## Analisa Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Faktor Yang Mempengaruhi Munculnya Professional Blogger
Robby a , Lavinia b , Darsono Nababan c
a,b Mahasswa Univesitas Pelita H arapan Medan Campus, Jl. Imam Bonjol No.6, Medan Petisah, Kota Medan, Indonesia
b Dosen Univesitas Pelita H arapan Medan Campus, Jl. Imam Bonjol No.6, Medan Petisah, Kota Medan, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 23 November 2018
Revisi Akhir: 19 Maret 2019
Diterbitkan Online : 22 Maret 2019 The  growing  of  information  technology  and  technological  advance  has  made  a  lot  of changes in media. Blogs are the recent emerging mediaand data information.They are provided  for  ideas  and  exchanging  opinions.  We  apply  C4.5  algorithm  by  applying decision tree with 0.25 confidence to determine the ratio from attributes that influence the  professional  blogger.The  dataset  uses  blogger  data  from  UCI  Machine  Learning Repository.  C4.5  algorithm  calculating  entropy  and  information  gain  to  produce  a decision tree. Professional Blogger which attributes as destination attributes, while the degree, political caprice, topics, local media turnover, and local political social spaces as a source attribute to obtain the root node and other nodes.
K ATA K UNCI
Blog Blogger Profesional
Algoritma C4.5.

## K ORESPONDENSI
No HP: 085763481568 E-mail: robbytanrotan@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  informasi  dan kemajuan  teknologi  telah  membuat  terciptanya  beberapa  media sosial.  Blog  sebagai  salah  satu  media  dan  data  informasi  yang sedang  berkembang.  Kemudahan  dalam  mengakses  media melalui internet telah memberikan kesempatan bagi para praktisi media  untuk  menulis  pendapat  mereka.Pada  era  ini,  untuk memiliki  sebuah  blog  tidak  memerlukan  keahlian  atau keterampilan  tertentu.  Telah  terdapat  banyak  software  yang dapat  digunakan  untuk  membuat  blog  dan  umumnya  dapat diakses tanpa menggunakan biaya. Dikarenakan kemudahan ini, blog  telah  memiliki  per-kembangan  yang  cukup  signifikan  di seluruh penjuru dunia.
Blog  dapat  berisikan  informasi  maupun pendapat  mengenai  hal yang  sedang  terjadi  saat  ini.  Walaupun  Blog  dapat  memiliki tema,  dan  gaya  penulisan  yang  berbeda,  tetapi  secara  umum memiliki  aliran  atau genre yang  jelas.  Dengan  mengetahui kecenderungan  blogger  dalam  menulisdapat  menyediakan  data yang penting bagi perencanaan dan juga pemerintahan. Penelitian ini menggunakan metode decision tree yang termasuk dalam  algoritma  klasifikasi  data  mining.    Algoritma  klasifikasi data  mining  adalah  suatu  metode  pembelajaran  untuk
memprediksi nilai dari sekelompok atribut dalam menggambarkan dan  membedakan kelas data atau konsep  yang bertujuan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya  tidak  diketahui.  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang sering  digunakan  antara  lain  adalah  naïve  bayes,  decision  tree, neural  network,  k-nn,  random  forest  dan  lain  sebagainya. Dengan  menggunakan  data  public  dari  uci  repository  yang memiliki 6 atribut dan 100 record. dimana data yang digunakan adalah  data  blogger,  yaitu  untuk  mengklasifikasi  blogger profesional.
Penelitian  yang  pertama  yang  dijadikan  sebagai  referensi  atau acuan dalam penelitian ini yaitu penelitian yang dilakukan oleh Soleimanian  et  al  menjelaskan  bahwa  Blog  adalah  media  baru yang  muncul  yang  bergantung  pada  teknologi  informasi  dan kemajuan teknologi. Simulasi dari informasi yang diperoleh dari 100  pengguna  dan  blogger  di  Kohkiloye  dan  Boyer  Ahmad Province  dan  menggunakan  alat  bantu  Weka  3.6  dan  algoritma C4.5  dengan  menerapkan  pohon  keputusan  dengan  lebih  dari 82%  presisi  untuk  mengantisipasi  kecenderungan  pengguna  di masa depan untuk blog dan menggunakan di area strategis. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan  urutan  dan pentingnnya  faktor-faktor  dari  ke-6  atribut  tersebut  yang
mempengaruhi  seseorang  agar  dapat  menjadi  professional blogger.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Blog
Blog merupakan sebuah media sosial yang baru-baru ini berada di ruang cyber adalah salah satu layanan internet dan web yang menyediakan  komponen  perangkat  lunak  gratis  bagi  pengguna untuk  membiarkan  mereka  berpartisipasi  sebagai  anggota jaringan  dan  komunitas  virtual,  sehingga  menyebabkan hubungan  dinamis  dan  interaktif  yang  tidak  terbatas,  dan  opini tentang  masalah  yang  diberikan  (Ardiyansyah,  Rahayuningsih, & Maulana, 2018).

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses iteratif  dan  interaktif  untuk menemukan pola  atau  model  baru  yang  dapat digeneralisasi untuk    masa    yang    akan  datang,    bermanfaat    dan    dapat dimengerti dalam  suatu  database  yang  sangat  besar (massive databases).  Data  mining  berisi pencarian trend  atau pola  yang diinginkan  dalam    database    besar    untuk    membantu pengambilan keputusan di waktu yang akan datang (Ardiyansyah, Rahayuningsih, & Maulana, 2018).
Inti dari Data  mining adalah menggali data untuk  mendapatkan informasi  penting  yangtersembunyi  dalam  data  tersebut.  Data mining mendukung task/fungsionalitas yang meliputi:
a. Prediktive Menghasilkan  model  berdasarkan  sekumpulan  data yang dapat digunakan untuk memperkirakan nilai data yang  lain.  Metode  yang  termasuk  prediktive  data mining :
1) Klasifikasi  :  pembagian  data  ke  dalam  beberapa kelompok/kelas yang telah ditentukansebelumnya.
2) Regresi  :  memetakan  data  ke  suatu  prediction variable.
3) Time  Series  Analysis  :  pengamatan  perubahan nilai atribut dari waktu ke waktu.
b. Deskriptive Mengidentifikasi  pola  atau  hubungan  dalam  data untuk  menghasilkan  informasi  baru.  Metode  yang termasuk deskriptive data mining :
1) Clustering: mengelompokkan beberapa objek yang serupa  ke  dalam  sebuah  cluster,  dan  yang  tidak serupa ke cluster yang lain.
2) Association  rules  :  identifikasi  hubungan  antara data yang satu dengan yang lainnya.
3) Summarization  :  pemetaan  data  ke  dalam  subset dengan deskripsi sederhana.
4) Sequence  discovery  :  identifikasi  pola  sekuensial dalam data.

## 2.3. Metode C.45
Pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan untuk membagi kumpulan data yang besar  menjadi   himpunan- himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan  menrapkan serangkaian aturan keputusan.
Algoritma  yang  dapat  dipakai  dalam  pembentukan  pohon keputusan.
1. ID3 2. CART
3. C4.5
C4.5  Merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3  yang dikembangkan  oleh  Quinlan  Algoritma  C4.5 banyak  digunakan peneliti  untuk  melakukan  tugas  klasifikasi.  Output  dari algoritma  C4.5  adalah  sebuah  pohon  keputusan  atau  sering dikenal  dengan  decissin  tree.  Dalam  beberapa  penelitian algoritma C4.5 ini menjadi pilihan terbaik dibandingkan dengan beberapa algoritma klasifikasi lain (Ardiyansyah, Rahayuningsih,  &  Maulana,  2018).  Tahapan  Algoritma  C4.5 adalah, sebagai berikut:

## 3. METODOLOGI
Tahapan  yang  dilalui  dalam  penelitian,  pembangunan  konsep, atau penyelesaian kasus, dituliskan pada bagian metodologi.

## 1. Pilih atribut sebagai akar
( )   ∑
(   )         ( )   ∑ | |
| | ( )
2. Buat cabang untuk tiap- tiap nilai
3. Bagu kasus dalam cabang
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Sampling

## Data Sampling
Dalam  penerapan  C.45  ini,  kita  mengambil  data  dari  UCI Machine Learning Repository tentang data para blogger disertai kriteria  apa  saja  yang  menjadikan  mereka  menjadi  professional blogger.
Berikut 100 data tersebut :
Table 1. Nilai Entropy dan Information Gain dari Data Sampling
Pendidikan Kepentingan Politik Topik Penggunaan media lokal Pengaruh Politik Lokal dan Sosial Professional Blogger Ph.D. Reformasi impression no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan tourism no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan news no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan news no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes Ph.D. Tradisional political no no yes Ph.D. Tradisional political no no no M.Sc. Tradisional tourism no no yes Ph.D. Tradisional tourism no yes yes M.Sc. Reformasi news no no yes Ph.D. Reformasi political no yes no Bachelor Tradisional news yes yes no Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Reformasi impression no yes yes M.Sc. Reformasi political no yes yes Ph.D. Tradisional political no yes yes M.Sc. Reformasi impression no yes yes Ph.D. Tradisional tourism no yes no Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Reformasi news no yes yes Ph.D. Tradisional political yes yes no Bachelor Reformasi tourism no no no Ph.D. Reformasi news no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes Bachelor Tradisional impression yes no yes Ph.D. Tradisional political no yes yes Ph.D. Reformasi impression yes no yes M.Sc. Reformasi scientific no yes no Ph.D. Tradisional political no yes yes Bachelor Reformasi scientific no yes no M.Sc. Tradisional tourism no yes no Bachelor Tradisional political no yes yes Ph.D. Reformasi impression no no yes M.Sc. Reformasi tourism no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan scientific no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan impression yes yes no M.Sc. Tradisional scientific no yes no M.Sc. Reformasi impression yes no yes Ph.D. Reformasi political no yes no M.Sc. Reformasi news yes yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes
M.Sc. Tradisional news no yes no M.Sc. Reformasi tourism no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan news no yes yes Bachelor Tidak Berkepentingan impression no no no Bachelor Tradisional impression no no no M.Sc. Tradisional news no yes no M.Sc. Reformasi impression no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan tourism no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan news no yes yes M.Sc. Tidak Berkepentingan news no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes Ph.D. Tradisional political no no yes Ph.D. Tradisional political no no no M.Sc. Tradisional tourism no no yes M.Sc. Tradisional tourism no yes yes M.Sc. Reformasi news no no yes Ph.D. Reformasi impression no yes no Bachelor Tradisional news yes yes no Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Reformasi impression no yes yes M.Sc. Reformasi political no yes yes Ph.D. Tradisional political no yes yes M.Sc. Reformasi political no yes yes Ph.D. Tradisional impression no yes no M.Sc. Reformasi political no yes yes M.Sc. Reformasi news no yes yes M.Sc. Tradisional political no yes no Bachelor Reformasi tourism no no no Ph.D. Reformasi news no yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes Bachelor Tradisional impression yes no yes Ph.D. Tradisional political no yes yes Ph.D. Reformasi impression yes no yes M.Sc. Reformasi scientific no yes no Ph.D. Tradisional political no yes yes Bachelor Reformasi scientific no yes no M.Sc. Tradisional tourism no yes no Bachelor Tradisional political no yes yes Ph.D. Reformasi impression no no yes M.Sc. Reformasi tourism no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan impression no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan impression yes yes no M.Sc. Tradisional scientific no yes no M.Sc. Reformasi impression yes no yes Ph.D. Reformasi political no yes no
M.Sc. Reformasi news yes yes yes Ph.D. Reformasi political no yes yes M.Sc. Tradisional news no yes no M.Sc. Reformasi tourism no no yes M.Sc. Tidak Berkepentingan impression no yes yes Bachelor Tidak Berkepentingan impression no no no Bachelor Tradisional impression no no no M.Sc. Tradisional news no yes no M.Sc. Reformasi impression no yes yes

## 4.2. Entropy and Information Gain
Tahap-  tahap  untuk  menghitung  data  dengan  metode  C.  45 adalah :
a. Tentukan  jumlah  kasus  secara  keseluruhan  dengan Professional  Blogger  sebagai  tumpuan  karena  dalam hal  ini  kita  ingin  mencari  presentasi  professional blogger dengan atribut yang ada.
a. Lalu  tentukan  Atribut  lain  yang  mendukung  seperti pendidikan,  kepentingan  politik,  topik,  penggunaan media lokal, pengaruh politik lokal dan sosial.
b. Tentukan  jumlah  kasus  dari  masing-  masing  atribut dan apakah kasus tersebut tergolong dalam kriteria
c. professional  blogger  (bernilai  Ya  di  atribut  professional blogger) atau sebaliknya.
d. Tentukan  Entropi  dari  seluruh  kasus  dengan  cara membagikan kasus  yang tergolong professional blogger ( bernilai  Ya  di  atribut  professional  blogger)  atau sebaliknya  di  bagi  dengan  jumlah  kasus  dikali  log 2 dan seterusnya sesuai dengan rumus.
e. Tentukan  entropi  masing-  masing  atribut  dan  gain  dari tiap - tiap kategori.
Nilai  entropy  dan  information  gain  dari  data  sampling  dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Table 1. Nilai Entropy dan Information Gain dari Data Sampling Atribut Jumlah Kasus Ya Tidak Entropy Gain Akar (Professional Blogger) 100 68 32 0.90438146 Pendidikan 0.07973591 Bachelor 14 4 10 0.86312057 M.Sc. 47 34 13 0.8507707 Ph.D. 39 30 9 0.77934984 Kepentingan Politik 0.07713119 Tradisional 34 16 18 0.99750255 Reformasi 52 42 10 0.70627409 Tidak Berkepentingan 14 10 4 0.86312057 Topik 0.08120284 Impression 24 16 8 0.91829583 Political 35 28 7 0.72192809 Tourism 15 10 5 0.91829583 News 19 13 6 0.89974376 Scientific 7 1 6 0.59167278 Pengunaan Media Lokal 0.00201384 Ya 13 8 5 0.9612366 Tidak 87 60 27 0.8935711 Pengaruh  Politik  Lokal  dan Sosial 0.0015347 Ya 72 48 24 0.91829583 Tidak 28 20 8 0.86312057
Untuk  menghitung  nilai entropy dan information  gain digunakan rumus sebagai berikut:
( )   ∑
Gambar 1. Pohon Keputusan Akhir
(   )        ( )   ∑ | | | | ( )
Cara  perhitungan  yang  di  jelaskan  dalam  tahap  sebelumnya adalah sebagai berikut :
Entropi (All) = ∑
=
= 0.90438146
Entropi (Pendidikan, Bachelor) = ∑
=
= 0.86312057
Hitung  entropi  tiap-  tiap  atribut  seperti  perhitungan  entropi (pendidikan,  bachelor).  Setelah  semua  atribut  selesai  dalam  1 kategori  (  pendidikan,  kepentingan  politik,  topik,  ,...),  hitung gain dari kategori tersebut.
Gain ( Pend., All) = ( )    ∑ | |
| | ( ) =  0,90438146  -  ( ( 0.86312057)  +
( 0.8507707) +
(          )
= 0.07973591
dst...
Hitunglah gain dari kategori lainnya seperti contoh perhitungan di atas.

## 4.3. Pohon Keputusan
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  entropy  dan  gain  dari  masing- masing  atribut  yang  ada  pada  data  sampling,  kemudian dilakukan pengujian nilai yang didapatkan dengan menggunakan rapid miner.
Output  yang  dihasilkan  adalah  pohon  keputusan  yang menunjukkan pengaruh atribut terhadap terciptanya professional blogger.
Setelah melakukan proses pada Gambar 1 maka didapatkan hasil akhir pohon keputusan seperti dibawah ini :
Dengan  memperhatikan  pohon  keputusan  pada  gambar  2 diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas dengan demikian  pohon  keputusan  pada  gambar  merupakan  pohon keputusan  terakhir  yang  terbentuk.Setelah  pohon  terbentuk, dihasilkan sejumlah aturan dalam pohon tersebut. Contoh aturan yang dapat terbentuk dari pohon pada gambar 2 adalah sebagai berikut:
“JIKA topik = impression DAN kepentingan politik = reformasi MAKA professional blogger = YA”
“JIKA topik = impression DAN kepentingan politik = reformasi DAN  pendidikan  =  Bachelor  MAKA  professional  blogger  = TIDAK”
“JIKA  topik  =  news  DAN  kepentingan  politik  =  reformasi MAKA professional blogger = YA”
“JIKA  topik  =  news  DAN  kepentingan  politik  =  tradisional MAKA professional blogger = TIDAK”

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan analisa penggunaan data minning dengan algoritma C4.5  dapat  digunakan  pada  data  set  UCI  Machine  Learning Repository, dan dapat kita lihat bahwa topik sangat berpengaruh terhadap munculnya seorang professional blogger.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat menggunakan  Dataset  yang  berbeda  yang  dapat  di  ambil  dari UCI  Machine  Learning  Repository,  d apat  menggunakan  data preprocessing  seperti  menambahkan  fitur  selection  dan
menggunakan  model  Agortima  yang  berbeda  dengan  dataset yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Ardiyansyah, Rahayuningsih, P. A., & Maulana, R. (2018). Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining.
JURNAL KHATULISTIWA INFORMATIKA, VOL. VI, NO.
1 JUNI 2018 , 20-28.
[2]  Gharehchopogh, F. S., & Khaze, S. R. (2012). Data Mining Application for Cyber Space Users. International ournal of Computer  Applications  (0975  –  888)  Volume  47–  No.18 ,
40-46.
[3]    Luik,  J.  E.  (t.thn.).  BLOGGING  AS  EMPOWERMENT: Self-presentation of bloggers in Surabaya, Indonesia.
[4]  Mortensen,  T.,  &  Walker,  J.  (2002).  Blogging  thoughts: personal  publication  as  an  online  research  tool. Researching ICTs in Context , 249-279.
[5]  Santoso,  T.  B.  (2014).  ANALISA  DAN  PENERAPAN METODE  C4.5  UNTUK  PREDIKSI  LOYALITAS PELANGGAN. Jurnal  Ilmiah  Fakultas  Teknik  LIMIT’S Vol. 10 No.1 . [6]  Saragih,  Rejoice  Iboy  Erwin,  and  Darsono  Nababan. "Penerapan Algoritma Genetika Pada
Pengenalan
Paragraf." Journal  Information  System  Development  (ISD) 4.1 (2019).

## BIODATA PENULIS
Robby Mahasiswa Program
Studi Sistem Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Pelita  Harapan  Kampus Medan, saat ini aktif sebagai programmer pada Pusat Sistem Informasi UPH Medan

## Lavinia
Mahasiswa  Program  Studi  Sistem Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Pelita  Harapan  Kampus Medan,  tertarik  dengan  data  analytic saat  sedang  menyelesaiakan  penelitian tentang datamining.

## Darsono Nababan
Dosen  tetap  pada  Fakultas  Ilmu Komputer  Universitas  Pelita  Harapan Medan , mengajar matakuliah Business Inteligence and Data Analytic dan aktif melakukan  penelitian  dengan  topik datamining dan Security.