SELEKSI MOBIL BERDASARKAN FITUR DENGAN KOMPARASI METODE KLASIFIKASI NEURAL NETWORK , SUPPORT VECTOR MACHINE, DAN ALGORITMA C4.5

## Esty Purwaningsih
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Tangerang
Jl. Letnan Sutopo BSD Serpong, Bumi Serpong Damai Sektor XIV Blok C1/1, Tangerang Selatan esty.epw@bsi.ac.id
Abstract – Car collection based features using the comparative  method  of  Neural  Networks,  Support Vector  Machine,  and  algorithm  C4.5.  Comparative method  was  chosen  because  there  are  advantages and  privileges  of  each  method,  also  because  there are  previous  studies  that  have  test  vehicle classification  using  C4.5  Algorithm  and  Neural Network  and  make  suggestions  by  using  Support Vector Machine and there has been no research on classification  of  vehicles  by  using  Support  Vector Machine.  The  data  used  comes  from PT.  Tunas Mobilindo  Perkasa .  The  data  of  this  study  is  the data  cars  as  well  as  car  sales  in PT.  Tunas Mobilindo  Perkasa with  2013.  Untuk  year  period to  apply  the  method  Neural  Networks,  Support Vector Machine and C4.5 algorithms used software RapidMiner.  Results  of  this  application  then  uses compare  Confusion  Matrix  and  ROC  curve.  Based on  this  study  proved  that  the  method  C4.5 algorithm  has  a  higher  accuracy  level  than  the Neural Network and Support Vector Machine.
Intisari – Seleksi  mobil  berdasarkan  fitur menggunakan
komparasi metode
Neural
Network , Support  Vector  Machine, dan  Algoritma C4.5.  Komparasi  metode  tersebut  dipilih  karena terdapat  kelebihan  dan  keistimewaan  dari masing-masing  metode,  juga  karena  terdapat penelitian  terdahulu  yang  telah  melakukan  uji klasifikasi  kendaraan  dengan  menggunakan metode  Algoritma  C4.5  dan Neural  Network, dan memberikan usulan dengan menggunakan metode Support  Vector  Machine serta  belum  ada penelitian  tentang  klasifikasi  kendaraan  dengan menggunakan  metode Support  Vector  Machine . Data  yang  digunakan  bersumber  dari  PT.  Tunas Mobilindo  Perkasa.  Data  yang  diteliti  ini merupakan  data  mobil  serta  penjualan  mobil  di PT.  Tunas  Mobilindo  Perkasa  dengan  periode tahun  2013.  Untuk  menerapkan  metode Neural Network,  Support  Vector Machine dan  Algoritma C4.5 ini  digunakan  perangkat  lunak  RapidMiner. Hasil  penerapan  ini  kemudian  dikomparasi menggunakan Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC. Berdasarkan  penelitian  ini  terbukti  bahwa
metode  Algoritma  C4.5 memiliki  tingkat  akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan Neural  Network dan Support Vector Machine .
Kata  Kunci : Algoritma  C4.5,  Klasifikasi,  Neural Network, Support Vector Machine.

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  pendapatan  per  kapita  dan kurangnya  ketersediaan  armada  kendaraan umum, membuat masyarakat dikalangan menengah  keatas  lebih  memilih  memakai kendaraan  mobil  pribadi.  Mobil  merupakan  alat transportasi  yang  banyak  digemari  karena efisiensinya memberikan keamanan dan kenyamanan  bagi  pemakainya.  Jumlah  mobil pribadi  yang  beredar  pun  semakin  meningkat seiring  bermunculannya  merk  dan  tipe  terbaru dari  berbagai  industri  mobil,  ditambah  dengan semakin  beredarnya  iklan-iklan  mobil,  membuat sebagian konsumen tertarik dan terdorong untuk memilih  mobil  yang  diminati  (N.A  Lazuardi  dkk, 2013).
Pada  dasarnya,  mobil  dapat  dikategorikan dari  berbagai  jenis  fitur  yaitu  mulai  dari  bentuk, ukuran,  spesifikasi  mekanik,  roda,  kinerja,  sofa mobil  dan  sebagainya.  Setiap  individu  dapat memilih  fitur  mobil  dengan  kepuasan  tersendiri di  semua  bidang.  Penelitian  tentang  klasifikasi kendaraan  khususnya  mobil  telah  dilakukan dengan  menggunakan  model Artificial  Neural Network Feedforward Multilayer dengan algoritma Backpropagation. Dari  hasil  penelitian akhir yang diuji kesimpulannya adalah Multilayer Perceptron dengan Algoritma  Backpropagation dapat  digunakan  sebagai  penyelesaian  untuk masalah  klasifikasi  dengan  node  penuh training , learning dan transfer  function (Chauhan  dan  K.V Prema, 2012).
Pada  klasifikasi  kendaraan  juga  dilakukan Mishra  dkk  (2013),  dengan  menggunakan pendekatan Probabilistik  Neural  Network dan seleksi fitur. Tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan  kendaraan  yang  diminati
pelanggan  dengan  jumlah  kendaraan  berbeda yang tersedia di  pasar berdasarkan survei  pasar. Dari  hasil  penelitian  akhir  menyebutkan  bahwa decission  tree merupakan  algoritma  yang  paling akurat,  namun  dalam  uji  T-Test  tidak  dominan terhadap algoritma lain.
Penelitian  juga  pernah  dilakukan  Wah,  dkk (2013) dengan mengkomparasi beberapa algoritma  klasifikasi  data  mining  yaitu Logistic Regression (LR), Decision  Tree (DT)  dan Neural Network (NN).  Hasil  menunjukkan  tidak  ada model  mengungguli  karakteristik  lain.    Metode yang diusulkan untuk menutupi teknik klasifikasi lainnya adalah SVM.
Dari  metode-metode  yang  pernah  diteliti berkaitan  dengan  klasifikasi  seleksi  mobil  maka pada  penelitian  ini  digunakan  metode  dengan mengkomparasi  beberapa  metode  yaitu Neural Network , Support  Vector  Machine dan  Algoritma C4.5  dimana  masing-masing  metode  mempunyai kelebihan.
Neural  Network memiliki  kemampuan sangat  mudah  diterima  untuk  data noisy dan akurasi tinggi serta lebih baik dalam data mining namun Neural  Network mempunyai  kelemahan dimana  menggunakan  data  pelatihan  cukup besar.
Kelebihan  dari Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  cukup  populer  dan  baik  untuk penggunaan  klasifikasi  karena  tidak  tergantung pada  jumlah  fitur  dan  bisa  mengatasi  masalah dimensi.  Dari  segi  komputasi,  SVM  dapat melakukan  proses training dengan  cepat  dan  ini berguna dalam teknik learning ketika mengadapi masalah ketidaktegasan (Maimon, 2010).
Sedangkan  kelebihan  dari  algoritma  C4.5 atau  dikenal  dengan  nama Decision  Tree (Gorunescu,  2011)  yaitu  hasil  analisa  berupa diagram  pohon  yang  sangat  mudah  dimengerti, mudah untuk dibangun, serta membutuhkan data percobaan  yang  lebih  sedikit  dibandingkan algoritma  klasifikasi  lainnya,  mampu  mengolah data  nominal  dan  kontinyu,  namun  kelemahan dari  algoritma  Algoritma  C4.5  ini  adalah    tidak bisa menggunakan sampel yang lebih besar.
Dari  kelebihan  dan  kelemahan  yang dimiliki  oleh  ketiga  metode  tersebut,  maka  pada penelitian ini dilakukan dengan membandingkan ketiga metode tersebut.
Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh  model Neural  Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 yang memiliki akurasi  yang  paling  tinggi  dan  tepat  untuk klasifikasi  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur.  Serta memiliki  manfaat  baik  praktis  maupun  teoritis. Dimana  penelitian  ini  memberikan  manfaat praktis  yaitu  memberikan  kontribusi  keilmuan pada  penelitian  bidang  klasifikasi  data  mining khususnya  untuk  klasifikasi  seleksi  mobil
berdasarkan  fitur.  Sedangkan  manfaat  teoritis yaitu dengan memberikan bukti empiris mengenai  penerapan  model Neural  Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 pada klasifikasi  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur  di  PT. Tunas Mobilindo Perkasa.
Masalah  yang  diangkat  dalam  penelitian ini  dibatasi  pada  penerapan  model Neural Network,  Support  Vector  Machine dan  Algoritma C4.5,  yang  akan  ditetapkan  untuk  klasifikasi seleksi  mobil  berdasarkan  fitur.  Penelitian  ini hanya  berfokus  pada  mobil  dengan  merk Daihatsu di PT. Tunas Mobilindo Perkasa dengan acuan tahun amatan 2013.
Untuk menerapkan model Neural Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5, maka digunakan  perangkat  lunak  ( software )  yaitu RapidMiner  dimana software tersebut  memiliki sistem  yang  komprehensif  untuk  analisa  data serta  banyak  digunakan  karena  kemampuan, fleksibilitas dan kemudahan dalam penggunaannya.
Hasil dari penerapan menggunakan model Neural  Network,  Support  Vector  Machine dan Algoritma  C4.5,    ini  kemudian  akan  dikomparasi tingkat  akurasinya  menggunakan Confusion matrix dan  kurva  ROC  ( Receiver  Operating Characteristic )  untuk  mengetahui  model  yang memiliki  tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi, sehingga tujuan penerapan model tersebut untuk seleksi mobil berdasarkan fitur ini dapat tercapai.

## BAHAN DAN METODE
Menurut  (Dawson,  2009)  ada  empat metode  penelitian  yang  umum  digunakan  yaitu tindakan penelitian, eksperimen, studi kasus dan survey.  Dalam  konteks  penelitian,  metode  yang dilakukan  mengacu  kepada  pemecahan  masala yang meliputi mengumpulkan data, merumuskan hipotesis  atau  proposisi,  pengujian  hipotesis, menafsirkan  hasil,  dan  kesimpulan  (Berndtssom, 2008).
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini adalah jenis penelitian eksperimen. Jenis penelitian eksperimen ini menguji kebenaran sebuah hipotesis dengan statistik dan menghubungkannya  dengan  masalah  penelitian (Kothari, 2004).
Jenis  penelitian  eksperimen  dibagi  dua, yaitu  eksprimen  absolut  dan  eksperimen komparatif. Eksperimen absolut mengarah kepada dampak yang dihasilkan dari eksperimen, misalnya  pengaruh  honor  dosen  terhadap kinerja.  Sedangkan  eksperimen  komparatif  yaitu membandingkan  dua  objek  yang  berbeda, misalnya  membandingkan  dua  algoritma  yang berbeda  dengan  melihat  hasil  statistik  masing- masing  mana  yang  lebih  baik  (Kothari,  2004).
Pada  penelitian  ini,  jenis  penelitian  yang  diambil adalah Eksperimen Komparatif.
Penelitian
ini dirancang dengan melakukan    perbandingan  atau  komparasi  dan evaluasi  pada  metode Neural  Network,  Support Vector  Machines dan  Algoritma  C4.5  untuk mengetahui  model  manakah  yang  memiliki keakuratan  lebih  tinggi  dalam  seleksi  mobil berdasarkan  fitur.  Penelitian  ini  menggunakan data  mobil  dan  data  penjualan  mobil  yang bersumber dari PT. Tunas Mobilindo Perkasa.
Metode pengumpulan data untuk mendapatkan  sumber  data  dibagi  menjadi  dua, yaitu data primer dan data sekunder. Data primer yaitu  data  yang  dikumpulkan  pertama  kali,  dan untuk  melihat  apa  yang  sesungguhnya  terjadi melalui  observasi,  interview,  kuesioner,  dll.  Data sekunder  adalah  data  yang  telah  dikumpulkan dan  dianalisis  oleh  orang  lain  baik  yang  telah dipublikasikan maupun yang belum dipublikasikan,  misalnya  dari  dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan informasi lainnya yang ada hubungannya dengan masalah yang diteliti.
Teknik pengumpulan data yang digunakan pada  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan data  primer.  Data  utama  diperoleh  dari  data penjualan  mobil  Daihatsu  dengan  tahun  amatan 2013 di PT. Tunas Mobilindo Perkasa sedangkan data pendukung didapatkan dari buku, jurnal dan publikasi lainnya.
Dalam melakukan eksperimen ini, penelitian  menggunakan  model Cross-Industry Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM) yang  terdiri  dari enam  tahap,  yaitu  (Chapman, 2000):
a. Tahap Business understanding
Dataset yang didapat berasal dari PT. Tunas Mobilindo  Perkasa.  Banyak  penelitian  yang telah melakukan klasifikasi kendaraan mobil dengan model Neural Network dan Algoritma C4.5  namun  belum  ada  yang membandingkan  metode Neural  Network,
Support  Vector  Machine dan  Algoritma  C4.5 dalam seleksi mobil berdasarkan fitur untuk mengetahui model mana yang paling akurat dimana  masing-masing  metode  memiliki kelebihan.
Pengolahan  data  awal  perlu  dilakukan sebelum data
digunakan untuk membandingkan  metode Neural  Network,
Support Vector Machine dan Algoritma C4.5,. Pengolahan awal data berupa pembentukan sumber  data random ( set  the  random  seed ) dan pembentukan variabel pemilihan ( partition variabel ).
b. Tahap data understanding Dataset  diperoleh  dari  PT.  Tunas  Mobilindo Perkasa yang terdiri dari 719 record dengan 17  variabel  bebas,  diantaranya:  nama  cust,
gender, umur, chasis number, engine number, merk,  tipe,  mesin  cc,  sistem  kemudi, kapasitas,  rasio  gigi  akhir  (rga), anti-lock braking  system (abs),  rem,  bahan  bakar, air conditioner (ac), airbag dan harga.
c. Tahap data preparation
Data  yang  diperoleh  sebanyak  17  variabel namun  terdapat  beberapa  variabel  yang tidak  digunakan  karena  variabel  tersebut tidak relevan untuk penelitian ini, kemudian dilakukan  proses  seleksi  pemilihan  variabel yang digunakan berdasarkan uji kesepakatan  pada  30  responden  yang kebanyakan pernah  bertransaksi kendaraan mobil.  Dari  pemilihan  variabel  dengan  uji kesepakatan maka dinyatakan bahwa variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  9  variabel  yang  terdiri  dari  8 atribut predictor dan  1  atribut  tujuan. Atribut predictor yang  digunakan  adalah merk,  mesin  cc,  kapasitas,  sistem  kemudi, anti-lock braking system (abs), air conditioner (ac), airbag dan harga.
Sedangkan  atribut  tujuan  adalah  sebagai output yang  digunakan  untuk  membedakan hasil  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur,  yaitu: “Diminati”  dan  “Kurang”  diminati.  Untuk mendapatkan data yang valid dan berkualitas  maka  dilakukan  uji  data validation untuk  mengidentifikasi  dan menghapus  data  yang  ganjil  ( outlier/noise ), data  yang  tidak  konsisten,  dan  data  yang tidak lengkap( missing value ).
d. Tahap modeling
Menggunakan  model  pada  data training yang sudah diseleksi variabelnya. Kemudian, data training tersebut  diuji  dengan  model yang digunakan yaitu Algoritma C4.5, Neural Network dan Support  Vector  Machine akan menghasilkan akurasi dalam proses klasifikasi seleksi mobil berdasarkan fitur. Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  data training dengan  metode  tersebut  dilakukan dengan  teknik  10 folds  cross  validation .  Hal ini  dilakukan  dengan  tujuan  menghasilkan akurasi  yang  paling  tinggi  pada  hasil  uji-t metode  tersebut.  Hasil  akurasi  tersebut dapat  digunakan  sebagai  nilai  yang  paling baik setelah teknik 10 folds  cross validation . Semua dataset diuji  dengan  metode/model yang  diusulkan  pada  aplikasi  RapidMiner. Eksperimen dilakukan satu persatu terhadap dataset dan model yang digunakan.
e. Tahap evaluation Setelah tahap modelling dilakukan, hasil dari komparasi  metode Neural  Network,  Support Vector  Machine dan Algoritma  C4.5 ini kemudian akan dikomparasi tingkat akurasinya  menggunakan Confusion  matrix
dan nilai AUC ( Area Under ROC Curve ) untuk mengetahui  model/metode  yang  memiliki tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi,  sehingga tujuan  penerapan  metode Neural  Network, Support Vector Machines dan Algoritma C4.5 , untuk  mengklasifikasikan  seleksi  mobil berdasarkan fitur dapat tercapai.
Dari  hasil  akurasi  yang  paling  tinggi menandakan  bahwa  model  tersebut  yang diuji  menghasilkan  model  baru  yang  paling baik. Model tersebut yang dianggap
sementara  menjadi  model  yang  paling  baik untuk menghasilkan klasifikasi dalam seleksi  mobil  berdasarkan  fitur.  Proses selanjutnya  adalah  proses  pengujian  model tersebut  terhadap  data training yang menggunakan variabel yang sudah diseleksi. Hasil  dari  proses  ini  akan  menghasilkan sebuah  nilai  AUC  ( Area  Under  ROC  Curve ) dan  angka  yang  berisi False Positif, False Negatif, True Positif,  dan True Negatif.  Hasil tersebut  dikenal  dengan confusion  matrix dimana akan terdapat tabel dengan keadaan klasifikasi  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur tersebut  untuk  mendapatkan  persentase ketepatan prediksi/akurasi.
Setelah  diperoleh  nilai  AUC,  nilai  tersebut digunakan  sebagai  penentuan  metode  yang menghasilkan  akurasi  yang  paling  tinggi. Semua  nilai  AUC  pada dataset akan dibandingkan. Hasil AUC akan dimasukan ke dalam  sebuah  tabel  dan  kemudian  akan disimpulkan  metode  mana  yang  memiliki akurasi  paling  tinggi  dalam  klasifikasi seleksi mobil berdasarkan fitur.
Sedangkan  nilai confusion  matrix akan digunakan  untuk  menghitung  performa prediksi.  Performa  prediksi  seleksi  mobil berdasarkan
fitur
menggunakan perhitungan  nilai precision.  Precision digunakan  untuk  mendapatkan  persentase nilai True (terdapat diminati) terhadap nilai True dan  nilai  yang  prediksi True tapi kenyataannya False .
Pada dataset yang  memiliki  kesalahan prediksi  yang  sedikit  akan  menghasilkan nilai precision yang  besar.  Setelah  diperoleh semua  nilai  performa  prediksi  pada  semua dataset , kemudian nilai-nilai tersebut dibandingkan.  Nilai  performa  prediksi  yang paling  tinggi  dianggap  sebagai  yang  paling baik.  Kesimpulan  dari  nilai  performa prediksi  yang  paling  tinggi  menandakan bahwa  model  tersebut  merupakan  model yang  paling  cocok  untuk  klasifikasi  seleksi mobil berdasarkan fitur.
f. Tahap deployment Pada  tahap  ini  diterapkan  model  yang memiliki  akurasi  yang  paling  baik  pada  PT.
Tunas Mobilindo Perkasa atau instansi yang relevan  untuk  mengklasifikasi  seleksi  mobil berdasarkan  fitur  dengan  menggunakan data  baru.  Untuk  memastikan  bahwa perangkat  lunak  yang  dibuat  memiliki standar  minimal  kualitas,  maka  salah  satu metode untuk pengukuran kualitas perangkat  lunak  secara  kuantitatif  adalah metode SQA ( Software Quality Assurance ).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  metode Neural  Network, Support Vector Machine dan Algoritma C4.5 yang memiliki akurasi klasifikasi seleksi mobil berdasarkan fitur yang  paling  tinggi.  Data  yang  dianalisa  adalah data hasil penjualan mobil dengan menggunakan metode Neural  Network, Support  Vector  Machine dan  Algoritma  C4.5.  Hasil  dari  analisa  tersebut kemudian akan dibandingkan untuk mendapatkan  model  terpilih  sesuai  dengan kriteria  pemilihan  model  terbaik,  yaitu  metode atau model yang memiliki akurasi paling tinggi. a. Neural Network Neural  net yang  dihasilkan  dari  pengolahan data training seleksi  mobil  berdasarkan  fitur dengan metode neural network adalah multilayer perceptron , sampel data training yang digunakan adalah  data  penjualan  mobil  pada  PT.  Tunas Mobilindo Perkasa dengan tahun amatan 2013.
Neural  net yang  dihasilkan  pada  gambar  1 dengan menggunakan tiga layer yang terdiri input layer terdiri  dari  delapan  simpul,  yaitu  sama dengan  jumlah  atribut predictor yang  digunakan yaitu  merk,  mesin_cc,  kapasitas,  sistem_kemudi, abs,  ac,  airbag,  harga  ditambah  satu  simpul  bias. Layer yang kedua adalah hidden layer yang terdiri enam  simpul  dan  satu  simpul  bias. Layer yang ketiga  adalah output  layer terdapat  dua  simpul yakni mewakili atribut kelas diminati dan kurang. Gambar  1  merupakan  hasil  percobaan neural network dengan  satu hidden  layer yang  terdiri dari enam simpul.
Gambar 1. Neural Net Enam Simpul Hidden Layer Sumber: Hasil Olah Data (2014)
Hasil  analisis  pengujian  data training dengan  model neural  network, diketahui  tingkat akurasinya  82,11%,  dari  710  data  sebanyak  460 data  diprediksi  dengan  tepat  yaitu  masuk  dalam klasifikasi  diminati,  dan  sebanyak  66  data diprediksi  diminati  tetapi  ternyata  masuk kedalam  klasifikasi  kurang,  61  data  diprediksi kurang  namun  masuk  kedalam  klasifikasi diminati,  123  data  diprediksi  tepat  yaitu  masuk kedalam klasifikasi kurang seperti tabel confusion matrix yang  disajikan  pada  Tabel  1.  Hasil  yang didapat dari pengolahan ROC untuk model Neural Network dengan  menggunakan  data training sebesar 0,884 dapat dilihat pada gambar 7.
Sumber: Uji Data (2014)
Gambar 2. Pengujian Model  Neural Network
Tabel 1. Nilai Akurasi Data Training Model
Algoritma C4.5
Sumber: Hasil Olah Data (2014)
Akurasi = (TN + TP) (TN + FN + TP + FP) = (123 + 460)
(123 + 66 + 460 + 61)
= 0,82112 = 0,8211 Gambar 3. Kurva ROC Neural Network
Sumber: Hasil Olah Data (2014)
b. Support Vector Machine
Nilai training  cycles dalam  penelitian  ini ditentukan  dengan  cara  melakukan  uji  coba memasukkan  C  dan  epsilon.  Berikut  ini  adalah hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan  untuk penentuan nilai training cycles:
Tabel 2. Eksperimen nilai training cycle SVM C Epsilon SVM Accuracy AUC 0.0 0.0 76,20 0,79 1.0 1.0 73,88 0,50 1.0 0.0 74,79 0,74 Sumber: Hasil Olah Data (2014) Tabel 3. Kernel Model pada data training SVM Atribute Merk Merk 0.467 Mesin cc -1.153 Kapasitas 0.241 Sistem Kemudi 0.013 ABS 0.326 AC 0.187 Airbag -0.537 Harga 0.805 Sumber: Hasil Olah Data (2014)
Pengujian  data training dengan  model Support  Vector  Machine diperoleh accuracy 76,20%,  dari  710  data  sebanyak  419  data diprediksi  dengan  tepat  yaitu  masuk  dalam klasifikasi  diminati,  dan  sebanyak  67  data diprediksi  diminati  tetapi  ternyata  masuk kedalam  klasifikasi  kurang,  102  data  diprediksi kurang  namun  masuk  kedalam  klasifikasi diminati,  122  data  diprediksi  tepat  yaitu  masuk kedalam klasifikasi kurang seperti tabel confusion matrix yang  disajikan  pada  Tabel.4.  Hasil  yang didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  model Support  Vector  Machine dengan  menggunakan data training sebesar  0,793  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Sumber: Uji Data (2014) Gambar 4. Pengujian Model  SVM
Tabel 4 Nilai Akurasi Data Training Model SVM
Sumber: Hasil Olah Data (2014) Akurasi =
(TN + TP) (TN + FN + TP + FP) = (122 + 419) (122 + 67 + 419 + 102) = 0,76197 = 0,7620
Sumber: Hasil Olah Data (2014) Gambar 5 . Kurva ROC SVM
c. Algoritma C4.5
Data training yang digunakan adalah untuk menentukan  apakah  fitur  mobil  yang  ada  pada mobil  diminati  atau  kurang  diminati  oleh customer .  Berikut  akan  dibahas  langkah-langkah perhitungan klasifikasi seleksi mobil berdasarkan fitur  yang  diminati  atau  kurang  diminati  dengan menggunakan  algoritma  C4.5.  Berikut  langkah dalam pembuatan pohon keputusan, yaitu:
1) Menyiapkan data training
2) Hitung  nilai entropy keseluruhan  total  kasus “Diminati”  dan  “Kurang”  pada  seleksi  mobil berdasarkan fitur. Dari data training yang ada diketahui jumlah kasus yang fiturnya “Diminati”  sebanyak  521 record ,  dan  jumlah kasus  yang  fiturnya  “Kurang”  diminati  adalah sebanyak  189 record total  kasus  keseluruhan adalah 710 kasus.
3) Hitung  nilai  entropi  dan  nilai gain masing- masing  atribut.  Nilai gain tertinggi  adalah atribut  yang  menjadi root dari  pohon keputusan  yang  akan  dibuat.  Misalkan menghitung entropi bagi atribut merk.
    n i pi pi S Entropy 1 2 log * ) ( = -521/710 * log 2 521/710 + (-189/710 *
log 2 189/710)
= 0,836
4) Hitung  nilai  entropi  dan  nilai gain masing- masing  atribut.  Nilai gain tertinggi  adalah atribut  yang  menjadi root dari  pohon keputusan yang akan dibuat.
Sumber: Hasil Olah Data (2014) Gambar 6. Pohon Keputusan Data Seleksi mobil
Dari  hasil  analisis  dengan  menggunakan tools RapidMiner , diketahui  tingkat  akurasinya 82,96%,  dari  710  data  sebanyak  440  data diprediksi  dengan  tepat  yaitu  masuk  dalam klasifikasi  diminati,  dan  sebanyak  40  data diprediksi  diminati  tetapi  ternyata  masuk kedalam  klasifikasi  kurang,  81  data  diprediksi kurang  namun  masuk  kedalam  klasifikasi diminati,  149  data  diprediksi  tepat  yaitu  masuk kedalam klasifikasi kurang seperti tabel confusion matrix yang  disajikan  pada  Tabel  5  Hasil  yang didapat  dari  pengolahan  ROC  untuk  algoritma C4.5  dengan  menggunakan  data training sebesar 0,888 dimana garis horizontal adalah false positif dan  garis  vertikal true positif,  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Sumber: Uji Data (2014) Gambar 7. Pengujian Model Algoritma C4.5
Tabel 5. Nilai Akurasi Data Training Model
Algoritma C4.5 Sumber: Hasil Olah Data (2014) Akurasi = (TN + TP)
(TN + FN + TP + FP)
=
(149 + 440)
(149 + 40 + 440 + 81)
= 0,82957 = 0,8296
Sumber: Hasil Olah Data (2014) Gambar 8. Kurva ROC Algoritma C4.5
Berdasarkan  dari  analisis  perbandingan model, maka akurasi masing-masing model dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Confussion Matrix dan AUC Model Confussion Matrix AUC Neural Network 82,11% 0,884 Support Vector Machine 76,20% 0,793 Algoritma C4.5 82,96% 0,888 Sumber: Hasil Olah Data (2014)
Dari  table  hasil  komparasi  di  atas membandingkan  tingkat  akurasi Confussion Matrix dan  AUC  untuk  model  Algoritma  C4.5, Neural  Network dan Support  Vector  Machine , terlihat  bahwa  model  Algoritma  C4.5  memiliki nilai akurasi lebih tinggi yaitu 82,96%
dibandingkan  model Neural  Network sebesar 82,11%  dan Support  Vector  Machine sebesar 76,20%.
Dari  hasil  perhitungan  yang  tertera  pada Tabel    6  diatas  dengan  menerapkan  klasifikasi performance keakurasian  AUC  maka  diperoleh hasil  penelitian  yaitu,  terdapat  dua  metode  yang merupakan  kategori Good  Classification yaitu untuk  model  Algoritma  C4.5  dengan  nilai  AUC 0,888  dan  model Neural  Network dengan  nilai AUC  0.884  sedangkan Support  Vector  Machine termasuk kategori Fair Classification dengan nilai AUC 0.793.
Rule  hasil  klasifikasi  dari  Algoritma  C4.5 diterapkan  dalam  pembuatan  aplikasi  untuk klasifikasi  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur  agar dapat  memudahkan  pekerja  di  PT.  Tunas Mobilindo  Perkasa  dalam  membantu customer pada  seleksi  mobil  berdasarkan  fitur  dan  dapat membantu  perusahaan  dalam  memutuskan untuk memproduksi fitur-fitur mana yang banyak diminati oleh customer .
Gambar 9. GUI Seleksi mobil berdasarkan fitur Sumber: Uji Aplikasi (2014)
Pada  gambar  9  menunjukkan  program  GUI seleksi  mobil  berdasarkan  fitur  dimana  program tersebut  akan  menampilkan output berupa keterangan  apakah  masuk  kedalam  kategori diminati  oleh customer atau  kurang  diminati. Program  GUI seleksi  mobil  berdasarkan  fitur  ini dibangun  dengan  menggunakan Microsoft  Visual Basic.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  dibuat  untuk  mengklasifikasi seleksi mobil berdasarkan fitur dengan menggunakan perbandingan metode yaitu Neural Network,  Support  Vector  Machine dan  Algoritma C4.5, agar  dapat  diketahui  metode  atau  model mana yang memiliki akurasi paling tinggi.
Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  ketiga metode  atau  model  tersebut  digunakan  metode pengujian Counfusion  Matrix dan Kurva ROC. Berdasarkan  pengukuran  tingkat  akurasi  ketiga metode  atau  model  tersebut,  diketahui  bahwa model  Algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi paling  tinggi  yaitu  82,96%  dibandingkan  model Neural  Network sebesar  82,11%  dan Support Vector Machine sebesar 76,20%. Dan  dari  hasil  perhitungan, performance keakurasian AUC diperoleh hasil penelitian yaitu, terdapat  dua  metode  yang  masuk  kedalam kategori Good  Classification yaitu  untuk  model Algoritma C4.5 dengan nilai AUC 0,888 dan model Neural  Network dengan  nilai  AUC  0.884 sedangkan Support  Vector  Machine termasuk kategori Fair  Classification dengan  nilai  AUC 0.793. Sehingga dapat ditaruk kesimpulan bahwa metode  Algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi yang  paling  tinggi  dibandingkan  dengan Neural Network dan Support  Vector  Machine .  Dengan demikian, metode Algoritma C4.5 dapat digunakan  untuk  klasifikasi  seleksi  mobil berdasarkan fitur.

## REFERENSI
Chapman,  Peter.  CRISP-DM  1.0 Step  by  step  Data Mining Guide. SPSS Inc, 2000.
Chauhan,  Sucheta  dan  K.  V.  Prema. Car Classification Using Artificial Neural Network . 2012. Dawson,  C.  W. Projects  In  Computing  And Information  System  A  Student's  Guide. England: Addison-Wesley, 2009. Gorunescu,  F. Data  Mining  Concepts, Models  and
Techniques .  Berlin  Heidelberg:  Springer Verlag, 2011. Kothari,  C.  R.. Research  Methology  Methods  and Techniques. India:  New  Age  International Limited, 2004.
Maimon, Oded&Rokach,  Lior.  Data  Mining  and
Knowledge Discovey Handbook . New
York:Springer, 2010.
Mishra,  dkk. A  Probabilistic  Neural  Network Approach  For  Classification  Of  Vehicle .
2013.
N.A,  Lazuardi  dkk.  Evaluasi    Kelayakan  Mobil Menggunakan K-Nearest Neighbour . 2013.
Wah,  dkk . Predicting  Car  Purchase  Intent  Using Data Mining Approach . 2011.

## BIODATA PENULIS
Esty  Purwaningsih,  M.Kom . Lahir  di  Jakarta,  pada  tanggal 28  Oktober  1987.  Riwayat pendidikan:  Diploma  III  AMIK BSI  Jakarta  tahun  lulus  2009, Strata  I  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta  lulus  tahun  2011  dan Strata  II  Pascasarjana  STMIK Nusa  Mandiri  Jakarta  lulus  tahun  2014.  Bekerja sebagai Dosen Bina Sarana Informatika.