TUGAS STATISTIKA

REVIEW JURNAL

CLUSTER SAMPLING

“ Penggunaan Cluster-Based Sampling Untuk Penggalian Kaidah Asosiasi Multi Objektif “

Disusun Oleh :

AGUNG MUHARAM

G1F009028

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

UNIVERSITAS JENDERAL SOEDIRMAN

FAKULTAS KEDOKTERAN DAN ILMU-ILMU KESEHATAN

JURUSAN FARMASI

PURWOKERTO

2013

Cluster Sampling adalah teknik pengambilan sampel dimana pemilihan mengacu pada

kelompok bukan pada individu. Cara seperti ini baik sekali untuk dilakukan apabila tidak

terdapat atau sulit menentukan / menemukan kerangka sampel meski dapat juga dilakukan pada

populasi yang kerangka sampel sudah ada.

Pengambilan sampel dengan cara Cluster umum dilakukan pada populasi yg bersifat

terbatas (Finit) sementara itu untuk populasi yg jumlah dan identitas anggota populasi tak

diketahui (Infinit) pengambilan sampel biasa dilakukan secara tak acak (Non random Sampling).

Adapun yg termasuk pada cara ini adalah :

Quota Sampling : yaitu penarikan sampel yang hanya menekankan pada jumlah sampel

yang harus dipenuhi.

Purposive Sampling : yaitu pengambilan sampel hanya pada individu yg didasarkan

pada pertimbangan dan karakteristik tertentu.

Accidental Sampling : yaitu pengambilan sampel dengan jalan mengambil individu

siapa saja yang dapat dijangkau atau ditemui.

Pada Jurnal ini menggunakan metode Cluster Sampling, karena Clustering merupakan

salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised). Clustering data adalah

proses dari pengelompokkan data berdasarkan similaritas atau kesamaan antara data. Similaritas

clustering dapat diaplikasikan untuk beberapa bidang, misalnya di bidang penelitian pasar,

clustering digunakan untuk membagi populasi umum dari konsumen-konsumen ke dalam

segmen pasar, pembagian pasar dan menentukan sasaran pasarnya.

Pada umumnya data yang digunakan untuk penggalian kaidah asosiasi sangatlah besar dan

terdapat variasi data yang sangat tinggi. Hal ini dapat mengurangi kualitas dari kaidah yang

dihasilkan. Oleh karena itu, pada penelitian ini digunakan cluster-based sampling untuk

melakukan clustering data, agar data yang digunakan untuk penggalian kaidah asosiasi sudah

terklaster dengan baik. Kemudian dari data yang terklaster tersebut, dilakukan pengambilan

sampel yang digunakan untuk penggalian kaidah asosiasi. Dengan menggunakan teknik

sampling ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas dari kaidah yang dihasilkan. Permasalahan

yang dirumuskan dalam penelitian ini adalah bagimana membandingkan kualitas kaidah-kaidah

yang dihasilkan pada proses penggalian kaidah asosiasi multi obyektif antara data yang dicluster

dengan data yang tidak di-cluster, serta bagaimana mengetahui algoritma yang lebih baik antara

algoritma K-Means dan Fuzzy C Means untuk penggalian kaidah asosiasi multi obyektif. Adapun

tujuan dari penelitian ini adalah penggunaan cluster-based sampling untuk penggalian kaidah

asosiasi multi obyektif untuk membandingkan kualitas kaidah-kaidah yang dihasilkan pada

proses penggalian kaidah asosiasi multi obyektif antara data yang dicluster dengan data yang

tidak di-cluster. Dalam hal ini kualitas dari kaidah yang lebih baik adalah yang mempunyai rata-

rata nilai confidence yang lebih tinggi. Serta membandingkan algoritma K-Means dan Fuzzy C-

Means untuk penggalian kaidah asosiasi multi obyektif.

Manfaat penelitian yang diajukan adalah bahwa data yang di-cluster akan menghasilkan

kaidah-kaidah yang lebih berkualitas dibandingkan dengan data yang tidak melalui proses

clustering. Dan mengetahui algoritma clustering yang lebih baik antara K-Means dan Fuzzy C-

Means untuk penggalian kaidah asosiasi multi obyektif.