## Penerapan Data Mining Algoritma J48  Untuk Mengidentifikasi Faktor- Faktor Kecelakaan Kerja
Dimpos A P Situmorang, Guidio Leonarde Ginting
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: dimpos.aditra06@gmail.com Submitted 08-06-2020; Accepted 28-08-2020; Published 31-10-2020

## Abstrak
Kecelakaan merupakan suatu kejadian yang tidak terencana begitu pun pada sebuah proyek konstruksi dimana kecelakaan sering terjadi hal ini disebabkan oleh berbagai faktor. Kita lihat pada Industri jasa konstruksi yang merupakan salah satu sektor industri y ang memiliki risiko kecelakaan  kerja  yang  cukup  tinggi.  Banyaknya kecelakaan kerja yang  terjadi  tidak  terlepas  dari  faktor  Human Error, tentunya berdampak  pada  kinerja  dan  pekerjaan  yang  dilaksanakan,  Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  Algoritma  J48  yang merupakan salah satu algoritma modern untuk melakukan Data Mining, Algoritma J48 disebut juga dengan pohon keputusan (decision tree)  yaitu  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon,  dan  pada  setiap  node merepresentasikan  atribut,cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun  mempresentasikan  kelas,    Konsep  dari  pohon keputusan  ini  adalah  dengan  mengumpulkan  data  selanjutnya  dibuatkan  decision  tree  yang  kemudian  akan  dihasilkan  rule-rule  solusi permasalahan. dari hasil penelitian faktor-faktor yang menjadi penyebab terjadinya kecelakaan kerja kontrusksi yang sering terjadi adalah Lingkungan Tempat Kerja, Alat Perlindungan Diri, Material, Pekerja dan Cara kerja Rambu - Rambu Keselamatan.
Kata Kunci: Data Mining, Kecelakaan Kerja, Algoritma J48.

## Abstract
Accidents  are  an  unplanned  event  even  in  a  construction  project  where  accidents  often  occur  due  to  various  factors.  We  see  in   the construction service industry, which is one of the industrial sectors  that have a high risk of workplace accidents. The number of work accidents that occur is inseparable from the Human Error factor, of course has an impact on the performance and work carried  out. The method used in this analysis is the J48 Algorithm, which is one of the modern algorithms to do Data Mining. The J48 algorithm is also called a decision tree. tree) is one of the classification methods that uses tree structure representation, and at each node represents attributes, branches represent values of attributes, and leaves present classes. The concept of this decision tree is to collect data and then make a decision  tree  which  will  then  produce  a  rule  -rule  solution  to  the  problem.  from  the  results  of  the  research  the  factors  that  cause  the occurrence of work accident accidents that often occur are the Workplace Environment, Personal Protection Tools, Materials, Workers and How to Work Signs - Safety Signs.
Keywords: Data Mining, Work Accidents, J48 Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Industri  jasa  konstruksi  merupakan  salah  satu  sektor  industri  yang  memiliki  risiko  kecelakaan  kerja  yang  cukup  tinggi. Banyaknya kecelakaan kerja yang terjadi tidak terlepas dari faktor Human Error. dalam penelitian ini akan dibuatkan sebuah Analisis  Data  Mining  dengan  menggunakan  Algoritma  J48  untuk  mengidentifikasi  penyebab  terjadinya  kecelakaan  kerja yang nantinya hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai panduan untuk menghindari resiko kecelakaan (zero accident), agar kualitas dan kuantitas pekerjaan menjadi baik dan mencapai target sebagaimana yang telah ditetapkan oleh pihak owner pekerjaan.
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer. ( machine learning ) untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan (knowledge) secara  otomatis.  Defenisis  lain  diantaranya  adalah pemebelajaran berbasis induksi (induction-based lerning) adalah proses pembentukan defenisi-defenisi konsep umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan dipelajari [1]. Algoritma J48 adalah salah satu kelas dipaket classifier pada aplikasi data mining weka yang mengimplementasikan algoritma C4.5. Dalam membangun  model  berupa  pohon  keputusan  Algoritma  C4.5  menggunakan  pendekatan  teori  information  gain.  Algoritm C4.5 mempunyai kelebihan karena dapat menghasilkan model berupa pohon. Model yang dihasilkan dengan Algoritma C4.5 (algoritma J48 dalam WEKA) yang dihasilkan dalam proses training dari data pelatihan berupa sebuah pohon keputusan. Pada algoritma C4.5, pemilihan atribut yang akan diproses menggunakan information gain. Jika dalam memilih atribut untuk memecah obyek dalam beberapa kelas harus kita pilih atribut yang menghasilkan information gain paling besar [2].
Pada permasalahan ini mengidentifikasi faktor-faktor kecelakaan kerja sangat perlu karena kurang nya kesadaran dari sebagian  perusahaan-perusahaan  maupun  tenaga  kerja  akan  arti  pentingnya  K3,  dengan  adanya  hal  tersebut  maka  dalam penelitian ini akan dibuatkan penerapan metode  J48 klasifikasi  dengan cara membentuk pohon keputusan yang nantinya hasil penelitian ini dapat digunakan perusahaan sebagai panduan untuk menghindari resiko kecelakaan (zero accident) , agar kualitas  dan  kuantitas  pekerjaan  menjadi  baik  dan  mencapai  target  sebagaimana  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak  owner pekerjaan .
Penulis  menerapkan  Algoritma  J48  berdasarkan  dari  penelitian  sebelumnya  yang  di  lakukan  oleh  Andri,  Yesi Novaria Kunang dan Sri Murniati yang berjudul “Implementasi Teknik Data Mining Untuk Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa  Pada  Universitas  Bina  Darma  Palembang”    mengatakan  hasil  pengujian  berjalan  baik  dengan  menggunakan algoritma J48 dalam melakukan klasifikasi data mencapai akurasi diatas 90% [3]. sedangkan dalam penelitian yang dilakukan oleh  Putu  Dody  Lesmana    yang  berjudul  “Perbandingan  Kinerja  Decision  Tree  J48  Dan  ID3  Dalam  Pengklasifikasian
Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus” mengatakan bahwa percobaan yang dilakukan menggunakan Decision tree J48 dan decision tree ID3 dapat diketahui bahwa Decision tree J48 memberikan akurasi yang lebih tinggi sebesar 74.72% sedangkan Decision tree ID3 hanya mencapai 72.64 [4].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer. ( machine learning )  untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis. Defenisis lain diantaranya adalah pemebelajaran berbasis  induksi (induction-based  lerning) adalah  proses  pembentukan  defenisi-defenisi  konsep  umum  yang  dilakukan dengan  cara  mengobservasi  contoh-contoh  spesifiikdari  konsep-konsep  yang  akan  dipelajari. Knowledge  Discovery  in Databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining.  Dalam  konteks  ini data  mining merupakan  satu langkah dari prses KDD [1].

## 2.2 Classification
Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data,  dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Klasifikasi merupakan  fungsi  pembelajaran  yang  memetakan  (mengkclasifikasi)  sebuah  unsur  ( item )  data  ke  dalam  salah  satu  dari beberapa  kelas  yang  sudah  didefinisikan.  Klasifikasi  berproses  untuk  menemukan  model  atau fungsi  yang  menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui [5].

## 2.3 Algoritma J48
Algoritma  J48  adalah  salah  satu  kelas  dipaket classifier pada  aplikasi data  mining weka  yang  mengimplementasikan algoritma  C4.5.  Algoritma  J48  merupakan  graft  tak  berarah  yang  terhubung  serta  tidak  mengandung  sirkuit.  Dalam membangun model berupa pohon keputusan Algoritma C4.5 menggunakan pendekatan teori information gain [2]. Pemilihan atribut akan  diproses  dengan  menggunakan  informasi gain .  Jika  dalam    memilih  atribut  untuk  memecah  obyek  dalam beberapa kelas harus kita pilih atribut yang menghasilkan informasi gain paling besar.
Pada  penerapan  beberapa  kasus  teknik  klasifikasi,  algoritma  ini  mampu  menghasilkan  performansi  yang  bagus. Dengan kelebihan inilah dirahapkan Algoritma ini bisa menangani studikasus secara optimal dan diharapkan juga tentunya bagi algoritma ini untuk menghasilkan akurasi dan performansi yang baik.
Ukuran information gain digunakan untuk memilih atribut uji pada setiap node di dalam tree . Ukuran ini digunakan untuk memilih atribut atau node pada pohon. Atribut dengan nilai information gain tertinggi akan terpilih sebagai parent bagi node selanjutnya.
Sebelum menghitung gain harus dihitung terlebih dahulu  nilai entropy -nya. Entropy adalah suatu  parameter untuk mengukur heterogenitas (keberagaman)  dari  suatu  kumpulan  data  sampel.  Apabila  sampel  data  semakin heterogen maka nilai dari entropy -nya semakin besar. Formula dari entropy adalah:
Entropy (S) = ∑ −  𝜋   ∗ 𝑙𝑜𝑔 𝑛 𝑖=0 2 pi (1)
Merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan entropy yang digunakan untuk menentukan seberapa informatif atribut tersebut. Berikut keterangannya:
S : Himpunan kasus n : Jumlah partial S pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i Setelah nilai entropy diperoleh maka langkah selanjutnya adalah menghitung gain untuk mengukur efektifitas suatu atribut dalam mengklasifikasi data. Gain dihitung dengan menggunakan rumus:
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ v €values (A) 𝑠𝑣 𝑠 * Entropy (Sv) (2)
Merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan gain setelah melakukan perhitungan entropy . Berikut keterangannya: S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : Jumlah kasus dalam S.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini data yang akan dianalisa data proyek di CV Terang Raya. Dimana dalam data proyek tersebut atribut yang  akan  digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  kecelakaan  kerja  dari  data  Lingkungan  tempat  kerja,  Alat perlindungan diri, Pekerja dan Cara pekerja, Material, Rambu-rambu Keselamatan. Berikut Analisa data nama proyek :
Tabel 1. Analisa Data Proyek No Nama Proyek 1 Perkerasan Jalan Rimo Bunga  - Kuta Great
2 Perkerasan jalan bintang hulu – Barung barung
3 Pengaspalan jalan rakfum –Sikunihan
4 Daerah  Irigasi Suhana
5 Daerah Irigasi Napa
6 Perbaikan jaringan di Maneas
7 Perbaikan jaringan di KutaGugung
8 Rehabilitasi Rutan Sidikalang
9 Perkerasan jalan Pertumbungen – Suka dame
10 Daerah Irigasi Simanduma
11 Pengaspalan jalan Natam Kuta Baru – Lae Meang
12 Perbaikan Jaringan Di KutaGugung
Dan yang kedua adalah penilaian inspeksi K3 masing- masing proyek yang berisikan point - poin yang akan menjadi aturan dan penilaian kelayakan suatu proyek yaitu :
1. Lingkungan Tempat Kerja
Hal - hal yang dinilai dari lingkungan tempat kerja proyek adalah sebagai berikut :
a. Kerapian Lokasi Kerja
b. Kerapian dan Kebersihan Tempat Berjalan
c. Tanda Dilarang Merokok terpasang ditempatnya
d. Kerapihan dan kebersihan rute darurat
e. Pembuangan sampah secara teratur
f. Tidak ada bahaya material terjatuh
g. Penerangan yang cukup
h. Lingkungan tempat kerja yang cukup
i. Lingkungan tempat kerja yang sehat
j. Ventilasi udara yang memadai
k. Pembatasan ijin masuk pada daerah berbahaya atau resiko tinggi
l. Kotak P3K dan kelengkapannya
m. Benda tajam berserakan
2. Alat Pelindung Diri (APD)
Hal - hal yang dinilai dari Alat Pelindung Diri proyek adalah sebagai berikut
a. Helm keselamatan selalu dipakai dan dalam kondisi layak
b. Sepatu keselamatan selalu dipakai dan dalam kondisi layak
c. Proteksi pendengaran selalu dipakai dan dalam kondisi layak
d. Proteksi mata dan muka dipakai bila diperlukan
e. Sarung tangan dan pakaian khusus dipakai
f. Masker dipakai dan dalam kondisi layak
g. Pakaian yang digunakan harus sesuai dengan tugas.
3. Pekerja dan Cara Kerja
Hal - hal yang dinilai dari Pekerja dan Cara Kerja proyek adalah sebagai berikut :
a.Pekerja menggunakan alat pelindung diri yang dipersayaratkan
b. Pekerjaan dilakukan sesuai instruksi kerja yang telah ditetapkan
c.Menggunakan alat kerja dengan benar
d. Mengoperasikan mesin (peralatan) sesuai dengan persyaratan teknis
e.Pekerja bekerja dengan baik dan tertib
f. Posisi tubuh benar pada saat mengangkat barang
4. Material
Hal - hal yang dinilai dari Material proyek adalah sebagai berikut :
a. Kondisi material
b. Pengetahuan terhadap bahan berbahaya
c. Emergency shower tersedia dan dalam kondisi baik
d. Kondisi tempat penyimpanan material dan bahan
e. Kondisi quary tempat penumpukan material
5. Rambu - Rambu Keselamatan
Hal yang dinilai dari rambu-rambu keselamatan adalah sebagai berikut :
a. Rambu -rambu keselamatan dipasang ditempat kerja
b. Penempatan rambu telah sesuai
c. Kondisi fisik masih baik dan terlihat jelas
Sistem yang akan digunakan dalam mengidentifikasi faktor - faktor penyebab kecelakaan kerja kontruksi. Data awal numeric maupun non-numeric akan dibagi perkelas untuk memudahkan analisa berikutnya. Setelah semua data yang akan dimasukkan dibagi perkelas, maka dilakukan proses klasifikasi dengan membuat pohon keputusan sebagai output.
Variabel  yang  akan  menjadi  keputusan  tingkat  keamanan  dengan  melakukan  Pra-Proses  Format  data  akhir  pada didapat  berdasarkan  dari  attribute  yang  sudah  dikelompokkan  atau  diklasifikasi,  misalkan  data  Lingkungan  tempat  kerja diklasifikasi kan menjadi 3 yaitu “ Baik, Cukup dan Tidak Baik , alat pelindung diri diklasifikasikan menjadi 2 yaitu “Layak (L)  dan Tidak Layak (TL)” Berikut adalah tabel Pra-Proses dari Inspeksi K3 :
Langkah-langkah algoritma decision tree j48 dalam melakukan proses data mining adalah sebagai berikut: 1. Mengelompokkan  setiap  variabel  untuk  mendapatkan  attribute  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung entropy dari kasus agar mendapatkan akar dan cabang dari kecelakaan kerja . Dalam tahap ini juga tahap klasifikasi pada data mining dilakukan, dimana data tersebut dikelompokkan dan diklasifikasikan berdasarkan variabel-variabel yang telah ditentukan. Berikut ini adalah klasifikasi data berdasakan tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Data Jumlah Kasus Baik Tidak Entropy Gain Total 12 5 7 Lingkungan Tempat kerja Baik B 5 2 3 Cukup C 5 3 2 Tidak baik TB 2 0 2 Alat perlindungan Diri Lengkap L 7 3 4 Tidak Lengkap TL 5 2 3 Pekerja dan Cara Kerja Baik B 8 5 3 Tidak Baik TB 4 0 4 Material Baik B 7 3 4 Tidak Baik TB 5 2 3 Rambu- rambu keselamatan Baik B 9 4 5 Tidak Baik TB 3 1 2
2. Menghitung nilai entropy dari semua kasus :
a. Entropy (total)
= ( −( 5 12 ∗ log 2 ( 5 12 )) + (−( 7 12 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 7 12 ) )
= (-0,4166*(-0,1263)) + (-0.5833*(- 0,7776) = 0,5262 + 0,4536 = 0,97 98 b. Entropy = ( − 2 5 ∗ log 2 ( 2 5 )) + (− 3 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 3 5 ) )
(Lingkungan = (-0,4*(-1,3219)) + (-0,6*(-0,7369)) Tempat kerja – Baik ) = 0,5287 + 0,4421 = 0,9709 3. Menghitung nilai Gain dari semua atribut : a. Gain
= 0,9798–(( 5 12 )*0,9709)+(( 5 12 ) ∗ 0,9709) +(( 2 12 ) ∗ 0) (Lingkungan Kerja) = 0,9798 - (0,4045+0,4045+0) = 0,9798 – 0,8090 = 0,1707 b. Gain = 0,9798 – (( 7 12 )*0,9852) + (( 5 12 ) ∗ 0,9709)
(Alat Perlindungan  Diri ) = 0,9798 - (0,5747+0,4045)
= 0,9798 – 0,9792
= 0,0005
Tabel 3. Nilai Node 1 Jumlah Kasus Baik Tidak Baik Entropy Gain Total 12 5 7 0,9798 Lingkungan Tempat kerja 0,1707
Baik B 5 2 3 0,9709 Cukup C 5 3 2 0,9709 Tidak baik TB 2 0 2 0 Alat perlindungan Diri 0,0005 Lengkap L 7 3 4 0,9852 Tidak Lengkap TL 5 2 3 0,9709 Pekerja dan Cara Kerja 0,3435 Baik B 8 5 3 0,9544 Tidak Baik TB 4 0 4 0 Material 0,0005 Baik B 7 3 4 0,9852 Tidak Baik TB 5 2 3 0,9709 Rambu- rambu keselamatan 0,007 Baik B 7 4 5 0,9910 Tidak Baik TB 3 1 2 0,9182
Dari hasil perhitungan entropy dan gain tersebut, dapat diketahui bahwa variabel dengan gain tertinggi adalah variabel Pekerja dan cara pekerja , sehingga pekerja dan cara kerja  dapat menjadi node akar.
B

## TB
Gambar 1. Pohon Keputusan Tabel Node 1
Selanjutnya    adalah  menyelesaikan untuk  menghitung Node 1.1    sampai  Node  1.2  dengan  pekerja  dan  cara  kerja sebagai  akar  sama  seperti  cara  sebelumnya  dengan  menghitung  nilai Entropy dari  atribut  yang  tersisa  yaitu  Lingkungan tempat kerja, Alat perlindungan diri, Material dan Rambu-rambu keselamatan kerja setelah dihitung nilai entropy, kemudian menghitung nilai gain untuk tiap-tiap atribut.
Tabel 4. Node 1.2 Jumlah Kasus Baik(S1)  Tidak Baik (S2)  Entropy  Gain Total,pekerja dan cara kerja,Lingkungan Tempat Kerja  8 5 3 0,9544 Alat perlindungan Diri Lengkap L 1 1 0 Tidak Lengkap TL 3 1 2 Material Baik B 2 1 1 Tidak Baik TB 2 1 1 Rambu- rambu keselamatan Baik B 3 2 1 Tidak Baik TB 1 0 1
4. Menghitung nilai entropy dari semua atribut :
a. Entropy
= ( − 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 0 1 ) )
(Alat perlindungan = (-1*(0)) + (0*(0)) Diri  – lengkap ) = 0 + 0 = 0 b. Entropy = ( − 1 3 ∗ log 2 ( 1 3 )) + (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔2 ( 2 3 ) )
(Alat perlindungan = (-0,3333*(-1,5849)) + (-0,6666*(-0,5849)) Diri – Tidak Lengkap ) = 0,5283+ 0,3899 5. Menghitung Nilai Gain dari setiap atribut
a. Gain = 0,8112 – (( 1 4 )*0) + (( 3 4 ) ∗ 0,9182)
(Alat Perlindungan
= 0,8112  - (0+0,6886)
Pekerja dan Cara
Kerja 11?
Tidak Baik
Diri ) = 0,8112  – 0,6886 = 0,1225 b. Gain = 0,8112  – (( 2 4 )*1) + (( 2 4 ) ∗ 1) (Material) = 0,8112  - (0,5+0,5) = 0,8112  – 1 = -0,1888 c. Gain = 0,8112 – (( 3 4 )*0,9182) + (( 1 4 ) ∗ 0) (Rambu - Rambu = 0,8112 - (0,6886+0) Keselamatan) = 0,8112 – 0,6886 = 0,1225 Tabel 5. Hasil Entropy dan Gain Node 1.2 Jumlah Kasus Baik(S1)  Tidak Baik (S2)  Entropy Gain Total,pekerja dan cara kerja,Lingkungan Tempat Kerja  8 5 3 0,9544 Alat perlindungan Diri 0,1225 Lengkap L 1 1 0 0 Tidak Lengkap TL 3 1 2 0,9182 Material -0,1888 Baik B 2 1 1 1 Tidak Baik TB 2 1 1 1 Rambu- rambu keselamatan 0,1225 Baik B 3 2 1 0,9182 Tidak Baik TB 1 0 1 0
Dari perhitungan nilai dapat membentuk pohon keputusan seperti dibawah ini:
Gambar 2. Pohon keputusan Node 1.2
Berdasarkan dari pohon keputusan diatas pada gambar 4.3, dapat dihasilkan rule sebagai berikut
1. Berdasarkan pohon keputusan tersebut dapat di ambil keputusan bahwa tingkat kecelakaan yang paling mungkin terjadi adalah Cara Kerja dan Pekerja, Lingkungan Kerja dan Alat Perlindungan Diri.
2. Jika pekerja dan cara kerja = Tidak baik maka tingkat keamanan = Tidak Baik
3. Jika  pekerja  dan    cara  kerja  =  Baik  ,Lingkungan  tempat  kerja  =  Baik,  dan  alat  perlindungan  =  Layak    maka  tingkat keamanan = Baik
4. Jika Pekerja dan cara kerja = Baik , lingkungan tempat kerja = Cukup maka tingkat keamanan = Baik
5. Jika pekerja dan cara  kerja = Baik dan lingkungan kerja = Tidak baik, maka tingkat keamanan= Tidak Baik
6. Jika  pekerja  dan  cara  kerja  =  baik,  Lingkungan  Kerja=  Baik  dan  Alat  perlindungan  diri=  Tidak  Baik  maka  Tingkat keamanan = Tidak Baik.
Dari hasil general rules , didalam pencarian keputusan ada yang Baik dan ada yang Tidak Baik Dilihat dari Tingkat keamanan Proyek CV Terang Raya. Berikut ini adalah data dari  hasil penilaian yang prioritasnya pada general  rules yang memiliki nilai pada variabel Pekerja dan cara kerja.
Tabel 6. Prioritas pekerjaan No Nama Proyek Pekerja dan Cara kerja Lingkungan Tempat Kerja Alat perlindungan Diri Tingkat Keamanan 1 Daerah Irigasi Suhana Tidak Baik Tidak baik 2 Daerah Irigasi Napa Baik Cukup Baik 3 Pengaspalan Jalan Rakfum- Sikunihan Baik Tidak Baik Tidak baik 4 Perkerasan jalan Rimo Bunga- Kuta great Baik Baik Layak Baik 5 Pekerasan Jalan pertumbungen – Suka Dame Baik Baik Tidak Layak Tidak baik

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil akhir pada penelitian  dapat  disimpulkan dengan menentukan pengklasifikasian  untuk  membentuk  pola dengan mengolah data untuk  menjadi  sebuah decission  tree.  Algoritma J48 dapat  dengan mudah memproses data karena mudah beradaptasi pada interaksi kompleks antar variabel. Setiap cabang pohon dapat terdiri atas kombinasi dari variabel dan variabel yang sama dapat muncul lebih dari satu di berbagai cabang pohon. Hal ini dapat berguna dalam mengetahui bagaimana sebuah variabel bergantung kepada lainnya dan bagaimana spesifik variabelnya.

## REFERENCES
[1] Pratama, Pengantar Sistem Informasi Manajement. Bandung: Informatika Bandung, 2014.
[2] R. T. Wulandari, Teori Dan Aplikasi Rapidminer[1]  K. S. Mungkagan et al., “Pengetahuan dan Penerapan Tri Hita Karana dalam Subak untuk Menunjang Pertanian Tanaman Pangan Berkelanjutan,” vol. 6, no. 2, pp. 211–220, 2017.
[2] F. A. Hermawati, Data Mining. 2013.
[3] E. Prasetyo, Data Mining Konsep dan aplikasi menggunakan Matlab. 2012.
[4] Andri, Y. N. Kunang, and S. Murniati, “Implementasi Teknik Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Pada Universitas Bina Darma Palembang,” Semin. Nas. Inform. 2013 (semnasIF 2013), vol. 2013, no. A, pp. 56–63, 2013.
[5] A. Dipalokareswara, “Penerapan Decision Tree untuk Penentuan Pola Data Penerimaan Mahasiswa Baru,” no. July 2011, 2014.
[6] A. Pramono, M. Haddin, and D. Nugroho, “ANALISIS MINYAK TRANSFORMATOR DAYA BERDASARKAN DISSOLVED GAS ANALYSIS ( DGA ) MENGGUNAKAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA,” vol. 9, no. 2, pp. 78–91, 2016.
[7] I. P. D. Lesmana, “PENGEMBANGAN DECISION TREE J48 UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT DIABETES MELLITUS,” vol. 2012, no. Semantik, pp. 189–193, 2012.
[8] M. Busyairi, L. Ode, and A. Safar, “PRODUKTIVITAS KERJA KARYAWAN,” no. 09, pp. 112–124, 2014.
[9] S. Pujiono, A. Amborowati, M. Suyanto, and K. Kunci, “Analisis kepuasan publik menggunakan weka dalam mewujudkan,” J. DASI, vol. 14, no. 2, pp. 45–55, 2013.