## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Keberhasilan Pengiriman Barang
Ghofar Taufik 1 , Dona Jatmika 2 Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat, Indonesia 1 STMIK Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur, Indonesia 2 Email: ghofar.gft@bsi.ac.id 1 , dona.bobop@gmail.com 2
Abstrack – The success rate of shipping goods is a very important factor in the world of ecommerce business with logistics delivery services being the last link in the chain with customers. This greatly affects the satisfaction of customers who expect the goods they buy can be sent on time and in good condition when received. One technique of data mining that can be used to help predictions is to use classification  techniques.  Classification  can  be  done  with  a  decision  tree  that  is  with  the  C4.5 algorithm. The purpose of this study is to make a classification and apply data mining classification based on the decision tree and the rules generated. Furthermore, the results of the data classification are evaluated using a confusion matrix and ROC curve in the rapid miner application to determine the level  of  accuracy  results.  In  this  study  produced  an  accuracy  value  of  93%  and  produced  an  AUC (Area Under Curve) value of 0.73 with a sufficient classification accuracy (Fair classification). From the  results  of  this  study  can  be  a  recommendation  for  the  distribution  section  in  choosing  logistics services  in  shipping  goods  based  on  categories  of  goods,  the  destination  address  so  that  the  risk  of failure in shipping can be reduced.
Keywords - C4.5 algorithm, decission tree, classification.
I ntisari – Tingkat keberhasilan pengiriman barang merupakan faktor yang sangat penting dalam dunia bisnis ecommerce dengan  jasa  logistik  pengiriman  menjadi  rantai  penghubung  terakhir  dengan customer . Hal ini sangat mempengaruhi kepuasan customer yang berharap barang yang mereka beli dapat  terkirim  tepat  waktu  dan  dalam  keadaan  baik  pada  saat  diterima.  Salah  satu  teknik  dari data mining yang  dapat  digunakan  untuk  membantu  prediksi  adalah  menggunakan  teknik  klasifikasi. Klasifikasi dapat dilakukan dengan decision tree yaitu dengan algoritma C4.5. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat klasifikasi serta menerapkan klasifikasi data mining berdasarkan pohon keputusan dan rules yang  di  hasilkan.  Selanjutnya  hasil  klasifikasi  data  dievaluasi  dengan  menggunakan confusion  matrix dan kurva  ROC pada  aplikasi  rapid  miner  untuk  mengetahui  tingkat  hasil  akurasi. Pada penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 93% dan menghasilkan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0.739 dengan nilai akurasi klasifikasi cukup (Fair classification) . Dari hasil penelitian ini dapat menjadi rekomendasi bagian distribusi dalam memilih jasa logistik dalam pengiriman barang berdasarkan kategori barang, alamat tujuan agar resiko kegagalan dalam pengiriman dapat dikurangi.
Kata Kunci - algoritma C4.5, decission tree, klasifikasi.

## I. P ENDAHULUAN
Setiap perusahaan selalu mengutamakan kepuasaan konsumennya apalagi di perusahaan yang  bergerak  di  bidang  E-Commerce.  Keberhasilan  pengiriman  merupakan  faktor  penting dalam dunia bisnis e-commerce dimana logistik pengiriman menjadi penghubung dengan para customer  secara  langsung  dan  sangat  mempengaruhi  kepuasan  customer  yang  berharap barang yang mereka beli dapat sampai dan dengan tepat waktu.
PT.  Global  Digital  Niaga  dengan  nama  brandnya  Blibli.com  adalah  perusahaaan  yang bergerak  di  bidang  E-commerce,  dalam  kegiatan  bisnisnya  menjual  berbagai  macam  jenis
barang dan membuka pengiriman ke seluruh indonesia dengan gratis ongkos pengiriman. Di indonesia  sendiri  yang  merupakan  negara  kepulauan  cukuplah  sulit  untuk  melakukan pengiriman  dengan  cepat  dikarenakan  jika  dilakukan  via  jalur  laut  pengiriman  akan  sangat lama  dan  budget  pengiriman  juga  akan  sangat  mahal,  sehingga  pengiriman  di  fokuskan  ke jalur  udara,  namun  dalam  pengirman  barang  via  udara  kategori  barang  di  bagi  menjadi  2 kategori  yaitu  kategori  barang  berbahaya (dangerous  goods) dan  bukan  barang  berbahaya (non  dangerous  goods) ,  untuk  kategori  barang  berbahaya  sendiri  adalah  jenis  barang  yang mengandung  cairan,  baterei,  magnet  dan  aerosol  yang  mudah  meledak  dan  dapat membahayakan penerbangan sehingga membutuhkan pengemasan dan penanganan khusus.
Blibli.com  sendiri  dalam  bisnisnya  menggunakan  partner  jasa  logistik  pengiriman  JNE, POS  Indonesia  dan  First  Logistik.  Logistik  yang  handal  dilapangan  sangatlah  dibutuhkan dalam  bisnis e-commerce ini  dimana  logistik  dapat  menangani  barang  berbahaya  dan  hafal wilayah  pengiriman  dimana  kita  berada  di  wilayah  negara  kepulauan,  karena  banyak  kasus terjadi  dimana ketika pengiriman gagal maka waktu pengiriman akan menjadi lama karena paket  akan  di  retur  kembali  dan  ketika  kita  berusaha  untuk  meminta  customer  menunggu karena  kita  akan  mengganti  jasa  logistik  lain  namun  banyak customer yang  memilih membatalkan  pembelian  dan  meminta  dananya  kembali  karena  pengiriman  yang  lama  dan gagal ini.
Tujuan dari penelitian ini adalah penerapan data mining dengan metode algoritma C4.5 yang dapat menghasilkan informasi berupa klasifikasi keberhasilan pengiriman barang dengan menggunakan  data  training  sebagai data  testing yang  dapat  dibangun  sebuah decision  tree yang  dapat  menghasilkan rules yang  berlaku.  Sedangkan  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah dapat  menjadi  rekomendasi  bagi  pendistribusian  barang  dalam  memilih  jasa  logistik  untuk pengiriman barang berdasarkan alamat pengiriman, dan kategori barang untuk meminimalisir resiko kegagalan pengiriman.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Data Mining
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data  berupa  pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  [1].  Data  mining dapat didefinisikan sebagai proses seleksi, eksplorasi dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk  dapat  menemukan  suatu  pola  ataupun  kecenderungan  yang  biasanya  tidak  disadari keberadaannya  [2].  Data  mining  melakukan  proses  pengambilan  pengetahuan  dengan menggunakan data dalam jumlah besar yang disimpan dalam basis data [3].
Data mining merupakan teknik penggabungan metode-metode analisis data secara terus menerus  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  untuk  memproses  jumlah  data  dengan skala yang besar [4]. Data mining merupakan suatu proses untuk mencari pola atau informasi menarik di dalam data yang terpilih dengan menggunakan metode tertentu [5]. Informasi yang dihasilkan  diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan  mengenali  pola  yang  penting  atau menarik dari data yang terdapat pada basis data [6].

## B.  Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  dari  mencari  suatu  himpunan  model  (fungsi)  yang  dapat mendeskripsikan dan membedakan kelas-kelas data atau konsep-konsep, dengan tujuan dapat menggunakan model tersebut untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang mana kelasnya belum diketahui [1]. Proses klasifikasi didasarkan pada 4 komponen [7] :
1.  Kelas
Merupakan  variabel  dependen  yang  berupa  kategorikal  yang  merepresentasikan  ‘label’ yang terdapat pada objek.

## 2. Predictor
Merupakan variabel independen yang direpresentasikan oleh karakteristik (atribut) data.
3. Training dataset
Merupakan  satu  set  data  yang  berisi  nilai  dari  kedua  komponen  di  atas  yang  digunakan untuk menentukan kelas yang cocok berdasarkan predictor .
4. Testing dataset
Berisi  data  baru  yang  akan  diklasifikasikan  oleh  model  yang  telah  dibuat  dan  akurasi klasifikasi dievaluasi.

## C.   Metodologi Penelitian
Dalam penelitian ini tahapan yang dilakukan adalah meliputi:

## 1.   Pengumpulan Data
Karena  banyaknya  data  pengiriman  yang  akan  digunakan  sebagai  data  testing,  maka jumlah  data  yang  dikumpulkan  adalah  kurun  waktu  satu  bulan  sebanyak  50.000  data pengiriman  barang.  Maka  sampel  yang  akan  digunakan  untuk  data  testing  diambil  dengan menggunakan  rumus  yang  didasarkan  pada  perhitungan slovin .  Dalam  perhitungan menggunakan  rumus slovin digunakan  taraf  kepercayaan.  Tingkat  signifikan  diterjemahkan sebagai taraf kepercayaan yang berarti presentase kebenaran bukan secara kebetulan. Dalam penelitian ini akan digunakan taraf signifikan 0,1 atau taraf kepercayaan 90%. Rumus slovin dituliskan sebagai berikut [8] :
𝑛 = ! "#!$ ! (1)
n : besaran sampel
N : besaran populasi
e : nilai  kritis  (batas  penelitian)  yang  diinginkan  (persen  kelonggaran  ketidaktelitian karena kesalahan penarikan sampel) yaitu sebesar 10% dengan tingkat kepercayaan 90%.
Berikut adalah perhitungan dalam mencari jumlah sampel yang akan digunakan di penelitian ini  berdasarkan  jumlah  populasi  yang  ada  yaitu  data  pengiriman  dalam  waktu  satu  bulan yaitu:
𝑛 = 50,000 1 + 50,000(0.1) ! = 99.80 = 100
Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka di peroleh ukuran sampel yang akan digunakan yaitu sebesar 100 data pengiriman barang.

## 2.   Pembentukan Model Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  pohon keputusan (decission tree) adalah algoritma C4.5 [9]. Algortima C4.5 merupakan model tree mirip  sebuah  pohon  dimana  terdapat  node  internal  (bukan  daun)  yang  mendeskripsikan atribut-atribut,  setiap  cabang  menggambarkan  hasil  dari  atribut  yang  diuji,  dan  setiap  daun menggambarkan kelas [10]. Data dalam pohon keputusan biasanya dinyatakan dalam bentuk tabel  dengan  atribut  dan  record.  Atribut  menyatakan  sebagai  suatu  parameter  yang  dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan pohon keputusan [11].
Dalam  algoritma  C4.5  dapat  melakukan  pemilihan  dalam  pemecahan  kasus-kasus  yang terbaik dengan melakukan penghitungan serta membandingkan gain ratio sampai node-node
yang  terbentuk  pada  tahap  level  berikutnya  [12].  Algoritma  C4.5  mempunyai  input  berupa training  samples . Training  samples berupa  data  contoh  yang  akan  digunakan  untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya [13]. Tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5, yaitu [14] :
1)   Mempersiapkan  data  training,  dapat  diambil  dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya dan sudah dikelompokan dalam kelas-kelas tertentu.
2)   Menentukan  akar  dari  pohon  dengan  menghitung  nilai  gain  yang  tertinggi  dari  masing- masing atribut atau berdasarkan nilai index entropy terendah. Dalam data mining entropy merupakan keberbedaan atau keragaman yang didefinisikan sebagai suatu parameter yang digunakan  untuk  mengukur  tingkat  heterogenitas  (keberagaman)  pada  suatu  himpunan data [15]. Semakin heterogen dalam suatu himpunan data maka akan semakin besar nilai entropy  pada  himpunan  data  tersebut.  Sebelumnya  dihitung  terlebih  dahulu  nilai  index entropy, dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑖) = 5 𝑓(𝑖, 𝑗). 𝑙𝑜𝑔2𝑓[(𝑖, 𝑗)] " #$% (2) i : himpunan kasus m : jumlah partisi i
f(i,j)  : proposi j terhadap i
3)  Hitung nilai gain dengan rumus:
𝑔𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |'(| |'| ) ( ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑠𝑖) (3)
S : himpunan kasus
A : fitur
N : jumlah partisi atribut A |Si|  : proporsi Si terhadap S
|S| : jumlah kasus dalam S
4)  Ulangi langkah ke-2 hingga semua record terpartisi. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti disaat:
a.   Semua tupel dalam record dalam simpul m mendapat kelas yang sama b.   Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi
c.   Tidak ada record didalam cabang yang kosong.

## 3.   Pengujian
Setelah  data  testing  yang  telah  dikumpulkan  yaitu  sebanyak  100,  kemudian  dilakukan pengujian  terhadap  model  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan tools  RapidMiner .  Yang hasilnya berupa klasifikasi terhadap keberhasilan pengiriman barang.
Penelitian dengan model algoritma C4.5 ini memberikan manfaat bagi perusahaan untuk dapat mengetahui tingkat keberhasilan dari pengiriman yang dilakukan oleh bagian distribusi barang  melalui  jasa  logistik  pengiriman  barang  yang  telah  dipilih  berdasarkan  klasifikasi keberhasilannya. Dan  dapat  dijadikan  sebagai  prediksi  tingkat  keberhasilan  pengiriman barang kepada konsumen dimasa yang akan datang.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Data Training
Data Training adalah data yang digunakan untuk pembelajaran pada proses data mining atau  proses  pembentukan  pohon  keputusan.  Pada  penelitian  ini data  training diambil berdasarkan sampel yang telat di tentukan menggunakan rumus slovin yang menghasilkan 100 data pengiriman. Berikut ini merupakan hasil total data training :

## T ABEL I D ATA T RAINING P ENGIRIMAN B ARANG
No Logistik Alamat Tujuan Kategori Barang Kondisi Status Pengiriman 1 First Logistik Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Tidak 2 JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 3 JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Rusak/Hilang Tidak 4 JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 5 POS Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Ya 6 POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 7 POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 8 POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 9 POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 10  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Rusak/Hilang Tidak 11  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 12  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 13  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 14  JNE Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Tidak 15  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 16  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 17  POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 18  POS Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 19  First Logistik Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 20  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 21  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 22  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 23  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 24  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 25  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 26  JNE Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Tidak 27  POS Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Ya 28  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 29  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 30  POS Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Ya 31  First Logistik Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 32  First Logistik Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 33  POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 34  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Rusak/Hilang Tidak 35  POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 36  First Logistik Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Tidak 37  First Logistik Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 38  First Logistik Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 39  First Logistik Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 40  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Tidak 41  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 42  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 43  POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 44  POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 45  POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 46  POS Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Tidak 47  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya
No Logistik Alamat Tujuan Kategori Barang Kondisi Status Pengiriman 48  POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 49  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 50  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 51  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 52  POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 53  POS Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Ya 54  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 55  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 56  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 57  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 58  JNE Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 59  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 60  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 61  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 62  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 63  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 64  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 65  First Logistik Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 66  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 67  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 68  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 69  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 70  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 71  POS Jabodetabek Dangerous Goods Baik Ya 72  JNE Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 73  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 74  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 75  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 76  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 77  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 78  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 79  First Logistik Indonesia Timur Dangerous Goods Baik Tidak 80  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 81  JNE Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 82  First Logistik Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 83  First Logistik Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 84  First Logistik Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 85  First Logistik Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 86  POS Indonesia Timur Not Dangerous Goods Baik Ya 87  POS Jabodetabek Not Dangerous Goods Baik Ya 88  JNE Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 89  JNE Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 90  JNE Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 91  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Dangerous Goods Baik Tidak 92  JNE Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 93  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 94  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 95  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 96  First Logistik Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 97  POS Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 98  POS Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 99  POS Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya 100  JNE Jawa, Sumatera, Bali Not Dangerous Goods Baik Ya
Atribut  yang  digunakan  dalam  penentuan  keberhasil  dan  kegagalan  pengiriman  adalah logistik,  alamat  tujuan,  kategori  barang,  kondisi  barang.  Data  yang  telah  didapat  telah  di
analisis  bahwa  data  tersebut  memiliki  89  data  yang  berjumlah  “Ya”  (berhasil)  dan  11  data yang berjumlah “Tidak” (gagal).

## B.   Pemodelan Menggunakan Algoritma C4.5
Berikut ini merupakan uraian langkah langkah perhitungan dalam algoritma C4.5 dalam penyelesaian  kasus  keberhasilan  pengiriman  barang  yang  akan  dibagi  menjadi  label  “Ya” (Berhasil) atau “Tidak” (Gagal).

## 1.   Perhitungan Mencari Entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = 1− 3 𝑆𝑢𝑚 (𝑌𝑎)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 : ∗  log2  3 𝑆𝑢𝑚 (𝑌𝑎) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 :@ + 1 − 3 𝑆𝑢𝑚 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 : ∗  log2  3 𝑆𝑢𝑚 (𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘) 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 :@ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Seluruh Kasus) = 3− M 89 100 R ∗  log2  M 11 100 R: + 3 − M 89 100 R ∗  log2  M 11 100 R: = 0,499915958
Sesuai  dari  hasil  perhitungan  diatas  di  dapat  nilai  Entropy  dari  seluruh  kasus  adalah 0,499915958 dan untuk selanjutnya hitung pula nilai entropy untuk setiap nilai atribut seperti rumus entropy seluruh kasus tersebut dan di dapat hasil sesuai tabel II untuk entropy seluruh kasus dan setiap nilai atribut.
T ABEL II P ERHITUNGAN E NTROPY Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Entropy Total  Total 100 11 89 0,499915958 Logistik  First Logistik 32 5 27 0,625262405 JNE 37 5 32 0,571354974 POS 31 1 30 0,205592508 Alamat Tujuan  Indonesia Timur 31 6 25 0,708835673 Jabodetabek 41 2 39 0,281193796 Jawa, Sumatera, Bali 28 3 25 0,491237342 Kategori Barang  Dangerous Goods 47 9 38 0,704576713 Not Dangerous Goods 53 2 51 0,23181305 Kondisi Barang  Baik 97 8 89 0,410837839 Rusak/ Hilang 3 3 0 0

## 2.   Perhitungan mencari Gain

## a.   Gain Logistik
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) − M 𝑆𝑢𝑚 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙) 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑎𝑠𝑢𝑠 R
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑙𝑜𝑔𝑖𝑠𝑡𝑖𝑘) = 0,499916 − M 32
100 R ∗ 0,625262 + M 37 100 R ∗ 0,571355 + M 31 100 R ∗ 0,205593 = 0,024697
Diketahui entropy seluruh kasus adalah 0,499916 dengan jumlah seluruh kasus 100. Jumlah  kasus  nilai  atribut  first  logistik  32,  untuk  entropy  first  logistik  0,625262. Jumlah kasus nilai atribut JNE 37 dengan entropy JNE 0,571355. Jumlah kasus Nilai Atribut POS 31 dengan entropy POS 0,205593. Dari hasil perhitungan didapat hasil untuk nilai Gain atribut logistik sebesar 0,024697.
b.   Gain Alamat
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑡) = 0,499916 − M 31 100 R ∗ 0,708836 + M 41 100 R ∗ 0,281194 + M 28 100 R ∗ 0,491237 = 0,027341
Diketahui entropy seluruh kasus 0,499916 dengan jumlah seluruh kasus 100. Jumlah kasus  nilai  atribut  Indonesia  Timur  31  dan  entropy  Indonesia  Timur  0,708836. Jumlah  kasus  nilai  atribut  Jabodetabek  41,  entropy  Jabodetabek  0,281194.  Jumlah kasus  Nilai  Atribut  Jawa,  Sumatera,  Bali  28  dan  entropy  Jawa,  Sumatera,  Bali 0,491237.  Dari  hasil  perhitungan  maka  hasil  untuk  nilai  Gain  atribut  alamat  tujuan sebesar 0,027341.
Untuk selanjutnya hitung juga gain untuk atribut kategori barang dan kondisi barang sehingga didapat hasil gain seperti pada tabel III.
T ABEL III E NTROPY DAN G AIN Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Entropy Gain Total  Total 100 11 89 0,499916 Logistik  First Logistik 32 5 27 0,625262  0,024697 JNE 37 5 32 0,571355 POS 31 1 30 0,205593 Alamat Tujuan  Indonesia Timur 31 6 25 0,708836  0,027341 Jabodetabek 41 2 39 0,281194 Jawa, Sumatera, Bali 28 3 25 0,491237 Kategori Barang  Dangerous Goods 47 9 38 0,704577  0,045904 Not Dangerous Goods 53 2 51 0,231813 Kondisi Barang  Baik 97 8 89 0,410838  0,101403 Rusak/ Hilang 3 3 0 0,000000
Setelah  semua  dihitung  maka  akan  tampak  nilai  gain  untuk  masing  masing  atribut logistik  0,024697,  alamat  tujuan  0,027341,  kategori  barang  0,045904  dan  kondisi barang  0,101403.  Dan  didapat  kesimpulan  atribut  kondisi  barang  mempunyai  nilai gain tertinggi yaitu 0,101403.

## 3.   Menentukan Pohon Keputusan
Berdasarkan perhitungan entropy dan gain sebelumnya maka kondisi barang mempunyai gain terbesar yaitu 0,101403 maka atribut kondisi barang menjadi Node akar (root Node). Di gambarkan dalam pohon keputusan berikut ini :

## Gambar 1. Pohon Keputusan Node 1
Berdasarkan  pohon  keputusan  Node  1  (root  Node)  yang  telah  terbentuk,  Node  1.1  akan dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya.  Pada  tabel  data  Training  difilter  dengan  mengambil  data kondisi barang yang baik saja, kemudian dilakukan kembali perhitungan entropy pada setiap nilai atribut dan hitung pula setiap gain pada setiap atribut. Sehingga didapat hasilnya seperti pada table IV di bawah ini, kemudian tentukan atribut yang mempunyai gain tertinggi untuk membentuk Node pohon keputusan berikutnya.
T ABEL IV H ASIL A NALISIS N ODE 1.1 1 Kondisi Barang Tidak 1.1 ? Rusak/Hilang Baik
Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Entropy Gain Total  Total 97 8 89 0.410838 Logistik  First Logistik 32 5 27 0.625262 0.02573 JNE 34 2 32 0.322757 POS 31 1 30 0.205593 Alamat Tujuan  Indonesia Timur 30 5 25 0.650022 0.068000 Jabodetabek 39 0 39 0 Jawa, Sumatera, Bali 28 3 25 0.491237 Kategori Barang  Dangerous Goods 46 8 38 0.666578 0.094729 Not Dangerous Goods 51 0 51 0
Gain  tertinggi  dimiliki  oleh  atribut  kategori  barang  yaitu  0,094729  maka  kategori  barang dijadikan Node sebagai Node akar 1.1. Nilai yang di jadikan leaf (Cabang) adalah Dangerous Goods Dan Not DG maka pohon keputusan akan terlihat seperti gambar 2.

## Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1.1
Berdasarkan  pohon  keputusan node 1.1  maka  akan  dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya.  Pada tabel  data training difilter  dengan  mengambil  data  kategori  barang dangerous  goods , kemudian  dilakukan  kembali  perhitungan entropy pada  setiap  nilai  atribut  dan  hitung  pula setiap gain pada setiap atribut. Sehingga didapat hasilnya seperti pada table V di bawah ini, kemudian  tentukan  atribut  yang  mempunyai gain tertinggi  untuk  membentuk node pohon keputusan berikutnya.
T ABEL V
H ASIL A NALISIS N ODE 1.2 Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Entropy Gain Total  Total 46 8 38 0,66657836 Logistik  First Logistik 18 5 13 0,85240518  0,067416 JNE 8 2 6 0,81127812 POS 20 1 19 0,28639696 Alamat Tujuan Indonesia Timur 8 5 3 0,954434 0,258429 Jabodetabek 22 0 22 0 Jawa, Sumatera, Bali 16 3 13 0,69621226
1 Kondisi Barang Tidak 1.1 Kategori Barang Rusak/Hilang Baik 1.2 ? Ya Not Dangerous Goods Dangerous Goods
Gain tertinggi dimiliki oleh atribut alamat tujuan dengan nilai 0,258429 maka alamat tujuan dijadikan node sebagai  node  akar  1.2.  nilai  yang  di  jadikan leaf (cabang)  adalah  Indonesia Timur, Jawa, Sumatra, Bali dan Jabodetabek maka pohon keputusan akan terlihat seperti :
Gambar 3. Pohon Keputusan Node 1.2
Berdasarkan  pohon  keputusan  node  1.2  dimana  alamat  tujuan  menjadi  hasil  node  1.2  maka atribut  yang  tersisa  adalah  logistik  maka  atribut  logistik  menjadi  node  terakhir  dan  difilter berdasarkan alamat tujuan Indonesia Timur dan Jawa Sumatra Bali dan Jabodetabek. Berikut hasil filter data training dan atribut terakhir.

## T ABEL VI H ASIL F ILTER A LAMAT T UJUAN I NDONESIA T IMUR
Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Total  Total 8 5 3 Logistik  First Logistik 3 3 0 JNE 1 1 0 POS 4 1 3
Maka dapat di ambil keputusan dari masing masing logistik tujuan Indonesia Timur adalah First Logistik = Tidak, JNE = Tidak, POS = Ya.

## T ABEL VII
H ASIL F ILTER A LAMAT T UJUAN J AWA , S UMATERA , B ALI Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Total  Total 16 3 13 Logistik  First Logistik 7 2 5 JNE 1 1 0 POS 8 0 8
Maka dapat di ambil keputusan dari masing masing logistik tujuan Jawa, Sumatera, Bali adalah First Logistik = Ya, JNE = Tidak, POS = Ya.
1 Kondisi Barang Tidak Rusak/Hilang Baik 1.1 Kategori Barang Not Dangerous Goods Dangerous Goods 1.2 Alamat Tujuan Ya 1.3 Logistik 1.3 Logistik Ya
Indonesia Timur Jawa,
Sumatera, Bali Jabodetabek

## T ABEL VIII H ASIL F ILTER A LAMAT T UJUAN J ABODETABEK
Atribut Nilai Atribut Sum Total Sum (Tidak) Sum (Ya) Total  Total 27 5 22 Logistik  First Logistik 8 0 8 JNE 6 0 6 POS 8 0 8
Dapat di ambil keputusan dari masing masing logistik tujuan Jabodetabek adalah Ya. Sehingga dari hasil ini dapat digambarkan dalam pohon keputusan seluruhnya sebagai berikut pada gambar :

## Gambar 4. Pohon Keputusan Terakhir
Dari pohon keputusan tersebut didapat Rules sebagai berikut : 1. IF (Kondisi Barang = Rusak/Hilang) THEN Tidak 2. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Not Dangerous Goods) THEN Ya 3. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Jabodetabek) THEN Ya
4. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Indonesia Timur AND Logistik = First Logistik) THEN Tidak
5. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Indonesia Timur AND Logistik = JNE) THEN Tidak
6. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Indonesia Timur AND Logistik = POS) THEN Ya
First Logistik 1 Kondisi Barang Rusak/Hilang Baik Tidak 1.1 Kategori Barang Not Dangerous Goods Dangerous Goods 1.2 Alamat Tujuan Ya 1.3 Logistik Indonesia Timur Jawa, Sumatera, Bali Jabodetabek 1.3 Logistik Ya Tidak Tidak Ya Ya
Tidak Ya First Logistik JNE JNE POS POS
7. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Jawa Sumatra Bali AND Logistik = First Logistik) THEN Ya 8. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Jawa Sumatra Bali AND Logistik = JNE) THEN Tidak 9. IF (Kondisi barang = Baik AND Kategori Barang = Dangerous Goods AND Alamat Tujuan = Jawa Sumatra Bali AND Logistik = POS) THEN Ya

## C.   Pengujian Dengan Rapid Miner 9.0
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  Rapid  Miner  9.0  untuk  menguji  bagaimana proses klasifikasi dan pohon keputusan yang dihasilkan dari data pengiriman barang. berikut ini  merupakan  uraian  langkah  langkah  bagaimana  menentukan  pohon  keputusan menggunakan Rapid Miner.

## Gambar 5. Desain Model Algoritma C4.5
Model algoritma C4.5 dalam gambar 5 diatas dengan proses cross validation digunakan untuk menguji decision  tree dengan apply  model dan performance dengan  menggunakan tools Rapid Miner .

## Gambar 6. Pohon Keputusan Prediksi Opportunity
Setelah bagian proses selesai maka output dapat dilihat di views result pada halaman decision tree menu graph untuk menampilkan pohon keputusan dan menu description pada halaman decision tree akan menampilkan rules yang dihasilkan seperti pada gambar 6 diatas.

## Gambar 7. Output akurasi Algoritma C 4.5
Hasil tingkat  akurasi  bisa  dilihat  pada  halaman performance seperti  gambar  7.  Dimana  dari hasil  pengujian  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  didapat  hasil  jumlah True  Positive (TP) adalah  sebanyak  86 record diklasifikasikan  sebagai  keberhasilan  pengiriman  dan False Negative (FN)  sebanyak  4 record diklasifikasikan  kategori  Gagal  kirim    tetapi  ada kemungkinan  berhasil.  Berikutnya  untuk  jumlah True  Negative (TN)  sebanyak  7 record dikategorikan  sebagai  kegagalan  pengiriman  dan  jumlah False  poseitive (FP)  dikategorikan sebagai Berhasil tetapi memiliki risiko kegagalan yang berjumlah 3 record .
Berdasarkan data diatas maka dapat kita hitung untuk mencari nilai accuracy, sensitivity, specifity, ppv dan npv sebagai berikut:

## Sensitivity =
𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 86 86 + 4 = 0.95556
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 = 7 7 + 3 = 0.7
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 = 86 + 7 86 + 7 + 3 + 4 = 0.93

## PPV  =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 86 86 + 3 = 0.96629
NPV  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 = 7 7 + 4 = 0.63636
Dari  pertihungan  di  atas  nilai  dari accuracy,  sensitivity,  specifity,  ppv  dan  npv dapat dilihat pada tabel dibawah ini yang sudah di konversi kedalam bentuk persentase.
T ABEL IX H ASIL PERHITUNGAN A CCURACY , S ENSITIVITY , S PECIFITY , PPV DAN NPV Hasil perhitungan Accuracy, Sensitivity, Specifity, PPV dan NPV dalam (%) Accuracy 93 Sensitivity 95,55 Specifity 70 PPV 96,63 NPV 63,64
Berdasarkan  tabel  IX  menunjukan  bahwa,  tingkat  akurasi  menggunakan  metode algoritma  C4.5  adalah  sebesar  93%  dengan  data  yang  diuji  sebanyak  100  data  pengiriman. Hasil perhitungan divisualisasikan dengan kurva ROC. Perbandingan kedua class bisa dilihat
pada  gambar  8  yang  merupakan  kurva  ROC  untuk  algoritma  C4.5.  Kurva  ROC mengekspresikan confusion matrix . Garis horizontal adalah false positives dan garis vertikal true  positives.  Menghasilkan  nilai  AUC  (Area  Under  Curve)  sebesar  0.739  dengan  nilai akurasi klasifikasi Cukup ( Fair classification ).
Gambar 8. Hasil AUC Dalam Grafik ROC Algoritman C4.5

## IV. K ESIMPULAN
Ada  klasifikasi  keberhasilan  pengiriman  barang  berdasarkan  atribut  logistik,  alamat tujuan, kategori barang dan kondisi barang. Implementasi data mining dengan algoritma C4.5 dapat menghasilkan informasi berupa klasifikasi keberhasilan pengiriman barang dimana dari data training yang digunakan dengan jumlah 100 dapat dibangun sebuah decision tree yang menghasilkan  9 rules .  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  algoritma  C4.5  menggunakan tools Rapid Mine r yang diukur tingkat akurasinya menggunakan pengujian confusion matrix dan  kurva ROC didapat  nilai  akurasi  sebesar  93  persen  dan  menghasilkan  nilai AUC  (Area Under Curve) sebesar 0.739 dengan nilai akurasi klasifikasi Cukup (Fair classification). Data mining  dengan  algoritma  C4.5  dapat  diimplementasikan  untuk  mengklasifikasian keberhasilan dan kegagalan pengiriman. Hal ini dapat menjadi rekomendasi bagian distribusi dalam  memilih  jasa  logistik  untuk  pengiriman  barang  berdasarkan  alamat  pengiriman,  dan kategori barang agar resiko kegagalan pengiriman bisa dikurangi.

## R EFERENSI
[1] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Sebagai  Dasar Pemberian Kredit,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, pp. 126–132, 2016.
[2] A. E. Pramadhani and T. Setiadi, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit ISPA dengan Algoritma Desicion Tree,” J. Sarj. Tek. Inform. e-ISSN  2338-5197 , vol. 2, no. 1, pp. 831–839, 2014.
[3] E. S. Palupi, S. M. Pahlevi, U. Bina, S. Informatika, P. Magister, and I. Komputer, “Inti nusa mandiri,” INTI Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 133–138, 2020.
[4] L.  Silvia  and  J.  Sundari,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Impor Barang Pada PT . Pafa Mandiri Sakti,” Process. J. Ilm. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 15, no. 1, pp. 54–61, 2020.
[5] A.  Muzakir  and  R.  A.  Wulandari,  “Model  Data  Mining  sebagai  Prediksi  Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 19–26, 2016.
[6] S.  Nurajizah,  U.  Bina,  S.  Informatika,  R.  Barat,  and  J.  Barat,  “Analisa  Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 35–44, 2019.
[7] B.  Hermanto,  A.  Sn,  and  F.  P.  Putra,  “Analisis  Kinerja  Decision  Tree  C4  .  5  dalam Prediksi Potensi Pelunasan Kredit Calon Debitur,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 189–197, 2017.
[8] T. Limbong and J. Simarmata, “Menentukan Matakuliah yang Efektif Belajar Daring (Belajar  dan  Ujian)  dengan  Metode  Multi-Attribute  Utility  Theory  (MAUT),” J. RESTI , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[9] P.  P.  Putra  and  A.  S.  Chan,  “Pengembangan  Aplikasi  Perhitungan  Prediksi  Stock Motor  Menggunakan  Algoritma  C  4  .  5  Sebagai  Bagian  dari  Sistem  Pengambilan Keputusan ( Studi Kasus di Saudara Motor ),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, pp. 24–33, 2018.
[10]  H. Amalia and Evicienna, “Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan Menggunakan Algoritma c4.5,” Semin. Nas. Cendekiawan , vol. 3, pp. 101–107, 2017.
[11]  M. Iqbal, W. Usino, and T. Triono, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Hasil Budidaya Udang Vaname Dengan Metode Algoritma C4.5 (Pt Anugerah Sumber Laut Jaya),” J. Tekno Insentif , vol. 14, no. 1, pp. 28–39, 2020.
[12]  H.  Widayu,  S.  Darma,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Algoritma  C4.5,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 2, pp. 32–37, 2017.
[13]  K. Umam, D. Puspitasari, and A. Nurhadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 65, 2020.
[14]  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.
[15]  I.  Romli  and  A.  T.  Zy,  “Penentuan  Jadwal  Overtime  Dengan  Klasifikasi,” J.  Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  mengucapakan  terima  kasih  kepada  Allah  SWT  serta  Tim  Jurnal  Inovtek  Seri Informatika  Polbeng  yang  telah  meluangkan  waktu  untuk  mereview  dan  memberikan masukan untuk jurnal guna menunjang penelitian ini dengan baik.