1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Islam adalah agama yang memiliki dua pegangan yang sangat terpercaya, yaitu Al-Qur‟an dan Hadis. Hadis merupakan sumber ajaran dan hukum Islam kedua setelah dan berdampingan dengan Al-Qur‟an. Namun perlu disadari bahwa hadis-hadis yang dapat dijadikan pedoman dalam perumusan sumber ajaran Islam adalah hadis-hadis yang Maqbul (yang diterima), yaitu hadis shahih dan hasan. Selain hadis maqbul, terdapat pula hadis Mardud, yaitu hadis yang ditolak serta tidak sah penggunaannya sebagai dalil hukum atau sumber ajaran Islam. Bahkan bukan tidak mungkin jumlah hadis mardud jauh lebih banyak jumlahnya daripada hadis yang maqbul. Untuk itulah umat Islam harus selalu waspada dalam menerima dan mengamalkan ajaran yang bersumber dari sebuah hadis. Artinya, sebelum meyakini kebenaran sebuah hadis, perlu dikaji dan diteliti keotentikannya terlebih dahulu (Asrukin, 2010).
Menurut (Al-Maliki, 2005), salah satu aspek penting yang dibahas dalam ilmu hadis adalah tentang kaidah-kaidah untuk mengetahui keadaan rawi (sanad) dan redaksi (matan) suatu hadis, dari segi diterima dan ditolaknya. Rawi adalah orang yang meriwayatkan hadis. Hadis dapat diterima jika sanad dari matan hadis ini rawi-rawinya tidak terputus atau dengan kata lain bersambung dari permulaannya sampai pada akhir sanad. Sanad terbentuk oleh rangkaian rawi-rawi yang berhubungan dalam meriwayatkan hadis. Artinya, menurut Imam Bukhari rawi-rawi hadis ini pernah bertemu atau berhubungan walaupun hanya satu kali.
Ternyata dari hubungan ini membentuk suatu pola “if-then” antar rawi. Yang dimaksud dengan pola ini misalnya jika ada rawi A meriwayatkan suatu hadis, maka rawi B dan/atau C juga termasuk periwayat hadis tersebut. Pola ini ditemukan tidak hanya pada satu sanad hadis saja, tetapi juga pada beberapa
Jumlah data hadis dan rawi-rawinya yang tersebar sampai saat ini sangat banyak. Sehingga dibutuhkan ilmu yang tepat untuk melakukan analisis terhadap pola data tersebut. Statistika merupakan ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasikan, dan mempresentasikan data. Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam, ilmu-ilmu sosial, maupun di bidang ekonomi, bisnis, dan industri. Dalam penelitian ini, statistika diperkenalkan dalam bidang ilmu agama.
Semakin bertambah jumlah dan macam data maka bertambah juga tantangan untuk mengolahnya. Metode statistika data mining mempunyai peranan dalam mengolah dan mengekstrasi data yang besar. Dalam hal ini data mining dibutuhkan untuk menganalisis kumpulan data sanad hadis beserta rawinya yang tersimpan dalam basis data kitab hadis. Dari beberapa kitab hadis yang ada, peneliti menggunakan kitab hadis Imam Bukhari sebagai sumber data. Hal ini dikarenakan didalam kitab hadis Imam Bukhari terkandung semua hadis-hadis yang shahih.
Teknik dalam data mining untuk mencari pola dalam kelompok data besar yang berkenaan dengan studi “if-then” adalah association rule mining (Agrawal dan Srikant, 1994). Association rule mining termotivasi dari keinginan untuk menemukan hubungan atau korelasi antara item-item yang dibeli dari sejumlah transaksi. Sesuai dengan permasalahan yang diangkat oleh peneliti, maka teknik
association rule mining berusaha untuk menjelaskan pola hubungan antar rawi
hadis yang akan muncul dalam basis data kitab hadis Imam Bukhari secara keseluruhan. Kemudian, algoritma yang digunakan untuk menghasilkan pola hubungannya adalah algoritma apriori. Algoritma apriori adalah salah satu algoritma yang banyak digunakan untuk proses analisis data-data yang selalu berkelompok dalam suatu transaksi besar. Misalnya, analisis terhadap keranjang belanja konsumen yang mengunjungi swalayan; tujuannya adalah menemukan aturan dari pembelian barang-barang yang cenderung muncul bersamaan dalam sebuah transaksi. Aturan yang didapat dari hasil analisis dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk penataan barang dan strategi penjualan (Giudici, 2003).
Algoritma apriori untuk analisis keranjang belanja sebagaimana dijelaskan di atas, juga dapat diterapkan di bidang lain, misalnya dalam bidang komunikasi untuk analisis penggunaan dan pengembangan handphone pada masa depan, dalam bidang pendidikan untuk analisis pola peserta diklat yang selalu bersama, dalam bidang kesehatan untuk analisis pola hubungan antara penggunaan obat dan karakteristik pasien dalam mendeteksi pengaruh obat yang berbahaya, dan lain sebagainya.
Dalam penelitian ini, algoritma apriori diimplementasikan untuk menemukan pola hubungan antar rawi hadis. Analogi yang dapat diperbandingkan adalah dengan mengasumsikan bahwa rangkaian atau rantai rawi dalam tiap sanad hadis dapat dianggap sebagai transaksi, sedangkan rawi hadis adalah item-item yang berada dalam transaksi. Hasil akhir dari analisis association rule mining dengan penerapan algoritma apriori ini diharapkan untuk memperoleh pola-pola atau aturan-aturan asosiasi antar rawi hadis yang bersifat strong. Dengan demikian aturan-aturan yang strong ini dapat digunakan untuk memperkuat argumen keshahihan suatu hadis. Artinya jika di dalam sanad suatu hadis mengandung aturan-aturan rawi yang strong, maka argumen akan keshahihan hadis tersebut akan semakin kuat. Tentunya dengan dilandasi oleh kriteria-kriteria hadis shahih dalam ilmu hadis. Kemudian aturan-aturan strong tersebut dilakukan pengujian chi-square untuk membuktikan bahwa rawi-rawi yang berada dalam aturan benar-benar berhubungan atau signifikan secara statistik.
1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang di atas, maka dapat diidentifikasi tiga permasalahan pokok dari penelitian yang akan dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. Apakah association rule mining dapat diterapkan dalam menemukan pola hubungan antar rawi hadis?
2. Bagaimanakah hasil pola atau aturan asosiasi yang terbentuk sehingga dapat diketahui rawi-rawi mana saja yang banyak berhubungan dalam meriwayatkan hadis?
3. Bagaimanakah tingkat keeratan hubungan antar rawi hadis pada aturan asosiasi yang terbentuk secara statistik?
1.3. Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini antara lain adalah:
1. Memberikan informasi tentang pola hubungan antar rawi hadis yang terjadi pada seluruh basis data kitab hadis Imam Bukhari. Sehingga dapat diketahui rawi mana saja yang sering meriwayatkan hadis secara bersama-sama atau kemungkinan besar pernah bertemu dalam periwayatan hadis berdasarkan analisis association rule mining dan uji chi-square.
2. Hasil penelitian berupa pola-pola atau aturan-aturan asosiasi yang kuat (strong) antar rawi hadis dapat digunakan untuk memperkuat argumen tentang keshahihan suatu hadis.
1.4. Tinjauan Pustaka
Pada (Larose,D, 2005) dinyatakan bahwa association rule mining merupakan salah satu teknik dalam data mining untuk menemukan aturan assosiasi antara suatu kombinasi item dengan item lainnya yang sering muncul bersamaan dengan jumlah atau frekuensi tertentu dari sekumpulan data.
Association rule mining sering digunakan untuk analisis keranjang belanja atau
juga analisis data yang berhubungan dengan model transaksi. Contoh dari
association rule mining dari analisa pembelian di suatu minimarket adalah dapat
diketahuinya berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli suatu barang bersamaan dengan barang lainnya. Aturan yang didapat dari hasil analisis dapat dijadikan bahan pertimbangan untuk penataan barang dan strategi penjualan barang di minimarket tersebut. Aturan asosiasi yang terbentuk dinyatakan sebagai adanya hubungan dependen antar item pada basis data transaksi (Bondugula,P, 2006).
Algoritma yang digunakan untuk menghasilkan aturan asosiasi adalah algoritma apriori. Pada (Leong,H, 2007) disebutkan bahwa algoritma apriori merupakan salah satu dari beberapa algoritma dasar data mining dalam menentukan frequent itemset dengan menggunakan candidate generation. Dalam
tesisnya tersebut algoritma apriori diimplementasikan untuk mencari peserta yang selalu berkelompok dalam penyelenggaraan diklat dengan memperhatikan 2 parameter penting yaitu nilai support dan nilai confidence. Nilai support adalah jumlah dari kombinasi antara suatu item dengan item yang lain, sedangkan nilai
confidence adalah nilai yang mendefinisikan kuat tidaknya hubungan antara item-item tersebut. Implementasi dari algoritma apriori bertujuan untuk mendapatkan
hasil output yaitu daftar peserta yang selalu berkelompok dalam penyelenggaraan diklat. Hasil dari analisis tersebut dapat digunakan lebih lanjut untuk proses penentuan peserta diklat dalam mengikuti kegiatan diklat.
Algoritma apriori juga dapat diterapkan di bidang lain, misalnya dalam bidang komunikasi untuk analisis penggunaan dan pengembangan handphone pada masa depan (Kumar dan Muneeswaran, 2013), dalam bidang kesehatan untuk analisis pola hubungan antara penggunaan obat dan karakteristik pasien dalam mendeteksi pengaruh obat yang berbahaya (Kuo, Kushniruk, Borycki, dan Greig, 2009), dan lain sebagainya. Kemudian dalam penelitian ini, algoritma apriori diimplementasikan untuk menemukan aturan asosiasi antar rawi hadis. Selain penerapannya yang dapat digunakan di berbagai bidang, algoritma apriori untuk analisis association rule mining juga memiliki keunggulan lain yaitu dapat dimodifikasi atau dikembangkan sesuai dengan kepentingan penelitian. Misalnya pada (Liao, 2009) algoritma apriori dimodifikasi dengan teknik data coding dan data cleaning untuk menemukan association rule multilevel.
Namun, menurut (Webb, 2000) algoritma apriori memiliki kekurangan seperti dapat mengganggu perhitungan biaya yang besar ketika jumlah frequent
itemset sangat banyak. Hal ini dapat terjadi pada saat analisis association rule
digunakan untuk menganalisis keranjang belanja dengan adanya penambahan informasi pembelian dari konsumen lain.
Berdasarkan keunggulan dan kelemahan tersebut, hasil penerapan algoritma apriori dalam penelitian ini yang berupa kumpulan aturan asosiasi antar rawi hadis akan dilakukan pengujian chi-square. Analisis chi-square digunakan untuk menentukan tingkat signifikansi statistik dari aturan asosiasi. Statistik
chi-square dapat dihitung secara langsung menggunakan nilai support, confidence,
dan lift dari aturan hasil penerapan algoritma apriori (Alvarez, 2003).
1.5. Metodologi Penelitian
Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah bimbingan dan diskusi dengan dosen pembimbing, studi literatur, dan pengolahan data. Sumber literatur diperoleh dari buku, artikel, dan jurnal yang terkait dengan tema penelitian. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Sumber data berasal dari kitab hadis shahih Imam Bukhari. Dalam kitab ini terkumpul sebanyak 6995 hadis shahih beserta rawi-rawinya.
Dalam penelitian ini variabel yang akan diteliti adalah rawi hadis. Yang dimaksud rawi hadis dalam penelitian ini adalah orang yang meriwayatkan hadis dari zaman Nabi Muhammad saw, shahabat, tabi‟in, tabi'ut tabi'in, dan tabi'ul
atba' sehingga lafadz hadisnya sampai kepada Imam Bukhari.
Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola hubungan antar rawi berdasarkan basis data hadis dalam kitab hadis shahih Imam Bukhari. Berdasarkan tujuan tersebut, digunakan metode data mining dengan teknik
association rule mining. Data mining merupakan sebuah proses analisa dari
sekumpulan (terkadang sangat besar) data, seperti data rawi hadis yang jumlahnya sangat banyak. Kemudian, data tersebut dilakukan pengamatan untuk menemukan adanya suatu hubungan-hubungan yang tidak terduga sebelumnya dan untuk merangkum data yang menjadi bentuk yang mudah dimengerti dan berguna bagi pemilik data. Sedangkan association rule mining merupakan salah satu teknik
data mining untuk menemukan aturan asosiasi antar variabel (rawi hadis) di
dalam basis data transaksi. Yang dimaksud transaksi dalam penelitian ini adalah persambungan rawi hadis pada setiap hadis yang diriwayatkan, atau biasa disebut sebagai sanad. Contoh : Sanad hadis ke-1 = Umar bin al khaththab – Alqamah bin waqash – Muhammad bin Ibrahim – Yahya bin sa'id bin qais – Sufyan bin 'uyainah – Abdullah bin azzubair disebut Transaksi 1, dan seterusnya sampai hadis ke-6995 (transaksi 6995). Selanjutnya, untuk menghasilkan aturan asosiasi di dalam program R 2.11, maka digunakan algoritma apriori dengan bantuan
package arules. Aturan asosiasi yang bersifat strong kemudian diuji chi-square
untuk mengetahui apakah item-item dalam aturan bersifat independen atau tidak. Jika dependen atau berhubungan, maka dihitung keeratan hubungan tersebut menggunakan nilai support, confidence, dan lift dari masing-masing aturan yang terbentuk.
Ada beberapa proses dalam penelitian ini untuk mencapai hasil yang diinginkan. Proses tersebut dapat dilihat melalui diagram alir di bawah ini :
Gambar 1.1 Diagram Alir Penelitian
Mining menggunakan Algoritma Apriori
Menghasilkan aturan strong Standarisasi CRISP-DM
Mulai
Selesai
Membangkitkan Frequent Itemset
Analisis chi-square Data rawi hadis
1.6. Sistematika Penulisan
Tesis ini akan dijabarkan secara sistematis dalam 5 bab dengan uraian sebagai berikut :
BAB 1 merupakan bab pendahuluan yang memberikan gambaran umum tentang masalah yang akan diteliti, meliputi Latar Belakang, Rumusan Masalah, Manfaat Penelitian, Tinjauan Pustaka, Metode Penelitian, dan Sistematika Penulisan.
BAB 2 berisikan landasan teori yang digunakan sebagai acuan dalam penelitian, meliputi landasan teori tentang hadis, probabilitas, distribusi
chi-square, data mining, pemodelan dalam pengembangan data mining, aturan
asosiasi yang dijabarkan lebih lanjut menjadi algoritma apriori, dan analisis
chi-square untuk association rule. Landasan teori yang dibahas pada bab 2 akan
menjadi dasar pembahasan penelitian pada bab 3.
BAB 3 adalah pembahasan yang menjelaskan proses pencarian aturan-aturan asosiasi menggunakan analisis association rule dengan penerapan algoritma apriori untuk penentuan pola hubungan antar rawi hadis shahih Imam Bukhari. Kemudian hasil penerapan algoritma apriori dilanjutkan dengan analisis
chi-square untuk menentukan nilai signifikansi statistik aturan asosiasi.
Sedangkan BAB 4 adalah bab penutup, berisi kesimpulan dari hasil penelitian secara keseluruhan. Bab ini juga akan memberikan saran-saran yang berguna untuk pengembangan penelitian di masa mendatang.
