Vol. 1 No. 2 (2021) 71 – 74
ISSN Media Elektronik: 2807–8152

## Klasifikasi Rasa Susu Almond Berdasarkan Minat Pelanggan
Menggunakan Algoritma C4.5 di Home Made MamiNia Ice

## Pematangsiantar
Febriani 1* , Indra Gunawan 2 , Rafiqa Dewi 3 , Dedy Hartama 4 , Muhammad Ridwan Lubis 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Email: 1* febriani0300@gmail.com

## ABSTRACT
Almond  milk  is  a  plant-based  milk  drink  made  from  almonds.  Almond  juice  has  a  paler  color  and  a  thicker texture than  regular  milk.  As for  the  benefits  of almond  milk in  the  world  of  health,  namely to  increase  breast milk production, prevent high blood pressure, strengthen immunity, protect bone health, maintain baby's heart health,  prevent  free  radicals,  facilitate  digestion,  make  skin  bright  after childbirth.  Data  mining  is  part  of  the Knowledge Discovery in Database (KDD) process stage. Therefore, the authors provide a classification solution in Data Mining is done using the Algorithm C4.5. With the Algorithm C4.5 you will get a Decision Tree that is easy to understand and easy to understand. Thus, it can help the owner determine the almond milk production plan that is most in demand and without worrying about excess goods or shortages of ingredients.
Keywords: Almond Milk, Data Mining, Algorithm C4.5 .

## ABSTRAK
Susu almond adalah minuman susu nabati yang dibuat dari kacang almond. Sari kacang almond memiliki warna yang lebih pucat dan tekstur yang lebih kental dibandingkan susu biasanya. Adapun manfaat susu almond dalam dunia  kesehatan  yaitu  untuk  meningkatkan  produksi  ASI,  mencegah  tekanan  darah  tinggi,  memperkuat kekebalan  tubuh,  melindungi  kesehatan  tulang,  menjaga  kesehatan  jantung  bayi,  penangkal  radikal  bebas, memperlancar pencernaan, membuat kulit cerah setelah melahirkan. Data mining merupakan bagian dari tahapan proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Oleh  sebab  itu  penulis memberikan  solusi  klasifikasi  dalam Data Mining dilakukan dengan menggunakan Algoritma C4.5. Dengan Algoritma C4.5 akan didapatkan sebuah Pohon  Keputusan  yang  mudah  dipahami  dan  mudah  dimengerti.  Dengan  demikian  dapat  membantu  pemilik menentukan  perencanaan  produksi  susu  almond  yang  paling  banyak  diminati  serta  tanpa  khawatir  terjadi kelebihan barang atau kekurangan bahan.
Kata Kunci: Susu Almond, Data Mining, Algoritma C4.5.

## 1. Pendahuluan
Minat  adalah  timbulnya  perasaan  suka  terhadap  suatu objek  yang  ditandai  dengan  adanya  rasa  senang  atau tertarik  terhadap  sesuatu  tanpa  ada  paksaan.  Minat timbul  karena  seseorang  merasa  senang  atau  tertarik terhadap sesuatu disertai dengan adanya kecenderungan untuk berhubungan lebih aktif terhadap objek tersebut. ”Minat  pembeli  adalah  niat  untuk  melakukan pembelian  pada  waktu  yang  akan datang”  [1].  Hal ini bertujuan  untuk  mempertahankan  para  pelanggan sehingga  setiap  pengusaha  harus  dapat  memahami secara  seksama  harapan-harapan  apa  saja  yang diinginkan semua pelanggannya, maka hal ini membuat pengusaha  harus  dapat  mengetahui  sampai  mana tingkat  rasa  susu  almond  yang  diminati  dari  setiap
pelanggan-pelanggannya.  Setiap  pelanggan  mungkin memiliki rasa susu almond dengan minat yang berbeda, yaitu  bila  rasa  susu  almond  yang  dipilih  tidak  sesuai harapanya  setelah  dikonsumsi,  maka  pelanggan tersebut akan merasa tidak puas dan mencoba rasa susu almond yang lain. Namun bila terjadi sebaliknya, yaitu rasa  susu  almond  sesuai  dengan  harapannya,  maka pelanggan  akan  merasa  puas  sehingga  suatu  saat  akan kembali  mengkonsumsi  atau  menjadi  pelanggan  tetap produk susu almond tersebut sesuai dengan pilihan rasa yang disukai.
Data Mining adalah proses pengambilan pola pada data yang  akan  di  proses  sehingga output tersebut  berupa informasi  yang  sangat  penting  dan  terdapat  beberapa
istilah  lain  yang  memiliki  makna  yang  sama[2].  Data Mining  terdiri  dari  beberapa  fase  yaitu  Estimasi, Clustering,  Prediksi,  Klasifikasi,  dan  Asosiasi.  Data Mining  memiliki  salah  satu  metode  yaitu Decision Tree. Decision Tree dengan Algoritma C4.5 merupakan klasifikasi  atau  segmentasi  pengelompokkan  dan bersifat prediktif[3].
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  proses  pada  data mining  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  yang berharga dari salah satunya klasifikasi yang menggunakan  refrensi  struktur  pohon  keputusan dimana  setiap node mempresentasikan  atribut  dan mempartisi kasus dalam cabang.
Contohnya  pada  UMKM  Maminia Ice yang terletak  di Jalan Karomah Karang Sari  Pematangsiantar Sumatera Utara. Maminia Ice adalah sebuah usaha rumahan yang sudah  berjalan  sejak  2  tahun  lalu.  Maminia Ice juga memproduksi  berbagai  macam  minuman ice seperti; Almond  Milk ,  Es  Teler,  Manggo  Sago,  Nangka  Sago, Jus  Kedondong  Asamboi,  Jus  Markijer  (Markisa Jeruk),  Es  Kacang  Hijau  Kelapa  Muda,  dan  juga menyediakan  Madu  Hutan  asli.  Disini  penulis mengambil  sampel  untuk  Almond Milk yang  memiliki 3  varian  rasa,  yaitu Almond  Milk  Original , Almond Milk Avocado , dan Almond Milk Chocolate .
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  yang digunakan  untuk  membentuk  pohon  keputusan [4]. Algoritma  C4.5  mempunyai  input  berupa training samples dan samples , training  samples berupa  data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya, sedangkan samples merupakan  field-field  data  yang  nantinya  akan  kita gunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi  data  [5].  Algoritma  ini  akan  digunakan untuk  menentukan  rasa  susu  almond  manakah  yang paling  diminati  dan  laku  atau  kurang  laku  dipasaran dan diharapkan dapat membantu owner agar kestabilan penjualan  dapat  berjalan.  Dalam  mencari  klasifikasi rasa susu almond yang paling diminati oleh pelanggan, dengan  metode  Algoritma  C4.5  penulis  mengambil data tahun 2020 sebanyak 100 data pelanggan.
Berdasarkan masalah diatas maka penulis tertarik untuk meneliti  Klasifikasi  Rasa  Susu  Almond  Berdasarkan Minat  Pelanggan  Menggunakan  Algoritma  C4.5  di Home Made Maminia Ice Pematangsiantar.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  perulangan  dan memerlukan  interaksi  manusia  dalam  prosesnya  untuk menemukan  pola  atau  model  baru  yang  dapat
digeneralisasi  untuk  masa  yang  akan  datang  dan bermanfaat  jika  digunakan  untuk  melakukan  suatu tindakan.  Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan dalam  data  mining  yaitu Association  Rule , Apriori , Roughset , K-Means , Algoritma C4.5 dan lain-lain [6].
Data  mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  ( machine learning )  untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis[7].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5 adalah  salah  satu  metode  klasifikasi dari data mining yang digunakan untuk mengkonstruksikan  pohon  keputusan  ( decision  tree) [8] . Algoritma  C4.5 adalah  algoritma  yang  sudah banyak  dikenal  dan  digunakan  untuk  klasifikasi  data yang  memiliki  atribut-atribut  numerik  dan  kategorial. Algortima  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algoritma ID3[9].
Rumus menghitung entropy seperti rumus 1.
Entropy (S) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 𝑛 𝑖= 1 2 𝑝𝑖 (1)
Dimana  S  adalah  himpunan  kasus,  i  adalah  fitur,  n adalah  jumlah  partisi  S  dan  pi  adalah  proporsi  dari  Si terhadap S.
Rumus menghitung gain seperti rumus 2.
Gain (S,A) = Entropy(s) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si) (2)
Dimana  S  adalah  himpunan  kasus,  n  adalah  jumlah partisi  atribut  A,  |si|  adalah  jumlah  kasus  pada  partisi ke-i, |S| adalah jumlah kasus dalam S.

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  platform  perangkat  lunak ilmu  data  yang dikembangkan  oleh  perusahaan  yang bernama  sama  dengan  pihak  yang  menyediakan lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data, penambangan teks, dan analisis produktif[10].

## 2.4. Analisa Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data tahun 2020 dengan data sebanyak 100 pelanggan. Data yang digunakan sebagai penelitian dalam mengklasifikasi rasa susu almond yang paling  diminati terdiri  dari  atribut  C1  ( Almond  Milk  Original ),  C2 ( Almond  Milk Chocolate ),  C3 ( Almond  Milk  Avocado ) dan  (Hasil)  dan  dilakukan  pengolahan  data,  maka hasilnya seperti tabel dibawah ini :
Tabel 2.  Data yang akan diolah pada RapidMiner Studio Versi 5.3 Nama (C1) (C2) (C3) Hasil Rm. Riadho Suka Suka Tidak Suka Minat Rm. Al  Husni Suka Tidak Suka Cukup Suka Minat
Nova Cukup Suka Tidak Suka Cukup Suka Tidak Minat Herlina Tidak Suka Tidak Suka Tidak Suka Tidak Minat Fenesa Suka Tidak Suka Tidak Suka Minat Romauli Tidak Suka Tidak Suka Suka Minat Annesia Cukup Suka Tidak Suka Tidak Suka Tidak Minat Irma Cukup Suka Suka Tidak Suka Minat Vicha Tidak Suka Suka Tidak Suka Minat Kikie Suka Cukup Suka Cukup Suka Minat Zea Kitchen Suka Suka Suka Minat

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Menghitung Nilai Entropy dan Nilai Gain
Perhitungan Nilai
Entropy dan Nilai Gain menggunakan  rumus  dengan  (Persamaan  1)  dan (Persamaan  2).  Sehingga  menghasilkan  perhitungan Node 1 yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Node 1 Atribut Jlh M TM Entropy Gain
100 57 43 0,985815037 C1 0,329345455 Suka 28 28 0 0 Cukup
Suka 18 3 15 0,650022422
Tidak Suka 54 26 28 0,999010271
C2 0,213616423 Suka 22 22 0 0
Cukup Suka 20 8 12 0,970950594
Tidak Suka 58 27 31 0,996566371 C3 0,247299613 Suka 20 20 0 0 Cukup
Suka 20 12 8 0,970950594 Tidak
Suka 60 25 35 0,979868757

## 3.2. Implementasi dengan RapidMiner
Berikut  hasil  proses  klasifikasi  dan  hasil  dari  metode Algoritma C4.5 yang dilakukan dengan RapidMiner.
Gambar 1. Penghubung port Read excel dengan Decision

## Tree
Gambar  1 menjelaskan  proses drag dan drop Decision Tree pada menu operators kedalam panel process. Drag dan drop kembali read excel masukkan data uji dengan cara  yang  sama  seperti read  excel pertama lalu  setelah Decision  Tree dan read kedua  muncul  maka  lakukan penghubungan antara read  excel dengan Decision Tree lalu  ubah  pada  bagian criterion menjadi
information_gain lalu  klik Run maka  muncul  pohon keputusannya seperti pada gambar 2.

## Gambar 2. Hasil Algoritma C4.5
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  deskripsi  secara lengkap  dari  pohon  keputusan  ( Decision  Tree )  yang telah  terbentuk  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. Dari  hasil  deskripsi  ini  menunjukkan  bahwa  Almond Milk  Original menjadi  pohon  keputusan tertinggi  yang diminati pelanggan. Penggunaan Data mining Algoritma  C4.5  juga  baik  digunakan  dalam  proses menggali  data  ( data  mining  process )  untuk  menarik beberapa  kesimpulan  yang  divisualisasikan  dengan pohon keputusan ( decision tree ).

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, menunjukkan  bahwa  atribut  Almond  Milk  Original (C1) memiliki pengaruh paling tinggi dalam klasifikasi minat  tertinggi.  Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan manual  dengan  menggunakan Microsoft  Excel  2010 dan  hasil  yang  diberikan  oleh Software  RapidMiner Studio  Versi  5.3 mendapatkan  hasil  berupa rule dan pohon  keputusan  yang  sama.  Dan  dengan  adanya penerapan data  mining Algoritma  C4.5  dalam melakukan  klasifikasi  rasa  susu  almond  berdasarkan minat  pelanggan  dapat  membantu  owner  MamiNia  Ice Pematangsiantar  dalam  mengambil  keputusan  dalam menentukan  rasa  susu  almond  mana  yang  paling diminati pelanggannya.
Referensi
[1]  Y.  iqbal  maulana  and  Hendri,  “Memprediksi Minat  Pelanggan  Membeli  Produk  Sepatu Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Pada  PT. Zoelindo  Elite  Anugerah,” Sentra  Penelit.  Eng. dan Edukasi , vol. 10, no. 4, p. 70, 2018.
[2]  A.  Muzakir  and  R.  A.  Wulandari,  “Model  Data Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit  Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  19–26,  2016,  doi:
10.15294/sji.v3i1.4610.
[3]  A.  Asroni,  B.  Masajeng  Respati,  and  S.  Riyadi, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi
Jenis Pekerjaan Alumni di Universitas
Muhammadiyah  Yogyakarta,” Semesta  Tek. ,  vol. 21, no. 2, pp. 158–165, 2018, doi: 10.18196/st.212222.
[4]  H.  Hafizan  and  A.  N.  Putri,  “Penerapan  Metode Klasifikasi  Decision Tree  Pada  Status  Gizi  Balita Di  Kabupaten  Simalungun,” KESATRIA  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) , vol. 1, no. 2, pp. 68–72, 2020, doi: 10.30645/kesatria.v1i2.23.
[5]  Rismayanti,  “Decision  Tree  Penentuan  Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika (Studi Kasus: Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan),” J. Sist. Inf. , vol. 02, no. 01, pp. 16–24, 2018.
[6]  E.  S.  Pribadi,  Poningsih,  and  H.  S.  Tambunan, “Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan  Pengadilan  Agama  Pematangsiantar Menggunakan
Algoritma,” Penerapan Kecerdasan  Buatan ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  33–40,
2020.
[7]  L.  Maulida,  “PENERAPAN  DATAMINING DALAM MENGELOMPOKKAN KUNJUNGAN  WISATAWAN  KE  OBJEK WISATA  UNGGULAN  DI  PROV  .  DKI JAKARTA  DENGAN  K-MEANS,” J.  Inform. Sunan Kalijaga , vol. 2, no. 3, pp. 167–174, 2018.
[8]  W. Rumaenda, Yuciana Wilandari, and D. Safitri, “Perbandingan  Klasifikasi  Penyakit  Hipertensi Menggunakan  Regresi  Logistik  Biner  Dan Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus  Upt  Puskesmas Ponjong I, Gunungkidul),” Stud.  Puskesmas,  U  P T , vol. 5, no. 2, pp. 299–309, 2016.
[9]  M.  F.  Arifin  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan Algoritma  Klasifikasi  C4.5  dalam  Rekomendasi Penerimaan  Mitra  Penjualan  Studi  Kasus :  PT Atria Artha Persada,” J. Telekomun. dan Komput. , vol.  8,  no.  2,  pp.  88–102,  2018,  doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[10]  L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan Algoritma  C4  .  5  Sebagai  Dasar  Pemberian Kredit,” J.  INOVTEK  POLBENG ,  vol.  1,  no.  2, pp. 127–132, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.131.