## Data Mining Pada Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma C.45 Berdasarkan Karakteristik Morfologi Mushroom
Rofi Fathurrohman 1 , Miftahul Fajri S 2 , Salman M Cahyono 3 , Dzulqa Fauzan Abdillah 4 , Vinan Ramadhan 5 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik Infomatika Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98 Senen, Jakarta Pusat-10420, Indonesia
e-mail: 1 19236037@bsi.ac.id , 2 19236040@bsi.ac.id , 3 19236045@bsi.ac.id , 4 19236043@bsi.ac.id , 5 19236042@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 15-12-2023 | Direvisi : 04-03-2024 | Disetujui : 28-06-2024
Abstrak -  Jamur  merupakan  salah  satu  bahan  pangan  yang  populer  di  Indonesia,  namun  tidak  semua  jamur dapat  dikonsumsi  karena  beberapa  jenis  jamur  bersifat  racun.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  metode  untuk mengklasifikasikan  jamur  menjadi  dapat  dimakan  dan  beracun.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi jamur menggunakan algoritma klasifikasi data mining yaitu algoritma C.45 berdasarkan karakteristik morfologi jamur. Data jamur dikumpulkan dari berbagai sumber dan  memiliki 22 atribut, termasuk bau,  warna cetakan  spora,  akar  tangkai,  ukuran  insang,  dan  jarak  insang.  Algoritma  C.45  digunakan  untuk  membangun pohon  keputusan  yang  dapat  mengklasifikasikan  jamur.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  C.45 memiliki  akurasi  sebesar  99.90%.  Interpretasi  pohon  keputusan  menunjukkan  bahwa  jamur  yang  memiliki  : berbau  amis,  apak,  busuk,  creosof,  menyengat,  pedas,  dan  tidak  berbau,  warna  cetakan  spora  hijau  dan  putih, akar tangkai klub dan bulat, ukuran insang sempit dan jarak insang dekat adalah jamur beracun. Sementara itu, jamur  yang  tidak  memiliki  karakteristik  tersebut  adalah  jamur  yang  dapat  dimakan.  Kesimpulannya,  algoritma C.45 dapat digunakan sebagai metode efektif untuk mengklasifikasikan jamur dan membantu masyarakat dalam membedakan jamur yang dapat dimakan dan beracun.

## Kata Kunci : Algoritma C4.5, Jamur, Klasifikasi
Abstracts -  Mushrooms  are  one  of  the  popular  food  ingredients  in  Indonesia,  but  not  all  mushrooms  can  be consumed because some types of mushrooms are toxic. Therefore, a method is needed to classify mushrooms into edible and toxic. This research aims to classify mushrooms using a data mining classification algorithm, namely the  C.45  algorithm  based  on  the  morphological  characteristics  of  mushrooms.  The  mushroom  data  were collected from various sources and had 22 attributes, including odor, spore mold color, stalk root, gill size, and gill spacing. The C.45 algorithm was used to build a decision tree that can classify mushrooms. The results show that  the  C.45  algorithm  has  an  accuracy  of  99.90%.  The  interpretation  of  the  decision  tree  shows  that mushrooms  that  have:  fishy,  musty,  rotten,  creosophical,  pungent,  spicy,  and  odorless,  green  and  white  spore mold  colors,  club  and  round  stalk  roots,  narrow  gill  size  and  close  gill  spacing  are  poisonous  mushrooms. Meanwhile,  mushrooms  that  do  not  have  these  characteristics  are  edible  mushrooms.  In  conclusion,  the  C.45 algorithm can be used as an effective method to classify mushrooms and help people in distinguishing edible and poisonous mushrooms
Keywords : C4.5 Algoritm, Classification, Mushroom

## PENDAHULUAN
Jamur  adalah  makhluk  yang  bersifat eukariotik  heterotrofik uniseluler  dan  multiseluler  yang membutuhkan molekul organik untuk nutrisinya (Reece et al., 2014). Dengan berbagai jenis jamur liar tumbuh di hutan  dan  padang  rumput,  dan  umumnya  dikonsumsi  oleh  penduduk  setempat  (Lancet,  1980).  Diperkirakan terdapat 1,5 juta spesies jamur di dunia ini, namun hanya 70.000 yang telah ditemukan dan telah diidentifikasi, dan sekitar 1,43 juta (95%) belum teridentifikasi (Hawksworth & Rossman, 1997).
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Jamur  termasuk  ke  dalam  kategori  makanan  bernilai  gizi  tinggi  serta  rendah  kalori  yang  mengandung protein,  vitamin,  dan  mineral  berkualitas  tinggi.  Hal  ini  menjadikan  jamur  sebagai  sumber  alami  Hal  ini menjadikan  jamur  sebagai  sumber  alami  yang  berharga  dan  memiliki  potensi  untuk  dimanfaatkan  sebagai makanan  maupun  obat-obatan.  Masyarakat  tradisional  mengenali  penggunaan  obat  dari  jamur  yang  dapat dimakan  dan  jamur  liar,  yang  sekarang  sedang  diuji  bioaktivitasnya  untuk  berbagai  penyakit.  Khasiat penyembuhan  melalui  pemanfaatan  jamur  digunakan  dalam  pengobatan  alternatif.  Jamur  yang  dapat  dimakan telah  dianggap  sebagai  makanan  yang  baik  untuk  penderita  obesitas  dan  penderita  diabetes  untuk  mengurangi hiperglikemia karena kandungan  seratnya  yang tinggi, rendah lemak, dan rendah pati. Jamur ini juga dianggap memiliki efek antioksidan, kardiovaskular, hiperkolesterol, antibakteri, hepatoprotektif, dan antikanker (Khatun et al., 2012).
Metode  identifikasi  jamur  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  jenis,  yaitu  metode  morfologi,  metode mikroskopis, dan metode biokimia . Ciri-ciri morfologi yang dimaksud adalah bentuk payung, warna, tekstur, dan aspek-aspek  lain  yang  dapat  diamati  (Zubair  &  Muslikh,  2017).  Jenis  jamur  yang  termasuk  dalam  genus agaricus dan lepiota adalah  jamur  yang  banyak  ditemukan  di  alam,  bahkan  jamur  jenis  ini  banyak dibudidayakan,  atau  dikonsumsi.  Spesies agaricus dan lepiota dapat  hidup  di  tempat  terbuka,  tumbuh  dalam berbagai  warna,  bentuk,  tekstur,  dan  ukuran,  serta  ada  yang  beracun  dan  ada  pula  yang  tidak  memiliki  racun (Halling et al., 2004).
Pada  pengujian  sebelumnya,  seorang  peneliti  harus  mengumpulkan  data  dari  ciri-ciri  jamur  secara  teliti dan terus menerus. Jika data tersebut dikumpulkan secara rutin, maka data yang terkumpul akan menjadi sangat banyak,  bahkan  jumlah  data  yang  terkumpul  dari  hasil  pengamatan  dan  uji  coba  bisa  mencapai  hingga  ribuan (Ihsan & Yusuf, 2013).
Masalah  yang  timbul  adalah  bahwa  beberapa  jamur  berbahaya  memiliki  ciri-ciri  morfologi  yang  sangat mirip  dengan  jamur  yang  dapat  dikonsumsi.  Oleh  karena  itu,  mengidentifikasi  jamur  ini,  apakah  beracun  atau dapat dikonsumsi, akan sulit jika hanya dilihat dengan mata telanjang. Mengenali jamur yang boleh dikonsumsi sangatlah  penting,  karena  jika  jamur  yang  teridentifikasi  beracun  dapat  menyebabkan  keracunan  dan  bisa mengganggu kerja organ pencernaan jika dikonsumsi (Haksoro & Setiawan, 2022).
Untuk mencegah dan menghindari risiko tersebut, sangat penting untuk mengklasifikasikan jamur dengan akurat  untuk  membantu  menentukan  jamur  mana  yang  dapat  dimakan  dan  mana  jamur  yang  beracun.  Ada banyak metode untuk menentukan jamur mana yang dapat dimakan dan  mana yang berbahaya. Salah satu fitur penting yang digunakan sebagai standar dalam mengenali jamur adalah penggunaan data mining  (Rudiyanto et al., 2023).
Praktik pengumpulan informasi dan pola yang dapat digunakan dan dimanfaatkan dari data dalam jumlah besar  dikenal  sebagai  data  mining.  Data  mining  mencakup  pengumpulan,  ekstraksi,  analisis,  dan  statistik  data. Penemuan  pengetahuan (Knowledge  discovery) ,  ekstraksi  pengetahuan (Knowledge  extraction) ,  analisis data/pola (Data/pattern  analysis) ,  pengumpulan  informasi (Information  harvesting) ,  dan  istilah  lainnya digunakan  untuk  menggambarkan  data  mining  (Arhami  et  al.,  2020).  Adapun  metode  umum  data  mining meliputi  deskripsi,  prediksi,  estimasi,  klasifikasi, clustering (pengelompokan),  dan  asosiasi.  Prediksi  dan klasifikasi  adalah  metode  yang  banyak  digunakan  dalam  data  mining  untuk  memeriksa  data  yang  dapat mengkarakterisasi kelas data atau meramalkan data di masa depan (Ucha Putri et al., 2021).
Fokus utama untuk analisis data mining dalam konteks penelitian ini adalah klasifikasi jamur. Klasifikasi adalah salah satu pendekatan analisis data mining yang dapat digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelas  atau  kelompok  tertentu.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  kelas  yang  dimaksud  adalah  jamur  yang  dapat dikonsumsi dan jamur yang beracun. Hal ini dikenal sebagai pembelajaran yang diawasi karena kelas dari setiap observasi dipilih terlebih dahulu  sebelum kategorisasi  (Saputri, n.d.). Data morfologi jamur dapat dipetakan ke dalam  kelas  atau  kelompok  tertentu  dengan  menggunakan  algoritma  klasifikasi  data  mining.  Algoritma klasifikasi data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma decision tree yang dikembangkan oleh Ross Quinlan. Algoritma ini dipilih karena memiliki beberapa keunggulan,  yaitu:  kemampuan  untuk  menangani  data  yang  tidak  lengkap  dan  data  yang  tidak  seimbang  dari data Mushrooms Classification Dataset .
Menggunakan decision tree dalam penelitian ini memungkinkan teknik prediksi dan klasifikasi yang kuat yang  dapat  membagi  kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan  catatan  yang  lebih  kecil  dengan menggunakan serangkaian aturan keputusan (Fayyad et al., 1996).
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 1. Decision Tree
a. Root node (akar): tujuan akhir atau keputusan besar yang ingin diambil.
b. Branches (ranting): berbagai pilihan tindakan.
c. Leaf node (daun): kemungkinan hasil atas setiap tindakan.
Menurut penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ortega et al . (2020) mendapatkan nilai akurasi yang dilakukan  dari  data  tentang  jamur  dengan  metode  komparasi (Comparison  Techniques) dari  beberapa  model yang digunakan dan ketepatan akurasi antara lain 87,8% Logistic Regretion, 86,5% Naïve Bayes, 88,2% Decion Tree dan 87,9% K-Nearest Neighbor (KNN) (Ortega et al., 2020), menetapkan hasil akurasi paling besar dengan menggunakan Decision tree.
Hasil  akurasi  lain  melalui  penelitian  oleh  Wati,  Fauzan,  dan  Harliana (2022),  metode  klasifikasi dilakukan  dan  memaparkan  hasil  akurasi  bahwa  dengan  menggunakan  metode  Decision  Tree  (DT)  C5.0  pada skenario  3  menghasilkan  akurasi  sebesar  97,11%,  sedangkan  dengan  menggunakan  algoritma  DT  C4.5 menghasilkan akurasi  sebesar 97,05%. Hal ini  menunjukkan bahwa algoritma DT C5.0 untuk  mengidentifikasi jamur  berbahaya  lebih  akurat  (Wati  et  al., 2022).  Selanjutnya  hasil  akurasi  yang  diperoleh  dari  penelitian  oleh Nor  Sarizan  F,  (2021)  mengusulkan  perolehan  hasil  akurasi  menggunakan  Decision  tree  untuk  prediksi  jamur yang dapat dimakan atau beracun mencapai akurasi 99,81% (Nor Sarizan et al., 2021).

## METODE PENELITIAN
Sebagai  suatu  rangkaian  proses  tahapan  pertama  yang  berperan  penting  dalam  proses  perencanaan penelitian adalah menggambarkan diagram, guna untuk mempermudah serta dapat menentukan setiap langkah- langkah proses penelitian.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 2. Flowchart Metode Penelitian
Sebagai  suatu  rangkaian  proses  tahapan  pertama  yang  berperan  penting  dalam  proses  perencanaan penelitian adalah menggambarkan diagram, guna untuk mempermudah serta dapat menentukan setiap langkah- langkah proses penelitian.

## 1. Eksplorasi Data
Sebagai  suatu  rangkaian  proses  tahapan  pertama  yang  berperan  penting  dalam  proses  perencanaan penelitian adalah menggambarkan diagram, guna untuk mempermudah serta dapat menentukan setiap langkah- langkah proses penelitian.
Penelitian ini mengacu pada studi literatur atau kepustakaan yang dilakukan dengan cara menelusuri dan mengevaluasi  literatur  guna  mencari  perkembangan  penelitian  dan  metode  penelitian  yang  telah  digunakan sebelumnya  untuk  mendapatkan  orientasi  yang  ada  dalam  permasalahan.  Selanjutnya  adalah  melakukan penentuan objek yang akan diteliti untuk mengklasifikasi karakteristik morfologi jamur (mushroom). Pada tahap ini  akan  menjadi  langkah  awal  yang  mengharuskan  peneliti  untuk  menentukan  objek  penelitian  sebagai  ruang lingkup  metodelogi  penelitian  dengan  eksplorasi  data (Data  Research). Tahap  ini  akan  menghasilkan  model
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
yang digunakan pada penelitian sebelumnya untuk menghasilkan tujuan model yang lebih baik.
Dataset yang dieksplorasi dan dijadikan bahan sebagai data olah pada penelitian ini bersumber dari UCI Machine  Learning, yang  diakses  pada  bulan  November  2023.  Berisikan  23  atribut  yang  meliputi  karakteristik morfologi dan termasuk atribut target (Class) yang disajikan dalam tabel 1 Informasi atribut Dataset Mushroom .
Tabel 1. Informasi atribut No Atribut Value 1. Cap shape Cekung, Cembung, Datar, Kerucut, Lonceng, menonjol 2. Cap surface Alur, Berserat , Bersisik, Halus 3. Cap color Abu-abu, Buff ,  Coklat,  Hijau,  Kayu  Manis,  Kuning,  Merah,  Merah jambu, Putih, Ungu 4. Bruises Memar, Tidak 5. Odor Adas,  Manis, Almond ,  Amis,  Apak,  Busuk, Creosot ,  Menyengat, Pedas, Tidak ada
6. Gill attachment Terpasang, Menurun, Bebas, Berlekuk 7. Gill spacing Dekat, Padat, Jauh 8. Gill size Lebar, Sempit 9. Gill color Abu-abu, Buff,  Chocolate, Coklat,  Hijau,  Hitam,  Kuning,  Merah,
Merah Jambu, Oren, Putih, Ungu 10. Stalk shape Membesar, Meruncing 11. Stalk root Berakar, Blok, Bulat, Sama, Cawan, Rimpang, Missing 12. Stalk surface above ring
Berserat, Bersisik, Halus, Lembut
13. Stalk surface below ring
Berserat, Bersisik, Halus, Lembut 14. Stalk color above ring
Abu-abu, Buff ,  Coklat,  Kayu  manis,  Kuning,  Merah,  Merah  Jambu, Oren, Putih
15. Stalk color below ring
Abu-abu, Buff ,  Coklat,  Kayu  manis,  Kuning,  Merah,  Merah  Jambu, Oren, Putih 16. Veil type Sebagian, Universal 17. Veil color Coklat, Kuning, Oren, Putih 18. Ring number Dua, Satu, Tidak ada 19. Ring type Besar, Evanescent,  Flaring,  Liotin, Tidak  ada,  Sarang  laba-laba, Selubung, zona
20. Spore print color
Buff, Coklat, Chocolate, Hijau, Hitam, Kuning, Oren, Putih, Ungu
21. Population Banyak, Beberapa, Berkelompok, Berlimpah, Tersebar, Tunggal 22. Habitat Daun, Jalan, Kayu, Padang, Rumput, Perkotaan, Rumput, Sampah 23. Class
Dapat dimakan, Beracun
Sumber: (UCI Machine Learning Repository, 1981)

## 2. Preprocessing
Sebelum  memulai  analisis,  hal  utama  yang  perlu  dilakukan  adalah  mengevaluasi  data,  yang  biasanya disebut sebagai tahap preprocessing .
a. Feature Selection
Dari pengetahuan  sebelumnya, bahwa terdapat banyak serangkaian atribut dari Mushroom dataset,  yang memungkinkan  adanya  atribut  yang  tidak  berdampak,  sehingga  ini  akan  menjadi  ketidakefektifan  pada  tahap analisis.  Oleh  karena  itu  dilakukannya feature  selection atau  pemilihan  variabel  menjadikannya  sangat  penting pada analisis data mining.
Penentuan  atribut  dilakukan  dengan  menggunakan Information  Gain dengan  menghitung  nilai  semua atribut. Information  gain adalah  metode  seleksi  fitur  yang  menghitung  penurunan entropy dari  sebelum  dan sesudah pemisahan. Hal ini digunakan untuk menentukan fitur mana yang akan digunakan dan mana yang akan dibuang (Tangirala, 2020).
Seleksi fitur dengan akuisisi informasi terjadi dalam tiga tahap:

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
a) Tentukan nilai information gain untuk setiap atribut pada dataset asli.
b) Tentukan cutoff yang diperlukan. Hal ini memungkinkan karakteristik dengan bobot yang sama atau lebih besar  dari  ambang  batas  untuk  dipertahankan  sementara  membuang  atribut  dengan  bobot  kurang  dari ambang batas.
c) Pengurangan atribut akan memperbaiki dataset.
Dari Persamaan 1 digunakan untuk menghitung nilai Information Gain :
Dimana D adalah  himpunan  kasus, M adalah  jumlah  partisi D ,  dan pi adalah  probabilitas  dari  sebuah tuple D . Sementara itu, Persamaan 2 digunakan untuk menghitung nilai entropi setelah pemisahan.

## b. Imputation
Setelah  tahap  pemilihan  fitur,  tahap  selanjutnya  yang  akan  dilakukan  adalah  imputasi  data,  tahap  ini dilakukan  untuk  menghitung  jumlah record dari  setiap  atribut  dan  ini  adalah  tahap  identifikasi.  Tujuan  dari evaluasi  ini  adalah  untuk  mengetahui  apakah  ada missing  value pada  suatu  atribut.  Hasil  pemeriksaan  missing value pada dataset mushroom ditunjukkan pada Tabel 2 Pendeteksian jumlah missing value .
Tabel 2. Pendeteksian jumlah missing value No  Variabel Jumlah m issing value 1. Cap shape 0 2. Cap surface 0 3. Cap color 0 4. Bruises 0 5. Odor 0 6. Gill attachment 0 7. Gill spacing 0 8. Gill size 0 9. Gill color 0 10. Stalk shape 0 11. Stalk root 2480 12. Stalk surface above ring 0 13. Stalk surface below ring 0 14. Stalk color above ring 0 15. Stalk color below ring 0 16. Veil type 0 17. Veil color 0 18. Ring number 0 19. Ring type 0 20. Spore print color 0 21. Population 0 22. Habitat 0 23. Class 0
Sumber: Penelitian (2023)
Pada  dataset  yang  telah  disajikan,  terhitung  jumlah record yang  memiliki missing  value dan teridentifikasi  yaitu  terdapat  2480 record yang  menunjukkan  bahwa  variabel  akar  tangkai (stalk  root) terdapat missing  value .  Oleh  karena  itu,  dilakukan  imputasi  data (data  imputation)  missing  value dengan  modus, Berdasarkan tabel diatas, dalam hal ini adalah missing value akan akan dilakukan transformasi nilai berdasarkan nilai  yang  paling  banyak  muncul  dalam  suatu  variabel  dan  didasarkan  pada  jenis  klasifikasi (Class) .  Ini dilakukan karena dari data set mushroom bersifat kategorik.
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024

## 3. Pemodelan (Modeling)
Setelah  tahapan  penyiapan  data  dan  identifikasi missing  value pada  tahap preprocessing telah  dilalui, selanjutnya dilakukan representasi yang terstruktur dari serangkaian keputusan yang diambil berdasarkan atribut dan kelas.
Praktik  evaluasi  pada  penelitian  dilakukan  menggunakan Machine  Learning RapidMiner  Studio  10.2, dimana  dataset  yang  sudah  diproses  sebelumnya  di-import  ke  dalam machine  learning .  Evaluasi  dilakukan dengan  mengimplementasikan  metode decision  tree yang  dihasilkan  melalui  mekanisme  penerapan  dari algoritma C4.5, dengan kata lain algoritma C4.5 digunakan untuk menghasilkan decision tree . Umumnya  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  menghasilkan  output  berupa  decision  tree,  Decision  Tree adalah struktur pohon di mana setiap node mewakili atribut yang diuji, setiap cabang menunjukkan pembagian hasil  pengujian,  dan  node  daun  mewakili  kelompok  kelas  tertentu.  Node  akar  adalah  node  tingkat  teratas  dari Decision Tree, dan biasanya merupakan atribut yang memiliki pengaruh paling besar pada kelas tertentu. Nilai- nilai atribut akan diperiksa selama proses klasifikasi dengan mempelajari jalur dari node akar ke node daun dan kemudian memprediksi kelas yang dimiliki oleh data baru yang spesifik (Rosela, 2019).
Gambar 3 Grapik Decision tree yang  merupakan  hasil evaluasi penerapan Decision tree yang diperoleh dan diproses menggunakan software RapidMiner.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 3. Grapik decision tree
Berikut adalah beberapa ciri morfologi jamur beracun yang perlu diperhatikan: berbau amis, apak, busuk, creosof , menyengat, pedas, dan tidak berbau, warna cetakan spora hijau dan putih, akar tangkai klub dan bulat, ukuran  insang  sempit  dan  jarak  insang  dekat.  Bau (odor) berada  diposisi  simpul  akar (root  node) sebagai karakteristik morfologi yang  paling  mendominasi  dan  menjadi  kebergantungan  oleh  karakteristik  lainnya sehingga bisa membedakan jamur yang dapat dimakan dan jamur yang beracun, begitupun berdasarkan deskripsi dari decision tree disajikan dalam Gambar 4 Deskripsi.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 4. Deskripsi
4. Evaluasi
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Langkah  penting  diambil  untuk  menentukan  keakuratan  model decision  tree dalam  membedakan  jamur yang dapat dimakan dan jamur yang beracun untuk tujuan melakukan pengujian sistem dengan langkah evaluasi sistem yang dapat dijangkau dan dianalisis. Untuk melakukan langkah tersebut, peneliti menggunakan confusion matrix yang  dibuat  setelah  metode cross-validation yang  membagi  seluruh  kumpulan  data  ke  dalam  jumlah bagian  yang  diperlukan.  Metode  ini  digunakan  untuk  mencegah  kelebihan  dan  kekurangan fitting .  Jumlah potongan  menunjukkan  jumlah  angka  atau  iterasi  pengujian  klasifikator  yang  harus  dilakukan.  Satu fold akan berfungsi sebagai set tes, atau data tes, dan fold lainnya akan berfungsi sebagai set pelatihan. Sampai jumlah fold yang ditetapkan, prosedur ini diulangi.
Confusion  Matrix adalah  alat  untuk  mengukur  ketepatan  konsep  data  mining  (Mayadewi  &  Rosely, 2015). Tabel 3 Confusion Matrix menunjukkan hasil validasi.
Tabel 3. Confusion Matrix False Positive (FP) False Negative (FN) True Positive (TP) TP FN True Negative (TN) FP TN
Sumber: Penelitian (2023)
Confusion  matrix dapat  menampilkan  jumlah  jamur  beracun  yang  terklasifikasi  dengan  benar  dari  hasil proses  sistem  (TP), jamur  yang  dapat  dimakan  yang  terklasifikasi  dengan  benar  dari  hasil  proses  sistem  (TN), jamur beracun yang terklasifikasi dengan benar dari hasil proses sistem (FP), dan jamur beracun yang klasifikasi dengan benar dari hasil proses sistem (FN).
Dengan kata lain, angka akurasi adalah perbandingan antara data yang diklasifikasikan dengan benar dan semua data. Ketepatan proporsi yang tepat dapat digunakan untuk membuat prediksi. Akurasi, recall, presisi, dan skor  F1  adalah  ukuran  evaluasi  kinerja  yang  paling  umum  digunakan  dalam  literatur.  Kriteria-kriteria  ini digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menilai  kinerja  dan  keberhasilan  model  yang  dihasilkan.  Persamaan  5-7 digunakan untuk menghitung ukuran-ukuran ini.
(1)
(2) (3) (4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  menyelesaikan  langkah-langkah  pra-pemrosesan  data,  pemilihan  fitur,  dan  pemodelan,  langkah berikutnya adalah menerapkan evaluasi akhir dari hasil klasifikasi untuk menentukan kategori jamur yang dapat dimakan dan jamur yang beracun. Ini menghasilkan nilai akurasi (accuracy) , presisi (precision) , dan recall yang dapat  diketahui  dari  hasil  evaluasi confusion  matrix .  Nilai  persentase  ini  menunjukkan  seberapa  baik  sebuah algoritma mampu mengklasifikasikan data. Hal ini menunjukkan seberapa berhasil algoritma mengklasifikasikan data pada akhirnya dalam proses klasifikasi. Precision adalah rasio yang  tepat dari hasil prediksi positif  model dibandingkan  dengan  total  hasil  prediksi  positif. Recall  (sensitivity), mengukur  kemampuan  model  untuk menemukan  kasus  yang  benar-benar  positif  dalam  keseluruhan  data  positif  yang  sebenarnya.  Dengan mempertimbangkan total data positif yang ada, recall membantu dalam mengevaluasi sejauh mana model dapat menemukan dan memasukkan dengan benar kasus-kasus tersebut ke dalam hasil prediksi positifnya.
Proses  validasi  secara  keseluruhan  akan  dimulai  dengan  menentukan  data  pelatihan  dan  pengujian sebelum  diperoleh  informasi  tentang  nilai  akurasi,  presisi  dan recall .  Cara  membagi  data  secara  keseluruhan

## Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian, cross  validation akan  menjadi  tahap  awal  dalam  evaluasi  analisis klasifikasi. Dalam penelitian ini menggunakan k-fold validation .
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 5 . Cross Validation
K-Fold cross-validation dalam klasifikasi jamur. Teknik k-fold ini bertujuan untuk mengatasi kelemahan metode hold-out dengan  membagi  dataset  secara  baru,  mengatasi "test  only  once  bottleneck" .  Metode  ini memungkinkan setiap observasi dari dataset asli memiliki kesempatan untuk muncul di kedua dataset, training dan testing .  Ini  menghasilkan  model  yang  lebih  tidak  bias  dan  cocok  untuk  situasi  di  mana  data  masukan terbatas.  Dengan  penentuan  ukuran k-fold yang  telah  ditentukan,  k=8  digunakan  sebagai  langkah  yang mendominasi dalam menentukan nilai akurasi paling tinggi.
Gambar  6  menunjukan  nilai  akurasi  evaluasi  yang  dihasilkan.  Berdasarkan  tabel  tersebut,  nilai  akurasi yang  menunjukan  hasil  data  pelatihan  dan  tes  dengan  pengukuran confusion  matrix dalam  proses  klasifikasi jamur yang dapat dimakan dan jamur beracun, adalah 99.90%.
Sumber: Penelitian (2023)

## Gambar 6. Nilai akurasi
Akurasi tersebut menunjukan hasil dari jumlah keseluruhan berdasarkan total jamur beracun (TP) dengan jumlah 3908 + 8 dan jamur yang dapat dimakan (TN) sebanyak 4208 dan dibagi dengan jumlah keseluruhan (TP +  TN  +  FP  +  FN).  Nilai  akurasi  99,90%  untuk  klasifikasi  data  jamur  berarti  bahwa  model  klasifikasi  berhasil memprediksi  kelas  jamur  dengan  benar  sebanyak  99,90%  dari  total  data  yang  digunakan  serta  menunjukkan bahwa model klasifikasi yang digunakan sangat akurat dan dapat diandalkan.
Setelah  perhitungan  melalui  pengukuran  persentase confusion  matrix di  dalam  akurasi  berdasarkan klasifikasi jamur, maka di dapat nilai presisi:
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 7. Nilai presisi
Klasifikasi berhasil memprediksi kelas jamur yang dapat dikonsumsi dengan benar sebanyak 99,81% dari total  jamur  yang  diprediksi  sebagai  jamur  yang  dapat  dikonsumsi.  Berikutnya  disajikan  juga  hasil  pengukuran confusion matrix berdasarkan tingkat presisi yang menghasilkan 99,81%. dalam Tabel 7 Nilai presisi. Penentuan  akhir  yang  disajikan  setelah  perhitungan  ukuran  tingkat  presisi  adalah recall atau sensitivity , Gambar 8. Menunjukan nilai recall yaitu hasil evaluasi identifikasi dalam hasil prediksi positif dimana 100.00% adalah presentase yang diperoleh.
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 8. Nilai recall

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  C.45  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  jamur dengan akurasi sebesar 99,90%. Berdasarkan interpretasi pohon keputusan, jamur yang memiliki : berbau amis, apak,  busuk,  creosof,  menyengat,  pedas,  dan  tidak  berbau,  warna  cetakan  spora  hijau  dan  putih,  akar  tangkai klub dan bulat,  ukuran insang sempit dan jarak insang dekat adalah jamur beracun.  Sementara itu, jamur  yang tidak  memiliki  karakteristik  tersebut  adalah  jamur  yang  dapat  dimakan.  Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan software  rapidminer  pada  dataset  mushrooms  dengan  menggunakan  algoritma  C.45.  Algoritma  C.45  dapat menjadi  metode  yang  efektif  untuk  membantu  masyarakat  dalam  membedakan  jamur  yang  dapat  dimakan  dan beracun. Dengan mengetahui karakteristik morfologi jamur yang dapat dimakan dan beracun, masyarakat dapat lebih berhati-hati dalam mengonsumsi jamur.

## REFERENSI
Arhami,  M.,  Kom,  M.,  &  Muhammad  Nasir,  S.  T.  (2020). Data  Mining-Algoritma  dan  Implementasi .  Penerbit Andi.
Fayyad,  U.,  Piatetsky-Shapiro,  G.,  &  Smyth,  P.  (1996). Knowledge  Discovery  and  Data  Mining:  Towards  a Unifying Framework . www.aaai.org Haksoro,  E.  I.,  &  Setiawan,  A.  (2022).  Pengenalan  Jamur  yang  Dapat  Dikonsumsi  Menggunakan  Metode Transfer  Learning  pada  Convolutional  Neural  Network. Jurnal  ELTIKOM :  Jurnal  Teknik  Elektro, Teknologi Informasi Dan Komputer , 5 (2), 81–91. https://doi.org/10.31961/eltikom.v5i2.428
Halling, R., Buchanan, P., Yun, W., & Cole, A. (2004). Edible and poisonous mushrooms of the world By Ian R.
Hall, Steven L. Stephenson, Peter K. Buchanan, Wang Yun, Anthony L. J. Cole. 2003. Brittonia , 56 , 150. https://doi.org/10.1663/0007-196X(2004)056[0150:EAPMOT]2.0.CO;2
Hawksworth, D. L., & Rossman, A. Y. (1997). Where Are All the Undescribed Fungi? Phytopathology® , 87 (9), 888–891. https://doi.org/10.1094/PHYTO.1997.87.9.888
Ihsan,  I.,  &  Yusuf,  F.  (2013). Analisis  Jamur  Beracun  Berdasarkan  Ciri  Menggunakan  Algoritma  AdaBoost . https://www.researchgate.net/publication/332440445_jurnal_KONIK_2013_Indah_Purwitasari_Ihsan?enri chId=rgreq-3799739def172eaa051431a6b51c16fa-
XXX&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzMzMjQ0MDQ0NTtBUzo3NDgyMDA5MTA2ODAwNjZAMT U1NTM5NjQwNjEyOA%3D%3D&el=1_x_2&_esc=publicationCoverPdf
Khatun, S., Islam, A., Cakilcioglu, U., & Chatterjee, N. C. (2012). Research on Mushroom as a Potential Source of Nutraceuticals:  A  Review  on Indian Perspective. In Review Article American Journal of Experimental Agriculture (Vol. 2, Issue 1). www.sciencedomain.org
Lancet.  (1980).  Mushroom  Poisoning. The  Lancet , 316 (8190),  351–352.  https://doi.org/10.1016/S0140- 6736(80)90346-3
Mayadewi, P., & Rosely, E. (2015). Prediksi Nilai Proyek Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining. SESINDO 2015 , 2015 .
Nor  Sarizan,  F.  H.,  Mustapha,  M.  F.,  Kairan,  O.,  Mohd  Bakhary,  N.  N.,  Azmira,  N.  H.,  &  Ab  Hamid,  S.  H.
(2021).  Analysis  of  identifying  mushroom  species  using  RapidMiner. Journal  of  Mathematics  and Computing Science (JMCS) , 7 (2), 23–30.
Ortega,  J.,  Lagman,  A.  C.,  Natividad,  L.  R.  Q.,  Bantug,  E.  T.,  Resureccion,  M.  R.,  &  Manalo,  L.  O.  (2020). Analysis  of  performance  of  classification  algorithms  in  mushroom  poisonous  detection  using  confusion matrix analysis. International Journal , 9 (1.3).
Reece, J. B., Urry, L.  A., Cain, M. L., Wasserman, S.  A., Minorsky, P. V., Jackson, R. B., & Campbell, N. A.
(2014). Campbell biology (Tenth edition). Pearson Boston.
Volume 4 No. 1 Juni 2024 | E-ISSN: 2777-1024
Rosela,  Y.  (2019).  IMPLEMENTASI  KLASIFIKASI  DECISION  TREE  MENGANALISA  STATUS PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN C4. 5 (Studi  Kasus: Pt. Matahari Department Store Medan Mall). Pelita Informatika: Informasi Dan Informatika , 7 (3), 404–411.
Rudiyanto,  A.  R.,  Pujiono,  P.,  Soeleman,  M.  A.,  &  Mustagfirin,  M.  (2023). Performance  of  the  Decision  Tree Algorithm in the Classification of Edible and Poisonous Mushrooms with Information Gain Optimization. Scientific Journal of Informatics , 10 (4), 549–558.
Saputri, R. P. (n.d.). Penerapan Data Mining Technique sebagai Evaluasi Ketepatan Akurasi terhadap Klasifikasi Mushroom Data Set. Institut Teknologi Sepuluh Nopember .
Tangirala, S. (2020). Evaluating the impact of GINI index and information gain on classification using decision tree  classifier  algorithm. International  Journal  of  Advanced  Computer  Science  and  Applications , 11 (2), 612–619.
Ucha  Putri,  S.,  Irawan,  E.,  Rizky,  F.,  Tunas  Bangsa,  S.,  -Indonesia  Jln  Sudirman  Blok  No,  P.  A.,  &  Utara,  S. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5. In Januari (Vol. 2, Issue 1).
UCI Machine Learning Repository. (1981). Mushroom . UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/https://doi.org/10.24432/C5959T
Wati, C. M., Fauzan, A. C., & Harliana, H. (2022). Performance Comparison Of Mushroom Type Classification Based  On  Multi-Scenario  Dataset  Using  Decision  Tree  C4.  5  And  C5.  0. Jurnal  Riset  Informatika , 4 (3), 247–258.
Zubair,  A.,  &  Muslikh,  A.  (2017).  IDENTIFIKASI  JAMUR  MENGGUNAKAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBOR  DENGAN  EKSTRAKSI  CIRI  MORFOLOGI. Seminar  Nasional  Sistem  Informasi (SENASIF) , 1 (1). https://www.jurnalfti.unmer.ac.id/index.php/senasif/article/view/15