## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## OPTIMASI ALGORITMA C4.5 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK KLASIFIKASI PENYEBAB PERCERAIAN
1 Nafillah
1 Program Studi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan
Pasuruan e-mail: nafillah@gmail.com ) Received : Maret, 2019 Accepted : April, 2019 Published : Juni, 2019

## ABSTRACT
The number of divorces that occur in Indonesia is increasing every year, from the data that is known that most divorce cases  are  carried  out  by  couples  under  the  age  of  35  years,  the  cause  also  varies  from  domestic  violence,  economic factors, infidelity, incompatibility, etc. From the existing divorce data, it is necessary to extract information to predict what factors are causing the divorce. In this study will use the C4.5 algorithm as a classification and prediction method, which will be optimized using the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm to improve the performance of the C4.5 algorithm. From the data mining process, the classification is produced with an accuracy of 87.4%, the accuracy level is higher when compared to the previous research which is only 57.63%.
Keywords: Divorce rate, divorce factor, C4.5 Algorithm, PSO Algorithm, Optimization.

## BAB I PENDAHULUAN
umlah  perceraian  yang  terjadi  di  Indonesia  meningkat  tiap  tahunnya,  angka  perceraian  mengalami kenaikan mencapai 16-20 % berdasarkan data  yang diperoleh dari tahun 2009 sampai dengan tahun 2016. Dan dari data tersebut dapat diketahuia bahwa kebanyakan kasus perceraian dilakukan oleh pasangan yang berusia  dibawah  35  tahun,  disamping  itu,  selama  10  tahun  terakhir  jumlah  pernikahan  di  usia  muda  mengalami peningkatan, hal itu berbanding lurus dengan meningkatnya angka perceraian [1]. Dilaporkan dari Pengadilan Agama Kabupaten Pasuruan kepada Kantor Urusan Agama (KUA) wilayah Kecamatan Pandaan, kasus perceraian mengalami peningkatan dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2015. Dari data perceraian  yang ada perlu dilakukan penggalian informasi agar data tersebut bisa bermanfaat, yaitu dengan meggunakan teknik  penggalian data yang bertujuan untuk mengklasifikasi faktor yang menjadi penyebab perceraian  berdasarkan kriteria tertentu.
Dalam ilmu penggalian data (Data Mining) terdapat banyak sekali metode yang digunakan untuk klasifikasi dan prediksi data, salah satunya yaitu algoritma C4.5, dalam penelitian ini akan menggunakan algoritma C4.5 sebagai metode  klasifikasi  dan  prediksi.  Namun,  kinerja  algoritma  C4.5  memiliki  beberapa  kelemahan  dalam  melakukan klasifikasi, menurut  (Wenefrida Tulit  Ina, 2013) hasil  klasifikasi algoritma  C4.5  kurang maksimal  jika  jumlah kelas tujuan atau kelas label sangat banyak, namun jika jumlah kelas tujuan sedikit dapat diperoleh klasifikasi dengan hasil baik [4]. Dari kelemahan tersebut maka perlu dilakukan optimasi untuk meningkatkan kinerja algoritma C4.5 dengan menggunakan algoritma optimasi. Algoritma optimasi yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah Particle Swarm Optimization (PSO) yaitu salah satu algoritma optimasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk: Mengetahui jumlah peningkatan angka perceraian di wilayah Kantor Urusan Agama (KUA) Kecamatan Pandaan, Kabupaten Pasuruan serta factor apa yang dominan terhadap penceraian tersebut.

## BAB II TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data mining adalah proses untuk menguraikan penemuan pengetahuan dalam suatu database. Menurut (Turban, dkk.  2005)  [10] Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar. Data mining memiliki beberapa nama alternatif meskipun memiliki konsep yang berbeda seperti  KDD  ( knowledge  discovery in  database ),  analisis  pola,  arkeologi  data,  pemanenan informasi,  dan  intelegensia bisnis.  Data  mining  diperlukan  saat  data  yang  tersedia  terlalu  banyak  namun  tidak  diketahui  pola  apa  yang  bisa didapatkan.
2.2. Klasifikasi
J

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Klasifikasi merupakan sebuah teknik data mining untuk membagi sekumpulan data kedalam kategori atau kelas tertentu, setiap data akan menjadi anggota dari kelas tertentu sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Setiap data yang ada hanya  dapat  menjadi  anggota  sebuah  kelas  saja  tidak  boleh  menjadi  anggota  lebih  dari  satu  kelas  atau  tidak  menjadi anggota suatu kelas sama sekali.

## 2.3. Perceraian
Perceraian adalah putusnya ikatan perkawinan antara suami isteri dengan keputusan pengadilan dan ada cukup alasan bahwa diantara suami isteri tidak akan dapat hidup rukun  lagi sebagai suami isteri (Soemiyati, 1982:12).

## 2.4. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan,  pohon  keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dipahami  dengan mudah melalui bahasa alami, aturan juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahas basis data seperti Structured Query Language untuk mencari record pada kategori tertentu.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  ditentukan  berdasarkan  nilai  gain  teringgi  dari  atribut-atribut  yang  ada. Rumus untuk menghitung gain tertera pada persamaan 1 sebagai berikut.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
(1)
Untuk menghitung nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 sebagai berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)

## 2.5. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma  Particle  swarm  optimization  adalah  salah  satu  algoritma  optimasi  yang  dapat  digunakan  untuk pengambilan  keputusan.  PSO  adalah  teknik  optimasi  dengan  cara  menghitung  terus  menerus  calon  solusi  dengan menggunakan suatu acuan kualitas. Algoritma PSO mengoptimasi permasalahan dengan cara menggerakkan partikel atau calon solusi di dalam permasalahan menggunakan fungsi tertentu untuk posisi dan kecepatan dari partikel. Pergerakan pertikel  dipengaruhi  oleh  solusi  terbaik  dari  partikel  tersebut,  dan  solusi  terbaik  secara  umum  yang  didapatkan  dari partikel lain. Sekumpulan partikel ini dinamakan swarm, swarm ini akan bergerak menuju solusi terbaik.
𝑣 𝑛+1 = 𝑣 𝑛 + 𝑐 1 𝑟𝑎𝑛𝑑() ∗ (𝑝 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑛 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑛 ) + 𝑐 2 𝑟𝑎𝑛𝑑2() ∗ (𝑔 𝑏𝑒𝑠𝑡,𝑛 − 𝐶𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑡𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑛 )

## 2.6. Classifier Subset Evaluator (CSE)
Classifier subset evaluator (CSE) merupakan sebuah metode untuk pencarian atribut secara otomatis. Metode ini dugunakan  pada  tahap  seleksi  fitur.    CSE  mengevaluasi  subset  atribut  pada  data  latih atau  pada rangkaian  pengujian terpisah dengan menggunakan calssifier (penggolong) untuk meng-estimasi ‘merit’ dari satu set atribut

## 2.7.  Weka
Weka merupakan sebuah perangkat lunak open source berbasis java yang memiliki berbagai macam algoritma untuk keperluan data mining . Weka juga memiliki tools untuk pengolahan data seperti pre-procesising, classification, regression, clustering, association rules, dan visualization. Weka dikembangkan oleh Universitas Waikato di Selandia Baru, oleh karena itu nama weka merupakan singkatan dari Waikato Environtment for Knowledge Analysis . [12]

## BAB III METODE PENELITIAN
3.1 Analisa Kebutuhan
1. Kebutuhan perangkat lunak
Perangkat lunak yang dibutuhkan dalam penelitian ini yaitu:
- Sistem Operasi Komputer : Windows 8
- Software data mining  : Weka 3.8.1
3.2 Kebutuhan Perangkat Keras
Perangkat keras yang dibutuhkan dalam penelitian ini yaitu:

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
- Processor: Intel® Core™ i3-2328M CPU @ 2.20GHz 2.20 GHz
- Installed Memory (RAM): 4,00 GB (3,36 GB usable)
- System Type : 32-bit Operating System, x64-based processor
- Harddisk: 500 GB

## 3.3 Bahan
Bahan  yang  dibutuhkan dalam  penelitian  ini  yaitu  data perceraian  yang  terjadi  di  wilayah  Kantor  Urusan  Agama wilayah Pandaan dalam kurun waktu tahun 2015.
3.4. Metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) dikembangkan pada tahun 1996 oleh analis dari beberapa industri seoerti DaimlerChrysler, SPSS, dan NCR. CRISP-DM p [13]
Proses data mining menurut CRISP-DM memiliki enam fase, keseluruhan fase tersebut bersifat adaptif. Urutan fase berikutnya bergantung pada keluaran dari fase sebelumnya.
1. Memilih teknik pemodelan
- Algoritma C4.5
- Algoritma PSO
Gambar 1.1 Flowchart Algoritma C4.5 Gambar 1.2 Flowchart algoritma PSO

## 2. Membangun model
Gambar 1.3 Model Keseluruhan Sistem
4.1 Pembahasan

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Berdasarkan  model  yang  telah  dibuat,  setelah  dataset  telah  siap  digunakan  maka  langkah  selanjutnya  yang dilakukan  yaitu  menentukan  kelas  tujuan  sebelum  dilakukannya  proses  klasifikasi,  beberapa  kelas  tersebut  yaitu: (1)Perselingkuhan, (2)KDRT, (3)Ekonomi, (4)Tidak Harmonis. Beberapa kelas tersebut merupakan permasalahan yang menjadi penyebab perceraian.
Sebelum masuk ke tahap klasifikasi dilakukan tahapan seleksi fitur yang berguna untuk mendapatkan data-data dengan  korelasi  yang  sesuai  dengan  kepentingannya.  Dalam  tahap  ini  digunakanlah  algoritma  Particle  swarm Optimization (PSO) untuk menyeleksi atribut mana saja yang relevan dengan hasil yang diharapkan.
Gambar 2.1 Seleksi Fitur Classifier Subset Evaluator dengan metode Pencarian PSO
Gambar 2.1 menunjukkan metode seleksi fitur classifier subset evaluator dengan PSO, dimana jumlah fitur yang  terseleksi  adalah  4  fitur  dari  8  fitur  yang  ada.  Itu  artinya  ada  4  atribut  yang  tidak  terpakai  pada  dataset perceraian. Berikut tabel 1.1 yang menunjukkan hasil seleksi fitur classifier subset eval dengan PSO.
Seleksi Fitur Fitur yang terseleksi dengan CSE dan PSOSearch
CSE + PSO
Umur  nikah  suami,  pekerjaan  suami,  umur  nikah  istri,
pendidikan istri.
Tabel 1.1 hasil seleksi fitur menggunakan CSE+PSO
Langkah kedua yakni menghapus beberapa atribut yang tidak terseleksi pada tahap seleksi fitur, maka kita kembali ke tab preproses untuk menghapus beberapa atribut tersebut.
Langkah  ketiga masuk  ke  tahap  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5 atau  disebut algoritma  J48  pada pemrograman Weka. Berikut merupakan hasil dari klasifikasi data perceraian menggunakan algoritma C4.5.
Gambar 2.2 hasil klasifikasi menggunakan algoritma C4.5

## 4.2 Hasil
4.2.1 Hasil Klasifikasi

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Gambar 3.1 Hasil Pohon Keputusan
Gambar 3.2 menunjukkan hasil dari proses klasifikasi yang berbentuk sebuah pohon keputusan yang  memiliki    4  pola  klasifikasi  penyebab  perceraian  yang  terjadi  di  wilayah  KUA  Kecamatan Pandaan, pola klasifikasi akan dijelaskan pada tabel berikut:
Penyebab Perceraian Kategori Perselingkuhan kebanyakan  terjadi  pada  pasangan  suami istri  dengan  pekerjaan  suami  yaitu  swasta, pendidikan  istri  tingkat  SMP  atau  SMA, umur  nikah  istri  antara  17-26  tahun  dan umur nikah suami antara 16-25 tahun. Ekonomi Kebanyakan  terjadi  pada  pasangan  suami istri  dengan  pekerjaan  suami  yaitu  swasta atau  tidak  bekerja,  pendidikan  istri  SMA atau SMP atau SD, umur nikah istri antara 17-35  tahun  dan  umur  nikah  suami  antara 16-30 tahun Tidak harmonis Kebanyakan  terjadi  pada  pasangan  suami istri  dengan  pekerjaan  suami  yaitu  swasta, pendidikan  istri  SMA, dengan  umur nikah istri  antara  19-35  tahun  dan  umur  nikah suami antara 20-30 tahun. KDRT Kebanyakan  terjadi  pada  pasangan  suami istri  dengan  pekerjaan  suami  yaitu  swasta, pendidikan  istri tingkat  SMA,  umur nikah istri  antara  19-29  tahun  dan  umur  nikah suami antara 20-27 tahun. Tabel 2.1 Klasifikasi Penyebab Perceraian Kecamatan Pandaan

## 4.2.2 Hasil Pengujian Model dan Perbandingan
.  Berikut  tabel  perbandingan  dari  tingkat  akurasi  antara  hasil  klasifikasi  menggunakan  algoritma C4.5 + PSO dengan menggunakan algoritma C4.5 saja:
Perbandingan C4.5 C4.5+PSO Correctly classified Instances 126 (63.9594%) 139 (70.5584%) Incorrectly  classified Instances 71  (36.0406%) 58 ( 29.4416%) Accuracy 0,793 0,874 Precision 0,692 0,713 Recall 0,640 0,706

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
ROC Area 0,797 0,878 PRC Area 0,639 0,737 Tabel 2.2 Perbandingan tingkat akurasi masing-masing model

## 4.2.3 Perbandingan dengan penelitian sebelumnya
Berikut  ini  perbandingan  hasil  penelitian  saat  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul “ Implementasi Data Mining Untuk Mengetahui Faktor Penyebab Perceraian Di Wilayah Kecamatan Pandaan Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 (Jannatul Firdausi Nuzulia, 2016)” :
Penelitian Sebelumnya Penelitian Saat ini Tingkat akurasi sebesar 57,63 % Tingkat akurasi sebesar 87,4% Atribut yang memiliki nilai Gain tertinggi yang  dijadikan  akar  dari  pohon keputusan adalah atribut “Umur Nikah Suami”
Atribut yang memiliki nilai Gain tertinggi yang dijadikan akar dari pohon keputusan adalah atribut “Pekerjaan Suami”
Tabel 2.3 Perbandingan Penelitian Sekarang Dengan Penelitian Sebelumnya

## BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

## 5. Kesimpulan
Dari  hasil  dari  penelitian,  pembahasan,  dan  pengujian  model  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan bahwa:
1. Hasil  klasifikasi  dari  197  data  perceraian  yang  terjadi  di  kecamatan  Pandaan  menggunakan  algoritma  C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization menghasilkan akurasi yang lebih baik jika dibandingkan dengan hanya menggunakan algoritma C4.5 saja
2. Penyebab  perceraian  yang  terjadi  di  kecamatan  Pandaan  yang  paling  tinggi  disebabkan  masalah  Ekonomi, Perselingkuhan berada pada urutan nomor 2, kemudian masalah Tidak Harmonis dan yang paling rendah adalah masalah KDRT.
3. Seleksi  fitur  dengan  menggunakan  algoritma  PSO  dapat  meningkatkan  akurasi  dari  algoritma  C4.5  dalam melakukan klasifikasi dalam hal ini menggunakan data perceraian.
4. Algoritma C4.5 kurang tepat jika digunakan untuk klasifikasi multiclass karena menghasilkan akurasi kurang dari 0.9 atau 90%.

## 5.2 Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat  beberapa  kekurangan,    diharapkan  bisa  diperbaiki  pada penelitian selanjutnya, maka saran yang diajukan adalah sebagai berikut:
1. Menggunakan dataset yang lebih banyak dan lebih detail untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih akurat.
2. Menggunakan metode lain yang lebih sesuai untuk klasifikasi multiclass.
3. Menggunakan metode  yang lebih  spesifik  untuk mengukur dan  memvalidasi akurasi  yang dihasilkan,  seperti menggunakan kurva AUC atau ROC.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   PT. Kabar Berita Semesta, "tingkat perceraian di indonesia termasuk yang tertinggi di dunia," PT. Kabar Berita Semesta, [Online]. Available: http://www.gulalives.co. [Accessed 12 Maret 2018].
[2]   U. I. Bandung, "Penanggulangan Perceraian dan kesiapan menikahi orang yang berbeda," Universitas Islam Bandung, 03 agustus 2016. [Online]. Available: http://www.unisba.ac.id. [Accessed 12 maret 2018].
[3]   E. t. l. Kusrini, "Algoritma C4.5," in Algoritma Data Mining , Yogyakarta, Penerbit Andi, 2009, p. 13.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 11 No. 1 – Juni 2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
[4]   W. T. Ina, "Klasifikasi Data Rekam Medis Berdasarkan Kode Penyakit Internasional Menggunakan Algoritma C4.5," Jurnal Media Elektro, vol. 1, no. Data Mining, p. 6, 2013.
[5]   D. C. P. Sofi Defiyanti, "Perbandingan Kinerja Algoritma ID3 dan C4.5 Dalam Klasifikasi Spam E-mail," no. Data Mining, p. 5, 2014.
[6]   J. f. &. L. h. nuzulia, "Implementasi data mining untuk mengetahui faktor penyebab perceraian di wilayah kecamatan pandaan dengan menggunakan algoritma C4.5," no. Data Mining, pp. 1-8, 2016.
[7]   S. Mujab, "Pencarian model terbaik antara algoritma C4.5 dan C4.5 berbasis Particle swarm optimization untuk prediksi promosi deposito," no. Data Mining, pp. 1-7, 2013.
[8]   M. Y. Kurniawan, "Optimasi Decision tree menggunakan Particle swarm optimization pada data siswa putus sekolah," JTIULM, vol. 2, no. Data Mining, pp. 15-22, 2017.
[9]   K. Ma'ruf, "Komparasi pemodelan data menggunakan C4.5 dan C4.5 berbasis Particle swarm optimization untuk memprediksi kelulusan mahasiswa," no. Data mining, pp. 1-8, 2013.
[10]  E. d. Turban, Decision Support System and Intelligent Systems, Yogyakarta: Andi Offset, 2005.
[11]  E. Prasetyo, Data Mining - Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: Andi Offset, 2012.
[12]  S. A. &. Y. A. Sari, "Pengenalan Weka," in Implementasi Data Mining Menggunakan Weka , Malang, UB Press, 2018, pp. 8-9.
[13]  K. &. E. T. Lutfi, "Definisi data mining," in Algoritma Data /mining , Yogyakarta, Penerbit Andi, 2009, p. 7.
[14]  L. &. D. T., Discovering Knowledge in Data: an Introduction to Data Mining, Jhon willwy & Sons, Inc., 2005.
[15]  J. f. nuzulia, "Implementasi data mining untuk mengetahui faktor penyebab perceraian di wilayah kecamatan pandaan dengan menggunakan algoritma C4.5," no. Data Mining, 2016.