I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 1 N O . 2 (2019) 63-69
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara

## Patmi Kasih
1 Universitas Nusantara PGRI Kediri, Jl. KH.Ahmad Dahlan 76 Mojoroto, Kediri, Jawa Timur, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi:07 September 2019 Revisi Akhir: 11 Oktober 2019 Diterbitkan Online : 14 Oktober 2019
The  process  of  accepting  new  members  in  a  team  requires  clarity  of  the evaluation criteria and the accuracy of the process in the assessment. Likewise, what  is  wanted  by  the  Harmoni  Nusantara  Choir  Team  Builder  at  Nusantara University  PGRI  Kediri.  During  this  time  the  selection  process  for  the recruitment of team members is carried out conventionally with interviews and live voice tests. To decide whether a selection participant is accepted or not, the guiding  team  must  conduct  discussions  that  often  occur  when  disputes  arise between coaches when one participant has the same or balanced results with the other selection participants. Therefore we need a system (application) with the implementation of certain algorithms that can help in the selection process for new  members.  To  realize  the  planned  system,  a  Decision  Tree  algorithm modeling with the Classification Error concept is used to analyze an algorithm that is suitable to be used as an assistive algorithm in decision making. Decision Tree modeling with the concept of Classification Error is done by training data with a total of 60 records with attributes input gender, interpretation, technique, appearance, commitment, octave. The target class specified is accepted or not accepted. Based on the modeling done, a decision tree is obtained that produces 5  (five)  rule’s  bases  that  cover  all  records  in  the  training  data.  So  it  can  be concluded that 100% training data records (60 records) are covered in the rule's base, and concluded that the Decision Tree with the Classification Error concept can  be  used  as  an  assist  algorithm  that  will  be  implemented  in  the  system (application)  to  assist  selection  of  new  members  of  the  Harmoni  Nusantara Choir Team on Planned Nusantara Nusantara PGRI Kediri.
K ATA K UNCI
Decision Tree , Classification Error, Pemodelan, Seleksi, Rule’s base

## K ORESPONDENSI
Telepon +6281210385211
E-mail: fatkasih@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Unit  Kegiatan  Mahasiswa  (UKM)  Paduan  Suara Harmoni  Nusantara  berdiri  di  bawah  naungan  BEM Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  dan  merupakan kegiatan mahasiswa di bidang seni suara atau vocal. Setiap tahun  tim  paduan  suara  mengadakan  seleksi  penerimaan anggota  baru  dari  mahasiswa  baru  yang  ingin  bergabung dalam  UKM  Paduan  Suara  Harmoni  Nusantara.  Tim seleksi  adalah  tim  Pembina  dan  pengurus  UKM  Paduan suara.
Seperti umumnya pada tim paduan suara, dalam tim paduan suara Harmoni Nusantara terdapat 4 (empat) jenis suara yang dibutuhkan dari anggota tim yaitu sopran dan alto untuk  suara  perempuan, tenor dan bass untuk  suara laki-laki. Kebutuhan jenis suara untuk tim ditentukan oleh tim  Pembina  paduan  suara  kampus.  Proses  penerimaan anggota  baru  dilakukan  dengan  cara  konvensional,  tes
suara  dan  wawancara  langsung  oleh  Pembina  tim. Penentuan diterima atau tidak juga masih bersifat subjektif dan memakan waktu yang lama karena tim pembina harus melakukan diskusi untuk memberikan hasil peserta audisi/ seleksi di terima atau tidak.
Terinspirasi  dari  penelitian  Ratih  Kumalasari Niswatin,  2017,  dengan  judul  “Penerapan  algoritma Decision  Tree pada  penentuan  keberhasilan  akademik mahasiswa”,  yang  memanfaatkan Decision  Tree  C4.5 untuk  melakukan  prediksi/  klasifikasi  mahasiswa  untuk pengelompokan  mahasiswa  berdasarkan  kriteria  latar belakang pendidikan mahasiswa yaitu rata-rata nilai raport, nilai  uan  dan  jurusan  disekolah  asal.  Hasil  penelitian digunakan  oleh  panitia  penerimaan  mahasiswa  baru  dan pihak  program  studi  untuk  menentukan  pengelompokkan calon mahasiswa baru. [1]
Berdasarkan  alasan  yang  telah  dipaparkan  dan inpirasi  penelitian  sebelumnya,  peneliti  melakukan
pemodelan  dengan  algoritma  dessicion Tree untuk permasalahan  pemilihan  anggota  baru  tim  paduan  suara agar  proses  seleksi  dan  pengambilan  keputusan penerimaan  anggota  baru  dapat  dilakukan  dengan  lebih cepat dan fair. Solusi yang direncanakan adalah pembuatan suatu  sistem  (aplikasi)  yang  dapat  digunakan  sebagai sistem  bantu  dalam  proses  seleksi  dan  pengambilan keputusan  penerimaan  anggota  baru  dalam  tim  paduan suara  Harmoni  Nusantara.  Sebagai  langkah  awal mewujudkan  solusi  sistem  bantu  bagi  permasalahan  tim Pembina  paduan  suara,  dibuatlah  suatu  penelitian pemodelan data mining Decision Tree dengan Classification  Error sebagai  model  analisa  untuk melakukan klasifikasi peserta seleksi/ audisi diterima atau tidak berdasarkan kriteria penilaian yang telah ditetapkan oleh tim seleksi.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Perencanaan  Pemodelan  Kasus  dengan Decision Tree dengan Classification Error.
Perencanaan  pemodelan  ini  digunakan  sebagai pedoman peneliti dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang  dicapai  tetap  mengarah  ke  tujuan  awal.  Pemodelan Decision  Tree dengan  implementasi Clasification  Error (selanjutnya disingkat C. Error) untuk seleksi anggota baru dalam tim paduan suara ini, dilakukan dengan tahap awal sebagai berkut:
a. Mencari informasi mengenai cara seleksi anggota baru dalam tim paduan suara Harmoni Nusantara,  apa saja yang  menjadi  kriteria  penilaian,  dan  bagaimana pengambilan keputusan yang dilakukan.
b. Melakukan  kajian  literatur  dan  kajian  artikel  dari penelitian  terdahulu  dengan  kasus  serupa,  serta mempelajari dan menganalisa kemungkinan algoritma yang tepat untuk digunakan.
c. Melakukan  analisa  algoritma  klasifikasi  data  mining yang  cocok  untuk  dijadikan  algoritma  bantu  dalam melakukan  pengambilan  keputusan  akhir  seleksi anggota baru tim paduan suara.
d. Menentukan  kriteria  penilaian  dari  tim  pembina Paduan  Suara  Harmoni  Nusantara  (gender,  teknik, interprestasi,  penampilan,  komitmen,  oktaf)  sebagai atribut dalam dataset, dengan target atribut “diterima” dan “tidak diterima”. Jumlah data yang akan digunakan data pembelajaran (training) adalah 60 data peserta.
e. Melakukan  proses  pemodelan  dengan Decision  Tree
menggunakan  konsep  nilai C.Error dengan atribut
yang telah ditentukan.
f. Melakukan  analisa  hasil  pemodelan  dan  membuat kesimpulan  akhir  untuk  langkah  selanjutnya  dalam mewujudkan  sistem  bantu  bagi  permasalahan  dalam proses  seleksi  penerimaan  anggota  baru  tim  paduan suara.
2.2 Decision Tree dengan Clasification Error
2.2.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nlai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara manual. [2]
Data Mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk  penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi dari database yang besar.[3]
Data  mining  mengolah  data mentah  yang  tersimpan di dalam basis data sehingga menghasilkan informasi yang berguna.  Data  mentah  merupakan  data  yang  disimpan hanya sebagai dokumentasi. Pengolahan data mentah dapat dimanfaatkan  untuk  pembuatan  laporan,  mengontrol kebutuhan, menemukan  informasi  dan pengetahuan  baru. Data  mining  menelusuri  data  pada  database  untuk membangun model dan menggunakannya untuk mengenali pola data lain yang tidak tersimpan dalam basis data.

## 2.2.2 Klasifikasi
Suatu  teknik  dengan  melihat  pada  kelakuan  dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan. Teknik ini dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah  diklasifikasi  dan menggunakan  hasilnya  untuk  memberikan  sejumlah aturan.  Salah  satu  contoh  yang  popular  adalah  dengan Decision  Tree yaitu  salah  satu  metode  klasifikasi  yang paling  populer  karena  mudah  untuk  diinterpretasi  oleh manusia. Decision Tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki.

## 2.2.3 Decision Tree
Decision  Tree adalah  struktur  flowchart  yang menyerupai Tree (pohon), dimana setiap  simpul internal menandakan  suatu  tes  pada  atribut,  setiap  cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan  kelas  atau  distribusi  kelas.  Alur  pada Decision Tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi. [5]
Gambar 1. Bentuk Decition Tree Secara Umum
Decision  Tree adalah  sebuah  diagram  alir  yang berbentuk seperti struktur pohon yang mana setiap internal
node menyatakan pengujian terhadap suatu atribut, setiap cabang menyatakan output dari pegujian tersebut dan leaf node menyatakan kelas-kelas/ distribusi kelas. Node yang paling  atas  disebut  sebagai root  node atau  node  akar, memiliki beberapa edge keluar tetapi tidak memiliki edge masuk. Internal node akan memiliki satu edge masuk dan beberapa  edge  keluar,  sedangkan leaf node  hanya  akan memiliki  satu  edge  masuk  tanpa  memiliki  edge  keluar. Leaf node adalah hasil akhir yang meakili label kelas dari kombinasi atribut yang terbentuk menjadi rule . Dalam membangun sebuah Decision Tree secara top- down  (dari  atas  ke  bawah),  tahap  awal  yang  dilakukan adalah mengevaluasi semua atribut yang ada menggunakan suatu  ukuran  statistik  (yang  biasa  digunakan  adalah information gain ) untuk mengukur efektifitas suatu atribut dalam  mengklasifikasikan  suatu  kumpulan  sampel  data. Atribut  yang  diletakkan  pada root_node adalah  atribut yang  memiliki  information  gain  terbesar.  Semua  atribut adalah  bersifat  kategori  yang  bernilai  diskrit.  Atribut dengan nilai continuous harus didiskritkan.[4]
Nilai Gain adalah Information Gain yang digunakan untuk mencari satu variable/ atribut dari dataset (S) untuk dijadikan root/  node dan branch  node ,  yaitu  satu  atribut yang mempunyai nilai gain tertinggi. Untuk pencarian nilai gain (information  Gain) dapat  dilakukan  dengan  konsep Entrophy , Gini Index dan Clasification Error . Nilai gain terbesar  yang  di  dapat  dari  atribut  pada  dataset  (data pembelajaran)  pertama  kali  digunakan  untuk  mencari atribut  yang  layak  menjadi  root  (akar)  pohon  keputusan (decision Tree ).  Selanjut  proses  akan  diulang  untuk mencari atribut yang menjadi cabang hingga menemukan leaf yang merupakan label kelas.
 Information Gain dengan Nilai Entrophy
Entrophy adalah formula untuk menghitung homogenitas  atribut  (A)  dari  sebuah  sample  data  (S). Dengan formula:
( ) = (1)
S = Himpunan Kasus dalam dataset A = Fitur (atribut)
n = jumlah partisi atribut S
Pi = proposi dari Si terhadap S maka:
( ) = ( | ) ( | )
Maka Gain(S,A)  adalah  Information  Gain  dari attribute A pada koleksi contoh S.
( , ) = ( ) | | | | ( ) (2)
 Information Gain dengan Nilai Gini Index ( ) = 1 [ ( | )]                           (3) ( , ) = ( ) | | | | ( )  (4)
 Information Gain dengan Classification Error
Nilai  C.  Error  diperoleh  dari  nilai  value  atribut  yang terkecil dari terhadap class label.
. ( ) = 1 [ ( | )]              (5) ( , ) = ( ) | | | | ( )      (6)
Layaknya sebuah pohon, Decision Tree mempunyai akar (root/ node), batang/cabang  (branch node), dan daun ( leaf ). Strategi yang dapat digunakan untuk pembentukan pohon keputusan dengan Decision Tree adalah:
 Pohon dimulai sebagai node tunggal (akar/ root) yang merepresentasikan semua data.
 Sesudah node root dibentuk, maka data pada node akar akan  diukur  dengan  information  gain  untuk  dipilih atribut mana yang akan dijadikan atribut pembaginya.
 Sebuah  cabang  dibentuk  dari  atribut  yang  dipilih menjadi  pembagi  dan  data  akan  didistribusikan  ke cabang masing-masing.
 Algoritma  ini  akan  terus  menggunakan  proses  yang sama  (rekursif)  untuk  dapat  membentuk  sebuah Decision Tree .  Ketika  sebuah  atribut  telah  dipilih menjadi node  pembagi/  cabang,  maka  atribut  tersebut tidak  diikutkan  lagi  dalam  penghitungan  nilai information gain.
 Proses pembagian rekursif akan berhenti jika salah satu dari kondisi dibawah ini terpenuhi:
1. Semua data dari anak cabang telah termasuk dalam kelas yang sama.
2. Semua  atribut  telah  dipakai,  tetapi  masih  tersisa data  dalam  kelas  yang  berbeda.  Dalam  kasus  ini, diambil  data  yang  mewakili  kelas  yang  terbanyak untuk menjadi label kelas pada node daun.
3. Tidak  terdapat  data  pada  anak  cabang  yang  baru. Dalam kasus ini, node daun akan dipilih pada cabang sebelumnya  dan  diambil  data  yang  mewakili  kelas terbanyak untuk dijadikan label kelas.

## 3. METODOLOGI
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  mulai  dari pengumpulan  data, studi  literatur,  pengembangan perangkat lunak, pengujian dan penarikan kesimpulan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pemodelan Decision  Tree untuk  mencari  algoritma bantu  dalam  seleksi  anggota  baru  tim  paduan  Suara Harmoni  Nusantara  Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri menggunakan data training (data pembelajaran) yang telah disiapkan  oleh  Tim  Pembina  Paduan  Suara  harmoni Nusantara.  Data  training  yang  digunakan  sejumlah  60 record,  yang  merupakan  data  pembelajaran  dari  hasil seleksi (audisi) yang dilakukan oleh tim pembina paduan suara  pada  tahun  2018.  Data  pembelajaran  mempunyai 6 (enam)  atribut  input  yang  merupakan  kriteria  penilaian yaitu  Gender  (G),  Teknik  (T),  Interprestasi  (Ip), Penampilan  (P),  Komitmen  (K),  Oktaf  (Ot)  dan  1  (satu) atribut  target  yaitu  Hasil  dengan  class  target  adalah  ”L” untuk  lulus  (diterima)  dan  ”TL”  untuk  tidak  lulus  (tidak diterima).
Vulue_Atribut untuk masing-masing atribut adalah: Gender (G)       = Perempuan (P), Laki-laki (Lk) Teknik (T)        = Baik (B), Cukup (C), Kurang (K) Interprestasi (Ip) = Baik (B), Cukup (C) Penampilan (P) = Baik (B), Cukup (C), Kurang (K) Komitmen (K)  = Ya (Y), Tidak (T) Oktaf (Ot)         = Rendah (R), Sedang (S), Tinggi(T)
Tabel 1. Data Pembelajaran No Nama G T Ip P K Ot Hasil 1 Wahyu Lk B B B Y S L 2 Agustia P C B C T T
TL 3 Nadila P B B B Y T L 4 Daniel Lk C C C T T TL 5 Arum P B B B T R
TL 6 Anita P B B B Y S L 7 Christin P B B B Y T L 8 Sukma P B B B Y T
L 9 Heni P B B B Y T
L 10 Galih Lk B B B Y S L 11 Rudi Lk C C B Y S L 12 Calvin Lk B B B Y T L 13 Hardo Lk B B B Y S L 14 Nantha Lk C B C T S TL 15 Riandika Lk B C B T R TL 16 Youanda Lk B B B Y T L 17 Monic P B B B Y S L 18 Alliffah P B B B Y T L 19 Adi Lk C B B Y R L 20 Eko Lk C B C Y R L 21 Renova P C C C T T TL 22 Diana P C C B T R TL 23 Rinda P C C C T R TL 24 Chyntia P B C C T T TL 25 Cici P B B B Y S L 26 Bintang P B B C Y R L 27 Irma P C B B Y S L 28 Ira P B C B Y R L 29 Bella P C C C T R TL 30 Arif Lk B B C Y S L 31 Djoni Lk B B B Y S L 32 Galang Lk C B B Y S L 33 Danny Lk C B C Y S L 34 Aming Lk B B C T T TL 35 Ari Lk C B B T T TL 36 Prima P C B B Y T L
37 Devi P B B B Y S L 38 Cindy P B C B Y T L 39 Rizka P K C K Y R TL 40 Elya P K C C Y R TL 41 Dita P C B C Y R L 42 Nanda P K K C Y R TL 43 Ilma P C K K T R TL 44 Iis P B C B Y T L 45 Wiji P B B B T S TL 46 Dias P B B B T S TL 47 Yohanes Lk B B B T T TL 48 Agung Lk B B B Y T L 49 Sugeng Lk B C B Y T L 50 Mada P B B B Y T L 51 Sandra P B B C T T TL 52 Gista P B C B T T TL 53 Wulan P B B C Y S L 54 Gunawan Lk B C B Y S L 55 Haris Lk B B C T S TL 56 Dimas Lk C B K T T TL 57 Soleh Lk C B K T R TL 58 Priska P B B C T T TL 59 Nuri P C K C Y R TL 60 Villa P K C K Y S TL Sumber: Tim Pembina Paduan Suara Harmoni Nusantara, 2018.
Untuk memperjelas dan mempermudah dalam perhitungan, maka data pembelajaran dapat direkap seperti tabel 2, berikut:
Tabel 2. Rekap Data Pembelajaran Atribut Jumlah L TL Gender Lk 24 15 9 P 36 18 18 Teknik B 36 25 11 C 20 8 12 K 4 0 4 Interprestasi B 40 27 13 C 17 6 11 K 3 0 3 Penampilan B 35 27 8 C 20 6 14 K 5 0 4 Komitmen Y 38 33 5 T 22 0 22 Oktaf R 16 5 11 S 20 15 5 T 24 13 11 Hasil 60 33 27
Untuk  memulai  langkah  perhitungan  algoritma Deision Tree ,  hal  yang  harus  diingat  adalah  bahwa konstruksi Decision Tree dilakukan secara top-down untuk solusinya.  Pada  proses  mengklasifikasi  data  yang  tidak diketahui, nilai atribut akan diuji dengan cara melacak jalur dari  node  akar (root) sampai leaf (daun)  dan  kemudian akan  diprediksi  kelas  yang  dimiliki  oleh  suatu  data  baru tertentu.
Langkah terpenting diawali dengan pertanyaan: "Attribute mana yang harus diperiksa pada root dari decision Tree ?". [6]
Dalam  penelitian  ini  formula  yang  digunakan  adalah formula  (5)  dan  (6).  Berikut  penyelesaian Decision  Tree menggunakan  konsep C.  Error untuk  sistem  seleksi penerimaan  anggota  baru  tim  paduan  suara  Harmoni Nusantara UN PGRI Kediri.
 Examples  (S),  adalah  training  examples/  data pembelajaran yang ditunjukkan oleh tabel 1.
 Target atribut adalah Hasil dengan value L (lulus) atau TL (tidak_lulus) bagi peserta seleksi.
 Atribut  input  adalah  gender,  teknik,  interprestasi, penampilan, komitmen, oktaf.
Penentuan  atribut  sebagai  root  dalam Tree dilakukan dengan  mencari  nilai Gain dari  seluruh  atribut  pada  data pembelajaran, dengan terlebih dahulu harus mencari nilai c. error dari data pembelajaran dan seluruh atribut. Dengan bantuan  tabel  1  diketahui  dari  60  data  pembelajaran, diketahui clas hasil untuk L= 33 (+), TL = 27 (-), maka nilai c. error untuk data pembelajaran adalah:
C. Error (t) = 1 – max[(33/60), (27/60) = 1 – 33/60 = 27/60 = 0.45
Untuk  selanjutnya  dapat  dilakukan  pencarian  nilai Gain dari semua atribut input. Sebagai contoh adalah pencarian nilai gain untuk atribut gender:
Value Gender = (Lk, P) S (Lk) = (15+,9-) C. Error (Lk) = 1 – max((15/24), (9/24)) = 1 – (15/24) = 0.375 S (P) = (18+,18) C.Error (P) = 1– max((18/36),(18/36)) = 1– (18/36) = 0.5
Maka nilai Gain dari atribut Gender adalah:
Gain(S, Gender)  =  Error(S) – 24/60. Error(Lk) – 36/60.Error(P)
=  0.45 – 0.4*0.375 – 0.6*0.5
=  0.45 – 0.15 – 0.3

## =  0
Dengan cara yang sama dilakukan pencarian nilai C.error dan  nilai Gain untuk  seluruh  atribut  input,  dengan  hasil seperti pada tabel 3.
Table 3. Hasil Pencarian Nilai Gain untuk Root
Atribut Value Atribut Jum. Kasus L TL C. Error Gain 60 33 27 0,450 Gender Lk 24 15 9 0,375 0,000 P 36 18 18 0,500 Teknik B 36 25 11 0,306 0,133 C 20 8 12 0,400 K 4 0 4 0,000 Interpres trasi B 40 27 13 0,325 0,133 C 17 6 11 0,353 K 3 0 3 0,000 Penampilan B 35 27 8 0,229 0,200 C 20 6 14 0,300 K 5 0 4 0,200 Komitmen Y 38 33 5 0,132 0,367 T 22 0 22 0,000 Oktaf R 16 5 11 0,313 0,100 S 20 15 5 0,250 T 24 13 11 0,458
Dari  tabel  3  diketahui  nilai  gain  tertinggi  didapat  dari atribut  Komitmen,  maka  dapat  diputuskan  bahwa  atribut komitmen  terpilih  sebagai  root  dari Tree yang dibentuk. Selanjutnya  mencari  atribut  yang  akan  menjadi  cabang, dengan  cara  memilih  nilai  c.error  terbesar  dari  atribut komitmen,  yaitu  komitmen  dengan  value=Y,  dengan jumlah  38  data  dari  60  data  awal,  seperti  pada  tabel  4. Maka data pada tabel 4 menjadi data pembelajaran baru.
Table 4. Data Hasil untuk Branch Node Komitmen=Y
No Nama G T Ip P K Ot Hasil 1 Wahyu Lk B B B Y S L 3 Nadila P B B B Y T L 6 Anita P B B B Y S L 7 Christin P B B B Y T L 8 Sukma P B B B Y T L 9 Heni P B B B Y T L 10 Galih Lk B B B Y S L 11 Rudi Lk C C B Y S L 12 Calvin Lk B B B Y T L 13 Hardo Lk B B B Y S L 16 Youanda Lk B B B Y T L 17 Monic P B B B Y S L 18 Alliffah P B B B Y T L 19 Adi Lk C B B Y R L 20 Eko Lk C B C Y R L 25 Cici P B B B Y S L 26 Bintang P B B C Y R L 27 Irma P C B B Y S L 28 Ira P B C B Y R L 30 Arif Lk B B C Y S L 31 Djoni Lk B B B Y S L 32 Galang Lk C B B Y S L 33 Danny Lk C B C Y S L 36 Prima P C B B Y T L 37 Devi P B B B Y S L
38 Cindy P B C B Y T L 39 Rizka P K C K Y R TL 40 Elya P K C C Y R TL
41 Dita P C B C Y R L 42 Nanda P K K C Y R TL 44 Iis P B C B Y T L 48 Agung Lk B B B Y T L 49 Sugeng Lk B C B Y T L 50 Mada P B B B Y T L 53 Wulan P B B C Y S L
54 Gunawan Lk B C B Y S L 59 Nuri P C K C Y R TL 60 Villa P K C K Y S TL Tabel 5. Pencarian Gain untuk Branch Node Komitmen=Y Atribut Value Atribut J.Kasus L TL Error Gain Komitmen Y 38 33 5 0,132 Gender Lk 15 15 0 0,000 0,000 P 23 18 5 0,217 Teknik B 25 25 0 0,000 0,105 C 9 8 1 0,111 K 4 0 4 0,000 Interpres trasi B 27 27 0 0,000 0,053 C 9 6 3 0,333 K 2 0 2 0,000 Penampilan B 27 27 0 0,229 0,053 C 9 6 3 0,333 K 2 0 2 0,000 Oktaf R 9 5 4 0,444 -2,77 S 16 15 1 0,063 T 13 13 0 0,000
Dari  tabel  5  diketahui  nilai  gain  tertinggi  didapat  dari atribut  Teknik=C,  maka  dapat  diputuskan  bahwa  atribut Teknik=C  terpilih  sebagai  branch  node  (cabang)  dari batang  komitmen=Y.  Untuk  branch  node  komitmen=T tidak  perlu  diproses  lanjut,  karena  dari  dataset  sudah diketahui bahwa Komitmen=T tidak akan lulus seleksi. Langkah selanjutnya adalah pencarian branch node untuk Komitmen=Y and Teknik=C.
Dari seleksi data diperoleh dataset baru sejumlah 8 record seperti tabel 6.
Table 6. Data Branch Node Komitmen=Y and Teknik=C
No Nama G T Ip P K Ot Hasil 11 Rudi Lk C C B Y S L 19 Adi Lk C B B Y R
L 20 Eko Lk C B C Y R L 27 Irma P C B B Y S L 32 Galang Lk C B B Y S L 33 Danny Lk C B C Y S L 36 Prima P C B B Y T L 41 Dita P C B C Y R L 59 Nuri P C K C Y R TL
Tabel 7. Pencarian Gain untuk Branch Node
Komitmen=Y and Teknik=C
Atribut Value Atribut J.Kasus L TL Error Gain Teknik C 9 8 1 0,111 Gender Lk 5 5 0 0,000 0,000 P 4 3 1 0,250 Interpres trasi B 7 7 0 0,000 0,111 C 1 1 0 0,000 K 1 0 1 0,000 Penampil an B 5 5 0 0,229 -5,55 C 4 3 1 0,333 K 0 0 0 0,000 Oktaf R 4 3 1 0,250 -5,55 S 4 4 0 0,000 T 1 1 0 0,000
Dari  tabel  7  diketahui  nilai  gain  tertinggi  didapat  dari atribut  Interprestasi=C,  maka  dapat  diputuskan  bahwa atribut  Interprestasi=C  terpilih  sebagai  branch  node (cabang) dari batang komitmen=Y and Teknik=C.
Dari rangkaian proses perhitungan yang dilakukan, dapat dibentuk suatu pohon keputusan seperti yang terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Pohon Keputusan Pemodelan Decision Tree Untuk Seleksi Anggota Baru Tim Paduan Suara Harmoni Nusantara
Hasil akhir yang diperoleh dari proses pembentukan pohon keputusan ini adalah rule base yang dapat dibaca dari alur pohon  keputusan  mulai  dari  root  sampai leaf yang merupakan  label  kelas  dari  kondisi  yang  disusun  oleh atribut-atribut diatas leaf .
Rule base yang didapatkan adalah:
1. If Komitmen=Y and Teknik=K then Hasil=TL
2. If Komitmen=Y and Teknik=B then Hasil=L
3. If  Komitmen=Y  and  Teknik=C  and  Interprestasi=B or Interprestasi=C then Hasil=L
4. If  Komitmen=Y  and  Teknik=C  and  Interprestasi=K or Interprestasi=C then Hasil=TL
5. If Komitmen=T then Hasil=TL
Dari  penelusuran rule base  yang  diperoleh  dari  pohon keputusan, dapat diketahui bahwa keseluruhan record data training  (60  record)  tercover  oleh rule yang  terbentuk, yaitu:
1. If Komitmen=Y and Teknik=K then Hasil=TL , mengcover 4 record, yaitu : 39,40,42,60.
2. If Komitmen=Y and Teknik=B then Hasil=L Mengcover 25 record, yaitu no: yaitu recor no: 1, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 16, 17, 18, 25, 26, 28, 30, 31, 37, 38, 44, 48, 49, 50, 53, 54.
3. If Komitmen=Y and Teknik=C and
Interprestasi=B  or  Interprestasi=C  then  Hasil=L , mengcover 8 record, yaitu: 11, 19, 20, 17, 32, 33, 36, 41.
4. If  Komitmen=Y  and  Teknik=C  and  Interprestasi=K or  Interprestasi=C  then  Hasil=TL ,  mengcover  satu record, no: 59.
5. If  Komitmen=T  then  Hasil=TL ,  mengcover  22 rocord: 2 , 4, 5, 14, 15, 21, 22, 23, 24, 29, 34, 35, 43, 45, 46, 47, 51, 52, 55, 56, 57, 58.
Dilihat dari pohon keputusan yang terbentuk, tidak semua atribut input dalam data training digunakan. Hal ini bisa terjadi karena hasil seleksi dari nilai gain selama proses perhitungan, sehingga atribut  tercover  oleh  atribut  yang  lain.  Selain  itu  atribut-atribut tersebut telah mempunyai kejelasan alur dan kejelasan hasil jika dilihat  secara  langsung  pada  data  training,  sehingga  dapat membentuk rule base yang sudah jelas.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pemodelan dan proses perhitungan Decision  Tree dengan  konsep Classification  Error untuk algoritma  bantu  dalam  seleksi  anggota  baru  tim  paduan suara  Harmoni  Nusantara,  diperoleh  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pemodelan Decision  Tree menggunakan  konsep Classification  Error dilakukan  dengan 60 record  data training  dengan  6  atribut  input  (Gender,  Teknik, Interprestasi,  Penampilan,  Komitmen,  Oktaf)  telah berhasil  membentuk  sebuah Decision  Tree (pohon keputusan).
2. Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  diperoleh  5 rule’s  base yang  mengcover  keseluruhan  record  (60 record)  data  training  yang  berarti  bahwa  algoritma mempunyai tingkat akurasi 100% karena telah berhasil mengcover seluruh  record data training  dan memberikan  hasil  yang  sangat  baik  berdasarkan kondisi value atribut.
3. Berdasarkan  rangkaian  proses  dan  hasil  pemodelan yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa
Decision  Tree dengan  konsep Classification  Error dapat  digunakan  sebagai  algoritma  bantu  yang  akan diimplementasikan dalam sistem bantu (aplikasi bantu) dalam seleksi anggota baru Tim Paduan Suara Harmoni Nusantara  pada  Univeritas  Nusantara  PGRI  Kediri yang direncanakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Niswatin,  Ratih  Kumalasri  (2017).  Penerapan
Algoritma Decision Tree Pada Penentuan
Keberhasilan Akademik Mahasiswa, Semnas Teknomedia, AMIKON, Yogyakarta, 2017.
[2] Pramudiono,  I,  2006,  Apa  itu  Data  Mining?  dalam http://datamining.japati.net/cgibin/
indodm.cgi?bacaarsip%115552761&arti kel, diakses tanggal Juli 2019.
[3] Larose D, T., 2005, Discovering knowledge in data : an  introduction  to  data  mining,  Jhon  Wiley  &  Sons Inc.
[4] Han, J dan Kamber, M., “Data Mining Concept and Technique”, Morgan Kaufmann, 2001.
[5] Zalilia, L. (2007). Penerapan data Mining untuk IDS. Tugas  Akhir  Mata  Kuliah  EC7010  Program  Studi Teknik Elektro Insitut Teknologi Bandung.
[6] Tom M. Mitchell, McGraw Hill, 1997, Decision Tree Learning,  Lecture  slides  for  textbook  Machine Learning.

## BIODATA PENULIS
Patmi Kasih, M.Kom Lahir  di  Kota  Nganjuk,  tinggal  di  Kota Kediri.Menempuh  pendidikan  S2  di Sekolah Tinggi Teknik Surabaya, 2014. Dosen Tetap pada Universitas Nusantara PGRI Kediri pada Program Studi Teknik Informatika.