Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PENGAMBILAN KEPUTUSAN MEMILIH DEPOSITO BERJANGKA
Hendri Mahmud Nawawi 1 ; Sri Rahayu 2 ; Muhammad Ja’far Shidiq 3 ; Jajang Jaya Purnama 4
1,2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer
STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id
mahmudhend94@gmail.com , srahayu110527@gmail.com , ash.shidiq.mj@gmail.com , jajangja2412@bsi.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — Deposits  are  one  form  of  investment offered  by  the  Bank  or  other  financial  institutions with the nature of regulating and binding according to the rules set by the manager and the investor or commonly called investors. The advantage of being an  investor  is  getting  a  fee  or  profit  calculated based on the agreed time period at the beginning of the agreement. Whereas for investor fund managers can  be  used  to  advance  and  develop  their  business and  business.  Finding  and  determining  potential customers  is  the  first  step  to  running  a  financial business  in  the  form  of  this  deposit,  before  the transaction  decision  is  taken  which  is  a  favorable decision for both parties, investors or managers, one of the decision making techniques can be done using Data  Mining  using  the  C4.5  Algorithm  which  is  a structured  decision-making  technique  based  on input  variables  so  that  it  can  produce  the  most potential  tipical  information  for  customers  to participate in time deposits.
Keywords: Deposits, Data Mining, C4.5 Algorithms Intisari — Deposito  merupakan  salah  satu  bentuk investasi  yang  ditawarkan  oleh  pihak    Bank  atau lembaga keuangan lainnya dengan sifat mengatur dan mengikat sesuai aturan yang telah ditetapkan oleh  pihak  pengelola  dan  pihak  pemodal  atau biasa  disebut  investor.    Keuntungan  menjadi investor  adalah  mendapatkan  sejumlah fee atau keuntungan  yang  dihitung  berdasarkan  tenggang waktu  yang  telah  disepakati  diawal  perjanjian. Sedangkan  bagi  pengelola  dana  investor  bisa digunakan untuk memajukan dan mengembangkan  bisnis  dan  usahanya.    Mencari dan  menentukan  pelanggan  potensial  adalah langkah awal untuk menjalankan bisnis keuangan dalam  bentuk  deposito  ini,  sebelum  terjadinya transaksi  keputusan  yang  diambil  adalah keputusan yang menguntungkan kedua pihak baik
investor  atau  pengelola  salah  satu  teknik pengambilan  keputusan  ini  dapat  dilakukan dengan menggunakan proses Data Mining dengan menggunakan    Algoritma  C4.5  yang  merupakan teknik pengambilan keputusan secara terstruktur berdasarkan  variable  inputan  sehingga  dapat menghasilkan  informasi  tipical  pelanggan  paling potensial untuk mengikuti deposito berjangka.
Kata  Kunci  : Deposito,  Data  Mining,  Algoritma C4.5

## PENDAHULUAN
Perbankan
merupakan lembaga yang berperan penting untuk kestabilan ekonomi suatu Negara. Perbankan
mencakup
layanan penyimpanan  asset  keuangan  Negara  dan menghimpunnya kemudian disalurkan ke berbagai sektor ekonomi. Selain untuk menghimpun  dan  menyalurkan  dana  saat  ini layanan perbankan memang menjadi lahan bisnis yang  cukup  diminati  oleh  orang-orang  yang memiliki  asset  atau  uang  banyak,  selain  dengan tujuan  keamanan  menyimpan  uang  di  Bank menjadikan  pilihan  supaya  uang  yang  disimpan bertambah  dengan  adanya  komisi  bagi  hasil  atau biasa  disebut  bunga.    Salah  satu  produk  yang sering ditawarkan bank adalah deposito.  Deposito atau  sering  disebut  juga  deposito  berjangka merupakan  salah  satu  produk  bank  jenis  jasa tabungan  yang  ditawarkan  kepada  masyarakat. Dana  deposito  merupakan  tabungan  berjangka yang sifatnya mengikat tetapi dengan keunggulan penwaran bunga yang cukup menggiurkan.
Menurut Undang-Undang No. 10/1998, Pasal 1  ayat  7  (1998:7)  yang  memberikan  pengertian deposito  adalah  simpanan  yang  penarikannya hanya  dapat  dilakukan  pada  waktu  tertentu berdasarkan  perjanjian  nasabah  penyimpan
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
dengan  bank.  Berdasarkan  definisi  deposito tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  pengertian deposito  adalah  simpanan  jenis  ketiga  yang dikeluarkan bank yang penarikannya hanya dapat dilakukan  dalam  waktu  tertentu  berdasarkan perjanjian  antara  nasabah  penyimpan  dengan bank yang bersangkutan.
Dengan  sifatnya  yang  mengikat  antara  bank selaku  penyalur  dana  dan  nasabah  selaku penyimpan dana deposito menjadi sebuah layanan transaksi yang harus betul-betul matang difikirkan terutama  bagi  nasabah,  hal  ini  bertujuan  untuk menghindari  dana  kena  cas  tau  kena  denda apabila  disuatu  hari  dana  yang  di  depositokan diambil sebelum masa perjanjian berakhir.
Pada penulisan makalah ini penulis membuat sebuah  analisa  untuk  membuat  klasifikasi terhadap calon nasabah potensial untuk membuat keputusan  bahwa  ia  akan  melakukan  deposito atau tidak.  Data yang diambil berdasarkan dataset yang dilakukan oleh marketing di salah satu bank diportugis dengan melakukan konfirmasi terhadap beberapa nasabah melalui telpon bahwa ia memilih deposito atau tidak untuk dana yang ia miliki.    Untuk  mengetahui  hubungan  antara attribut  dalam  menentukan  sebuah  keputusan Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  atau  Decision Support  System  (DSS),  merupakan  sebuah  sistem yang  digunakan  sebagai  alat  bantu  bagi  para pengambil keputusan untuk memperluas kemampuan manusia dengan tidak menggantikan perannya.  SPK  dikembangkan  dengan  tujuan untuk  mendukung  pengambil  keputusan  dengan memilih  alternatif  keputusan  yang  merupakan hasil pengolahan informasiinformasi yang diperoleh  atau  tersedia  dengan  menggunakan model-model  pengambil  keputusan  serta  untuk menyelesaikan masalah-masalah bersifat terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur (Yunus, Dahlan, & Santoso, 2014).
Berry  dan linoff  dalam bukunya data mining technique  for  marketing,  Sales,  and  Customers Support  mendefenisikan  data  mining  sebagai suatu  proses  eksplorasi  dan  analisis  secara otomatis  maupun  semiotomatis  terhadap  data dalam  jumlah  besar  dengan  tujuan  menemukan pola  atau  aturan  yang  berarti.    Dalam  situasi  ini yang  melekat  dapat  berupa  korelasi  dikontrol untuk, atau dihapus sama sekali, selama kontruksi desain  eksperimental  (Wijaya,  Hasibuan,  & Ramadhani, 2018).
Untuk  menentukan  sebuah  keputusan Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  Klasifikasi decision  tree C4.5  dengan  melakukan  klasifikasi terhadap  kategori  yang  paling  mempengaruhi untuk  membuat  keputusan  ya  atau  tidak  untuk melakukan deposito.
Konsep  dasar  dari  algoritma  RS-C4.5  mirip dengan  algoritma  C4.5  yaitu  mencapai  klasifikasi untuk  membangun  pohon  keputusan.  Sebelum membuat  sebuah  pohon  keputusan,  proses reduksi atribut dilakukan terlebih dahulu pada set atribut  asli  untuk  mendapatkan  set  minimal atribut,  lalu  atribut  perolehan  dengan  rasio maksimal  dipilih  untuk  memberikan  informasi klasifikasi dari tabel keputusan setelah pengurangan  atribut  untuk  menghasilkan  pohon keputusan  secara rekursif,  mengatasi kekurangan C4.5  algoritma  ketika  informasi  diperoleh  secara langsung  diadopsi  ketika  atribut  dipilih  (Bao  & Guan, 2016).

## Rumusan Masalah
Pada  rumusan  masalah  yang  akan  dibahas adalah  membuat  prediksi  terhadap  investor potensial  yang  memungkinkan  untuk  melakukan deposito  berjangka  berdasarkan  hasil  kampanye yang  dilakukan  oleh  marketing  disalah  satu  bank di  portugis  yang  melakukan  kampanye  melalui telephone  untuk  mencari  pelanggan  potensial untuk  mengikuti  program  deposito  berjangka, hasil  dari  riset  dengan  menggunakan  17  attribut dimana  9  dari  17  attribut  tersebut  merupakan data kuantitatif dan 8 attribut kualitatif  hasil dari kampanye  dengan  menggunakan  17  atribut inputan tersebut menghasilkan sebuah keputusan Ya  dan  Tidak  dari  pelanggan  yang  ditawarkan untuk mengikuti deposito berjangka.

## Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui tipe  pelanggan  seperti  apa  yang  potensial  untuk memutuskan memilih deposito berjangka.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada permasalahan  ini  adalah  dengan  membuat klasifikasi  menggunakan  algoritma decision  tree C4.5.    Pohon  keputusan  adalah  penggolong  yang melakukan  partisi  rekursif.    Contohnya  sebuah pohon  keputusan  khas  terdiri  dari  node  internal, tepi  dan  node  daun.  Setiap  simpul  daun  adalah simpul  terminal  dari  pohon  dengan  label  kelas. Misalnya  memberikan  ilustrasi  dari  pohon keputusan dasar, di mana lingkaran berarti simpul dan persegi keputusan berarti simpul daun. Dalam contoh  ini,  kami  memiliki  tiga  atribut  pemisahan, yaitu  usia,  jenis  kelamin,  dan  kriteria  3,  bersama dengan  dua  label  kelas,  yaitu,  YA  dan  TIDAK. Setiap  jalur  dari  simpul  akar  ke  daun  node membentuk aturan klasifikasi (Amin, Indwiarti, & Sibaroni, 2015).

## BAHAN DAN METODE
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Data  mining  merupakan  analisis  dari peninjauan  kumpulan  data  untuk  menemukan hubungan  yang  tidak  diduga  dan  meringkas  data dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data.  Data  mining  merupakan  teknologi  yang digunakan dalam disiplin ilmu yang berbeda-beda untuk  mencari  hubungan  yang  signifikan  antara variabel  dalam  set  data  yang  besar.  Metode  data mining  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  data  dengan  mengubah  data  menjadi pohon  keputusan  (decision  tree)  dan  aturan- aturannya  (rule),  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  atau  mengklarifikasi  suatu  kejadian (Yunus et al., 2014).
Dataset  ini  diambil  dari  UCI  Repository  data Bank  di  Protugis  yang  diakses  secara Online. attribute  yang  digunakan  tidak  semuanya, mengacu  pada  penelitian  ini  attribut  yang digunakan  merupakan  attribut  pokok  (Wiharto, Kusnanto,  &  Herianto,  2016).    Dari  17  attribut yang  didapatkan  9  diantaranya  merupakan  data kuantitatif kemudian data tersebut diolah menjadi data  kualitatif  sehingga  attribut  yang  dipakai menjadi  9  attribut  kualitatif  yang  merupakan inputan paling berpengaruh. Teknik pemangkasan  ini  bertujuan  untuk  membuat struktur  pohon  yang  dihasilkan  oleh  algoritma C4.5 lebih sederhana dan distribusi kelasnya dapat dipertahankan  (Amin  et  al.,  2015).      Evaluasi  dan validasi  hasil  dalam  penelitian  ini  adalah  hasil klasifikasi  pada  data training berdasarkan  waktu proses  yang  dibutuhkan,  tingkat  akurasi,  serta jumlah  data  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas YA/TIDAK.    Untuk  mengetahui  evaluasi  dari kinerja  model  klasifikasi  didasarkan  pada banyaknya ( count)  dataset record yang diprediksi secara  benar  dan  tidak  benar  pada  model klasifikasi tersebut. Count ini ditabulasikan dalam sebuah hasil yang dikenal sebagai confusion matrix (Santoso, 2011).
Algoritma  C4.5  yang  merupakan  agoritma pengambilan  keputusan  yang  melakukan  partisi rekrusif  ata s  ruang instance, sebuah pohon keputusan tipikal terdiri dari simpul internal, tepi dan  simpul  daun.  Setiap  simpul  internal  disebut simpul keputusan yang mewakili tes pada atribut atau  subset  atribut,  dan  masing-masing  edge diberi label dengan nilai spesifik atau rentang nilai atribut input (Dai & Ji, 2014).
Secara umum alur proses algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan dalam data mining adalah:
1) Pilih atribut sebagai simpul akar.
2) Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3) Bagi kasus dalam cabang.
4) Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama (Yunus et al., 2014).
Pemilihan atribut sebagai simpul, baik simpul akar  (root)  atau  simpul  internal  didasarkan  pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
Penghitungan  nilai  Gain  digunakan  rumus seperti dalam Persamaan 1.
Gain (S, A)   = Gain (S,A) 𝑆𝑖 (𝑆,𝐴) ……………………………. (1) 𝑆𝑖 =   − ∑ − 𝑝𝑖 log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖 ……………………………….. (2)
S  : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si |: Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|: Jumlah kasus dalam S
untuk  menghitung  nilai  Entropy  dapat dilihat pada Persamaan 2.
Entropy(S) – ∑ 𝑠𝑖/𝑠 log 2 𝑠𝑖/𝑠 𝑐 𝑖=1 …………………. (3) (Widayu, Darma, Silalahi, & Mesran, 2017).
Algoritma  C4.5  memiliki  aturan  input:  sampel pelatihan, label pelatihan, atribut
1. Membangun simpul akar untuk pohon
2. Jika  semua  sampel  positif,  berhenti  setelah pohon dengan simpul akar,  beri label dengan (+)
3. Jika  semua  sampel  negatif,  berhenti  setelah pohon dengan simpul akar,  beri label dengan (-)
4. jika  atribut  hilang,  berhenti  setelah  pohon dengan  simpul  root,  beri  label  dengan  nilai yang sering muncul dalam label pelatihan
5. untuk yang lain Atribut  yang  mengklasifikasikan  sampel dengan  hasil  terbaik  (berdasarkan  rasio keuntungan)
Atribut  decission  untuk  simpul  akar  A untuk  setiap  nilai  Vi  yang  dimungkinkan untuk A
a) cabang  tambahan  di  bawah  root  yang terkait dengan A = Vi
b) Menentukan sampel Svi sebagai subset dari sampel yang memiliki nilai Vi untuk atribut A
c) Jika sampel SVi tidak ada  di  bawah  cabang,  tambahkan  simpul daun dan label = yang sering
 untuk yang lain, tambahkan cabang baru di  bawah  cabang  saat  ini  (Amin  et  al., 2015).
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## Performance
Kinerja  sistem  informasi  dapat  dievaluasi dengan  menghitung  akurasi  berdasarkan  input data  pelatihan  dan  data  uji.  dalam  klasifikasi, pengukuran  yang  biasa  dilakukan  adalah  presisi, daya ingat ( recall ) dan akurasi.  Keputusan untuk menentukan suatu kepastian merupakan klasifikasi biner yang hasilnya bisa didapatkan Ya atau Tidak.
Tabel 1 Performance Sistem identifikasi tidak memenuhi syarat identifikasi memenuhi syarat tidak memenuhi syarat a b memenuhi syarat c d
Sumber : (Amin et al., 2015)
Presisi Presisi adalah bagian dari data yang diambil sesuai  dengan  informasi  yang  diperlukan.  Rumus presisi adalah:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = (𝑑) (𝑏+𝑑) 𝑥 100% ……………………. (4)
Dalam  klasifikasi  biner,  presisi  dapat dianggap setara dengan nilai prediksi positif.
Recall Recall  adalah  pengumpulan  data  yang berhasil  diambil  dari  bagian  data  yang  relevan dengan queri. rumus recall adalah:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (𝑑) (𝑐+𝑑) 𝑥 100% ……………………………... (5)
Accuracy
Akurasi  adalah  persentase  dari  total  data  uji yang diidentifikasi dengan benar.  Rumus accuracy adalah:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑎+ 𝑑) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑥 100% ………………… (6)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Objek permasalahan yang penulis angkat pada masalah  ini  adalah  dataset  yang  diperoleh  dari hasil kampanye pemasaran langsung dari lembaga perbankan  di  Portugis.  Kampanye  pemasaran didasarkan  pada  panggilan  telepon.  Seringkali, lebih  dari  satu  kontak  ke  klien  yang  sama diperlukan,  untuk  mengakses  jika  produk (deposito  berjangka  bank)  akan  ('ya')  atau  tidak ('tidak') berlangganan.
Pada  pembahasan  ini  penulis  tertarik  untuk membuat  kalsifikasi  terhadap  pelanggan  yang memilih  ya  dan  tidak  untuk  mengikuti  deposito jangka panjang  serta melakukan analisa terhadap faktor-faktor yang dapat mempengaruhi keputusan  pelanggan  dalam  memilih  atau menyetujui mengikuti deposito berjangka panjang.
Variabel  input  dari  dataset  yang  diambil sebanyak  9  attribut  yaitu,  attribute  kategori  usia, penghasilan,  pendidikan,  status  pernikahan, pinjaman  di  Bank,  pinjaman  rumah,  type  contac yang  dihubungi,  hasil  kampanye  sebelumnya  dan keputusan  Ya  atau  Tidak  yang  menjadi variable class untuk  memiliki  deposito  berjangka.    untuk lebih jelasnya dijelaskan pada tabel dibawah ini.
Tabel 2 Data Training N o Kat egor i usia Peng hasil an Pend idika n Statu s Perni kaha n Pinj ama n Ban k Pinj ama n Ru mah Typ e cont act Kam pany e sebel umny a Ke put u san 1 Pro duk tif Midd le Prim ary Meni kah Y Y Cell uler Suks es Y 2 Pro duk tif Midd le Seco ndar y Singl e Y Y Cell uler Gagal T 3 Pro duk tif Low Terti ary Berc erai Y T unk now n Tidak diket ahui T 4 Non Pro duk tif Low Seco ndar y Berc erai T T unk now n Tidak diket ahui T … 2 4 8 Non pro duk tif Midd le Seco ndar y Meni kah T T Cell uler Gagal T 2 4 9 Pro duk tif Hight Prim ary Singl e T T Cell uler Suks es Y 2 5 0 Pro duk tif Hight Prim ary Meni kah T Y tele pho ne sukse s Y
Sumber:  (Nawawi,  Rahayu,  Shidiq,  &  Purnama, 2018)
Setelah mendapatkan data training maka langkah selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  Entopy  dan nilai Gain dari masing-masing variable inputan.
Menghitung  Nilai  Entropy  dari  data  training diketahui  jumlah  kasus  sebanyak  250  data,  yang menyatakan  Ya  untuk  deposito  sebanyak  30  data dan  yang  menyatakan  Tidak  sebanyak  220.  Maka didapat entropy nilai akarnya totalnya:
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-30/250  *  log2(30/250))  +  (-220/250  * log2(220/250)) = -0,2372
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori  usia produktif  yang  diketahui  jumlah  kasus  221,  yang menyatakan  Ya  ada  23  dan  yang  Tidak  ada  198, sehingga didapat nilai produktifnya :
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-23/221  *  log2(23/221))  +  (-198/221  *  log2 (198/221)) = 0,4818
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori  usia Non  Produktif  yang  diketahui  jumlah  kasus  ada 29, yang menyatakan Ya ada 7 dan yang Tidak ada 22, sehingga nilai yang didapat untuk kategori Non Produktif adalah:
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (-7/29 * log2 (7/29)) + (-22/29 * log2 (22/29)) = 0,7973
Menghitung nilai gain untuk attribut kategori usia, dengan nilai gain yang didapat sebagai berikut:
Gain  (S,A)  =  Entopy(S)- ∑ si/s 𝑛 𝑖=0 * entropy (Si)
Gain (S,A)   =  -0,2372  –  ((221/250(0,4818)  + 29/250(0,7973) = -0.75558
Menghitung  nilai  Entropy  dari  kategori  data pekerjaan Rendah  yang diketahui jumlah  datanya ada  87,  data  yang  memilih  Ya  ada  10  dan  yang tidak  ada  77,  maka  nilai  entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 =  (-10/87  *  log2  (10/87))  +  (-77/87  *  log2 (77/87)) = 0,5146
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori pekerjaan Medium, Jumlah datanya ada 115, yang menyatakan  Ya  ada  13  dan  yang  menyatakan Tidak  ada  102,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =  (-13/115  *  log2  (13/115))  +  (-102/115  *  log2 (102/115)) = 0,5090
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori pekerjaan  Tinggi,  Jumlah  datanya  ada  48,  yang menyatakan Ya ada 7 dan yang menyatakan Tidak ada  41,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat  sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (-7/48 * log2 (7/18)) + (-41/48 * log2 (41/48)) = 0,5993
Menghitung  nilai  gain  untuk  attribut  kategori Pekerjaan, dengan nilai gain yang didapat sebagai berikut:
Gain  (S,A) = Entopy(S)- ∑ si/s 𝑛 𝑖=0 * entropy (Si)
Gain (S,A) = -0,2372 – ((87/250(0,05146)  + 115/250 (0,5090) + ((48/250) (0,5993)) = -0,06708
Menghitung nilai Entropy dari data kategori Status Pernikahan  Single,  Jumlah  datanya  ada  78,  yang menyatakan    Ya  ada  11  dan  yang  menyatakan Tidak  ada  67,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-11/78*log2(11/78))+(-67/78* log2 (67/78)) = 0,5869
Menghitung nilai Entropy dari data kategori Status Pernikahan  Menikah,  Jumlah  datanya  ada  146, yang menyatakan  Ya ada 14 dan yang menyatakan Tidak  ada  132,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut : Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =  (-14/146  *  log2(14/146))    +  (-132/146  *  log2 (132/146)) = 0.4558
Menghitung nilai Entropy dari data kategori Status Pernikahan Bercerai, Jumlah datanya ada 26, yang menyatakan  Ya ada 5 dan yang menyatakan Tidak ada  21,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat  sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (-5/26 * log2 (5/26))  + (-21/26 * log2 (21/26)) = 0,7063
Menghitung  nilai  gain  untuk  attribut  kategori Pernikahan,  dengan  nilai  gain  yang  didapat sebagai berikut:
Gain (S,A) = Entopy(S)- ∑ si/s 𝑛 𝑖=0 * entropy (Si) Gain (S,A)  =  -0,2372 – ( (78/250 (0,5869)  + 146/250
(0,4558) + ((26/250 (0,7063)) = -0,29622
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori Pendidikan Primary, Jumlah datanya ada 33, yang menyatakan  Ya ada 4 dan yang menyatakan Tidak ada  29,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat  sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-4/33*log2(4/33))+(-29/33* log2 (29/33)) = 0,5328
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori Pendidikan  Secondary,  Jumlah  datanya  ada  130, yang menyatakan  Ya ada 13 dan yang menyatakan
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Tidak  ada  117,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-13/130*log2(13/130))+(-117/130*log2(117/ 130)) = 0,4690
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori Pendidikan Tertiary, Jumlah datanya ada 76, yang menyatakan    Ya  ada  12  dan  yang  menyatakan Tidak  ada  64,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 = (-12/76 * log2 (12/76)) +(-64/76*log2 (64/76)) = 0,6292
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori Pendidikan  tidak  diketahui,  Jumlah  datanya  ada 11,  yang  menyatakan  Ya  ada  1  dan  yang menyatakan Tidak ada 10, maka nilai Entropy nya didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-1/11*log2(1/11))+(-10/11* log2 (10/11)) = 0,4395
Menghitung  nilai  gain  untuk  attribut  kategori Pendidikan,  dengan  nilai  gain  yang  didapat sebagai berikut:
Gain  (S,A)  =  Entopy(S)- ∑ si/s 𝑛 𝑖=0 * entropy (Si) Gain (S,A)   =  -0,2372–(  (33/250  (0,5328)+130/250 (0,4690)+((76/250(0,6292))+((11/250
(0,4395))
= -0,146972
Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  kategori Memiliki Cicilan Rumah, Jumlah datanya ada 139, yang menyatakan  Ya ada 11 dan yang menyatakan Tidak  ada  128,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖
𝑛 𝑖=1 = (-11/139 * log2 (11/139)) + (- 128/139 * log2 (128/139)) = 0,3991
Menghitung nilai Entropy dari data kategori Tidak Memiliki Cicilan Rumah, Jumlah datanya ada 111, yang menyatakan  Ya ada 19 dan yang menyatakan Tidak  ada  92,  maka  nilai  Entropy  nya  didapat sebagai berikut :
Entropy (S) – ∑ − 𝑝𝑖 ∗ log 2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 =(-19/111*log2(19/111))+(-92/111*log2(92/111)) = 0,6604
Menghitung  nilai  gain  untuk  attribut  kategori Memiliki  Cicilan  Rumah,  dengan  nilai  gain  yang didapat sebagai berikut:
Gain  (S,A)  =  Entopy(S)-
∑ si/s 𝑛 𝑖=0 * entropy (Si) Gain (S,A)   =  -0,2372  –  (  (139/250  (0,3991) +111/250 (0,6604)
= -0,16591
Selanjutnya  untuk  menentukan  nilai  Entropy dan  Gain  dari  kategori  Cicilan  Bank,  Contac  yang dihubungi dan hasil kampanye sebelumnya  dapat dilakukan  dengan  cara  dan  rumus  yang  sama seperti  menentukan  nilai  Entropy  diatas.    Maka hasil  dari  keseluruhannya    bisa  dilihat  dari  tabel dibawah ini secara rinci.
Tabel 3 Nilai Entropy dan Gain
Dat a Ya Tid ak Pi (yes) Log 2 Pi Pj (No) Log 2 Pj Entro py Gain Akar Total 25 0 33 0 20 1,32 0,40 05 0,08 00 - 3,64 39 - 0,237 2 Usia Produkti f 22 1 23 198 0,104 07 - 3,26 43 0,89 59 - 0,15 85 0,481 8 Non Produkti f 29 7 22 0,241 38 - 2,05 06 0,75 86 - 0,39 85 0,797 3 - 0,7555 8 Kategori Pekerjaa n Rendah 87 10 77 0,114 94 -
3,12 10 0,88 51 -
0,17 62 0,514 6 Medium 11 5 13 102 0,113 04 - 3,14 51 0,88 70 - 0,17 31 0,509 0 Tinggi 48 7 41 0,145 83
- 2,77 76 0,85 42 - 0,22 74 0,599
3
-
0,0670 8 Status Pernikah an Single 78 11 67 0,141 03 - 2,82 60 0,85 90 - 0,21 93 0,586 9 Menikah 14 6 14 132 0,095 89 - 3,38 25 0,90 41 - 0,14 54 0,455 8 Bercerai 26 5 21 0,192 31 - 2,37 85 0,80 77 - 0,30 81 0,706 3 0,2962 22 Pendidik an Primary 33 4 29 0,121 21 - 3,04 44 0,87 88 - 0,18 64 0,532 8 Secondar y 13 0 13 117 0,100 00 - 3,32 19 0,90 00 - 0,15 20 0,469 0 Tertiary 76 12 64 0,157 89 -
2,66 30 0,84 21 - 0,24 79 0,629 2 Tidak Diketahu i 11 1 10 0,090 91
- 3,45 94 0,90 91 - 0,13 75 0,439 5 0,1469 72 Cicilan Rumah Ya 13 9 11 128
0,079 14 -
3,65 95 0,92 09 - 0,11 89 0,399 1 Tidak 11 1 19 92 0,171 17 -
2,54 65 0,82 88 -
0,27 09 0,660 4
-
0,1659
1
Cicilan Bank
Ya
43 1 42 0,023 26
- 5,42 63 0,97 67 - 0,03 39 0,159 4
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Tidak 20 7 29 178 0,140 10
- 2,83 55 0,85 99 - 0,21 78 0,584 5 0,2193 49 Contac Cellular 16 8 23 145 0,136 90 -
2,86 88 0,86 31 -
0,21 24 0,576 1 Telepho ne 19 6 13 0,315 79 -
1,66 30 0,68 42 -
0,54 75 0,899
7 Tidak Diketahu i 63 1 62 0,015 87 -
5,97 73 0,98 41
- 0,02 31 0,117 6 - 0,5263 1 Kampan ye
Sebelum nya Sukses 9 5 4 0,555 56 -
0,84 80 0,44 44 - 1,16 99 0,991 1
Gagal 32 12 20 0,375 00 -
1,41 50 0,62 50 - 0,67 81 0,954 4 Lainnya 13 1 12 0,076 92 -
3,70 04 0,92 31 - 0,11 55 0,391 2 Tidak Diketahu i 19 6 20 176 0,102 04 -
3,29 28 0,89 80 -
0,15 53 0,475 4 0,2423 7
Sumber:  (Nawawi,  Rahayu,  Shidiq,  &  Purnama, 2018)
Dari  tabel  3  yang  telah  dijabarkan  diatas  dapat dilihat  dari  nilai  gain  yang  paling  tinggi  adalah contac  yang  dihubungi,  contac  yang  dihubungi memiliki  nilai gain sebesar -0,52631  (0,52631), maka dapat disimpulkan dan digambarkan bahwa contac  yang  dihubungi  sebagai  akar  dari  pohon keputusan  dengan  algoritma decision  tree C4.5 sebagai berikut.
Sumber:  (Nawawi,  Rahayu,  Shidiq,  &  Purnama,

## 2018) Gambar 1 Pohon keputusan dari hasil pengolahan
dengan Algoritma C4.5
Berdasarkan gambar diatas pada pohon keputusan dapat diambil daftar aturan dari pohon keputusan yaitu:
1. Jika  Nasabah  dihubungi  melalui  contac celluler  dan  kampanye  sebelumnya  sukses dan  tidak  memiliki  cicilan  rumah  maka keputusannya  adalah  Ya  akan  melakukan deposito
2. Jika  Nasabah  dihubungi  melalui  contac celluler  dan  kampanye  sebelumnya  gagal, tidak diketahui atau lainnya maka keputusannya adalah Tidak.
3. Jika  nasabah  dihubungi  melalui  nomor telephone, tidak memiliki cicilan rumah, tidak memiliki  cicilan  bank  dan  statusnya  single atau bercerai maka keputusannya adalah Ya
4. Jika  nasabah  yang  dihubungi  melalui  nomor telephone, tidak memiliki cicilan rumah, tidak memiliki  cicilan  bank  dan  statusnya  menikah maka keputusannya adalah Tidak.
5. Jika  nasabah  yang  dihubungi  melalui telephone  dan  memiliki  cicilan  rumah  maka keputusannya adalah Tidak.
6. Jika  nasabah  yang  dihubungi  melalui telephone  dan  tidak  memiliki  cicilan  rumah tetapi memiliki cicilan kredit, maka keputusannya adalah Tidak
7. Jika  contacnya  tidak  diketahui  maka keputusannya adalah Tidak.
Berdasarkan  aturan  diatas  maka  dapat diketahui  calon  nasabah  yang  memungkinkan melakukan  deposito  berjangka  adalah  nasabah yang  dihubungi  melalui  contac  selluler  akan mengatakan  Ya  apabila  kampanye  sebelumnya sukses  dan  tidak  memiliki  cicilan  rumah  dan nasabah  yang  dihubungi  melalui  telephone  akan melakukan deposito apabila tidak memiliki cicilan rumah  atau  cicilan  kredit  serta  status pernikahannya single atau bercerai.
Hasil  dari  algoritma  C4.5  berdasarkan  hasil keseluruhan  digambarkan  dalam  algoritma decision  tree dengan  menggunakan tolls rapid miner adalah sebagai berikut:
Sumber : Hasil Penelitian (2019) Gambar 2 Tampilan Hasil Pengujian Algoritma C.45 dengan Rapid Miner
Performance
Tabel 4 Presisi, Recall dan Accuracy true no true yes class precision pred no 211 30 87,55% pred yes 9 0 0,00% class recall 95,91% 0,00% Sumber:  (Nawawi,  Rahayu,  Shidiq,  &  Purnama, 2018)
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
Performance dari pengujian data training adalah Presisi :
0 30 + 0 𝑥 100% = 0,00% Recall 0 9 + 0 𝑥 100% = 0,00% Accuracy 211 + 0
250 𝑥 100% = 84,4%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas  untuk menentukan  keputusan  pemilihan  deposito berjangka  yang  dilakukan  di  sebuah  bank  dari dataset  yang  diperoleh  menunjukan  bahwa pelanggan  potensial  adalah  pelanggan  yang dihubungi melalui celluler dan telephon jika status single  atau  bercerai  dan  tidak  memiliki  kredit rumah  ataupun  kredit  bank  maka  pelanggan tersebut  besar  kemungkinan  untuk  mengatakan Ya  untuk  melakukan  Deposito  berjangka. Accuracy  nilai  yang  didapatkan  dari  hasil penelitian  terhadap  jumlah  sample  dengan  9 attribut  input  paling  berpengaruh  terhadap pengambilan  keputusan  adalah  sebesar  84,4% nilai keakuratannya.

## REFERENSI
Amin,  R.  K.,  Indwiarti,  &  Sibaroni,  Y.  (2015). Implementation  of  decision  tree  using  C4.5 algorithm  in  decision  making  of  loan application  by  debtor  (Case  study:  Bank pasar  of  Yogyakarta  Special  Region). 2015
3rd  International  Conference  on  Information and Communication Technology, ICoICT 2015 ,
0 , 75–80. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2015.72314
00
Bao, X., & Guan, X. (2016). A Method of Predicting Crude  Oil  Output  Based  on  RS-C4.5
Algorithm. Proceedings - 2016 3rd International  Conference  on  Information Science and Control Engineering, ICISCE 2016 , (3), 63–66. https://doi.org/10.1109/ICISCE.2016.24
Dai,  W.,  &  Ji,  W.  (2014).  A  mapreduce implementation  of  C4.5  decision  tree algorithm. International  Journal  of  Database Theory and Application , 7 (1), 49–60.
Nawawi, H. M., Rahayu, S., Shidiq, M. J., & Purnama,
J.  J.  (2018). Laporan  Akhir  Penelitian: Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Pengambilan  Keputusan  Memilih  Deposito Berjangka . Jakarta.
Santoso, B. T. (2011). ANALISA DAN PENERAPAN METODE C4.5 UNTUK PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN. Jurnal  Ilmiah  Fakultas  Teknik , 10 (1), 1–47.
Widayu,  H.,  Darma,  S.,  Silalahi,  N.,  &  Mesran. (2017).  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada  Koperasi Simpan  Pinjam  Dengan  Algoritma  C4.5. Issn 2548-8368 , Vol 1 , No (June), 7.
Wiharto,  W.,  Kusnanto,  H.,  &  Herianto,  H.  (2016).
Interpretation of clinical data based on C4.5 algorithm for the diagnosis of coronary heart disease. Healthcare  Informatics  Research , 22 (3), 186–195. https://doi.org/10.4258/hir.2016.22.3.186
Wijaya,  A.  C.,  Hasibuan,  N.  A.,  &  Ramadhani,  P.
(2018). Implementasi Algoritma C5 . 0 Dalam Klasifikasi  Pendapatan  Masyarakat  (  Studi Kasus : Kelurahan Mesjid Kecamatan Medan Kota  ). Informasi  Dan  Teknologi  Ilmiah (INTI) , 13 , 192–198.
Yunus,  M.,  Dahlan,  H.  S.,  &  Santoso,  P.  B.  (2014). SPK  Pemilihan  Calon  Pendonor  Darah Potensial  dengan  Algoritma  C4.5  dan  Fuzzy Tahani. Jurnal EECCIS , Vol. 8 No. (1), 47–54.