Vol.30, No.1, June 2024 ISSN (p): 1693-590x, ISSN (e): 2686-4711
DOI: 10.36309/goi.v30i1.266  111
Received June 1 st , 2024; Revised June 9 th , 2024; Accepted June 19 th , 2024

## Implementasi CRISP-DM pada Data Mining untuk Melakukan Prediksi Pendapatan dengan Algoritma C.45
Diyah Ruswanti* 1 , Dahlan Susilo 2 , Riani 3 1,2,3 Universitas Sahid Surakarta; Jalan Adi Sucipto No 154 Jajar-Laweyan, Indonesia 3 Program Studi Informatika, Universitas Sahid Surakarta, Surakarta, Indonesia e-mail: 1 dyahruswanti@usahidsolo.ac.id, 2 dahlan.susilo@usahidsolo.ac.id,
3 rianiadvance@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  penerapan  metodologi  CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining)  untuk  melakukan  analisis  prediksi  pendapatan  menggunakan algoritma  C4.5.  Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  menprediksi  jenis  kendaraan  yang menyumbang  pendapatan  terbesar  pada  uji  kir  kendaraan  di  Dinas  Pehubungan.  Pada  tahap pertama,  Tahapan  Business  Understanding,  penelitian  ini  mendefinisikan  tujuan  bisnisnya sebagai  pengembangan  model  prediksi  pendapatan  untuk  mendukung  keputusan  strategis. Selanjutnya,  pada  Tahapan  Data  Understanding,  data  pendapatan  individu  dikumpulkan  dan dieksplorasi  untuk  pemahaman  awal  sebelum  dilakukan  pemrosesan  data  lebih  lanjut.  Pada tahap  Data  Preparation,  data  yang  diperoleh  dibersihkan,  diubah,  dan  dipersiapkan  untuk analisis.  Faktor-faktor  yang  dianggap  penting  untuk  prediksi  pendapatan,  seperti  pendidikan, pekerjaan,  dan  status  perkawinan,  dipilih  dan  diolah  dengan  cermat.  Tahapan  Modeling melibatkan  penerapan  algoritma  C4.5  untuk  membangun  model  prediksi.  Evaluasi  dilakukan terhadap  kualitas  model,  termasuk  akurasi  dan  interpretasi  aturan  yang  dihasilkan  oleh algoritma.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  prediksi  pendapatan  menggunakan algorithma  C4.5  mampu  memberikan  hasil  yang  memuaskan  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 75% dengan jenis kendaraan yang diprediksi pendapatan uji kir naik adalah jenis Light Truk.
Kata kunci: crisp-dm, prediksi, pendapatan, c.45, data mining

## Abstract
This  research  discusses  the  application  of  the  CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard Process  for  Data  Mining)  methodology  in  conducting  revenue  prediction  analysis  using  the C4.5  algorithm.  The  main  objective  of  this  research  is  to  predict  the  type  of  vehicle  that contributes  the  largest  income  to  vehicle  driver's  license  tests  at  the  Transportation Department.  In  the  first  stage,  the  Business  Understanding  phase,  this  research  defines  its business  objectives  as  developing  a  revenue  prediction  model  to  support  strategic  decisions. Next,  at  the  Data  Understanding  stage,  individual  income  data  is  collected  and  explored  for initial  understanding  before  further  data  processing  is  carried  out.  In  the  Data  Preparation stage, the data obtained is cleaned, transformed, and prepared for analysis. Factors considered important  for  income  prediction,  such  as  education,  employment,  and  marital  status,  are carefully selected and processed. The Modeling phase involves applying the C4.5 algorithm to build  a  prediction  model.  Evaluation  is  carried  out  on  the  quality  of  the  model,  including accuracy and interpretation of the rules generated by the algorithm. The results of the analysis show that the revenue prediction model using the C4.5 algorithm is able to provide satisfactory results  with  an  accuracy  level  of  75%  with  the  type  of  vehicle  predicted  by  the  KIR  test increasing revenue being the Light Truck type.
Keywords: crisp-dm, prediksi, pendapatan, c.45, data mining

## 1. PENDAHULUAN
Data merupakan  aset yang  sangat  berharga.  Dalam  era  perkembangan teknologi  yang pesat,  dimana  data  dikumpulkan  dan  disimpan  mampu  menghasilkan  basis  data  yang  sangat besar. Namun, seringkali data yang tersebut tidak dilihat karena terlalu besar, kurang menarik, dan  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  diolah.  Akibatnya,  pengambilan  keputusan  yang seharusnya  didasarkan  pada  data  sering  dibuat  berdasarkan  pemikiran  atau  perasaan  pembuat keputusan. Inilah yang mendorong lahirnya data mining. Data mining adalah proses otomatisasi pencarian data dalam database yang mempunyai skala besar untuk menghasilkan informasi yang berguna.  Perkembangan  data  mining  mengikuti  dari  kemajuan  teknologi  informasi  yang memungkinkan  akumulasi  data  dalam  jumlah  besar.  Keterkaitan  ini  membuat  data  mining berkembang pesat di berbagai sektor bisnis.
Dalam kegiatan bisnis biasanya ada persaingan dan perkembangan yang dinamis, para pelaku bisnis harus dapat memikirkan strategi untuk bertahan sekaligus mengembangkan skala bisnisnya. Untuk mencapai hal tersebut, analisis data perusahaan menjadi salah satu cara yang efektif.  Dengan  melakukan  analisis  data,  perusahaan  dapat  meningkatkan  kapasitas  produk, efisiensi biaya operasional, dan efektivitas kegiatan pemasaran.
Dinas  Perhubungan  merupakan  bagian  dari  Perangkat  Daerah  dengan  tugas  urusan pemerintahan  pad  abidang  perhubungan.  Kepala  Dinas  Perhubungan  memimpin  Dinas Perhubungan  dan  mempunyai  tanggung  jawab  kepada  Bupati  melalui  Sekda.  Salah  satu tugasnya adalah melaksanakan Uji Kendaraan apakah layak digunakan di jalan raya atau tidak (Uji  KIR).  Retribusi  adalah  salah  satu  sumber  PAD  (Pendapatan  asli  Daerah)  yang  untuk membiayai kegiatan Pemerintah Daerah. Retribusi Pengujian Kendaraan Bermotor atau disebut juga Retribusi Uji KIR, termasuk dalam kategori retribusi Jasa Umum. Menurut peraturan yang berlaku,  biaya  ini  merupakan  kompensasi  atas  layanan  pengujian  kendaraan  bermotor.  Tarif untuk uji KIR diatur dalam Peraturan Daerah Kabupaten Karanganyar Nomor 20 Tahun 2019, yang  merupakan  Perubahan  Ketiga  Atas  Peraturan  Daerah  Kabupaten  Karanganyar  Nomor  4 Tahun 2012 Tentang Retribusi Jasa Umum.
Menurut data yang dikumpulkan oleh Dinas Perhubungan Kabupaten Karanganyar dari tahun  2016  hingga  2020,  pendapatan  retribusi  Uji  KIR  telah  melebihi  target  setiap  tahun. Realisasi  pada  tahun  2016  mencapai  116,37%;  pada  tahun  2017,  naik  menjadi  101,99%;  dan pada  tahun  2020,  naik  lagi  menjadi  105,10%.  Namun,  pada  tahun  2018,  dan  2019  terjadi penurunan, dengan realisasi penerimaan yang tidak mencapai target masing-masing 97,47% dan 93,74%.
Dengan  data  mining,  kita  dapat  melakukan  prediksi  terhadap  pendapatan  uji  KIR, melalui metode crisp-dm diharapkan proses yang berjalan dimulai dari business understanding sampai dengan evaluation dapat dilaksanakan dengan baik agar dapat memprediksi pendapatan dari  hasil  Uji  KIR  ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  pemodalam  data mining denagn crips-dm untuk menemukan informasi pada data pendapatan uji KIR dari tahun- tahun sebelumnya menggunakan algorithma c.45 dan dievaluasi dengan confussion matrix .

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi crisp-dm digunakan pada penelitian ini yang merupakan kepanjangan dari Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining. Methodologi  ini  meliputi  enam  Tahapan seperti yang ada pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode CRISP-DM
1. Tahap Pemahaman Bisnis ( Business Understanding )
Tujuan  penelitian  adalah  menemukan  pola  kenaikan  dan  penurunan  pendapatan  terhadap retribusi Uji KIR yang digunakan untuk melakukan prediksi pendapatan yang berasal dari Uji KIR pada tahun berikutnya. Tujuan dari data mining ini adalah untuk mengetahui bagaimana pola  pendapatan  retribusi  Uji  KIR  berdasarkan  jenis  kendaraan  terkait  dengan  prediksi pendapatan  retribusi  Uji  KIR  pada  tahun  berikutnya.  Situasi  bisnis  ini  menunjukkan  bahwa pendapatan  dari  retribusi  pengujian  KIR  setiap  bulan  berbeda,  dipengaruhi  oleh  jenis kendaraan dan jumlah kendaraan yang melakukan pengujian.
2. Tahapan Pemahaman Data ( Data Understanding )
Untuk mengenal data yang akan digunakan, Tahapan ini melibatkan pengumpulan data awal dan pemahaman tentang data tersebut. Pengumpulan data dilakukan melalui observasi dan wawancara.  Data  ini  dikumpulkan  langsung  dari  bendahara  pendapatan  Kabupaten Karanganyar oleh Dinas Perhubungan. Data yang diminta berasal dari Uji KIR pendapatan retribusi dari tahun 2016 hingga 2020.
3. Tahapan Persiapan Data ( Data Preparation )
Tahapan ini melibatkan pengolahan data yang telah dikumpulkan dengan menyiapkan data, melakukan  seleksi  dengan  menghapus  data  yang  tidak  relevan,  dan  menentukan karakteristik. Bulan, Minibus, Microbus, Bus, Pick Up, Light Truck, Truck, Mobil Baru, dan Status (naik/turun) adalah atribut yang digunakan dalam data pendapatan retribusi Uji KIR.. 4. Tahapan Pemodelan ( Modelling )
Tahapan ini mencakup menentukan teknik data mining yang akan digunakan; algoritma yang digunakan adalah C4.5, dan alat yang digunakan adalah aplikasi RapidMiner 5.3 . 5. Tahapan Evaluasi ( Evaluation )
Pada  Tahapan  ini  dilakukan  pengukuran  tingkat  akurasi  dari  model  data  yang  dihasilkan pada Tahapan Pemodel
6. Tahapan Penyebaran ( Deployment )

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Dalam  kelemahan  sistem,  penulis  menggunakan  analisis PIECES yang  terdiri  dari performance,  information,  control,  efficiency  dan  service [5].  Sebagai  alat  ukur  untuk menganalisa  kelemahan  sistem  diperlukan  langkah  untuk  mengidentifikasi  dan  memberikan solusi terhadap kelemahan sistem yang ada, seperti Tabel 1 berikut:
Penelitian mengenai CRISP-DM menunjukkan bahwa metode ini dapat diterapkan dalam penelitian data mining, dukungan data yang baik akan memberikan hasil penambagan data yang dapat memberikan informasi yang baik dan benar dalam pengambilan keputusan [1].
2.1.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  informasi bermanfaat dari gudang basis data yang sangat besar. Selain itu, proses ini juga dapat disebut sebagai pengekstrakan informasi baru dari kumpulan data yang sangat besar, yang membantu pengambilan keputusan. Data mining melibatkan penggunaan berbagai alat dan teknik analisis data  untuk  menemukan  pola  dan  hubungan  yang  tersembunyi  dalam  data.  Dalam  proses pemecahan masalah dan pencarian pengetahuan baru, data mining dapat melakukan banyak hal, seperti klastering, klasifikasi, asosiasi, estimasi, dan prediksi [2].
Data mining, yang juga disebut sebagai penemuan pengetahuan dalam database (KDD), mencakup pengumpulan dan penggunaan data historis untuk menemukan pola, keteraturan, atau hubungan  dalam  kumpulan  data  yang  sangat  besar  [3].  Data  mining  dapat  membantu pengambilan  keputusan  di  masa  depan  [4].  Gambar  2  memberikan  penjelasan  lebih  lanjut tentang proses data mining.
Gambar 2. Proses pada Data Mining
Proses  pemrosesan  data  terdiri  dari  beberapa  tahapan,  termasuk  pembersihan  data, integrasi data, seleksi data, transformasi data, proses pemrosesan, evaluasi pola, dan presentasi pengetahuan. Pembersihan data adalah proses untuk menghilangkan data yang tidak konsisten atau tidak relevan. Seleksi data dilakukan untuk memilih data yang sesuai untuk dianalisis atau cocok  dengan  data  uji  yang  akan  diambil  dari database ;  transformasi  data  dilakukan  untuk mengubah  atau  menggabungkan  data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam pengolahan  data  [5].  Menemukan  pengetahuan  penting  dan  tersembunyi  dari  data  terdiri  dari proses penggalian. Pola berbasis pengetahuan ditemukan melalui evaluasi pola. Pada tahap ini, hipotesis saat ini diuji dengan mengevaluasi model prediksi dan pola khas teknik data mining. Terakhir,  Presentasi  Pengetahuan  menampilkan  dan  menyampaikan  informasi  tentang  cara mendapatkan informasi untuk pengguna [6].

## 2.1.2 Prediksi
Pada dasarnya, peramalan atau prediksi adalah cara untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI), prediksi adalah hasil dari  kegiatan  memprediksi,  meramal,  atau  memperkirakan  nilai  pada  masa  yang  akan  datang dengan menggunakan data dari masa lalu. Prediksi adalah bagian dari proses perencanaan dan pengambilan keputusan dan menunjukkan apa yang akan terjadi dalam situasi tertentu. Prediksi
115 adalah  proses  sistematis  untuk  memperkirakan  hasil  yang  paling  mungkin  berdasarkan informasi  saat  ini  dan  sebelumnya  dengan  tujuan  mengurangi  kesalahan  dalam  perkiraan  [7]. Prediksi  tidak  selalu  memberikan  jawaban  yang  pasti  tentang  apa  yang  akan  terjadi,  tetapi mereka  berusaha  untuk  mendapatkan jawaban  yang  paling  dekat. Jika  hasil  peramalan terlalu tinggi  atau  rendah  dibandingkan  dengan  kenyataan  yang  sebenarnya,  hasil  tersebut  dikatakan biasa [8].
Selama  kesalahan  peramalan  relatif  kecil,  hasil  peramalan  dianggap  konsisten. Peramalan dapat dilakukan dalam dua cara: pertama, secara kualitatif—menggunakan pendapat seseorang;  ini  penting  karena  hasil  peramalan  ditentukan  oleh  pemikiran,  pendapat,  dan pengetahuan  orang  yang  membuatnya;  dan  kedua,  secara  kuantitatif—menggunakan perhitungan angka menggunakan berbagai teknik statistik. Hasil peramalan sangat bergantung pada teknik yang digunakan [9].

## 2.1.3 CRISP-DM
Integral  Solutions  Ltd  (ISL),  Teradata,  Daimler  AG,  NCR  Corporation,  dan  OHRA adalah lima perusahaan yang membangun model proses data mining standar, atau CRISP-DM [10]. Model ini kemudian dikembangkan oleh ratusan organisasi dan perusahaan di Eropa untuk dijadikan  metode  standar non-proprietary untuk  data  mining.  Versi  pertama  dari  metode  ini dipresentasikan  pada  4th  CRCR  pada  tahun  1996  [1].  Siklus  hidup  proyek  data  mining digambarkan oleh model proses CRISP-DM, yang terdiri dari enam tahapan: pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, modeling, evaluasi, dan penerapan [11] seperti yang terlihat pada gambar 3.

## Gambar 3.  Proses CRIPS-DM [12]

## 2.1.4 Algorithma C.45
Algoritma  C4.5,  yang  merupakan  evolusi  dari  ID3,  digunakan  untuk  membuat  pohon keputusan  berdasarkan  data  latihan  yang  telah  disediakan.  Ini  memiliki  kemampuan  untuk mengatasi  data  kontinu dan  nilai  yang  hilang.  Pohon  keputusan adalah  hasil  dari  perhitungan entropy  dan  pendapatan  informasi  yang  dilakukan  berulang  kali  sampai  setiap  atribut  pohon memiliki kelas yang tidak dapat diperhitungkan lagi [13].
Algoritma C4.5 dipilih karena kemampuan untuk membuat subsistem model dasar yang dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Metode  pohon  keputusan  sangat  efektif dan  terkenal  dalam  prediksi  dan  klasifikasi  [14].  Setelah  mengubah  data  yang  rumit  menjadi aturan  yang  dapat  dipahami  dengan  mudah  dalam  bahasa  alami,  aturan  tersebut  juga  dapat dikomunikasikan  dalam  bentuk  bahasa  basis  data  seperti  Bahasa  Pertanyaan  Struktural  untuk mencari record dalam kategori tertentu [15]. Ada  beberapa  tahap  algoritma C4.5 yaitu:
1. Menyiapkan  data.  Data  diambil  dari  data  sebelumnya  dan  sudah dikelompokkan ke dalam kelas- kelas tertentu.
116
2. Menghitung nilai entropy dan gain. Berikut adalah persamaan untuk menghitung nilai entropy Entropy(S) = pi * (1) Keterangan Penamaan:
S = himpunan kasus n = jumlah partisi S pi = proporsi dari Si terhadap S
Sedangkan untuk menghitung nilai gain itu sendiri dengan formula sebagai berikut:
Gain (S, A) = Entropy(S) - x Entropy(Si) (2) Keterangan Penamaan: S    =  himpunan kasus  A  A  = atribut n  = jumlah partisi atribut A │Si│ = jumlah kasus pada partisi ke-i
│S│ = jumlah kasus dalam S
3. Penentuan akar pohon. Akar diambil dari atribut yang terpilih, dengan nilai gain yang paling tinggi.
4. Mengulangi proses  di atas  sampai semua  kasus  memiliki kelas  yang  sama. Proses partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti  saat  :  Semua record dalam  simpul  berada didalam  satu  kelas  yang  sama  dan  atau  Tidak  ada  atribut  di  dalam record yang dipartisi lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode CRIPS-DM yang meliputi enam Tahapan:

## 3.1 Tahapan Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Data  pendapatan  retribusi Uji  KIR  dari tahun  2016 hingga 2020 menunjukkan  perbedaan antara  hasil  dan  tujuan.  Penghitungan  target  masih  dilakukan  secara  manual  saat  ini.  Bisnis seperti ini membutuhkan teknik yang dapat membantu memprediksi pendapatan agar tujuan dan hasil  dapat  sesuai.  Tujuan  perusahaan  ini  adalah  untuk  mengetahui  pola  pendapatan  untuk memperkirakan pendapatan tahun berikutnya. Studi ini berfokus pada pola pendapatan dari jenis kendaraan yang dipengaruhi oleh jenis dan jumlah kendaraan yang melakukan uji KIR. Tujuan data mining ini adalah untuk mengetahui bagaimana pola pendapatan dari jenis kendaraan ini berhubungan  dengan  prediksi  pendapatan  tahun  berikutnya.  Untuk  memulai,  penelitian  akan diajukan ke Dinas Perhubungan Kabupaten Karanganyar. Selanjutnya, data akan dikumpulkan dari Dinas tersebut, diproses, dan dianalisis hasilnya. Studi ini direncanakan dimulai dari Maret hingga Juni 2021.

## 3.2 Tahapan Pemahaman Data (Data Understanding)
Bapak  Sri  Suboko,  S.Sos.,  M.Si.,  Kepala  Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Karanganyar, telah  diwawancarai.  Tujuan  wawancara  ini  adalah  untuk  mengajukan  pertanyaan  lisan  yang berkaitan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  untuk  mendukung  penelitian  dan  menjawab masalah  yang  ada.  Data  pendapatan  retribusi  Uji  KIR  selama  lima  tahun  periode  2016–2020 dikumpulkan  melalui  wawancara  dan  observasi.  Data  ini  dikumpulkan  langsung  dari  Dinas
117
Perhubungan  Kabupaten  Karanganyar  melalui  Ibu  Eni  Hastuti,  bendahara  pendapatan.  Data yang  diminta  berasal  dari dataset "Pendapatan  Retribusi  Uji  KIR.xlsx",  yang  berisi  data pendapatan retribusi Uji KIR tahun 2016–2020.

## 3.3 Tahapan Persiapan Data (Data Preparation)
Pada  tahap  ini,  proses  seleksi  data  dilakukan  dengan  menghapus  data  yang  tidak diperlukan, seperti atribut Total. Hal ini dilakukan karena atribut tersebut tidak berdampak pada pengolahan  data  yang  akan  datang.  Bulan,  Minibus,  Mocrobus,  Bus,  Pick  Up,  Light  Truck, Truck, Mobil Baru, dan Status adalah attribut yang digunakan. Status naik dan turun diperoleh dari perbandingan data bulan sebelumnya.

## 3.4 Tahapan Pemodelan (Modelling)
Untuk tujuan penelitian ini, data Pendapatan Retribusi Uji KIR telah dipilih, seperti yang ditunjukkan  dalam  Lampiran  2.  Data  yang  sudah  dikategorikan  dapat  dilihat  pada  Tabel  3.1. Setiap  atribut  yang  memiliki  nilai  numerik  disusun  dalam  bentuk  kategori  sesuai  dengan peraturan yang ditetapkan oleh Badan Keuangan Daerah Kabupaten Karanganyar, dengan nilai berikut:
Sangat Kecil =  Pendapatan kurang dari  Rp. 10.000.000,- Kecil =  Pendapatan antara Rp. 10.000.000 s/d Rp. 20.000.000 Sedang =  Pendapatan antara Rp. 20.000.001 s/d Rp. 30.000.000 Besar =  Pendapatan antara Rp. 30.000.001 s/d Rp. 40.000.000 Sangat Besar  =  Pendapatan lebih dari Rp.  40.000.000 Tabel 1. Kategori Data No  Bulan Minibu s Micro bus Bus  Pick Up Light Truck Truck Mobil Baru  Status 1 Januari 2016 Sangat Kecil Sanga t Kecil Sanga t Kecil Sanga t Besar Sedan g Sanga t Kecil Sanga t Kecil Turun . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60  Desember 2020 Sangat Kecil Sanga t Kecil Sanga t Kecil Besar Kecil  Sanga t Kecil Sanga t Kecil Naik
Menghitung Nilai Entropy dan Gain
Dari data yang ada di Tabel 1, diketahui jumlah kasus (n) sebanyak 60, dengan status “Naik” 2sebanyak 9 data dan “Turun” sebanyak 32 data
Sehingga didapat nilai entropy total: Entropy Total (S) = pi * = ( * )) + ( * )) = ( * )) + ( * )) = 0,50697 + 0,49222
= 0,9992
Langkah selanjutnya, menghitung nilai
entropy dari setiap atribut: Entropy Minibus SK (S) = pi * = ( * )) + ( * )) = ( * )) + ( * )) = 0,50697 + 0,49222 = 0,9992
Dan seterusnya setiap atribut dihitung nilai entrpoynya
Setelah  mendapatkan  nilai entropy dari  setiap  atribut  di  atas,  berikutnya menghitung nilai
gain . Gain Minibus (S,A) = Entropy (S) - x Entropy (Si ) = Entropy Total -  (( * Entropy Minibus SK) = (0,9992) – (( *0,9992) = 0,9992 – 0,9992 = 0
Hasil  perhitungan  nilai entropy dan gain pada  Tabel  2 berikut ini:
Tabel 2 Perhitungan Node Data Jenis Kendaraan/Kontribusi Retribusi Naik (S 1 ) Turun (S 2 ) Jml Kasus (S) Entropy Gain Minibus Sangat Kecil 29 60 31 0,99 0 Microbus Sangat Kecil 29 60 31 0,99 0 Bus Sangat Kecil 29 60 31 0,99 0 Pick Up Sedang 1 6 5 0,65 0,08 Besar 2 9 7 0,76 Sangat Besar 26 45 19 0,98 Light Truck Kecil 2 16 14 0,54 0,16 Sedang 26 43 17 0,96 Besar 1 1 0 0 Truck Sangat Kecil 29 60 31 0,99 0 Mobil Baru Sangat Kecil 28 59 31 0,99 0,018 Kecil 1 1 0 0
119
Lakukan pengulangan sampai kondisi kasus  memiliki kelas  yang  sama atau semua record dalam simpul berada didalam satu kelas yang sama dan atau tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
3.5 Tahapan Evaluasi (Evaluation)
Pada  tahap  dalam  penelitian  evaluasi  ini  dilakukan  dengan  mengukur  tingkat akurasi dari algoritma C4.5 saat memodelkan data untuk prediksi pendapatan. Pengukuran data dilakukan dengan Confusion Matrix,

## 3.6 Tahapan Penyebaran (Deployment)
Pada  tahap  ini,  pengetahuan  atau  informasi  yang  telah  diperoleh  akan  disusun dalam  bentuk  laporan.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  prediksi  naik  atau  turunnya pendapatan  retribusi  Uji  KIR  pada  Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Karanganyar  yang diharapkan dapat digunakan oleh instansi sebagai bahan pertimbangan dalam menentukan target pendapatan pada tahun yang akan datang.
Hasil  dari  proses  perhitungan  algoritma  C4.5  menunjukkan  bahwa  atribut  Light Truck terpilih sebagai akar pohon dan prediksi yang dihasilkan adalah naik. Hasil pengujian yang  diperoleh  dari  perhitungan  RapidMiner,  dengan  melakukan  pengukuran  terhadap  60 data menggunakan split  validation , dimana sebanyak 48 sebagai data latih dan 12 sebagai data  uji  dengan  rasio  partisi  80%  dan  20%  serta  pengambilan  sampel  secara  acak, menghasilkan  nilai Accuracy , Precision dan Recall dengan  persamaan confusion  matrix seperti pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 4.1 Hasil Confusion Matrix
Aktual Pr ed ik si Turun
Naik Turun 3 1 Naik 2 6 Pada tabel di atas dari 12 kendaraan akan diprediksi apakah  pendapatannya akan turun atau naik, dengan 5 kendaraan turun pendapatannya  dan 7 kendaraan naik pendapatannya.
a. Ada  3  kendaraan  yang  diprediksi  turun  pendapatannya  dan  memang  benar bahwa kendaraan tersebut turun pendapatannya.
b. Ada  2  kendaraan  yang  diprediksi  naik  pendapatannya  tetapi  kenyataannya kendaraan tersebut turun pendapatannya.
c. Ada  1  kendaraan  yang  diprediksi turun  pendapatannya  tetapi kenyataannya kendaraan tersebut naik pendapatannya.
d. Ada  6  kendaraan  yang  diprediksi  naik  pendapatannya  dan  memang  benar bahwa kendaraan tersebut naik pendapatannya.
Nilai Accuracy , Precision dan Recall dari  Tabel  4.1  diperoleh  dengan persamaan sebagai berikut:
a. Accuracy menggambarkan  seberapa  akurat  model dapat  mengklasifikasikan dengan benar. Nilai accuracy diperoleh dengan persamaan:
Accuracy = *100% = *100%
120 = *100% = 75%
b. Precision dapat menggambarkan seberapa akurat hubungan antara data yang diminta  dengan  hasil  prediksi  yang  diberikan  oleh  model.  Nilai precicion diperoleh dengan persamaan:
Precision = *100%
= *100%
=         *100% = 75%
c. Recall menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi. Nilai recall diperoleh dengan persamaan:
Recall = *100% = *100%
=   *100% = 85,71%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  menggunakan  metodologi  CRISP-DM  pada  data  mining  dapat dicapai  melalui  rangkuman  temuan,  evaluasi  proses,  dan  implikasi  praktis  dari  hasil  analisis. Crisp-dm  dengan  6  tahapannya  dapat  memingkatkan  kemampuan  untuk  melakukan  prediksi pendapatan dari pengujian kendaraan. Hasil prediksi yang diperoleh dari perhitungan algoritma C4.5 , bahwa pendapatan retribusi Uji KIR untuk tahun 2021 adalah naik. Jenis kendaraan yang memiliki  pengaruh  besar  dalam  memprediksi  kenaikan  pendapatan  retribusi  Uji  KIR  adalah Light Truck, Pick Up, Mobil Baru dan Minibus. Nilai akurasi menggunakan confussion matrix mendapatkan tingkat akurasi sebesar 75%. Algoritma C4.5 dapat membantu dalam memprediksi pendapatan Uji KIR dengan cukup baik.

## 5. SARAN
Untuk  saran  penelitian  selanjutnya,  implementasi  CRISP-DM  dapat  diterapkan  pada algoritm  data  mining  lainnya  seperti  Fuzzy,  K-Means  dan  lainnya.  Selain  itu  implementasi Crisp-dm  juga  diterapkan  pada  kegiatan  data  mining  lainnya  tidak  hanya  untuk  melakukan prediksi, seperti melakukan klasifikasi, klastering dan lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A  systematic  literature  review  on  applying CRISP-DM  process  model,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  181,  no.  2019,  pp.  526–534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[2] M.  S.  Brown,  “(For  Dummies)  Meta  S.  Brown-Data  Mining  For  Dummies-Wiley Publishing Inc. (2014).pdf.” 2014. [Online]. Available: www.wiley.com
[3] D. Zhu et al. , “A Cluster Separation Measure,” Procedia Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp.
1–6, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.09.180.
[4] M. A. A. Riyadi and K. Fithriasari, “Data Mining Peramalan Konsumsi Listrik dengan Pendekatan  Cluster  Time  Series  sebagai  Preprocessing,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan
121
ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 1–6, 2016.
[5] K.  Englmeier,  “The  role  of  text  mining  in  mitigating  the  threats  from  fake  news  and misinformation in times of corona,” Procedia Comput. Sci. , vol. 181, no. 2019, pp. 149– 156, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.115.
[6] A.  A.  Az-zahra,  A.  F.  Marsaoly,  I.  P.  Lestyani,  R.  Salsabila,  and  W.  O.  Z.  Madjida,
“Penerapan Algoritma K-Modes Clustering Dengan Validasi Davies Bouldin Index Pada Pengelompokkan  Tingkat  Minat  Belanja  Online  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa Yogyakarta,”
J.  MSA  (  Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.  ) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  24,  2021,  doi: 10.24252/msa.v9i1.18555.
[7] J.  M.  Raimundo  and  P.  Cabrita,  “Artificial  intelligence  at  assisted  reproductive technology,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  181,  pp.  442–447,  2021,  doi: 10.1016/j.procs.2021.01.189.
[8] L. M. A. da Costa, F. A. Bernardi, T. L. M. Sanches, A. Kritski, R. M. Galliez, and D. Alves,  “Operational  modeling  for  testing  diagnostic  tools  impact  on  tuberculosis diagnostic  cascade:  A  model  design,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  181,  no.  2019,  pp. 650–657, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.214.
[9] C. Bergmeir, R. J. Hyndman, and B. Koo, “A note on the validity of cross-validation for evaluating autoregressive time series prediction,” Comput. Stat. Data Anal. , vol. 120, pp. 70–83, 2018, doi: 10.1016/j.csda.2017.11.003.
[10]  D. Feblian and D. U. Daihani, “Implementasi Model Crisp-Dm Untuk Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X,” J. Tek. Ind. , vol. 6, no. 1, 2017, doi: 10.25105/jti.v6i1.1526.
[11]  B. E. Adiana, I. Soesanti, A. E. Permanasari, J. G. No, J. G. No, and J. G. No, “Analisis Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan  Kombinasi  RFM Model  dan  Teknik  Clustering,” no. 2, pp. 23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2017.21.76.
[12]  Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.  Norma,  “Penerapan  Metode  Crisp-DM  Dengan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Segmentasi  Mahasiswa  Berdasarkan  Kualitas Akademik,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  12–20,  2020,  doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[13]  T.  W.  Liao, Recent  Advances  in  Data  Mining  of  Enterprise  Data:  Algorithma Aplications . 2007.
[14]  T.  B.  Santoso  and  D.  Sekardiana,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , vol. II, no. 1, pp. 130– 137, 2019, [Online]. Available: https://journal.ubm.ac.id/index.php/alu
[15]  J. D. Rodr??guez, A. P??rez, and J. A. Lozano, “A general framework for the statistical analysis of the sources of variance for classification error estimators,” Pattern Recognit. , vol. 46, no. 3, pp. 855–864, 2013, doi: 10.1016/j.patcog.2012.09.007.