## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PERBANDINGAN ALGORITMA C 4.5 DAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PEKERJA MIGRAN INDONESIA
Saufika Sukmawati 1 , Sulastri 2 , Herny Februariyanti 3 , Arief Jananto 4 1,2,3,4 Universitas Stikubank Semarang Jl. Tri Lomba Juang No. 1 Semarang Kode Pos 50241 e-mail: hernyfeb@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRAK
Upaya  pemerintah  untuk  pelindungan  pekerja  migran  Indonesia  dikembangkan  sistem komputerisasi  tenaga  kerja  luar  negeri  oleh  Badan  Nasional  Penempatan  dan  Perlindungan  TKI. Permasalahannya  adalah  adanya  pekerja  migran  Indonesia  (PMI)  yang  dipulangkan  karena permasalahan  ketenagakerjaan  selama  di luar  negeri,  sehingga  dibutuhkan  interpretasi  pada  pola  data penempatan PMI yang dapat digunakan memprediksi negara  tujuan. Penelitian ini membandingkan dua algoritma  klasifikasi  yaitu  algoritma  C  4.5  dan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  pola penempatan  PMI  dengan  menggunakan  data  penempatan  PMI  wilayah  BP3TKI  Semarang.  Algoritma Naïve  Bayes  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  PMI  dengan  menghitung  probabilitas  dari  data training dan data testing. Algoritma C4.5 digunakan untuk memprediksi dengan  mengolah variabel usia, gender,  pendidikan,  staus_perkawinan,  pendidikan,  negara_tujuan,  status_PMI,  sektor_pekerjaan. Percobaan dilakukan dengan data training 1802 dan data testing 772, menghasilkan nilai akurasi paling tinggi  bagi  kedua  algoritma.  Algoritma  C  4.5  mampu  memprediksi  lebih  baik  dengan  tingkat  akurasi sebesar 84.84% sedangkan Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 58.29%.
Kata kunci : algoritma C 4.5, algoritma naïve bayes, klasifikasi, Pekerja Migran Indonesia

## ABSTRACT
The  government's  efforts  to  protect  Indonesian  migrant  workers  were  developed  by  a computerized  system  for overseas  workers  by  the  National Agency  for  the  Placement  and  Protection  of Indonesian Migrant Workers. The problem is that there are Indonesian migrant workers (PMI) who were sent home due to labor problems while abroad, So we need an interpretation of the PMI placement data pattern that can be used as a prediction of the destination country. This study compares two classification algorithms,  namely  the  C  4.5  algorithm  and  the  Naïve  Bayes  algorithm  to  determine  PMI  placement patterns using PMI placement data in the BP3TKI Semarang area. The naïv Bayes algorithm is used to classify PMI data by calculating probabilities from training data and testing data. The C4.5 algorithm is used  to  predict  by  processing  the  variables  of  age,  gender,  education,  marital  status,  education, destination_country,  PMI_status,  and  employment_sector.  The  experiment  was  carried  out  with  1802 training data  and 772  testing data,  resulting in  the highest accuracy values  for  both  algorithms.  The C 4.5 algorithm is able to predict better with an accuracy rate of 84.84% while the Naïve Bayes algorithm produces an accuracy value of 58.29% .
Keywords: C4.5 algorithm, naïve Bayes algorithm , classification, Indonesian Migrant Workers

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  layanan  penempatan  kerja  ke  luar negeri  merupakan  upaya  pemerintah  dalam mewujudkan hak masyarakat untuk mendapatkan kesempatan bekerja serta meningkatkan perekonomian  negara  dengan  adanya  transfer
uang yang dilakukan pekerja migran untuk keluarganya di Indonesia. Organisasi  pemerintahan  Badan  Nasional Penempatan  dan  Perlindungan  TKI  (BNP2TKI) mengembangkan
e-government dibidang penempatan  dan  perlindungan  pekerja  migran

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
salah  satunya  melalui  sistem  pendataan  calon Pekerja  Migran  Indonesia  (PMI)  yang  akan bekerja keluar negeri.
Permasalahan yang menjadi kendala adanya
PMI yang dipulangkan atau mendapat permasalahan  ketenagakerjaan  selama  diluar negeri.  Sehingga  dibutuhkan  sebuah  interpretasi pada  pola  data  penempatan  PMI  yang  dapat digunakan  sebagai  prediksi  negara  tujuan penempatan  para  calon  PMI  yang  ingin  bekerja ke luar negeri sebagai upaya pencegahan.
Proses  identifikasi  pola  data  penempatan pekerja migran dapat dilakukan dengan menerapkan  data  mining.    (Roiger,  2017) menyatakan data  mining  digunakan  untuk  tujuan analisis berbagai jenis data dengan menggunakan tools  data  mining  yang  tersedia.  Sedangkan (Kurniawan,  2018)  menyebutkan  bahwa  konsep dari  klasifikasi  data  dalam  data  mining  adalah data  –  data  yang  mempunyai  kemiripan  struktur data  akan  memiliki  klasifikasi  yang  sama kemudian  dapat  membentuk  suatu  aturan  atau rule dari suatu data.
Pada penelitian  ini  data  yang  akan  diteliti adalah  data  pekerja  migran  yang  melakukan proses penempatan di wilayah BP3TKI Semarang dengan skema penempatan melalui badan hukum yang  telah  memiliki  izin  pemerintah  dalam penyelenggaraan penempatan PMI di luar negeri. Data  tersebut  akan  diklasifikasikan  berdasarkan negara  penempatan.  Dari  latar  belakang  yang telah disebutkan sebelumnya bahwa penelitian ini akan dilakukan klasifikasi dengan cara membandingkan  kinerja  antara  Algoritma  C4.5 dan  Naïve  Bayes.  Diharapkan  adanya  hasil  dari penelitian ini dapat digunakan sebagai pertimbangan  bagi stake  holder terkait  dalam membuat  kebijakan  strategis  perihal  penempatan calon pekerja migran Indonesia.
a. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik dalam  data  mining  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan pemetaan data ke dalam sebuah kelas atau kelompok data yang ditentukan sebelumnya. Klasifikasi  juga  merupakan  metode supervised learning ,    yaitu  metode  untuk  mengahasilkan suatu  aturan  dalam  klasifikasi  data  uji  ke  dalam suatu  kelas  yang  telah  ditentukan  membutuhkan data training yang berlabel. (Dunhan, 2003).
Algoritma  untuk  melakukan  klasifikasi yang  sering  dipakai  adalah rule-based  classifier, decision  tree,  support  machine,  neural-network, serta algoritma naïve Bayes  classifier .  Algoritma klasifikasi  menghasilkan  pembelajaran  untuk identifikasi model  yang  dapat memberikan relasi
yang  paling  sesuai  dan  tepat  diantara  label  kelas atau himpunan atribut dari data yang dimasukkan. Ada  2  cara  yang  berbeda  untuk  melakukan klasifikasi  teks  yaitu  dengan  cara  klasifikasi manual atau klasifikasi secara otomatis.
Klasifikasi dengan cara manual, yaitu orang akan membuat catatan-catatan selanjutnya akan ditafsirkan  konten  teks  tersebut  dan  selanjutnya dilakukan  kategorisasi.  Cara  manual  ini  akan memberikan  memberikan  hasil  klasifikasi  teks berkualitas,  akan  tetapi  sangat  membutuhkan waktu  dan  biaya  yang  mahal.  Sedangkan  teknik klasifikasi secara otomatis dilakukan dengan cara penerapan pemrosesan bahasa alami, pembelajaran mesin, dan teknik  lain dengan cara otomatis untuk proses klasifikasi  teks yang mana teknik  yang  digunakan  lebih  cepat  serta menghemat  biaya.  Beberapa  pendekatan  yang dapat  dilakukan  untuk  teknik  klasifikasi  teks secara otomatis, yaitu :
1. Machine Learning Based Systems Teknik klasifikasi teks dengan menggunakan machine  learning akan  dibuat klasifikasi  dengan  cara  pengamatan  yang dilakukan sebelumnya. Dengan cara memberikan label  sebelumnya  sebagai  contoh  data  latih. Klasifikasi  dengan machine  learning dapat dipelajari  asosiasi  yang  beda  antara  bagian  teks dan  output  tertentu  (tag)  yang  dipakai  sebagai input tertentu (teks).
Langkah awal dalam melatih klasifikasi menggunakan  pembelajaran  mesin  yaitu  dengan ekstraksi  fitur:  menggunakan  metode  untuk merubah  tiap  dokumen  menjadi  representasi angka  (numerik)  menjadi  vektor.  Seringkali digunakan  pendekatan bag  of  words ,  dimana digunakan  vektor  yang  akan  mewakili  frekuensi suatu  kata  di  dalam  kamus  kata  yang  telah ditentukan sebelumnya.
Setelah  dilakukan  proses  data  latih  dengan menggunakan  contoh  data  latih  yang  cukup, teknik machine learning dapat mulai dibuat suatu prediksi yang akurat. Untuk mengubah teks yang tidak  dapat  dilihat  dengan  menggunakan  proses ekstraksi  fitur  yang  sama  agar  dapat  menjadi sekumpulan  fitur  dengan  memasukkan  ke  dalam teknik  klasifikasi  agar  didapatkan  prediksi  pada tag.
2. Rule-Based Systems
Yaitu  pendekatan  klasifikasi dengan  basis aturan  dengan  diklasifikasikan  teks  ke  dalam kelompok  yang  terorganisir  dengan  digunakan seperangkat  aturan  bahasa/linguistik  buatan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
tangan.  Aturan-Sistem  akan  diinstruksi  dengan aturan-aturan yang diberikan untuk menggunakan elemen  teks  yang  sesuai  secara  semantik  untuk dapat diidentifikasi kategori yang sesuai berdasar konten.  Setiap  aturan  meliputi  pola  dan  kategori yang akan diprediksi.
3. Hybrid systems Teknik  Sistem hybrid menggunakan  cara digabungkannya  klasifikasi  dasar  yang  akan dilatih  dengan  menggunakan rule-based  system dengan machine learning , untuk dapat meningkatkan  hasil.  Sistem  hybrid  dapat  dengan mudah  menyesuaikan  dengan  cara  ditambahkan aturan  khusus  pada  tag  yang  bentrok  dan  belum dimodelkan dengan benar oleh sistem klasifikasi. b. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  cara untuk memberikan solusi menyelesaikan masalah kasus  dalam  proses  klasifikasi.  Output  dari algoritma C4.5 berupa decision tree sama halnya dengan  algoritma  klasifikasi  yang  lain.  Suatu decision  tree merupakan  struktur  yang  dapat digunakan untuk melakukan pembagian kumpulan data dengan ukuran yang sangat mesar menjadi  suatu  himpunan record yang  kecil dengan  menggunakan  aturan  keputusan.  Dimana setiap  himpunan  hasil  yang  mirip  antara  satu dengan himpunan lainnya. (Han, 1996)
Menurut  (Purushottam  et  al.,  2016) Algoritma C4.5 adalah suatu algoritma klasifikasi yang  dapat  digunakan  untuk  kontruksi  pohon keputusan, yang dapat digunakan untuk membentuk decision tree (pengambilan keputusan). Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan,  yaitu merupakan  pengembangan  dari decision  tree yang  sering  disebut  dengan  ID3  ( Iterative Dichotomiser 3),  yaitu  kekurangan  dalam algoritma  ID3  disempurnakan  dengan  algoritma C4.5.
Sebuah  set  data  yang  memiliki  beberapa pengamatan  dengan missing  value yaitu  suatu record dengan  nilai  variable  yang  tidak ditemukan, dengan terbatasnya jumlah pengamatan,  maka  nailai  rata-rata  dari  variabel dapat  menggantikan  atribut  dengan missing value .  (Santoso  &  Sekardiana,  2019).  Ada beberapa  elemen  dalam  menyelesaian  kasus dalam Algoritma C4.5 yaitu :
a. Entropy
b. Gain  Entropy (S)  merupakan  perkiraan kebutuhan  jumlah  bit  yang  dapat  melakukan ekstraksi sebuah himpunan atau kelas (positif atau  negatif)  dari  sejumlah  data  acak  pada ruang sampel S.
Entropy merupakan kebutuhan bit untuk menyatakan  sebuah  kelas.  Nilai  suatu  entropy semakin  kecil    maka  akan  semakin  besar  nilai gain entropy dalam proses ekstraksi sebuah kelas.
Berikut adalah perbedaan dari algoritma C 4.5 dengan algoritma: (Elisa, 2017)
a. Robust (tahan) terhadap suatu data noise ,
b. Dapat menyelesaikan variabel-variabel dengan tipe diskrit maupunpun kontinue,
c. Dapat menyelesaikan variabel-variabel dengan missing value ,
d. Dapat  meringkas/memangkas  cabang  dari pohon keputusan
Algoritme C4.5 memiliki  masukkan berupa training  sample  serta samples . Training samples merupakan  salah  satu  contoh  data  yang telah  diuji  kebenarannya  untuk  membangun pohon  keputusan ( decision  treeI ). Samples merupakan field dari  sebuah  data  yang digunakan  sebagai  parameter  dalam  melakukan proses klasifikasi.
Tahapan  dalam  proses  algoritma  C  4.5  menurut (Lakshmi et al., 2013), adalah sebagai berikut a. Persiapan training data .
b. Hitung nilai entropy . Nilai Entropy digunakan untuk  mengukur  ketidakpastian  suatu  data, merupakan  perbedaan  keputusan  terhadap nilai  suatu    atribut  tertentu.  Nilai entropy semakin  tinggi,  maka  semakin  tinggi  pula perbedaan keputusan (ketidakpastian). Rumus untuk menghitung nilai Entopy adalah : 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 = − ∑ 𝑝 𝑖 𝑥  log 2 𝑝 𝑖 𝑘 𝑖 (1)
S merupakan  himpunan  kasus,  sedangkan 𝑝𝑖 merupakan  nilai  probabilitas  yang  dihasilkan dari sum dibagi total kasus.
c. Hitung  nilai gain ,  merupakan  tahap  dalam memilih  sebuah  atribut  yang  akan  digunakan dalam  memilih  atribut  data  test  dari  setiap simpul pada pohon keputusan. Gain merupakan  teknik  untuk  mengukur  pengaruh suatu  atribut  terhadap  sebuah  keputusan  atau disebut  ukuran  efektifitas  dari  suatu  variabel dalam  proses  klasifikasi.  Rumus  menghitung nailai Gain adalah sbb : 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑|𝑆 𝑖 ||𝑆| 𝑥𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 )𝑘 𝑖 = 1 (2)
S adalah  himpunan  khasus,  sedangkan  A disebut sebagai atribut, | 𝑆𝑖 | merupakan jumlah dari kasus ke- i , dan | 𝑆 | disebut sebagai jumlah kasus  dalam S .  Algoritma  C  4.5  untuk menentukan  variabel  mana  yang  akan dijadikan  suatu  node  dari  pohon  keputusan dalakukan dengan menghitung nilai gain. Jika variabel tersebut memiliki nilai gain tertinggi

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
maka  akan  dijadikan  sebagai node di  pohon keputusan.
d. Rumus menghitung nilai split info : 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) = − ∑ 𝑆 𝑗 𝑆 𝑥  log 2 𝑆 𝑗 𝑆𝑘 𝑗 (3)
S merupakan  ruang  dari  suatu sample , sedangkan A  merupakan atribut,  dan 𝑆𝑗 merupakan  jumlah  dari sample untuk  atribut ke- j . e. Menghitung  nilai gain  ratio dengan  rumus
sebagai berikut : 𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 𝐺𝑎𝑖𝑛  (𝑆, 𝐴)𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡(𝑆, 𝐴) (4)
Gain(S,A) diseut  sebagai information  gain yang  ada pada  atribut (S,A) ,  dimana A merupakan  suatu  atribut,  dan Split  (S,A) merupakan split  information yang  berada pada atribut (S,A) . Sedangkan  atribut  root  (akar)  akan  dibuat berdasarkan  nilai gain  ratio tertinggi,  hingga terbentuk pohon keputusan sebagai node 1.
f. Selanjutnya ulang langkah ke-b sampai semua cabang  akan  memiliki  kelas  atau  himpunan yang sama. Proses percabangan akan berhenti apabila:
- semua khasus di dalam simpul n akan menghasilkan himpunan/kelas yang
sama.
- sudah tidak ada lagi variabel independen (berdiri sendiri) dalam khasus yang akan dipartisi.
- tidak ada lagi khasus di cabang yang kosong.
c. Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  adalah salah  satu  algoritma  untuk  mengklasifikasikan suatu  data.  Klasifikasi  data,  yang  merupakan tugas  dari  data  mining  adalah  melakukan pemetaan  (mengklasifikasi)  data  ke  dalam  satu atau  lebih  kelas  yang  telah  didefinisikan sebelumnya(Lorena.,  2016).  Algoritma Naïve Bayes Classifier adalah  salah satu algoritma dari teknik machine  learning dengan  menggunkan perhitungan  probabilitas  dan  statistik  yang ditemukan  oleh  Thomas  Bayes,  yaitu  dengan melakukan  prediksi  probabilitas  di  masa  depan dengan  berdasar  pada  history  sebelumnya. Rumus Naïve Bayes dalam pemrograman : P(A|B) = (P(B|A) ∗ P(A))/P(B) (5)
Peluang  dari  kejadian  A  sebagai  B  akan ditentukan  peluang  B  pada  A,  peluang  A,  serta peluang  B.  Pada  saat  implementasi  rumus  akan diubah menjadi :
P(C i |D) = (P (D| C i ) ∗ P(C i ))/P(D)
(6)
Alur algoritma Naive Bayes dapat disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur algoritma Naïve Bayes
Cara  kerja  dari  algoritma Naïve  Bayes  Classifier adalah dengan dua tahap, yaitu : (Lorena., 2016) a. Tahap Pembelajaran (Learning)
Naïve  Bayes merupakan  suatu  teknik  yang masuk  dalam supervised  learning ,  maka membutuhkan pengetahuan awal untuk mengambil  suatu  keputusan  dengan  langkah sebagai berikut : Langkah  1 :  Bentuk vocabulary disetiap dokumen sebagai data training Langkah   2 : perhitungan probabilitas disetiap kategori P(v j ).
Langkah   3  :  menentukan  frekuensi  dari setiap  kata  w k disetiap  kategori P(w k |v j ) b. Tahap Klasifikasi ( Classify ) Langkahnya sebagai berikut :

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Langkah  1  :  Lakukan  perhitungan  P(v j )Π P(w k | v j ) disetiap kategori.
Langkah  2  :  menentukan  kategori  dengan nilai  P(v j )Π  P(w k |  v j )  secara maksimal.
Gambar  2.  Proses  Klasifikasi Naïve  Bayes Classifier
2. METODOLOGI PENELITIAN
a. Metode Analisis Data
Analisa data pada penelitian ini dilakukan dengan metode Knowledge  Discovery  in  Database atau KDD.  Proses  KDD  penelitian  ini  dijelaskan sebagai berikut:
1. Data Selection
Data  penempatan  PMI  yang  diperoleh memiliki  atribut  data  yang  cukup  kompleks. Atribut data yang bersifat bersifat pribadi atau tidak  mempengaruhi  proses  prediksi  negara tujuan  PMI  tidak  digunakan  dalam  proses data mining. Sehingga atribut data yang akan digunakan dapat dilihat pada table berikut:
Tabel  1.  Penjelasan  atribut  dataset  penempatan PMI
No Atribut data Keterangan 1. NIK Nomor Induk Kependudukan PMI 2. Gender Jenis kelamin PMI 3. Pendidikan Pendidikan terakhir PMI 4. Status Kawin Status perkawinan PMI 5. Negara Tujuan  Negara  penempatan PMI 6. BLK Tempat Balai Latihan Kerja 7. TUK Tempat uji kompetensi 8. Sektor Sektor pekerjaan PMI 9. Tanggal PAP Tanggal PMI melakukan pembekalan akhir sebelum berangkat ke luar negeri 2. Data Cleaning
Proses data  cleaning dilakukan  dengan memeriksa data yang tidak konsisten dan data yang  tidak  lengkap  kemudian  dihilangkan. Setelah  melalui  proses cleaning diperoleh record  data  sebanyak  2575  dari  sebelumnya 2711 data.
3. Transformasi Data Proses transformasi data pada data penempatan  PMI  pada  BP3TKI  Semarang dilakukan  dengan  mentransformasi  atribut
NIK  dan  TANGGAL  PAP  menjadi  USIA, atribut  BLK  dan  TUK  ditransformasikan menjadi  STATUS  PMI  yang  akan  dijelaskan sebagai berikut: a. NIK (Nomor Induk Kependudukan) Atribut NIK berisi nomor induk kependudukan  milik  PMI,  sebagaimana dikutip dari website Disdukcapil Pemprov Kalimantan  Barat  bahwa  16  digit  angka pada NIK memiliki arti sebagai berikut:
Gambar 3. Penjelasan struktur NIK
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  dalam atribut  NIK  terdapat  informasi  tanggal  kelahiran PMI  sehingga  bisa  dihitung  usia  PMI  saat berangkat ke  luar negeri.  Atribut  NIK  &  tanggal PAP  dihilangkan  kemudian  digantikan  atribut USIA.
b. Atribut BLK dan TUK
BLK  atau  Balai  Latihan  Kerja  adalah tempat pelatihan untuk mendpatkan ketrampilan  atau  yang  ingin  mendalami keahlian  dibidang  tertentu.  Sedangkan
Leaner
Untuk tiap kategori: a. Menhitung p (c j ) b. Menghitung p (w k |c j )
Untuk tiap kata wk pada model
Classifier a. Mengitung P (c j ) II P (w k | c j ) Untuk tiap kategori b. Menentukan kategori dengan nilai P (c j ) II P
(w k | c j ) maksimal Data Training Data Testing Kategori Dokume n Model classifier

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
TUK adalah tempat pelaksanaan asesmen/uji  kompetensi  oleh  lembaga sertifikasi  profesi.  Berdasarkan  surat edaran kepala BNP2TKI nomor B.205/KA/XI/2015 perihal Registrasi Calon  PMI  Purna  Penempatan  bagi  PMI yang sudah pernah bekerja di negara yang sama  selama  minimal  2  tahun  dan  berada di  Indonesia  kurang  dari  1  tahun  maka tidak  diwajibkan  mengikuti  pelatihan kerja  di  BLKLN  dan  tidak  wajib mengikuti Uji Kompetensi.
Sedangkan bagi PMI sudah pernah bekerja di  negara  yang  sama  selama  minimal  2 tahun dan berada di Indonesia lebih dari 1 tahun  maka  tidak  diwajibkan  mengikuti pelatihan  kerja  di  BLKLN  dan  namun wajib mengikuti Uji Kompetensi.Berdasarkan hal tersebut akan ditaambah  atribut  baru  dengan  nama STATUS PMI dengan ketentuan pengisian sebagai berikut :
Tabel 2 Ketentuan Pengisian Atribut Status PMI
Hasil  transformasi  data  menghasilkan  data  yang siap  diolah  terdiri  dari  7  (tujuh)  atribut sebagaimana terlihat pada tabel berikut:
Tabel 3 Atribut Dataset No. BLK TUK Atribut
Ketentuan 1. Ada Ada New PMI baru yang belum pernah bekerja di negara penempatan 2. NOBLK NOLUK PR1 PMI yang sudah pernah bekerja di negara penempatan minimal 2 tahun dan sebelum bekerja kembali berada di Indonesia selama kurang dari 1 tahun 3. NOBLK Ada PR2 PMI yang sudah pernah bekerja di negara penempatan minimal 2 tahun dan sebelum bekerja kembali berada di Indonesia selama lebih dari 1 tahun No Atribut data Keterangan Penjelasan 1. Usia Predict or Usia PMI saat berangkat keluar negeri Sesuai usia
PMI
2. Gender
Predict or Jenis kelamin PMI “P” untuk Perempuan “L” untuk Laki – Laki 3. Pendidik an Predict or Pendidikan terakhir PMI SD  ;  SMP; SMU;  SMK, Diploma; Sarjana. 4. Status Kawin Predict or Status perkawinan PMI Kawin; Belum Kawin; Cerai. 5. Negara Tujuan Class Negara penempatan PMI
Sesuai negara penempatan PMI 6. Status PMI Predict or Status keberangkat an PMI New (Baru Sektor Informal); PR1 (purna di bawah 1 tahun  ),  PR2 (purna  diatas 1 tahun) 7. Sektor Predict or Sektor pekerjaan PMI “Formal” untuk PMI yang  bekerja di  perusahaan berbadan hukum;
“Informal” untuk PMI yang  bekerja di perseorangan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 4 Sampel Hasil Transformasi Data
c. Data Mining Pada  penelitian  ini  tahap  data  mining dilakukan dengan mengimplementasikan
metode klasifikasi dengan algoritma C.45 dan algortima Naïve  Bayes menggunakan  tools Rstudio  yang  akan  menghasilkan  rule klasifikasi  dan  nilai  maximum posteriory hypothesis  untuk  memprediksi  negara  tujuan penempatan pekerja migran Indonesia.
d. Interpretasi dan Evaluasi Setelah  didapatkan  model  klasifikasi  dari
Algoritma  C  4.5  dan Naïve  Bayes langkah selanjutnya adalah menafsirkan model klasifikasi yang terbentuk rule dan melakukan evaluasi  terhadap  pemodelan  yang  ada dengan confusion matrix .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Pengujian Dataset dengan Tools Rstudio Pengujian  menggunakan  Rstudio  dilakukan
sebanyak  3  kali  percobaan  dengan  komposisi
data training dan data testing sebagaimana tabel berikut:
Tabel 5 Jumlah data training dan data testing
Pada  penelitian  ini package Rstudio  yang digunakan akan dijelaskan sebagai berikut:
a. Package  “Partykit”  yang  digunakan  untuk mempresentasikan  model  klasifikasi  dengan pohon  keputusan  yang  terstruktur  dalam  hal ini Algoritma C.45.
b. Package “e1071” digunakan untuk menghitung probabilitas untuk prediksi dalam klasifikasi algoritma Naive Bayes . c. Package “caret” digunakan untk merampingkan  proses  pembuatan  model prediksi Naïve Bayes .
d. Package  “caTools”  adalah  package  yang digunakan sebagai pembagi data menjadi data training. Data training tersbut akan digunakan dalam pembuatan model klasifikasi, sedangkan data testing adalah data yang  akan  digunakan  untuk  melakukan pengujian akurasi  dari  masing–masing  model klasifikasi.

## a. Implementasi Dengan Algoritma C.45
Percobaan  dilakukan  menggunakan  total dataset  sebanyak  2574  obs  data  dengan  7 variabel. Jumlah data training sebanyak 1802 obs dan  data  testing  sebanyak  772  obs  dengan  hasil sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Decision Tree Algoritma C 4.5
Us ia Ge nd er Stat us
_Per kawi nan
Pendid ikan Negar a
Stat us_p mi Sect or 24 P SMU Kawin Hongk
ong New Infor
mal 25 P SMU Kawin Hongk ong New Infor
mal
32 P SMP Belum Kawin Hongk ong PR2 Infor
mal 35 P SMU Cerai
Hongk ong PR2 Infor mal 46 P SD Cerai Hongk ong PR1 Infor mal 34 P SD Cerai Malays ia New
Infor mal 42 P SMP Kawin Malays ia New Infor
mal
48 P SMP Kawin Brunai
Daruss alam New Infor mal 48 P SMP Kawin Brunai
Daruss
alam New Infor mal Percobaan ke Jumlah Data Training Jumlah Data Testing 1 1805 774 2 1934 645 3 2063 516

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 5a. Hasil Rule Algoritma C 4.5
Gambar 5b. Hasil Rule Algoritma C 4.5
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  root node  pada  model  klasifikasi  data  penempatan PMI  adalah atribut  SEKTOR.  SEKTOR  menjadi variabel yang paling berpengaruh ketika seseorang  hendak  menentukan  negara  tujuan bekerja  ke  luar  negeri.  Sehingga  dari  hasil decision  tree  di  atas  didapatkan  aturan  atau  rule yang dapat dilihat pada gambar 5a dan 5b.
Setelah didapatkan model klasifikasi langkah  selanjutnya  adalah  menguji  model klasifikasi tersebut dengan data testing yang telah ditentukan  sebelumnya  yaitu  sebanyak  772  data dengan hasil prediksi seperti terlihat pada gambar 6 berikut:
>  hasil_tree1=  cbind(class_aktual=as.character(testing 30$negara),class_prediksi=as.character(predict_tree1))
> hasil_tree1
class_aktual        class_prediksi [1,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[2,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[3,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[4,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[5,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[6,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[7,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[8,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[9,] "HONGKONG"          "HONGKONG" Gambar 6. Hasil Prediksi Algoritma C 45 Setelah menguji data testing selanjutnya melakukan  evaluasi  model  klasifikasi  dengan confusion  matrix.  Setelah  dilakukan  evaluasi dengan confusion matrix maka ditemukan tingkat akurasi  dan  tingkat  kesalahan  dari  model klasifikasi  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  seperti terlihat pada gambar 7.
Berdasarkan  hasil  pengujian  1  di  atas  dapat dilihat bahwa dari data testing sejumlah 772 data terdapat  sebanyak  77  data  yang  diprediksi  tidak benar  dan  sebanyak  695  data  diprediksi  dengan benar.
Gambar  7.  Hasil  Accuracy  dan  Error  Rate Percobaan 1
Pada class Brunei Darussalam dari 51 data yang  diprediksi  benar  sebanyak  50  data,  pada class  Hongkong  dari  211  data  yang  diprediksi benar  sebanyak  157  data,  pada  class  Malaysia dari  294  data  yang  diprediksi  benar  sebanyak 254  data,  pada  class  Singapura  dari  142  data yang  diprediksi  benar  sebanyak  125  data  dan pada  class  Taiwan  dari  74  data  yang  diprediksi benar  sebanyak  69  data.  Sehingga  dari percobaan  pertama  dapat  dilihat  bahwa  tingkat akurasi  dari  model  klasifikasi  ini  adalah  85% sedangkan error rate sebesar 15%.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
b. Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Pembuatan model
prediksi dengan algoritma Naïve  Bayes menggunakan  data training  sebanyak  1802  dengan  hasil  pemodelan sebagai berikut:
Gambar  8.  Hasil  Model  klasifikasi  dengan Algoritma Naïve Bayes
Setelah  didapatkan  probabiltas  prior  dan probabilitas bersyarat langkah selanjutnya adalah melakukan  pengujian  model  klasifikasi  tersebut. Pada  pengujian  ini  data  testing  yang  digunakan sebanyak  772  data  dengan  hasil  prediksi  pada gambar 8.
class_aktual        class_prediksi
[1,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[2,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[3,] "HONGKONG"          "HONGKONG"
[4,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[5,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[6,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[7,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[8,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[9,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
[10,] "HONGKONG"          "SINGAPURA"
Gambar 9. Hasil Prediksi Algoritma Naive Bayes
Pada  gambar  9  terlihat  bahwa  class  prediksi  dan class  aktual  bisa  menghasilkan  nilai  yang berbeda,  artinya  algoritma Naïve  Bayes artinya beberapa  data  memang  tidak  diprediksi  dengan tepat  oleh  pemodelan  Naïve  Bayes.  Maka  perlu dilakukan uji tingkat akurasi dengan menggunakan metode confusion  matrix sehingga ditemukan error  rate pada  hasil  prediksi pemodelan ini sebagaimana gambar 10 berikut:
Gambar  10.  Hasil Confussion  Matrix Algoritma
Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  pengujian  Algoritma Naïve Bayes di atas dapat dilihat bahwa dari data testing sebanyak 772 data terdapat sebanyak 322 data  yang  diprediksi  tidak  benar  dan  sebanyak 450  data  diprediksi  dengan  benar.  Sehingga  dari percobaan ini dapat dilihat bahwa tingkat akurasi dari  model  klasifikasi Naïve  Bayes sebesar  58% sedangkan  error  rate  sebesar  42%.  Selain  itu penulis  juga  melakukan  dua  kali  pengujian algoritma klasifikasi sebelumnya. Pada percobaan kedua dan ketiga dapat kita lihat pada table berikut: Tabel 6. Perbandingan Hasil Percobaan Algoritma C 4.5 dan Naïve Bayes No  Kegiatan Jumlah Data Training Jumlah Data Testing Tingkat Akurasi (%) Tingkat Error   (%) C 4.5  NB  C 4.5  NB 1 Percobaan I 1805 772  84,84  58,29  15,16  41,71 2 Percobaan II 1934 643  84,60  57,39  15,40  42,61

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
3 Percobaan III 2063 515  84,47  56,70  43,30  15,53
Jika dilihat dari tabel 6 pengujian pertama dengan Algoritma  C  4.5  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi  yaitu  84.84%  dan  presentasi  error  rate paling  rendah  yaitu  15.16%.  Untuk  percobaan dengan  Algoritma Naïve  Bayes pada  percobaan pertama  juga  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi yaitu 58.29% dan error rate sebesar 41.71%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasifikasi
data  penempatan  Pekerja  Migran  Indonesia  pada wilayah BP3TKI Semarang menggunakan Algoritma  C  4.5  dan  Algoritma Naïve  Bayes dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian dengan akurasi  tertinggi  dihasilkan  pada  percobaan pertama  dengan data  training sebanyak  1802 data  dan data testing sebanyak  772.  Agoritma  C 4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 84.84% dan presentasi error  rate sebesar  15.16%  sedangkan Algoritma Naïve  Bayes memiliki  nilai  akurasi sebesar 58.29% dan error rate sebesar 41.71%.

## 5. REFERENSI
Dunhan,  M.  (2003).  Data  Mining:  Introductory and  Advanced  Topics.  Prentice  Hall. Engineering , 1–89. http://www.general.nsysu.edu.tw/gena/gena
02/dm/part2.pdf
Elisa,  E.  (2017).  Analisa  dan  Penerapan
Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu  Adisesanti. Jurnal  Online Informatika , 2 (1), 36.
https://doi.org/10.15575/join.v2i1.71 Han,  J.  (1996).  Data  mining  techniques. SIGMOD  Record  (ACM  Special  Interest Group  on  Management  of  Data) , 25 (2), 545. https://doi.org/10.1145/235968.280351 Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan
Algoritma  Naive  Bayes  dan  C.45  dalam Klasifikasi  Data  Mining. Jurnal  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 5 (4),  455.
https://doi.org/10.25126/jtiik.201854803
Lakshmi,  T.  M.,  Martin,  A.,  Begum,  R.  M.,  & Venkatesan,  V.  P.  (2013).  An  Analysis  on Performance  of  Decision  Tree  Algorithms using Student’s Qualitative Data. International Journal of Modern Education and  Computer  Science , 5 (5),  18–27. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2013.05.03 Lorena.,  S.  (2016).  Teknik  Data  Mining Menggunakan  Metode  Bayes  Classifier Untuk  Optimalisasi  Pencarian  Aplikasi Perpustakaan. Jurnal  Teknik  Komputer ,
4 (2), 17–20.
Purushottam,  Saxena,  K.,  &  Sharma,  R.  (2016).
Efficient  Heart  Disease  Prediction  System. Procedia  Computer  Science , 85 ,  962–969. https://doi.org/10.1016/j.procs.2016.05.288 Roiger,  R.  J.  (2017).  Data  Mining:  A  Tutorial-
Based  Primer.  In Journal  of  Chemical Information  and  Modeling (Vol.  53,  Issue 9). Santoso,  T.  B.,  &  Sekardiana,  D.  (2019). Penerapan Algoritma C4.5 untuk
Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit. Jurnal  Algoritma,  Logika  Dan  Komputasi , II (1), 130–137.
Setio,  P.  B.  N.,  Saputro,  D.  R.  S.,  &  Bowo Winarno. (2020). Klasifikasi Dengan
Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5. PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional
Matematika , 3 , 64–71.