Prediksi Jumlah Retribusi Sampah Perbulan menggunakan Algoritma Decition Tree (C4.5) pada Kantor Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur
Yupi Kuspandi Putra 1 , Yeni Kurniatul Mashun 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi yupi.putra@gmail.com 1 , yenikurnia390@gmail.com 2

## Abstrak
Seiring  perkembangan  zaman  dan  pertumbuhan  penduduk  yang  semakin  tinggi,  kebutuhan  manusia pun  semakin  meningkat.  Setiap  manusia  memiliki  kebutuhan  yang  beragam.  Apapun  yang  manusia butuhkan akan menghasilkan sesuatu yang  harus dibuang pada akhirnya dan menjadi sampah. Atas jasa pengangkutan sampah tersebut, Kantor Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan akan memungut bayaran dari pihak-pihak terkait sesuai jumlah yang telah ditentukan. Pemungutan bayaran ini dikenal dengan  istilah  retribusi.  Guna  membantu  pihak  kantor,  diperlukan  alat  bantu  untuk  memprediksi pendapatan  retribusi  sampah  berdasarkan  data  retribusi  hariannya.  Model  algoritma  yang  digunakan adalah  Decition  Tree  (C4.5)  untuk  mendapatkan  rule  dalam  memprediksi  jumlah  retribusi  sampah perbulan pada Kantor Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur. Setelah dilakukan pengujian sebanyak tiga kali, ketiganya menunjukkan hasil akurasi dan nilai AUC yang tinggi. Hasil yang paling unggul yaitu dengan menggunakan number of validation 3, dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 96.51% dan nilai AUC sebesar 0.976% dengan tingkat diagnosa nilai akurasi excellent classification.
Kata kunci : Prediksi jumlah retribusi sampah perbulan, Algoritma Decision Tree (C4.5)

## Abstract
Along with the times and growing population growth, human needs are increasing. Every human being has diverse needs. Whatever humans need will produce something that must be discarded in the end and  become  waste.  For  the  waste  transportation  services,  the  Environmental  Service  Office  and  the Hygiene Agency will collect fees from the relevant parties according to the specified amount. This fee collection is known as retribution. In order to help the office, a tool is needed to predict waste retribution revenue based on the daily retribution data. The algorithm model used is Decition Tree (C4.5) to get the rule in predicting the amount of monthly waste retribution at the Environmental and Hygiene Office of Selong  District,  East  Lombok  Regency.  After  three  tests,  all  three  showed  high  accuracy  and  AUC values. The most superior result is by using number of validation 3, with the accuracy value obtained is 96.51% and AUC value is 0.976% with a diagnosis level of excellent classification accuracy.
Keywords: Prediction of the amount of monthly waste retribution, Decision Tree Algorithm (C4.5)

## 1. Pendahuluan
Setiap  manusia  memiliki  kebutuhan  yang beragam. Apapun yang manusia butuhkan akan menghasilkan sesuatu yang harus dibuang pada akhirnya dan menjadi sampah. Bisa dibayangkan
berapa  banyak  sampah  yang  dihasilkan  oleh seseorang  dalam  setiap  harinya.  Maka  dari  itu, perusahaan-perusahaan  atau  dinasdinas  yang bekerja  untuk  masyarakat  dalam  menangani sampah  tersebut  sangat  dibutuhkan.  Salah  satu
dinas  yang  bergerak  dalam  bidang  ini  adalah Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan. Setiap  harinya,  staf  yang  bertugas  akan mengangkut  sampah-sampah  yang  dihasilkan masyarakat.  Atas  jasa  pengangkutan  sampah tersebut,  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan akan memungut bayaran dari pihak- pihak terkait sesuai jumlah yang telah ditentukan. Pemungutan  bayaran  ini  dikenal  dengan  istilah retribusi.  Pada  setiap  bulannya  Kantor  Dinas Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  membuat laporan hasil retribusi sampah untuk mengetahui jumlah retribusi sampah yang didapat. Hasil dari retribusi  tersebut  kemudian  menjadi  salah  satu sumber  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD).  Oleh karena  itu,  prediksi  jumlah  retribusi  sampah perbulan  harus  diketahui.  Hal  ini  diperlukan untuk  mengetahui  prediksi  jumlah  retribusi  yang didapatkan  setiap  bulannya.  Informasi  ini dibutuhkan  oleh  Kepala  Dinas  dan  Bendahara Penerimaan.
Untuk
menyelesaikan permasalahan  di  atas,  salah  satu  metode  yang dapat  digunakan  adalah  metode  pohon keputusan  dengan  menggunakan  algoritma decition  tree (C4.5).  Algoritma decition  tree (C4.5)  merupakan  salah  satu  jenis  algoritma pengelompokan  data  berdasarkan  kriteria tertentu.
2. Tinjauan Pustaka
2.1. Landasan Teori

## 1) Retribusi Daerah
Menurut  Pasal  1  Undang-Undang  Nomor  28 Tahun  2009  tentang  pajak  daerah  dan  retribusi daerah,  pengertian  retribusi  daerah,  yang selanjutnya  disebut  retribusi  adalah  pungutan daerah  sebagai  pembayaran  atas  jasa  atau pemberian  izin  tertentu  yang  khusus  disediakan dan/atau diberikan oleh pemerintah daerah untuk kepentingan orang pribadi atau badan.
Wajib  retribusi  adalah  orang  pribadi  atau  badan yang  menurut  peraturan  perundang-undangan retribusi diwajibkan untuk melakukan pembayaran  retribusi,  termasuk  pemungut  atau pemotong  retribusi  tertentu.  Besarnya  retribusi yang  terutang  oleh  orang  pribadi  atau  badan yang  menggunakan  jasa  atau  perizinan  tertentu dihitung  dengan  cara  mengalikan  tarif  retribusi dengan  penggunaan  jasa  (Pasal  1  Undang- Undang Nomor 28 Tahun 2009).

## 2) Data Mining
Secara  sederhana,  Data  Mining  adalah penemuan  informasi  baru  dengan  mencari  pola atau  aturan  tertentu  dari  sejumlah  data  yang sangat  besar  (Davies,  2004).  Data  Mining  juga disebut  sebagai  serangkaian  proses  untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari suatu  kumpulan  data  (Pramudiono,  2006).  Data Mining sering juga disebut Knowledge Discovery in  Database  (KDD).  KDD  merupakan  suatu
kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran besar  (Santoso,  2007).  Data  Mining  memiliki beberapa karaktristik, diantaranya adalah:
- Data Mining berhubungan dengan penemuan  sesuatu  yang  tersembunyi  dan pola  data  tertentu  yang  sebelumnya  tidak diketahui.
- Data  Mining  biasanya  menggunakan  data yang  sangat  besar  agar  hasilnya  lebih dipercaya.
- Data Mining bisa digunakan untuk membuat keputusan  yang  kritis,  terutama  dalam strategi (Davies, 2004)
3) Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algoritma  ID3  (Iterative  Dichotomiser  3)  yang ditemukan  oleh  J  Ross  Quinlan.  Dalam  pohon keputusan sangat berhubungan dengan algoritma  C4.5,  karena  dasar  algoritma  C4.5 adalah pohon keputusan.
Dalam algoritma C4.5 pemilihan atribut dilakukan dengan  menggunakan  gain  ratio,  dengan mencari  nilai  entropy.  Algoritma  C4.5  sendiri menggunakan pendekatan induksi dimana dalam pendekatan  ini,  algoritma  C4.5  membagi  data berdasarkan kriteria yang dipilih untuk membuat sebuah  pohon  keputusan  yang  menggunakan pendekatan secara top-down.
Algoritma C4.5 menggunakan konsep information  gain  atau  entropy  reduction  untuk
memilih  pembagian  yang  optimal.  Tahapan dalam  membuat  sebuah  pohon  keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu:
- Mempersiapkan  data  training,  dapat  diambil dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan dalam kelas-kelas tertentu.
- Menentukan  akar  dari  pohon  dengan menghitung  nilai  gain  yang  tertinggi  dari masing-masing atribut atau berdasarkan nilai index entropy terendah.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data  sekunder  karena  diperoleh  dari  database yang  dimiliki  Kantor  DLHK  yaitu  melalui  salah satu  staf  kantor  yang  berkedudukan  sebagai bendahara  penerima.  Data  yang  dikumpulkan adalah  data  retribusi  periode  2016.  Data terkumpul  sebanyak  2.552  data,  dengan  atribut tanggal, nomor bukti, uraian dan nilai.

## 3.2. Model Yang Diusulkan
Model yang diusulkan dalam penelitian ini adalah menggunakan  algoritma  Decition  Tree  (C4.5) . Model  ini  melakukan  pengolahan  dataset  dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  kelas  yang  telah ditentukan.  Dalam  pengujian  ini,  penulis melakukan 3 kali uji coba dengan menggunakan K-Fold Cross Validation.

## 3.3. Kerangka Pemikiran
Untuk  menjalankan  roda  pemerintahan  sebagai otonomi  daerah  harus  memanfaatkan  semua potensi yang ada salah satunya adalah retribusi persampahan  untuk  meningkatkan  pendapatan asli daerah (PAD). Untuk itu  pemerintah daerah harus mengetahui manajemen retribusi pelayanan  persampahan  di  Kota  Selong. Sehingga dapat mengidentifikasi setiap permasalahan  dalam  retribusi  persampahan yang dalam pengelolaannya di bedakan menjadi 4  bagian  sesuai  konsep  dari George  R.  Terry
yaitu perencanaan, pengorganisasian, pelaksanaan  dan  pengawasan,  yang  mengarah pada  peningkatan  Pendapatan  Asli  Daerah (PAD). Dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 4. Hasil Penelitian Dan Pembahasan
Data  yang  akan  diuji  adalah  data  retribusi persampahan/kebersihan  yang  berjumlah  173 data.  Data  tersebut  kemudian  akan  dibagi menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing.  Pada  uji  coba  pertama  ini  penulis menggunakan number of validation 3.
a. Evaluasi model dengan Confusion Matrix
Model confusion matrix akan membentuk matrix yang  terdiri  dari true  positif dan true  negatif , kemudian  masukkan  data  testing  yang  telah
disiapkan sebelumya ke  dalam confusion matrix sehingga  mendapatkan  hasil.  Berikut  gambar area kerja RapidMiner  untuk mendapatkan hasil akurasi.
Gambar 2. Lembar kerja RapidMiner untuk menentukan hasil accuracy
Hasil  akurasi  yang  diperoleh  dalam  pengujian adalah  96.51%.  Hasilnya  dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 3. Hasil accuracy uji coba pertama Untuk memperjelas hasil accuracy di atas, maka dibuat dalam bentuk tabel, seperti tabel di bawah ini.
Tabel 1. Hasil accuracy uji coba pertama
Jumlah true positif (TP) adalah 122 record yang diklasifikasikan  sebagai  titik  pengangkutan  yang SEMPIT  dan false  negatif (FN)  sebanyak  0 record diklasifikasikan sebagai titik
pengangkutan  yang  SEMPIT  namun  ternyata LUAS.  Selanjutnya  6 record untuk true  negatif (TN)  diklasifikasikan  sebagai  titik  pengangkutan LUAS  dan  45 record  false  positif (FP) diklasifikasikan sebagai titik pengangkutan LUAS namun ternyata SEMPIT. Berdasarkan tabel  4.1 di  atas,  tingkat  akurasi  yang  diperoleh menggunakan  algoritma  Decition  Tree  (C4.5) dengan K-Fold Cross Validation dengan number of  validation  3 adalah  sebesar  96.51%.  Nilai accuracy,  sensitivy,  specitivity,  ppv, dan npv dapat  dicari  dengan  menggunakan  persamaan dibawah ini.
Dengan  menggunakan K-Fold  Cross  Validation dengan number  of  validation  3, sebanyak  173 data  untuk  diprediksi  yang  terdiri  dari  data training  dan  data  testing  diperoleh  hasil  akurasi 96.51%, ini artinya dari 173 data yang di uji, 167 data  yang  dapat  diprediksi  dan  6  data  sisanya tidak  dapat  diprediksi.  Sehingga  tingkat kesalahan yang diperoleh adalah 4%.
Dengan  pengujian K-Fold  Cross  Validation dengan number  of  validation  3, dari  173  data untuk  diprediksi,  dimana  data  tersebut  tetrdiri dari data training dan data testing, diperoleh hasil true  positif  (TP)  yaitu  hasil  dari  titik pengangkutan yang sempit sebanyak 100%, hal
ini  berarti  semua  data  diprediksi  sebagai  titik pengangkutan yang sempit.
Dengan  pengujian K-Fold  Cross  Validation dengan number  of  validation  3, sebanyak  173 data  untuk  diprediksi  yang  terdiri  dari  data training  dan  data  testing  diperoleh  hasil  true negative (TN) yaitu  hasil dari titik pengangkutan yang  luas  adalah  88.24%,  ini  berarti  153  data yang  diprediksi  titik  pengangkutan  luas  dan  20 data  sisanya  tidak  diprediksi  sebagai  titik pengangkutan  luas.  Sehingga  tingkat  kesalahan yang diperoleh adalah 12%.
Dengan  pengujian K-Fold  Cross  Validation dengan number  of  validation  3, sebanyak  173 data  untuk  diprediksi  yang  terdiri  dari  data training  dan  data  testing  diperoleh  hasil  false positif  (FP)  yaitu  hasil  dari  titik  pengangkutan yang  luas  namun  ternyata  sempit  adalah 95.31%,  hal  ini  berarti  164  data  yang  diprediksi titik  pengangkutan  yang  luas  namun  ternyata sempit  dan  9  data  sisanya  tidak  diprediksi demikian.  Sehingga  tingkat  kesalahan  yang diperoleh adalah 5%.
Dengan  pengujian K-Fold  Cross  Validation dengan number  of  validation  3, sebanyak  173 data  untuk  diprediksi  yang  terdiri  dari  data training  dan  data  testing  diperoleh  hasil  false positif  (FN)  yaitu  hasil  dari  titik  pengangkutan yang sempit namun ternyata luas adalah 100%, hal ini berarti semua data diprediksi sebagai titik pengangkutan yang sempit namun ternyata luas. Tabel 2. Tabel nilai accuracy, sensitify, specitivity, ppv, npv
b. Evaluasi ROC curve
Dari  tabel  4.2  terdapat  grafik  ROC  dengan  nilai AUC  ( Area  Under  Curve). Sebesar  0.976% dengan  tingkat  diagnosa  nilai  akurasi  excellent classification.
Gambar 4. Nilai AUC dalam grafik ROC uji coba pertama
Penelitian ini bertujuan untuk menguji keakuratan analisa prediksi retribusi persampahan/kebersihan  dengan  menggunakan
Algoritma  Decition  Tree  (C4.5).  Data  yang
dianalisa adalah data retribusi persampahan/kebersihan.  Data  tersebut  diambil di  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan  Kecamatan  Selong  Kabupaten Lombok  Timur  dan  telah  disetujui  oleh  semua pihak  dalam  kantor  tersebut.  Dari  implementasi di atas, ditemukan jumlah akurasi dari algoritma Deciton Tree (C4.5) dengan number of validation 3 adalah 96.51%, dengan number of validation 5 adalah 94.77%, dan dengan number of validation 10 diperoleh nilai akurasi sebesar 95.33%.
Dari  hasil  pengujian  di  atas  dengan  dilakukan evaluasi  secara confusion  matrix ternyata terbukti  bahwa  algoritma  Decition  Tree  (C4.5) dengan number  of  validation berbeda  akan menghasilkan nilai akurasi yang berbeda. Berikut table  hasil  perbandingan  akurasi  dari  masing- masing uji coba tersebut tersebut .
Tabel 4. Perbandingan akurasi
Dari tabel di atas terbukti bahwa hasil pengujian algoritma Deciton Tree (C4.5) dengan number of validation  3 memiliki  akurasi  tertinggi  yaitu sebesar 96.51% dan hasil akurasi terendah ialah dengan  menggunakan number  of  validation  5 dengan nilai akurasi 94.77%. Selisih nilai akurasi dari kedua algoritma tersebut adalah sekitar 2%.

## 5. Kesimpulan
Dari pengujian yang telah dilakukan sebelumnya dengan  algoritma Decition Tree dengan number of validation yang berbeda, hasil yang diperoleh menunjukkan  bahwa  algoritma  Decition  Tree (C4.5)  memperoleh  hasil  yang  unggul.  Dari  tiga kali  uji  coba,  ketiganya  menunjukkan  hasil akurasi  dan  nilai  AUC  yang  tinggi.  Hasil  yang paling  unggul  yaitu  dengan  menggunakan number of validation 3, dengan nilai akurasi yang diperoleh sebesar 96.51% dan nilai AUC sebesar 0.976%  dengan  tingkat  diagnosa  nilai  akurasi excellent  classification.  Dengan  demikian  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  Decition  Tree (C4.5)  terbukti  akurat  dalam  prediksi  retribusi persampahan/kebersihan.
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan dan kesimpulan  di  atas,  algoritma  Decition  Tree (C4.5) yang diterapkan sudah memberikan hasil yang baik. Namun ada beberapa hal yang dapat dicoba  atau  ditambahkan  untuk  laporan selanjutnya  agar  algoritma  Decition  Tree  (C4.5) dapat menghasilkan model yang lebih baik lagi.
1. Menambahkan jumlah data yang lebih besar dan atribut yang lebih banyak, sehingga hasil pengukuran yang akan didapatkan lebih baik lagi.
2. Dapat menerapkan Particle Swarm Optimization  (PSO)  untuk  mengoptimasi algoritma  agar  model  yang  didapat  lebih akurat dan nilai akurasi lebih meningkat.
3. Dengan  adanya  laporan  ini  diharapkan  bisa membantu  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup dan  Kebersihan  dalam  memprediksi  jumlah retribusi  persampahan/kebersihan  setiap bulannya  agar  retribusi  tetap  lancar  atau stabil.

## Daftar Pustaka
[1]. Eviciena  (2012).  Penerapan  Algoritma  C4.5 berbasis  Particle  Swarm  Optimization  untuk Prediksi  Hasil  Pemilihan  Umum  Legislatif DPRD DKI Jakarta.
[2]. Firmansyah  (2011).  Penerapan  Algoritma Klasifikaksi C4.5 untuk Penetuan Kelayakan Pemberian Kredit Koperasi
[3]. http://fairuzelsaid.com/konsep-data-mining/
[4]. Siti  Masripah  (2011).  Algoritma  Klasifikasi C4.5  Berbasis  Particle  Swarm  Optimization untuk  Evaluasi  Penentuan  Kelayakan  Kredit Koperasi Syariah
[5]. Khafi  Heryandi  Suradiradja  (2012).  Deteksi Transaksi Pencucian Uang Dengan Algoritma Klasifikaksi C4.5
[6]. Sigit  Abdullah  (2012).  Penerapan  Algoritma Decition Tree C4.5 untuk Diagnosa Penyakit Stroke dengan Klasifikaksi Data Mining pada Rumah Sakit Santa Maria Pemalang
[7]. Khoirul Muarif (2013). Komparasi Pemodelan Data Menggunakan C4.5  dan C4.5   erbasis
Particle Swarm Optimization untnuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa