## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Reduksi Atribut Menggunakan Chi Square untuk Optimasi Kinerja Metode Decision Tree C4.5
Anirma Kandida Br Ginting #1 , Maya Silvi Lydia #2 , Elviawaty Muisa Zamzami #3
# Magister Teknik Informatika, Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia Jl. Universitas No. 9, Kampus USU, Kota Medan.
1 anirmakandida13@gmail.com
2 maya.silvi@usu.ac.id
3 elvi_zamzami@usu.ac.id
Abstrak—Pada metode decision tree C4.5, proses split atribut masih belum dapat secara maksimal mengoptimalkan kinerja akurasi  pada  decision  tree  yang  disebabkan  oleh  noisy  pada atribut  yang  kurang  relevan.  Hal  tersebut  berimplikasi terhadap  ukuran dari pohon  keputusan  menjadi over-fitting sehingga  perolehan  akurasi  pengujian  menjadi  kurang maksimal. Reduksi atribut merupakan salah satu  cara yang dapat  dilakukan  dalam  melakukan  seleksi  terhadap  atribut data  yang  memiliki  persentase  pengaruh  cenderung  kecil sehingga  diharapkan  mampu  dalam  meningkatkan  akurasi pada metode klasifikasi data. Adapun metode yang diusulkan pada penelitian ini yang digunakan untuk mereduksi atribut yang  kurang  relevan  dari  dataset  yaitu  dengan  metode  Chi Square  sehingga  menghasilkan  atribut  yang  mempunyai pengaruh besar terhadap data dan kemudian diklasifikasikan menggunakan  decision  tree  C4.5.  Untuk  melakukan pengujian  terhadap  model  yang  diusulkan,  maka  penelitian ini  menggunakan  dataset  dari  kaggle.com  yaitu  South Germany Credit yang terdiri dari 1000 records data dengan 20 atribut.  Evaluasi  kinerja  klasikasi  yang  diusulkan  yaitu berdasarkan  Confusion  Matrix.  Dari  hasil  uji  metode  yang diusulkan,  didapatkan  kesimpulan  bahwa  metode  yang diusulkan  mampu  meningkatkan  akurasi  decision  tree  c4.5 dengan rata-rata peningkatan akurasi sebesar 2.5%.
Kata  kunci — Decision  Tree  C4.5,  Chi  Square,  Reduksi Atribut, Confusion Matrix.

## I. P ENDAHULUAN
l Decision l Tree l C4.5 l merupakan l salah l satu  metode l yang l termasuk l dalam l kelompok l metode decision  tree ( l pohon l keputusan l ) l yang l digunakan l untuk mengklasifikasikan sebuah data. Karakteristik dari metode C4.5 secara umum yaitu l menggunakan l kriteria l split l dari ID3 l yang l telah l dimodifikasi l yang l dinamakan l dengan Gain l Ratio [1]. l Atribut l yang l memiliki l gain l tertinggi dipilih l sebagai l akar ( root ). l Dalam l pendekatan l decision tree , l pruning l merupakan l proses l untuk l memotong l atau menghilangkan l beberapa l cabang  ( node ) l yang l tidak diperlukan  [2]. Node l yang l tidak l diperlukan l dapat menimbulkan l noisy -data  dan l atribut l yang l kurang relevan.  Hal l tersebut l menyebabkan l ukuran l decision
l tree l menjadi  sangat l besar  atau l yang l disebut l over l fitting . l Akibatnya  terjadi  ketidakseimbangan l data l sehingga l tingkat l akurasi menjadi l rendah [3].
Untuk  meningkatkan  kinerja  Metode  C4.5  perlu dilakukan  teknik  optimasi.  Optimasi  yang  digunakan berupa  reduksi  atribut l untuk l menghilangkan l atribut l yang  tidak l relevan  [4]. l Tujuan l utama l dari  reduksi atribut  adalah l untuk  mengurangi l jumlah l atribut l yang l digunakan  dalam  metode l klasifikasi l dengan l tetap l menjaga  informasi  yang  ada  pada  data  [5]. l Reduksi l atribut dapat berimplikasi l besar l pada l efektifitas l metode klasifikasi  yang l dihasilkan, l dalam l beberapa l kasus, sebagai l hasil  dari l reduksi l atribut, l akurasi l klasifikasi memungkinkan dapat l ditingkatkan [6].
Metode l yang l digunakan l untuk l reduksi atribut l pada penelitian l ini l adalah l metode l Chi-Square . l Chi-Square adalah l metode l feature l selection l dan l salah l suatu l jenis uji komperatif l non l parametris l yang l dilakukan l terhadap l dua  variable, l dimana l data l skala l dari l kedua l variable l tersebut adalah l nominal [7]. l Apabila l dari l dua l variabel, l ada l satu  variabel l dengan l skala l nominal l maka l dilakukan l uji l Chi-Square l dengan l merujuk l bahwa l harus l digunakan l uji pada derajat l yang l terendah [8]. Data l yang l akan l dianalisis l pada l penelitian l ini l yaitu South  Germany  Credit Dataset l yang l diperoleh l dari l Kaggle.com l yang merupakan dataset pengajuan kredit [9]. Jumlah records data yang ada pada data set tersebut yaitu 1000 record data dengan jumlah atribut data yaitu 20 atribut dan 1 output atribut dengan 2 kelas atribut.
Berdasarkan  paparan  latar  belakang  diatas,  reduksi atribut  pada  penelitian  ini  yang  diusulkan  yaitu menggunakan  metode Chi-Square yang  berfungsi  untuk menyeleksi  atribut  yang  memiliki  pengaruh  rendah terhadap proses klasifikasi l tanpa l mengurangi maksud dan tujuan l dari  data l tersebut. l Hasil  dari  reduksi  atribut dengan chi-square nantinya l akan dibangun l klasifikasinya dengan l decision l tree l C4.5  untuk  memperoleh  atribut yang relevan serta diharapkan mampu dalam meningkatkan akurasi dari metode decision tree C4.5.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Reduksi Atribut
Reduksi l atribut l merupakan l proses l untuk mengidentifikasi l dan l menghilangkan l atribut l dengan nilai  yang l tidak l relevan l atau l berlebihan  [10]. l Pada l penelitian  ini l dilakukan l reduksi l atribut l dengan l menggunakan l Chi  Square , l selanjutnya l dilakukan l proses l klasifikasi l dengan metode l decision l tree l C4.5.
B. Chi-Square Chi-Square
digunakan l untuk
l mengetahui perbandingan l antara l frekuensi l observasi l dengan frekuensi l harapan l yang l didasarkan l pada l hipotesis l pada  data l yang l diambil l untuk l diamati  [11]. l Nilai l interpretasi dari l Chi-Square l didasarkan l pada l perbandingan l antara  nilai-nilai l aritmatika l Chi-Square l dengan l nilai l tabel  Chi-Square. l Jika l lebih l besar l nilai l dari l aritmatika l Chi-Square , l maka l ada l perbedaan l yang l signifikan l antara frekuensi l observasi l dengan l frekuensi l harapan, l begitu  juga l sebaliknya. l Persamaan l yang l dapat l digunakan adalah l seperti l berikut[12]:
𝑋 2 = ∑ (𝐹 0 −𝐹 ℎ ) 2 𝐹 ℎ (1)
Adapun l X2 l yaitu l sebagai l nilai  dari Chi-square , kemudian l Fo l merupakan l nilai l yang l diobservasi, l dan l Fh adalah l nilai l yang l diharapkan.
Setelah  nilai Chi  Square diperoleh  pada  masing- masing  atribut,  langkah  selanjutnya  yaitu l menghitung persentase l bobot l Chi-Square l dengan l menggunakan perhitungan l min-max l yaitu l bobot l terendah l setelah dinormalisasi l adalah 0 % dan bobot tertinggi yaitu 100 % dihitung l dengan l persamaan (2) l sebagai l berikut [13]:
𝑊 𝑖 = (𝐺𝑖−𝑀𝑖𝑛 (𝐺)) 𝑀𝑎𝑥 (𝐺)−𝑀𝑖𝑛 (𝐺) × 100 %
(2)

## C. Decision Tree C4.5
C4.5  adalah  metode  klasifikasi  yang  termasuk  dalam kelompok  metode  decision  tree  yang  bersifat supervised learning yang dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Metode C4.5 l menggunakan l kriteria l split l yang l telah dimodifikasi l yang l dinamakan l Gain l Ratio l dalam l proses pemilihan l split l atribut  [1]. l Split l atribut  merupakan proses  utama l dalam l pembentukan l pohon l keputusan ( decision  tree ).  Atribut l yang l memiliki l Gain l Ratio l tertinggi l yang  dipilih.  Tahapan  metode  C4.5  adalah sebagai berikut [14].
1. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 Menghitung l nilai l Entropy l pada l masing – l masing atribut: (3) Dimana S merupakan  Himpunan  Kasus,  kemudian n yaitu  Jumlah  Partisi  S,  dan pi merupakan  proporsi subset dari S pada partisi ke-i
2. Menghitung l nilai l Information l Gain l pada l masing- masing l atribut:
𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (4)
3. 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐴 (𝐷) =   − ∑ |𝐷 𝑗 | |𝐷| × log 2 ( 𝐷 𝑗 𝐷 ) 𝑣 𝑗=1 Menghitung l nilai l Split l Information l untuk l masing-masing l atribut(5) 4. 𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐴) Menghitung l nilai l Gain l Ratio l untuk l masing – l masing atribut: (6) 5. Atribut l yang l memiliki l Gain  Ratio l tertinggi l dipilih menjadi l akar  ( l splitting l attribute l ) l dan l atribut l yang memiliki l nilai l Gain l Ratio l lebih l rendah l dari l akar ( root ) l dipilih l menjadi l cabang ( branches ), 6. Menghitung l lagi l nilai l Gain l Ratio l tiap-tiap l atribut dengan l tidak l mengikutsertakan l atribut l yang l terpilih menjadi l akar ( root ) l di l tahap l sebelumnya, 7. Atribut l yang l memiliki l Gain l Ratio l tertinggi l dipilih menjadi l cabang (branches). l mengulangi l langkah l ke- 4 l dan l ke-5 l sampai l dengan l dihasilkan l nilai l Gain = 0 untuk l semua l atribut l yang l tersisa.

## D. Preprocessing
Preprocessing berfungsi  dalam l menormalisasi l data untuk  memperoleh l data l yang l valid  dan l atribut l yang relevan  [15]. l Proses l normalisasi l data l dilakukan l dengan menggunakan l metode l Min-Max l dengan l rumus l berikut.
𝑁𝑒𝑤𝑑𝑎𝑡𝑎 = (𝐷𝑎𝑡𝑎−𝑀𝑖𝑛)∗(𝑁𝑒𝑤𝑀𝑎𝑥−𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛)
(𝑀𝑎𝑥−𝑀𝑖𝑛) + 𝑁𝑒𝑤𝑀𝑖𝑛 (7)

## E. Metode Hold Out
Metode hold  out berfungsi  untuk l memisahkan l data menjadi l dua l bagian, l yaitu l data l training l dan l data l testing .  Data l training l digunakan l untuk l membangun l model,  sementara l data l testing l digunakan l untuk l menguji l model yang l dibentuk [16]. l Namun, l metode l ini l memiliki  kekurangan l karena l hasil l evaluasi l mungkin l akan l jauh berbeda l tergantung l pada l pembagian l data l ke l dalam l set training l maupun l testing [17].

## F. Confusion Matrix
Dalam  mengukur  hasil  kinerja  klasifikasi  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  pengujian l Confusion Matrix l untuk l memperoleh l hasil l Accuracy , l Precision ,
Recall l serta l F1-Score l dan l juga
l untuk menganalisis i l kualitas l classifier l dalam l mengenali l kelas yang l berbeda [18]. l Tabel l Confusion li Matrix li dapat dilihat i pada i Tabel 1.
TABEL I TABEL CONFUSION MATRIX Actual i Class Assigned i Class
i Positive i Negative i Positive i True i Positive i False i Negative i Negative i False i Positive i True i Negative
Adapun l True i Positive i dan i True i Negative merupakan  kondisi  yang  dimana  pada  hasil i prediksi sesuai i dengan i kondisi  actual i yang  terjadi.  Sedangkan False i Positive i dan i False i Negative merupakan  kondisi yang dimana i hasil i prediksi i tidak i sesuai i dengan kondisi i yang  sebenarnya.  Kemudian  untuk  menghitung  nilai
i Akurasi, i presisi, recall i dan I f-1  score i dapat  dihitung menggunakan i rumus:
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (8) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (9) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (10) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (11)

## III. METODE PENELITIAN
Adapun l tahapan l yang l dilakukan l dalam l penelitian l ini secara keseluruhan dalam melakukan optimasi kinerja pada metode decision tree C4.5 yaitu l sebagai l berikut:
Gambar. 1 Tahapan penelitian secara keseluruhan
Berdasarkan l gambar l diatas, l adapun l langkah l - l langkah dalam l penelitian l ini l yaitu:
1. Input l Dataset. Adapun dataset l yang l digunakan l yaitu dataset l yang l diperoleh l dari Kaggle.com yaitu South Germany  Credit yang  merupakan  dataset  pengajuan kredit [19]. Jumlah records data yang ada pada data set tersebut  yaitu  1000 record  data  dengan  jumlah  atribut data yaitu 20 atribut dan 1 output atribut dengan 2 kelas atribut.
2. Preprocessing l dilakukan l untuk l menormalisasi l data agar  diperoleh l data l yang l valid  dan  menyeragamkan data dari berbagai jenis tipe data pada data set.
3. Proses  reduksi  atribut  dengan Chi  Square untuk menyeleksi atribut data yang kurang relevan sehingga diperoleh atribut yang mempunyai pengaruh besar pada data set.
4. Pembentukan  Dataset  baru  setelah  direduksi  dan kemudian l membagi l data l menjadi l dua l bagian l yaitu data l training l dan l data l testing l dengan  proses pembagian data berdasarkan metode hold out . 5. Proses klasifikasi l dengan l metode l decision l tree C4.5 dengan  dua  alur  yaitu l metode l decision l tree C4.5 tanpa  reduksi  atribut  dan  metode decision  tree C4.5 dengan reduksi atribut yang diperoleh dari perhitungan Chi Square . 6. Evaluasi  hasil  perbandingan  klasifikasi  berdasarkan tanpa  reduksi  atribut  dan  dengan  reduksi  atribut menggunakan metode evaluasi Confusion Matrix . 7. Melihat  apakah  hasil  perbandingan  klasifikasi  metode metode decision  tree C4.5  dengan chi  square dapat memperoleh  peningkatan  nilai  akurasi  atau  tidak memperoleh peningkatans.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Normalisasi Data Set
Hasil  yang  diperoleh pada  tahap preprocessing dalam melakukan  normalisasi  data  yaitu  diperoleh  data  dengan tipe data yang seragam sehingga data menjadi valid untuk diproses  pada  perhitungan  klasifikasi.  Adapun  hasil normalisasi data set yaitu pada Tabel 2.
TABEL II HASIL NORMALISASI DATA PADA SOUTH GERMAN CREDIT No. Status  Duration Credit History ….  Foreign Work Credit Risk 1 0 0.2058 1 …. 1 Good 2 0 0.0735 1 …. 1 Good 3 0.3333 0.1176 0.5 …. 1 Good 4 0 0.1176 1 …. 0 Good 5 0 0.1176 1 …. 0 Good 6 0 0.0882 1 …. 0 Good 7 0 0.0588 1 …. 0 Good 8 0 0.0294 1 …. 0 Good 9 1 0.2058 1 …. 1 Good 10 0.3333 0.2941 0.5 …. 1 Good 11 0 0.1029 1 …. 1 Good 12 0 0.3823 1 …. 1 Good 13 0 0.0294 1 …. 1 Good 14 0.3333 0.6470 0.75 …. 1 Good 15 0 0.2058 0.5 …. 1 Good 16 0 0.0294 0.5 …. 1 Good 17 0 0.1029 1 …. 1 Good 18 0.3333 0.2058 0.5 …. 1 Good ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 1000 1 0.1029 1 …. 1 Good

## B. Nilai Chi Square Pada Atribut Dataset
Perhitungan  metode chi  square pada  data  set  untuk melihat seberapa besar nilai pengaruh atribut pada data set terhadap  data.  Kemudian  berdasarkan  rumus l persamaan (1), l dan l (2) l diperoleh l hasil l perhitungan chi  square seperti l pada l Tabel 3.
TABEL III NILAI CHI-SQUARES PADA SOUTH GERMAN CREDIT DATASET
Penanda Atribut Bobot Chi Square Nilai Chi Square (%) Keterangan X1 Status 114.0705 100 X2 Duration 46.8311 4.11 X3 Credit History 61.3902 5.38 X4 Purpose 0 0 Reduksi 1 X5 Amount 26.3992 2.31 X6 Savings 35.2533 3.09 X7 Employm ent Duration 13.8103 1.21 X8 Installmen t Rate 0 0 Reduksi 2 X9 Personal Status Sex 9.1145 0.79 X10 Other Debtors 0 0 Reduksi 3 X11 Present Residence 0 0 Reduksi 4 X12 Property 23.7186 2.07 X13 Age 16.3680 1.43 X14 Other Installmen t Plants 12.8335 1.12 X15 Housing 18.6740 1.63 X16 Number Credits 0 0 Reduksi 5 X17 Job 0 0 Reduksi 6 X18 People Liable 0 0 Reduksi 7 X19 Telephone 0 0 Reduksi 8 X20 Foreign Worker 6.7370 0.59 Berdasarkan l tabel  3,
l dapat l dijabarkan l dalam l bentuk diagram l berikut.
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  3  yaitu  nilai  bobot dan  nilai  proporsi chi  square yang  diperoleh pada  atribut dari  data  set  yang  diujikan.  Diperoleh  hasil  yaitu  dari  20 atribut  pada  data  set  atribut,  atribut  Status  (X1)  dengan proporsi  sebesar  100  %  dan  terkecil  ada  8  atribut  yang memperoleh  nilai  proporsi  0%  yaitu Purpose (X4), Installment  Rate (X8), Other  Debtors (X10), Present Residence (X11), Number  Credits (X11), Job (X17), People Liable (X18), dan Telephone (X19).

## C. Atribut Data Set yang Direduksi
Pada l penelitian l ini, l atribut  yang l direduksi l yaitu atribut l dengan l perolehan l nilai  proporsi chi  square yang terkecil. Adapun atribut yang memperoleh nilai proporsi 0% yaitu Purpose (X4), Installment Rate (X8), Other Debtors (X10), Present  Residence (X11), Number  Credits (X11), Job (X17), People Liable (X18), dan Telephone (X19).
Dan dari kedelapan atribut yang bernilai proporsi 0 % tersebut yang akan direduksi pada South Germany Credit Dataset dikarenakan  memiliki  pengaruh  yang  cenderung kecil  pada  data  sehingga  layak  untuk  direduksi  untuk mengurangi  pengaruh  yang  kurang  relevan  pada  data  set agar diperoleh kinerja klasifikasi data yang maksimal pada data set tersebut.

## TABEL IV
ATRIBUT YANG DIREDUKSI PADA SOUTH GERMAN CREDIT DATASET Penanda Atribut Nilai Chi-Square (%) X4 Purpose 0 X8 Installment Rate 0 X10 Other Debtors 0 X11 Present Residence 0 X16 Number Credits 0 X17 Job 0 X18 People Liable 0 X19 Telephone 0

## D. Pengujian Klasifikasi dengan Decision Tree C4.5
Setelah proses reduksi pada atribut data set yang kurang relevan dilakukan dan diperoleh hasil reduksi atribut pada data  dan  menjadi  data  set  baru,  selanjutnya  dilakukan proses klasifikasi dari data set baru dengan metode decision tree C4.5 dengan data set baru dibagi menjadi data training dan  data testing dengan  jumlah  pembagian  data  beragam yaitu pembagian data set dengan proporsi 60%: 40%, 70%: 30%, 80%: 20% dan 90%: 10%.
Pengujian  klasifikasi  dilakukan  dengan  dua  alur  yaitu klasifikasi metode decision tree C4.5 dengan tanpa reduksi atribut dan metode decision tree C4.5 dengan hasil reduksi atribut dari metode chi square .
Adapun  hasil  pengujian  klasifikasi  yang  diperoleh berdasarkan  jumlah  proporsi  pembagian  data  set  yang ditentukan yaitu sebagai berikut:
TABEL V HASIL KLASIFIKASI DENGAN PEMBAGIAN DATA SET 90%: 10%
Metode Confusion Matrix Precision Recall F1- Score Accuracy Decision Tree C4.5 0.73 0.74 0.73 0.74 Decision Tree C4.5 + Chi Square 0.77 0.78 0.77 0.78 Selisih Peningkatan 0.04
Berdasarkan Tabel 5, pengujian kedua metode dengan proporsi data 90%:10% yaitu menghasilkan nilai precision, recall dan f1  score ,  serta  nilai accuracy yang  berbeda. Adapun nilai accuracy akhir pada decision tree C4.5 tanpa menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.80, sedangkan dengan menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.90 %.
TABEL VI HASIL KLASIFIKASI DENGAN PEMBAGIAN DATA SET 80%: 20%
Metode Confusion Matrix Precision Recall F1- Score Accuracy Decision Tree C4.5 0.72 0.73 0.72 0.73 Decision Tree C4.5 + Chi Square 0.75 0.76 0.75 0.76 Selisih Peningkatan 0.03
Berdasarkan  Tabel  6,  pengujian  kedua  metode  dengan proporsi data 80%:20% yaitu menghasilkan nilai precision, recall dan f1  score ,  serta  nilai accuracy yang  berbeda. Adapun nilai accuracy akhir pada decision tree C4.5 tanpa menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.80, sedangkan dengan menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.90 %.
TABEL VII
HASIL KLASIFIKASI DENGAN PEMBAGIAN DATA SET
70%: 30% Metode Confusion Matrix Precision Recall F1- Score Accuracy Decision Tree C4.5 0.71 0.72 0.72 0.72 Decision Tree C4.5 + Chi Square 0.76 0.77 0.76 0.77 Selisih Peningkatan 0.05
Berdasarkan  Tabel  7,  pengujian  kedua  metode  dengan proporsi data 70%:30% yaitu menghasilkan nilai precision,
recall dan f1  score ,  serta  nilai accuracy yang  berbeda. Adapun nilai accuracy akhir pada decision tree C4.5 tanpa menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.80, sedangkan dengan menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.90 %.
TABEL VIII HASIL KLASIFIKASI DENGAN PEMBAGIAN DATA SET 60%: 40%
Metode Confusion Matrix Precision Recall F1- Score Accuracy Decision Tree C4.5 0.75 0.75 0.75 0.75 Decision Tree C4.5 + Chi Square 0.75 0.76 0.75 0.76 Selisih Peningkatan 0.01
Berdasarkan Tabel 8, pengujian kedua metode dengan proporsi data 60%:40% yaitu menghasilkan nilai precision, recall dan f1  score ,  serta  nilai accuracy yang  berbeda. Adapun nilai accuracy akhir pada decision tree C4.5 tanpa menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.80, sedangkan dengan menggunakan reduksi atribut yaitu sebesar 0.90 %.

## E. Pembahasan
Dari  beberapa  pengujian  yang  dilakukan  antara perbandingan dari metode decision tree C4.5 tanpa reduksi atribut dan dengan menggunakan reduksi atribut diperoleh hasil  yang  beragam  sesuai  dengan  pengujian  proporsi pembagian data yang diujikan.
TABEL IX PERBANDINGAN AKURASI KESELURUHAN
Pembagian Data Accuracy Selisih C4.5 C4.5 + Chi Square 90%: 10% 74.00 % 78.00 % 4.00 % 80%: 20% 73.00 % 76.00 % 3.00 % 70%: 30% 72.00 % 77.00 % 5.00 % 60%: 40% 75.00 % 76.00 % 1.00 % Rata-Rata 73.50 % 76.00 % 2.50 %
Dari berbagai pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa  peningkatan  nilai  akurasi  yang  paling  maksimal yaitu pada saat pengujian dengan proporsi pembagian data 70%:30%  yaitu  sebesar  5%  peningkatan  akurasi  yang diperoleh.  Sedangkan  peningkatan  nilai  akurasi  yang terkecil  yaitu  pada  saat  pengujian  dengan  proporsi pembagian  data  60%:40%  yaitu  sebesar  1%  peningkatan akurasi  yang  diperoleh.  Kemudian  rata-rata  peningkatan akurasi dari seluruh total jumlah pengujian yaitu diperoleh peningkatan sebesar 2.5 %.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan l dari l pengujian l yang l dilakukan l serta diperoleh l hasil l evaluasi l terhadap l metode l yang
l diusulkan  untuk  mengoptimasikan  kinerja  pada  metode decision  tree C4.5  dengan  reduksi  atribut Chi-Square , diperoleh  kesimpulan  yaitu  dengan  menggunakan Chi- Square terbukti dapat meningkatkan akurasi pada  metode decision tree C4.5. l Peningkatan l akurasi l yang l diperoleh l yaitu  dengan l rata-rata l sebesar  2.50  %. l Dalam l proses l reduksi atribut l dari l data l set l yang l diujikan, Chi-Square l mampu  dalam l mereduksi l atribut l yang l memiliki l pengaruh  kurang l signifikan l dari l pada l data l set  yang l diujikan. l Sehingga l atribut l yang l memiliki l tingkat pengaruh l terbesar l yang l diperoleh l berdasarkan l reduksi atribut l Chi-Square l yang l kemudian l dipilih l pada l proses klasifikasi,  dan l memperoleh l hasil l akurasi l yang l meningkat  dibandingkan l sebelum l dilakukannya l proses l reduksi  atribut l pada l data l set l yang l diujikan. l Hal l tersebut menandakan l bahwa, l jumlah l atribut l berpengaruh l pada proses l klasifikasi. l Sehingga l dengan l melakukan l reduksi atribut, l merupakan l satu l cara l yang l dapat l dilakukan  untuk  meningkatkan l akurasi l pada l proses l klasifikasi l suatu l data.

## R EFERENSI
[1] T.  Wang,  Z.  Qin,  S.  Zhang,  and  C.  Zhang,  “Cost-sensitive classification with inadequate labeled data,” Information Systems , vol. 37, no. 5, pp. 508–516, 2012, doi: 10.1016/j.is.2011.10.009.
[2] S.  Ika  Novichasari  and  S.  Mujiyono,  “Kelayakan  Kredit  Bank Menggunakan PSO,” Multimatrix , vol. 2, no. 1, pp. 26–30, 2019.
[3] I.  Ubaedi  and  Y.  M.  Djaksana,  “Optimasi l Algoritma  C4.5 Menggunakan l Metode l Forward l Selection l Dan l Stratified Sampling l Untuk l Prediksi Kelayakan Kredit,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 9, no. 1, pp. 17–26, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.3505.
[4] M. N. AKBAR, “Klasifikasi l Bibliografi l Otomatis l Menggunakan C4.5 l Dan l Information l Gain,” l Jurnal l INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) ,  vol.  6,  no. 1, p. 46,  2021,  doi: 10.24252/instek.v6i1.18636.
[5] A. Bates and J. Kalita, “Counting l clusters l in l twitter l posts,” ACM International l Conference l Proceeding l Series ,  vol.  04-05-March- 2016, 2016, doi: 10.1145/2905055.2905295.
[6] A.  Y.  Labolo,  S. Mooduto,  A. Bode,  and  I. C. Rally,  “Penerapan Algoritma  Spport  Vector  Machine  dan  K-Nearest  Neighbor Menggunkan  Feature  Selection  Backward  Elimination  Untuk Prediksi  Status  Penderita  Stunting  Pada  Balita  yang  bergantung pada  usia  ,  diukur  dengan  standar  deviasi  WHO  .,” TECNOSCIENZA , vol. 6, no. 2, pp. 374–388, 2022.
[7] M.  Danil,  S.  Efendi,  and  R.  Widia  Sembiring,  “The  Analysis  of Attribution Reduction of K-Nearest Neighbor (KNN) Algorithm by
Using  Chi-Square,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 1424, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1424/1/012004.
[8] S.  Anisah,  A.  S.  Honggowibowo,  and  A.  Pujiastuti,  “Klasifikasi Teks l Menggunakan l Chi l Square l Feature l Selection l Untuk Menentukan l Komik l Berdasarkan l Periode, l Materi l Dan Fisikdengan l Algoritma l Naivebayes,” Compiler , vol. 5, no. 2, pp. 59–66, 2016, doi: 10.28989/compiler.v5i2.171.
[9] D.  Maulana  and  Y.  Religia,  “Optimasi  Genetic  Algorithm  pada Naïve  Bayes  untuk  Klasifikasi  Pengajuan  Kredit  Bank,” Jurnal Pelita Teknologi , vol. 15, no. 1, pp. 56–67, 2020.
[10]  D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2355.
[11]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K- Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” Jurnal  Informatika: Jurnal  Pengembangan  IT ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–24,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[12]  I.  Listiowarni  and  E.  R.  Setyaningsih,  “Feature  Selection  Chi- Square  dan  K-NN  pada  Pengkategorian  Soal  Ujian  Berdasarkan Cognitive Domain Taksonomi Bloom,” Jurnal Komputer Terapan , vol. 4, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[13]  M.  Tsani,  A.  Rupaka,  L.  Asmoro,  and  B.  Pradana,  “Analisis Sentimen  Review  Transportasi  Menggunakan  Algoritma  Support Vector  Machine  Berbasis  Chi  Square,” Smart  Comp :Jurnalnya Orang  Pintar  Komputer ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  35–39,  2020,  doi: 10.30591/smartcomp.v9i1.1817.
[14]  Indriyanti,  D.  Sugianti,  and  M.  A.  Al  Karomi,  “Peningkatan Akurasi l Algoritma l KNN l dengan l Seleksi l Fitur l G ain l Ratio untuk l Klasifikasi l Penyakit l Diabetes l Mellitus,” IC-Tech , vol. 7, no. 2, pp. 1–6, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.stmik- wp.ac.id/index.php/ictech/article/view/3.
[15]  A. K. B. Ginting, M. S. Lydia, and E. M. Zamzami, “Peningkatan Akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  dengan  Seleksi  Fitur Symmetrical Uncertainty,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 4, pp. 1714–1719, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3254.
[16]  J. Jamaludin, C. Rozikin, and A. S. Y. Irawan, “Klasifikasi l Jenis Buah l Mangga l dengan l Metode l Backpropagation,” Techné : Jurnal l Ilmiah l Elektroteknika ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  1–12,  2021,  doi:
10.31358/techne.v20i1.231.
[17]  Hermawan  and  Yoannita,  “Komparasi  Metode  Evaluasi  Pada Credit Scoring Data Mining,” Jtksi , vol. 01, no. 02, pp. 22–25, 2018.
[18]  R.  Kavitha  and  E.  Kannan,  “An  efficient  framework  for  heart disease classification using feature extraction and feature selection technique  in  data  mining,” 1st  International  Conference  on Emerging  Trends  in  Engineering,  Technology  and  Science,
ICETETS 2016 - Proceedings , 2016, doi:
10.1109/ICETETS.2016.7603000.
[19]  A. Yani, “Analisa Kelayakan Kredit Menggunakan Artifcial Neural Network dan Backpropogation (Studi Kasus German Credit Data),” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 18, no. 4, pp. 385–390, 2019, doi: 10.32409/jikstik.18.4.2672.