Analisis Gerombol
Metode perbaikan jarak Complete Linkage dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai, dan Sokal & Sneath 5 mengklasifikasikan tanaman obat menjadi 5 gerombol. Sedangkan apabila dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Fourfoul Point, Dice, Jaccard, dan Sokal & Sneath 2 mengklasifikasikan tanaman obat menjadi 6 gerombol. Dendrogram kombinasi antara metode perbaikan jarak Complete Linkage dapat dilihat pada Lampiran 2-7. Hasil penggerombolan oleh metode Complete Linkage dilampirkan pada Lampiran 8.
Hasil pengklasifikasian pada metode Average Linkage within the New Group yang dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Dice membentuk 5 gerombol. Sedangkan jika dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai dan Sokal & Sneath 5 membentuk 6 gerombol (Lampiran 9-11).
Metode perbaikan jarak Centroid membentuk 6 gerombol jika dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai. Dengan dendrogram terlampir pada Lampiran 12. Daftar klasifikasi untuk metode perbaikan jarak Average Linkage within the New Group dan Centroid terlampir pada Lampiran 13.
Metode perbaikan jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah Average Linkage within the New Group, Complete Linkage, dan Centroid. Sedangkan ukuran kesamaannya adalah Sokal & Sneath 4, Sokal & Sneath 5, Ochiai, Sokal & Sneath 2, Fourfoul point, Jaccard, Dice. Jumlah gerombol yang terbentuk pada penelitian ini sesuai dengan banyaknya kelompok kandungan fitokimia dari tanaman obat, yaitu sebanyak 5 atau 6 gerombol. Hal ini mengidentifikasikan bahwa metode yang dipergunakan untuk melakukan penggerombolan tanaman obat pada penelitian ini sudah tepat digunakan.
Analisis Asosiasi
Langkah pertama analisis ini adalah analisa nilai frekuensi tinggi atau mencari nilai support dari masing-masing kombinasi rule yang terbentuk. Pada penelitian ini nilai support minimumnya ditetapkan sebesar 4% sehingga
Sementara itu, 20 ukuran kesamaan yang digunakan adalah: Simple matching Fourfoul point Jaccard Dice
Sokal & Sneath 1 Sokal & Sneath 2 Sokal & Sneath 3 Sokal & Sneath 4 Sokal & Sneath 5 Ochiai
Russel & Rao Rogers & Tanimoto Kulczynski 1 Kulczynski 2 Hamann
Goodman & Kruskal Lambda Anderberg’s D
Yule’s Y Yule’s Q Dispersion
Dengan demikian terdapat 140 kombinasi metode perbaikan jarak dan ukuran jarak yang dilakukan.
2. Analisis data dengan analisis asosiasi, dilakukan pada jumlah level (jumlah item pada aturan asosiasi yang terbentuk) sebanyak 2, hal ini disebabkan karena selain untuk melihat hubungan keeratan antar item di dalamnya, juga akan mempermudah penginterpretasian klasifikasi data tanaman obat berdasarkan khasiatnya tersebut. Adapun tahapannya adalah sebagai berikut: • Analisa pola frekuensi tinggi
Mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database, nilai minimum support yang digunakan adalah sebesar 4%.
• Pembentukan aturan asosiasi
Langkah selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence, nilai minimum confidence yang digunakan adalah sebesar 50%.
Sehingga secara keseluruhan analisis ini dapat diinterpretasikan bahwa 50% dari transaksi di database yang memuat item di sebelah kiri aturan asosiasi (left hand of rule) juga memuat item di sebelah kanan aturan asosiasi (right hand of rule). Sedangkan 4% dari seluruh transaksi yang ada di database memuat kedua item tersebut.
Analisis ini dianalisis menggunakan perangkat lunak SAS Enterprise Miner 4.3 dan dibantu dengan SPSS 13.0 for Windows. 3. Eksplorasi hasil kedua metode tersebut.
Menginterpretasikan hasil klasifikasi yang diperoleh kedua metode kemudian mencari klasifikasi yang sesuai dan serupa dari kedua metode tersebut.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Gerombol
Metode perbaikan jarak Complete Linkage dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai, dan Sokal & Sneath 5 mengklasifikasikan tanaman obat menjadi 5 gerombol. Sedangkan apabila dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Fourfoul Point, Dice, Jaccard, dan Sokal & Sneath 2 mengklasifikasikan tanaman obat menjadi 6 gerombol. Dendrogram kombinasi antara metode perbaikan jarak Complete Linkage dapat dilihat pada Lampiran 2-7. Hasil penggerombolan oleh metode Complete Linkage dilampirkan pada Lampiran 8.
Hasil pengklasifikasian pada metode Average Linkage within the New Group yang dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Dice membentuk 5 gerombol. Sedangkan jika dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai dan Sokal & Sneath 5 membentuk 6 gerombol (Lampiran 9-11).
Metode perbaikan jarak Centroid membentuk 6 gerombol jika dikombinasikan dengan ukuran kesamaan Ochiai. Dengan dendrogram terlampir pada Lampiran 12. Daftar klasifikasi untuk metode perbaikan jarak Average Linkage within the New Group dan Centroid terlampir pada Lampiran 13.
Metode perbaikan jarak yang digunakan pada penelitian ini adalah Average Linkage within the New Group, Complete Linkage, dan Centroid. Sedangkan ukuran kesamaannya adalah Sokal & Sneath 4, Sokal & Sneath 5, Ochiai, Sokal & Sneath 2, Fourfoul point, Jaccard, Dice. Jumlah gerombol yang terbentuk pada penelitian ini sesuai dengan banyaknya kelompok kandungan fitokimia dari tanaman obat, yaitu sebanyak 5 atau 6 gerombol. Hal ini mengidentifikasikan bahwa metode yang dipergunakan untuk melakukan penggerombolan tanaman obat pada penelitian ini sudah tepat digunakan.
Analisis Asosiasi
Langkah pertama analisis ini adalah analisa nilai frekuensi tinggi atau mencari nilai support dari masing-masing kombinasi rule yang terbentuk. Pada penelitian ini nilai support minimumnya ditetapkan sebesar 4% sehingga
nilai support yang kurang dari nilai 4% dihilangkan. Total kombinasi item yang terbentuk oleh analisis asosiasi pada level 2 adalah sebanyak 102 aturan (rule) asosiasi, akan tetapi setelah proses analisa frekuensi tinggi dilakukan, aturan yang memiliki persentase di atas 4% adalah sebanyak 77 aturan asosiasi yang terlihat pada Gambar 1.
Dari Gambar 1, terlihat bahwa nilai confidence ditandai oleh perbedaan bentuk, sedangkan nilai support ditandai oleh perbedaan warna, seperti pada sambiloto dan daun sendok terlihat memiliki asosiasi yang cukup besar, yaitu dengan support berada di antara 7.5-8.82% dan confidence di antara 50-54.46%, begitu pun tanaman obat yang lainnya. Nilai ini dapat dilihat secara lebih jelas pada tabel asosiasi Lampiran 14.
Setelah itu, tahap selanjutnya adalah mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence, nilai minimum confidence yang digunakan adalah sebesar 50%. Dari 77 aturan asosiasi yang terbentuk tadi kemudian diurutkan berdasarkan left hand of rule untuk mendapatkan dasar pengklasifikasiannya dengan cara mencari aturan asosiasi yang unik atau tunggal yang hanya memiliki satu aturan asosiasi saja. Aturan yang ditemukan adalah:
Tabel 2. Aturan Tunggal dari Aturan Asosiasi gerombol left hand of rule right hand of rule
1 temuputih daun dewa
2 jombang daun sendok
3 rumput mutiara pegagan
4 jahe adas
5 pare mengkudu
Setelah itu, tanaman-tanaman obat yang lain diklasifikasikan sesuai dengan right hand of rule yang terlebih dahulu diurutkan nilai support dan nilai confidence yang menyertainya. Adapun hasil pengklasifikasian yang terbentuk pada analisis asosiasi ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Klasifikasi dari Analisis Asosiasi Gerombol Tanaman obat
1 daun ungu daun dewa temuputih 2 kumis kucing keji beling daun sendok jombang meniran sambung nyawa sambiloto 3 buah makasar saga cakar ayam pegagan picisan rumput mutiara 4 kunyit jahe sidaguri adas tempuyung 5 temulawak mengkudu pare
Gambar 1. Grafik Asosiasi (Association Graph)
Keji beling Buah makasar Kumis kucing Daun ungu Temuputih Rumput mutiara Jahe Tempuyung Sambung nyawa Lidah buaya Temulawak Kunyit Cakar ayam Picisan Iler Saga Sambiloto Sidaguri Meniran Pare Daun sendok Jombang
Gerombol Tanaman obat iler lidah buaya mimba lengkuas 6 mahkota dewa
Klasifikasi pertama terbentuk karena daun ungu dan temuputih memiliki asosiasi yang kuat yaitu daun dewa sebagai penghubung di antara keduanya, selain itu asosiasi daun ungu dan daun dewa memiliki nilai confidence terbesar dari nilai asosiasi yang lainnya, yaitu sebesar 85.71% yang berarti bahwa 85.71% dari khasiat tanaman obat yang memuat daun ungu juga memuat daun dewa, sedangkan 6.32% dari khasiat tanaman obat memuat keduanya.
Pada klasifikasi kedua, daun sendok dan jombang sebagian besar memiliki anggota tanaman obat yang sama, sehingga daun sendok, jombang, dan tanaman obat yang sama di dalamnya dapat dijadikan satu klasifikasi. Kumis kucing juga dapat dijadikan satu, karena tanaman obat yang berasosiasi terhadap kumis kucing sama seperti pada daun sendok dan jombang, sedangkan oleh karena keji beling memiliki asosiasi yang kuat dengan daun sendok dan jombang, maka tanaman ini pun dapat dimasukkan ke dalam klasifikasi kedua.
Sedangkan klasifikasi ketiga terbentuk dikarenakan memiliki asosiasi yang kuat, hal ini terlihat dari nilai confidence & support yang dimiliki anggota tanaman obat di dalamnya relatif cukup besar antara satu dengan yang lainnya. Terlihat pada saga dan pegagan yang memiliki nilai confidence terbesar ke empat dari keseluruhan aturan asosiasi.
Klasifikasi keempat terbentuk karena ada kesamaan asosiasi nilai confidence dan support antara kunyit dan jahe, yaitu dihubungkan dengan tanaman adas. Tempuyung dapat dimasukkan ke dalam klasifikasi ini karena memiliki nilai confidence dan support yang cukup kuat dengan adas dan sidaguri.
Pada klasifikasi kelima, masing-masing item di dalamnya saling memiliki keterkaitan, sehingga tujuh tanaman obat ini dapat dimasukan dalam satu gerombol. Seperti dapat dilihat bahwa mimba hanya berasosiasi dengan iler, sedangkan antara iler dengan lengkuas, lidah buaya, dan juga pare dapat diklasifikasikan ke dalamnya karena memiliki nilai support dan confidence yang paling besar.
Klasifikasi keenam terbentuk karena pada 77 aturan asosiasi yang dihasilkan tidak muncul sama sekali tanaman mahkota dewa,
sehingga mahkota dewa dapat membentuk klasifikasi sendiri.
Eksplorasi Hasil Analisis Gerombol dengan Analisis Asosiasi
Klasifikasi dengan menggunakan analisis gerombol yang dihasilkan pada penelitian ini sesuai dengan Wijayati (2002), yang menyebutkan bahwa metode perbaikan jarak terbaik adalah Average Linkage within the New Group. Sedangkan ukuran kesamaan yang memberikan klasifikasi yang memuaskan adalah Sokal & Sneath 5, hal ini didukung oleh hasil pengklasifikasian analisis asosiasi yang menunjukkan hasil yang sama pula.
Klasifikasi yang dihasilkan dengan menggunakan analisis asosiasi memiliki kemiripan dengan hasil klasifikasi pada analisis gerombol, yaitu pada kombinasi metode perbaikan jarak Average Linkage within the New Group dengan ukuran kesamaan Sokal & Sneath 5. Sehingga dalam penelitian ini data tanaman obat dapat diklasifikasikan ke dalam 6 gerombol dimana masing-masing gerombol yang terbentuk diklasifikasikan berdasarkan khasiat yang terkandung di dalam tanaman obat tersebut. Penggerombolan ini pun sesuai dengan kandungan senyawa fitokimia yang cenderung dapat dibagi ke dalam 6 kelompok, yaitu alkaloid, flavonoid, steroid, triterpenoid, saponin dan tanin.
KESIMPULAN
Eksplorasi metode klasifikasi data biner tanaman obat-obatan berdasarkan khasiatnya dapat dilakukan dengan banyak metode. Akan tetapi dasar dari metode pengklasifikasian terbagi menjadi dua, yaitu analisis gerombol dan analisis asosiasi (Ludwig & Reynold 1988). Analisis gerombol yang memberikan hasil terbaik adalah metode Average Linkage within the New Group dengan ukuran kesamaan Sokal & Sneath 5, yaitu membagi data tanaman obat berdasarkan khasiatnya menjadi 6 gerombol. Hal ini sesuai dengan hasil klasifikasi pada analisis asosiasi yang menunjukkan hasil yang serupa. Selain itu, analisis ini pun cenderung membentuk klasifikasi tanaman yang sesuai dengan kandungan fitokimia pada tanaman obat tersebut.
Gerombol Tanaman obat iler lidah buaya mimba lengkuas 6 mahkota dewa
Klasifikasi pertama terbentuk karena daun ungu dan temuputih memiliki asosiasi yang kuat yaitu daun dewa sebagai penghubung di antara keduanya, selain itu asosiasi daun ungu dan daun dewa memiliki nilai confidence terbesar dari nilai asosiasi yang lainnya, yaitu sebesar 85.71% yang berarti bahwa 85.71% dari khasiat tanaman obat yang memuat daun ungu juga memuat daun dewa, sedangkan 6.32% dari khasiat tanaman obat memuat keduanya.
Pada klasifikasi kedua, daun sendok dan jombang sebagian besar memiliki anggota tanaman obat yang sama, sehingga daun sendok, jombang, dan tanaman obat yang sama di dalamnya dapat dijadikan satu klasifikasi. Kumis kucing juga dapat dijadikan satu, karena tanaman obat yang berasosiasi terhadap kumis kucing sama seperti pada daun sendok dan jombang, sedangkan oleh karena keji beling memiliki asosiasi yang kuat dengan daun sendok dan jombang, maka tanaman ini pun dapat dimasukkan ke dalam klasifikasi kedua.
Sedangkan klasifikasi ketiga terbentuk dikarenakan memiliki asosiasi yang kuat, hal ini terlihat dari nilai confidence & support yang dimiliki anggota tanaman obat di dalamnya relatif cukup besar antara satu dengan yang lainnya. Terlihat pada saga dan pegagan yang memiliki nilai confidence terbesar ke empat dari keseluruhan aturan asosiasi.
Klasifikasi keempat terbentuk karena ada kesamaan asosiasi nilai confidence dan support antara kunyit dan jahe, yaitu dihubungkan dengan tanaman adas. Tempuyung dapat dimasukkan ke dalam klasifikasi ini karena memiliki nilai confidence dan support yang cukup kuat dengan adas dan sidaguri.
Pada klasifikasi kelima, masing-masing item di dalamnya saling memiliki keterkaitan, sehingga tujuh tanaman obat ini dapat dimasukan dalam satu gerombol. Seperti dapat dilihat bahwa mimba hanya berasosiasi dengan iler, sedangkan antara iler dengan lengkuas, lidah buaya, dan juga pare dapat diklasifikasikan ke dalamnya karena memiliki nilai support dan confidence yang paling besar.
Klasifikasi keenam terbentuk karena pada 77 aturan asosiasi yang dihasilkan tidak muncul sama sekali tanaman mahkota dewa,
sehingga mahkota dewa dapat membentuk klasifikasi sendiri.
Eksplorasi Hasil Analisis Gerombol dengan Analisis Asosiasi
Klasifikasi dengan menggunakan analisis gerombol yang dihasilkan pada penelitian ini sesuai dengan Wijayati (2002), yang menyebutkan bahwa metode perbaikan jarak terbaik adalah Average Linkage within the New Group. Sedangkan ukuran kesamaan yang memberikan klasifikasi yang memuaskan adalah Sokal & Sneath 5, hal ini didukung oleh hasil pengklasifikasian analisis asosiasi yang menunjukkan hasil yang sama pula.
Klasifikasi yang dihasilkan dengan menggunakan analisis asosiasi memiliki kemiripan dengan hasil klasifikasi pada analisis gerombol, yaitu pada kombinasi metode perbaikan jarak Average Linkage within the New Group dengan ukuran kesamaan Sokal & Sneath 5. Sehingga dalam penelitian ini data tanaman obat dapat diklasifikasikan ke dalam 6 gerombol dimana masing-masing gerombol yang terbentuk diklasifikasikan berdasarkan khasiat yang terkandung di dalam tanaman obat tersebut. Penggerombolan ini pun sesuai dengan kandungan senyawa fitokimia yang cenderung dapat dibagi ke dalam 6 kelompok, yaitu alkaloid, flavonoid, steroid, triterpenoid, saponin dan tanin.
KESIMPULAN
Eksplorasi metode klasifikasi data biner tanaman obat-obatan berdasarkan khasiatnya dapat dilakukan dengan banyak metode. Akan tetapi dasar dari metode pengklasifikasian terbagi menjadi dua, yaitu analisis gerombol dan analisis asosiasi (Ludwig & Reynold 1988). Analisis gerombol yang memberikan hasil terbaik adalah metode Average Linkage within the New Group dengan ukuran kesamaan Sokal & Sneath 5, yaitu membagi data tanaman obat berdasarkan khasiatnya menjadi 6 gerombol. Hal ini sesuai dengan hasil klasifikasi pada analisis asosiasi yang menunjukkan hasil yang serupa. Selain itu, analisis ini pun cenderung membentuk klasifikasi tanaman yang sesuai dengan kandungan fitokimia pada tanaman obat tersebut.