## Sistem Prediksi Kelayakan Rental Mobil Menggunakan Algoritma C4.5
Siti Aminah * , Febriansyah
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Pagaralam, Pagar Alam, Indonesia Email: 1,* gosupeta@gmail.com, 2 febriansyah1213@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gosupeta@gmail.com Submitted 11-12-2021 ; Accepted 28-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah sistem yang dapat melakukan prediksi kelayakan terhadap calon pengguna jasa rental mobil.  Para  Penyedia  jasa  rental  mobil  tidak  mudah  menentukan  konsumen  yang  dapat  akan  menggunakan  jasa  rental  mobil,  dengan prosedur yang masih manual serta sulitnya mendapatkan informasi data pengguna. Untuk dapat memprediksi kelayakan pengguna jasa rental mobil, maka perlu dilakukan dengan menggunakan sistem informasi yang dapat memprediksi pengguna yang layak ataupun tidak. Penelitian ini menggunakan metode pengembangan sistem waterfall. Metode i waterfall mempunyai beberapa tahapan, meliputi Analisa, i desain, i pengkodean i dan i pengujian.  Hasil penelitian i yang i diperolehkan dari  uji i kelayakaan terhadap i sistem i predikksi i kelayakan pengguna jasa rental i mobil menggunakan algoritma i c4.5 bahwa i hasil i pengujian i alpha i uji i kelayakan sistem i dengan i nilai i keseluruhan i 3,6 i oleh i ahli dinyatakan i layak i dan hasil i pengujian i betha i didapatkan i nilai i 3,8 i oleh user yang menjelaskan bahwa sistem yang telah dibuat layak untuk digunakan.
Kata Kunci: Prediksi; Rental; Kelayakan; Waterfall; Algoritma C4.5

## Abstract
The purpose of this study is to build a system that can predict the feasibility of prospective car rental service users. It is not easy for car rental service providers to determine which consumers can use car rental services, with procedures that are still manual and it is difficult to obtain user data information. To be able to predict the feasibility of car rental service users, it is necessary to use an information system that can predict whether users are eligible or not. This research uses the waterfall system development method. The waterfall method has several stages, including analysis, design, coding and testing. The results of the research obtained from the feasibility test of the feasibility prediction system for car rental service users using algorithmic 4.5 that the results of the alpha test were tested for the feasibility of the system with an overall value of 3.6 by system that has been made feasible to use.
Keywords : Prediction; Rental; Feasibility; Waterfall; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  industri  otomotif  di  Indonesia  terus  tumbuh  sangat  pesat,  ini  bisa  dilihat  dengan  meningkatnya  jumlah kendaraan  di  Indonesia  bahkan  brang  baru  bermunculan[1].  Kebutuhan  alat  transportasi  roda  empat  saat  ini  menjadi kebutuhan penting dalam memenuhi mobilitas masyarakat. Perusahaan penyewaan mobil telah berkembang pesat dengan berbagai merk kendaraan dan fasilitas yang dimiliki. Persaingan antar perusahaan sangat ketat sehingga dibutuhkan strategi pemasaran yang handal seperti pemanfaatan teknologi internet. Rental Mobil ZED adalah suatu badan usaha yang bergerak di bidang jasa penyewaan mobil di kota Pagar Alam. Usaha ini menyediakan berbagai macam jenis dan merk mobil yang beragam dengan tujuan menarik minat pelanggan serta menjadi daya saing dengan tempat usaha rental mobil yang lain[2]. Rental mobil merupakan salah satu bisnis yang menguntungkan dan sangat berhubungan dengan jasa karena dengan model kendaraan yang terlalu banyak, seseorang dapat membuka usaha rental mobil. Bisnis ini juga membantu masyarakat yang memerlukan jasa persewaan mobil untuk berbagai keperluan[3].
Untuk menentukan kelayakan pengguna jasa rental, calon konsumen harus memenuhi beberapa persyaratan. Adapun persyaratan  dalam  rental  mobil  agar  lebih  mudah  memprediksi  penyewaan  mobil  yaitu  mengetahui  identitas  konsumen, menyerahkan KTP, KK mempunyai SIM menyertakan nomor telepon yang dapat dihubungi, serta jaminan motor ditinggal ditempat penyedia jasa rental mobil. Jika telah disetujui untuk layak melakukan rental mobil, sehingga dengan cara seperti itu diharapkan dengan adanya sistem prediksi kelayakan pengguna rental mobil, penyedia jasa rental dan konsumen dapat meningkatkan efektivitas dan efisien dalam penerimaan kelayakan pengguna rental mobil.
Prediksi  merupakan  salah  cara  atau  proses  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  secara  urut  dan  sistematis mengenai sesuatu yang mungkin dapat terjadi pada masa depan berdasarkan tentang informasi pada masa lalu dan sekarang yang dimiliki, agar tingkat error dan kesalahannya dapat diperkecil. Dalam prediksi tidak harus memberikan suatu jawaban secara  pasti  tentang  kejadian  yang  nanti  akan  terjadi  pada  masa  yang  akan  datang,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban yang akurat mungkin nanti akan terjadi[4].
Sistem  informasi  prediksi  dapat  memberikan  bantuan  kepada  pihak  penyedia  jasa  rental  mobil  berupa  informasi perihal  prediksi  tanpa  harus  melakukan  perhitungan  terlebih  dahulu,  cukup  sistem  yang  bekerja, user hanya  mengetahui hasilnya  saja, i tentunya i dengan i perhitungan i yang i sistematis i menggunakan i statistik i dan matematika  agar i hasil i perkiraan i memiliki i keakuratan i informasi i yang i dihasilkan i untuk i memperkecil kesalahan i prediksi. i Agar i informasi i tersebut i dapat i berguna i untuk i dijadikan i sebuah i keputusan i dalam memperkirakan i sesuatu, maka  digunakan i data i mining i untuk i pengelolaan i data.
Data mining adalah merupakan disiplin ilmu yang masih bisa dibilang baru dan yang sedang berkembang didalam beberapa tahun terakhir ini. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi, teknologi data mining yang
digunakan untuk menganalisa volume data yang besar dan menjadi populer saat ini. Data mining merupakan bidang ilmu yang multidisiplin, termasuk didalamnya adalah sistem basis data, statistik, machine learning, visualisasi, and ilmu informasi. Selain  itu,  berdasarkan  jenis  datanya  sistem  data  mining merupakan  integrasi  dari  teknik-teknik  lain  seperti  analisis  data spasial, temu kembali informasi, pattern recognition, pemrosesan sinyal, grafika komputer, teknologi Web, ekonomi, bisnis, bioinformatika, atau psikologi[5].
Salah satu solusi yang dapat diberikan untuk mengatasi hal diatas adalah dengan membuat sistem prediksi kelayakan pengguna  rental  mobil.  Metode  prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem  prediksi  kelayakan  salah  satunya  adalah Algoritma C4.5. Konsep dari Algoritma C4.5 adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan ( rule ). C4.5 adalah algoritma yang cocok untuk masalah klasifikasi dan data mining. C4.5 memetakan nilai atribut menjadi class  yang  dapat  diterapkan untuk  klasifikasi  baru.  Algoritma  C4.5  diperkenalkan  oleh J.  Ross  Quinlan  yang  merupakan pengembangan  dari  Algoritma  ID3,  algorima  tersebut  digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan diangap sebagai salah satu pendekatan yang paling popular. Dalam klasifikasi pohon keputusan terdiri dari sebuah node yang membentuk akar. Node akar tidak memiliki input. Node lain yang bukan sebagai akar tetapi memiliki tepat satu input disebut node internal atau test node, sedangkan node lainnya dinamakan daun, daun mewakili nilai target yang paling tepat dari salah satu  class[6].  Berdasarkan  latar  belakang i diatas i maka i dibuat i sistem i prediksi i kelayakan i rental i mobil i yang i dapat memberikan solusi  untuk  menentukan  prediksi  agar  mempermudah  kelayakan  calon  pengguna  rental  mobil  ZED  ( Zero Empat Dua).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini digunakan  metode pengembangan  sistem waterfall. SDLC  ( Software  Development  Life  Cycle )  adalah proses pengembangan sistem perangkat lunak dengan menggunakan berbagai model dan metodologi untuk mengembangkan sistem sebelumnya berdasarkan best practice atau cara-cara yang sudah teruji baik. Salah satu model pengembangan sistem adalah model waterfall atau model air terjun sering juga disebut Squensial Linier , model ini menyediakan pendekatan alur hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  dimulai  dari  dari  analisis,  desain,  pengodean,  pengujian,  dan  tahap pendukung ( support ) untuk pemeliharaan ( Maintenance )[7]. Berikut adalah gambar model waterfall :
Gambar 1 . Model Waterfall

## 2.1 Tahapan Penelitian
1) Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Proses dimana pengumpulan kebutuhan perangkat lunak yang diperoleh dari pengumpulan data wawancara, observasi dan dokumentasi sehingga dapat dipahami secara spesifik perangkat lunak seperti apa yang dibutuhkan oleh pengguna.

## 2) Desain
Pada tahap ini dilakukan beberapa perancangan seperti struktur data, arsitektur perangkat lunak, desain antarmuka, dan prosedur pengodean sesuai dengan kebutuhan perangkat lunak yang didapatkan dari analisis kebutuhan perangkat lunak.
3) Pembuatan Kode Program
Rancangan yang telah dibuat diimplementasikan ke dalam perangkat lunak dengan cara pembuatan kode program sesuai dengan rancangan pada tahap desain.

## 4) Pengujian
Pengujian perangkat lunak dilakukan dengan menguji semua fungsi-fungsi untuk mengetahui kesalahan kode program dan melakukan perbaikan hingga sesuai dengan apa yang dibutuhkan.

## 2.2 Rancangan yang diusulkan
2.2.1 Use Case Diagram
Use i case i menggambarkan i antara i aktor i dengan i sistem i yang i akan i dibuat, i dengan i use i case i ini i dapat i di i ketahui proses i yang i terjadi i pada i aktivitas i yang i berjalan i use i case i diagram i seperti i pada i gambar i berikut:
Gambar 2 . Use Case Sistem yang diusulkan

## 2.2.2 Class Diagram
Class i Diagram yaitu i menggambarkan i struktur i sistem i dari i segi i pendefinisian i kelas-kelas i yang i akan i di i buat i untuk membangun i sistem. i Class i Diagram i memperhatikan i aturan-aturan i dan i tanggung i jawab i entitas i yang i menentukan Perilaku i sistem. Untuk i lebih i jelasnya, i perhatikan i Class i Diagram i di i bawah ini.
Gambar 3. Class Diagram Sistem yang diusulkan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian i ini i telah i menghasilkan i sebuah Sistem Prediksi kelayakan pengguna rental i mobil i di i ZED i kota Pagar i Alam, pembuatan i sistem i ini i membutuhkan i beberapa i software i yang i digunakan i untuk perancangan i sampai i ke i pembuatan program, i seperti i Axure i Rp, i Dreamwaever, i Visual i Studio i Code, i Xampp dan i Web i Browser serta perhitungan  data mining dengan menggunakan rapid miner . Adapun i hasil i dari i sistem i sebagai i berikut i :
Admin mengelola Pesanan Edit Hapus Masukkan Tampil Mengelola Data Fasilitas Tampil Mengelola Profile Ubah Tampil Hapus User Memeriksa Status Login Validasi Login Logout mengelola Data Driver Edit Hapus Masukkan Tampil <<include>> <<include>> <<include>> Daftar/Login Edit Cari Hapus Masukkan Tampil Daftar prediksi Edit Cari Hapus Masukkan Tampil mengelola Data Prediksi Edit Hapus Tampil Edit Masukkan Mengelola Transaksi Tampil Hapus Edit Mengelola Mobil Edit Hapus Tampil Masukkan Mengelola Lapora Print Tampil Hapus Print Pesanan +nama +jenis_kelamin +nik +ktp +sim +No.Hp +getnama() +setnama() +getJenis_Kelamin() +setJenis_Kelamin() +getnik() +setnik() +getktp() +setktp() +getsim() +setsim() +getno,hp() +getNo.hp() +setNohp() fasilitas +no +nama +getno() +setno() +getnama() +setNama() +queryInputnama() +queryEditNama() +queryViewNama() +queryHapusNama() transaksi +no +member +mobil +disetujui +bayar +getno() +setmember() +getmobil() +setdisetujui() +getbayar() +setbayar() +queryInputDatatransaksi() +queryEditData transaksil() +queryViewDatatransaksil() +queryHapusDatatransaksi() mobil +no +nama +harga +status +warna +tahun +kapisitas +nopol +tindakan
+getno() +setno() +getharga() +setstatus() +getwarna()
+settahun() +getkapisitas() +setnopol() +queryinputdatamobill() +queryedimobil() +queryhapusmobil() Koneksi Database +host +database +open() +excute() +getResult() +close() Antarmuka +formLogin() +tampilDashboard() +tampilDataPesanan() +tampilDatafasilitas() +tampilDatadriver() +tampilanDatatransaksi() +tampilanDatamobil() +tampilanDataprediksi() +tampilLaporan() main +main() validasi +login() +logout() +cek status() mengelola data peserta +tambahdatapeserta() +editdatapeserta() +hapusdatapeserta() mengelola fasilitas +editfasilitas() +hapusfasilitas() mengelola transaksi +edittransaksi() +hapustransaksi() mengeloladatamobil +tambahmobill() +editmobil() +hapusmobill() 1 1 +1 +1 1 1 1 +1 +1 1 1 1 1 Driver +no +alamat +notlpn +status +tindakan +getno() +setalamat() +getnotelpn() +setstatus() +queryInputdriver() +queryEditdriver() +queryHapusdriver() mengelola driver +tambahdriver() +editdriver() +hapusdriver)() laporan +no +tanggal +nik +mobil +nopol +fasilitas +durasi +bukti +tindakan prediksi +no +nama +nik +alamat +kecamatan +telpon +ttl +jaminan +sim +ktp +aksi +getno() +setno() +getNik() +setalamat() +queryEditprediksi() +queryHapusprediksi() mengelola data pesanan +editpesanan() +hapuspesanann() +2 2 +2
3.1 Implementasi Program
a. Tampilan Halaman i Utama i Sistem Pada i tampilan i utama i sistem i merupakan i halaman i yang i akan i muncul i setelah i admin i maupun i user i mengakses i sistem. pada i halaman i utama i ini i terdapat i beberapa i menu i yaitu i menu i Beranda, i home,contact i dan i About.
Gambar 3. Halaman Utama Sistem
b. Halaman Menu Pesanan Halaman i ini i adalah i halaman i yang i tampil i pada i saat admin  memilih menu i Data i pesanan, i dalam i halaman i ini i data yang i disimpan i berupa i data i pesanan, i pada i halaman i ini i admin i dapat i menginput, i mengubah. i Berikut i gambar i dari halaman i pesanan.
Gambar 5. Halaman menu pesanan
c. Halaman Menu Prediksi
Pada i halaman i analisis i C.45 i adalah i proses i dimana i mengetahui i penyewa i layak i atau i tidak i untuk i merental i dapat i di lihat i dirancangan seperti i gambar i dibawah i ini:

## d. Halaman Menu Hasil Prediksi
Pada halaman ini adalah halaman untuk menecek kelayakan user yang akan menggunakan jasa rental mobil.
Gambar 8. Halaman Menu Hasil Prediksi

## e. Import Data
Gambar i  i di i bawah i ini i merupakan i tampilan i proses i i Import i data i dengan i software i  i Rapid i Minner . i Data i yang i digunakan i selama i 3 i bulan i  i yang i berjumah i 50 i data i yang i akan i diolah i pada i Rapid i Minner i untuk i mendapatkan i pohon/pola i yang i akan i digunakan i pada i sistem.

## Gambar 8. Import Data
3.2 Tampilan Dataset Yang Telah Di Import Pada Rapid
Gambar i i di i bawah i ini i merupakan i tampilan i dataset i yang i telah i diimport i pada i Rapid i Minner, i kemudian i dataset i akan dikelola i dengan i Algoritma C4.5.

## 3.3 Hasil Pengelolahan Data Dengan Algoritma C4.5
Halaman  ini  imerupakan  halaman  hasil  pengelolahan  dari proses  import  data  sebelumnya i ketika i kita i melakukan i run i as pada i halaman i proses i pengelolahan i maka i tampil i halaman i hasil i pengelolahan i seperti i pada i gambar i di i bawah i ini, dimana i terbentuk i sebuah i pohon i untuk i membentuk i sebuah i pola i sehingga i pola i inilah i yang i akan i menjadi i patokan penulis i dalam i pembuatan i Sistem i Prediksi i kelayakan i rental i mobil i menggunakan i algortma i c.45 i yang i menghasilkan pohon/pola i yaitu i jika i Jaminan i ada i maka i layak i dan i jika i tidak i ada i jaminan i maka i tidak i layak, i jika i i KTP i ada i maka layak i dan i jika i tidak i ada i maka i tidak i layak i Dan i jika i ada i Sim i maka i layak i dan i jika i tidak i ada i maka i tidak i layak.
Gambar 10. Hasil i Pengelolahan i Data i Dengan i Algoritma i Decision i Tree

## 3.4 Pengujian Alpha
Pengujian adalah kegiatan dimana suatu sistem atau komponen dieksekusi dibawah kondisi tertentu, hasilnya diamati atau dicatat  untuk  kemudian  dievaluasi  berdasarkan  aspek  sistem  atau  komponen[8].  Pada      pengujian      Alpha      dengan menggunakan teknik    black    box,  pengujian    dilakukan    untuk memastikan  apakah  aplikasi  dapat  berjalan  dengan baik  pada  sistem  operasi  dari  User  atau  pengguna[9].
Berdasarkan i hasil i quisioner i yang i diisi i oleh i expert i didapatkan i hasil i uji i database i yaitu i skor i rata-rata i 3,57 dengan kriteria i layak, i kemudian i uji i algoritma i didapatkan i skor i rata-rata i 4 i dengan i kriteria i sangat i layak, kemudian uji antar muka i ( interface ) i didapatkan i skor i rata-rata i 4,0 i dengan i kriteria i layak, i dan i terahir i uji fungsionalitas i sistem didapatkan skor i rata-rata i 3, i dengan i kriteria i layak. i Hal i ini i menunjukan i bahwa penerapan i metode i algoritma i c.45 untuk penyewaan i layak i untuk i di i implementasikan. i Berikut i dengan i hasil sebaran i penilaian i expert i melalui i uji i blackbox . i

## i i
Gambar 11. Grafik Hasil Uji Alpha
3.5 Pengujian i Betha i User
Setelah i melakukan i uji i coba i expert i maka i penulis i mengujikan i system i untuk i mendapatkan i system i yang i valid i maka selanjutnya i di i lakukan i testing i kepada i 10 i user i ( Betha i Test ). i Penerapan i metode i algoritma i c.45 i untuk i memprediksi kelayakan i rental i mobil i melihat i dan i menilai i keaktifan i user i tersebut i dengan i data i yang i dikumpulkan i berupa i angket dan i didapatakan i skor i rata-rata i 4,2 dengan i kategori layak. i Berikut i hasil i betha i test .
Ahli Database Ahli Algoritma Ahli Interface Ahli Fungsional System Total Skor Series2 3.6 3.5
3.6 3.7 3.6 3.4 3.5 3.5 3.6 3.6 3.7 3.7 3.8 GRAFIK REKAPITULASI HASIL UJI ALPHA
Gambar 12. Grafik Rekapitulasi Nilai Betha
Kemudian i kesimpulan i hasil i dari i pengembangan i penelitian i terdahulu i yaitu, i dengan i pengujian i alpha i menghasilkan i informasi i bahwa i aplikasi i yang i telah i dirancang i memiliki i nilai i layak i atau i sesuai i dengan i harapan i yang i diinginkan. i Berikut i diagram i hasil i grafik i hasil i testing i expert i review i dan i implementasi.
Gambar 13. Grafik Hasil Testing Expert Review I & User

## 4. KESIMPULAN
Proses i pembuatan i sistem i prediksi i ini i memerlukan i sebuah i perancangan i dan i desain i sistem, i pada i tahap i ini penulis sangat i memperhatikan i kebutuhan i aplikasi i dalam i bentuk i desain i sistem, i database , i coding , i dan maintenance . Sistem prediksi i menggunakan Algoritma  C4.5, i harus i memiliki kemampuan  untuk  mempelajari  bahasa  pemrograman  php  dan desain  tampilan  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam  proses  pembangunan  system  prediksi  dengan  memanfaatkan algoritma C4.5.

## REFERENCES
[1] E. Sugiatna, A. M. Ibrahim, and I. Abdul Hadi, “Implementasi Algoritma Klasifikasi C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan Pembelian Kendaraan,” JTIM  J. Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 1, no. 2, pp. 124–132, 2019, doi: 10.35746/jtim.v1i2.26.
[2] N.  Hasan,  “APLIKASI  PENYEWAAN  MOBIL  BERBASIS  WEBSITE  (  Studi  Kasus  pada  Rental  Mobil  Lotus  Purworejo  ),” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 117–121, 2019.
[3] Y. Heriyanto, “Perancangan Sistem Informasi Rental Mobil Berbasis Web Pada PT.APM Rent Car,” J. Intra-Tech , vol. 2, no. 2, pp. 64–77, 2018.
[4] R. H. Kusumodestoni and S. Sarwido, “Komparasi Model Support Vector Machines (Svm) Dan Neural Network Untuk Mengetahui Tingkat Akurasi Prediksi Tertinggi Harga Saham,” J. Inform. Upgris , vol. 3, no. 1, 2017, doi: 10.26877/jiu.v3i1.1536.
[5] C.  A.  Sugianto,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Hasil  Seleksi  Masuk  Sman  1  Gibeber  Untuk  Siswa  Baru Menggunakan Decision Tree,” pp. 49–54, 2017, doi: 10.31227/osf.io/vedu7.
[6] K. Rosita Dewi and K. Farouq Mauladi, “Analisa Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penjualan Obat Pertanian di Toko Dewi Sri,” Semin. Nas. Inov. Teknol. , vol. 25, no. 2020, pp. 2580–3336, 2020.
[7] Rosa A. S & M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika, 2015.
[8] S. Masripah and L. Ramayanti, “Penerapan Pengujian Alpha Dan Beta Pada Aplikasi Penerimaan Siswa Baru,” Swabumi , vol. 8, no. 1, pp. 100–105, 2020, doi: 10.31294/swabumi.v8i1.7448.
[9] A. Rosano, “Pengujian Alpha dan Beta pada Pengembangan Sistem Internet Banking (Ibank) PT Bank Mega, Tbk,” REMIK (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komputer) , vol. 3, no. 2, p. 34, 2019, doi: 10.33395/remik.v3i2.10096.
0 5 Nilai Rata-Rata 4.2 Rekapitulasi Nilai Betha 3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2 expert review User 3.6 4.2 GRAFIK HASIL TESTING EXPERT REVIEW & USER