## ALGORITMA C4.5 UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KELAYAKAN MOTOR BEKAS YANG AKAN DIJUAL

## Dede Wira Trise Putra
Dosen Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Padang Email : dedewtp339@yahoo.com

## Abstrak
Pohon  keputusan  merupakan  representasi  sederhana  dari  teknik  klasifikasi  yang  merupakan  proses pembelajaran suatu fungsi tujuan yang memetakan tiap himpunan atribut ke satu dari kelas yang didefinisikan sebelumnya.  Implementasi  algoritma  C4.5  dalam  menentukan  tingkat  kelayakan  motor  bekas  yang  akan  dijual untuk  membantu  proses  pengklasifikasian  kondisi  motor  bekas.  Pohon  keputusan  dapat  menemukan  hubungan tersembunyi  antara  sejumlah  variabel  input  dengan  sebuah  variabel  target  dari  data  penjualan  motor  bekas. Pada  algoritma  C4.5  dilakukan  penghitungan  entropy  dan  gain  information  untuk  memperoleh  node  akar  dan node  lainnya.  Dengan  kemampuannya  untuk  mem-break  down  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks menjadi  lebih  mudah.  Pohon  keputusan  yang  dihasilkan  dari  kasus  yang  diangkat  menunjukkan  bahwa  ada beberapa  atribut  yang  mempengaruhi dalam penentuan  kelayakan  motor  bekas  yakni aki,  mesin,  bodi,  cat dan aksesoris.
Kata Kunci : data mining, C4.5, pohon keputusan, kelayakan

## Abstract
Decision  tree  is  a  simple  representation  of  a  classification  technique  that  is  a  learning  process  an  objective function that maps each set of attributes to one of the classes defined previously. C4.5 algorithm implementation in determining the feasibility of a used motorcycle that will be sold to help the classification process conditions used motorcycles. Decision trees can discover the hidden relationship between the number of input variables with a target variable of the data used bike sales. At C4.5 algorithms were calculated entropy and gain information to obtain  root  node  and  other  nodes.  With  its  ability  to  break  down  complex  decision-making  process  becomes easier.  The  resulting  decision  tree  of  the  cases  raised  shows  that  there  are  some  attributes  that  affect  the determination of the feasibility of a used motorcycle battery, engine, body, paint and accessories.
Keywords : data mining, C4.5,decision trees, feasibility
1. PENDAHULUAN

## 1.1.  Latar Belakang
Komputer  sebagai  alat  bantu  pekerjaan manusia saat ini mengalami perkembangan yang sangat pesat. Perkembangan tersebut tidak hanya terjadi  pada  satu  bidang,  namun  pada  banyak bidang.  Salah  satu  perkembangan  yang  saat  ini sangat  dirasakan  manfaatnya  adalah  penemuan informasi  baru  dengan  mencari  pola  baru  dari suatu    data  yang  sangat  besar  yang  dikenal dengan  istilah  Data  Mining.  Data  Mining merupakan  proses  dalam  menganalisis  data  dari sudut pandang yang berbeda dan membentuknya menjadi  informasi  yang  berguna  sehingga
pengguna  dapat  memahami  substansi  hubungan antara data.
Data  Mining  memiliki  beberapa  metode yang  salah  satunya  ialah  metode  klasifikasi merupakan teknik Data Mining yang memetakan data ke kelompok yang telah ditetapkan. Metode klasifikasi  dianggap  penting  karena  metode  ini dapat  memudahkan  pengelompokkan  terhadap data yang akan diolah.
Penggunaan metode klasifikasi dapat memanfaatkan  beberapa  algoritma  di  antaranya Algoritma  C4.5.  Dalam  algoritma  C4.5  terjadi proses  pengklasifikasian  data  dalam  bentuk tingkatan  yang  berbeda  mulai  dari  akar  ke  daun
secara  hirarki.  Proses  ini  berlanjut  hingga mencapai node yang tidak dapat dibagi lagi.
Proses  yang  terjadi  dalam  pembentukan pohon  keputusan  adalah  mengubah  bentuk  data menjadi  model  pohon,  mengubah  model  pohon menjadi rule ,  dan  menyederhanakan rule yang ada.  Dalam  algoritma  C4.5  nantinya  akan diambil  informasi  dari  data–data  yang    pasti dalam  membantu  pemakai  dalam  mengambil keputusan dari masalah ini.

## 1.2.  Perumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  diuraikan di  atas,  maka  permasalahan  yang  akan  dibahas antara lain :
1. Bagaimana  Data  Mining  Algoritma  C4.5 dapat diterapkan untuk menentukan kelayakan  motor  bekas  yang  akan  dijual tersebut?
2. Bagaimana  Data  Mining  Algoritma  C4.5 membantu  Sun  Motor  dalam  pengambilan keputusan  dalam  pengadaan  motor–motor yang akan dijual?

## 1.3.  Batasan Masalah
Agar  penulisan  ini  dapat  terarah  dan  sesuai dengan  tujuan  yang  akan  dicapai,  maka  penulis membatasi penelitian sebagai berikut :
1. Penelitian  yang  penulis  lakukan  hanya untuk  menganalisa  penggunaan  algoritma C4.5  dalam  penentuan  kelayakan  motor yang akan dijual.
2. Metode yang digunakan klasifikasi dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk membuat pohon keputusan.
3. Aplikasi  yang  penulis  gunakan  untuk menguji  hasil  penelitian  adalah Rapid Miner .

## 1.4.  Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk :
1. Mengetahui  dan  mengimplementasi-  kan proses  penentuan  kelayakan  motor  bekas dengan menggunakan algoritma C4.5.
2. Menganalisa kelayakan motor bekas menggunakan algoritma C4.5.
3. Mengevaluasi rule dengan membuat pohon keputusan.
4. Menjelaskan  proses  pembentukan  pohon keputusan  untuk  menentukan  kelayakan
motor  yang  akan  dijual  dengan  metode algoritma C4.5.
5. Merancang pohon keputusan untuk menentukan  kelayakan  motor  bekas  yang akan dijual.
6. Membangun  aplikasi  untuk  menciptakan pohon keputusan.
7. Menguji  data  yang  diperoleh  dengan dengan  aplikasi  yang  dibangun  untuk membentuk pohon keputusan.

## 1.5.  Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  memiliki  manfaat  sebagai berikut :
1. Memberikan  kemudahan  menentu-  kan harga penjualan motor bekas.
2. Menjadikan  pedoman  untuk  menghasilkan motor  bekas  yang  akan  dijual  dalam kondisi layak.
3. Memberi  masukan  dalam  menentukan kriteria kelayakan motor.

## 2.   METODOLOGI
2.1. Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) merupakan  suatu  proses  yang  validasi,  manfaat, dan  pola  yang  bisa  dipahami  dalam  sebuah  data yang  tersimpan  dalam  sebuah database yang besar.  Proses  dalam  KDD  yakni  seleksi,  pra- pengolahan,  transformasi,  data  mining,  dan interpretasi.

## 2.2.  Data Mining
Data  Mining merupakan  suatu  istilah  yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan  di  dalam database. Proses  Data Mining terlihat seperti Gambar 1.

## 2.3.  Algoritma C4.5
Pada tahap belajar dari data, algoritma C4.5 mengkonstruksi  pohon  keputusan  dari  data pelatihan,  yang  berupa  kasus-kasus  atau record- record ( tupel ) dalam database . Tiga prinsip kerja algoritma  C4.5  pada  tahap  belajar  dari  data adalah :
1. Pembuatan pohon keputusan.
2. Pemangkasan  pohon  keputusan  dan evaluasi (opsional).
3. Pembuatan  aturan-aturan  dari  pohon keputusan (opsional).
Rumus pada algoritma C4.5 adalah :
...(1)
Di mana :
S : himpunan kasus A : atribut
n : jumlah partisi atribut A Si : jumlah kasus pada partisi ke- i S : jumlah kasus dalam S
….(2)
Di mana :
S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Analisa Data  Mining dengan  Algoritma C4.5
Proses  pengambilan  keputusan  dalam klasifikasi  kelayakan  motor  bekas  yang  akan dijual  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kriteria yaitu :

## Tabel 1. Form at Data Akhir
No. Polisi Jenis Motor Mesin Rangka Body Cat Aki Aksesoris Keputusan 5017 WU BLADE halus mulus lecet baret soak semi modif perbaikan 4102 WU ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus mulus kusam normal ori langsung jual 4819 WJ REVO CW Halus keropos lecet ganti cat soak semi modif perbaikan 4743 WH REVO CW halus karat lecet kusam normal ori langsung jual 4540 WC REVO STANDART halus mulus lecet baret normal ori langsung jual 5148 WQ BLADE halus karat mulus kusam
normal semi modif perbaikan 6183 HU ABSOLUTE REVO CW halus mulus lecet baret normal ori langsung jual 5569 WO REVO STANDART halus karat mulus mulus normal ori langsung jual 4005 BP FIT X kasar karat penyok ganti cat normal ori perbaikan 4929 WS ABSOLUTE REVO SPOKE halus karat
mulus mulus normal ori langsung jual 6412 WU ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus
mulus mulus normal ori langsung jual 6019 BQ ABSOLUTE REVO CW halus mulus lecet baret normal ori langsung jual 6383 GW FIT X kasar mulus mulus mulus normal ori perbaikan 6920 DT ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus lecet baret normal ori langsung jual 6162 WU ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus
mulus mulus soak ori perbaikan 4865 BP FIT X halus karat mulus mulus soak semi modif perbaikan 4957 BR ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus lecet baret normal ori langsung jual 6509 BQ ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus
mulus mulus normal semi modif langsung jual 4540 GX BLADE halus mulus penyok ganti cat normal semi modif perbaikan 4384 US ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus
lecet baret soak semi modif perbaikan 4241 GX ABSOLUTE REVO SPOKE kasar mulus
mulus mulus normal full modif perbaikan
5105 FS NEW SUPRA FIT T
halus karat
penyok ganti cat soak ori perbaikan 4983 BR BEAT kasar karat mulus kusam
normal semi modif perbaikan
No. Polisi Jenis Motor Mesin Rangka Body Cat Aki Aksesoris Keputusan 6621 FY FIT X kasar mulus mulus kusam soak semi modif perbaikan 6792 BN FIT S kasar keropos lecet baret soak full modif perbaikan 5281 BR ABSOLUTE REVO SPOKE halus keropos lecet baret soak ori perbaikan 4340 WF REVO CW kasar mulus penyok ganti cat soak semi modif perbaikan 5175 WF
REVO STANDART
halus keropos penyok ganti cat soak ori perbaikan 4098 WU BLADE halus mulus mulus mulus normal semi modif langsung jual 4627 WW ABSOLUTE REVO CW halus mulus lecet kusam normal ori langsung jual 5572 WU BEAT halus mulus lecet baret normal semi modif langsung jual 6869 AR ABSOLUTE REVO CW halus mulus
mulus kusam soak ori perbaikan 5798 WS ABSOLUTE REVO DELUXE halus mulus
mulus kusam normal semi modif perbaikan 6924 WS ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus lecet kusam normal ori langsung jual 5387 WS ABSOLUTE REVO SPOKE halus mulus lecet kusam normal ori langsung jual
Tahapan  algoritma  C4.5  untuk  membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut : 1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.

## 3.2.  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan
Berdasarkan  tahapan  dalam  algoritma  C4.5 maka  diperoleh  hasil  seperti  yang  terlihat  pada penjelasan di bawah ini.
Entropy (Aki, Normal and Bodi, Mulus and Mesin, Halus)
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 )) +   (− 1 3 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 ))
= 0.918296 ………..(3)
Entropy(total) adalah menghitung nilai total keputusan  perbaikan  (2)  dan  langsung  jual  (1), sedangkan 3 adalah jumlah keseluruhan kasus. a.     Atribut Rangka
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑘𝑎𝑟𝑎𝑡) = (− 1 1 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) +   (− 0 1 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) = 0 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑘𝑒𝑟𝑜𝑝𝑜𝑠) = (− 0 0 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑚𝑢𝑙𝑢𝑠) = (− 1 2 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) +   (− 1 2 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) = 1.000000
……….(4)
Menghitung  nilai Entropy atribut  rangka berdasarkan  dari  tiap-tiap  kelas  (karat, keropos dan mulus) pada atribut rangka.
b.     Atribut Aksesoris
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑓𝑢𝑙𝑙 𝑚𝑜𝑑𝑖𝑓)
= (− 0 0 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑜𝑟𝑖) = (− 0 1 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) +   (− 1 1 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠𝑒𝑚𝑖 𝑚𝑜𝑑𝑖𝑓)
= (− 2 2 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 )) +   (− 0 2 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) = 0 ………..(5)
Menghitung  nilai Entropy aksesoris berdasarkan  atribut  dari  tiap-tiap  kelas  (full modif,  ori  dan  semi  modif)  pada  atribut aksesoris.
Menghitung  Nilai Gain tiap-tiap  atribut menggunakan rumus (1):
Menghitung Nilai Gain tiap-tiap atribut Gain (Total, Rangka)
= 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑅𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑖 | |𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑅𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑖 ) 𝑛 1=1 …..….(6) = 0.918296 − (( 1 3 ∗ 0) +   ( 0 3 ∗ 0) +   ( 2 3 ∗ 1) )
= 0.251629
Gain (Total, Aksesoris)
= 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝐴𝑘𝑠𝑒𝑠𝑜𝑟𝑖𝑠 𝑖 | |𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝐴𝑘𝑠𝑒𝑠𝑜𝑟𝑖𝑠 𝑖 ) 𝑛 1=1 ..….(7)
= 0.918296 − (( 0 3 ∗ 0) +   ( 1 3 ∗ 0) +   ( 2 3 ∗ 0) ) = 0.918296
Tabel 2. Perhitungan Node 1.4
Node Jumlah Kasus (S) Perbaikan  (S1) Langsung Jual (S2) Entropy Gain
1.4 AKI-NORMAL and BODY
MULUS and MESIN HALUS
and CAT KUSAM 3 2 1 0.918296
RANGKA
0.251629 KARAT 1 1 0 0.000000 KEROPOS 0 0 0 0.000000 MULUS 2 1 1 1.000000 AKSESORIS 0.918296 FULL MODIF 0 0 0 0.000000 ORI 1 0 1 0.000000 SEMI MODIF 2 2 0 0.000000

## Gambar 2. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan
Node 1.4
Berdasarkan pohon  keputusan terakhir yang terbentuk  pada  Gambar  2  di  atas,  maka  aturan atau rule yang terbentuk adalah sebagai berikut :
1. IF aki = soak, THEN keputusan = perbaikan
2. IF  aki  =  normal  AND  bodi  =  lecet,  THEN keputusan = langsung jual
3. IF aki = normal AND bodi = penyok, THEN keputusan = perbaikan
4. IF  aki  =  normal  AND  bodi  =  mulus  AND mesin = kasar, THEN keputusan = perbaikan
5. IF  aki  =  normal  AND  bodi  =  mulus  AND mesin  =  halus  AND  cat  =  mulus,  THEN keputusan = langsung jual
6. IF  aki  =  normal  AND  bodi  =  mulus  AND mesin  =  halus  AND  cat  =  kusam  AND aksesoris  =  ori,  THEN  keputusan  =  langsung jual
7. IF  aki  =  normal  AND  bodi  =  mulus  AND mesin  =  halus  AND  cat  =  kusam  AND aksesoris  =  semi  modif,  THEN  keputusan  = perbaikan
Berdasarkan  dari rule/knowledge yang dihasilkan terdapat beberapa rule yang cukup sesuai  dengan  kejadian  yang  terjadi  didalam menentukan kelayakan motor bekas, di mana motor  bekas  yang  memiliki  kondisi  bagus akan langsung jual.
3.3.  Implementasi Implementasi dilakukan dengan menggunakan software  Rapid  Miner .  Data  yang digunakan  dengan  format  .txt.  Hasil  dari perhitungan  dengan  menggunakan software Rapid Miner adalah sebagai berikut:
Aki mesin lecet mulus penyok cat Langsung jual perbaikan perbaikan bodi perbaikan kasar aksesoris Langsung jual kusam mulus Langsung jual perbaikan ori Semi modif
Gambar 3. Tampilan Akhir Decission Tree
Di mana rule yang dihasilkan pada gambar 2 adalah :
1. IF Aki = soak THEN keputusan = perbaikan
2. IF  Aki  =  normal  AND  mesin  =  kasar  THEN keputusan = perbaikan
3. IF  Aki  =  normal  AND  mesin  =  halus  AND aksesoris  =  ori  THEN          keputusan  = langsung jual
4. IF  Aki  =  normal  AND  mesin  =  halus  AND aksesoris = semi modif THEN       keputusan = perbaikan
Dari rule yang  dihasilkan  secara  umum dapat  dilihat  bahwa  motor  bekas  yang  memiliki kondisi  bagus  akan  bisa  langsung  dijual, sedangkan  motor  bekas  dengan  kondisi  yang tidak maksimal bisa dilakukan perbaikan.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang dianggap membantu dalam melakukan klasifikasi data  karena  karakteristik  data  dapat  diperoleh dengan  jelas,  baik  dalam  bentuk  struktur  pohon keputusan  maupun  aturan if-then ,  sehingga memudahkan pengguna dalam melakukan penggalian informasi terhadap data yang bersangkutan.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1.  Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  penelitian  yang  telah penulis lakukan maka dapat ditarik kesimpulan  :
1. Pemilihan  variabel  yang  akan  digunakan dalam  memprediksi  sangat  mempengaruhi rule atau knowledge yang dihasilkan.
2. Sistem pengklasifikasian tingkat kelayakan  motor  bekas  yang  akan  dijual menggunakan  Algoritma  C4.5  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan untuk mencari keputusan yang terbaik.

## 4.2.  Saran
Berdasarkan    hasil  penelitian  yang  telah dilakukan maka penulis dapat memberikan saran untuk penelitian selanjutnya, sebagai berikut :
1. Perhitungan  dengan  menggunakan software
Rapid Miner menghasilkan rule yang sedikit berbeda  karena  ada  daun  yang  hilang meskipun rule yang  dihasilkan  sama.  Dari kekurangan  tersebut  diharapkan  nantinya akan  dilakukan  penelitian  lanjutan  agar dapat menghasilkan rule yang lebih tepat.
2. Pada penelitian ini perlu dilakukan penelitian  lanjut  untuk  membandingkan hasil  prediksi  dan  menentukan  teori  mana yang  menghasilkan  prediksi  yang  baik karena  masih  ada  teknik  prediksi  lain  yang masih bisa digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
A. S. GALATHIYA, A. P. G. A. C. K. B. 2012.
Improved Decision Tree Induction Algorithm  with  Feature  Selection,  Cross Validation,  Model  Complexity  and Reduced  Error  Pruning. International Journal  of  Computer  Science  and Information Technologies, 3(2), 5.
BRIJESH  KUMAR  BARADWAJ,  S.  P.  2011. Mining  Educational  Data  to  Analyze Students‟  Performance. International Journal  of  Advanced  Computer  Science and Applications, 2, 7.
HEMLATA SAHU, S. S., SEEMA GONDHALAKAR 2012. A Brief Overview  on  Data  Mining  Survey. International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering, 1, 8.
IHSAN A. KAREEM, M. G. D. 2014. Improved Accuracy  for  Decision  Tree  Algorithm Based  on  Unsupervised  Discretization. International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 3, 8. MARK  HALL,  E.  F.,  GEOFFREY  HOLMES,
BERNHARD  PFAHRINGER  PETER
REUTEMANN, IAN H. WITTEN 2009. The  WEKA  Data  Mining  Software:  An Update. 11, 9.
MUHAMMAD NAEEM AHMED KHAN, S. A. Q.  A.  N.  R.  2013.  Gender  Classification With  Decisision  Trees. International Journal of Signal Processing, 6, 12.
P.YASODHA,  M.  K.  2011.  Analysis  of  a Population of Diabetic Patients
Databases  in  Weka  Tool. International Journal  of  Scientific  &  Engineering Research, 2.
PRIYADHARSINI.C,  D.  A.  S.  T.  2014.  An
Overview  of  Knowledge  Discovery Database  and  Data  mining  Techniques. International  Journal  of  Innovative Research in Computer and
Communication Engineering, 2, 8. SEEMA SHARMA, J. A., SANJEEV SHARMA
2013.  Classification  Through  Machine Learning  Technique:  C4.5  Algorithm based on Various Entropies. International Journal of Computer Applications, 82, 8.
SINGH,  S.  B.  G.  N.  2011.  THREE  PHASE
ITERATIVE MODEL OF KDD. International  Journal  of  Information Technology and Knowledge Management, 4, 3. MINTWAL,  S.  N.  M.  K.  2013.  Comparison  the Various  Clustering  and  Classification Algorithms
of WEKA Tools.
International Journal of Advanced
Research  in  Computer  Science  and Software Engineering, 3, 13.