrit isasi nil ai at ribut . Cara pert ama dengan mel akukan penel usuran
scanni ng sel uruh dat aset unt uk semua nil ai kont inu yang muncul , kemudian menggunakan nil ai t ersebut sebagai
domain dari at ribut nominal . Teknik ini membuat domain nil ai menj adi himpunan t ert ut up dari nil ai yang mungkin muncul , sehingga dat aset
menj adi ‘ spar se’ .
Terdapat t eknik l ainnya, yait u ‘ bi nni ng’ , yang mendef inisikan kumpul an
kel as nominal unt uk set iap at ribut , kemudian menet apkan set iap nil ai at ribut ke dal am sal ah sat u kel as. Misal nya, j ika domain at ribut numerik
mempunyai nil ai dari 0 sampai dengan 100, domain t ersebut dapat dibagi menj adi empat bin 0. . 24, 25. . 49, 50. . 74, 75. . 100. Set iap nil ai at ribut
akan dikonversi menj adi at ribut nominal yang berkorespondensi dengan sal ah sat u bin.
Terdapat t iga cara unt uk mendef inisikan int erval nil ai, yait u equal -wi dt h,
equal -f r equency, dan cust omi sed. Equal -wi dt h akan membagi int erval nil ai at ribut menj adi n int erval yang l ebarnya sama.
Equal -f r equency menghit ung int erval dari set iap kel as sehingga set iap kel as yang
dial okasikan akan mempunyai f rekuensi inst ans dat aset yang hampir sama.
4. Penerapan Teknik Data Mining
