Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.747 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 301-309 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DECISION TREE SIMPLIFICATION THROUGH FEATURE SELECTION APPROACH IN SELECTING FISH FEED SELLERS
Esmi Nur Fitri *1 , Sri Winarno 2 , Fikri Budiman 3 , Asih Rohmani 4 , Junta Zeniarja 5 , Edi Sugiarto 6
1,2,4 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia
3,6,7 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Email: 1 112201906175@mhs.dinus.ac.id, 2 sri.winarno@dsn.dinus.ac.id , 3 fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id , 4 aseharsoyo@dsn.dinus.ac.id , 5 junta@dsn.dinus.ac.id , 6 edi.sugiarto@dsn.dinus.ac.id
(Naskah masuk: 12 Desember 2022, Revisi : 17 Desember 2022, diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
Feed is a crucial variable  because it can determine the success of  fish farming. Breeders can use two types of artificial feed, namely alternative feed and pellets. Many cultivators need pellets as the main consumption for the fish they are cultivating because the pellets contain a composition that has been adjusted to their needs based on the type and age of the fish. However, currently, cultivators are facing a problem, namely the high price of fish pellets on the market. Therefore, an analysis of the classification of the selection of fish feed sellers is needed that is adjusted to several criteria like the number of types of feed, price, order, delivery, and availability of discounts. This study conducted a classification analysis of simplification of characteristics in selecting fish feed sellers in Kendal Regency that would then be compared with a model without feature selection by utilizing the Decision Tree C4.5  method.  The  results  of  this  study  are  the  decision  tree  with  the  best  performance  where  C4.5  with  the application of the selected feature has an accuracy value of 92%, while C4.5 without the selection feature has an accuracy of 86.8%. The results of this study indicate that the C4.5 method with the application of selection features is better than C4.5 without selection features so that it can be applied to the selection of freshwater fish feed sellers in Kendal Regency.
Keywords : Classification , Decision Tree, Feature Selection, Fish Feed.

## PENYEDERHANAAN POHON KEPUTUSAN MELALUI PENDEKATAN SELEKSI FITUR DALAM MEMILIH PENJUAL PAKAN IKAN

## Abstrak
Pakan  adalah  salah  satu  variabel  yang  krusial  karena  dapat  menentukan  keberhasilan  budidaya  ikan  yang dilakukan.  Pembudidaya  dapat  menggunakan  dua  jenis  pakan  buatan  yaitu  pakan  alternatif  dan  pelet.  Banyak pembudidaya  yang  membutuhkan  pelet  sebagai  konsumsi  utama  bagi  ikan  yang  dibudidayakan  karena  pelet mengandung komposisi yang telah disesuaikan dengan kebutuhan berdasarkan jenis dan umur ikan. Namun, saat ini pembudidaya menghadapi permasalahan yang cukup meresahkan yaitu sulitnya pengambilan keputusan untuk memilih penjual pakan ikan yang tepat di pasaran. Oleh karena itu, diperlukan sebuah analisis klasifikasi pemilihan penjual  pakan  ikan  yang  disesuaikan  dengan  beberapa  kriteria  seperti  jumlah  jenis  pakan,  harga,  pemesanan, pengiriman, dan ketersediaan diskon. Penelitian ini melakukan sebuah analisis klasifikasi penyederhanaan kriteria dalam pemilihan penjual pakan ikan di Kabupaten Kendal yang kemudian akan dibandingkan dengan model tanpa seleksi fitur dengan memanfaatkan metode Decision Tree C4.5 . Hasil dari penelitian ini adalah pohon keputusan dengan performa terbaik dimana C4.5 dengan penerapan fitur seleksi memiliki nilai akurasi yaitu 92%, sedangkan untuk C4.5 tanpa fitur seleksi memiliki akurasi yaitu 86,8%. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa metode C4.5 dengan penerapan fitur seleksi lebih baik dari C4.5 tanpa fitur seleksi sehingga dapat diterapkan pada pemilihan penjual pakan ikan air tawar di Kabupaten Kendal.
Kata kunci : Decision Tree, Klasifikasi, Pakan Ikan, Seleksi Fitur.

## 1. PENDAHULUAN
Pakan  ikan  adalah  salah  satu  variabel  yang krusial  dalam  proses  budidaya  ikan,  dimana  dapat mengoptimalkan  perkembangan  ikan.  Pertumbuhan
dan kelangsungan hidup ikan yang dibudidaya sangat dipengaruhi  oleh  ketersediaan  pakan.  Menurut Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan  pada  siaran pers tanggal 29 Agustus 2022, kebutuhan pakan ikan
di Indonesia pada tahun 2024 sebesar 22,65 juta ton yang  dihitung  dari  target  produksi  perikanan budidaya [1]. Maka dari itu, pemerintah mengusahakan ketersediaan pakan ikan minimal 12- 13  juta  ton  hingga  tahun  2024.  Dengan  kebutuhan akan  pakan  yang  begitu  besar,  membuktikan  bahwa pembudidaya  harus  mulai  memiliki  penjual  pakan ikan  yang  terpercaya  agar  dapat  selalu  memenuhi kebutuhan pakan untuk ikan yang dibudidayakannya.
Kabupaten  Kendal  adalah  salah  satu  dari  29 kabupaten dan enam kota di Jawa Tengah [2]. Bentuk topografi  Kabupaten  Kendal  terdiri  dari  wilayah pantai  (wilayah  utara),  perbukitan,  dan  pegunungan (wilayah  selatan)  yang  menyebabkan  rata-rata  suhu berkisar  antara  25-29 o C.  Dengan  berbagai  bentuk wilayah, Kabupaten Kendal tetap berupaya meningkatkan  sektor  perikanan  melalui  perikanan tangkap maupun budidaya. Menurut data Badan Pusat Statistik tentang budidaya ikan air tawar, pada tahun 2020  tercatat  228.608  pembudidaya  [3]  tersebar seluruh  Kabupaten  Kendal  dengan  berbagai  jenis kolam mulai dari kolam permanen, kolam tanah, dan kolam terpal. Untuk ikan air tawar sendiri, mayoritas pembudidaya di Kabupaten Kendal membudidayakan ikan  lele,  nila,  dan  bawal  dengan  masing-masing volume  produksi  pada  satuan  kg  yaitu  3.058.000, 74.800,  dan  18.500.  Jumlah  tersebut  merupakan angka  yang  besar  dan  perlunya  kerjasama  antara berbagai pihak untuk menyediakan berbagai fasilitas mulai  dari pelatihan, pengairan, hingga  ketersediaan obat dan pakan.
Secara  umum,  pakan  ikan  dibagi  menjadi  dua yaitu  pakan  alami  dan  pakan  buatan.  Pakan  alami biasanya  seperti  plankton  yang  telah  tersedia  di kolam, sedangkan pakan buatan masih dibagi menjadi dua yaitu pakan alternatif dan pelet. Pakan alternatif merupakan  pakan  yang  terbuat  dari  bahan  pokok pakan utama seperti ampas tahu, maggot, dedaunan, dan lain-lain. Begitu pula dengan pelet, yaitu pakan komersil  dengan  komposisi  yang  telah  disesuaikan dengan  kebutuhan  berdasarkan  jenis  dan  umur  ikan sehingga mampu memenuhi nutrisi bagi pertumbuhan  dan  kelangsungan  hidup  ikan.  Untuk ikan  lele,  nila,  dan  bawal  mayoritas  pembudidaya biasanya  mengkombinasikan  pakan  alternatif  dan pelet  untuk  konsumsi  ikan  yang  dibudidaya  karena kedua  pakan  tersebut  cukup  terjangkau  dan  mudah ditemukan. Namun, dengan kombinasi  tersebut  ikan tidak  cukup  mendapat  protein  dan  nutrisi  secara optimal, hal ini membuat dilema pembudidaya karena untuk  mendapatkan  kualitas  dan  keuntungan  yang maksimal  membutuhkan  konsistensi  pakan  dengan protein tinggi yang lebih optimal yaitu ditemukan di pelet.  Permasalahan  tersebut  cukup  membuat  resah pembudidaya  karena  pembudidaya  harus  membeli pelet yang memakan 60-80% [4] biaya produksi dan pembudidaya  juga  harus  menemukan  penjual  pakan ikan  yang  tepat  sehingga  pembudidaya  dapat menghemat  baik  waktu,  tenaga,  serta  biaya  yang
dikeluarkan agar dapat lebih berkonsentrasi dan fokus untuk membudidayakan ikan.
Machine learning atau pembelajaran mesin adalah  suatu  metode  yang  mampu  digunakan  untuk memprediksi  hasil  di  masa  depan.  Pembelajaran mesin  berpusat  pada  peningkatan  dan  pembelajaran suatu  sistem agar dapat  menganalis  dari  data yang sudah ada sebelumnya dimana merupakan bagian dari kecerdasan buatan [5]. Ciri pembeda dari pembelajaran  mesin  adalah  terdapat  pelatihan  atau training  set .  Oleh  karena  itu,  pembelajaran  mesin memerlukan ketersediaan data yang dilatih ( training set )  dan  diuji  ( test  set )  [6].  Data latih diperlukan untuk melatih algoritma Decision Tree C4.5 , sedangkan testing data  diperlukan  untuk mengetahui  kinerja Decision  Tree  C4.5 yang sebelumnya  telah  dilakukan  terlebih  dahulu  untuk mendapatkan data yang sebelumnya tidak diketahui. Sebagai  bagian  dari pembelajaran  mesin, metode C4.5 yaitu  sebuah  algoritma  statistik yang dimanfaatkan untuk membangun pohon keputusan.  Pohon  keputusan  atau Decision  Tree adalah algoritma prediksi dan klasifikasi yang sangat kredibel  dan  populer.  Algoritma Decision  Tree mengkonversi  sejumlah  besar  data  menjadi  aturan- aturan yang divisualisasikan dalam pohon keputusan. Aturan  dalam  bahasa  alami  akan  lebih  mudah dimengerti  [7].  Pada  penelitian  ini,  penggunaan Decision  Tree C4.5 dimanfaatkan  sebagai  metode dalam  pemilihan  penjual  pakan  ikan  terbaik  di Kabupaten  Kendal.  Penelitian  ini  berfokus  pada klasifikasi  penyederhanaan  kriteria  untuk  penentuan pemilihan  penjual  pakan  ikan  dengan menggunakan fitur  seleksi  berbasis  filter  dengan  variabel  jumlah jenis  pakan,  harga,  pemesanan,  pengiriman,  dan ketersediaan  diskon,  dimana   untuk  membantu pembudidaya  ikan  air  tawar  dalam  menentukan penjual pakan ikan terbaik dari berbagai kriteria yang telah  disebutkan  sebelumnya.  Diharapkan  nilai accuracy, recall, dan precision pada analisis Decision Tree C4.5 dengan  atau  tanpa  penggunaan  metode fitur  seleksi  mendapatkan  hasil  yang  baik  sehingga dapat menjadi acuan penelitian selanjutnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  data mining  dan  pemilihan  fitur  untuk  menemukan  pola atau kemungkinan dalam data. Singkatnya, ini adalah model  penelitian  yang  akan  digunakan  untuk menentukan kriteria penjualan pakan ikan air tawar. Pemilihan  fitur  terbaik  dari  data  yang  ada menggunakan  SelectKBest  dari  perpustakaan scikit- learn ;  melatih  model Decision  Tree  C4.5 dengan validasi  silang  10  kali  lipat;  dan  analisis  confusion matrix  untuk  memverifikasi  akurasi  kinerja  model. Gambar 1 menggambarkan enam  tahapan penelitian ini: pengumpulan data, preprocessing data, pemilihan fitur,  pembagian  dataset  menjadi  pelatihan  dan pengujian, implementasi algoritma, dan evaluasi.
Data Collection Data Preprocessing Pemisahan Train-Test Evaluasi Fitur Seleksi Pemisahan Train-Test Penerapan Decision Tree C4.5 Penerapan Decision Tree C4.5
Gambar 1. Alur tahapan penelitian
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  didapat  dari e-marketplace dan  wawancara langsung  pada  pembudidaya  maupun  penjual  pakan ikan di Kabupaten Kendal.

## 2.1. Data Collection
Data  yang  dikumpulkan  berjumlah  86  yang selanjutnya  dipecah  menjadi  data testing dan  data training dengan  perbandingan  5:5.  Variabel  yang digunakan  pada  analisis  pemrosesan  yaitu  jumlah jenis pakan, harga, pemesanan, pengiriman, pembayaran,  ketersediaan  diskon,  dan  jumlah penilaian. Penentuan kriteria variabel yang digunakan dirujuk  dari penelitian yang dilakukan oleh Dickson [8],  dimana  dari  22  kriteria  yang  dipaparkan, penelitian  ini  hanya  mengadopsi  7  variabel  sebagai acuan. Selain itu, kriteria pemilihan variabel disurvei berdasarkan wawancara langsung terhadap pembudidaya  agar  sesuai  dengan  kebutuhan, meskipun  terdapat  beberapa  faktor  lain  yang  juga mendukung  pengambilan  keputusan  pembudidaya pada  pemilihan  penjual  pakan  ikan.  Berikut  adalah deskripsi  variabel  dan  dataset  (Tabel  1)  yang digunakan dalam penelitian ini.
1. Jenis_Pakan  =  jumlah  jenis  pakan  yang  dijual pada satu took
2. Harga = harga dari setiap jenis pakan yang dijual
3. Pemesanan  =  pilihan  metode  pemesanan  yang ditawarkan
4. Pengiriman  =  pilihan  metode  pengiriman  yang ditawarkan
5. Pembayaran = pilihan metode pembayaran yang ditawarkan
6. Diskon  =  ketersediaan  diskon  yang  mungkin didapatkan
7. Jumlah rating = jumlah rating toko yang diambil dari e-marketplace
8. Rekomendasi  =  direkomendasikan  atau  tidak direkomendasikan. Tabel 1. Dataset Fitur Nilai Nilai Nilai Nilai
Jumlah jenis pakan 3 1 .......... 1 Harga Standar pasar Standar pasar ........... Dibawah standar pasar Pemesanan Langsung ke toko Langsung ke toko ........... Online Pengiriman Diantar dan diambil sendiri Diambil sendiri ........... Diantar dan diambil sendiri Pembayaran Tunai Tunai ........... Tunai Diskon Ongkir dan potongan harga Diskon ........... Ongkir Jumlah penilaian 3600 1221 ........... 2500 Rekomendasi 1 0 ........... 0

## 2.2. Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan  bagian  dari tahapan  yang  paling  penting  dari  pengolahan  data untuk  mempersiapkan  data  menjadi  bentuk  yang sesuai  dengan prosedur dan tetap menjaga performa analisis data yang dilakukan [9]. Data preprocessing bertujuan untuk mengurangi ukuran data, menemukan hubungan antar data, menormalkan data, menghilangkan outlier, dan  mengekstrak  fitur  data. Peneliti melakukan preprocessing untuk menghasilkan  data  yang  siap  diolah  dengan  cara membersihkan  data  yang  hilang,  yaitu  dengan  cara menghapus  nilai  yang  menyebabkan  rancunya informasi  [10].  Karena  dataset  penelitain  terdapat nilai yang hilang sebesar 14%, maka perlakuan yang harus  diberikan  yaitu  mencari  rata-rata  nilai  sesuai atribut yang berelasi sehingga semua data akan terisi dengan  nilai  yang  valid.  Tahap preprocessing selanjutnya,  untuk  menghindari  data  sampel  yang bersifat  abnormal  dari  sebuah  populasi  data,  maka peneliti  menggunakan matplotlib untuk  mengetahui seberapa  banyak  data  abnormal.  Selain  itu,  untuk mengetahui  apakah  ada  data  yang  duplikat,  data diidentifikasi  untuk  mendeteksi  adanya  data  lebih dari  satu  sehingga  perlu  dihilangkan  dan  akan menyisakan hanya satu data yang tersimpan.

## 2.3. Pemisahan Train-Test
Pemisahan Train-Test yaitu  pembagian  dataset menjadi testing set dan training set , atau dengan kata lain  data  yang  dimanfaatkan  pada  tahapan training dan testing merupakan  data  set  yang  tidak  sama. Metode pemisahan train-test akan menghasilkan nilai prediksi  yang  lebih  tepat  untuk  data  baru  atau  data yang  belum  dilatih  [11,12].  Karena  pengujian  data tidak  dimanfaatkan  dalam  pelatihan  model,  dimana model tidak peduli hasil data yang didapat [12].  Ini disebut  pengujian  di  luar  sampel.  Data  dalam penelitian  ini  akan  dibagi  50%  untuk  data training dan  50%  untuk  data  t esting .  Pembagian  data  ini bertujuan  untuk  memisahkan  data  menjadi  data test dan data train agar dapat dievaluasi lebih spesifik.

## 2.4. Fitur Seleksi
Salah  satu  metode  praklasifikasi  yang  biasa digunakan dalam pembelajaran mesin untuk meningkatkan  kinerja  pelatihan dan  mereduksi  data adalah pemilihan fitur. Sebelum proses pembangunan model klasifikasi, seleksi fitur dimanfaatkan sebagai pemilihan  subset  dari  fitur  yang  relevan  dan membuang  fitur  yang  berlebihan, redundant ,  dan tidak  diinginkan  [13].  Pada  penelitian  ini,  tahap pemilihan fitur memanfaatkan metode filter, dimana filter berfokus pada karakteristik umum dan statistik dari  dataset  dan  tidak  bergantung  pada  metode pembelajaran  apapun  [14].  Metode  filter  memiliki sifat  murah  secara  komputasi  dan  kapasitas generalisasi  yang  baik  karena  independensinya  dari algoritma yang digunakan.

## 2.5. Univariate Feature Selection
Kategori  metode  filter  dalam  proses  pemilihan fitur meliputi pemilihan fitur univariat (SelectKBest). SelectKBest adalah  algoritma  pemilihan  fitur  untuk meningkatkan  akurasi  atau  kinerja  prediksi  pada kumpulan data dimensi tinggi. SelectKBest bertujuan untuk  memilih  fitur  input  dengan  membandingkan hasilnya ketika disertakan dalam fungsi tertentu [15]. SelectKBest adalah  bagian  dari  tahapan  seleksi  fitur univariat yang memilih fitur terbaik  berdasarkan uji statistik univariat atau uji ANOVA. Uji statistik dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  fitur-fitur  dengan hubungan  paling  kuat  dengan  variabel  keluaran. SelectKBest menghapus  semua  kecuali  fitur  yang memiliki skor tertinggi. SelectKBest memilih fitur K teratas  dengan  relevansi  terbesar  dengan  variabel target [16].

## 2.6. Pemodelan Data
1) Klasifikasi
Klasifikasi  [17]  disebut  algoritma  supervisi yang  menggunakan  data  pelatihan  (pengamatan, pengukuran,  dll.)  dimana  diatur  dengan  adanya atribut label. Klasifikasi berusaha untuk mengelompokan kelas yang dituju dengan memaksimalkan perolehan presisi. Metode klasifikasi  mencoba  mendapatkan  kemiripan  antara atribut  masukan  dengan  atribut  keluaran  guna menghasilkan  model  yang  termasuk  dalam  tahapan pelatihan [18]. Klasifikasi
membantu
mengelompokan  atau  mengkategorisasikan  suatu data  berdasarkan  persamaan  dan  perbedaan  yang telah dianalisis sebelumnya.
2) Decision Tree
Pohon  keputusan  digunakan  untuk  memproses data  bertipe  diskrit  dan  numerik,  menangani  atribut yang  hilang,  dan  mendapatkan  aturan  yang  mudah dipahami [19]. Pohon Keputusan dapat dimanfaatkan dalam  mengeksplorasi  data  dan  mengungkap hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah  kandidat variabel  input  dan  variabel  target  [20].  Penggunaan metode decision  tree akan  optimal  jika  data  yang
diklasifikasikan  mendapat  hasil  yang  sesuai  dan berisi  jumlah  minimum  node  [21].  Berikut  adalah ilustrasi struktur dari decision tree.
Gambar 2. Struktur decision tree 3) Algoritma C4.5 C4.5 adalah  algoritma  pemrosesan  segmentasi dan memprediksi data yang akan menjadi keputusan. Proses  klasifikasi  pada  algoritma  ini  menghasilkan cabang sedangkan leaf merupakan kelas atau segmen [22]. Peneliti menggunakan metode C4.5 dikarenakan memiliki karakter data yang diklasifikasikan dapat dipahami dengan mudah mulai dari  struktur decision  tree maupun  dalam  struktur aturan If – Then , sehingga mudah untuk mengekstrak informasi  mengenai  data  yang  relevan.  Algoritma Decision  Tree mengkonversi  sejumlah  besar  data menjadi  aturan-aturan  yang  divisualisasikan  dalam pohon keputusan. Algoritma C4.5 membangun pohon keputusan dengan melakukan percabangan dari setiap nilai  pada  atribut root ,  membagi  kasus  menjadi cabang,  dan  mengulangi  proses  tersebut  sampai semua kasus pada cabang memiliki nilai  yang sama [19]. Berikut adalah cara kerja dari metode C4.5:
1. Mengumpulkan data  training yang  telah diklasifikasikan ke dalam kelas yang berbeda.
2. Pilih  akar  sebagai  akar  pertama  dengan menghitung nilai gain dan menjadikan nilai gain tertinggi sebagai akar pertama. Namun, sebelum itu  harus  menghitung  nilai entropy .  Persamaan algoritma C4.5 secara  matematis  dapat  ditulis sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆)   =   ∑ −𝑝 𝑖 . 𝑙𝑜𝑔 2 . 𝑝 𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: 𝑆 = 𝐻𝑖𝑚𝑝𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑘ℎ𝑢𝑠𝑢𝑠 𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖 𝑆 𝑃 𝑖 = 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝑆 𝑖 𝑡𝑒𝑟ℎ𝑎𝑑𝑎𝑝 𝑆
3. Selanjutnya, hitung nilai gain dengan persamaan sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝑆 − ∑ 𝑆 𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
𝑆 = 𝐻𝑖𝑚𝑝𝑢𝑛𝑎𝑛 𝑘ℎ𝑢𝑠𝑢𝑠 𝐴 = 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖 𝑆 𝑆 𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑎𝑟𝑡𝑖𝑠𝑖 𝑘𝑒 − 𝑖
4. Ulangi tahapan ke 2 dan 3 hingga seluruh record memiliki kelas yang sama, tidak ada recod yang dipartisi  kembali,  dan  tidak  ada  cabang record yang kosong [19].

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  alat  pengukur kinerja  dimana  dapat  menghitung  akurasi  dalam konsep data  mining .  Rumus  ini  menghitung  empat keluaran yaitu accuracy, precision, recall , dan tingkat kesalahan. Rasio kejadian yang dikenali dengan benar dengan  jumlah  total  kejadian  diketahui  sebagai accuracy , proporsi kasus dengan hasil positif disebut precision , proporsi  kasus positif yang teridentifikasi dengan  benar  disebut  sebagai recall ,  tingkat kesalahan adalah jumlah dari semua kasus yang salah diidentifikasi  [23].  Tabel  2  adalah  model confusion matrix.
Tabel 2. Model Confusion Matrix + - + True positives False negatives - False positives True negatives

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pemodelan dengan Decision Tree C4.5
Penelitian  ini  bertujuan  menganalis  dan menyederhanakan  klasifikasi  dalam  penentuan pemilihan  penjual  pakan  ikan  bagi  pembudidaya  di daerah Kabupaten Kendal dengan menggunakan fitur seleksi berbasis filter dan nantinya kan dibandingkan dengan  model  tanpa  penggunaan  fitur  seleksi  agar mendapat  algoritma  dengan  performa  yang  optimal sehingga    pembudidaya  mendapatkan  manfaat  yaitu dapat  membeli  pakan  ikan  dengan  harga  terjangkau dengan pelayanan yang unggul, hasilnya pembudidaya  dapat  memberikan  pakan  yang  tinggi nutrisi pada ikan yang dibudidayakan dan diharapkan dapat mengoptimalkan hasil produksi yang didapat.
Pada  penelitian  ini,  tahap  pembersihan  dan transformasi  data  menghasilkan  dataset  dengan  7
variabel atau fitur input . Untuk mengurangi variabel prediktor yang tidak perlu, pemilihan fitur digunakan untuk  mengidentifikasi input atau variabel  prediktor yang  lebih  signifikan,  yang  dapat  meningkatkan akurasi  model  secara  keseluruhan.  Hanya  tiga  fitur yang  diidentifikasi  sebagai  variabel  prediktor  yang dianggap  signifikan,  sedangkan  yang  lainnya  tidak dipakai.  Tebel  4  adalah  urutan  fitur  yang direkomendasikan  untuk  dipakai  dari  skor  tertinggi hingga terendah. Karena hanya diambil 3 fitur dengan nilai tertinggi, maka urutan fitur inilah yang memiliki peran  penting  dalam  dataset,  yaitu  jenis  pakan, jumlah  penilaian,  dan    pengiriman.  Tiga  fitur  yang sudah didapat nantinya akan dimodelkan menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5 .
Tabel 4. Seleksi Fitur Fitur Skor Jenis Pakan 30.332362 Jumlah Penilaian 5.250000 Pengiriman 4.767086 Pemesanan 4.155844 Harga 1.749339 Diskon 0.329407 Alamat 0.284055
Dalam analisis pemrosesan data yang dilakukan dengan  mengadopsi  metode data  mining untuk membuat  klasifikasi  dari  dataset  yang  sebelumnya telah  melalui preprocessing dan  transformasi  data, dimana  keseluruhan  data  yang  digunakan  yaitu sebanyak  86  dimana  dibagi  menjadi  data training yang  berjumlah  43  dan  data testing yang  berjumlah 43.  Setelah  pemrosesan  dilakukan  maka  tahap selanjutnya  yaitu  mengetahui  nilai  a ccuracy, precision, dan recall dengan  melalukan  pengukuran kinerja  menggunakan confusion  matrix ,  hal  ini  agar pemodelan menghasilkan data yang valid. Gambar 3 memvisualisasikan  hasil  pohon  keputusan  dari analisis  dengan  algoritma C4.5 tanpa  implementasi fitur  seleksi  berbasis  filter  yang  telah  dilakukan. Pohon keputusan yang dihasilkan cukup rimbun dan sudah  mewakili  aturan  untuk  penentuan  kriteria penjual pakan ikan air tawar.
Untuk  menyederhanakan  pohon  keputusan maka akan divisualisasikan pohon keputusan dengan fitur  seleksi  berbasis  filter.  Gambar  4  merupakan visualisasi penyederhanaan pohon keputusan dengan menggunakan  tiga  fitur  yaitu  jenis  pakan,  jumlah
penilaian,  dan  pengiriman.  Pohon  keputusan  yang dihasilkan  tetap  rimbun  dan  dapat  mewakili klasifikasi  dalam  penentuan  kriteria  penjual  pakan namun  lebih  mudah  dipahami  sehingga  ketika diterapkan pengguna tidak merasa kebingungan.
Gambar 4. Pohon Keputusan Dengan Filter

## 3.2. Evaluasi Model
Tahap selanjutnya yaitu untuk mengukur kinerja dari  hasil  klasifikasi  yang  telah  dilakukan.  Peneliti mengunakan confusion matrix untuk menunjukan dan menguji tingkat kebenaran bagaimana sebuah model dapat  menghasilkan  klasifikasi.  Gambar  5  dan  6 menunjukkan  hasil  kinerja  dari  kedua  model  yang dihasilkan  dalam  evaluasi  klasifikasi.  Gambar  5 menggunakan  algoritma C4.5 tanpa  adanya  fitur seleksi  dan Gambar 6 menggunakan algoritma C4.5 dengan  penambahan  fitur  seleksi  berbasis  filter. Kedua  model  telah  diimplementasikan  dengan validasi    silang  10  kali  lipat. Cross-validation merupakan  salah  satu  metode  teknik data  mining yang bertujuan untuk mendapatkan hasil akurasi yang maksimal.
Gambar 5. Confusion Matrix tanpa fitur seleksi
Gambar 6. Confusion Matrix dengan fitur seleksi
Setelah  mendapatkan  visualisasi  pengukuran confusion  matrix ,  untuk  mendapatkan  hasil  akurasi, presisi,  dan recall maka  bisa  menggunakan persamaan  pada  Tabel  2.  Tujuan  dilakukannya analisis  nilai confusion  matrix adalah  agar  dapat diketahui  secara  spesifik  kinerja  kedua  model tersebut. Berikut adalah hasil perhitungan confusion matrix untuk  algoritma C4.5 dengan  dan  tanpa penambahan fitur seleksi.
Table 3. Evaluasi model Akurasi Presisi Recall C4.5 tanpa fitur seleksi 86,8% 100% 86% C4.5 dengan fitur seleksi 92,1% 97% 94%
Dapat  dilihat  pada  Tabel  3  bahwa  secara keseluruhan kinerja algoritma C4.5 dengan penerapan  fitur  seleksi  lebih  stabil  daripada  kinerja algoritma C4.5 tanpa penerapan fitur seleksi. Hal ini menunjukkan  bahwa  fitur  seleksi  lebih  optimal
digunakan  untuk  merekomendasikan  penjual  pakan ikan kepada pembudidaya.
Karena  telah  terbukti  bahwa  algoritma C4.5 dengan  penerapan  fitur  seleksi  lebih  optimal digunakan dalam klasifikasi, maka untuk memastikan keakuratan nilai prediksi rekomendasi penjual pakan ikan  atau  tidak,  peneliti  mengujinya  untuk mengetahui  nilai  prediksi  positif  dan  negatifnya. Pengujian dilakukan untuk memprediksi apakah yang dikerjakan  dapat  berjalan  sesuai  fungsinya.  Berikut perhitungan untuk uji prediksi:
1. Nilai prediktif positif:
𝑃𝑃𝑉 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 34 (34+1) = 0,97 (3)
Jika  hasil  prediksi  merupakan  rekomendasi, maka nilai prediktif positif menunjukkan kemungkinan  penjual  pakan  ikan  tersebut  memiliki karakteristik  yang  ditunjukkan  oleh  fitur  tersebut. NPP  sebesar  0,97  menunjukkan  bahwa  jika  hasil prediksi menghasilkan rekomendasi, maka kemungkinan penjual benih ikan merekomendasikan sebesar 97%.
2. Nilai tes prediksi negatif :
𝑁𝑃𝑉 = 𝑇𝑁 (𝑇𝑁+𝐹𝑁) = 1 (1+2) = 0,333 (4)
Jika  hasil  prediksi  tidak  menjadi  rekomendasi, maka nilai prediksi negatif menunjukkan kemungkinan penjual pakan ikan memiliki kesamaan karakteristik. Jika hasil prediksi tidak direkomendasikan maka peluang penjual pakan ikan tidak  direkomendasikan  sebesar  34%.  Secara keseluruhan algoritma C4.5 dengan penambahan fitur seleksi  berbasis filter lebih baik  dalam menganalisis dan  menyederhanakan  kriteria  penjual  pakan  ikan yang diharapkan dapat  memberikan prediksi  apakah penjual pakan ikan masuk dalam kategori rekomendasi  atau  tidak  sesuai  dengan  kebutuhan pembudidaya  ikan  air  tawar  di  Kabupaten  Kendal. Peneliti  berharap  dengan  adanya  prediksi  ini pembudidaya dapat menghindari penjual pakan yang tidak dianjurkan yang dapat merugikan pembudidaya itu sendiri.

## 4. DISKUSI
Pada  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh [24], bertujuan menganalisis dan meninjau bagaimana  metode  filter  yang  berbeda  berfungsi, untuk  membandingkan  kinerjanya  sehubungan dengan runtime dan  akurasi  prediktif,  dan  untuk memberikan panduan untuk aplikasi. Berdasarkan 16 set  data  klasifikasi  dimensi  tinggi,  22  metode  filter dianalisis  sehubungan  dengan runtime dan  akurasi saat  digabungkan  dengan  metode  klasifikasi. Kesimpulannya  metode  filter  tidak  mengungguli penggunaan  metode  klasifikasi  tanpa  filter,  namun metode  filter  direkomendasikan  karena  memiliki kinerja  baik  pada  sekumpulan  data  yang  diolah.
Selain itu, pada penelitian lain [25] yang menjelaskan beberapa  dasar  konsep  yang  terkait  dengan  aplikasi medis  dan  memberikan  beberapa  informasi  yang diperlukan  dalam  pemilihan  fitur.  Peneliti  meninjau metode  pemilihan  fitur  yang  dikembangkan  dan diterapkan  dalam  masalah  medis,  meliputi  bidang penelitian  produktif  seperti  pencitraan  medis, pemrosesan  sinyal  biomedis,  dan microarray DNA analisis  data.  Sebuah  studi  kasus  dari  dua  aplikasi medis  yang  menyertakan  data  pasien  aktual digunakan untuk menunjukkan kesesuaian penerapan metode  pemilihan  fitur  dalam  masalah  medis  dan untuk  menggambarkan  bagaimana  metode  tersebut bekerja dalam skenario dunia nyata.
Dari  kedua  penelitian  diatas  menunjukkan bahwa  kedua  metode  fitur  seleksi  berbasis  filter memiliki  hasil  klasifikasi  yang  cukup  baik.  Namun, belum  ditemukan  penelitian  pada  bidang  perikanan sekaligus  dengan  mengimplementasikan  metode Decision Tree C4.5 . Maka dari itu, tujuan yang akan dicapai  pada penelitian ini yaitu untuk  menganalisis dan  menyederhanakan  kriteria  pemilihan  penjual pakan  ikan  memanfaatkan  metode Decision  Tree C4.5 dengan fitur seleksi berbasis filter dan kemudian hasilnya  akan  dibandingkan  dengan  metode  tanpa fitur seleksi.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  analisis  pencarian  model  terbaik  antara C4.5 dengan  dan  tanpa  penerapan  fitur  seleksi berbasis filter dari data penjual pakan ikan air tawar di Kabupaten Kendal diperoleh hasil bahwa algoritma C4.5 dengan  penerapan  fitur  seleksi  berbasis  filter terbukti  lebih  baik  dan  optimal  untuk  menentukan kriteria  penjual  pakan  ikan  air  tawar  dibandingkan dengan menggunakan algoritma C4.5 tanpa penerapan  fitur  seleksi,  hal  ini  dikarenakan  nilai performansi  yang  diperoleh C4.5 dengan  penerapan fitur seleksi  lebih stabil dengan nilai akurasi 92,1%, presisi 97%, dan recall 94%. Kriteria yang digunakan dalam menentukan pemilihan penjual ikan air tawar yaitu  jumlah  jenis  pakan,  jumlah  penilaian,  dan pengiriman sehingga dapat diterapkan oleh pembudidaya untuk mengoptimalkan proses penentuan  penjual  pakan  ikan  yang  akan  dipilih. Selanjutnya penelitian ini perlu dilakukan perbaikan terhadap penggunaan data yang masih terlalu sedikit sehingga  memerlukan  lebih  banyak  data  yang mewakili  penjual  pakan  se-Kabupaten  Kendal sehingga  dapat  menjadi  acuan  bagi  pembudidaya dalam memperoleh penjual pakan ikan air tawar yang tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Riset  Dan  Sumber  Daya  Manusia Kelautan  Dan  Perikanan,  “Kkp  Gencarkan
Pelatihan  Guna  Wujudkan  Ketersediaan Pakan Ikan Mandiri,” 2022. https://kkp.go.id/brsdm/artikel/44444-kkp-
gencarkan-pelatihan-guna-wujudkan- ketersediaan-pakan-ikan-mandiri  (accessed Oct. 2, 2022).
[2] Badan  Pusat  Statistik,  "Jumlah  Kecamatan Menurut  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Tengah 2019-2021," 2022. https://jateng.bps.go.id/indicator/101/457/1/j umlah-kecamatan-menurut-kabupaten-kota- di-provinsi-jawa-tengah.html  (accessed  Oct. 2, 2022). [3] Statistik  KKP,  "Produksi  Perikanan  Per Kabupaten Kota," 2022. https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=prod _kabkota&i=2#panel-footer,  (accessed  Oct.
2, 2022).
[4] Yunaidi,  P.  A.  Rahmanta,  A.  Wibowo. "Aplikasi pakan pelet buatan untuk peningkatan  produktivitas  budidaya  ikan  air tawar  di  desa  Jerukagung  Srumbung Magelang," Jurnal Pemberdayaan: Publikasi Hasil  Pengabdian  kepada  Masyarakat ,  vol.
3,  no.  1,  pp.  45-54,  2019,  doi  : https://doi.org/10.12928/jp.v3i1.621
[5] A. Prasetyo, Salahuddin, Amirullah, "Prediksi Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda," Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan , vol. 6, no. 2, pp. 76-80, 2021, doi : http://dx.doi.org/10.30811/jim.v6i2.2343.
[6] Wijaya, H. Derajad, S. Dwiasnati, "Implementasi Data Mining dengan Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan Obat," Jurnal  Informatika, vol. 7,  no.  1,  pp. 1-7, 2020, doi : https://doi.org/10.31294/ji.v7i1.6203 . [7]
T. H. Zebua, F. Riandari, “Implementation Of
Data  Mining  With  C4.  5  Algorithm  For Determining  The  Home  Industry  Product Marketing  Strategy,” Journal  of  Intelligent Decision  Support  System  (IDSS) ,  vol.  4,  no.
4, pp. 113-121, 2021, doi : https://doi.org/10.35335/idss.v4i4.37.
[8] G.  W.  Dickson,  "An  analysis  of  vendor selection systems and decisions," Journal  of purchasing , vol. 2, no.1, pp. 5-17, 1966, doi : https://doi.org/10.1111/j.1745- 493X.1966.tb00818.x.
[9] I. M. A. Agastya, “Pengaruh stemmer bahasa Indonesia terhadap peforma analisis sentimen terjemahan  ulasan  film,” Jurnal  Tekno Kompak , vol. 12, no. 1, pp. 18-23, 2018, doi : https://doi.org/10.33365/jtk.v12i1.70.
[10] P. S. Raja, K. Sasirekha, and K. Thangavel, “A  novel  fuzzy rough  clustering  parameter- based  missing  value  imputation,” Neural Computing  and  Applications ,  vol.  32,  pp. 10033-10050, 2020, doi :
https://doi.org/10.1007/s00521-019-04535- 9.
[11] C. Thapa, P. C. M. Arachchige, S. Camtepe, "Splitfed:  When  federated  learning  meets split  learning," In  Proceedings  of  the  AAAI Conference  on  Artificial  Intelligence ,  2022, vol.  36,  no.  8,  pp.  8485-8493,  doi  :
https://doi.org/10.1609/aaai.v36i8.20825.
[12] R.  Y.  Choi,  A.  S.  Coyner,  J.  Kalpathy- Cramer,  M.  F.  Chiang,  and  J.  P.  Campbell, "Introduction  to  machine  learning,  neural networks,  and  deep  learning," Translational Vision  Science  &  Technology ,  vol.  9,  no.  2, pp. 14-14, 2020, doi : https://doi.org/10.1167/tvst.9.2.14. [13] D.  Ariyoga,  “Perbandingan  Metode  Seleksi
Fitur  Filter,  Wrapper,  Dan  Embedded  Pada Klasifikasi Data Nirs Mangga Menggunakan
Random Forest Dan Support Vector Machine
(Svm),” Universitas Islam Indonesia, 2022.
[14] S. Lu, S. Shen, J. Huang, M. Dong, J. Lu, W. Li,  "Feature  selection  of  laserinduced breakdown spectroscopy data for steel aging estimation," Spectrochimica  Acta  -  Part  B Atomic  Spectroscopy ,  vol.  150,  pp.  49–58, 2018, doi : https://doi.org/10.1016/j.sab.2018.10.006. [15] T. Desyani, A. Saifudin, Y. Yulianti. "Feature Selection  Based  on  Naive  Bayes  for Caesarean Section Prediction," IOP Conference  Series:  Materials  Science  and
Engineering ,  2020,  vol.  879.  no.  1,  doi  : 10.1088/1757-899X/879/1/012091. [16] Pritalia, G. L. "Analisis Komparatif Algoritme Machine Learning pada Klasifikasi  Kualitas  Air  Layak  Minum," KONSTELASI:  Konvergensi  Teknologi  dan Sistem  Informasi ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  43-55, 2022, doi : https://doi.org/10.24002/konstelasi.v2i1.563 0. [17] P. Ardiyansyah, Rahayuningsih, R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Dataset Blogger  Dengan  Rapid  Miner,” Jurnal
Khatulistiwa Informatika , vol. 6, no. 1, 2018,
doi : https://doi.org/10.31294/jki.v6i1.3799.
[18] S. Faisal, "Klasifikasi data minning menggunakan  algoritma  c4.  5  terhadap kepuasan pelanggan sewa kamera cikarang,"
Techno  Xplore:  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi , vol. 4, no.1, pp. 38-45, 2019, doi : https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.5 41. [19] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L. Hidayat,  M.  Waluyo,  "Prediction  For Cooperative  Credit  Eligibility  Using  Data
Mining Classification With C4. 5 Algorithm," Jurnal Teknik Informatika
(JUTIF), vol. 2, no. 2, pp. 67-74, 2021, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.49
[20] M. Ula, A. F. Ulva, M. Mauliza, M. A. Ali, Y.  R.  Said,  "Application  Of  Machine Learning  In  Determining  The  Classification Of  Children's  Nutrition  With  Decision Tree," Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif), vol. 3,  no.  5,  pp.  1457-1465,  2022,  doi  : https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.599
[21] B.  Kaminski,  M.  Jakubczyk,  P.  Szufel.  “A framework for sensitivity analysis of decision trees,” Central European Journal of Operations  Research ,  vol.  26,  pp.  135–159, 2018,  doi  :  https://doi.org/10.1007/s10100- 017-0479-6.
[22] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma  C4.5,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 2, no.
2, pp.
9-13, 2018,
doi : 10.31227/osf.io/x6svc .
[23] O.  Ahmed,  A.  Brifcani,  "Gene  Expression Classification Based on Deep Learning," 4th
Scientific  International  Conference  Najaf (SICN) ,  2019,  vol.  2019,  pp.  145-149,  doi  :
10.1109/SICN47020.2019.9019357 .
[24] A.  Bommert,  X.  Sun,  B.  Bischl,  J.
Rahnenführer,  M.  Lang,"Benchmark  for filter  methods  for  feature  selection  in  high- dimensional
classification data," Computational  Statistics  &  Data  Analysis, vol.  143,  pp.  106839,  2020,  doi  : https://doi.org/10.1016/j.csda.2019.106839 .
[25] B.  Remeseiro,V.  B.  Canedo,  "A  review  of feature  selection  methods  in  medical applications," Computers  in  biology  and medicine, vol.  112,  pp.  103375,  2019,  doi  : https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019. 103375 ..