## Pemanfaatan Metode Decision Tree dengan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Potensi Kunjungan Wisatawan
Hadad Karsa Nur Iman, Noor Latifah, Supriyono * , Fajar Nugraha
Fakultas Teknik, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Muria Kudus, Kudus, Indonesia Email: 1 201953144@std.umk.ac.id, 2 noor.latifah@umk.ac.id, 3,* supriyono.si@umk.ac.id, 4 fajar.nugraha@umk.ac.id Email Penulis Korespondensi: supriyono.si@umk.ac.id Submitted: 20/08/2023; Accepted: 27/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak –Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  potensi  kunjungan  wisata  di  Kabupaten  Pati,  Indonesia,  dengan menggunakan  metode  data  mining,  khususnya  Decision  Tree  dengan  algoritma  C4.5.  Pentingnya  sektor  pariwisata  dalam ekonomi dan keberlanjutan suatu daerah, serta potensi data dalam merumuskan strategi dan keputusan yang lebih efektif dan tepat sasaran, menjadi alasan di balik tujuan ini. Hasil eksperimen awal menunjukkan performa yang sangat baik dari metode Decision Tree C4.5 dalam memprediksi potensi kunjungan wisata di Kabupaten Pati, dengan akurasi sebesar 96,42%, presisi sebesar 96,42%, dan recall sebesar 96,66%. Performa ini  melampaui  metode Naive Bayes  yang digunakan sebagai  metode pembanding,  yang  memberikan  akurasi  sebesar  82,14%,  presisi  sebesar  84,49%,  dan  recall  sebesar  83,07%.  Penelitian  ini menyoroti potensi  metode  data mining  dalam sektor pariwisata, khususnya dalam  memprediksi  kunjungan  wisata. Hasil ini diharapkan  dapat  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  merumuskan  strategi  dan  keputusan  yang  lebih  efektif,  serta berkontribusi positif terhadap pengembangan sektor pariwisata secara lebih luas.
Kata Kunci: Data Mining; Decision Tree C4.5; Pariwisata; Prediksi; Strategi.
Abstract– This  research  aims  to  predict  potential  tourism  visits  in  Pati  Regency,  Indonesia,  utilizing  data  mining  methods, specifically  the  Decision  Tree  with  the  C4.5  algorithm.  The  significance  of  the  tourism  sector  in  a  region's  economy  and sustainability, along with the potential of data in formulating more effective and targeted strategies and decisions, motivat ed this  objective.  The  initial  experiment  results  demonstrated  the  superior  performance  of  the  Decision  Tree  C4.5  method  in predicting potential tourism visits in Pati Regency, with an accuracy of 96.42%, precision of 96.42%, and recall of 96.66%. This performance exceeded the Naive Bayes method, which yielded an accuracy of 82.14%, precision of 84.49%, and recall of 83.07%. The research highlights the potential of data mining methods in the tourism sector, especially for predicting tourism visits.  The  results  are  expected  to  assist  stakeholders  in  formulating  more  effective  strategies  and  decisions,  contributing positively to the wider development of the tourism sector.
Keywords : Data Mining; Decision Tree C4.5; Tourism; Prediction; Strategy

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai sumber daya yang penting, data merupakan aset yang sangat berharga bagi berbagai kepentingan terlebih di era tranformasi dan digitalisasi  informasi  yang  masif  sekarang  ini.  Data  merupakan  kumpulan objek dengan atribut-atribut tertentu, di mana objek tersebut adalah individu berupa data di mana setiap data memiliki sejumlah atribut [1]. Pembahasan dan penelitian tentang data, big data, dan data mining semakin gencar dilaksanakan oleh berbagai  pihak,  dari  skala  kecil  individu  untuk  penelitian,  bisnis,  industri,  sampai  sektor  pemerintahan,  salah satunya sektor pariwisata di Kabupaten Pati yang menjadi objek dan studi kasus penelitian penulis. Berdasarkan pengamatan penulis, pariwisata kabupaten Pati semakin  bertumbuh dan banyak  jumlahnya dari tahun ke tahun. Dengan banyaknya pariwisata yang berkembang dan pulihnya operasional pasca pandemi covid-19 banyak data yang diperlukan untuk pengembangan wisata yang terstruktur dengan baik oleh pemerintah setempat.
Kabupaten  Pati  merupakan  salah  satu  kabupaten  yang  berada  di  provinsi  Jawa  Tengah.  Dengan  letak strategis di pesisir utara pulau Jawa dan luas wilayah yang tercatat 150.368 Ha, menjadikan kabupaten Pati wilayah yang memiliki beberapa jenis pariwisata. Kabupaten Pati memiliki beberapa sistem informasi untuk setiap sektor pemerintahannya, termasuk sektor pariwisata. Akan tetapi pada sektor pariwisata pemanfaatan sistem informasi dan  data  pariwisata  yang  ada  belum  optimal.  Tidak  optimalnya  pemanfaatan  data  tersebut  diperburuk  dengan kondisi  pandemi  COVID-19  di  Indonesia  yang  berlangsung  selama  2  tahun,  sehingga  data  kunjungan  wisata mengalami  penurunan  yang  cukup  drastis  dibandingkan  dengan  data  saat  kondisi  pra  pandemi,  hal  ini menyebabkan  pola  data  kunjungan  wisatawan  pada  kondisi  pra  pandemi  dan  pasca  pandemi  cukup  berbeda, sehingga perlakuan dalam memanfaatkan data-data tersebut juga menjadi berbeda.
Dalam kondisi pasca pandemi, pola kunjungan wisatawan di Pati juga dipengaruhi kecenderungan sebagian besar  wisatawan  dalam  mencari  informasi  pariwisata  sejak  operasional  wisata  kembali  normal.  Selama  ini wisatawan atau masyarakat umum mengakses informasi wisata hanya melakukan pencarian tempat lokasi wisata yang  sedang  ramai  dibicarakan  atau  tempat  wisata  yang  mengadakan  event  tertentu  yang  dipromosikan,  hal tersebut menjadikan jumlah kunjungan wisata di tempat tersebut akan lebih sering meningkat sedangkan jumlah kunjungan di tempat wisata yang tidak populer, tidak mengadakan event atau promosi akan semakin sepi. Dari faktor-faktor tersebut dapat dijadikan sebagai salah satu variabel pemanfaatan data pada penelitian ini, dimana dari data kunjungan yang ada dapat dianalisis untuk prediksi potensi kunjungan wisata pada periode waktu selanjutnya. Metode data mining diharapkan dapat membantu pemangku kepentingan pengelola pariwisata dalam mengambil keputusan dengan menganalisis potensi kunjungan setiap tempat wisata. Dataset  kunjungan wisatawan kabupaten
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6684
Pati  yang  terbentuk  berdasarkan  hasil  pra-pemrosesan  data  oleh  penulis  menghasilkan  data  dengan  bentuk kategorik dengan beberapa atribut parameter/prediktor dan label/target. Sedangkan metode yang digunakan adalah Decision  tree  C4.5.  Algoritma  ini  merupakan  pengembangan  atau  versi  perbaikan  dari  algoritma  decision  tree pendahulunya,  yaitu  algoritma  ID3.  Dalam  ID3,  induksi  decision  tree  hanya  bisa  dilakukan  pada  fitur  bertipe kategorikal (nominal atau ordinal), sedangkan tipe numerik (interval atau rasio) tidak dapat digunakan. Perbaikan yang membedakan algoritma C4.5 dan ID3 adalah dapat menangani fitur dengan tipe numerik [1] .
Metode  Decision  tree  C4.5  dipilih  karena  metode  ini  dikenal  cukup  baik  menangani  dataset  awal  yang digunakan penulis pada penelitian  ini dengan  melakukan transformasi data-data kunjungan wisata selama 2022 kedalam dataset yang memiliki bentuk parameter kategorik. Decision tree C4.5 dikenal memiliki kemampuan dan akurasi yang baik dalam memodelkan data kategorik, baik data biner maupun non-biner. Pada proses transformasi penulis menambahkan parameter atau atribut berupa promosi, event, dan popularitas berdasarkan observasi dan dokumentasi  dalam  proses  pengumpulan  dan  transformasi  data  di  objek  penelitian.  Berdasarkan  hasil preprocessing dataset awal oleh penulis  menggunakan  software RapidMiner dengan  metode decision tree C4.5 dan  pustaka  Scikit-Learn  (sklearn-tree)  dari  bahasa  pemorograman  Python  dengan  DecisionTreeClassifier  dan kriteria  entropi,  diperoleh  hasil  perhitungan  skor akurasi  prediksi  di  angka 96,42 %.  Hasil  perhitungan  tersebut menunjukkan skor prediksi memiliki akurasi cukup baik dengan parameter yang diberikan.
Selain akurasi, penulis juga menghitung metrik evaluasi model yang lain pada dataset potensi kunjungan wisatawan  yang terbentuk dengan  metrik Precision, dan  Recall. Hasilnya,  metode Decision tree C4.5 memiliki evaluasi skor performa cukup baik untuk melakukan prediksi dengan akurasi sebesar 96,42%, presisi 96,42%, dan recall  96,66%.  Hasil  performa  ini  berarti  bahwa  metode  yang  digunakan  penulis  bekerja  baik  pada  data  yang digunakan sehingga layak untuk digunakan prediksi. Bergantung pada sifat objek yang diprediksi, prediksi dapat disebutkan  secara  lebih  spesifik  sebagai  klasifikasi  (di  mana  perkiraan,  seperti  perkiraan  cuaca  besok, menggunakan  data  kategorik  seperti  "hujan"  atau  "cerah")  atau  regresi  (di  mana  hal  yang  diprediksi  ,  seperti perkiraan temperatur udara besok, adalah data numerik seperti "30 ° C") [2]. Prediksi memiliki kemiripan dengan estimasi dan klasifikasi. Hanya saja, prediksi hasilnya menunjukkan sesuatu yang belum terjadi (mungkin terjadi dimasa depan). Misalnya, ingin diketahui prediksi harga beras tiga bulan yang akan datang [3].
Evaluasi model pada data penelitian penulis menggunakan metrik evaluasi yang lebih baik dibandingkan dengan beberapa penelitian prediksi dengan C4.5 sebelumnya mulai dari penelitian [4] yang menggunakan metrik precision, recall, f-measure, dan ROC tanpa metrik evaluasi nilai eror untuk 50 baris data pada penelitiannya yang memprediksi tingkat kasus pneumonia di Kabupaten Karawang. Kemudian penelitian [5] untuk prediksi penyakit diabetes yang hanya menggunakan metrik accuracy pada 49 baris data. Penelitian  [6] pada prediksi stok barang PT  Aerofood  Indonesia  menggunakan  AUC,  recall,  dan  precision  tanpa  menggunakan  metrik  nilai  eror. Selanjutnya penelitian [7], [8], dan [9] ketiganya tidak mencantumkan hasil metrik evaluasi model atau nilai eror pada jurnalnya namun hanya menampilkan hasil perhitungan gain dan entropy pada atribut serta pembentukkan rule  pohon  keputusan.  Beberapa  penelitian  terkait  tersebut  dengan  berbagai  objek  prediksi  yang  berbeda  tidak menggunakan metrik yang sama dengan jumlah data bervariasi dan cenderung terlalu sedikit sehingga data awal penulis  pada  penelitian  memiliki  originalitasnya  sendiri  dan  dapat  diharapkan  memberikan  hasil  prediksi  yang lebih baik dari penelitian-penelitian sebelumnya.
GAP  analisis  penelitian  ini  dengan  penelitian  metode  C4.5  lainnya    terletak  pada  penerapan  metode Decision Tree C4.5 dalam konteks pariwisata di Indonesia, khususnya Kabupaten Pati, yang belum banyak diteliti sebelumnya. Diharapkan melalui penelitian ini, dapat lebih mendorong semua pihak terkait dalam memahami dan memanfaatkan potensi data dalam merumuskan strategi pariwisata yang lebih efektif dan tepat sasaran.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  model  prediksi  yang  dapat  membantu  dalam merumuskan  strategi  pariwisata  yang  efektif  di  Kabupaten  Pati.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi fondasi untuk penelitian dan inovasi lebih lanjut dalam bidang ini, membantu merumuskan strategi dan kebijakan yang lebih efektif untuk mendukung pengembangan sektor pariwisata di Indonesia, khususnya di Kabupaten Pati.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining didefinisikan sebagai penerapan metode komputasi pada data dalam skala besar untuk mengungkap informasi baru yang unik dan relevan. Proses ini tidak hanya bertujuan untuk mengidentifikasi pola menarik, tetapi juga  untuk  mengeksplorasi,  membangun  model,  dan  membuat  prediksi  berdasarkan  set  data  tersebut  [10]. Dijelaskan bahwa data mining mencakup berbagai dimensi, mulai dari konsep dasar hingga aplikasi pada tipe data yang lebih kompleks seperti teks, deret waktu, urutan diskrit, data spasial, data grafik, dan jaringan sosial [11]. Data  mining  juga  sering  dikaitkan  dengan  machine  learning  walaupun  kedua  bidangilmu  tersebut  memiliki perbedaan. Machine learning merupakan ilmu atau studi yang mempelajari tentang algoritma dan model statistik yang  digunakan  oleh  sistem  komputer  untuk  melakukan  tugas  tertentu  tanpa  instruksi  eksplisit  [12].  Pada penelitian ini fokus utamanya adalah pada bidang keilmuan data mining, dan salah satu teknik data mining paling popular yang juga digunakan pada metode penelitian ini adalah teknik klasifikasi yang cukup mudah dan akurat untuk diterapkan [13].

## 2.2 Metode Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses menemukan sejumlah pola atau model yang menjelaskan dan membedakan konsep atau  struktur  data.  Dengan  demikian,  pola  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  yang  belum diketahui. Dalam  konteks  penelitian  ini,  algoritma  pohon  keputusan  (decision  tree)  adalah  salah  satu  metode klasifikasi yang diterapkan, seperti yang direferensikan dalam [14][15][16].

## 2.3 Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5
Klasifikasi  merupakan  algoritma  pengelompokan  yang  mempunyai  beberapa  algoritma  diantaranya  adalah Decision  Tree  C4.5  dan  K-Naive  Bayes.  Decision  Tree  atau  pohon  keputusan  secara  umum  adalah  teknik pembelajaran  mesin  sederhana  namun  kuat  yang  dianggap  sebagai  salah  satu  algoritma  pembelajaran  mesin terkenal yang telah berhasil digunakan dalam praktik untuk berbagai tugas klasifikasi [17]. Sedangkan Decision Tree  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan  dan  algoritma Naive Bayes juga merupakan salah satu metode klasifikasi yang menggunakan teorema Bayes dengan menghitung sekumpulan probabilitas  [18]. Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  data  berdimensi  tinggi.  Metode  ini  cocok  digunakan  untuk klasifikasi  data  yang  kontinyu  dan  Information  Gain  menjadi  salah  satu  metode  filter  dalam  seleksi  fitur  yang dapat bekerja dengan baik terhadap data berdimensi tinggi [19]. Algoritme C4.5 merupakan pengembangan dari Iterative  Dichotomiser  (ID3)  yang  dapat  mengatasi  atribut  dengan  data  kosong  serta  dapat  melakukan pemangkasan cabang yang juga tidak terdapat pada algoritme ID3 [20].

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan melalui serangkaian tahapan yang terstruktur, mencakup pengumpulan data, pemodelan menggunakan  Decision  Tree  C4.5,  evaluasi  model,  hingga  interpretasi  hasil.  Gambaran  umum  dari  alur  proses prediksi ini disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.5 Pengumpulan Data
Data yang digunakan dalam penelitian  ini  berasal  dari data kunjungan wisata di Kabupaten Pati, Jawa Tengah, Indonesia.  Data  ini  mencakup  faktor-faktor  yang  dapat  mempengaruhi  kunjungan  wisata,  seperti  "promosi", "event", dan "popularitas", serta informasi mengenai tren kunjungan setiap bulan. Total data yang digunakan pada proses  pelatihan  dan  uji  model  adalah  276  baris  data  yang  merupakan  hasil  pengumpulan  dan  penggabungan beberapa data yang terkait dengan faktor pengaruh meningkat dan menurunnya potensi wisata di Kabupaten Pati selama kurun waktu satu tahun dari februari 2022 sampai januari 2023. Tabel 1 menyajikan beberapa sampel data pada dataset yang terbentuk dan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Sampel Dataset Prediksi Potensi Wisata Nama Objek Bulan Promosi Event Popularitas Tren Kunjungan Agrowisata Kebun Jolong 2023-01  Aktif Tidak Ada  Kurang Populer  Menurun Bukit Pandang Kayen 2023-01  Aktif Sedikit Tidak Populer Meningkat Danau DAM Terpus 2023-01  Pasif Sedikit Tidak Populer Menurun Desa Wisata Bageng 2023-01  Pasif Sedikit Tidak Populer Menurun Desa Wisata Tunggulsari 2023-01  Aktif Banyak Populer Meningkat Desa Wisata Pancasila Jrahi 2023-01  Aktif Sedikit Kurang Populer  Menurun Gentong Wisata Talun 2023-01  Pasif Tidak Ada  Kurang Populer  Menurun Goa Pancur 2023-01  Pasif Tidak Ada  Tidak Populer Menurun Goa Wareh 2023-01  Pasif Tidak Ada  Tidak Populer Menurun
Nama Objek Bulan Promosi Event Popularitas Tren Kunjungan Lorodan Semar 2023-01  Pasif Tidak Ada  Tidak Populer Menurun Waduk Gunung Rowo 2023-01  Pasif Sedikit Kurang Populer  Menurun Waduk Seloromo 2023-01  Aktif Tidak Ada  Populer Meningkat Pantai Kertomulyo 2023-01  Pasif Sedikit Kurang Populer  Menurun Sendang Tirta Martasani 2023-01  Pasif Tidak Ada  Populer Meningkat Sendang Sani 2023-01  Pasif Banyak Tidak Populer Menurun Makam Nyai Ageng Ngerang 2023-01  Pasif Tidak Ada  Populer Meningkat Makam Sunan Prawoto 2023-01  Pasif Tidak Ada  Populer Meningkat Makam Syekh A Mutamakkin 2023-01  Pasif Tidak Ada  Populer Meningkat Makam Syekh Ronggo Kusumo  2023-01  Pasif Sedikit Populer Meningkat Makam Syekh Jangkung 2023-01  Pasif Sedikit Populer Meningkat Buper EAR Regaloh 2023-01  Pasif Sedikit Tidak Populer Menurun Yutaka Farm 2023-01  Pasif Banyak Tidak Populer Menurun Wisata Batik Pati 2023-01  Aktif Sedikit Tidak Populer Meningkat
2.6 Pemodelan Decision Tree C4.5
Setelah  dataset  siap,  pemodelan  dilakukan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree  C4.5.  Algoritma  ini  dipilih karena kemampuannya dalam menangani fitur kategori dan kontinu, serta kemampuannya dalam menangani data yang  tidak  seimbang.  Selain  itu,  Decision  Tree  C4.5  juga  dapat  memberikan  pemahaman  yang  jelas  dan interpretable mengenai bagaimana prediksi dibuat, yang sangat berguna dalam konteks ini.
Proses pembuatan  model Decision Tree C4.5 melibatkan pembuatan pohon keputusan berdasarkan data. Setiap  node  dalam  pohon  mewakili  fitur  dalam  data,  dan  setiap  cabang  mewakili  keputusan  yang  dibuat berdasarkan  fitur  tersebut.  Algoritma  ini  akan  terus  membagi  data  berdasarkan  fitur  hingga  mencapai  kondisi berhenti, yang biasanya adalah ketika semua data dalam node berada dalam kelas yang sama atau ketika mencapai kedalaman maksimum.
Untuk memahami lebih baik bagaimana algoritma Decision Tree C4.5 bekerja, kita dapat merujuk ke rumus entropi yang digunakan dalam algoritma ini:
𝐄(𝐒) = − ∑ 𝐩𝐢𝐥𝐨𝐠𝟐𝐩𝐢
𝐜 𝐢=𝟏 (1)
Di mana E(S) adalah entropi dari set S, dan pi adalah proporsi sampel yang berada di kelas i. Algoritma C4.5 juga menggunakan  konsep  gain  ratio  untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan  pada  setiap  node  dalam  pohon keputusan. Gain ratio dihitung menggunakan rumus berikut:
GainRatio(S, A) = Gain(S,A) SplitInformation(S,A) (2)
Dimana  Gain(S,A)  adalah  gain  informasi  yang  diperoleh  dari  atribut  A  pada  set  S,  dan SplitInformation(S,A)  adalah  jumlah  informasi  yang  diperoleh  dari  pembagian  set  S  berdasarkan  atribut  A. Gambar 2 menggambarkan alur proses prediksi dengan model Decision Tree C4.5

## 2.4. Evaluasi Model
Setelah model dibuat, evaluasi dilakukan untuk menentukan seberapa baik model tersebut bekerja. Metrik yang digunakan untuk evaluasi ini adalah akurasi, presisi, dan recall. Akurasi mengukur seberapa sering model membuat prediksi yang benar, presisi mengukur seberapa sering prediksi positif model benar, dan recall mengukur seberapa sering model dapat mendeteksi kasus positif.
Dataset  pada  penelitian  ini  juga  diuji  pada  model  lain  yang  memiliki  fungsi  sejenis,  yaitu  model  Naïve Bayes.  Naïve  Bayes  digunakan  sebagai  model  pembanding  untuk  memberikan  gambaran  perbedaan  performa akurasi prediksi dengan model Decision Tree C4.5 sebagai model utama dalam penelitian ini.
Berdasarkan  evaluasi  yang  ada,  model  Decision  Tree  C4.5  menunjukkan  performa  yang  baik  dalam melakukan  prediksi  berdasarkan  dataset  yang  digunakan,  dengan  skor  akurasi  prediksi  sebesar  96,42%,  presisi sebesar 96,42%, dan recall sebesar 96,66%. Hasil ini menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan dengan metode pembanding yang digunakan yaitu metode Naive Bayes, yang memberikan akurasi sebesar 82,14%, presisi sebesar  84,49%,  dan  recall  sebesar  83,07%.  Hasil  evaluasi  ini  menunjukkan  bahwa  decision  tree  C4.5  layak digunakan pada penelitian ini.
Untuk  lebih  jelasnya,  berikut  adalah  rumus  untuk  menghitung  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Dimulai  dari akurasi yang dihitung menggunakan rumus berikut:
𝐀𝐤𝐮𝐫𝐚𝐬𝐢 = 𝐓𝐏+𝐓𝐍 𝐓𝐏+𝐓𝐍+𝐅𝐏+𝐅𝐍 (3)
Di  mana TP adalah True Positives, TN adalah True Negatives, FP adalah False Positives, dan  FN  adalah False Negatives.
Presisi dihitung dengan rumus:
𝐏𝐫𝐞𝐬𝐢𝐬𝐢 = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐏 (4)
dan recall dihitung dengan rumus:
𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 = 𝐓𝐏 𝐓𝐏+𝐅𝐍 (5)

## 2.5 Interpretasi Hasil
Interpretasi hasil adalah tahapan akhir dalam penelitian ini. Pada tahapan ini, hasil dari model yang telah diuji dan divalidasi  dianalisis  untuk  memahami  implikasi  dari  prediksi  yang  dihasilkan.  Interpretasi  ini  mencakup pemahaman  mengenai  fitur-fitur  yang  paling  berpengaruh  dalam  prediksi,  analisis  mengenai  bagaimana  model membuat  keputusan,  serta  penggunaan  hasil  prediksi  dalam  konteks  yang  lebih  luas,  seperti  perencanaan  dan pengembangan sektor pariwisata di Kabupaten Pati.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Eksperimen Awal
a. Pemilihan Metode
Dua metode populer dalam bidang machine learning, yaitu Decision Tree dengan algoritma C4.5 dan metode Naive Bayes, telah diuji untuk memprediksi potensi kunjungan wisata di Kabupaten Pati. Kedua metode ini dipilih  berdasarkan  reputasi  yang  baik  dalam  memprediksi  dan  mengklasifikasikan  data,  terutama  untuk menangani fitur kategorikal yang ada dalam dataset yang digunakan.
b. Evaluasi Model
Hasil  eksperimen  awal  didasarkan  pada  5-Fold  Cross-Validation,  metode  evaluasi  yang  umum  digunakan dalam  machine  learning.  Evaluasi  ini  melibatkan  tiga  metrik  utama:  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Tabel  2 menunjukkan perbandingan performa kedua model.
Tabel 2. Hasil perbandingan performa model Model Akurasi Presisi Recall Decision Tree C4.5 0.9642 0.9642 0.9666 Naive Bayes 0.8214 0.8449 0.8307 3.1.1 Pembahasan Hasil Eksperimen Awal
a. Analisis Performa Metode
Berdasarkan  hasil eksperimen awal dan evaluasi  model,  Decision Tree dengan algoritma  C4.5  memberikan performa  yang  lebih  baik  daripada  Naive  Bayes  sebagai  model  pembanding  dalam  memprediksi  potensi kunjungan wisata di Kabupaten Pati. Hal ini ditunjukkan oleh nilai akurasi, presisi, dan recall yang lebih tinggi pada metode Decision Tree C4.5.
b. Perhitungan Entropi dan Gain
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6684
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  model  decision  tree  atau  pohon  keputusan  yang menggunakan kriteria entropi dan gain untuk  menentukan  bobot  atribut. Hasil perhitungan entropi dan gain pada masing-masing atribut di 276 baris dataset dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Bobot Entropi dan Gain Atribut Jumlah Kasus Meningkat Menurun Entropy Gain Total 276 140 136 0,999848483 promosi 0,151812674 Aktif 96 78 18 0,69621226 Pasif 180 62 118 0,929008368 event 0,09871417 Banyak 39 34 5 0,552495114 Sedikit 97 31 66 0,903932456 Tidak Ada 140 75 65 0,99631652 popularitas 0,648820311 Populer 99 99 0 0 Kurang Populer 78 0 78 0 Tidak Populer 99 41 58 0,978623995
Terlihat bahwa atribut popularitas menjadi atribut dengan bobot gain terbesar yang berarti menjadi parameter paling berpengaruh dalam menentukan prediksi potensi kunjungan wisatawan di Kabupaten Pati.
c. Visualisasi Pohon Keputusan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  entropi  dan  gain  dan  evaluasi  model  C4.5  yang  didapatkan,  dihasilkan visualisasi  pohon  keputusan  yang  dibuat  menggunakan  pustaka  matplotlib  dan  scikit-learn  tree  dari  bahasa pemrograman Python yang digunakan peneliti untuk menganalisis dan memodelkan data pada penelitian ini. Gambar 3 menunjukkan visualisasi pohon keputusan yang terbentuk.
Gambar 3 . Pohon Keputusan C4.5

## 3.2 Detail Hasil Performa Decision Tree C4.5 pada Data Penelitian
Setelah  melalui proses eksperimen awal dengan  membandingkan  hasil akurasi dengan  metode naïve  bayes dan menghitung bobot entropi dan gain, dilakukan perhitungan performa berdasarkan hasil latih data pada rasio 80% data latih dari total 276 baris dataset. Hitung performa dilakukan menggunakan skrip pemrograman Python melalui Jupyter  Notebook  dan  pustaka  pendukung.  Gambar  4  menunjukkan  hasil  performa  akurasi  model  C4.5  pada dataset.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6684
Gambar 3. Performa Akurasi Model
Kemudian pada gambar 4 memperlihatkan laporan detail performa model decision tree C4.5 pada dataset. Dapaun hasil dapat dilihat berikut:
Gambar 4. Laporan Performa Model
Laporan  ini  menunjukkan  performa  model  dalam  memprediksi  dua  kelas:  "Meningkat"  dan  "Menurun". Performa ini diukur menggunakan metrik presisi, recall, skor F1, dan akurasi. Berikut adalah interpretasi dari setiap metric pada hasil performa model:
1. Presisi:  Untuk  kelas  "Meningkat",  presisi  adalah  0.99,  yang  berarti  bahwa  99%  dari  semua  prediksi "Meningkat" yang dibuat oleh model benar. Untuk kelas "Menurun", presisi adalah 0.92, yang berarti bahwa 92% dari semua prediksi "Menurun" yang dibuat oleh model benar.
2. Recall: Untuk kelas "Meningkat", recall adalah 0.92, yang berarti model berhasil mengidentifikasi 92% dari semua kasus "Meningkat" yang sebenarnya. Untuk kelas "Menurun", recall adalah 0.99, yang berarti model berhasil mengidentifikasi 99% dari semua kasus "Menurun" yang sebenarnya.
3. F1-Skor: F1-Skor adalah rata-rata harmonik dari presisi dan recall. Untuk kelas "Meningkat", skor F1 adalah 0.95,  dan  untuk  kelas  "Menurun",  skor  F1  adalah  0.96.  Skor  F1  mendekati  1  menunjukkan  bahwa  model memiliki baik presisi dan recall yang tinggi.
4. Akurasi:  Akurasi model adalah 0.95, yang berarti model berhasil memprediksi kelas yang benar untuk 95% dari semua kasus.
Berdasarkan laporan performa ini, bisa diartikan bahwa model decision tree C4.5 memiliki performa yang baik dalam memprediksi kedua kelas, "Meningkat" dan "Menurun". Namun, model ini sedikit lebih baik dalam memprediksi kelas "Menurun" dibandingkan dengan kelas "Meningkat", seperti yang ditunjukkan oleh recall dan skor F1 yang lebih tinggi. Meskipun demikian, presisi dan recall untuk kedua kelas cukup tinggi, menunjukkan bahwa model ini dapat diandalkan dalam melakukan prediksi pada data potensi kunjungan wisatawan di kabupaten Pati.
3.3 Implementasi Decision Tree C4.5 pada Sampel Data Uji
a. Proses Impementasi
Setelah eksperimen dan evaluasi model didapatkan, model Decision Tree C4.5 diterapkan pada sampel data uji untuk  menguji  keakuratan  model  dalam  melakukan  prediksi  potensi  kunjungan  wisatawan.  Tabel  3 menunjukkan hasil prediksi dari sampel data uji.
Tabel 3. Hasil prediksi dan akurasi pada sampel data uji
Promosi Event Popularitas Tren Kunjungan Prediksi Akurasi Aktif Tidak Ada Kurang Populer Menurun Menurun 0,956522 Aktif Sedikit Tidak Populer Meningkat Menurun 0,956522
Pasif Sedikit Tidak Populer Menurun Menurun 0,956522 Pasif Sedikit Tidak Populer Menurun Menurun 0,956522 Aktif Banyak Populer Meningkat Meningkat 0,956522 Aktif Sedikit Kurang Populer Menurun Menurun 0,956522 Pasif Tidak Ada Kurang Populer Menurun Menurun 0,956522 Pasif Tidak Ada Tidak Populer Menurun Menurun 0,956522 Pasif Tidak Ada Tidak Populer Menurun Menurun 0,956522 Pasif Tidak Ada Tidak Populer Menurun Menurun 0,956522 b. Interpretasi Hasil
1. Analisis Konsistensi Prediksi
Hasil  implementasu  menunjukkan  konsistensi  dalam  prediksi,  dengan  akurasi  mencapai  0,956522  atau mendekati 96%. Hasil ini menegaskan keputusan untuk menggunakan Decision Tree C4.5 sebagai metode utama dalam penelitian ini. Interpretasi lebih lanjut dari hasil menunjukkan bahwa fitur seperti "promosi," "event,"  dan  "popularitas"  memainkan  peran  kunci  dalam  prediksi.  Model  berhasil  mengidentifikasi hubungan antara fitur-fitur ini dan tren kunjungan, yang membantu dalam memahami faktor-faktor yang mempengaruhi kunjungan wisata di Kabupaten Pati.
2. Penerapan Hasil dalam Konteks Nyata
Interpretasi  hasil  juga  dapat  diterapkan  dalam  konteks  nyata.  Keakuratan  dan  kejelasan  interpretasi  dari model  Decision  Tree  C4.5  dapat  digunakan  oleh  pemangku  kepentingan  dalam  sektor  pariwisata  untuk merumuskan  strategi  dan  keputusan  yang  lebih  efektif.  Misalnya,  hasil  ini  dapat  membantu  dalam merencanakan promosi dan event yang lebih tepat sasaran, serta dalam mengidentifikasi area-area potensial untuk pengembangan lebih lanjut.

## 3.4 Rencana Pengembangan Model
Berdasarkan  hasil eksperimen awal  hingga  laporan detail performa  model  yang dihasilkan,  penelitian  ini  dapat berlanjut dengan fokus pada penggunaan dan peningkatan performa model Decision Tree C4.5. Beberapa rencana pengembangan model meliputi: a. Penyesuaian Parameter
Parameter seperti kedalaman maksimum pohon dan jumlah minimum sampel di setiap node dapat disesuaikan untuk meningkatkan performa model.
b.   Penambahan Data atau Fitur
Model dapat ditingkatkan dengan menambahkan lebih banyak data atau fitur yang relevan.
c.   Kombinasi Beberapa Metode
Penggunaan metode lain atau kombinasi beberapa metode (ensemble) dapat juga dijajaki untuk meningkatkan performa model.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  potensi  kunjungan  wisata  dengan  studi  kasus  data  wisata  di Kabupaten  Pati,  Indonesia,  menggunakan  metode  Decision  Tree  C4.5.  Dalam  eksperimen  awal,  metode  ini berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  96.42%,  presisi  96.42%,  dan  recall  96.66%,  mengungguli  metode  Naive Bayes  sebagai  metode  pembanding  yang  hanya  mendapat  skor  evaluasi  model  di  kisaran  82%.  Dapat disimpulkan, Decision Tree C4.5 merupakan metode dan algoritma yang terbukti efektif dalam mengatasi fitur kategorikal seperti dataset potensi kunjungan wisatawan pada penelitian ini, serta memberikan pemahaman yang jelas  tentang  klasifikasi  dan  prediksi.  Meskipun  demikian,  ada  potensi  peningkatan  melalui  penyesuaian parameter,  penambahan  data,  atau  eksplorasi  metode  lain.  Hasil  ini  menunjukkan  potensi  pentingnya  data mining  dalam  sektor  pariwisata,  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  merumuskan  strategi  yang  lebih efektif.

## REFERENCES
[1]  E. Prasetyo, Data Mining: Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab, 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2015. [2]  V. R. Hananto, BUKU AJAR Kecerdasan Bisnis. Surabaya: Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya, 2017. [3]  Priati, DATA WAREHOUSE & DATA MINING. Depok: Politeknik Imigrasi, 2021.
[4]  A.  Purwanto,  A.  Primajaya,  and  A.  Voutama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Prediksi  Potensi  Tingkat  Kasus Pneumonia Di Kabupaten Karawang,” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), vol. 8, no. 4, p. 390, Oct. 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[5]  S. Ucha Putri, E. Irawan, F. Rizky, S. Tunas Bangsa, P. A. -Indonesia Jln Sudirman Blok No, and S. Utara, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari, vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[6]  Suwandi, E. Gustami, and K. Puji Astuti, “KLASIFIKASI BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN  PREDIKSI  STOK  BARANG  PADA  PT  AEROFOOD  INDONESIA,”  Reputasi:  Jurnal  Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 3, no. 2, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/reputasi
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.6684
[7]  D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Prediksi  Produksi  Komoditas  Tanaman  Perkebunan  Berdasarkan  Luas Lahan,” TIN: Terapan Informatika Nusantara, vol. 2, no. 10, pp. 571–579, Mar. 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.
[8]  F. J. Pa’o and H. Hendry, “Decision Tree dalam Menganalisis Data Pengunjung Wisata Danau Poso untuk Pengambilan Keputusan,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  vol.  2,  no.  3,  p.  261,  May  2021,  doi: 10.30865/json.v2i3.2895.
[9]  A.  S.  Chan,  “Jurnal  Ilmiah  Informatika  (JIF)  Prediksi  Kedatangan  Wisatawan  Pada  Pariwisata  Kota  Batam  Dengan Menggunakan  Teknik  Knowledge  Data  Discovery,”  Jurnal  Ilmiah  Informatika  (JIF),  vol.  6,  no.  1,  2018,  [Online]. Available: http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif
[10] A. Kallio and J. Tuimala, “Data Mining,” Encyclopedia of Systems Biology, 2013.
[11] C. C. Aggarwal, Data Mining: The Textbook. Cham: Springer International Publishing, 2015.
[12] R. K. Dinata and N. Hasdyna, Machine Learning. Lhokseumawe: UNIMAL PRESS, 2020.
[13] I. Mubarog, A. Setyanto, and H. Sismoro, “Sistem Klasifikasi pada Penyakit Breast Cancer dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification System in Breast Cancer Using the Naïve Bayes Method,” Citec Journal, vol. 6, no. 2, 2019.
[14] A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” vol. 7, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.fikom-unasman.ac.id
[15] K. F. Irnanda, D. Hartama, and A. P. Windarto, “Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 1, p. 327, Jan. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[16] S. Febriani and H. Sulistiani,  “ANALISIS  DATA  HASIL  DIAGNOSA  UNTUK  KLASIFIKASI GANGGUAN   KEPRIBADIAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4.5,”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi (JTSI), vol. 2, no. 4, pp. 89–95, Dec. 2021.
[17] H. M. Sani, C. Lei, and D. Neagu, “Computational complexity analysis of decision tree algorithms,” in Lecture Notes in Computer  Science  (including  subseries  Lecture  Notes  in  Artificial  Intelligence  and  Lecture  Notes  in  Bioinformatics), Springer Verlag, 2018, pp. 191–197. doi: 10.1007/978-3-030-04191-5_17.
[18] F.  Fatmawati  and  N.  Narti,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  Dalam  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Daring,” JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 4, no. 1, pp. 1–12, May 2022, doi: 10.35746/jtim.v4i1.196.
[19] V. Junita and F. Abdurrachman Bachtiar, “Klasifikasi Aktivitas Manusia menggunakan Algoritme Decision Tree C4.5 dan Information Gain untuk Seleksi Fitur,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 10, pp. 9426–9433, 2019, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[20] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  B.  Winarno,  “Klasifikasi  dengan  Pohon  Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.5,” PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika,  vol.  3,  pp.  64–71,  2020,  [Online].  Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/