## Implementasi Algoritma C5.0 Pada Smart Lamp

## Berbasis Website
Kresna Satya Nugroho* 1 , Rahmi Hidayati 2 , Suhardi 3 1,2,3 Universitas Tanjungpura; Jl. Prof. Dr.H. Hadari Nawawi, Pontianak, 78124
1,2,3 Prodi Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Tanjungpura, Pontianak e-mail: * 1 krisnastya21@student.untan.ac.id , 2 rahmihidayati@siskom.untan.ac.id ,
3 suhardi@siskom.untan.ac.id

## Abstrak
Penerangan  dari  lampu  memiliki  peranan  penting,  tetapi  pengendalian  lampu  secara manual  seringkali  membuat  pengguna  lupa  mematikan  lampu  saat  meninggalkan  rumah. Penelitian  ini  memperkenalkan  smartlamp  yaitu  lampu  yang  terintegrasi  dengan  sistem  IoT. Dalam  penelitian  ini,  smartlamp  dirancang  untuk  memberikan  kendali  otomatis  dengan mengenali data kebiasaan penghuni rumah dengan menggunakan metode Algoritma C5.0. Sistem ini berfokus pada pengenalan data kebiasaan penghuni rumah menggunakan metode Algoritma C5.0  dengan  penggunaan  864  data  pelatihan  yang  dilakukan  selama  20  hari  dan  48  data pengujian  selama  2  hari  menghasilkan  implementasi  sistem  dengan  akurasi  98,61%,  recall 98,47%, precision 98,47%, dan laju error 1,39%. Hasil penelitian ini menunjukkan kemampuan metode Algoritma C5.0 dalam mengenali data kebiasaan pengguna.

## Kata kunci—Algoritma C5.0, Smart lamp, Website

## Abstract
Lighting  from  lamps  plays  an  important  role,  but  manually  controlling  lamps  often makes users forget to turn off the lights when leaving home. This research introduces smartlamp, which is a lamp integrated with IoT system. In this research, smartlamp is designed to provide automatic  control  by  recognizing  the  habit  data  of  home  occupants  using  the  C5.0  Algorithm method. This system focuses on recognizing data on the habits of home residents using the C5.0 Algorithm method with the use of 864 training data conducted for 20 days and 48 testing data for 2 days resulting in system implementation with an accuracy of 98.61%, recall 98.47%, precision 98.47%,  and  an  error  rate  of  1.39%.  The  results  of  this  study  show  the  ability  of  the  C5.0 Algorithm method to recognize user habit data.

## Keywords—C5.0 Algorithm, Smart lamp, Website

## 1. PENDAHULUAN
alam era perkembangan teknologi analog, pengendalian manual terhadap perangkat listrik seperti lampu pijar telah menjadi umum. Meskipun praktis, penggunaan manual ini sering menyebabkan  pemborosan  daya  listrik  ketika  pengguna  lupa  mematikan  lampu  saat meninggalkan  rumah,  dengan  risiko  potensial  konsleting  arus  listrik  [1],  [2].  Respon  terhadap tantangan ini muncul melalui inovasi teknologi smarthome , sebuah sistem otomatisasi perangkat listrik  di  dalam  rumah,  termasuk  sistem  pencahayaan  dan  sistem  keamanan,  semuanya  dapat dikontrol  dan  dipantau  secara  langsung  sesuai  dengan  preferensi  pemiliknya  [3].  Fokus smarthome ,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  penelitian  sebelumnya  [4],  menawarkan  solusi potensial  untuk  mengurangi  aktivitas  pemborosan  daya  listrik  sehingga  penggunaan  energi menjadi lebih efisien. Meskipun demikian, untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi smarthome ,
D
96  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 95 - 106
diperlukan  pendekatan  yang  mampu  memahami  dan  menyesuaikan  diri  dengan  kebiasaan penghuni rumah.
Untuk  memungkinkan  sistem  memiliki  kemampuan  untuk  memahami  dan mengklasifikasikan  waktu  hidup  dan  mati lampu  berdasarkan  kebiasaan,  diperlukan  penerapan metode  tertentu.  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang  dapat  diterapkan  adalah  Algoritma  C5.0. Metode  C5.0  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data,  memungkinkan  proses  pengambilan keputusan  [5].  Pohon  keputusan  tersebut  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  mengetahui  pola ataupun  prediksi.  Pembentukan  pohon  keputusan  didasarkan  dari  nilai entropy dan gain yang didapatkan dari partisi masing-masing kelas [6].
Beberapa  penelitian  terkait  sebelumnya  telah  mencoba  mengatasi  masalah  ini  melalui berbagai  pendekatan.  Penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  implementasi  Arduino  Uno, misalnya,  telah  berhasil  mencapai  otomatisasi  lampu  berdasarkan  kebiasaan  penghuni  rumah dengan  mendapatkan  tingkat  keakuratan  sebesar  84,61%  pada  pengguna  pertama  dan  92,30% pada  pengguna  kedua [1].  Sementara itu,  penelitian  [7] menunjukkan  bahwa smarthome dapat diimplementasikan  melalui  miniatur  rumah  dengan  mode  pengaturan  manual  dan  otomatis menggunakan website .  Penelitian  [8]  sebelumnya  telah  mengimplementasikan  Algoritma  C5.0 untuk monitoring perangkat IoT. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat kesalahan rata- rata mencapai 3,22%, dan sistem dapat memantau serangan yang tidak diketahui dengan tingkat akurasi sebesar 96%.
Penelitian  lain  [9]  yang  mengimplementasikan  Algoritma  C5.0  untuk  menentukan pelanggan potensial. Hasil temuan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C5.0 dapat mengidentifikasi  data  pelanggan  potensial  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  96%.  Penelitian selanjutnya [10] yang membahas Algoritma C5.0 untuk klasifikasi kepuasan masyarakat. Hasil dari  penelitian  ini  yaitu decision  tree , rules dan  kemampuan  petugas  sebagai  faktor  yang berpengaruh. Pengujiannya mendapat Tingkat akurasi sebesar 90,67%, recall 55,89%, precision 68,085%  dan  laju error 9,33%.  Kemudian  pada  penelitian  lain  [11]  mengimplementasikan Algoritma  C5.0  untuk  prediksi  pengangkatan  karyawan.  Hasil  dari  pengujiannya  mendapat Tingkat akurasi sebesar 91%.
Namun, belum ada penelitian yang secara spesifik mengimplementasikan Algoritma C5.0 dengan smarthome untuk  otomatisasi  lampu.  Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  Algoritma  C5.0  dalam  otomatisasi smart  lamp ,  dengan  akses  melalui antarmuka website . Diharapkan penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan smarthome ,  memastikan  efisiensi  dan  kenyamanan  dalam  penggunaan  energi listrik di rumah.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  suatu  proses  atau  langkah  dalam  melakukan  penelitian. Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  diantaranya  studi  literatur,  analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi serta pengujian sistem.

## Gambar 1 Metode Penelitian

## 2.1 Studi Literatur
Pada  tahap  ini  yaitu  dilakukan  proses  pengumpulan  sumber  pustaka  dan  dokumentasi untuk  memperoleh  informasi  yang  menunjang  dalam  penelitian  ini  seperti  metode  Algoritma
C5.0, pengambilan data status lampu menggunakan Application Programming Interface (API), dokumentasi pada console firebase yang digunakan untuk penyimpanan data serta perancangan antarmuka website melalui literatur dari beberapa sumber.

## 2.2 Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini  yaitu  dilakukan  analisa  kebutuhan  apa  saja  yang  dibutuhkan  dalam penelitian.  Hal  ini  berkaitan  dengan  perangkat  lunak,  adapun  untuk  analisis  kebutuhan  adalah sebagai berikut.
1.  Kebutuhan Perangkat Lunak: Perangkat lunak yang dibutuhkan adalah:
a) Arduino IDE, digunakan untuk menulis kode program pada mikrokontroler.
b) Visual Studio Code, digunakan untuk menulis kode program website .
c) Google Firebase, digunakan untuk manajemen basis data.
d) Google Chrome, digunakan untuk menjalankan dan menguji aplikasi.
e) Javascript, bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk  membuat  logika  pada  aplikasi website .
f) Python, bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk  implementasi  metode  algoritma C5.0 .
2.  Algoritma C5.0
Metode Algoritma C5.0 merupakan bagian dari teknik klasifikasi datamining . Metode ini memiliki  kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  data  dalam  bentuk  pohon  keputusan  atau rangkaian  aturan  [6].  Metode  ini  juga  merupakan  hasil  penyempurnaan  dari  metode pendahulunya yaitu ID3 dan C4.5 yang dilakukan oleh Ross Quinlan pada tahun 1987 [12] dan  dianggap  lebih  unggul  daripada  metode  sebelumnya  karena  waktu  yang  relatif  sedikit untuk dipelajari [13]. Dalam proses pemilihan atribut untuk memisahkan objek ke dalam kelas, dipilihlah atribut yang memiliki nilai information gain tertinggi. Atribut yang memiliki nilai information  gain tertinggi  akan  dipilih  sebagai root  node untuk  langkah  berikutnya  dalam pembentukan pohon keputusan [11].
Langkah-langkah  untuk  membentuk  sebuah  pohon  keputusan  dan rule pada  metode Algoritma C5.0 adalah sebagai berikut [14].
1)  Membagi data dengan rasio 80:20, untuk memisahkannya menjadi data latih dan data uji.
2)  Menghitung nilai entropy total dari data yang digunakan
3)  Menghitung nilai entropy untuk setiap variabel yang digunakan menggunakan persamaan 1. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0 (1)
4)  Menghitung nilai Information Gain untuk setiap variabel menggunakan persamaan 2.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
5)  Menghitung Gain Ratio menggunakan persamaan 3.
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴)
∑ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) 𝑛 𝑖=1 (3)
6)  Atribut  yang  memiliki  nilai gain tertinggi  akan  menjadi  node  akar  pada  pohon keputusan.
7)  Mengulangi langkah 2 sampai 5 jika belum ditemukan nilai gain tertinggi.
8)  Melakukan iterasi kembali dari langkah 1 sampai langkah 5 hingga menghasilkan nilai Gain Ratio = 0 untuk semua variabel yang tersisa.
9)  Membangun pohon keputusan dan selanjutnya menghasilkan rules .
98  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 95 - 106
3. Confussion Matrix
Confusion matrix adalah suatu matriks yang memberikan perbandingan informasi antara hasil klasifikasi yang telah diprediksi dengan hasil klasifikasi yang sebenarnya [15]. Output yang diperoleh dari proses metode tersebut mencakup precision, recall dan accuracy [16]. Confussion matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Confussion Matrix Actual Predicted Posititive Negative Positive True Positive (TP) False Negative (FN)
Negative  False Positive (FP) True Negative (TN)
Dalam  Tabel  1,  TP  merujuk  pada  jumlah  data  positif  yang  diklasifikasikan  dengan benar. TN merupakan jumlah data negatif yang diklasifikasikan dengan benar. Sementara itu, FN, merujuk pada jumlah data negatif yang salah diklasifikasikan, dan FP adalah jumlah data positif yang salah diklasifikasikan [17].
Berdasarkan confussion  matrix ,  beberapa  parameter  evaluasi  yang  dapat  dihitung meliputi [18].
1) Accuracy
Akurasi  merupakan  parameter  yang  mengukur  seberapa  banyak  prediksi  benar  yang  dibuat oleh  model  untuk  seluruh dataset pengujian. Accuracy adalah  metrik  dasar  yang  baik  untuk mengukur kinerja model. Namun, pada dataset yang tidak seimbang, akurasi menjadi metrik yang kurang baik. Dapat dilihat pada Persamaan 4.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (4)

## 2) Precision
Presisi adalah metrik yang mengukur seberapa banyak dari kasus yang telah diprediksi dengan benar yang sebenarnya adalah kasus positif. Hal ini penting untuk menilai sejauh mana keandalan model.  Presisi  sangat  berguna  dalam  situasi  di  mana  kesalahan  positif  palsu  ( False  Positive ) menjadi perhatian yang lebih besar daripada kesalahan negatif palsu ( False Negative ). Persamaan untuk menghitung presisi ditunjukkan pada Persamaan 5.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 x 100% (5)
3) Recall Recall menginformasikan seberapa banyak dari kasus positif aktual yang berhasil kita prediksi dengan benar menggunakan model kita. Recall adalah metrik yang berguna dalam situasi di mana menghindari  kesalahan  negatif  palsu  ( False  Negative )  lebih  penting  daripada  menghindari kesalahan positif palsu ( False Positive ). Persamaan untuk menghitung recall ditunjukkan pada Persamaan 6.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 x 100% (6) 4) Missclassification (Laju Error )
Laju Error digunakan  untuk  mengukur  tingkat  ketidakakuratan  sistem  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  benar.  Persamaan  untuk  menghitung  m issclassification ditunjukkan pada Persamaan 7.
Laju 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (7)

## 2.3 Perancangan Sistem
Pada  penelitian  yang  akan  dilakukan,  sebuah  sistem  otomatisasi  kendali  lampu  akan dibuat berdasarkan kebiasaan penghuni rumah dengan menerapkan metode Algoritma C5.0 yang terdiri dari dua  segmen, yakni perancangan perangkat keras dan perancangan perangkat lunak. Perancangan  perangkat  keras  mencakup  perancangan  komponen  pada  mikrokontoler. Perancangan  perangkat lunak terdiri  dari  perancangan antarmuka website sebagai media  untuk menampilkan  status  pada  masing-masing  ruangan,  mengendalikan  secara  manual  ataupun
Kresna Satya Nugroho, dkk., Implementasi Algoritma C5.0 pada Smart Lamp… 99
otomatis.  Selain  itu  juga  dilakukan  perancangan  diagram  alir  pada  NodeMCU  ESP32  untuk pengendalian lampu secara manual dan pengendalian secara otomatis menggunakan Algoritma C5.0 dan diagram alir untuk metode Algoritma C5.0.

## 2.4 Perancangan Perangkat Keras
Pada tahap ini akan dibuat sebuah rancangan perangkat keras untuk sistem otomatisasi smart  lamp menggunakan  Algoritma  C5.0.  Perancangan  ini  melibatkan  pembuatan  susunan perangkat  dan  penggabungan  beberapa  komponen  menjadi  suatu  sistem.  Adapun  perancangan perangkat keras meliputi perancangan sistem pengontrolan lampu yang menggunakan NodeMCU ESP32  sebagai  mikrokontroler  utama  yang  terhubung  dengan  modul relay 6 channel sebagai sakelar  untuk  masing-masing  lampu  ruangan  dan  sebagai  alat  penerangan  utama  yaitu menggunakan lampu LED 10 volt .

## 2.5 Perancangan Perangkat Lunak
Pada  tahao  ini  dibuat  sebuah  rancangan  perangkat  lunak  untuk  sistem  otomatisasi smartlamp menggunakan  Algoritma  C5.0  yang  meliputi  perancangan  alir  pengontrolan  lampu secara manual, pengontrolan lampu secara otomatis, perancangan alir metode Algoritma C5.0.

## 2.5.1 Perancangan Pengontrolan Manual
Perangkat lunak pengendalian modul relay memanfaatkan koneksi WiFi pada NodeMCU ESP32. Saat terhubung, sistem menerima data status lampu dari database . Jika data menunjukkan status hidup, relay akan diaktifkan, dan jika statusnya mati, relay akan dimatikan. Diagram alir untuk pengontrolan modul relay dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 2 Diagram Alir Pengontrolan Manual

## 2.5.2 Perancangan Pengontrolan Otomatis
Dalam  pengendalian  sistem  otomatis,  NodeMCU  ESP32  akan  menerima  data  waktu secara real-time melalui sebuah Application Programming Interface (API) yang digunakan untuk menguji metode Algoritma C5.0. Data waktu dikirimkan saat dipanggil oleh API tersebut. Hasil klasifikasi status hidup dan mati lampu di 6 ruangan akan dikirimkan melalui respon API. Setelah NodeMCU  ESP32  berhasil  menerima  respon  dari  API,  sistem  akan  memeriksa  status  masing- masing  lampu  untuk  mengidentifikasi  status  hidup  dan  matinya.  Selanjutnya,  sistem  akan mengontrol  modul relay sesuai  dengan  respons  API  yang  diterima  untuk  menyalakan  atau mematikan lampu. Diagram alir pengendalian otomatis dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 3 Diagram Alir Pengontrolan Otomatis

## 2.5.3 Perancangan Algoritma C5.0
Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  untuk  mengotomatisasi  smart  lamp  berdasarkan perilaku penghuni rumah dengan menggunakan salah satu algoritma klasifikasi, Algoritma C5.0. Dalam  perancangan  tersebut,  terdapat  dua  tahapan,  yaitu  proses  pelatihan  dan  pengujian Algoritma C5.0.
Tahapan pelatihan pada metode Algoritma C5.0 yang pertama adalah memasukkan data training  (latih).  Selanjutnya  menghitung  entropy  total  dengan  menggunakan  Persamaan  (1). Entropy total dihitung sesuai total data training yang digunakan dalam sistem. Kemudian masuk ke tahap menghitung entropy pada masing-masing variabel yang digunakan dengan menggunakan Persamaan  (1).  Lalu  selanjutnya  menghitung  nilai information  subset pada  masing-masing variabel  ruangan  yang  ada  menggunakan  Persamaan  (2)  dan  tahapan  yang  selanjutnya  yaitu menghitung gain  ratio menggunakan  Persamaan  (3).  Kondisi  ini  adalah  pemilihan atribut/variabel dengan nilai gain ratio tertinggi. Jika kondisi tidak berarti bukan nilai gain ratio tertinggi,  maka  akan  dimulai  kembali  pada  tahap  menghitung entropy total.  Jika  kondisi  iya berarti  dengan  nilai gain  ratio tertinggi,  maka  langkah  selanjutnya  akan  masuk  ke  tahap pembagian node . Tahapan yang terakhir pada Algoritma C5.0 yaitu pohon keputusan. Pada tahap ini terdapat pohon keputusan dari variabel/atribut yang sudah dihitung. Dari pohon keputusan ini dapat menghasilkan rules dan ini adalah yang menjadi dasar untuk klasifikasi sistem otomatisasi smart lamp berdasarkan kebiasaan penghuni rumah. Adapun perancangan alur Algoritma C5.0 dapat dilihat pada Gambar 3.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahap pembuatan dan penerapan dari sistem yang telah dirancang,  melibatkan  penggabungan  semua  komponen  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras. Implementasi  perangkat  lunak  dilakukan  proses  pengkodean pada  NodeMCU  ESP32  dan pengkodean untuk membuat antarmuka website yang digunakan untuk proses pengontrolan dan monitoring status lampu pada masing-masing ruangan. Sistem ini menggunakan 2 mode kontrol, yaitu  manual  dan  otomatis.  Jika  pengguna  memilih  mode  manual,  maka  pengguna  dapat mengontrol lampu pada masing-masing ruangan dengan tombol yang tersedia. Sedangkan mode otomatis,  lampu  akan  dikontrol  secara  otomatis  berdasarkan  hasil  perhitungan  dari  metode Algoritma C5.0. Implementasi sistem keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 5 Arsitektur Sistem

## 3.2 Implementasi Metode Algoritma C5.0
Pada penelitian ini metode Algoritma C5.0 digunakan untuk melakukan klasifikasi waktu nyala dan mati lampu masing-masing ruangan. Hasil perhitungan  dari metode ini yaitu berupa sebuah  pohon  keputusan  dan rules untuk  masing-masing  ruangan  akan  dikirim  ke database website . Kemudian dari pohon keputusan dan rules ini yang akan mengontrol lampu pada masing- masing ruangan secara otomatis. Hasil perhitungan untuk setiap ruangan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 2 Perhitungan Metode Algoritma C5.0 No Variabel Atribut Jumlah Kasus Kategori Waktu Entropy Information Gain Gain Ratio Hidup Mati 1 Dapur Waktu 864 352 512 0,97511 9065 1,16466449 9 1,19438 183 2 Kamar 432 432 1 1,10417033 1,10417 033 3 Kamar Kedua 408 456 0,99777 2472 1,11194989 7 1,11443 232 4 Ruang Tamu 254 610 0,87380 9002 1,10548524 8 1,26513 373 5 Teras 375 489 0,98767 9 0,99245280 6 1,00483 335 6 Toilet 547 317 0,98740 5124 1,10581351 1,11991 874
Berdasarkan pada Tabel 2, dapat dilakukan proses pembentukan pohon keputusan untuk masing-masing  ruangan  yang  ada.  Langkah-langkah  dalam  pembentukan  pohon  keputusan diinisiasi dari node akar dan berlanjut sampai ke node terminal, secara khusus disesuaikan dengan karakteristik dan informasi dari data latih yang terkait dengan masing-masing ruangan. Proses ini memungkinkan pengembangan struktur pohon keputusan yang optimal, yang pada akhirnya akan memberikan  panduan  yang  akurat  terkait  pengaturan  status  lampu  dan  keputusan  otomatisasi lampu dalam masing-masing ruangan.
Pembentukan pohon keputusan untuk ruangan kamar utama dapat dilihat pada Gambar 5.  Rentang  waktu  pada  ruangan  kamar  utama  dimulai  pada  jam  08:00  hingga  07:59  seperti berikut.
Gambar 6 Pohon Keputusan dan Rules Ruangan Kamar
Setelah  mendapatkan  pohon  keputusan  seperti  Gambar  5.  Selama  jam  08:00  hingga 16:59, lampu akan dimatikan ( OFF ). Namun, saat waktu menunjukkan antara jam 17:00 hingga 07:59, lampu akan dihidupkan ( ON ). Aturan ini menciptakan pola yang konsisten sepanjang hari, dengan  lampu  dimatikan  selama  periode  aktivitas  siang  hari  dan  dihidupkan  selama  periode malam. Pembentukan pohon keputusan untuk ruangan ruang tamu dapat dilihat pada Gambar 6. Rentang waktu pada ruangan ruang tamu dimulai pada jam 22:00 hingga 21:59 seperti berikut.
Setelah  mendapatkan  pohon  keputusan  seperti  Gambar  6.  Dalam  rentang  waktu  22:00 hingga  04:59,  lampu  akan  dimatikan  ( OFF ).  Selama  jam  05:00  hingga  16:59,  lampu  tetap dimatikan ( OFF ). Antara jam 17:00 hingga 21:59, lampu akan dihidupkan ( ON ).

## 3.3 Implementasi Antarmuka Website
Pada antarmuka website yang digunakan yaitu pengguna dapat memantau status lampu pada masing-masing ruangan pada halaman dashboard , di halaman ini juga dapat melihat data riwayat  pengontrolan  mode  otomatis.  Kemudian  pengguna  juga  dapat  melihat  data  kebiasaan lampu  pada  halaman  data  kebiasaan.  Adapun  tampilan  halaman dashboard dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 8 Halaman Dashboard
Selain itu pengguna dapat memilih mode kontrol pada halaman kendali, jika pengguna memilih mode manual maka melakukan pengontrolan melalui tombol yang tersedia untuk setiap ruangan dan apabila memilih mode otomatis maka tidak bisa melakukan pengontrolan melalui tombol tersebut karena sistem akan berjalan otomatis dari hasil perhitungan metode Algoritma C5.0. Adapun tampilan halaman kendali lampu dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 9 Halaman Kendali
Pada halaman evaluasi dan pohon keputusan, pengguna dapat melihat hasil evaluasi dari sistem otomatisasi smartlamp untuk masing-masing ruangan dan melihat pohon keputusan serta rules nya  pada  halaman  pohon  keputusan.  Adapun  tampilan  halaman  evaluasi  dan  pohon keputusan dapat dilihat pada Gambar 9 dan Gambar 10.

## Gambar 10 Halaman Evaluasi

## Gambar 11 Halaman Pohon Keputusan

## 3.2 Hasil Pengujian Kontrol Otomatis
Pengujian sistem kendali otomatis dengan metode Algoritma C5.0 dilaksanakan dengan mengambil data setiap interval 1 jam selama periode 2 hari. Data yang diperoleh dari pengambilan tersebut berjumlah 48 data kemudian dibandingkan dengan data kebiasaan yang telah terkumpul sebelumnya. Pengujian ini menggunakan confussion matrix untuk masing-masing lampu ruangan. Hasil pengujian ini dapat ditemukan pada Tabel 3.
Tabel 3 Pengujian Confussion Matrix Ruangan TP  FP  TN  FN Dapur 17 0 31 0 Kamar 28 0 20 0 Kamar Kedua  18 0 20 2 Ruang Tamu 12 0 36 0 Teras 26 0 22 0 Toilet 28 2 18 0
Berdasarkan  pengujian  tersebut,  terlihat  kecocokan  antara  data  pengujian  dan  data kebiasaan  lampu.  Untuk  ruang  kamar  utama,  jumlah  data  yang  sesuai  adalah  48,  yang  sangat sesuai  dengan  kebiasaan  lampu.  Ruang  kamar  kedua memiliki  46 data  sesuai  dan  2  data  tidak sesuai,  di  mana  lampu  seharusnya  hidup  pada  jam  05:00  menurut data  kebiasaan,  namun  mati pada data pengujian. Untuk ruang dapur, terdapat 48 data yang sangat sesuai dengan kebiasaan lampu. Sama halnya dengan ruang teras dan ruang tamu, keduanya memiliki 48 data yang sesuai dengan kebiasaan lampu. Sedangkan untuk ruang toilet, terdapat 46 data sesuai dan 2 data tidak sesuai, di mana lampu seharusnya mati pada jam 08:00 menurut kebiasaan, namun hidup pada data pengujian.
Setelah  dilakukan  perbandingan  antara  data  kebiasaan  lampu  dengan  data  pengujian kontrol  otomatis,  dilakukan  perhitungan  nilai  untuk  akurasi, precision , recall dan  laju  error menggunakan Persamaan 4 sampai Persamaan 7.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 129+155 129+155+2+2 x 100%  = 98,61%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 129 2+129 x 100%  = 98,47%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 129 2+129 x 100%  =  99,47%
Laju 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = 2+2 129+155+2+2 x 100%  = 1,39%

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  implementasi Algoritma  C5.0  dalam  otomatisasi smart  lamp memberikan  hasil  yang  baik  dan  efektif  dalam mengenali  pola  kebiasaan  penghuni  rumah  untuk  mengoptimalkan  penggunaan  lampu  secara otomatis. Hasil implementasi metode Algoritma C5.0 untuk otomatisasi smart lamp, berdasarkan kebiasaan  penghuni  rumah  dengan  menggunakan  864  data  kebiasaan  dan  pengujian  kontrol otomatis dengan 48 data, menunjukkan pengujian akurasi sebesar 98,61%, recall sebesar 98,47%, precision sebesar 98,47%, dan laju error sebesar 1,39%.

## 5. SARAN
Dari hasil penelitian ini, penulis menyajikan beberapa saran yang dapat dijadikan acuan untuk  penelitian  selanjutnya.  Pertama,  sistem  yang  dibangun  dapat  menggunakan  koneksi bluetooth untuk  memastikan  kemampuan  pengendalian  lampu  tetap  berjalan  ketika  tidak  ada koneksi internet. Kedua, disarankan menambahkan beberapa sensor, seperti sensor arus ACS712- 05A  dan  sensor  tegangan  ZMPT101B,  untuk  mengukur  tingkat  efisiensi  daya  listrik  yang digunakan  di  dalam  rumah.  Saran-saran  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  kinerja  dan fungsionalitas  sistem  otomatisasi  smart  lamp  untuk  mendukung  kebutuhan  penghuni  rumah dengan lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. M. Pratama, W. Kurniawan, and H. Fitriyah, “Implementasi Algoritme Naive Bayes Menggunakan Arduino Uno untuk Otomatisasi Lampu Ruangan Berdasarkan Kebiasaan dari Penghuni Rumah,” vol. 2, no. 9, pp. 2485–2490, 2018, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[2] A.  Nugraha,  R.  E.  Saputra,  and  C.  Setianingsih,  “PENGONTROL  LAMPU  PINTAR BERDASARKAN KEBIASAAN PENGGUNA UNTUK DUA LAMPU

## MENGGUNAKAN
METODE CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE(CART),” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, p. 1969, 2021.
[3] F.  Z.  Rachman,  “SMART  HOME  BERBASIS  IOT,” SNITT-  Politeknik  Negeri Balikpapan , 2017.
[4] Arafat,  “DESAIN  DAN  IMPLEMENTASI  SISTEM  SMART  HOME  BERBASIS  WI- FI,” Al Ulum Sains dan Teknologi , vol. 2, no. 2, 2017.
[5] E.  Wijaya,  F.  A.  Tarigan,  and  Michael,  “Aplikasi  Prediksi  Penetuan  Kelancaran Pembayaran Koperasi Dengan Algoritma C5.0,” Jurnal TIMES , vol. 10, no. 1, pp. 31–38, 2021.
106  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 95 - 106
[6] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 2, p. 437, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[7] Suhardi, R. Hidayati, and I. Nirmala, “Smart Lamp: Kendali dan Monitor lampu Berbasis Internet Of Things (IoT),” Jurnal Jupiter , vol. 14, no. 2, pp. 507–515, 2022.
[8] B. Zhu et al. , “IoT Equipment Monitoring System Based on C5.0 Decision Tree and Time-
Series  Analysis,” IEEE Access , vol. 10, pp. 36637–36648, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3054044.
[9] N.  H.  Harani  and  F.  S.  Damayanti,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  C5.0  UNTUK MENENTUKAN  PELANGGAN  POTENSIAL  DI  KANTOR  POS  CIMAHI  Penulis Korespondensi,” Jurnal  SITECH ,  vol.  4,  no.  1,  2021,  [Online].  Available: http://www.jurnal.umk.ac.id/sitech
[10] R.  Widiyanti,  C.  Suhery,  and  R.  Hidayati,  “Implementasi  Algoritma  C5.0  Untuk Klasifikasi  Kepuasan  Masyarakat  Terhadap  Pelayanan  Kantor  Kecamatan,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 4, p. 1200, Aug. 2022, doi:
10.30865/jurikom.v9i4.4632.
[11] Tajrin,  I.  P.  Hutabarat,  R.  A.  Simatupang,  and  H.  Cherac,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA  C5.0  DALAM  KEPUTUSAN  PEMBERIAN  BEASISWA  DI  SMA NEGERI  1  ADIANKOTING  KABUPATEN  TAPANULI  UTARA,” Jurnal  Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 5, no. 2, 2021.
[12] R. N. Amalda, N. Millah, and I. Fitria, “IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 DALAM MENGANALISA  KELAYAKAN  PENERIMA  KERINGANAN  UKT  MAHASISWA ITK,” Teorema:  Teori  dan  Riset  Matematika ,  vol.  7,  no.  1,  p.  101,  Mar.  2022,  doi: 10.25157/teorema.v7i1.6692.
[13] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5.0,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[14] M.  A.  Wahyudi,  “PENERAPAN  FITUR  SELEKSI  GAIN  RATIO  DAN  DECISION TREE C5.0 UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT SERANGAN JARINGAN,” Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2020.
[15] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020.
[16] A. K. Santra and C. J. Christy, “Genetic Algorithm and Confusion Matrix for Document Clustering,” 2012, [Online]. Available: www.IJCSI.org
[17] P. W. Kastawan, D. M. Wiharta, and M. Sudarma, “Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , vol. 17, no. 3, p. 371, Dec. 2018, doi: 10.24843/mite.2018.v17i03.p11.
[18] K. M. Ting, “Confusion Matrix,” Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining , no. October, pp. 260–260, 2017, doi: 10.1007/978-1-4899-7687-1_50.