Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasifikasi Desa Wisata di Provinsi Jawa Tengah Menggunakan Algoritma C4.5
Nimas Leniawati 1 , Sena Wijayanto 2 1,2 Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia e-mail: 1 19103100@ittelkom-pwt.ac.id, 2 sena@ittelkom-pwt.ac.id

## Abstract
Central Java is part of a province on the island of Java that develops the tourism industry. Based on Central Java provincial regulation No. 2 of 2019, regarding the empowerment of tourism villages in Central  Java  Province,  it  is  stated  that  tourism  villages  play  an  important  role  in  advancing  public welfare,  equitable  distribution  of  trade  and  employment,  optimization  of  economic  potential  and regional characteristics, as well as promoting and protecting cultural, religious, and national values and  natural  preservation.  This  relates  to  the  importance  of  identifying  tourist  villages  that  can  be developed as tourist destinations. For this reason, classification in data mining can be done using the C4.5 algorithm. The C4.5 algorithm can be used in obtaining a decision tree that is easy to understand in  classifying  tourist  villages.  This  research  aims  to  classify  tourist  villages  by  implementing  the decision tree classifier C4.5 algorithm. The research data was obtained from the Central Java Province data  portal  dataset  in  2019  and  the  problem  solving  in  this  study  raised  the  Knowledge  Discovery Database  process.  The  results  of  this  study  are  in  the  form  of  testing  the  C4.5  algorithm  using confusion matrix and obtaining accuracy of 86%, recall of 88% and precision of 86%.
Keywords : Data Mining, Decision Tree, Classification, Algoritma C4.5, Phyton

## Abstrak
Jawa Tengah  merupakan  bagian provinsi  di Pulau Jawa  yang  mengembangkan industri pariwisata. Berdasarkan  peraturan  daerah  provinsi  Jawa  Tengah  No.  2  tahun  2019,  mengenai  pemberdayaan desa  wisata  di  Provinsi  Jawa  Tengah,  disebutkan  bahwa  desa  wisata  berperan  penting  dalam memajukan  kejahteraan  umum,  pemerataan  perdagangan  dan  langan  kerja  optimalisasi  potensi ekonomi  dan  ciri  khas  daerah,  serta  memajukan  dan  melindungi  nilai-nilai  budaya,  agama,  dan kebangsaan serta kelestarian alam. Hal ini berkaitan dengan pentingnya mengidentifikasi desa-desa wisata  yang  dapat  dikembangkan  sebagai  tujuan  wisata.  Untuk  itu,  klasifikasi  dalam  data  mining dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  dalam mendapatkan sebuah pohon keputusan yang mudah dipahami dalam mengklasifikasikan desa wisata. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  desa  wisata  dengan  mengimplementasikan desicion  tree  classifier  algoritma  C4.5.  Data  penelitian  diperoleh  dari  dataset  portal  data  Provinsi Jawa  Tengah  tahun  2019  dan  penyelesaian  permasalahan  pada  penelitian  ini  mengangkat  proses Knwowledge  Discovery  Database.  Hasil  penelitian  ini  berupa  pengujian  algoritma  C4.5  dengan menggunakan  confusion  matrix  dan  memperoleh  accuracy  sebesar  86%,  recall  sebesar  88%  dan precision sebesar 86%.
Kata kunci : Data Mining, Pohon Keputusan, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Phyton

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  merupakan  bagian  penting  dari  setiap  daerah  pada  masing- masing provinsi. Selain sebagai tempat hiburan, pariwisata juga dianggap sebagai industri  yang  berperan  penting  dalam  perekonomian  dunia.  Salah  satu  provinsi dengan  diversifikasi  pariwisata  yaitu  provinsi  Jawa  Tengah  yang  terletak  di wilayah  strategis  karena  letaknya  di  sebuah  benua  di  pulau  Jawa  yang  terbagi  2 (dua)  provinsi  utama  yaitu  Jawa  Barat  dan  Jawa  Timur  yang  merupakan  Daerah Istimewa  Yogyakarta  yang  terbatas  dan  Laut  Jawa  di  utara.  Jawa  Tengah
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
merupakan  salah  satu  provinsi  di  Pulau  Jawa  yang  mengembangkan  industri pariwisata.  Berdasarkan  Peraturan  Daerah  Provinsi  Jawa  Tengah  No.  2  Tahun 2019,  tentang  pemberdayaan  desa  wisata  di  Provinsi  Jawa  Tengah,  disebutkan bahwa  desa  wisata  berperan  penting  dalam  memajukan  kesejahteraan  umum, pemerataan  perdagangan  dan  lapangan  kerja,  optimalisasi  potensi  ekonomi  dan ciri khas daerah, serta memajukan dan melindungi nilai-nilai budaya, agama, dan kebangsaan serta kelestarian alam[1].
Berdasarkan data Disporapar (Dinas Kepemudaan, Olahraga dan Pariwisata) Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2019,  terdapat  sejumlah  35  kabupaten,  291  nama desa  wisata  serta  409  objek  wisata  beserta  kekayaan  alam,  budaya  dan  kearifan lokal di desa masing-masing. Data tersebut memiliki banyak destinasi desa wisata dari  berbagai  daerah/provinsi.  Sehingga  perlu  dilakukan  klasifikasi  terhadap destinasi  desa  wisata  sesuai  dengan  kriteria-kriteria  dalam  penentuan  kategori desa wisata[2]. Klasifikasi desa wisata adalah proses mengkategorikan desa-desa ke  dalam  beberapa  kelompok  berdasarkan  kriteria  tertentu  seperti  fasilitas, potensi wisata, dan tingkat perkembangannya. Metode algoritma C4.5 merupakan decision  tree  classifier  yang  banyak  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data. Algoritma  ini  membuat  model  berdasarkan  aturan-aturan  yang  dipilih  dari  data training dan diterapkan pada data baru untuk melakukan klasifikasi. Penggunaan algoritma C4.5 dalam klasifikasi desa wisata dapat membantu dalam menentukan desa mana yang memiliki potensi wisata terbaik dan memerlukan pengembangan lebih  lanjut.  Hal  ini  berkaitan  dengan  pentingnya  mengidentifikasi  desa-desa wisata yang dapat dikembangkan sebagai tujuan wisata.
Untuk itu, klasifikasi desa wisata membutuhkan analisis data yang tepat dan akurat  untuk  membantu  menentukan  desa  mana  yang  memiliki  potensi  wisata tertinggi. Untuk mengurangi resiko dalam klasifikasi tersebut, dibutuhkan metode yang  dapat  memudahkan  peringkasan  data  mentah  menjadi  data  yang  mudah dikelola dengan mengkategorikan masing-masing data yang dipilih, sehingga data tersebut sesuai dengan proses penerapan data minig yang telah dilakukan dalam klasifikasi menggunakan decision tree classifier algoritma C4.5. Penelitian ini juga merujuk  pada  penelitian  sejenis  yang  mengatakan  bahwa  algoritma  C4.5  adalah algoritma  yang  mudah  diterapkan  dalam  melakukan  suatu  pengelompokkan  dan menghasilkan akurasi prediksi terbaik. Maka, hasil dari penelitian ini diharapkan mampu  meningkatkan  efisiensi  serta  meminimalisir  kesalahan  dalam mengklasifikasi  kategori  desa  wisata  untuk  perkembangan  destinasi  wisata  di Provinsi Jawa Tengah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu proses untuk menemukan beberapa model atau fungsi  yang  menghasilkan  gambaran class atau  konsep  dari  suatu  data.  Konsep dasar dari klasifikasi adalah beberapa data yang memiliki struktur data yang mirip akan memiliki klasifikasi yang mirip pula [1].
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Desa Wisata
Desa Wisata adalah sebuah konsep pengembangan pariwisata yang berfokus pada  pengembangan  potensi  dan  kearifan  lokal  masyarakat  desa.  Desa  wisata memanfaatkan  kekayaan  alam,  budaya,  dan  kearifan  lokal  masyarakat  sebagai daya  tarik  utama  untuk  menarik  wisatawan.  Potensi  desa  wisata  meliputi kekayaan alam seperti pantai, danau, pegunungan, hutan, dan flora dan fauna yang kaya,  serta  kearifan  lokal  masyarakat  seperti  budaya,  tradisi,  dan  kuliner  yang unik.  Oleh  karena  itu,  desa  wisata  mempunyai  potensi  besar  sebagai  salah  satu destinasi  wisata  yang  unik  dan  menarik  untuk  berkelanjutan  dalam pengembangan  destinasi  wisata  yang  menjadi  sebuah  “ trend ”  dalam  dasawarsa terakhir ini[2].

## 2.3. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Penambangan  data  atau  data  mining  merupakan  suatu  metode  pengolahan data  dalam pencarian  informasi  yang  sebelumnya  tidak diketahui  dari  kumpulan data besar. Secara umum data mining juga disebut sebagai sebuah cara atau tehnik dalam  menyusun  data  besar  dalam  melakukan  pencarian  sebuah  informasi  yang bermanfaat  bagi  pengguna  [3].  Adapun  beberapa  tahapan  dari  pengolahan  data mining yaitu sebagai berikut [4]:
2.2.1. Selection
Selection atau pemilihan, mempunya tujuan utama yaitu membuat data target dari data asli dengan memilih subset variabel atau sampel data.

## 2.2.2. PreProcessing
Preprocessing memiliki  tujuan  utama  yaitu  membersihkan  data  dengan melakukan  berbagai  operasi  seperti  pemodelan  dan  penghapusan noise , menentukan  strategi  yang  tepat  untuk  menangani  bidang  data  yang  hilang, menghitung informasi data yang dibutuhkan.

## 2.2.3. Transformation
Transformation memiliki  tugas  yaitu  memetakan  seluruh  rangkaian  nilai atribut  yang  diberikan  ke  rangkaian  nilai  pengganti  yang  baru.  Setiap  nilai  lama dapat  diidentifikasi  dengan  salah  satu  nilai  baru.  Data transformation memiliki beberapa  metode  yaitu smoothing,  attribute/feature  construction,  aggregation, normalization dan discretization .

## 2.2.4. Data Mining
Tahapan ini berhubungan dengan penggalian pola yang unik dengan memilih metode  atau  data  mining  tertentu,  (misalnya summarization,  classification, clustering,  regression ,  dan  seba gain ya),  algoritma  yang  tepat,  dan  representasi yang sesuai dari hasil keluaran.
2.2.5. Evaluation
Evaluation atau Interpretentation digunakan  untuk  menafsirkan  dan mengekstrak  pengetahuan  dari  pola  yang  dihasilkan  dengan  menvisualisasikan pola.  Interpresentasi  ini  biasanya  dilakukan  dengan  menvisualisasikan  pola, model, atau data yang diberikan model tersebut.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Agoritma C4.5
Algortima  C4.5  merupakan  algoritma  yang  sering  digunakan  untuk membentuk pohon keputusan ( Decision Tree ) untuk memprediksi model struktur yang  hierarki.  Algoritma  C4.5  juga  merupakan  salah  satu  metode  yang  biasa digunakan  untuk  klasifikasi  data[5]  .  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan dari  ID3  yaitu Iterative  Dichotomiser 3.  ID3  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan. Prosedur  dari  algoritma  ID3  mengambil  input  berupa  contoh  pelatihan,  label pelatihan dan atribut lainnya. Beberapa proyek pengembangan yang diselesaikan di  C4.5  mencakup  passing  nilai  yang  hilang,  penerusan  data  berkelanjutan,  dan pemangkasan [6].
Algoritma  ini  dapat  menyelesaikan  masalah  dengan  membangun  pohon keputusan secara sistematis dengan tahapan-tahapan berikut [7]:
a) Mempersiapkan  data  latih  ( data  training ),  yaitu bisa  dengan  mengambil  dari data histori yang sudah terjadi sebelumnya dan telah diklasifikasikan ke kelas- kelas tertentu.
b) Menghitung akar dari pohon, yaitu dengan menghitung root (akar) yang akan diambil dari atribut yang terpilih. Sebelum menghitung nilai gain dari masing- masing atribut yang dipilih, langkah yang dilakukan dahulu yaitu menghitung nilai entropy . Hitung nilai entropy menggunakan persamaan rumus berikut: log 2 ) (P(x i )) (1)
Keterangan: S   = Himpunan (dataset) kasus A   = Atribut N  = Jumlah partisi S P(x i ) = Proporsi dri Si terhadap S
c) Menghitung  nilai gain ,  yaitu  saat  membangun  pohon  keputusan,  pemilihan atribut root didasarkan  pada  nilai  validasi  tertinggi  dari  atribut  yang  ada. Hitung keuntungan menggunakan rumus dalam persamaan di bawah ini.
(2)
Keterangan: S   = Himpunan (dataset) kasus A   = Atribut N  = Jumlah partisi atribut A [S i ]
= Jumlah kasusu pad a partisi ke-i
[S] = Jumlah kasus pada S
d) Ulangi tahapan kedua d an tahapan ketiga hingga record terpatisi.
e) Proses partisi pohon keputusan akan berhenti ketika semua record pada node N memiliki kelas yang sama, tidak ada lagi atribut pada record yang dipartisi dan tidak ada record pada cabang yang kosong.

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  metode  yang  umum  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  yang  akurat  untuk  konsep-konsep  dalam  data  mining.  Evaluasi
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
menurut metode matriks konfusi menghasilkan nilai accuracy , precision dan recall. Untuk  menggambarkan  analisis  kinerja  pengklasifikasi  C4.5,  penelitian  ini menerapkan  metode confusion  matrix 3x3  [8].  Pada  tabel  2.1 confusion  matrix terdiri dari tiga kelas yaitu kelas A, B, dan C, sedangkan hasil prediksi adalah hasil identifikasi yang dinilai oleh pengklasifikasi C4.5 yang juga terdiri dari tiga kelas. Kasus-kasus  tersebut  dibagi  menjadi  sembilan  nilai  yaitu  TA,  FA1,  FA2,  FB1,  TB, FB2,  FC1,  FC2,  dan  TC  [9].  Berikut  tabel confusion  matrix 3x3  yang  ditunjukkan pada Tabel 2.1 berikut:
Tabel 1. Confusion Matrix 3x3 Predicted Actual A B C A TA  FA1  FA2 B FB1  TB  FB2

## C FC1  FC2  TC
Oleh  karena  itu,  berdasarkan  metode Confusion  Matrix yang  ditunjukkan pada  Tabel  1,  pengukuran  akurasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan formulasi berikut:
(3)
Dimana  T  =  TA  +  TB  +  TC.  Dengan  TA  adalah  kelas  A  yang  diklasifikasikan dengan  benar,  TB  adalah  kelas  B  yang  diklasifikasikan  dengan  benar,  TC  adalah kelas  C  yang  diklasifikasikan  dengan  benar,  FA1  adalah  kelas  B  yang diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  A,  FA2  adalah  kelas  C  yang  diklasifikasikan  ke dalam  kelas  A,  FB1  adalah  kelas  A  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  B,  FB2 adalah  kelas  C  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  B,  FC1  adalah  kelas  A  yang diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  C,  FC2  adalah  kelas  B  yang  diklasifikasikan  ke dalam kelas C.
Berdasarkan Tabel 2 menunjukkan perubahan dari extended confusion matrix berukuran 3x3 menjadi ukuran 2x2, dengan kelas "A" didefinisiskan sebagai kelas positif dan kelas "Not A" sebagai kelas negatif [10].
Tabel 2. Confusion Matrix 2x2
Actual Predicted A
Not A
A TP FN Not A FP TN
Keterangan: TP: True Positive yaitu jumlah data yang memiliki nilai positif dan diprediksi benar sebagai positif TN: True  Negative yaitu  jumlah  data  yang  memiliki  nilai  negatif  dan  diprediksi sebagai negatif
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
FP: False  Positive yaitu  jumlah  data  yang  memiliki  nilai  negatif  tetapi  diprediksi sebagai positif FN: False Negative jumlah data yang memiliki nilai positif tetapi diprediksi sebagai negatif
Beberapa  persyaratan  yang  ditetapkan  untuk  matriks  penilaian  adalah sebagai berikut [11]:
a) Accuracy adalah  rasio  jumlah  prediksi  yang  benar  dengan  menggunakan rumus berikut:
(4)
b) Precision adalah  proporsi  kasus  positif  yang  diprediksi  dengan  benar,  yang dihitung menggunakan rumus berikut:
(5)
c) Recall adalah  proporsi  kasus  positif  yang  teridentifikasi  dengan  benar,  yang dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:
(6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  analisis  data  mining,  penelitian  ini  hanya  memerlukan  tahapan langkah-langkah  dalam  model Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  sebagai berikut:
Gambar 1. Penerapan Metode Knowledge Discovery in Databases

## 3.1. Data Selection
Pemilihan data merupakan tahap memilih atribut data yang akan digunakan untuk pemodelan. Atribut yang digunakan dalam proses data mining adalah Paket Wisata, Daya Tarik, Makanan, Kerajinan, Event , Kesenian dan Status.  Jumlah data wisata  pada  penelitian  ini  329  namun  hanya  129  yang  dapat  dikategorikan  ke dalam label status rintisan, berkembang dan maju.

## 3.2. Hasil Data Preprocessing
Sebelum  data  diterapkan  ke  dalam  algoritma  data  mining  terhadap  sebuah dataset,  perlu  dilakukan  pengolahan  awal  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan dataset  yang  dapat  diolah.  Oleh  karena itu,  dataset penelitian  ini  diubah  menjadi data numerik. Berikut ini record data yang diperoleh dari skor dataset Desa Wisata Provinsi Jawa Tengah.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 3. Hasil Data Preprocessing No Nama Desa Wisata Jumlah Paket Wisata Jumlah Daya Tarik Wisata Jumlah Makanan Jumlah Kerajinan Event Jumlah Kesenian Status 1 Jetis 2 1 0 0 0 0 Rintisan 2 Ketawang 2 1 0 0 0 0 Rintisan 3 Sembungan 6 2 3 0 0 1 Maju 4 Benowo 8 6 4 0 0 3 Maju 5 Jogoboyo 5 3 0 0 1 0 Rintisan 6 Gedangan 2 2 0 0 0 0 Rintisan 7 Dewi Sri 6 2 2 0 0 2 Berkembang 8 Wana Pesona 6 2 3 3 1 1 Berkembang 9 Desa Pekasiran 9 3 2 1 0 3 Berkembang 10 Berta 9 15 10 5 0 1 Berkembang

## 3.3. Hasil Data Transformation
Pada  tahap  data transformation ini  data  diubah  menjadi  data  yang disesuaikan  untuk  proses  data  mining.  Terdapat  beberapa  atribut  yang disederhanakan  menjadi  atribut  baru  yaitu  atribut  k_pakwis,  k_dawis,  k_keraj, event dan  k_kesen.  Kemudian  dilakukan  tehnik discretization yaitu  proses  yang mengubah  variabel  kontinu  menjadi  bentuk  disktrit  dan  disimpan  ke  dalam kategori  atau  kelompok  yang  bermakna.  Tahapan  ini  menggunakan  tehnik discretization dengan  membagi  data  menjadi  interval  yaitu  dengan  membuat rentang  nilai.  Proses  ini  digunakan  untuk  membantu  data  agar  lebih  mudah dipahami. Berikut kategori pada masing-masing atribut:
a) Paket Wisata
Atribut paket wisata memiliki nilai tipe integer dengan dibuat 3 kelas yaitu memiliki 1 hingga 4 paket wisata dengan kelas “Sedikit”, memiliki 5-7 paket wisata dengan kelas “Cukup” dan memiliki 8-10 paket wisata dengan kelas “Banyak”.

## b) Daya Tarik Wisata
Atribut  daya  tarik  memiliki  nilai  tipe  integer  dengan  dibuat  3  kelas  yaitu memiliki  0  hingga  3  daya  tarik  dengan  kelas  “Sedikit”,  memiliki  4  hingga  7  daya tarik  dengan  kelas  “Cukup”  dan  memiliki  9  hingga  15  daya  tarik  dengan  kelas “Banyak”.
c) Makanan
Atribut  makanan  memiliki  nilai  tipe  integer  dengan  dibuat  3  kelas  yaitu memiliki 0 hingga 3 makanan dengan kelas “Sedikit”, memiliki 4 hingga 8 makanan dengan kelas “Cukup” dan memiliki 8 hingga kurang dari 35 makanan dengan kelas “Banyak”.
d) Event
Atribut event memiliki nilai tipe integer dengan dibuat 3 kelas yaitu memiliki 0 event dengan kelas “Tidak” dan memiliki 1 event dengan kelas “Ada”.
e) Kesenian
Atribut  kesenian  memiliki  nilai  tipe  integer  dengan  dibuat  3  kelas  yaitu memiliki 0 hingga 2 kesenian dengan kelas “Sedikit”, memiliki 3 hingga 4 kesenian dengan kelas “Cukup” dan memiliki 5 hingga 7 kesenian dengan kelas “Banyak”.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## f) Kerajinan
Atribut  kerajinan  memiliki  nilai  tipe  integer  dengan  dibuat  3  kelas  yaitu memiliki  0  hingga  2  kerajinan  dengan  kelas  “Sedikit”,  memiliki  3  hingga  4 kerajinan dengan kelas “Cukup” dan memiliki 5 hingga 11 kerajinan dengan kelas “Banyak”.
Tabel 4. Hasil Data Transformation k_pakwis k_dawis k_mak k_keraj event k_kesen status Banyak Sedikit Sedikit Sedikit Ada Sedikit Berkembang Cukup Sedikit Cukup Sedikit Tidak Sedikit Berkembang Cukup Sedikit Cukup Sedikit Tidak Cukup Berkembang Banyak Sedikit Sedikit Sedikit Ada Cukup Berkembang Cukup Sedikit Sedikit Sedikit Ada Sedikit Rintisan Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Tidak Sedikit Rintisan Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Tidak Sedikit Maju Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Tidak Sedikit Rintisan Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Tidak Sedikit Rintisan Cukup Sedikit Cukup Sedikit Tidak Sedikit Maju

## 3.4. Hasil Data Mining
Selanjutnya  data  diproses  dengan  menggunakan  metode  algortima  C4.5 classifier untuk  menghasilkan  klasifikasi  dari  rintisan,  berkembang,  dan  maju. Kemudian hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 4 dimana nilai gain tertinggi akan menjadi akar dari pohon.
Tabel 5. Perhitungan Entropy dan Gain Node 1 Node Atribut Kelas Jumlah kasus Rintisan  Berkembang Maju Entrophy Gain 1 Total 129 4 119 6 0,664 0,346 k_pakwis  Sedikit 10 3 6 1 0,913 Cukup 50 1 47 2 0,638 Banyak 69 0 66 3 0 k_dawis Sedikit 70 4 63 3 0,694 0,288 Cukup 42 0 39 3 0 Banyak 17 0 17 0 0 k_mak Sedikit 86 4 79 3 0,670 0,218 Cukup 39 0 36 3 0 Banyak 4 0 4 0 0 k_keraj Sedikit 114 4 104 6 0,678 0,065 Cukup 13 0 13 0 0 Banyak 2 0 2 0 0 event Ada 85 1 82 2 0,599 0,010 Tidak 44 3 37 4 0,760 k_kesen Sedikit 101 4 93 4 0,667 0,142 Cukup 23 0 22 1 0 Banyak 5 0 0 1 0
Perhitungan  manual  menggunakan  Microsoft  Excel  2019  pada  Tabel  5 menghasilkan  node  root  dari  pohon  keputusan  dengan  nilai  gain  tertinggi  0,346 yaitu  atribut  k_pakwis.  Selanjutkan  dilakukan  perhitungan  kelas  dengan  nilai entropy tertinggi berdasarkan masing-masing label.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 6. Perhitungan Entropy dan Gain 2.1 Node Atribut Kelas Jumlah kasus Rintisan Berkembang Maju Entrophy Gain 2.1 k_pakwis (S) 10 3 6 1 0,913 k_dawis Sedikit 9 3 5 1 0,930 0,076 Cukup 0 0 0 0 0 Banyak 1 0 1 0 0 k_mak Sedikit 10 3 6 1 0,913 0 Cukup 0 0 0 0 0 Banyak 0 0 0 0 0 k_keraj Sedikit 10 3 6 1 0,913 0 Cukup 0 0 0 0 0 Banyak 0 0 0 0 0 event Ada 3 0 3 0 0 0,242 Tidak 7 3 3 1 0,959 k_kesen Sedikit 9 3 6 1 0,963 0,046 Cukup 1 0 0 0 0 Banyak 0 0 0 0 0
Berdasarkan  Tabel  6,  pada  atribut  k_pakwis  di  kelas  sedikit  menghasilkan nilai gain tertinggi yaitu 0,242. Sehingga atribut event menjadi internal node yang memiliki leaf node pada klasifikasi “Ada” pada label Berkembang dan memiliki leaf node pada klasifikasi “Tidak” pada label Rintisan, Berkembang, dan Maju.
Tabel 7 .Perhitungan Entropy dan Gain Node 2.2
Node Atribut Kelas Jumlah kasus Rintisan Berkembang Maju Entrophy Gain 2.2 k_pakwis (C) 50 1 47 2 0,638 k_dawis Sedikit 39 1 36 2 0,662  0,122 Cukup 9 0 9 0 0 Banyak 2 0 2 0 0 k_mak Sedikit 36 1 35 0 0  0,638 Cukup 14 0 12 2 0 Banyak 0 0 0 0 0 k_keraj Sedikit 48 1 45 2 0,642  0,022 Cukup 2 0 2 0 0 Banyak 0 0 0 0 0 event Ada 30 1 28 1 0,649  0,248 Tidak 20 0 19 1 0 k_kesen Sedikit 44 1 41 2 0,650  0,066 Cukup 6 0 6 0 0 Banyak 0 0 0 0 0
Berdasarkan  Tabel  7, internal  node lanjutan  dari  atribut  k_pakwis  dengan kelas  “Cukup”.  Dengan  nilai  gain  tertinggi  terletak  pada  atribut  k_mak  yaitu sebesar  0,638.  Sehingga  atribut  k_mak  menjadi internal  node dengan  kelas “Sedikit”  yang  dan  “Cukup”  menjadi internal  node dari  pohon  keputusan selanjutnya.
Tabel 8. Perhitungan Entropy dan Gain Node 2.3 Node Atribut Kelas Jumlah kasus Rintisan Berkembang Maju Entrophy Gain 2.3 k_pakwis (B) 69 66 3 0,258 k_dawis Sedikit 22 22 0 0 0,048 Cukup 33 30 3 0,439 Banyak 14 14 0 0
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Node Atribut Kelas Jumlah kasus Rintisan Berkembang Maju Entrophy Gain k_mak Sedikit 40 38 2 0,286  0,004 Cukup 25 24 1 0,242 Banyak 4 4 0 0 k_keraj Sedikit 56 53 3 0,301  0,013 Cukup 11 11 0 0 Banyak 2 2 0 0 event Ada 52 51 1 0,137  0,026 Tidak 17 15 2 0,523 k_kesen Sedikit 47 46 1 0,149  0,025 Cukup 17 16 1 0,323 Banyak 5 4 1 0,722
Berdasarkan Tabel 8, nilai gain tertinggi terletak pada atribut k_dawis yaitu sebesar  0,048.  Sehingga  atribut  k_dawis  dengan  kelas  “Cukup”  menjadi internal node dari pohon keputusan selanjutnya. Setelah dilakukan perhitungan keseluruhan entropy dan gain secara manual menggunaan Microsoft Excel, maka pohon keputusan yang terbentuk dapat dilihat seperti gambar berikut:
Gambar 2. Hasil Decision Tree

## 3.5. Hasil Data Evaluation
Berikut adalah hasil pengujian confusion matrix menggunakan 80% data latih dan 20% data uji pada Gambar 3 dibawah ini:
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Visualisasi Confusion Matrix 3x3
Berdasarkan  Gambar  3  mengenai  metode  algoritma  C4.5 classifier ,  nilai actual atau grand truth confusion matrix diatas terbagi menjadi 3 bagian yaitu nilai prediksi  rintisan  dengan  nilai true positif  sebanyak  19  data,  prediksi  rintisan dengan  nilai true negatif  sebanyak  48  data,  prediksi  bukan  rintisan  dengan  nilai false positif sebanyak 0 data, dan prediksi bukan rintisan dengan nilai false negatif sebanyak  5  data.  Selanjutnya  nilai  prediksi  berkembang  dengan  nilai true positif sebanyak  19  data,  prediksi  berkembang  dengan  nilai true negatif  sebanyak  44 data,  prediksi  bukan  berkembang  dengan  nilai false positif  sebanyak  4  data,  dan prediksi  bukan  berkembang  dengan  nilai false negatif  sebanyak  5  data.  Terakhir nilai  prediksi  maju  dengan  nilai true positif  sebanyak  24  data,  prediksi  maju dengan nilai true negatif sebanyak 42 data, prediksi bukan maju dengan nilai false positif  sebanyak  6  data,  dan  prediksi  bukan  maju  dengan  nilai false negatif sebanyak 0 data.
Model Confusion  Matrix dengan  mengunakan  klasifikasi  algoritma  C4.5 menghasilkan Accuracy sebesar  86%, Precision 86%, Recall 88%,  dan  F1  sebesar 86%.  Model  pengujian  dilakukan  dalam  bentuk  pemrograman python menggunakan Google Colab , hasil pengujuan ditunjukkan pada Gambar 4. berikut.
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix menggunakan Google Colab
Berdasarkan  Tabel  9.  pengujian  juga  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan confusion matrix dengan bantuan Microsoft Excel 2019.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 9. Hasil perhitungan Confusion Matrix Desa Wisata Recall Precision F1 Rintisan 79% 100% 88% Berkembang 79% 83% 81% Maju 100% 80% 89%
Accuracy : 86%
Hasil  setiap item  dievaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix . Berikut ini adalah formula matematika untuk akurasi, presisi, recall untuk setiap skor item:

## Accuracy
=
Berdasarkan Persamaan 3, dalam hal menghitung persamaan accuracy yang digunakan  adalah  TP/Total  data,  dimana  nilai  TP  adalah  setiap  kelas  yang  pada kondisi kelaas sebenarnya dapat diprediksi dengan benar. Sehingga nilai confusion matrix yang pertama yaitu accuracy memperoleh sebesar 86%.
Rintisan Recall
= = = =
Berkembang Recall =
= = =
Maju Recall = = =
=
Berdasarkan Persamaan 6, nilai confusion matrix kedua adalah recall dengan menghasilkan  79%  yang  menunjukkan  bahwa  5  sample  tidak  dapat  diberi  label sebagai  rintisan.  Kemudian  terdapat  5  kejadian  yang  tidak  dapat  diberi  label sebagai  berkembang  dengan  menunjukkan recall berkembang  sebesar  79%. Semua sampel yang diberi label dengan akurasi 100%.
Rintisan Precision = = = =
Berkembang Precision = = = =
Maju Precision = = =  =
Berdasarkan  Persamaan  2.5,  nilai confusion  matrix ketiga  adalah precision . Semua  sampel  berlabel  rintisan  menunjukkan  hasil  klasifikasi  sebesar  100%. Selanjutnya berkembang menunjukkan precision sebesar 83% terdapat 4 kejadian yang  tidak  diklasifikasikan  sebagai  label  berkembang.  Terakhir,  nilai precision untuk  label  maju  adalah  80%  karena  terdapat  6  kejadian  yang  tidak diklasifikasikan sebagai maju.
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4.  SIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  terlihat  bahwa  implementasi  Algortima  C4.5  dapat digunakan  untuk  klasifikasi  desa  wisata  di  Jawa  Tengah.  Pohon  keputusan Algoritma  C4.5  menujukkan  bahwa  atribut  k_pakwis  atau  kriteria  paket  wisata menjadi node akar pada pohon keputusan dengan nilai Gain tertinggi yaitu 0,346. Tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  7  atribut  yaitu  paket  wisata,  daya  tarik, makanan,  kerajinan,  kesenian, event dan  status  yaitu  cukup  baik.  Akurasi  terbaik diperoleh  dengan  menggunakan  persentase  data  training  sebesar  80%  dan  data testing sebesar 20%. Hasil penelitian ini berupa pengujian algoritma C4.5 dengan menggunakan confusion  matrix dan  memperoleh accuracy sebesar  86%, recall sebesar 88% dan precision sebesar 86%, yang menunjukkan bahwa algoritma C4.5 cocok  digunakan  untuk  klasifikasi  desa  wisata  dan  diharapkan  bisa  menjadi sumber informasi untuk penelitian selanjutnya mengenai klasifikasi menggunakan algoritma C4.5.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol.
2, no. 2, pp. 213–219, 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[2] S.  B.  Helpiastuti,  “Pengembangan  Destinasi  Pariwisata  Kreatif  Melalui  Pasar Lumpur (Analisis Wacana Grand Opening ‘Pasar Lumpur’ Kawasan Wisata Lumpur, Kecamatan Ledokombo, Kabupaten Jember),” J. Tour. Creat. , vol. 2, no. 1, pp. 13–23, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/tourismjournal/article/download/13837/720 4/.
[3] N.  Nazeriandy,  Y.  Syahra,  and  M.  Syaifudin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Penggunaan  Daya  Listrik  Pada  PT.PLN  (Persero)  Rayon  Medan Selatan  Dengan  Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  Berganda,” J.  SAINTIKOM (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  20,  no.  1,  p.  20,  2021,  doi: 10.53513/jis.v20i1.2431.
[4] A.  S. Chan,  “Prediksi  Kedatangan  Wisatawan  Pada  Pariwisata  Kota  Batam Dengan Menggunakan Teknik Knowledge Data Discovery,” J. Ilm. Inform. , vol. 6, no. 01, p. 11, 2018, doi: 10.33884/jif.v6i01.432.
[5] A.  Alfiani  Mahardhika,  R.  Saptono,  and  R.  Anggrainingsih,  “Sistem  Klasifikasi Feedback  Pelanggan  Dan  Rekomendasi  Solusi  Atas  Keluhan  Di  UPT  Puskom  UNS Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Dan  Cosine  Similiarity,” J.  Teknol.  Inf. ITSmart , vol. 4, no. 1, p. 36, 2016, doi: 10.20961/its.v4i1.1806.
[6] E.  P.  Cynthia  and  E.  Ismanto,  “Metode  Decision  Tree  Algoritma  C.45  Dalam Mengklasifikasi Data Penjualan Bisnis Gerai Makanan Cepat Saji,” Jurasik (Jurnal Ris.
Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3, no. July, p. 1, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.60.
[7] M.  Ardiansyah  Sembiring,  M.  Fitri  Larasati  Sibuea,  A.  Sapta,  P.  Studi  Sistem Informasi, and S. Royal, “Analisa Kinerja Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Hasil Belajar,” J.  Sci.  Soc.  Res. , vol.  1,  no.  February,  pp. 73–79,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[8] R.  Nursyahfitri,  A.  N.  Maharadja,  R.  A.  Farissa,  and  Y.  Umaidah,  “Klasifikasi Penentuan Jenis Obat Menggunakan Algoritma Decision Tree,” J. Inform. Polinema , vol. 7, no. 3, pp. 53–60, 2021, doi: 10.33795/jip.v7i3.629.
[9] A. Faricha, Suwito, M. Rivai, M. A. Nanda, D. Purwanto, and R. P. R. Anhar, “Design of electronic  nose  system  using  gas  chromatography  principle  and  Surface  Acoustic
Volume 8 Nomor 1, Maret 2024, pp. 171-184 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Wave  sensor,” Telkomnika  (Telecommunication  Comput.  Electron.  Control. ,  vol.  16, no. 4, pp. 1458–1467, 2018, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v16i4.7127.
[10]  A. Sepharni, I. E. Hendrawan, and C. Rozikin, “Klasifikasi Penyakit Jantung dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 117, 2022, doi: 10.30998/string.v7i2.12012.
[11]  S.  Tangirala,  “Evaluating  the  impact  of  GINI  index  and  information  gain  on classification using decision tree classifier algorithm,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 11, no. 2, pp. 612–619, 2020, doi: 10.14569/ijacsa.2020.0110277.
[13]  A.  Sepharni,  I.  E.  Hendrawan,  and  C.  Rozikin,  “Klasifikasi  Penyakit  Jantung  dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 7, no. 2, p. 117, 2022, doi: 10.30998/string.v7i2.12012.