## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Implementasi Data Mining Algoritma C5.0 Dalam Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI Pada Air Minum Dalam Kemasan (Studi Kasus:
Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan)

## Martin Andriano Manurung
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: martinmanurung20@gmail.com
Abstrak −Judul  skripsi  adalah  nama  Lembaga  Sertifikasi  Produk  yang  selanjutnya  disebut  Lspro  adalah  lembaga  yang melakukan kegiatan Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan. Selama ini Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI yang selanjutnya disebut SPPT – SNI adalah  Sertifikasi  Produk  Pengguna  Tanda  SNI  yang  dikeluarkan  oleh  Lembaga  Sertifikasi  Produk  kepada  produsen  yang mampu memproduksi barang yang dihasilkan sesuai persyaratan SNI. Namun proses pengklasifikasian data yang dimiliki oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan yang terlalu banyak sehingga ketika dilakukan proses klasifikasi data sertifikasi tersebut akan membutuhkan waktu yang sangat lama dan akan berdampak pada pemberian sertifikasi tersebut.  Algoritma C5.0 merupakan algoritma yang menghasilkan pohon keputusan yang lebih sederhana dan penggunaan memori yang lebih efisien. Algoritme  C5.0  dapat  mengklasifikasikan  model  prediksi  berstruktur  pohon  (tree)  dan  aturan  (rule-based).  Penggunaan algoritma  C5.0  untuk  mendapatkan  model  keputusan  dengan  hasil  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi    Metode  ini  akan menghitung secara lebih cepat. Tujuan dari penelitian ini untuk dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan, mengelola informasi terkandung di dalam data transaksi menjadi sebuah pengetahuan (knowledge) yang baru dalam SPPT- SNI oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan.
Kata Kunci: Data Mining, SPPT – SNI , Algoritma C5.0
Abstract −The title of the thesis is the name of the Product Certification Institution, hereinafter referred to as Lspro, is an institution conducting SNI Mark Product User Certification activities by the Medan Industrial Research and Standardization Center.  All  this  time,  the  Research  Center  and  Medan  Industrial  Standardization  for  SNI  Mark  Product  User Certification hereinafter referred to as SPPT - SNI is SNI Mark Product User Certification issued by the Product Certification Institute to producers who are able to produce goods produced in accordance with SNI requirements. However, the process of classifying the data possessed by the Medan Industrial Research and Standardization Center is too much so that when the certification data classification process is carried out it will take a very long time and will have an impact on granting such certification. C5.0 algorithm is an algorithm that produces a simpler decision tree and a more efficient use of memory. C5.0 algorithm can classify tree-based and rule-based prediction models. The use of C5.0 algorithm to get a decision model with a result of a higher level of accuracy This method will calculate faster. The purpose of this research is to be able to help speed up the decision makin g process,  manage  information  contained  in  transaction  data  into  new  knowledge  in  SPPT-SNI  by  the  Research  and Standardization Center
Keywords : Data Mining, SPPT-SNI, C5.0 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI yang selanjutnya disebut SPPT – SNI adalah Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI yang dikeluarkan oleh Lembaga Sertifikasi Produk kepada produsen yang mampu memproduksi barang yang  dihasilkan  sesuai  persyaratan  SNI.  Lembaga  Sertifikasi  Produk  yang  selanjutnya  disebut  Lspro  adalah lembaga  yang  melakukan  kegiatan  Sertifikasi  Produk  Pengguna  Tanda  SNI  oleh  Balai  Riset  dan  Standardisasi Industri  Medan. Selama ini Balai Riset  dan Standardisasi  Industri  Medan sudah memiliki tempat  penyimpanan data  sertifikasi  berbagai  bidang  industri,  salah  satunya  ialah  sertifikasi  Air  Minum  Dalam  Kemasan  (AMDK). Namun proses pengklasifikasi data yang dimiliki oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan yang terlalu banyak ( misalnya data perusahaan, tipe sertifikasi, nomor sertifikasi, nomor dan judul standar), sehingga ketika dilakukan  proses  pencarian  data  sertifikasi  tersebut  akan  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama  dan  akan berdampak pada pemberian sertifikasi tersebut.
Penanganan yang selama ini terjadi dalam proses klasifikasi data oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan adalah melakukan pengecekan ulang proses yang dibutuhkan dari awal  hingga akhir secara manual  dan komputerisasi melalui layanan internet website yang dimiliki Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan.
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  proses  penggalian  data  dengan  jumlah  yang  sangat  banyak  dalam Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan yaitu menggunakan teknik Data Mining,  karena penggunaan teknik Data Mining diharapkan dapat membantu mempercepat  proses pengambilan  keputusan,  memungkinkan  perusahaan  untuk  mengelola  informasi  terkandung  di  dalam  data transaksi menjadi sebuah pengetahuan (knowledge) yang baru dalam Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data adalah segala fakta, angka, atau teks yang dapat diproses oleh komputer . Saat ini akumulasi pertumbuhan jumlah  data  berjalan  dengan  cepat  dalam  format  basis  data  yang  berbeda.  Sementara  informasi  adalah  pola, asosiasi, atau hubungan antara semua data yang dapat memberikan informasi. Sebagai contoh , analisis titik eceran (retail point) data transaksi penjualan dapat menghasilkan informasii mengenai produk apa yang sebaiknya dijual dan kapan menjualnya. Informasi dapat dikonfersi menjadi pengetahuan mengenai pola  – pola historis dan tren masa  depan,  misalnya  ringkasan  informasi  tentang  penjualan  eceran  supermarket  dapat  dianalisis  sehubungan dengan  upaya  promosi  untuk  memberikan  pengetahuan  mengenai  perilaku  konsumen  dalam  membeli.  Dengan demikian, produsen atau pengecer dapat menentukan item yang paling rentan terhadap upaya promosi [1].

## 2.2 Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  salah  satu  algoritma  data mining  yang  khususnya  diterapkan  pada  teknik  decision  tree. C5.0 merupakan penyempurnaan algoritma sebelumnya yang dibentuk oleh Ross Quinlan pada tahun 1987, yaitu ID3 dan C4.5. Dalam algoritma ini  pemilihan atribut yang akan diproses menggunakan information gain. Dalam memilih atribut untuk pemecah obyek dalam beberapa kelas harus dipilih atribut yang menghasilkan information gain paling besar. Atribut dengan nilai information gain tertinggi akan dipilih sebagai parent bagi node selanjutnya. Algoritma C5.0 adalah versi komersial dari Algoritma C4.5 yang secara luas digunakan di banyak pemaketan data mining seperti Clementine and RuleQuest. Tidak seperti Algoritma C4.5, penggunaan algoritma yang tepat untuk Algoritma C5.0 belum terungkap. Hasil menunjukkan bahwa Algoritma C5.0  meningkatkan pada penggunaaan memori sekitar 90%, lebih cepat daripada Algoritma C4.5.[4]

## 2.3 Decision Tree
Decision Tree atau Pohon Keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode Decision  Tree mengubah  fakta  yang  sangat  besar  menjadi  Pohon  Keputusan  yang  mempersentasekan aturan.  Aturan  dengan  mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat  diekspresikan  ke  dalam bentuk  bahasa  basis  data Structured  Query  Language untuk  mencari record pada  kategori  tertentu.  Pohon keputusan  juga  berguna  untuk  mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah  calon variable  input  dengan  sebuah  variable  target.  Karena  pohon  keputusan  memadukan  antara  eksplorasi  data  dan permodelan, sangat bagus sebagai langkah awal dalam proses pemodelan bahkan dijadikan sebagai model akhir dari beberapa teknik lain. Sebuah pohon keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar menjadi himpunan – himpunan record yang lebih kecil dengan menerapkan serangkaian aturan  keputusan.  Dengan  masing  –  masing  rangkaian  pembagian,  anggota  himpunan  hasil  menjadi  mirip  satu dengan yang lain. Sebuah pohon keputusan mungkin dibangun dengan seksama secara manual atau dapat tumbuh secara  otomatis  dengan  menerapkan  salah  satu  atau  beberapa  algoritma  pohon  keputusan  untuk  memodelkan himpunan data yang belum terklasifikasi. Variabel tujuan biasanya dikelompokkan dengan pasti dan model pohon keputusan lebih mengarah kepada perhitungan probabilitas dari tiap – tiap record terhadapa kategori – kategori tersebut atau untuk mengklasifikasi dengan mengelompokkannya dalam satu kelas. Data dalam pohon keputusan biasanya  dinyatakan  dalam  bentuk  table  dengan  atribut  dan record .  Atribut  menyatakan  suatu  parameter  yang sebagai  kriteria dalam pembentukan pohon. Misalkan untuk  menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca, angin, dan temperatur . Salah satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data solusi per item data yang disebut target atribut. Atribut memiliki nilai – nilai yang dinamakan instance berupa cerah, berawan, dan hujan Proses pada pohon keputusan adalah mengubah bentuk data (table) , menjadi model pohon, mengubah model pohon menjadi rule , dan menyederhanakan rule [1].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Penelitian dilakukan di Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan yaitu di bagian Lembaga Sertifikasi Produk (LSPro).  Langkah  pertama  adalah  melakukan  penelitian  pengamatan  secara  langsung  di  Balai  Riset  dan Standardisasi,  dalam  hal  ini  proses  sertifikasi  produk  pengguna  tanda  SNI  Air  Minum  dalam  Kemasan. Pengamatan  dilakukan  dengan  cara  observasi  langsung  ke  instansi  untuk  melihat  proses  yang  ada,  dan  dengan mengetahui proses yang ada diharapkan dapat membuat data yang sudah ada menjadi kumpulan data yang sangat banyak sehingga dalam melakukan klasifikasi data sertifikasi produk pengguna tanda SNI dengan menggunakan teknik Data Mining
Tujuan klasifikasi data dalam Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI oleh Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan menggunakan teknik Data Mining , yaitu membantu mempercepat proses pengambilan keputusan, memungkinkan  perusahaan  untuk  mengelola  informasi  terkandung  di  dalam  data  transaksi  menjadi  sebuah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
pengetahuan  (knowledge)  yang  baru  dalam  Sertifikasi  Produk  Pengguna  Tanda  SNI  oleh  Balai  Riset  dan Standardisasi Industri Medan.

## 3.2 Penerapan Algoritma C5.0
Pengolahan Data Mining dengan menggunakan algoritma C5.0 dilakukan dengan perhitungan Entrophy dan Gain untuk menentukan akar ( root ) dari pohon keputusan dalam menentukan klasifikasi anggota berdasarkan tingkat potensi  anggota  dalam  memberikan  kontribusi  pada  perusahaan.  Data  dikelompokkan  terlebih  dahulu  dengan menghitung  jumlah kasus, jumlah kasus untuk  anggota yang berpotensi  tinggi, sedang dan rendah. Selanjutnya dihitung nilai Entrophy dan Gain dari semua atribut. Untuk menentukan akar ditentukan dari nilai Gain tertinggi. Hasil pengelompokkan data anggota dapat dilihat pada tabel 1. berikut
Tabel 1. Pengelompokan Data Anggota Node Jumlah Kasus Potensi Anggota Layak Dipertimbangkan 1 Total 50 30 20 Keadaan Warna Rendah 15 5 10 Sedang 15 9 6 Tinggi 20 16 4 pH Rendah 15 7 8 Sedang 15 10 5 Tinggi 20 13 7 Kekeruhan Rendah 20 5 15 Sedang 5 5 0 Tinggi 25 20 5 Jumlah zat terlarut Rendah 15 2 13 Sedang 15 11 4 Tinggi 20 17 3 Zat Organik Rendah 15 5 10 Sedang 15 9 6 Tinggi 20 16 4
Setelah data kita kelompokkan seperti pada tabel 8, langkah selanjutnya adalah mencari nilai Entropy total dan  juga  nilai  semua  atribut  yang  digunakan.  Kemudian  dihitung Gain dari  masing  –  masing  atribut  yang digunakan. Berikut perhitungan nilai Entropy dan Gain pada node 1
Tabel 2. Hasil Perhitungan Node 1 Node 1 Jumlah Kasus Potensi Anggota Entropy Gain Layak Dipertimbangkan Total 50 30 20 0, 349 Keadaan Warna 0,076 Rendah 15 5 10 0, 166 Sedang 15 9 6 0, 156 Tinggi 20 16 4 0, 204 pH 0,231 Rendah 15 7 8 0, 15 Sedang 15 10 5 0, 166 Tinggi 20 13 7 0, 163 Kekeruhan 0, 143 Rendah 20 5 15 0, 187 Sedang 5 5 0 0, 301 Tinggi 25 20 5 0, 204 Jumlah zat terlarut 0, 198

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Node 1 Jumlah Kasus Potensi Anggota Entropy Gain Layak Dipertimbangkan Rendah 15 2 13 0, 23 Sedang 15 11 4 0, 182 Tinggi 20 17 3 0, 223 Zat organik 0, 208 Rendah 15 5 10 0, 166 Sedang 15 9 6 0, 156 Tinggi 20 16 4 0, 204
Dari hasil perhitungan pada Node 1, nilai Entropy dan Gain seperti terlihat pada tabel 4.9 dapat diketahui bahwa atribut yang memiliki Gain tertinggi adalah atribut pH yaitu sebesar 0.231. Ada tiga nilai atribut dari pH, yaitu rendah, sedang, tinggi . Dari ketiga nilai atribut tersebut, nilai atribut tinggi sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1, yaitu keputusan Layak sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lebih lanjut, tetapi untuk nilai atribut Layak  masih perlu diperlukan  perhitungan lagi.
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1
Berdasarkan pohon keputusan diatas dapat diambil aturan final yaitu:
1. Atribut Zat organik = rendah
2. Atribut Keadaan warna = rendah: Dipertimbangkan {Dipertimbangkan=4, Layak=0}
3. Atribut Keadaan warna = tinggi: Layak {Dipertimbangkan=0, Layak=2}
4. Atribut Zat organik = sedang
5. Atribut Jumlah zat terlarut = rendah: Dipertimbangkan {Dipertimbangkan=4, Layak=0}
6. Atribut Jumlah zat terlarut = sedang: Layak {Dipertimbangkan=0, Layak=2}
7. Atribut Zat organik = tinggi: Layak {Dipertimbangkan=0, Layak=8}

## 3.3 Pengujian
Pengujian  perangkat  lunak  merupakan  suatu  investigasi  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi mengenai  kualitas  dari  produk  atau  layanan  yang  sedang  diuji.  Pengujian  perangkat  lunak  juga  memberikan pandangan mengenai perangkat lunak secara obyektif dan indenpenden, yang bermanfaat dalam operasional bisnis untuk memahami tingkat resiko pada implementasinya. Teknik-teknik pengujian mencakup, namun tidak terbatas pada  proses  mengeksekusi  suatu  bagian  program  atau  keseluruhan  aplikasi  dengan  tujuan  untuk  menemukan kesalahan atau cacat  lainnya. Adapun pengujian dalam perangkat  lunak RapidMiner ini dapat  dilakukan dalam perangkat komputer. Pada tahap pengujian dilakukan pengolahan Data Mining menggunakan aplikasi RapidMiner berdasarkan data anggota sebanyak 50  buah data. Berikut terlihat  dataset  yang terdiri 50 record data dan berisi variabel-variabel atribut kondisi dan atribut keputusan untuk menganalisa dan klasifikasi data Sertifikasi Produk Pengguna  tanda  SNI  Air  minum  dalam  kemasan  disimpan  dalam  aplikasi microsoft  excel dengan  nama  file dataspptsniamdk.xls
Adapun tampilan perangkat lunak RapidMiner yang masih belum diinputkan data atau kosong dapat dilihat pada tampilan gambar berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 2. Tampilan awal RapidMiner 5.3
Sebelum data diolah, maka data harus terlebih dahulu dipilih seperti terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Menu New Process
Pilih Menu File , pilih Import Data dan pilih Import Excel Sheet, sehingga akan muncul tampilan seperti berikut :
Gambar 4. Tampilan Import Data Excel Sheet
Arahkan ke folder tempat file dataspptsniamdk.xls disimpan, kemudian klik pada file dataspptsniamdk.xls. Klik pada baris pertama di kolom Annotation, pilih name dan klik Next seperti tampilan berikut :

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Tampilan pilihan Annotation
Selanjutnya ubah properties atribut norek menjadi id dan atribut Status menjadi label, dan sesuaikan tipe tiap field atribut lalu klik Next seperti tampilan berikut :
Gambar 6. Tampilan pilihan Properties atribut dan field
Ketikkan  DataSpptSniAmdk  di textboxt Name,  kemudian  klik  tombol Finish untuk  menyimpan dataset yang akan kita pakai . Untuk menghasilkan pohon keputusan dengan algoritma C5.0, pilih dataset yang kita sudah simpan sebelumnya di Tab Repositories, kemudian drag dataset datauji ke Tab Process, seperti tampilan berikut :
Gambar 7. Tampilan Repositoris
Selanjutnya  tambahkan  algoritma  decision  tree  dari Tab  Operators, pilih Modelling(118), pilih Classification and Regression (53) , pilih Tree Induction(8) , kemudian drag Decision Tree ke Tab Process, pada

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
Tab  Parameters pilih information_gain pada criterion ,  dan  cek  pada  pilihan no  pre  prunning dan no  pruning, seperti tampilan berikut :
Gambar 8. Tampilan Process Decision tree
Pilih menu Process dan pilih Run, pilih No dan pilih Yes, secara otomatis Rapidminer akan memproses untuk menghasilkan pohon keputusan seperti gambar dibawah :
Gambar 9. Tampilan hasil akhir Process Decision Tree

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan riset dan pembahasan yang telah dilakukan, dapat diberikan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Mengetahui perusahaan industri Air Minum dalam Kemasan dalam menyajikan data serta data pra proses yang telah dilakukan Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan
2. Penerapan teknik Data Mining Algoritma C5.0 untuk mengetahui proses Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI Air Minum dalam Kemasan pada Balai Riset dan Standardisasi Medan.
3. Menggunakan tools RapidMiner 5.3 didalam mengolah data pada proses Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI pada Balai Riset dan Standardisasi Industri Medan
4. Setelah dilakukan pengimplementasian teknik Data Mining Algoritma C5.0 pada RapidMiner 5.3 , maka hasil pengolahan data Sertifikasi Produk Pengguna Tanda SNI pada Air Minum dalam Kemasan, setelah dilakukan perhitungan, menyatakan bahwa nilai Gain tertinggi adalah atribut pH dan nilai Gain terendah adalah atribut Keadaan warna.

## REFERENCES
[1] Eko Prasetyo, DATA MINING  KONSEP DAN APLIKASI MENGGUNAKAN MATLAB, I ed, Indonesia: Andi, 2009.
[2] Kusrini  and  Emha  Taufiq  Luthfi,  ALGORITMA  DATA  MINING,  I  ed,  Theresia  Ari  Prabawati,  Ed.  Yogyakarta, Indonesia: Andi, 2009.
[3] I Kadek Juni Arta, Gede Indrawan. Gede Rasben Dantes, "DATA MINING REKOMENDASI CALON MAHASISWA MENGGUNAKAN  METODE  TECHNIQUE  FOR  OTHERS  REFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL SOLUTION," Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 5, no. 5, Oktober 2016.
[4] Kurniati  Putri  Wirdhaningsih,  Dian  Eka  Ratnawati.  Marji,  "PENERAPAN  ALGORITMA  DECISION  TREE  C5.0 UNTUK PERAMALAN FOREX,".
[5] Abdul Kadir, PENGENALAN ALGORITMA, I ed, Indonesia: Andi, 2009.
Volume 1, No. 3, May 2020, Page 199-206 ISSN 2714-8912 (media online) ISSN 2714-7150 (media cetak)
[6] http://bsn.go.id/main/berita/berita_det/7008/Infografis---Alur-ProsesSertifikasi-SNI-padaProduk#.WZFO-jWJjCM.
[7] Retna G, BELAJAR CEPAT MICROSOFT EXCEL 2007, I ed,Indonesia: Andi, 2009.
[8] D. P. Utomo and B. Purba, "Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia," Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 846-853, 2019.
[9] D. P. Utomo and M. Mesran, "Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung," JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437-444, 2020.