Preferensi Karakteristik Kopi 3 in 1 Menggunakan Metode Pohon Regresi dan Klasifikasi

(1)

PREFER

MENGGUN

FAKULTAS MA

ERENSI KARAKTERISTIK KOPI 3

NAKAN METODE POHON REGRESI

KLASIFIKASI

FITRIYANTO

DEPARTEMEN STATISTIKA

ATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHU

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2010

3 IN 1

ESI DAN

(2)

RINGKASAN

FITRIYANTO. Preferensi Karakteristik Kopi 3 in 1 Menggunakan Metode Pohon Regresi dan Klasifikasi. Dibimbing oleh AUNUDDIN dan LA ODE ABDUL RAHMAN.

Saat ini, banyak perusahaan yang berlomba-lomba memproduksi kopi 3 in 1. Hal ini menimbulkan tantangan bagi salah satu pihak perusahaan kopi 3 in 1, yaitu PT X yang memproduksi kopi X. Perusahaan ini harus lebih pandai menciptakan produk yang disukai masyarakat agar produknya laris di pasaran. Untuk mengetahui apakah produk sudah disukai oleh konsumen perlu dilakukan evaluasi produk. Tahap awal yang dapat dilakukan oleh PT X adalah eksplorasi data dengan membuat klasifikasi karakteristik kopi X. Analisis yang dapat digunakan untuk membuat klasifikasi adalah metode pohon regresi dan klasifikasi (classification and regression trees). Pohon regresi dan klasifikasi adalah salah satu metode eksplorasi data yaitu berupa teknik pohon keputusan. Pohon keputusan yang digunakan pada penelitian ini adalah pohon klasifikasi. Penelitian ini menghasilkan pohon klasifikasi optimum dengan peubah penjelas yang masuk kedalam pohon yaitu kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa susu. Hasil klasifikasi sebanyak tiga klasifikasi karakteristik kopi X dengan dua klasifikasi memiliki label kelas bahwa konsumen menyukai produk kopi X dan sisanya memiliki label kelas bahwa konsumen biasa saja terhadap produk ini.

(3)

PPREFERENSI KARAKTERISTIK KOPI 3 IN 1

MENGGUNAKAN METODE POHON REGRESI DAN

KLASIFIKASI

FITRIYANTO

Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh

gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika

DEPARTEMEN STATISTIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

(4)

Pembimbing I,

Prof. Dr. Ir. Aunuddin, M.Sc

NIP.19470615 197106 1 001

Pembimbing II,

La Ode Abdul Rahman, S.Si, M.Si

Judul : Preferensi Karakteristik Kopi 3

in

1 Menggunakan Metode Pohon

Regresi dan Klasifikasi

Nama :

Fitriyanto

NRP :

G14061368

Menyetujui:

Mengetahui:

Ketua Departemen Statistika

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Institut Pertanian Bogor

Dr. Ir. Hari Wijayanto, M.Si

NIP. 19650421 199002 1 001

(5)

KATA PENGANTAR

Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala rahmat, hidayah, kemudahan, dan karunia-Nya sehingga skripsi yang berjudul “Preferensi Karakteristik Kopi 3 in 1 Menggunakan Metode Pohon Regresi dan Klasifikasi ” ini dapat diselesaikan dengan baik.

Pada kesempatan ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada:

1. Bapak Prof. Dr. Ir. Aunuddin, M.Sc sebagai ketua komisi pembimbing atas kesabarannya

dalam membimbing dan memberi ide, saran serta kritik membangun selama penulisan karya

ilmiah ini.

2. Bapak La Ode Abdul Rahman, S.Si, M.Si selaku dosen pembimbing atas seluruh masukan dan

dukungan yang diberikan sehingga karya ilmiah ini dapat diselesaikan dengan baik.

3. Ibu Pika Silvianti selaku penguji luar atas kesediaannya memberikan saran dan membantu

penulis dalam menyempurnakan karya ilmiah ini.

4. Bapak Kelik Harjono dan M Mufti Mubarak yang telah bersedia membantu penulis untuk

memperoleh data yang digunakan dalam karya ilmiah ini.

5. Ibu Endang, Mba Susan dan suluruh Ibu pengasuh di Yayasan Namira yang telah membantu

membiayai kuliah penulis

6. Ibu dan kakak tersayang atas segala dukungan dan semangat yang tak henti-hentinya

selama ini.

7. Nurhayati atas diskusi dan semangatnya dalam membantu penulis menyelesaikan penulisan ini.

8. Teman-teman STK 43. “Terima kasih atas diskusi dan motivasinya.”

Penulis sangat berharap karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi penulis dan pembaca.

Bogor, Desember 2010

(6)

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 18 Mei 1988 sebagai anak bungsu dari pasangan Bapak Wardaya dan Ibu Sutarni. Penulis mengawali pendidikan dasar pada tahun 1994 di SD Negeri 03 Petang Jakarta dan lulus pada tahun 2000. Penulis melanjutkan sekolah ke SLTP Negeri 131 Jakarta hingga tahun 2003. Selanjutnya, penulis menamatkan pendidikan menengah atas di SMA Negeri 49 Jakarta pada tahun 2006 dan pada tahun yang sama penulis diterima di Perguruan Tinggi Institut Pertanian Bogor melalui jalur SPMB dengan mayor Statistika dan minor Manajemen Fungsional.

(7)

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL ... viii

DAFTAR GAMBAR ... viii

DAFTAR LAMPIRAN ... viii

PENDAHULUAN Latar Belakang ... 1

Tujuan ... 1

TINJAUAN PUSTAKA Pohon Regresi dan Klasifikasi ... 1

Pemilihan Pemilah ... 1

Penentuan Simpul Terminal ... 2

Penandaan Label Kelas ... 2

Penentuan Pohon Optimum ... 2

DATA DAN METODE Data ... 3

Metode ... 3

HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Peubah Respon ... 3

Analisis Pohon Klasifikasi Menggunakan Metode Pohon Regresi dan Klasifikasi ... 4

SIMPULAN DAN SARAN Simpulan ... 6

Saran ... 6

DAFTAR PUSTAKA ... 6

(8)

DAFTAR TABEL

Halaman

1 Statistik Deskriptif Kesukaan Konsumen terhadap Kopi X Secara Keseluruhan ... 3 2 Urutan Pohon Klasifikasi ... 4

DAFTAR GAMBAR

Halaman

1 Struktur Pohon Klasifikasi ... 1 2 Pohon Klasifikasi Optimum ... 4 3 Pohon Klasifikasi Hasil Pengembangan Satu Tahap dari Pohon Klasifikasi

Optimum ... 5

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1 Karakteristik Peubah ... 8 2 Nilai Tingkat Salah Pengklasifikasian Pengganti Relatif Validasi Silang

Setiap Pohon ... 8 3 Pohon Klasifikasi Hasil Pengembangan Dua TahapdariPohon Klasifikasi

(9)

1

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Saat ini banyak perusahaan yang

memproduksi kopi 3 in 1 dengan berbagai merek. Salah satu untuk jenis minuman ini adalah kopi X. Kopi X merupakan minuman kopi 3 in 1 susu, yaitu campuran antara kopi, gula dan susu yang diproduksi oleh PT X.

Banyaknya perusahan yang

berlomba-lomba memproduksi kopi 3 in 1,

mengakibatkan adanya persaingan yang ketat. Adanya persaingan menimbulkan tantangan bagi salah satu pihak perusahaan kopi 3 in 1, yaitu PT X. Pihak perusahaan minuman ini harus lebih pandai menciptakan produk agar produknya laris di pasaran.

Pada kenyataannya, sering kali suatu konsumen menginginkan produk dengan karakteristik tertentu. Oleh karena itu, PT X harus menciptakan produk yang disukai konsumen. Untuk mengetahui apakah produk sudah disukai oleh konsumen perlu dilakukan evaluasi produk.

Tahap awal yang dapat dilakukan oleh PT X adalah eksplorasi data. Eksplorasi data yang dapat dilakukan berbentuk klasifikasi. Analisis

yang dapat digunakan untuk membuat

klasifikasi adalah metode pohon regresi dan klasifikasi (classification and regression trees). Sedangkan untuk tahap selanjutnya dapat dilakukan dengan metode lain.

Tujuan

Tujuan penelitian ini adalah membuat klasifikasi karakteristik kopi X yang disukai menggunakan metode pohon regresi dan klasifikasi.

TINJAUAN PUSTAKA

Pohon Regresi dan Klasifikasi

Pohon regresi dan klasifikasi

(classification and regression trees) adalah salah satu metode eksplorasi data yaitu berupa

teknik pohon keputusan. Metode ini

dikembangkan oleh Leo Breiman, Jerome H. Friedman, Richard A. Olshen dan Charles J. Stone sekitar tahun 1980. Pohon regresi dan

klasifikasi merupakan pendekatan yang

populer untuk membangun klasifikasi

berdasarkan pohon biner (Mulier 1998). Metode ini akan menghasilkan pohon regresi

jika peubah responnya kontinu dan

menghasilkan pohon klasifikasi jika peubah responnya kategorik.

Pohon klasifikasi merupakan penyekatan

data secara berulang (rekursif) dan

menghasilkan sekatan yang biner, karena selalu membagi kumpulan data menjadi dua sekatan. Hal ini dapat ditunjukan dalam suatu gambar struktur pohon (Gambar 1).

Gambar 1 Struktur pohon klasifikasi

Menurut Breiman et al. (1993), pohon klasifikasi terdiri dari tiga elemen, yaitu:

1. Pemilihan pemilah.

2. Penentuan simpul terminal. 3. Penandaan label kelas.

Misalkan (X, y) merupakan peubah

penjelas dan peubah respon dengan X=(x1, x2,

..., xq)ЄRq tersusun dari q vektor penjelas dan

y={1, 2, ..., j} vektor label yang berkaitan, sehingga terdapat himpunan data L={(xn, jn),

n=1, 2, ..., N}. T dinamakan pohon klasifikasi sedangkan ∀t∈T dinamakan simpul pohon. Elemen minimum dari T dinamakan akar(T). Jika g,h∈T dan sisi kiri bagian simpul t

(g=l(h)) atau sisi kanan simpul t (g=r(h)), maka h dinamakan simpul induk (induk(g)) dan g dinamakan simpul anak (anak(h)). Jika

h=induk(g) atau h=induk(induk(g)), g dinamakan keturunan(h) dan h dinamakan tertua(g). Tt adalah himpunan bagian dari T yang memuat t dan seluruh keturunan t. Pemangkasan cabang Tt dari T dengan cara menghilangkan seluruh keturunan(t) dari T

yaitu potong seluruh Tt kecuali akar(Tt). Pohon

terpangkas dinotasikan dengan T-Tt

(Kardiana et al. 2006).

Pemilihan Pemilah

Pada tahap ini akan dicari pemilah yang menurunkan tingkat keheterogenan yang paling tinggi dari setiap simpul. Breiman et al.

(1993) menjelaskan bahwa impuritas

merupakan ukuran keheterogenan suatu

simpul. Fungsi impuritas yang dapat

digunakan adalah indeks Gini. Bila nilai impuritas suatu simpul semakin besar maka semakin heterogen simpul tersebut.

Node/ Simpul

A

ya

tidak

(10)

2

Nilai impuritas menggunakan indeks Gini pada simpul t, i(t), dapat ditulis sebagai berikut:

= 1 − ∑ |

dimana p(j|t) adalah peluang unit pengamatan dalam kelas ke-j berasal dari simpul t yang dinyatakan sebagai berikut:

| = /

∑ /

dengan adalah peluang awal kelas ke-j,

adalah banyaknya unit pengamatan yang termasuk dalam kelas ke-j, dan adalah banyaknya unit pengamatan yang termasuk dalam kelas ke-j pada simpul t.

Pemilahan dimulai dari ruang umum dengan cara memeriksa nilai-nilai dari setiap peubah penjelas. Misalkan untuk setiap peubah penjelas xq dimana xq ∈X, q=(1, 2, ...,

m). Untuk peubah penjelas yang dapat

diurutkan, pemilah peubah penjelas dilakukan dengan bentuk xq ≤ c lawan xq > c, c adalah bilangan riil . Jika peubah penjelas xq yang tidak dapat diurutkan dengan b kategori, dimana b∈{b1, b2,..., bd}, d adalah banyaknya

kategori peubah penjelas ke-q, maka b

kategori dibagi menjadi dua himpunan saling

lepas (akan terdapat sebanyak 2b-1-1

kemungkinan pemilah)

Misalkan terdapat calon pemilah s yang memilah t menjadi tL(dengan proporsi PL) dan menjadi tR (dengan proporsi PR), maka

kebaikan dari s didefinisikan sebagai

penurunan impuritas:

∆ , = – –

Pengembangan pohon dilakukan dengan cara, pada simpul t1, carilah s* yang

memberikan nilai penurunan impuritas

tertinggi yaitu:

∆ ∗, = max_∈! − −

dengan S adalah gugus yang berisi semua kemungkinan penyekatan.

Maka t1 dipilah menjadi t2 dan t3 menggunakan s*. Dengan cara yang sama dilakukan juga pencarian pemilah terbaik pada t2dan t3 secara terpisah, dan seterusnya.

Sehingga didapatkan penurunan

keheterogenan pohon dengan membelah

simpul t sebagai berikut:

∆" , = # − − $

dimana p(t) adalah peluang amatan berada pada simpul t yang dapat ditulis sebagai berikut:

= % /

Penentuan Simpul Terminal

Suatu simpul t akan menjadi simpul terminal atau tidak akan dipilah kembali, apabila adanya batasan minimum jumlah pengamatan. Umumnya jumlah pengamatan minimum pada simpul sebesar 5 dan terkadang berjumlah 1 (Breiman et al. 1993). Maka selanjutnya t tidak dipilah lagi tetapi dijadikan simpul terminal dan hentikan pembentukan pohon.

Penandaan Label Kelas

Label kelas dari simpul terminal

ditentukan berdasarkan aturan jumlah

terbanyak, yaitu jika P(j0|t) = max P(j|t), maka label kelas untuk terminal t adalah j0 (Breiman et al. 1993).

Penentuan Pohon Optimum

Breiman et al. (1993) menjelaskan bahwa pohon klasifikasi T tidak dibatasi ukurannya. Pohon klasifikasi terbesar memberikan nilai salah pengklasifikasian paling kecil sehingga kita akan selalu cenderung memilih pohon ini untuk prakiraan. Tetapi, pohon ini cukup kompleks dalam menggambarkan struktur data. Sehingga perlu dipilih pohon optimal

yang berukuran sederhana tetapi

memberikan tingkat salah pengklasifikasian pengganti yang kecil.

Salah satu cara penentuan pohon

klasifikasi dengan pemangkasan (pruning).

Pemangkasan berturut-turut memangkas

beberapa bagian pohon. Hal ini bertujuan untuk memperoleh pohon yang berukuran

sederhana. Ukuran pemangkasan yang

digunakan untuk memperoleh ukuran pohon yang optimum adalah biaya kompleksitas (cost-complexcity). Persamaan ukuran biaya kompleksitas adalah:

&' () = & () + '

|

(

+ |

)

dengan & (_, adalah tingkat salah

pengklasifikasian pada pohon bagian Tk untuk k ≥_1,(- adalah himpunan simpul terminal _,

(11)

3

terminal pada Tk, dan α_{adalah parameter}

biaya kompleksitas.

Tingkat salah pengklasifikasian penggganti didapatkan dengan cara amatan induk Lyang berukuran n dibagi secara acak menjadi v

kelompok, yaitu L1, L2, ..., Lv yang sedapat mungkin berukuran sama. Himpunan data untuk membentuk pohon ke-v adalah L(v) = L -

Lv, dimana v = 1, 2, ..., V yang digunakan

untuk membentuk v urutan pohon T(v)(α_).

Bila ukuran v besar, maka seharusnya

memiliki tingkat salah pengklasifikasian yang sama dengan T(α) = T(α_k) = Tk. Tingkat salah pengklasifikasian pengganti T(α₎

sebagai berikut:

&./ _{( ' =}1_{% 0} _{| )}

1 1,

dengan N adalah banyaknya data pada L, c(i|j)

adalah biaya salah pengklasifikasian

responden kelas ke-j diklasifikasikan sebagai responden kelas ke-i.

dimana Ni j adalah banyaknya responden kelas ke-j diklasifikasikan sebagai responden kelas ke-i.

1 = % 1 (2)

2

dengan ₁ (2) adalah banyaknya responden kelas ke-j diklasifikasikan sebagai responden kelas ke-i oleh T(v)(α_).

Kemudian gunakan amatan induk L untuk membentuk urutan {Tk} dengan α_k≤α_<α_k+1.

Definisikan '′_, = 4'_,'_,5 maka tingkat salah pengklasifikasian pengganti validasi silang pada pohon bagian Tk sebagai

berikut:

&./₍₍

,) = &./((('′,))

Hasil proses pemangkasan berupa sederet pohon klasifikasi Tk dan dengan validasi silang

v-lipatan dapat ditentukan pohon optimum Tk0 sebagai berikut:

&./₍₍_,6_{) = min}

, (&./((,))

DATA DAN METODE

Data

Data yang digunakan untuk penelitian ini adalah data CLT (Central Location Test) untuk produk kopi 3 in 1 di beberapa kota di Indonesia yang didapat dari Pixel Research (PT. Global Insight Indonesia). Pengambilan

data dengan mengumpulkan beberapa

responden pada suatu tempat tertentu dan memberikan kopi X yang sudah dihidangkan kemudian responden menjawab pertanyaan pada lembar pertanyaan. Total responden sebanyak 415 orang dari tiga kota yaitu Bandung, Cimahi dan Sukabumi. Produk kopi yang dicobakan kepada responden merupakan produk kopi baru yang dilambangkan dengan produk kopi X. Semua responden merupakan peminum kopi 3 in 1 dengan merek tertentu.

Peubah respon merupakan peubah

kategorik yang bernilai 1 sampai 9 dengan skala ordinal. Responden yang suka dengan produk kopi X (y=3) terdiri dari skala 7 sampai 9, responden yang biasa saja dengan produk kopi X (y=2) terdiri dari skala 5 sampai 6, dan responden yang tidak suka dengan produk kopi X (y=1) terdiri dari skala 1 sampai 4.

Peubah penjelas merupakan peubah

kategorik yang bernilai 1 sampai 5 dengan skala ordinal. Peubah penjelas yang digunakan sebanyak sembilan peubah yang mencirikan karakteristik dari produk kopi 3 in 1 susu. Sembilan peubah penjelas tersebut adalah kekutan aroma kopi, warna, tekstur ampas, kekentalan, kekuatan rasa kopi, kekuatan aroma susu, kekuatan rasa susu, kepahitan, dan kemanisan.

Metode

Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah:

1. Melakukan analisis statistika deskriptif terhadap peubah respon.

2. Melakukan analisis pohon klasifikasi

menggunakan metode pohon regresi dan klasifikasi.

3. Melakukan intepretasi hasil.

Software yang digunakan untuk analisis adalah

CART ver 4.0 dan Answertree ver 3.0.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Deskripsi Peubah Respon

Deskripsi tingkat kesukaan konsumen terhadap kopi X secara keseluruhan dapat dikategorikan pada Tabel 1.

Tabel 1 Statistik deskriptif kesukaan konsumen terhadap kopi X secara keseluruhan

Frekuensi Persentase

Tidak Suka 3 0.72

Biasa Saja 58 13.98

Suka 354 85.30

(12)

4

Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa terdapat tiga kategori yaitu konsumen yang tidak suka, biasa saja dan suka terhadap produk kopi X. Konsumen yang suka terhadap produk kopi X sebanyak 354 orang (85.30%), konsumen yang biasa saja sebanyak 58 orang (13.98%) dan konsumen yang tidak suka sebanyak 3 orang (0.72%). Secara deskriptif dapat dikatakan bahwa sebagian besar konsumen menyukai kopi X.

Analisis Pohon Klasifikasi Menggunakan Metode Pohon Regresi dan Klasifikasi

Hasil analisis berupa urutan pohon klasifikasi. Hasil analisis ini disajikan pada Tabel 2. Pada Tabel 2 dapat dilihat bahwa terjadi pemangkasan pohon klasifikasi dari nomor pohon satu sampai nomor pohon tujuh. Pohon klasifikasi optimum tercapai pada nomor pohon tujuh. Jika nomor pohon semakin besar maka jumlah simpul terminal semakin kecil namun jika nomor pohon

semakin besar maka nilai parameter

kompleksitas semakin besar.

Tabel 2 Urutan pohon klasifikasi

Nomor Pohon Jumlah Simpul Parameter Terminal Kompleksitas

1 26 0

2 23 8.24E-04

3 19 0.001

4 12 0.002

5 8 0.003

6 5 0.005

7** 3 0.006

8 1 0.024

** pohon klasifikasi optimum

Pohon klasifikasi optimum diperoleh dari pemangkasan pohon klasifikasi terbesar yang

menggunakan batasan minimum jumlah

amatan pada simpul induk sebanyak 5 sedangkan simpul anak sebanyak 1. Pohon klasifikasi optimum disajikan pada Gambar 2. Proses pemangkasan pohon klasifikasi ini

dilakukan dengan dasar aturan biaya

kompleksitas minimum dan validasi silang 10 lipatan. Pohon klasifikasi ini tercapai pada parameter kompleksitas bernilai 0.006. Pohon klasifikasi ini memiliki tiga simpul terminal.

Peubah penjelas yang masuk kedalam pohon klasifikasi optimum yaitu kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa susu. Peubah pertama yang menyekat adalah kekuatan aroma kopi. Hal ini menyatakan bahwa peubah ini merupakan peubah yang dominan dalam pembentukan pohon klasifikasi.

Konsumen sebanyak 415 orang, konsumen yang merasa kekuatan aroma kopi sangat

kurang kuat atau kurang kuat sebanyak 71 orang mengelompok pada simpul 1 (kiri) sedangkan konsumen yang merasa kekuatan aroma kopi pas, kuat atau sangat kuat sebanyak 344 orang mengelompok pada simpul 2 (kanan). Simpul 2 merupakan simpul terminal. Penurunan keheterogenan pohon pada simpul pertama sebesar 0.0506.

Gambar 2 Pohon klasifikasi optimum

Pada simpul 1, konsumen yang merasa kekuatan rasa susu sangat kurang kuat atau kurang kuat sebanyak 26 orang mengelompok pada simpul 3 (kiri) sedangkan konsumen yang merasa kekuatan rasa susu pas, kuat atau sangat kuat sebanyak 45 orang mengelompok pada simpul 4 (kanan). Simpul 3 dan 4

merupakan simpul terminal. Penurunan

keheterogenan pohon pada simpul 1

sebesar 0.0307.

Hasil pohon klasifikasi optimum yaitu tiga klasifikasi karakteristik kopi X. Klasifikasi yang terbentuk sebagai berikut:

1. Kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa susu kurang. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen biasa saja terhadap kopi X.

2. Kekuatan aroma kopi kurang namun

kekuatan rasa susu pas atau kuat. Label

kelas pada klasifikasi ini adalah

konsumen suka terhadap kopi X.

3. Kekuatan aroma kopi pas atau kuat. Label

konsumen suka terhadap kopi X. Category % n tidak suka 0.72 3 biasa saja 13.98 58 suka 85.30 354 Total (100.00) 415

Node 0

Category % n tidak suka 0.29 1 biasa saja 6.98 24 suka 92.73 319 Total (82.89) 344

Node 2 Category % n

tidak suka 2.82 2 biasa saja 47.89 34 suka 49.30 35 Total (17.11) 71

Node 1

Node 4 Category % n

Node 3

kesukaan kopi X secara keseluruhan

Kekuatan Aroma Kopi Improvement=0.0506

>kurang kuat <=kurang kuat

Kekuatan Rasa Susu Improvement=0.0307

sangat kurang kuat, kurang kuat

pas, kuat, sangat kuat

sangat kurang kuat, kurang kuat

(13)

5

Karakteristik kopi X yang disukai

konsumen pada pohon klasifikasi ini yaitu kopi X pada klasifikasi kedua dan ketiga. Konsumen yang suka dengan kopi X sebanyak

389 orang, konsumen yang menyukai

karakteristik kopi X pada klasifikasi kedua sebanyak 45 orang sedangkan pada klasifikasi

ketiga sebanyak 344 orang. Hal ini

menjelaskan bahwa sebagian besar konsumen menyukai karakteristik kopi pada klasifikasi ketiga.

Jika pohon optimum dikembangkan satu tahap lagi maka menghasilkan pohon dengan pencabangan dari simpul 2. Pohon ini disajikan pada Gambar 3. Pohon ini tercapai pada parameter kompleksitas bernilai 0.005. Pohon ini memiliki tiga peubah penjelas yang masuk kedalam pohon klasifikasi yaitu kekuatan aroma kopi, kekuatan rasa susu dan kekuatan rasa kopi. Pohon ini memiliki jumlah klasifikasi lebih banyak dibandingkan dengan pohon klasifikasi optimum yaitu sebanyak lima buah.

Pada simpul 2, konsumen yang merasa kekuatan rasa kopi sangat kurang kuat, kurang kuat atau pas sebanyak 323 orang mengelompok pada simpul 5 (kiri) sedangkan konsumen yang merasa kekuatan rasa kopi kuat atau sangat kuat sebanyak 21 orang

mengelompok pada simpul 6 (kanan). Simpul 5 merupakan simpul terminal. Penurunan keheterogenan pohon pada simpul 2 sebesar 0.0158.

Pada simpul 6, konsumen yang merasa kekuatan aroma kopi pas sebanyak 15 orang

mengelompok pada simpul 13 (kiri)

sedangkan konsumen yang merasa kekuatan aroma kopi kuat atau sangat kuat sebanyak 6 orang mengelompok pada simpul 14 (kanan). Simpul 13 dan 14 merupakan simpul terminal. Penurunan keheterogenan pohon pada simpul 6 sebesar 0.0092.

Hasil pengembangan satu tahap dari pohon klasifikasi optimum yaitu pohon klasifikasi dengan lima klasifikasi karakteristik kopi X. Klasifikasi yang terbentuk sebagai berikut: 1. Kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa

susu kurang. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen biasa saja terhadap kopi X.

3. Kekuatan aroma kopi pas atau kuat

namun kekuatan rasa kopi kurang atau pas. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen suka terhadap kopi X.

Gambar 3 Pohon klasifikasi hasil pengembangan satu tahap dari pohon klasifikasi optimum

Node 0

Node 2

Node 6

Node 14 Category % n

Node 13 Category % n tidak suka 0.00 0 biasa saja 4.64 15 suka 95.36 308 Total (77.83) 323

Node 5 Category % n

Node 1

Node 4 Category % n

Node 3

>kurang kuat

Kekuatan Rasa Kopi Improvement=0.0158

>Pas

>Pas <=Pas

<=Pas <=kurang kuat

Kekuatan Rasa Susu Improvement=0.0307

Sangat kurang kuat, kurang kuat

pas, kuat, sangat kuat

pas, kuat, sangat kuat sangat kurang kuat, kurang kuat, pas

kuat, sangat kuat

(14)

6

4. Kekuatan aroma kopi pas dan kekuatan rasa kopi pas atau kuat. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen suka terhadap kopi X.

5. Kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa kopi kuat. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen biasa saja terhadap kopi X.

Karakteristik kopi X yang disukai

konsumen pada pohon klasifikasi ini yaitu kopi X pada klasifikasi kedua, ketiga dan keempat. Konsumen yang suka dengan kopi X

sebanyak 383 orang, konsumen yang

menyukai karakteristik kopi X pada klasifikasi kedua sebanyak 45 orang, pada klasifikasi ketiga sebanyak 323 orang, dan pada klasifikasi keempat sebanyak 15 orang. Hal ini menjelaskan bahwa sebagian besar konsumen menyukai karakteristik kopi pada klasifikasi ketiga.

Klasifikasi kedua, ketiga dan keempat memiliki label kelas bahwa konsumen menyukai produk X sedangkan sisanya memiliki label kelas bahwa konsumen biasa saja terhadap kopi X. Konsumen terbanyak terdapat pada klasifikasi ketiga yaitu sebanyak 323 orang sedangkan kosumen yang paling sedikit terdapat pada klasifikasi kelima yaitu sebanyak 6 orang.

Pohon klasifikasi yang akan dipilih merupakan pohon klasifikasi yang memiliki nilai RCV terkecil. Jika melihat pohon hasil pencabangan satu tahap dari pohon klasifikasi optimum, pohon ini lebih terperinci namun ada klasifikasi yang jumlah konsumennya sedikit. Sehingga pohon klasifikasi yang dipilih yaitu pohon klasifikasi optimum.

SIMPULAN DAN SARAN

Simpulan

Pohon klasifikasi yang terbentuk sebanyak delapan urutan pohon klasifikasi. Pohon klasifikasi yang akan dipilih merupakan pohon klasifikasi yang memiliki nilai RCV terkecil. Sehingga pohon klasifikasi yang dipilih yaitu pohon klasifikasi optimum.

Pohon klasifikasi optimum menghasilkan

tiga klasifikasi karakteristik kopi X.

Klasifikasi yang terbentuk sebagai berikut: 1. Kekuatan aroma kopi dan kekuatan rasa

susu kurang. Label kelas pada klasifikasi ini adalah konsumen biasa saja terhadap kopi X.

3. Kekuatan aroma kopi pas atau kuat. Label

Karakteristik kopi X yang disukai yaitu kopi X pada klasifikasi kedua dan ketiga.

Saran

Untuk penelusuran peubah penjelas dalam pendugaan tingkat kesukaan konsumen secara keseluruhan terhadap kopi 3 in 1, dapat menggunakan metode analisis yang lain seperti metode pohon gabungan.

DAFTAR PUSTAKA

Breiman L, JH Friedman, RA Olshen, CJ Stone. 1993. Classification and Regression Trees. New York: Chapman and Hall. Kardiana A, Aunuddin, AH Wigena, H

Wijayanto. 2006. Metode Klasifikasi Berstruktur Pohon Biner: Kasus Prakiraan Sifat Hujan Bulanan di Bogor. Yogyakarta,

17 Juni 2006. Seminar Nasional

Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). hlm: G21-G25.

Kurniawan T. 2002. Penerapan Metode

Pemangkasan dalam CART (Classification

and Regression Trees): Kasus Pendugaan Status Gizi Anak di Kecamatan Bogor

Timur [Skripsi]. Bogor: Fakultas

Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

Mulier C. 1998. Learning From Data

Concept, Theory, and Methods. New York: John Wiley & Sons, Inc.

Sinambela YS. 2008. Penerapan Metode

Pohon Klasifikasi dengan Algoritma

CART pada Data Status Daerah Kabupaten di Indonesia [Skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.

Wulandari SA. 2004. Analisis Tingkat

Keberhasilan Mahasiswa S2 IPB

(15)

7

(16)

8

Lampiran 1 Karakteristik peubah

Kode Peubah Keterangan

Y Kesukaan Kopi X Secara Keseluruhan 1: tidak suka 2: biasa saja 3: suka

X1 Kekuatan Aroma Kopi 1: sangat kurang kuat

2: kurang kuat 3: pas 4: kuat 5: sangat kuat

X2 Warna 1: terlalu terang

2: terang 3: pas 4: gelap 5: terlalu gelap

X3 Tekstur Ampas 1: terlalu halus

2: halus 3: pas 4: kasar 5: terlalu kasar

X4 Kekentalan 1: terlalu encer

2: encer 3: pas 4: kental 5: terlalu kental

X5 Kekuatan Rasa Kopi 1: sangat kurang kuat

X6 Kekuatan Aroma Susu 1: sangat kurang kuat

X7 Kekuatan Rasa Susu 1: sangat kurang kuat

X8 Kepahitan 1: sangat kurang pahit

2: kurang pahit 3: pas 4: pahit 5: terlalu pahit

X9 Kemanisan 1: sangat kurang manis

2: kurang manis 3: pas 4: manis

5: terlalu manis

Lampiran 2 Nilai tingkat salah pengklasifikasian pengganti relatif validasi silang setiap pohon Nomor Pohon Tingkat Salah Pengklasifikasian

Pengganti Relatif Validasi Silang

1 0.705 +/- 0.094

2 0.738 +/- 0.095

3 0.770 +/- 0.095

4 0.705 +/- 0.089

5 0.672 +/- 0.085

6 0.705 +/- 0.077

7** 0.672 +/- 0.065

(17)

9

Lampiran 2 Pohon klasifikasi hasil pengembangan dua tahap dari pohon klasifikasi optimum

Node 0

Node 2

Node 6

Category % n tidak suka 16.67 1 biasa saja 83.33 5

suka 0.00 0

Total (1.45) 6 Node 14 Category % n

Node 13 Category % n tidak suka 0.00 0 biasa saja 4.64 15 suka 95.36 308 Total (77.83) 323

Node 5 Category % n

Node 1

Node 4

Node 9

suka 0.00 0

Total (0.96) 4 Node 16 Category % n

Node 15

tidak suka 0.00 0 biasa saja 100.00 2

suka 0.00 0

Total (0.48) 2 Node 27

suka 7.69 2

Total (6.27) 26 Node 3

>kurang kuat

Kekuatan Rasa Kopi Improvement=0.0158

>Pas

>Pas <=Pas

<=Pas <=kurang kuat

Kekuatan Rasa Susu Improvement=0.0307 >kurang kuat Kepahitan Improvement=0.0094 >kurang pahit <=kurang pahit Kemanisan Improvement=0.0060 >Pas <=Pas Kepahitan Improvement=0.0043

>Sangat kurang pahit <=Sangat kurang pahit

<=kurang kuat

Pas, kuat, sangat kuat

Sangat kurang pahit, kurang pahit

Pas, pahit, terlalu pahit

Sangat kurang manis, kurang manis, pas

Manis, terlalu manis

Sangat kurang pahit Kurang pahit

Sangat kurang kuat, kurang kuat, pas

Kuat, sangat kuat