## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673

## Penerapan Algoritma C.45 Untuk Analisis Pengadaan Peralatan dan Mesin Kantor
Amalia Iftitah * , Resad Setyadi
Fakultas Informatika, Program Studi S1 Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia
Email: 1* 19103018@ittelkom-pwt.ac.id, 2 resad@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 19103018@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 21/01/2023
Abstrak −Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD)  Kabupaten  Banyumas  adalah suatu  instansi  dibawah  naungan pemerintahan  pusat  daerah  Kabupaten  Banyumas.  BKAD  Kabupaten  Banyumas  memiliki  berbagai  jenis  Kartu  Inventaris Barang (KIB) yang masih belum dikelola dengan baik yaitu KIB peralatan dan mesin kantor dan menyulitkan pada kegiatan pengadaan  peralatan  kantor,  sehingga  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memprediksi  pengusulan  pengadaan peralatan  dan  mesin  kantor.  Prediksi  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  khususnya  subbidang  aset  dalam melaksanakan  tugas.  Prediksi  tersebut  memiliki  manfaat  dalam pelaksanaan penggantian peralatan dan  mesin  kantor  dapat dikelola dengan baik sesuai dengan kebutuhan karyawan agar kinerja karyawan lebih maksimal. Metode pengumpulan data menggunakan metode survey, literatur, dan wawancara dengan anggota subbidang aset. Metode pengolahan data dalam laporan ini menggunakan metode kuantitatif dengan algoritma C.45. Analisis mengenai prediksi pengusulan peralatan dan mesin kantor menggunakan algoritma C.45 dengan bantuan Aplikasi Rapidminer mampu memberikan hasil yang berupa decision tree yang dapat digunakan oleh anggota subbidang aset dalam mengambil keputusan. Berdasarkan hasil prediksi pengusulan pengadaan peralatan kantor adalah semua peralatan yang tahun pembelian/pengadaannya kurang atau sama dengan tahun 1998, peralatan dalam kondisi rusak dengan tahun pembelian/ pengadaan lebih dari tahun 1998, peralatan dengan bahan plastik/ ebonit dan berbahan plastik dengan kondisi kurang baik dengan tahun pembelian/ pengadaan lebih dari tahun 1998.
Kata Kunci: Prediksi; Pengadaan; Peralatan; Mesin Kantor; Algoritma c.45
Abstract −Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) of Banyumas Regency is an agency under the auspices of the regional central government of Banyumas Regency. BKAD Banyumas Regency has various types of  Kartu Inventaris Barang(KIB) which are still not well managed, namely KIB office equipment and machines and make it difficult to procure office equipment, so a decision support system is needed to predict the proposed procurement of office equipment and machines. This prediction is made with the aim of facilitating the asset sub-sector in particular in carrying out the task. This prediction has benefits in implementing the replacement of office equipment and machines that can be managed properly according to employee needs so that employee performance is maximized. Methods of data collection using survey methods, literature, and interviews with members of the asset sub-sector. The data processing method in this report uses a quantitative method with the C.45 algorithm. An  analysis  of  the  prediction  of  proposing  office  equipment  and  machines  using  the  C.45  algorithm  with  the  help  of  the Rapidminer Application is able to provide results in the form of a decision tree that can be used by members of the asset sub- sector in making decisions. Based on the predicted results for proposing the procurement of office equipment, all equipment whose  year  of  purchase/procurement  was  less  than  or  equal  to  1998,  equipment  in  damaged  condition  with  a  year  of purchase/procurement  of  more  than  1998,  equipment  made  of  plastic/ebonite  and  plastic  in  poor  condition  with  year  of purchase/procurement more than 1998.
Keywords : Predictions; Procurement; Equipment; Office Machines; Algorithm C.45

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi data mining adalah teknologi yang digunakan untuk menggali informasi yang bersumber dari data besar kemudian diolah menjadi  sebuah informasi  yang dapat  digunakan. Data mining  merupakan serangkaian proses yang  didalamnya  meliputi  teknik  pembelajaran  komputer  yang  berfungsi  untuk  mengekstrak  dan menganalisis pengetahuan secara otomatis. Data mining juga merupakan proses penggalian nilai tambah dari sekumpulan data yang besar dan tidak diketahui secara manual sehingga diperlukan adanya proses ekstraksi untuk mengetahui data atau pengetahuan tersebut [1]. Selain itu, data mining adalah suatu istilah yang dapat digunakan untuk menguraikan sebuah penemuan yang berkaitan dengan pengetahuan-pengetahuan yang besar di dalam database [2].
Penggunaan  data  mining  dapat  diterapkan  di  berbagai  bidang  salah  satunya  bidang  pemerintahan  atau kedinasan maupun bidang swasta [3]. Penggunaan data mining pada bidang pemerintahan salah satunya di Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas. BKAD Kabupaten Banyumas memiliki berbagai jenis Kartu  Inventaris  Barang  (KIB)  yang  masih  belum  dikelola  dengan  baik.  Salah  satu  KIB  yang  belum  dikelola dengan baik adalah KIB peralatan dan mesin kantor, sehingga menyulitkan pada kegiatan pengusulan pengadaan peralatan  kantor.  Peralatan  dan  mesin  kantor  tergolong  pada  aset  tetap.  Aset  tetap merupakan  aset  atau  barang yang masa manfaatnya lebih dari satu tahun dan dalam kondisi siap untuk dipakai penggunanya [4]. Pengadaan peralatan  kantor  berfungsi  sebagai  tahap  awal  untuk  melakukan  penggantian  peralatan  yang  sesuai  dengan kebutuhan karyawan agar kinerja karyawan lebih maksimal.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Suwandi,  dkk  (2022),  menghasilkan  pohon  keputusan  atau  decision  tree yang  memiliki  nilai  akurasi  100%    menggunakan  algoritma  C.45  [5].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Halifia

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
Hendri,  2021,  membahas  mengenai  prediksi  atau peramalan  dari  sejumlah  mahasiswa  yang  akan  mendapatkan beasiswa pada perguruan tinggi dengan menggunakan metode C4.5 menghasilkan dari 100 mahasiswa diprediksi sebanyak 9 orang (9%) akan menerima beasiswa dan 91 orang (91%) tidak akan menerima beasiswa[6]. Penelitian yang dilakukan oleh Sunarti (2019), membahas mengenai prediksi promosi jabatan menggunakan algoritma C45 dan menghasilkan pohon keputusan dengan tingkat akurasi 78% [7]. Penelitian yang dilakukan oleh Edi Junaedi, dkk (2022), membahas mengenai prediksi kelayakan pemberian kredit kepada nasabah menggunakan algoritma C45 dan KNN, menghasilkan pohon keputusan dengan tingkat akurasi yang berbeda antar algoritma. Algoritma KNN menghasilkan akurasi 80%, dan algoritma C45 menghasilkan akurasi 87%  [8]. Penelitian yang dilakukan oleh Yuni Indah Lestari (2021), membahas mengenai prediksi tingkat kepuasan pelayanan online menggunakan metode algoritma c.45 dengan hasil berupa pohon keputusan [9]. Penelitian yang dilakukan oleh Lutfiyana,(2018), membahas prediksi hasil sebuah layanan donasi zakat menggunakan algoritma C4.5 berbasis PSO dengan hasil penelitian akurasi algoritma C4.5 yaitu 83,91% dan model algoritma C4.5 berbasis PSO memperoleh hasil akurasi sebesar 83,49%[10]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Rohmawan (2018), membahas prediksi tingkat kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  menggunakan  metode  decision  tree  dan  artificial  neural  network,  penelitian  ini memperoleh hasil nilai  akurasi  sebesar 74,51% dan pengujian menggunakan Artificial  Neural Network sebesar 79,74%  [11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratna  Puspita  dan  Indra  Waspada  (2018),  membahas  mengenai prediksi  kelulusan  mahasiswa  prodi  informatika dengan  menerapkan  algoritma  C4.5  dengan  hasil yaitu  atribut yang dominan dalam menentukan tingkat kelulusan mahasiswa adalah IPK, serta diperoleh nilaiakurasi 60.52%, nilai precision 63,93%, dan recall 60.73% [12]. Penelitian yang dilakukan oleh Fauziah, dkk (2020), membahas mengenai  analisis  kepuasan  pasien  terhadap  sistem  informasi  manajemen  rumah  sakit  pada  Rumkit  TK.  IV 01.07.01 menggunakan klasifikasi data mining dengan menggunakan algoritma C4.5. Pengujian pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan aplikasi rapid miner dengan menggunakan apply model dan performance dan memperoleh  hasil  nilai  accuracy  sebesar  95  %  [13].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Indra  Wazir  dan  Sasa  Ani Arnomo  (2021),  membahas  mengenai  analisis  kepuasan  konsumen  menggunakan  algoritma  C.45  untuk memperoleh hasil yang berupa decision tree. Penelitian ini menghasilkan decision tree dengan hasil puas dan tidak puas [14].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  maka  dibuatlah  sebuah  analisa  mengenai  prediksi menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu algoritma C4.5 pada data pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas. Ketersediaan dari data dan informasi  yang  ada  menjadi  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  membentuk  solusi  untuk menyelesaikan permasalahan. Data dalam penelitan bersumber dari  Kartu Inventaris Barang (KIB) pada Badan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Banyumas. Penerapan teknik data mining diharapkan dapat mempercepat proses pengambilan keputusan. Perusahaan juga dapat mengelola informasi yang ada didalam data KIB menjadi pengetahuan  yang  baru.  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  memprediksi  secara  akurat  mengenai  pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini melakukan prediksi pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  C.45  sebagai  metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan decision  tree.  Algoritma  C.45  merupakan  algoritma  hasil  dari  perkembangan  algoritma  ID3.  Algoritma  ID3 merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  oleh  J.Ross  Quinlan.  Algoritma  ini  termasuk  kedalam  algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran pohon keputusan). Pohon keputusan pada algoritma ini dilakukan secara  menyeluruh  pada  semua  kemungkinan  dalam  menentukan  keputusan  [15].    Berikut  merupakan  alur penelitian prediksi pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas:
Gambar 1 merupakan alur penelitian ini, berikut merupakan penjelasan dari masing-masing tahapan dalam alur penelitian:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
a. Melakukan studi pendahuluan
Studi pendahuluan dilakukan diawal penelitian dengan melakukan kegiatan kerja praktik di BKAD Kabupaten Banyumas. Kegiatan kerja praktik tersebut berupa pelaksanaan dan pelaporan pelayanan pengeluaran daerah, melakukan penyiapan pelaksanaan dan monitoring pelaksanaan kegiatan bidang umum dan kepegawaian pada BKAD,  dan  melakukan  pelaksanaan  serta  pemantauan  aset  daerah  berdasarkan  program  kerja  bidang  aset daerah. Hasil dari pelaksanaan pekerjaan secara umum yaitu berupa penginputan data secara sistematis pada aplikasi Simbadamas.
b. Melakukan studi literatur
Studi literatur adalah aktivitas pengumpulan data pustaka dengan membaca, mencatat, dan mengelola bahan penelitian  yang  bersumber  dari  buku,  jurnal,  dan  sumber  lain  yang  berkaitan  dengan  masalah  dan  tujuan penelitian yang akan dilakukan.
c. Melakukan pengumpulan data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  dilakukan  dengan  du  acara  yaitu  survey  dan  wawancara.  Metode  survey merupakan metode yang dilakukan dengan cara survey langsung terhadap objek. Metode wawancara adalah metode yang dilakukan dengan cara melakukan tanya jawab secara langsung dengan beberapa narasumber dari BKAD Kabupaten Banyumas.
Tabel 1. Data KIB BKAD No Nama / Jenis Barang Tahun Pembelian / Pengadaan Bahan Kondis i Pengusulan Pengadaan 1 Air Conditioning Unit 2014 Plastik B Tidak diusulkan 2 Alat Ukur Tanah Total Station 2019 Besi B Tidak diusulkan 3 Almari 2010 Kayu Jati B Tidak diusulkan 4 Almari 3 Pintu 2009 Kayu B Tidak diusulkan 5 Almari Buku Besar 2009 Kayu KB Tidak diusulkan 6 Almari Kayu K 2011 Kayu B Tidak diusulkan 7 Battery Tester 12V, 150 AH 2013 Besi, Plastik R Diusulkan 8 Digital Earth Tester 0- 2000 Ohm 2013 Plastik KB Diusulkan 9 Digital Tachometer (Alat Ukur RPM Disel) 2013 Plastik R Diusulkan 10 Environment  Meter 4 in 1 (Alat Ukur Udara) 2013 Plastik R Diusulkan . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 0 Sepeda Motor R 6395 XA 2020 Besi dan Plastik Campuran B Tidak diusulkan Keterangan: B = baik KB
= kurang baik
R = rusak
d. Melakukan analisis data dnegan algoritma C.45 menggunakan rapidminer Algoritma  C.45  digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan.  Cara  algoritma  C.45  menemukan  keputusan adalah dengan mengunjungi setiap simpul keputusan, memilih percabangan yang optimal hingga cabang tidak ada lagi  yang  mungkin  dapat  dihasilkan  [15].  Rapidminer  adalah  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan  dalam pengolahan dan menampilkan viasualisasi data dengan word cloud untuk analisis berkaitan dengan data mining, analisis prediksi, dan text mining [16].
e. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  didapat  ketika  proses  telah  selesai  yaitu  berupa  decision  tree  atau  pohon  keputusan.  Pohon keputusan  memiliki  manfaat  yaitu  dapat  membreak  down  proses  pengambilan  keputusan  yang  rumit  menjadi mudah  dan  tepat,  sehingga  pohon  keputusan  lebih  dapat  menginterprestasikan  solusi  dari  permasalahan  yang terjadi [17]. Pohon keputusan tersebut dapat digunakan untuk memprediksi pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor berdasarkan kriteria-kriteria yang terdapat pada data yang digunakan.

## 2.2 Algoritma C4.5
Berikut  merupakan  Langkah-langkah  algoritma  C4.5  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan  hasil  berupa pohon keputusan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
Gambar 2 . Langkah-langkah algoritma C.45
Berdasarkan gambar 2. penerapan data mining menggunakan algoritma C.45 adalah sebagai berikut: a) Mempersiapkan data (data awal yang akan diolah)
b) Menghitung akar dari pohon
Berikut ini merupakan rumus untuk menghitung nilai entropy:
Entropy(s) =   ∑ −pi ∗ log 2 pi n i−1 (1)
Keterangan: S: Himpunan kasus A: Fitur N: Jumlah partisi S Pi: Proporsi dari Si terhadap S c) Menghitung nilai gain Berikut merupakan rumus untuk menghitung nilai gain:
Gain(S, A) = Entropy (s) − ∑ |Si| |Si| n i−1 ∗ Entropy(Si) (2)
Keterangan:
S: Himpunan kasus A: Atribut
N: Jumlah partisi atribut A
[Si]: Jumlah kasus pada partisi ke-i [S]: Jumlah kasus pada S
d) Ulangi Langkah ke-2 dan Langkah 3 hingga semua record terpartisi
e) Proses partisi decision tree akan berhenti saat:
1) Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
2) Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
3) Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## 2.3 Pengujian akurasi, precision, dan recall
Akurasi merupakan sebuah nilai yang dihasilkan dari perhitungan tingkat kedekatan antara hasil prediksi dengan nilai  aktual. Precision  adalah sebuah nilai  yang dihasilkan dari  pengukuran ketepatan, jika data prediksi  positif maka data prediksi tersebut benar. Sedangkan recall adalah nilai yang dihasilkan dari pengukuran kelengkapan, jika jumlah data yang positif maka diprediksi positif [12].
Precision = TP / (TP+FP) (3) Recall = TP / (TP+FN) (4) Akurasi = (TP+TN) / N (5) Keterangan:
TP = nilai true positif TN = nilai tree negatives FP = nilai flase positif FN = nilai false negatives N  = jumlah data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi pengusulan pengadaan peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas memiliki records data yang banyak. Sehingga untuk perhitungan algoritma C4.5 menggunakan bantuan tools aplikasi Rapidminer. Aplikasi  Rapidminer dapat  menghitung  secara otomatis dan langsung menghasilkann sebuah pohon keputusan. Penggunaan rapidminer dapat mempermudah penelitian karena menghasilkan output lebih cepat dan tepat.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673

## 3.1 Langkah-langkah menggunakan aplikasi rapidminer
Berikut  merupakan  Langkah-langkah  dalam  memprediksi  usulan  pengadaan  peralatan  dan  mesin  kantor menggunakan algoritma C.45 pada Aplikasi Rapidminer:
a. Siapkan data set serta jalankan Aplikasi Rapidminer
Tabel 2. Data Set No Nama / Jenis Barang Tahun Pembelian / Pengadaan Bahan Kondis i Pengusulan Pengadaan 1 Air Conditioning Unit 2014 Plastik B Tidak diusulkan 2 Alat Ukur Tanah Total Station 2019 Besi B Tidak diusulkan 3 Almari 2010 Kayu Jati B Tidak diusulkan 4 Almari 3 Pintu 2009 Kayu B Tidak diusulkan 5 Almari Buku Besar 2009 Kayu KB Tidak diusulkan 6 Almari Kayu K 2011 Kayu B Tidak diusulkan 7 Battery Tester 12V, 150 AH 2013 Besi, Plastik R Diusulkan 8 Digital Earth Tester 0- 2000 Ohm 2013 Plastik KB Diusulkan 9 Digital Tachometer (Alat Ukur RPM Disel) 2013 Plastik R Diusulkan 10 Environment  Meter 4 in 1 (Alat Ukur Udara) 2013 Plastik R Diusulkan . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 0 Sepeda Motor R 6395 XA 2020 Besi dan Plastik Campuran B Tidak diusulkan
Tabel 2. berisi data set atau data yang akan digunakan untuk melakukan pengekstraksi pola data. Data set diambil dari data KIB peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas. Data set tersebut berjumlah 100 data dengan target field berupa pengusulan pengadaan. Pengusulan pengadaan menjadi variabel target karena didalamnya berisi hasil dari keputusan awal.
b. Import data, melakukan import data pada aplikasi rapidminer.
c. Mengatur kolom yang akan dijadikan atribut target role  Cara untuk mengatur target role adalah:
1) Cari di operator kemudian ketik set role
2) Pilih atribut yang akan dijadikan target
3) Ubah target role menjadi label
Gambar 3. Mengatur Set Role
Pada gambar 3. mengatur set role pada attribute name dan target role. Attribute name diisi dengan field hasil, yaitu Pengusulan Pengadaan. Sedangkan target role diisi dengan label, sebagai penanda bahwa variabel target yang akan dijadikan pohon keputusan.
d. Split data; Split data dilakukan untuk membagi antara data training dan data testing yang dijadikan menjadi satu pada data set. Jumlah data training adalah 80% dan data testingnya 20%. Cara untuk split data yaitu: 1) Cari di operator kemudian ketik Split data
2) Pilih split data
3) Klik edit enumeration kemudian add entry 0.8 dan 0.2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
Gambar 4. Split Data
Gambar 4 merupakan proses split data. Split data untuk data training dan data testing dengan rasio 80% : 20% dari jumlah data set (N).  Artinya:
Jumlah data training = rasio * N = 80%*100 = 80 data Jumlah data testing   = rasio * N = 20% * 100  = 20 data
e. Memasukan algoritma C.45 pada Aplikasi Rapidminer, berikut merupakan cara memasukan algoritma tersebut:
1) Cari di operator kemudian ketik tree
2) Pilih decision tree
3) Drag decision tree ke dalam design kemudian dihubungkan
f. Menambahkan model dengan apply model; Kegunaan apply model adalah sebagai penghubung data testing dan sebagai penghubung pengecekan akurasi dan error pada model.
g. Tambahkan performance; Performance digunakan untuk mengecek tingkat akurasi dari model. Cara untuk menambahkan akurasi adalah:
1) Ketik pada operator performance
2) Pilih performance (classification)
3) Hubungkan apply model dengan performance

## Gambar 5. Performance
h. Proses  running;  Proses  running  merupakan  proses  berjalannya  aplikasi  dan  menampilkan  decision  tree. Berikut ini merupakan hasil running berdasarkan data set yang telah diimport dengan algoritma C.45.
Gambar 6 merupakan hasil decision tree dari data set yang telah diinputnya menggunakan algoritma C.45. Tahun pembelian atau pengadaan menjadi entropy, kemudian dilanjutkan oleh kondisi, dan bahan. Decision tree

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
tersebut dapat dijadikan pedoman dalam menentukan keputusan untuk prediksi pengusulan peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas.
Gambar 7. Hasil Akurasi
Gambar 7 menunjukan hasil akurasi algoritma C.45 memiliki nilai 100%. Akurasi 100% artinya data yang digunakan adalah valid dan akurat.
Gambar 8. Hasil Klasifikasi Error Algoritma C.45
Gambar 8. menunjukan hasil klasifikasi algoritma C.45 memiliki nilai 0%. Klasifikasi error 0% artinya data yang digunakan tidak terdapat kesalahan atau error ketika testing.

## Gambar 9. Plot View Pengusulan Pengadaan
Berdasarkan dengan hasil pada gambar 9 di atas dapat diartikan bahwa tingkat akurasi dari algoritma C.45 dalam  memprediksi  pengusulan  peralatan  dan  mesin  kantor  pada  BKAD  Kabupaten  Banyumas  sebesar  100% dengan klasifikasi error 0%. Nilai precision dan recall masing-masing adalah 100%. Nilai precison 100%, berarti bahwa prediksi yang dihasilkan adalah 100% benar, dan nilai recall 100% berarti bahwa klasifikasi pengusulan pengadaan 100% benar.

## 3.2 Pengujian akurasi, precision, dan recall
Berikut ini adalah pengujian akurasi, precision, dan recall dari algoritma C4.5:
Tabel 3. Confusion Matrix Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi  True TP (true positif) FP (false positif)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
Nilai Sebenarnya True False False FN (false negatives) TN (true negatives) Tabel 4. Confusion Matrix Algoritma C.45 Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi  True 15 0 False 0 5
Precision = TP / (TP+FP) = 15 / (15 + 0) = 15 / 15 = 1 Recall  = TP / (TP+FN) = 15 / (15+0) = 15 / 15 = 1 Akurasi  = (TP+TN) / N = (15+5)/20 = 20/20 = 1 Hasil perhitungan precision, recall, dan akurasi menunjukkan angka 1, artinya nilai prediksi dan sebenarnya adalah benar 100%. Hasil perhitungan manual dengan aplikasi rapidminer sama yaitu 100%.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat berdasarkan dengan pengolahan data Kartu Invetais Barang (KIB) Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas menggunakan algoritma C4.5 dengan bantuan tools pada perangkat lunak atau aplikasi  Rapidminer. Hasil tersebut  dapat  disimpulkan bahwa peralatan dan mesin  kantor  diprediksi akan diusulkan untuk diadakan kegiatan pengadaan peralatan dan mesin kantor adalah semua peralatan yang tahun pembelian atau pengadaannya kurang atau sama dengan tahun 1998, peralatan dalam kondisi rusak dengan tahun pembelian atau pengadaan lebih dari tahun 1998, peralatan dengan bahan plastic atau ebonit dan berbahan plastik dengan kondisi kurang baik dengan tahun pembelian atau pengadaan lebih dari tahun 1998, sedangkan peralatan dan mesin kantor yang tidak akan diusulkan untuk dilakukan pengadaan peralatan dan mesin kantor yaitu apabila tahun pembelian/pengadaannya lebih dari tahun 1998 dengan peralatan dan mesin kantor tersebut dalam kondisi baik  dan dalam kondisi kurang baik dengan peralatan dan mesin  berbahan dari besi, besi atau  fitber, kayu,  dan kayu jati. Nilai tingkat akurasi dari penerapan algoritma C.45 pada data KIB peralatan dan mesin kantor dalam memprediksi  pengusulan  peralatan  dan  mesin  kantor  pada  BKAD  Kabupaten  Banyumas  sebesar  100%  dengan klasifikasi  error  sebesar  0%,  nilai  precision  dan  recall  pada  penelitian  ini  sebesar  100%,  yang  berarti  bahwa prediksi adalah 100% benar dan klasifikasi prediksi 100% benar.

## REFERENCES
[1] A. Zakir, Y. Ndruru, E. Hadinata, and I. Lubis,  “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Makanan Terlaris Dengan Algoritma C45,” J. Ilm. Teknol. Inf. dan Robot., vol. 2, no. 2, pp. 7–12, 2020, doi: 10.33005/jifti.v2i2.33.
[2] S. W. Siahaan, K. D. R. Sianipar, P. P. P. A. N. . F. I. R.H Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 dalam Menentukan Faktor yang Dapat Meningkatkan Kemampuan Bahasa Inggris pada Mahasiswa,” J. Eksplora Inform., vol. 10, no. 1, pp. 59–67, 2020, doi: 10.30864/eksplora.v10i1.396.
[3] P. Beras, R. Oleh, J. P. Gultom, and A. Rikki, “Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan 11 Pola Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras Raskin ARTICL,” vol. 02, no. 01, pp. 11–19, 2020.
[4] D. Gustaman and F. Nurpandi, “Sistem Informasi Inventarisasi Peralatan dan Mesin di Rumah Sakit Umum Daerah Sayang Kabupaten Cianjur,” Media J. Inform., vol. 13, no. 2, p. 70, 2021, doi: 10.35194/mji.v13i2.1733.
[5] K. Barang, M. Algoritma, E. Gustami, and K. P. Astuti, “DALAM PENENTUAN PREDIKSI STOK BARANG,” vol. 3, no. 2, pp. 12–18, 2022.
[6] H. Hendri, “Implementasi Data Mining Dengan Metode C4.5 Untuk Prediksi Mahasiswa Penerima Beasiswa,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 10, no. 2, pp. 312–321, 2021.
[7] S. Sunarti, “Prediksi Promosi Jabatan Karyawan Dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Apartemen Senayan Jakarta),” Techno.Com, vol. 18, no. 4, pp. 288–298, 2019, doi: 10.33633/tc.v18i4.2471.
[8] E.  Junaedi,  “Implementasi  C4  .  5  Dan  Algoritma  K  Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit Menggunakan RapidMiner Studio,” vol. III, pp. 83–90, 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 434 − 442 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2673
[9] Y.  Indah  Lestari  and  S.  Defit,  “Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis  Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Online Menggunakan Metode Algoritma C.45,” vol. 3, pp. 148–154, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.104.
[10]  N.  Lutfiyana,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optmization  Untuk  Prediksi  Hasil  Layanan Kemudaha Donasi Zakat Dan Program,” J. Pilar Nusa Mandiri, vol. 14, no. 1, pp. 103–110, 2018.
[11]  E.  P.  Rohmawan,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  dan  Artificial Neural Network,” J. Ilm. MATRIK Vol.20 No.1, April 201821-30, vol. 20, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[12]  R.  P.  S.  Putri  and  I.  Waspada,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  pada  Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Informatika,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[13]  F.  Fauziah,  D.  Hartama,  and  I.  S.  Damanik,  “Analisa  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Klasifikasi  Data  Mining,” Brahmana  J. Penerapan Kecerdasan Buatan, vol. 2, no. 1, pp. 41–48, 2020, doi: 10.30645/brahmana.v2i1.47.
[14]  T. Lesmana and M. Silalahi, “Jurnal Comasie,” Comasie, vol. 3, no. 3, pp. 21–30, 2020.
[15]  M. S. Efendi and H. A. Wibawa, “<i>Prediksi Penyakit Diabetes Menggunakan Algoritma ID3 dengan Pemilihan Atribut Terbaik ( Diabetes Prediction using ID3 Algorithm with Best Attribute Selection ) <i/>,” <i>Juita<i/>, vol. VI, no. 1, pp. 29–35, 2018.
[16]  I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, and A. Mulyani, “Twitter Social Media Sentiment Analysis Against Bitcoin Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Tren Mata,” vol. 3, no. 5, pp. 1183–1187, 2022.
[17]  D. Anggriawan, “Sistem Pakar Untuk Memprediksi Penyakit Pada Hewan Ternak Sapi Menggunakan Pohon Keputusan Id3,” Jecsit, vol.
1, no. 1, pp. 25–33, 2021, [Online]. Available:
http://jurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JECSIT/article/view/3