## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tren Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang dengan Metode CRISP-DM
Novie Hari Purnomo * , Bayu Pamungkas, Christina Juliane
Program Studi Sistem Informasi, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1* nh.purnomo@gmail.com.com, 2 bayupamungkas439@gmail.com, 3 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: nh.purnomo@gmail.com
Abstrak− Kerusakan jalan akibat ODOL (Over Dimension Over Loading) meningkatkan anggaran pemeliharaan jalan yang tidak sedikit yaitu rata-rata Rp 43,45 triliun per tahun. Selain itu, banyak terjadi kecelakaan yang melibatkan truk ODOL atau muatan berlebih dan dimensi. Tingkat pelanggaran yang disebabkan oleh kendaraan ODOL masih tinggi, sehingga diperlukan teknologi yang mampu untuk pengelolaan data dan berfungsi sebagai referensi untuk mengetahui pendekatan yang tersembunyi dalam kumpulan data, serta menganalisis pengelompokan antara data dan atribut untuk memudahkan pengambilan keputusan serta membuat kebijakan. Penelitian ini menerapkan metodologi CRISP-DM menggunakan model pohon keputusan dengan algoritma C4.5. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan tren pelanggaran angkutan barang berdasarkan data pelanggaran  di  UPPKB.  Data  penelitian  adalah  data  primer  yang  didapat  dari  Direktorat  Prasarana  Transportasi  Jalan Kementerian  Perhubungan  melalui  sistem  jembatan  timbang  online  (JTO).  Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitan  ini  adalah dapat mengetahui pola klasifikasi tren pelanggaran kendaraan angkutan barang berdasarkan hasil pohon keputusan algoritma C.45,  sehingga hasil  penelitian dapat  menjadikan  acuan  dalam pengembilan  keputusan  dan  membuat  kebijakan.  Hasil  dari penelitian  ini  menjunjukkan  bahwa  performa  akurasi  pada  pengujian  data  mining  klasifikasi  tren  pelanggaran  kendaraan angkutan barang dengan 10 fold cross validation linear sampling menghasilkan akurasi 86.31% +/- 1.23% (micro average: 86.31%),  shuffled  sampling  menghasilkan  akurasi    86.34%  +/-  0.67%  (micro  average:  86.34%)  dan  stratified  sampling menghasilkan akurasi  86.34% +/- 0.67% (micro average: 86.34%).
Kata Kunci: Klasifikasi; Decision Tree; CRISP-DM; Data Mining; Over Dimension Over Loading; Algoritma C4.5
Abstract− Road damage due to ODOL (Over Dimension Over Loading) increases the road maintenance budget significantly, namely an average of IDR 43.45 trillion per year. In  addition, many accidents involving ODOL trucks or overloading and dimensions have occurred. The level of violations caused by ODOL vehicles is still high, so technology is needed that is able to manage data and serve as a reference to find out the hidden approaches in the data set, as well as analyze the grouping between data and attributes to facilitate decision making and policy making. This study applies the CRISP-DM methodology using  a decision tree  model with the  C4.5  algorithm. The purpose  of  this  research  is  to  classify trends in  freight  transport violations based on violation data in the UPPKB. The research data is primary data obtained from the Directorate of Road Transportation Infrastructure of the Ministry of Transportation through the online weighbridge system (JTO). The expected result of this research is to be able to find out the pattern of classification trends for freight vehicle disturbances based on the results of the C.45 algorithm decision tree, so that the research results can be used as a reference in making decisions and making policies. The results of this study indicate that the accuracy performance in data mining tests for the classification  of trends in freight vehicle disturbances with 10 fold cross validation linear sampling produces an accuracy of 86.31% +/- 1.23% (micro average: 86.31%), shuffled sampling produces an accuracy of 86.34% +/ - 0.67% (micro average: 86.34%) and stratified sampling produces an accuracy of 86.34% +/- 0.67% (micro average: 86.34%).
Keywords : Classification; Decision Tree; CRISP-DM; Data Mining; Over Dimension Over Loading; C4.5 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pelanggaran  ODOL  (over  loading  dan  over  dimension)  sudah  menjadi  permasalahan  yang  sangat  serius  pada angkutan barang di Indonesia. Kondisi ODOL terjadi ketika kendaraan membawa beban melebihi batas beban dan muatan yang ditentukan. Dalam praktiknya, over dimension dan over loading (ODOL) dianggap sangat merugikan pemerintah dan masyarakat [1]. Kerusakan jalan akibat ODOL (Over Dimension Over Loading) meningkatkan anggaran pemeliharaan jalan yang tidak sedikit yaitu rata-rata Rp 43,45 triliun per tahun. Selain itu, banyak terjadi kecelakaan yang melibatkan truk ODOL atau muatan berlebih dan dimensi hingga merenggut nyawa dan kerugian materiil yang tidak sedikit [2]. Pemerintah berniat menerapkan kebijakan Zero Over Dimension and Over Loading (Zero ODOL) mulai 1 Januari 2023. Artinya, kendaraan ODOL tidak lagi diperbolehkan melintas. Pada saat yang sama, muncul berbagai reaksi terhadap kebijakan Para sopir truk merasa kebijakan zero ODOL tidak peduli dengan nasib para sopir truk yang tercekik biaya pengiriman barang. Dalam keadaan seperti itu, mereka harus menggunakan truk ODOL untuk menutupi biaya operasional yang sangat tinggi. Misalnya, harga suku cadang naik, biaya hidup lebih tinggi dan biaya tidak jelas di jalan, atau ketika permintaan kebutuhan barang meningkat tetapi biaya pengiriman barang tidak meningkat  [3]. Unit  Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor (UPPKB) adalah unit kerja di  bawah bawah Kementerian  Perhubungan  yang  menangani  pengendalian  muatan  dengan  fasilitas  penimbangan  permanen  di setiap  lokasi.  UPPKB  memiliki  fungsi  untuk  melakukan  pengawasan,  penindakan,  dan  pencatatan  untuk meningkatan keselamatan pengguna jalan dan menjaga kondisi infrastruktur jalan. Pengawasan adalah kegiatan yang  dilakukan  oleh  UPPKB  terhadap  mobil  barang  dijalan  meliputi  daya  angkut,  tata  cara  muat,  dimensi kendaraan,  dan  kelas  jalan  [4].  Karena  pelanggaran  angkuta  barang  masih  tinggi,  maka  teknologi  informasi diperlukan untuk mengelola data, menjadikan data sebagai tolok ukur untuk membaca dan mengetahui pendekatan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
tersembunyi  dari  kumpulan  data  dan  menganalisis  pengelompokan  data  dan  atribut  untuk  memfasilitasi pengambilan keputusan serta membuat kebijakan.
Data Mining adalah proses mencari pola atau informasi dalam kumpulan data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Data mining dapat dibagi menjadi lima bagian sesuai tugas utamanya yaitu estimasi, prediksi,  klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi  [5].  Teknik  pengolahan  data  mining  yang  umum  digunakan  yaitu klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  salah  satu  proses  pada  data  mining  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang berharga didalam data yang berukuran relatif besar hingga sangat besar. Algoritma data mining C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi, segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif.  Algortima  C4.5  sendiri  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  algortima  ID3  [6].  Keunggulan algoritma  C4.5  adalah  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan,  memiliki  tingkat akurasi yang dapat diterima, menangani atribut diskrit secara efisien, dan dapat menangani atribut numerik [7]. Ada berbagai jenis model pohon keputusan seperti CART, C4.5, ID3 dan ada banyak algoritma lainnya [8].
Metode  data  mining  yang  dapat  diterapkan  pada  tahap  penelitian  ini  adalah  CRISP-DM.  Banyak  model proses dan upaya telah dilakukan untuk  membakukan proses penambangan data, termasuk pendekatan CRISP- DM [8][9]. CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) adalah suatu standarisasi pemrosesan data mining yang  dirancang agar data yang ada melewati  setiap langkah terstruktur dan terdefinisi dengan baik dan efisien [8]. CRISP-DM bukan satu-satunya standar untuk data mining, tetapi ini adalah yang paling populer saat ini. Berdasarkan hasil survei datascience-pm, CRISP-DM digunakan 2-3 kali lebih sering dari empat standar yang paling umum digunakan [10]. Tools rapid miner yang merupakan perangakat lunak yang bersifat terbuka (open source) yang digunakan untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi. RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  analisis  data  mandiri  dan  mesin  data  mining  yang  dapat  diintegrasikan  ke dalam  produk  sendiri.  RapidMiner  menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediktif  untuk  memberikan wawasan kepada pengguna sehingga mereka dapat membuat keputusan terbaik. RapidMiner memiliki sekitar 500 operator data mining, termasuk operator untuk input, output, data preprocessing dan visualisasi. RapidMiner ditulis dalam bahasa pemrograman java dan dapat bekerja dengan semua sistem operasi [11].
Penelitian sebelumnya penerapan algoritma C4.5 untuk data mining sudah banyak dilakukan, yaitu pada penelitian  Data  Mining  Algorithm  C4.5  Classification  Determination  Credit  Eligibility  For  Jaya  Bersama Cooperatives (Korjabe)  2021  dengan menghasilkan akurasi  98,33%  [12]. Pada penelitian Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce 2018 menghasilkan akurasi 98% dari 5000 sampel data dan  23  atribut  [13].  Penelitian  berikutnya  adalah  Penerapan  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Meningkatkan  Sistem Pembelajaran  Mahasiswa  2019  menghasilkan  akurasi  95%  [14].  Penelitian  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi  Pola  Kepuasan  Pelayanan  E-Ktp  Di  Kantor  Camat  Pematang  Bandar  2022  menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  95,24%  [15].  Penelitian  lain  yaitu  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Keberhasilan Pengiriman Barang menghasilkan nilai akurasi 93% dengan 100 data training [16].
Pada  penelitian  ini,  algoritma  C4.5  diterapkan  untuk  klasifikasi  tren  pelanggaran  kendaraan  angkutan barang  dengan  metode  CRISP-DM.  Data  penelitian  adalah  data  primer  yang  didapat  dari  Direktorat  Prasarana Transportasi  Jalan  Kementerian  Perhubungan.  Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah  mampu menemukan pola dan faktor-faktor yang berpengaruh pada pelanggaran kendaraan angkutan barang berdasarkan hasil pohon keputusan algoritma C.45 pada klasifikasi tren pelanggaran kendaraan angkutan barang, sehingga hasil penelitian dapat menjadikan acuan dalam pengembilan keputusan dan membuat kebijakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan rangkaian kegiatan-kegiatan dari jalannya penelitian ini. Pada gambar 1 berikut ini merupakan  bagan  tahapan  penelitian  ini  mulai  dari  studi  literatur,  identifikasi  masalah  dan  tujuan  penelitian, penerapan metode, pengujian dan hasil serta membuat kesimpulan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247

## 2.2 Identifikasi Masalah dan Tujuan Penelitian
Tahapan  awal  pada  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  ada  sehingga  dapat  dilakukan  analisis awal untuk menentukan tujuan penelitian.

## 2.3 Studi Pustaka
Studi  kepustakaan  bertujuan  untuk  mencari  informasi  dari  penelitian-penelitian  serupa  sebelumnya  dan  untuk memperoleh teori-teori yang diperlukan dalam penelitian ini sehingga dapat membentuk kerangka berpikir agar penelitian ini menjadi logis dan terarah.

## 2.4 Penerapan Metode
Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP-DM sebagai pemecah masalah umum untuk bisnis dan penelitian. Metode ini terdiri dari enam langkah yaitu yaitu Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, dan Deployment.
a. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Tahapan ini merupakan tahap memahami proses bisnis dengan tujuan mendapatkan pengetahuan yang dapat didefinisikan pada data mining dan membentuk strategi untuk mencapai tujuan. Penelitian ini membutuhkan pengetahuan  untuk  memberikan  informasi  guna  mendukung  proses  pengklasifikasian  tren  pelanggaran kendaraan angkutan barang.
b. Data Understanding (Pemahaman Data)
Merupakan bagian dari aktivitas persiapan melakukan data mining. Diawali dengan mengumpulkan data dan memverifikasi keakuratan dan keandalan data. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  di  UPPKB  Losarang,  Indramayu  dan  UPPKB  Balonggandu, karawang.
c. Data Preparation (Persiapan Data)
Dalam  tahapan  ini  yaitu  membangun  sebuah  dataset  yang  telah  dilakukan  pembersihan  data,  melakukan seleksi data dan melakukan transformasi data untuk dijadikan masukan dalam tahap pemodelan.
d. Modelling (Pemodelan)
Fase pemodelan adalah teknik pemodelan yang diterapkan pada kumpulan data yang dibuat untuk memenuhi kebutuhan  bisnis  yang  signifikan.  Teknik  pemodelan  dalam  penelitian  ini  memakai  teknik  klasifikasi. Klasifikasi data mining tren pelanggaran kendaraan angkutan barang menggunakan model pohon keputusan dengan  algoritma  C4.5.  Alat  bantu  dalam  proses pengolahan  data  yaitu rapid  miner  versi  10.0  educational edition.  Klasifikasi  adalah  proses  mengekstraksi  dan  memprediksi  kelas  untuk  setiap  kumpulan  data. Klasifikasi mencari model yang dapat membedakan kelas data sehingga model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas untuk objek yang tidak diketahui kelasnya [17].
Pada  proses  pengukuran  kinerja  model  atau  algoritma  menggunakan  teknik  cross  validation  dengan pengulangan sebanyak 10 kali (k=10). Dalam cross validation, data dibagi menjadi dua subset yaitu dataset training dan dataset  testing. Model  cross validation menggunakan validasi k-fold  karena dapat mengurangi waktu komputasi [18]. Nilai k adalah jumlah iterasi yang digunakan. 10 fold validation adalah salah satu k- fold validation yang direkomendasikan untuk memilih model terbaik dan memperkirakan akurasi maksimal [19].
Gambar 2. Skema 10 Fold Cross Validation
Dari  gambar  2  menunjukkan bahwa, data dibagi menjadi  10 fold  dengan ukuran yang sama menjadi  10 subset data. Setiap 10 fold data diambil 9 fold menjadi data training dan 1 fold untuk data testing yang kemudian diulang sebanyak 10 kali. Didalam tools rapid miner algoritma C4.5 menggunakan operators decision tree untuk menghasilkan pohon keputusan. Sebelum melakukan pengujian, data training yang telah dikelompokkan didalam

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
kelas  tertentu  harus  sudah  dipersiapkan.  Pohon  keputusan  akan  membentuk  akar  dari  atribut  yang  dipilih berdasarkan nilai gain yang terbesar. Untuk menghitung gain digunakan rumus sebagai berikut :
Gain (S, A) = Entropy (S) −   ∑ |S i | |S| n i=1 ∗ Entropy (S i ) (1)
Keterangan: S    :  Himpunan kasus
A   :  Atribut n   :  Jumlah patisi S
Pi  :  Proporsi dari Si terhadap S
A|Si |
: Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  :  Jumlah kasus dalam S Untuk mendapatkan nilai entropy (S) digunakan rumus sebagai berikut :
Entropy (S) =   ∑ pi ∗ log 2 pi n i=1 (2)
Keterangan: S    :  Himpunan kasus A   :  Atribut n   :  Jumlah patisi S Pi  :  Proporsi dari S i terhadap S
e. Evaluation (Pengujian)
Evaluasi ini menguji model yang dibentuk serta mengevaluasi akurasi dan efisiensinya. Pada fase ini, kami mengukur  seberapa  baik  model  yang  dipilih  memenuhi  tujuan  perusahaan  dan  apakah  diperlukan  model tambahan  [20].  Untuk  mengevaluasi  tingkat  performa  akurasi  dari  pola  yang  dihasilkan  algoritma menggunakan confusion matrix. Penghitungan klasifikasi dapat menggunakan rumus sebagai berikut :
Accuracy = TP+TN TP+TN+FP+FN x 100% (3) Recall = TP TP+FN x 100% (4)
Precision = TP TP+FP x 100% (5)
Keterangan: TP  :  True Positif TN  :  True Negatif FP  :  False Positif FN  :  False Negatif
f. Deployment (Penyebaran)
Pada tahap ini, laporan artikel jurnal tentang pemodelan dan evaluasi proses data mining [20]. Hasil penelitian dapat  menginformasikan  tren  pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  untuk  mendukung  dan menginformasikan pengambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Tahap  memahami  bisnis  adalah memahami  kegiatan  riset  data  mining  yang  akan  dilakukan.  Memahami  bisnis dimulai  dengan  menentukan  tujuan  penelitian  dan  menjelaskan  masalah  yang  ditemukan.  Ada  empat  langkah dalam fase ini, yaitu determine business objective (menentukan tujuan bisnis), assess situation (menilai situasi), determine data mining goals (menentukan tujuan penambangan data), dan produce project plan (membuat rencana proyek).
a. Determine Business Objective (Menentukan Tujuan Bisnis)
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  tren  pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  dengan menggunakan algoritma C4.5. Hal ini didasari  dari  masih tingginya angka pelanggaran kendaraan angkutan barang yang dipengaruhi dari jenis pelanggaran tata cara pemuatan, daya angkut, dokumen, dimensi kendaraan, dan kelas jalan.
b. Assess Situation (Menilai Situasi)
Masih  tingginya  angka  pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  terhadap  kelebihan  muatan  serta  target pemerintah dalam melaksanaan kebijakan zero ODOL per 1 Januari 2023 dianggap oleh kalangan pengemudi tidak  memperdulikan  nasib  sopir  truk  yang  tercekik  biaya  operasional  pengiriman  barang  yang  tinggi. Berdasarkan  data  yang  kami  peroleh  dari  UPPKB  Losarang  dan  UPPKB  Balonggandu  pada  bulan  januari

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
hingga oktober 2022 tercatat 60.787 kendaraan angkutan barang yang diperiksa dengan jumlah pelanggaran sebesar 21.153 atau 35% yang didominasi oleh pelanggaran daya angkut dan dokumen.
c. Determine Data Mining Goals (Menentukan Tujuan Data Mining) Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menganalisis  tren  klasifikasi  pelanggaran  angkutan  barang  menggunakan algoritma C4.5 dan  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja model. Informasi  di  proses oleh algoritma C4.5, hasil pengolahan data dapat digunakan oleh Direktorat Prasarana Transportasi Jalan Kementerian Perhubungan untuk mendukung pengambilan keputusan dan membuat kebijakan yang tepat.
d. Produce Project Plan (Menghasilkan Rencana Proyek) Rencana penelitian meliputi pengumpulan data pelanggaran di UPPKB Losarang dan UPPKB Balonggandu dari  bulan januari  sampai dengan bulan oktober 2022 dengan atribut yang  digunakan adalah uppkb, waktu, status buku uji, jenis kendaraan, lebih muatan, kategori komoditi, kepemilikan, pelanggaran. Dengan atribut yang  sudah  dilakukan  pada  tahap  preparation  (pembersihan  data,  melakukan  seleksi  data,  dan  melakukan transformasi  data),  kemudian  pemodelan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Cross  validation  digunakan  untuk mengukur validitas model klasifikasi menggunakan tools RapidMiner [17].

## 3.2 Data Understanding (Pemahaman Data)
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  fase  ini.  Data  pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  berupa  tanggal  jam, bulan, tahun, masa berlaku uji, nama uppkb, jenis kendaraan, sumbu, JBI, berat timbang, berat lebih, persen lebih, panjang lebih, lebar lebih, tinggi lebih, komoditi, kategori komoditi, kepemilikan dan jenis pelanggaran. Data ini diperoleh  dari  Direktorat  Prasarana  Transportasi  Jalan  Kementerian  Perhubungan.  Jumlah  data  adalah  19.396 record dan terdiri dari 19 kolom. Pada gambar 3 berikut ini adalah data pelanggaran kendaraan angkutan barang.
Gambar 3. Data Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang

## 3.3 Data Preparation (Persiapan Data)
Tahap ini melakukan persiapan data sebelum dilakukan pengolahan data mining. Penyiapan data dilakukan untuk mengubah  data  mentah  menjadi  data  yang  siap  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  pelanggaran  kendaraan angkutan barang. Ada lima langkah yang akan dilakukan pada langkah ini yaitu selection data, cleansing  data, construct data, data transformation dan format data.
a. Selection Data
Data yang terkumpul diseleksi  berdasarkan sejumlah karakteristik yang diyakini  mempengaruhi  klasifikasi kecenderungan pelanggaran angkutan barang. Atribut yang dipilih yaitu bulan, nama uppkb, jenis kendaraan, konfig sumbu, kategori komoditi dan pelanggaran.
Tabel 1. Atribut Data Yang Di Pilih No Atribut Keterangan 1 Tgl Jam Tanggal dan Jam Pemeriksaan 2 Nama UPPKB Unit Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor
3 Masa Berlaku Uji Tanggal masa berlaku uji kendaraan saat diperiksa
4 Jenis Kendaraan
Jenis Kendaraan Angkutan Barang
5 Prosen Lebih
Persentase kelebihan muatan kendaraan 6 Panjang Lebih Kelebihan panjang dimensi kendaraan berdasarkan deteksi sensor dimensi dalam satuan milimeter 7 Lebar Lebih Kelebihan lebar dimensi kendaraan berdasarkan deteksi sensor dimensi dalam satuan milimeter 8 Tinggi Lebih Kelebihan tinggi dimensi kendaraan berdasarkan deteksi sensor dimensi dalam satuan milimeter

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
No Atribut Keterangan 9 Kategori Komoditi Kategori Muatan Angkutan Barang 10 Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang 11 Kepemilikan Kategori kepemilikan kendaraan yang terdiri dari 2 kategori yaitu perusahaan dan perorangan
Tabel 1 merupakan semua atribut yang sudah dilakukan seleksi data akan di proses menggunakan teknik data mining dengan algoritma C4.5.
b. Cleansing Data
Langkah ini memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar berkualitas untuk mendapatkan hasil terbaik saat mengklasifikasikan proses data mining. Tahap ini akan menghapus data missing value yang mengandung duplikasi data, data kosong, data tidak terukur dan data yang tidak dilakukan pengukuran.
Gambar 4. Missing Value Data Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang
Gambar 4 adalah missing value data pelanggaran kendaraan angkutan barang dengan total keseluruhan data sebelum dilakukan cleansing yaitu sebanyak 19.396 record.
Gambar 5. Hasil Cleansing Data Pelanggaran Kendaraan Angkutan Barang
Gambar 5 merupakan data pelanggaran kendaraan angkutan barang yang sudah di lakukan cleansing. Terdapat 3005 record missing value yang telah dihapus sehingga tersisa data 16.390 record.
c. Construct data
Tahap ini merupakan tahap pendahuluan dari pengetahuan konstruktif, yaitu konstruksi turunan atribut yang ada.  Terdapat  beberapa atribut dihilangkan dan mengganti atribut tersebut dengan atribut  baru berdasarkan data dari atribut yang dihilangkan.
Tabel 2. Construct Data No Atribut Sebelum Atribut Sesudah Keterangan 1 Tanggal Jam Penimbangan Waktu Jam 05:00 s.d < 12:00 = Pagi Jam 12:00 s.d < 15:00 = Siang Jam 15:00 s.d < 18:00 = Sore >= 18:00 = Malam 2 Masa Berlaku Uji Status Buku Uji Jika Masa Berlaku Uji <= dari 6 bulan dari tanggal penimbangan maka Status

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
No Atribut Sebelum Atribut Sesudah Keterangan Buku Uji Berlaku dan jika > 6 bulan dari tanggal penimbangan maka Status Buku Uji Tidak Berlaku 4 Prosen Lebih Lebih Muatan Kolom Prosen Lebih dikelompokkan menjadi interval 0-5%, 6-20%, 21-40%, 41-60%, 61-80%, 81-100% dan > 100%
Tabel 4 merupakan hasil dari construction data. Class target / label yang digunakan adalah atribut pelanggaran. Atribut ini tidak dilakukan perubahan dari data aslinya.
d. Transformation
Tujuan dari langkah ini adalah mengubah data yang digunakan dalam transformasi data agar data terbaik dapat dipulihkan dengan mengubah tipe data standar menjadi kategorikal sehingga data tersebut dapat digunakan untuk  mengklasifikasikan  teknik  penambangan  data  menggunakan  algoritma  daya  C4.5.  Pada  gambar  6 berikut ini adalah data pelanggaran angkutan barang terdapat beberapa atribut yang di transformasi.
Gambar 6. Hasil transformasi data
e. Format data
Langkah terakhir dalam tahap persiapan adalah format data. Pada fase ini, dataset akhir dibuat, siap untuk diproses dengan alat pemodelan data mining. Tabel 3 berikut ini adalah atribut data yang digunakan untuk mengklasifikasikan tren pelanggaran kendaraan angkutan barang.
Tabel 3. Atribut Data Yang Di Pilih
No Atribut Jenis Keterangan 1 UPPKB Binominal Unit Pelaksana Penimbangan Kendaraan Bermotor 2 Waktu Polynominal  Waktu penimbangan pagi, siang, sore dan malam 3 Status Buku Uji Binominal Status buku uji berlaku dan tidak berlaku 4 Jenis Kendaraan Polynominal  Jenis kendaraan angkutan barang yang melanggar
5 Lebih Muatan Polynominal  Interval prosentase kelebihan muatan
6 Kategori Komoditi Polynominal  Kategori muatan kendaraan angkutan barang 7 Kepemilikan Binominal Kategori kepemilikan kendaraan angkutan barang 8 Pelanggaran Polynominal  Jenis pelanggaran

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247

## 3.4 Modelling (Pemodelan)
Pengujian dengan Cross Validation 10 Fold menggunakan tools rapid miner melibatkan operator retrieve, cross validation, decision tree, apply model dan performance.
Gambar 7. Pengujian cross validation 10 fold
Pada gambar 7 pengujian cross validation 10 fold diatas, CV Decision Tree adalah cross validation untuk mengukur akurasi model decision tree. Dari pengujian ini menghasilkan pohon keputusan pada gambar 8 sebagai berikut :
Gambar 8. Pohon keputusan hasil pengujian
Deskripsi pohon keputusan hasil pengujian adalah sebagai berikut : Lebih Muatan = 0-5% |   UPPKB = Uppkb Balonggandu: Dokumen {Daya Angkut=14, Dokumen=2315, Dimensi=16} |   UPPKB = Uppkb Losarang |   |   Status Buku Uji = Berlaku
|   |   |   Kategori Komoditi = Barang Penting
|   |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Terbuka: Dimensi {Daya Angkut=1, Dokumen=0, Dimensi=5} |   |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Tertutup: Dokumen {Daya Angkut=0, Dokumen=2, Dimensi=1} |   |   |   Kategori Komoditi = Barang Pokok: Dokumen {Daya Angkut=0, Dokumen=5, Dimensi=1}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
|   |   |   Kategori Komoditi = Lainnya |   |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Terbuka |   |   |   |   |   Waktu = Malam: Dokumen {Daya Angkut=1, Dokumen=101, Dimensi=31} |   |   |   |   |   Waktu = Pagi |   |   |   |   |   |   Kepemilikan = Perseorangan: Dimensi {Daya Angkut=0, Dokumen=33, Dimensi=44} |   |   |   |   |   |   Kepemilikan = Perusahaan: Dokumen {Daya Angkut=1, Dokumen=16, Dimensi=15} |   |   |   |   |   Waktu = Siang: Dimensi {Daya Angkut=0, Dokumen=4, Dimensi=6} |   |   |   |   |   Waktu = Sore |   |   |   |   |   |   Kepemilikan = Perseorangan: Dimensi {Daya Angkut=1, Dokumen=32, Dimensi=45} |   |   |   |   |   |   Kepemilikan = Perusahaan: Dokumen {Daya Angkut=0, Dokumen=15, Dimensi=4} |   |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Tertutup: Dokumen {Daya Angkut=1, Dokumen=477, Dimensi=123} |   |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Penarik: Dimensi {Daya Angkut=0, Dokumen=0, Dimensi=2} |   |   Status Buku Uji = Tidak Berlaku: Dokumen {Daya Angkut=2, Dokumen=489, Dimensi=7} Lebih Muatan = 21-40%: Daya Angkut {Daya Angkut=1712, Dokumen=267, Dimensi=22} Lebih Muatan = 41-60%: Daya Angkut {Daya Angkut=770, Dokumen=199, Dimensi=8} Lebih Muatan = 6-20% |   Status Buku Uji = Berlaku: Daya Angkut {Daya Angkut=2504, Dokumen=139, Dimensi=43} |   Status Buku Uji = Tidak Berlaku |   |   Kategori Komoditi = Barang Penting |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Terbuka: Daya Angkut {Daya Angkut=6, Dokumen=6, Dimensi=0} |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Barang Bak Tertutup: Dokumen {Daya Angkut=0, Dokumen=1, Dimensi=1} |   |   |   Jenis Kendaraan = Mobil Penarik |   |   |   |   Waktu = Malam: Dokumen {Daya Angkut=1, Dokumen=2, Dimensi=0} |   |   |   |   Waktu = Pagi: Daya Angkut {Daya Angkut=1, Dokumen=1, Dimensi=0} |   |   Kategori Komoditi = Barang Pokok: Dokumen {Daya Angkut=20, Dokumen=27, Dimensi=0} |   |   Kategori Komoditi = Lainnya: Daya Angkut {Daya Angkut=245, Dokumen=230, Dimensi=1} Lebih Muatan = 61-80%: Daya Angkut {Daya Angkut=445, Dokumen=106, Dimensi=9} Lebih Muatan = 81-100%: Daya Angkut {Daya Angkut=207, Dokumen=69, Dimensi=4} Lebih Muatan = > 100%: Daya Angkut {Daya Angkut=405, Dokumen=107, Dimensi=5}

## 3.5 Evaluation (Evaluasi)
Setelah pola klasifikasi  didapatkan  pada model decision  tree algoritma C4.5,  selanjutnya adalah tahap evaluasi dengan menggunakan data hasil klasifikasi yang disajikan dalam bentuk tabel confusion matrix. Pada pengujian menggunakan rapid miner, cross validation diuji dengan tiga tipe sampling. Hasil tabel confusion matrix dari tiga tipe sampling adalah sebagai berikut :
a. Cross Validation Linear Sampling
Tabel 4. Performance model decision tree cross validation linear sampling
accuracy: 86.31% +/- 1.23% (micro average: 86.31%) true DAYA ANGKUT  true DOKUMEN  true DIMENSI  class precision
pred. DAYA ANGKUT 6300 1135 93 83.69% pred. DOKUMEN 35 3429 213 93.26% pred. DIMENSI 2 79 87 51.79% class recall 99.42% 73.85% 22.14%
Teknik linear sampling hanya membagi sampel set menjadi partisi tanpa mengubah urutan [21]. Dari tabel 4 menunjukkan  bahwa  performa  model  decision  tree  dengan  10  fold  cross  validation  linear  sampling menghasilkan akurasi 86.31% +/- 1.23% (micro average: 86.31%).
b. Cross Validation Shuffled Sampling
Tabel 5. Performance model decision tree cross validation shuffled sampling
accuracy: 86.34% +/- 0.67% (micro average: 86.34%) true DAYA ANGKUT  true DOKUMEN  true DIMENSI  class precision
pred. DAYA ANGKUT 6234 1102 93 83.91% pred. DOKUMEN 101 3464 213 92.01% pred. DIMENSI 2 77 100 55.87% class recall 98.37% 74.61% 25.45%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
Teknik shuffled yaitu pengambil sampel secara acak, membuat subset dari sebagian contoh data [21]. Dari tabel 5 menunjukkan bahwa performa model decision tree dengan 10 fold cross validation shuffled sampling menghasilkan akurasi 86.34% +/- 0.67% (micro average: 86.34%).
c. Cross Validation Stratified Sampling
Tabel 6. Performance model decision tree cross validation Stratified sampling
accuracy: 86.15% +/- 0.74% (micro average: 86.15%)
true DAYA ANGKUT  true DOKUMEN  true DIMENSI  class precision pred. DAYA ANGKUT 6234 1102 93 83.91% pred. DOKUMEN 101 3464 200 92.01% pred. DIMENSI 2 77 100 55.87% class recall 98.37% 74.61% 25.45%
Teknik stratified sampling yaitu digunakan pada populasi berkelompok, pemilihan sampel dilakukan secara acak dan terstruktur pada masing-masing kelompok [21]. Dari tabel 6 menunjukkan bahwa performa model decision  tree  dengan  10  fold  cross  validation  Stratified  sampling  menghasilkan  akurasi  86.34%  +/-  0.67% (micro average: 86.34%).

## 3.6 Deployment (Penyebaran)
Tahapan  ini  merupakan  laporan  dari  seluruh  kegiatan  penelitian  data  mining  dalam  mengklasifikasikan  tren pelanggaran kendaraan angkutan barang. Pemahaman bisnis dan tujuan dari proses data mining pada penelitian ini yaitu melakukan klasifikasi tren pelanggaran kendaraan angkutan barang dengan menggunakan algoritma C4.5. Melakukan  pengumpulan  data  pelanggaran  angkutan  barang  dimana  data  tersebut  digunakan  untuk  mengambil informasi tentang atribut yang terdapat pada data tersebut. Setelah memperoleh data selanjutnya melakukan seleksi data, menentukan atribut yang kemudian di proses serta dilakukan pembersihan data untuk menghilangkan record missing  value  untuk  mendapatkan  data  terbaik.  Selanjutnya  adalah  modifikasi  data  sesuai  dengan  persyaratan proses  data  mining.  Ketika  data  sudah  siap  digunakan  algoritma  C4.5  sebagai  teknik  data  mining. Selanjutnya membuat  model dan menguji  model. Setelah mengetahui hasilnya, selanjutnya mengevaluasi  model yang telah digunakan [9]. Laporan dibuat dalam bentuk jurnal penelitian.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  telah  dilakukan  klasifikasi  tren  pelanggaran  kendaraan  angkutan  barang  menggunakan algoritma C4.5 dengan menerapkan metode CRISP-DM. Data ini diperoleh dari Direktorat Prasarana Transportasi Jalan Kementerian Perhubungan. Data yang diperoleh adalah data pelanggaran kendaraan angkutan barang dari bulan  januari  hingga  bulan  oktober  2022  dengan  jumlah  19.396  record  dan  terdiri  dari  19  kolom.  Pada  tahap cleansing  dilakukan penghapusan data missing  value yang mengandung duplikasi  data, data kosong, data tidak terukur dan data yang tidak dilakukan pengukuran hingga tersisa data 16.390 record. Konstruksi data menghasilkan interval waktu, status buku uji, dan lebih muatan yang selanjutnya ditransformasikan dengan cara mengubah tipe data standar menjadi kategorikal. Format data yang dihasilkan dari dataset untuk digunakan melakukan proses data mining klasifikasi tren pelanggaran kendaran angkutan barang menggunakan algoritama C4.5 adalah binominal dan  polynominal.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  lebih  muatan  sebagai  akar  dari  pohon  keputusan  yang kemudian  diikuti  oleh  UPPKB,  status  buku  uji,  kategori  komoditi,  jenis  kendaraan,  waktu  dan  kepemilikan. Evaluasi  performa akurasi  pada pengujian data mining klasifikasi  tren pelanggaran kendaraan angkutan barang dengan 10 fold cross validation linear sampling menghasilkan akurasi 86.31% +/- 1.23% (micro average: 86.31%), shuffled  sampling  menghasilkan  akurasi  86.34%  +/-  0.67%  (micro  average:  86.34%)  dan  stratified  sampling menghasilkan akurasi 86.34% +/- 0.67% (micro average: 86.34%). Hasil evaluasi dengan tiga tipe sampling cross validation  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan  dan  tidak  berpengaruh  pada  pohon  keputusan  yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan data pelanggaran di dua UPPKB. Sedangkan jumlah UPPKB di Indonesia yang sudah beroperasi adalah 81 UPPKB. Penelitian selanjutnya diharapkan dapat menerapkan penggunaan data pelanggaran  lebih  dari  dua  UPPKB,  sehingga  dapat  menghasilkan  pengetahuan  yang  lebih  luas  terhadap  pola klasifikasi tren pelanggaran kendaraan angkutan barang.

## REFERENCES
[1]  Rezky  Yostisa,  “Kajian  Pengendalian  Over  Dimensi  Over  Loading,”  Badan  Kebijakan  Transportsi  Kementerian Perhubungan,  Apr  27,  2021.  https://baketrans.dephub.go.id/berita/kajian-pengendalian-over-dimensi-over-loading (diakses Des 11, 2022).
[2]  Nuraini Wulandari, “Menuju Indonesia Bebas Odol,” Badan Kebijakan Transportasi Kementerian Perhubungan, Agu 18, 2022. https://baketrans.dephub.go.id/berita/menuju-indonesia-bebas-odol (diakses Okt 30, 2022).
[3]  L. Antono, “Implementasi Kebijakan Odol Dalam Upaya Meningkatkan Sistem Pengawasan Dan Pengendalian Muatan Angkutan Barang,” JURNAL ILMIAH MULTI DISIPLIN INDONESIA, vol. 1, hlm. 1720–1729, 2022.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5247
[4]  Republik Indonesia, “Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009.”
https://www.dpr.go.id/dokjdih/document/uu/UU_2009_22.pdf (diakses Okt 30, 2022).
[5]  B.  Poernomo,  R.  Dewi,  dan  I.  Sari,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prakiraan  Cuaca  Di  Kota  Malang  Menggunakan Algoritma Iterative Dichotomiser Tree (ID3),” JOUTICLA, vol. 3, no. 2, hlm. 101–108, 2017.
[6]  H.  Hafizan  dan  A.  N.  Putri,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Pada  Status  Gizi  Balita  Di  Kabupaten Simalungun,” Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen), vol. 1, no. 2, hlm. 68–72, 2020.
[7]  M. Muhamad, A. P. Windarto, dan S. Suhada, “Penerapan Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Potensi Siswa Drop Out,” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer),  vol.  3,  no.  1,  Des  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1688.
[8]  M. A. Hasanah, S. Soim, dan A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 5, no. 2, hlm. 103–108, 2021.
[9]  S. Huber, H. Wiemer, D. Schneider, dan S. Ihlenfeldt, “DMME: Data mining methodology for engineering applications - A  holistic  extension  to  the  CRISP-DM  model,”  dalam  Procedia  CIRP,  2019,  vol.  79,  hlm.  403–408.  doi: 10.1016/j.procir.2019.02.106.
[10] Ida Kade Sukesa, “CRISP DM Sebagai Salah Satu Standard untuk Menghasilkan Data Driven Decision Making yang Berkualitas,”
Kementerian Keuangan Republik Indonesia, Jun 22, 2022.
https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/15134/CRISP-DM-Sebagai-Salah-Satu-Standard-untuk-Menghasilkan- Data-Driven-Decision-Making-yang-Berkualitas.html (diakses Okt 28, 2022).
[11] D. A. C, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, dan I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining dengan RapidMiner. Jakarta, 2013.
[12] M. Jufri, “Data Mining Algorithm C4.5 Classification Determination Credit Eligibility For Jaya Bersama Cooperatives (Korjabe),”  JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi),  vol.  8,  no.  1,  hlm.  85–94,  Des  2021,  doi: 10.33330/jurteksi.v8i1.1228.
[13] G. L. Pritalia, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Ketersediaan Barang E-commerce,” 2018.
[14] D. R. S. P, A. P. Windarto, D. Hartama, dan I. S. Damanik, “Penerapan Klasifikasi C4.5 Dalam Meningkatkan Sistem Pembelajaran Mahasiswa,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, hlm. 593– 597, Des 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1665.
[15] P. Nuraini, J. Tata Hardinata, Y. Pranayama Purba Program Studi Sistem Informasi, S. A. Tunas Bangsa Jalan Jendral Sudirman Blok, dan S. Utara, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Pola Kepuasan Pelayanan E-Ktp Di Kantor Camat  Pematang  Bandar,”  Media  Online),  vol.  3,  no.  2,  hlm.  138–144,  2022,  [Daring].  Available: https://djournals.com/resolusi
[16] G. Taufik dan D. Jatmika, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Keberhasilan Pengiriman Barang,” vol. 6, no. 1, hlm. 12–26, 2021.
[17] K. Suhada, A. Elanda, dan A. Aziz, “Klasifikasi Predikat Tingkat Kelulusan Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  STMIK  Rosma  Karawang),”  Jurnal  Manajemen  dan  Sistem Informasi, vol. 01, no. 02, hlm. 14–27, 2021.
[18] Antoni Wibowo, “10 Fold-Cross Validation,” BINUS Higher Education, Nov 24, 2017. https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross-validation/ (diakses Nov 20, 2022).
[19] A. Nugroho dan Y. Religia, “Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol.  5,  no.  3,  hlm.  504–510,  Jun  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[20] J.  Jaya  Purnama  dan  S.  Rahayu,  “Klasifikasi  Konsumsi  Energi  Industri  Baja  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” JURNAL TEKNOINFO, vol. 16, no. 2, hlm. 395–407, 2022.
[21] A.  M.  Khalimi,  “Tutorial  RapidMiner  Teknik  Sampling  Data,”  Pengalaman  Edukasi,  2020.  https://www.pengalaman- edukasi.com/2020/04/cara-sampling-data-menggunakan.html (diakses Nov 20, 2022).