## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933

## Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Ketersediaan Uang Pada Mesin ATM
Firman Syahputra * , Hartono, Rika Rosnelly
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* 24firman@gmail.com, 2 hartonoibbi@gmail.com, 3 rika@potensi-utama.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 24firman@gmail.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  evaluasi  terhadap  ketersediaan  uang    pada  mesin  ATM  dengan menggunakan  data  mining.  Data  mining  dengan  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  meramalkan  permintaan  uang  tunai  atau total  penarikan  uang  tunai  pada  ATM,  Untuk  menentukan  kebutuhan  uang  ATM  berdasarkan  data  transaksi  tunai. Diharapkan  dengan  adanya peramalan  tersebut dapat membantu  bagian  monitoring  dalam  mengambil keputusan  mengenai kebutuhan  uang  yang  harus  dialokasikan  ke  setiap  mesin  ATM.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  unit pengelola  ATM  dalam  mengotimalkan  dan  monitoring  ketersediaan  uang  pada  mesin  ATM  terhadap    kebutuhan  uang, sehingga  dapat  memberikan  pelayanan  yang  optimal  kepada  nasabah.  Algortima  C4.5  adalah  algoritma  yang  mampu membentuk  sebuah  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  kemudian  akan  menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru. Hasil dari pengujian diperoleh kecocokan terhadap data ketersediaan uang pada mesin ATM. Hasil dari penerepan metode C4.5  terhadap  ketersediaan  uang  pada  mesin  ATM  dilihat  dari  waktu  tempuh  ke  lokasi  ATM  dan  juga  saldo  yang  masih tersisa di dalam mesin. Model pohon keputusan yang dihasilkan adalah menjadikan variabel Saldo sebagai akar, Kemudian waktu  tempuh  sebagai  cabang  pada  Level  1  dengan  variabel  cepat,  sedang,  lama,  dan  Bank  menjadi  cabang  pada  Level terakhir  (Level  2).  Kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  algoritma  C4.5  menggunkana  metode  validasi  K-Fold  Cross validation  dengan  nilai  fold=10  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  sebesar  85%,  nilai  Precision  sebesar  80%  dan  nilai  Recall sebesar  66,67%.  Sedangkan  nilai  AUC  (Area  Under  Curve)  adalah  0.833,  hal  ini  menunjukan  bahwa  jika  nilai  AUC mendekati nilai 1 maka tingkat akurasi semakin bagus.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Algoritma C4.5; Prediksi; Ketersediaan Uang
Abstract− This study aims to provide an evaluation of the  availability of money in ATM machines using data mining. Data mining with the C4.5 algorithm is used to predict cash demand or total cash withdrawals at ATMs. To determine the need for ATM  cash  based  on  cash transaction  data.  It is  hoped that  this  forecasting  can  help the  monitoring  department  in  making decisions about the money requirements that must be allocated to each ATM machine. The results of this study are expected to  assist the  ATM  management  unit in optimizing  and  monitoring  the  availability  of  money  at  an  ATM  machine  for  cash needs, so that it can provide optimal service to customers. Algortima C4.5 is an algorithm that is able to form a decision tree, where  the  decision  tree  will  then  generate  new  knowledge.  The  results  of  the  test  matched  the  data  on  the  availability  of money at the ATM machine. The results of implementing the C4.5 method on the availability of money at the ATM machine are seen from the travel time to the ATM location and also the remaining balance in the machine. The resulting decision tree model is to make the balance variable as the root, then the travel time as a branch at Level 1 with the variables fast, medium, long, and the bank becomes a branch at the last level (Level 2). Then the C4.5 algorithm was tested using the K-Fold Cross validation method with the value of fold = 10, it can be seen that the accuracy rate is 85%, the Precision value is 80% and the Recall value is 66.67%. While the AUC (Area Under Curve) value is 0.833, this shows that if the AUC value approaches the value 1, the accuracy level is getting better.
Keywords : Data Mining; Clasification; C4.5 Algorithm; Prediction; Availability of Money

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  fasilitas  perbankan  yang  ditawarkan  sebagai  salah  satu  alternative  delivery  channels  dalam bertransaksi  dengan  bank  adalah  Anjungan  Tunai  Mandiri  (ATM)  yaitu  suatu  mesin  atau  alat  yang  berfungsi sebagai pelayan bank secara elektronik yang melaksanakan fungsi teller secara otomatis. Fasilitas perbankan ini diberikan  oleh  bank  kepada  nasabahnya  sebagai  instrumen  dan  alat  bertransaksi  dari  produk  utamanya  yaitu tabungan[1]
Berdasarkan data tahun 2009 sampai 2016 penggunaan alat pembayaran non tunai terus meningkat setiap tahunnya hal ini menunjukan bahwa pembyaran secara non tunai sudah bias diterima masyarakat[2]
Pengontrolan  pengisian  uang  mesin  ATM  yang  di  selesaikan  dengan  teknologi  informasi  dapat memberikan manfaat bagi perusahaan, teknologi informasi dapat menunjang kinerja perusahaan serta informasi yang  dihasilkan  menjadi  lebih  baik.  Oleh  karena  itu  kebutuhan  akan  suatu  teknologi  informasi  yang  dapat menunjang proses pengontrolan pengisian uang pada mesin ATM perusahaan sangat diperlukan guna membantu dalam  pengambilan  keputusan  atau  sebagai  bahan  masukan  kembali  bagi  perkembangan  perusahaan  tersebut. PT.  SSI  yang  bergerak  di  bidang  pengisian  uang  mesin  ATM  dalam  mendukung  aktivitas  bisnis  saat  ini menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel  untuk  penyimpanan  data  dan  jumlah  uang  yang  diterima  dari  Bank pemilik  ATM, serta informasi ATM  mana yang sudah atau belum diisi kembali [3]
Algoritma C4.5 umumnya digunakan untuk pengklasifikasian data, selain algoritma C4.5  algoritma ID3 dan  K-Nearest  juga  dapat  digunakan  untuk  pengklasifikasian  data. Studi  kinerja  K-Nearest  Neighbor  dan  C4.5 sudah dilakukan penelitian dalam menentukan kemungkinan pengunduran diri mahasiswa di STMIK AMIKOM Yogyakarta,  hasil penelitian yang diperoleh  adalah  kinerja algoritma C4.5 lebih cepat dan akurat dibandingkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933
dengan  algoritma  K-Nearest  [4]].  Algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  ketelitian  yang  tinggi  dalam  menghasilkan sebuah keputusan, ketelitiannya  hingga  94 % pada tahap pelatihan dan 93 % pada tahap uji coba [5]. Dilakukan pengujian  menggunakan  dua  algoritma  klasifikasi  yaitu  algoritma  C4.5  dan  Algoritma  Naïve  Bayes,  C4.5 menghasilkan tingkat akurasi yaitu 80%[6]
Menurut  penelitian  tentang  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan  metode    C4.5  Algoritma  ini menggunakan  konsep  data  mining  yang  melakukan  proses  penggalian  informasi  pada  keputusan-keputusan sebelumnya,  kemudian  dijadikan  informasi  yang  membentuk  pola  pohon  keputusan.  Proses  tersebut  dimulai dengan pengolahan data training, kemudian data tersebut dicari prioritas yang paling besar dan dijadikan sebuah rootpada pohon. Proses tersebut diulang dengan mencari gain terbesar sampai bertemu perbandingan yang bersih dan pohon berhenti dibentuk [7]
Pada  penelitian  [8],  dilakukan  Penelitian  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  klasifikasi  waktu kelulusan mahasiswa menghasilkan model klasifikasi dengan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score sebesar 68%,  61.3%,  65.3%,  dan  61%  yang  dihitung  menggunakan  metode  10-Fold  Cross  Validaiton,  dan  Confusion Matrix.  Pada  penelitian  [9],  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dengan  model  Cross  Validation  dengan  nilai fold K=5 didapatkan sebuah hasil rata-rata akurasi C4.5 yaitu 79,28% dan Naive bayes 77,58%
Model  k-Fold  Cross  Validation  digunakan  untuk  mengetahui  nilai  k  Optimal[10],  Prinsip  dasar  model cross validation adalah membagi keseluruhan data menjadi data latih  dan data uji[11]. Model  confusion matrix yang digunakan memperoleh hasil akurasi sebesar 88.01% dengan kriteria akurasi good classification[12]. Pada penelitian  ini  penulis  telah  membandingkan  dan  menganalisis  klasifikasi  dan  algoritma  pembelajaran  dengan Rapidminer.  Rapidminer    merupakan  software  open-source  yang  bagus  untuk  data  mining  dalam  melakukan analisis  dan  simulasi.  software  ini  menyediakan  lingkungan  pengembangan  aplikasi  yang  cepat  dan  visualisasi data yang sesuai [13]
Adapun metode problem solving yang digunakan dalam penelitian ini adalah Data Mining. Data Mining yang ditawarkan menggunakan algoritma C4.5. Diharapkan dengan adanya peramalan tersebut dapat membantu bagian  monitoring  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  kebutuhan  uang  yang  harus  dialokasikan  ke  setiap mesin  ATM.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  unit  pengelola  ATM  dalam  mengotimalkan  dan monitoring  saldo  pada mesin  ATM untuk  menentukan kebutuhan uang, sehingga dapat  memberikan pelayanan yang optimal kepada nasabah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  menjelaskan  mengenai  kerangka  kerja  penelitian  dimana  pada  langkah  ini  menjabarkan langkah-langkah yang digunakan dalam penyelesaian penelitian mulai  dari  identifikasi  masalah sampai dengan pengujian sistem. Adapun kerangka kerja dari penelitian ini dapat digambarkan pada gambar 1 berikut :
Pengumpulan Data Rumusan Masalah Pengujian Sistem Data Selection Preprocessing/ Cleaning Transformation Data Mining Pengolahan Data
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada gambar 1 di atas maka dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Pada  tahap ini  terdapat  dua  proses  yaitu  studi  lapangan  dan  studi  kepustakaan. Pada  proses  studi  lapangan, untuk memperoleh data yang berhubungan dengan judul yang penulis angkat dengan melakukan wawancara dan  sampling.  Sedangkan  pada  proses  studi  kepustakaan,  penulis  mengumpulkan  data  berdasarkan kepustakaan  dengan  menganalisa  dan  membaca  buku-buku,  jurnal-jurnal,  serta  artikel  yang  berhubungan dengan judul yang diambil.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933
2. Rumusan Masalah
Tahap selanjutnya penulis merumuskan permasalahan berdasarkan latar belakang yang telah penulis uraikan.
3. Pengolahan Data
Pada  tahap  pengolahan  data  mining,  ada  beberapa  proses  yang  dibutuhkan  dalam  pengolahan  data  mining antara  lain  Data  Selection,  Preprocessing/Cleaning,  Transformation,  dan  Data  mining.  Pada  Proses  Data Selection, penulis melakukan seleksi data yang sesuai dan dibutuhkan dalam melakukan analisa. Selanjutnya pada  proses  Preprocessing/Cleaning  penulis  melakukan  pembersihan  data  apabila  terdapat  data  yang  tidak relevan, noise dan data yang tidak konsisten serta menghilangkan data apabila terdapat  duplikat  atau sama. Selanjutnya pada proses Transformation, penulis melakukan perubahan data sesuai dengan yang dibutuhkan. Dan terakhir pada proses Data Mining, penulis melakukan proses analisa menggunakan algoritma C4.5 untuk mencari asosiasi dari permasalahan yang sudah diuraikan di latar belakang. Proses Data mining secara garis besar dapat dilihat pada gambar 2 berikut :
Gambar 2. Aliran Informasi dalam Data Mining
Dari  gambar  2  dapat  dijelaskan  tahapan  pertama yaitu Data Selection merupakan  proses  penyeleksian  data dari  data  mentah  sebelum  dilakukan  tahap  berikutnya  untuk  penggalian  informasi,  tahap  kedua Pre- processing  /  Cleaning merupakan  Hasil  dari  data  seleksi  kemudian  dilakukan  proses  cleaning  yaitu pembersihan  terhadap  data  yang  menjadi  focus  terhadap  penelitian  dengan  menghilangkan  duplikasi  dan memeriksa  data  yang  tidak  konsisten.  Tahap  ketiga  yaitu  3 Transformation ,  proses  transformasi  data  pada KDD  merupakan  proses  pengklasifikasian  data  dan  sangat  bergantung  pada  jenis  data  atau  pola  informasi yang akan dicari    Tahap keempat data mining, pada bagian ini merupakan bagian yang paling penting yaitu pross  mencari  pola  terhadap  data  terpilih  dengan  menggunakan  algoritma  tertentu.  Dan  tahap  terakhir Interpretation  /  Evaluation, Tahap  ini  mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada  sebelumnya  dan  perlu  ditampilkan  dalam  bentuk  yang mudah dimengerti oleh pengguna.
4. Pengujian Sistem
Tahap  akhir  pada  sistem  ini  adalah  tahap  uji  coba  sistem,  dimana  menyesuaikan  hasil  dari  sistem  dengan perhitungan manual dan menguji validasi dari algoritma dengan model cross validation[5]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  membahas    mengenai  pengolahan  data  dengan  algoritma  C4.5  kemudian  dilakukan  uji  validasi dengan model cross validation untuk menguji tingkat akurasi dari algoritma C4.5

## 3.1 Pengolahan Data
Pada pengolahan data terdapat beberapa proses yaitu yaitu Data Selection , Cleanning , Transformation dan data mining:

## 3.1.1 Data Selection
Pada  tahap  ini  melakukan  seleksi  terhadap  data  yang  digunakan  dalam  uji  coba,  dan  kemudian  setelah  proses data selection, melakukan proses data cleaning, dimana hasil data cleaning dapat dilihat pada table 1
Tabel 1. Data Cleaning BANK SALDO % WAKTU TEMPUH KETERANGAN BNI < 30 % < 60 MENIT ISI BNI < 30 % < 60 MENIT ISI BNI < 30 % < 60 MENIT ISI

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933
BANK SALDO % WAKTU TEMPUH KETERANGAN BNI 30 % - 50 % < 60 MENIT TIDAK BNI 30 % - 50 % 60 - 90 MENIT ISI BNI 30 % - 50 % < 60 MENIT TIDAK BNI 30 % - 50 % 60 - 90 MENIT ISI BNI 30 % - 50 % < 60 MENIT TIDAK BNI 30 % - 50 % 60 - 90 MENIT ISI BNI 50 % - 60 % > 90 MENIT ISI BNI 30 % - 60 % < 60 MENIT TIDAK BNI 50 % - 60 % > 90 MENIT ISI BNI 30 % - 60 % < 60 MENIT TIDAK BNI 50 % - 60 % > 90 MENIT ISI BNI 30 % - 60 % < 60 MENIT TIDAK BRI < 30 % < 60 MENIT ISI BRI < 30 % < 60 MENIT ISI BRI < 30 % < 60 MENIT ISI BRI 30 % - 50 % < 60 MENIT ISI

## 3.1.2 Data Transformation
Transformasi  data adalah proses pengkelasan data, adapun data yang akan diklasifikasikan adalah data BANK, Saldo dan Waktu Tempuh. Proses transformasi data berdasarkan beberapa variabel yaitu:
Tabel 2. Klasifikasi Presentase Saldo Saldo % Klasifikasi Saldo < 30 % Rendah 30% - 50% Sedang > 60 % Tinggi Tabel 3. Klasifikasi Waktu Tempuh Waktu Tempuh Klasifikasi < 60 Menit Cepat 60 - 90 Menit Sedang > 90 Menit Lama
Berdasarkan  kriteria  klasifikasi  data  dari  tabel  2  sampai  tabel  3  diperoleh  hasil  transformasi seperti  terlihat  pada  tabel  4.  Data  hasil  transformasi  selanjutnya  akan  digunakan  sebagai  data  yang akan diproses menggunakan algoritma C4.5 dalam pembuatan pohon keputusan
Tabel 4. Hasil Transformasi
BANK Saldo Waktu Tempuh KETERANGAN BNI Rendah Cepat ISI BNI Rendah Cepat ISI BNI Rendah Cepat ISI BNI Sedang Sedang ISI BNI Sedang Sedang ISI BNI Sedang Sedang ISI BNI Sedang Cepat TIDAK BNI Sedang Cepat TIDAK BNI Sedang Cepat TIDAK BNI Tinggi Lama ISI BNI Tinggi Lama ISI BNI Tinggi Lama ISI BNI Tinggi Cepat TIDAK BNI Tinggi Cepat TIDAK BNI Tinggi Cepat TIDAK BRI Rendah Cepat ISI BRI Rendah Cepat ISI BRI Rendah Cepat ISI BRI Sedang Cepat ISI

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933

## 3.1.3 Perhitungan Algoritma C4.5
Data hasil transformasi selanjutnya dianalisa untuk menghasilkan sebuah pohon keputusan dengan menggunakan algoritma  C4.5,  Algoritma  C4.5  menggunakan  kriteria  penguatan  dalam  menentukan  fitur  yang  merupakan pemecah  simpul  pada  pohon  yang  diinduksi[14],  secara  umum  algortima  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut [15]: a. Memnghitung Entropy dan Gain
b. Memilih Gain tertinggi sebagai akar ( Node )
c. Mengulangi proses perhitungan Entropy dan Gain  untuk mencari cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama yaitu pada saat semua variabel telah menjadi bagian dari pohon keputusan atau masing –masing variabel telah memiliki daun atau keputusan.
d. Membuat Rule berdasarkan pohon keputusan
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan persamaan 1 berikut
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ 𝑆 𝑖 𝑆 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
(1)
Dimana : S : Himpunan Kasus A  : Atribut
n : Jumlah Partisi Atribut A |Si|  : Jumlah Kasus pada Partisi ke-I
|S|  : Jumlah Kasus dalam S
Sementara itu, perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan 2 berikut
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (2)
Perhitungan Entropy dan Gain node 1 adalah sebagai berikut: a. Menghitung Entropy_Total
Entropy(Total) = (− 32 45 ∗ Log 2 32 45 ) + (− 13 45 ∗ Log 2 13 45 ) = 0.867
b. Menghitung Entropy_Bank
Entropy(Bank, BNI)=15, Entropy(Bank, BRI)=10,  Entropy(Bank, BTN)=8,  Entropy(Bank, Mandiri)=12
Entropy(Bank, BNI) = 15
(− 12 15 ∗   Log 2 12 15 ) + (− 3 15 ∗  Log 2 3 15 ) = 0,722
Entropy(Bank, BRI) = 10
(− 5 10 ∗  Log 2 5 10 ) + (−   − 5 10 ∗   Log 2
5 10 ) = 1
Entropy(Bank, BTN) = 8
(− 4 8 ∗  Log 2 4 8 ) + (− 4 8 ∗   Log 2 4 8 ) = 1
Entropy(Bank, Mandiri) = 12
(− 11 12 ∗  Log 2 11 12 ) + (− 1 12 ∗  Log 2 1 12 ) = 0,414
c. Menghitung Gain dari masing-masing atribute
Menghitung Gain Total terhadap Bank
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜 tal, Bank)  = Entropy(Total) − ∑ |𝐵𝑎𝑛𝑘| |𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐵𝑎𝑛𝑘)
Gain (Total, Bank) =
0,867 − (( 15 45 ∗  0,722) +   ( 10 45 ∗ 1) + ( 8 45 ∗ 1) + ( 12 45 ∗ 0,414)) =  𝟎, 𝟏𝟏𝟔

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933
Hasil perhitungan entropy dan gain untuk mencari akar dapat dilihat pada tabel.5
Tabel 5. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain
Node Atribut nilai Jumlah Kasus Isi Tidak Total Entropy Gain 1 Total 45 32 13 0,867 Bank 0,116 BNI 15 12 3 0,722 BRI 10 5 5 1,000 BTN 8 4 4 1,000 Mandiri 12 11 1 0,414 Saldo 0,207 Tinggi 9 4 5 0,991 Sedang 22 14 8 0,946 Rendah 14 14 0 0,000 Waktu Tempuh 0,071 Cepat 39 26 13 0,918 Sedang 3 3 0 0,000 Lama 3 3 0 0,000
Berdasarkan hasil perhitungan entropy  dan  gain  untuk  mencari  akar nilai  gain  tertinggi  adalah variabel Saldo  dengan  3  nilai  variabel  yaitu  Tinggi,  Sedang  dan  Rendah.  Selanjutnya  adalah  menggambarkan  hasil perhitungan entropy dan gain dalam bentuk pohon keputusan.  Pohon  keputusan untuk mencari nilai akar dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Untuk Mencari Akar
Proses perhitungan entropy dan gain akan berulang sampai semua cabang memiliki sebuah keputusan. Pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Pohon Keputusan Akhir

## 3.1.4 Membuat Rule dari Pohon Keputusan
Rule yang diperoleh dari pohon keputusan sesuai pada gambar 4 adalah sebagai berikut: 1. If Saldo = Rendah Then PA (Pengisian ATM) = Isi
2. If Saldo = Sedang And Waktu Tempuh = Cepat And Bank = BNI Then PA (Pengisian ATM) = Isi
3. If Saldo = Sedang And Waktu Tempuh = Cepat And Bank = BRI Then PA (Pengisian ATM)  = Tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933
4. If Saldo = Sedang And Waktu Tempuh = Cepat And Bank = BTN Then PA (Pengisian ATM) = Isi
5. If Saldo = Sedang And Waktu Tempuh = Cepat And Bank = Mandiri Then PA(Pengisian ATM)  = Isi
6. If Saldo = Sedang And Waktu Tempuh = Sedang Then PA (Pengisian ATM)  = Isi
7. If Saldo = Tinggi And Waktu Tempuh = Cepat Then PA(Pengisian ATM)  = Tidak
8. If Saldo = Tinggi And Waktu Tempuh = Lama Then PA (Pengisian ATM) = Isi

## 3.2 K-fold Cross Validation
Pada  tahap  pengujian  menggunakan  model  K-Fold  Cross  Validation  untuk  muji  tingkat  akurasi  dari  algoritma C4.5  yang  digunakan.  Cross-validasi  atau  dapat  disebut  estimasi  rotasi  adalah  sebuah  teknik  validasi  model untuk  menilai  bagaimana  hasil  statistik  analisis  akan  menggeneralisasi  kumpulan  data  independen[16] . K-fold cross validation merupakan salah satu teknik dari validasi silang yang digunakan menghilangkan bias pada data. Pelatihan dan pengujian dilakukan sebanyak k kali [17]. Nilai k-fold cross validation yang digunakan adalah 10- fold. Hasil akurasi confusion matrix terhadap pengujian data dapat dilihat pada tabel 6
Tabel 6. Confision Matrix 10-Fold Cross Validation
Prediction Value Actual value True ISI True TIDAK Pred. ISI 26 4 Pred. Tidak 3 12
Hasil AUC ( Area Under Curve) pada pengujian 10-fold sebagai berikut
Gambar 5. AUC ( Area Under Curve) pada pengujian 10-fold
Hasil  AUC  adalah  0,833  artinya  semakin  nilai  AUC  mendekati  angka  1  maka  tingkat  akurasi  dari  pengujian semakin  bagus.  Hasil  dari  evaluasi  dan  validasi  terhadap  pengujian  10-fold  cross  validation  dapat  dilihat  pada tabel 7.
Tabel 7. Evaluasi dan Validasi Pengujian 10-Fold K-Fold Validasi Acuracy Precision Recall AUC 10 - Fold 85.00% 80.00% 66.67% 0.833

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dijelaskan  disimpulkan  bahwa  pengujian  terhadap  algoritma  C4.5 menggunkana  metode  validasi  K-Fold  Cross  validation  dengan  nilai  fold=10  dapat  diketahui  tingkat  akurasi sebesar  85%, nilai Precision  sebesar 80% dan nilai  Recall sebesar 66,67%. Sedangkan nilai  AUC ( Area Under Curve) adalah 0.833, hal ini menunjukan bahwa jika nilai AUC mendekati nilai 1 maka tingkat akurasi semakin bagus.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2933

## REFERENCES
[1] R. N. Damaris, M. Sitanggang, and R. P. Simanjuntak, “Sistem Pengendalian Intern Atas Transaksi Penerimaan Dan Pengeluaran Kas Anjungan Tunai Mandiri (Atm) Pt Bank Central Asia, Tbk,” J. Ilm. , vol. 18, no. 2, pp. 54–63, 2014.
[2] N.  N.  Lintangsari,  N.  Hidayati,  Y.  Purnamasari,  H.  Carolina,  and  W.  F.  Ramadhan,  “Analisis  Pengaruh  Instrumen Pembayaran Non-Tunai Terhadap Stabilitas Sistem Keuangan Di Indonesia,” J. Din. Ekon. Pembang. , vol. 1, no. 1, p. 47, 2018, doi: 10.14710/jdep.1.1.47-62.
[3] R.  Hafsari  and  S.  Mawlan,  “Sistem  Informasi  Monitoring  Pengisian  Uang  Pada  Mesin  ATM  oleh  PT  .  Advantage Palembang,” 2008.
[4] M. Di and S. Amikom, “Perbandingan metode nearest neighbor dan algoritma c4.5 untuk menganalisis kemungkinan pengunduran diri calon mahasiswa di stmik amikom yogyakarta,” vol. 10, no. 1, 2009.
[5] K. and S. A. Rajesh, “Analysis of SEER Dataset for Breast Cancer Diagnosis using C4.5 Classification Algorithm,” Int. J. Adv. Res. Comput. Commun. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 72–77, 2012, [Online]. Available: www.ijarcce.com.
[6] S. Masripah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Evaluasi Pemberian Kredit,” Bina Insa. ICT J. , vol. 3, no. 1, p. 234336, 2016.
[7] W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “Algoritma C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan , vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[8] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[9] D. L. Arisandy, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Multi Data,” no. 1310651061, 2017.
[10]  I.  dan  A.  Mutiara,  “Penerapan  K-Optimal  Pada  Algoritma  Knn  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam  Berdasarkan  Ip  Sampai  Dengan  Semester  4,” Klik  -  Kumpul.  J.  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 159–173, 2015.
[11]  I. A. M. SUPARTINI, I. K. G. SUKARSA, and I. G. A. M. SRINADI, “Analisis Diskriminan Pada Klasifikasi Desa Di Kabupaten Tabanan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation,” E-Jurnal Mat. , vol. 6, no. 2, p. 106, 2017, doi: 10.24843/mtk.2017.v06.i02.p154.
[12]  P.  Mochamad  Rizki  Ilham,  “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kepuasan Pelanggan Taksi Kosti,” Simplementasi Data Min.  Menggunakan  Algoritm.  C4.5 Untuk Prediksi  Kepuasan Pelangg. Tak. Kosti , vol. Vol. 4, No, no. 5, p. 11, 2016.
[13]  T.  k  and  M.  Wadhawa,  “Analysis  and  Comparison  Study  of  Data  Mining  Algorithms  Using  Rapid  Miner,” Int.  J. Comput. Sci. Eng. Appl. , vol. 6, no. 1, pp. 9–21, 2016, doi: 10.5121/ijcsea.2016.6102.
[14]  A. Lestari, “Increasing Accuracy of C4 . 5 Algorithm Using Information Gain Ratio and Adaboost for Classification of Chronic Kidney Disease,” pp. 32–38, 2020.
[15]  F.  Harahap,  “Penerapan  data  Mining  dalam  Pemilihan  Mobil  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  VOI  (Voice Informatics) , vol. 7, no. x, 2018.
[16]  H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I.  P.  Putri,  “Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross  Validation  Pada  Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[17]  F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive Bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.