JPPI Vol 8 No 1 (2018) 63 - 76

## Jurnal Penelitian Pos dan Informatika
771/AU1/P2MI-LIPI/08/2017 32a/E/KPT/2017
e-ISSN 2476-9266 p-ISSN: 2088-9402
DOI:10.17933/jppi.2018.080105
IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM MENENTUKAN LOKASI PRIORITAS PENYULUHAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI KECAMATAN DUMAI TIMUR
IMPLEMENTATION OF ALGORITHM C4.5

## TO DETERMINING LOCATION PRIORITY COUNSELING FAMILY PLANNING PROGRAM  IN EAST DUMAI
Febrina Sari 1 , David Saro 2
1,2 Program Studi Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Jl. Utama Karya Bukit Batrem II, Dumai, Riau, Indonesia febri_ghaniya@yahoo.co.id
Naskah Diterima: 10 Desember 2017; Direvisi : 15 Maret 2018; Disetujui : 15 Maret 2018

## Abstrak
Indonesia merupakan salah satu negara dengan penduduk terbanyak di dunia. Ledakan penduduk ini terjadi karena laju pertumbuhan  penduduk  yang  sangat  tinggi.  kondisi  ini  menyebabkan  beban  negara  menjadi  semakin  besar.  Karena berhubungan dengan tinggi rendahnya beban negara untuk memberikan penghidupan yang layak kepada setiap warga negaranya,  maka  pemerintah  memberikan  serangkaian  usaha  untuk  menekan  laju  pertumbuhan  penduduk  agar  tidak terjadi ledakan penduduk yang lebih besar. Salah satu cara yang dilakukan oleh pemerintah adalah dengan menggalakkan Program Keluarga  Berencana (KB). program  keluarga  berencana  yang dicanangkan oleh pemerintah  untuk  menekan angka kelahiran yang tinggi ini belum sepenuhnya terlaksana dengan baik karena lokasi penyuluhan program KB yang belum tepat sasaran.  Oleh karena itu diperlukan suatu sistem yang dapat membantu Badan Kependudukan dan  Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN)  dalam  menentukan  lokasi  Prioritas  Penyuluhan  Program  Keluarga  Berencana  agar penyuluhan tepat  sasaran. Data  Mining adalah  kegiatan  mengekstraksi atau  menambang pengetahuan dari data  yang berukuran  besar,  algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun  sebuah  pohon  keputusan (Decision  Tree)  dari  data.  Algoritma  C4.5  umumnya  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  yang  nantinya  akan digunakan dalam menetapkan lokasi prioritas penyuluhan program Keluarga Berencana.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Keluarga Berencana

## Abstract
Indonesia  is  one  of  the  most populous  countries  in  the  world.  This  population  explosion  occurs  because  the  rate  of population growth is very high. This condition causes the burden of the state becomes larger. Due to the high burden of the state's burden to provide a decent living for every citizen, the government provides a series of efforts to curb the rate of  population  growth  in  order  to  avoid  a  larger  population  explosion.  One  way  that  the  government  is  doing  is  by promoting Family Planning Program (KB). The family planning program launched by the government to reduce the high birth rate has not been well implemented because the location of the extension of the family planning program has not been well targeted. Therefore needed a system that can help National Population and Family Planning Agency (BKKBN) in determining location Priority Counseling Family Planning Program so that elucidation on target. Data Mining is the activity of extracting or mining knowledge of large data, C4.5 algorithm is an algorithm used to build a decision tree from  the  data.  The  C4.5 algorithm  is  generally  used  to  classify  what  will  be  used  in  setting  priority  location  of  KB program extension.
Keywords : Data Mining, Algorithm C4.5, Planning Family

## PENDAHULUAN
Salah satu usaha pemerintah dalam menghadapi masalah kependudukan adalah program keluarga  berencana.  Program  Keluarga  Berencana (KB)  Nasional  Merupakan  salah  satu  program dalam rangka menekan laju pertumbuhan penduduk. Program KB dirumuskan sebagai upaya peningkatan kepedulian dan peran serta masyarakat melalui batas usia perkawinan, pengaturan kelahiran, pembinaan ketahanan keluarga, peningkatan kesejahteraan keluarga, untuk mewujudkan  Norma  Keluarga  Kecil  Bahagia  dan Sejahtera (NKKBS). Membudayakan norma keluarga  kecil  bahagia  sejahtera  dalam  rangka meningkatkan mutu sumber daya manusia Indonesia.  Cara  yang  digunakan  adalah  dengan mengendalikan kelahiran sekaligus menjamin terkendalinya pertambahan penduduk.
Program keluarga berencana yang dicanangkan oleh  pemerintah  untuk  membudayakan  norma keluarga kecil bahagia dan sejahtera serta menekan angka  kelahiran  yang  tinggi  ini  belum  sepenuhnya terlaksana dengan baik karena penyuluhan program keluarga  berencana  diadakan  di  beberapa  daerah yang  tingkat  kelahirannya  rendah,  jika  penetapan lokasi  penyuluhan  yang  selalu  tidak  tepat  sasaran dikawatirkan  program  ini  tidak  dapat  mencapai tujuan.  Oleh  karena  itu  penetapan  lokasi  prioritas penyuluhan program keluarga berencana yang tepat sangatlah  penting  untuk  dapat  menekan  angka kelahiran,  sehingga  diperlukan  suatu  Algoritma sistem yang dapat membantu Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) dalam menentukan  lokasi  prioritas  Penyuluhan  Program Keluarga Berencana agar program tepat sasaran.
Dari  pemaparan  diatas,  rumusan  masalah
penelitian  ini  adalah  bagaimana  Algoritma  C4.5 dapat  menentukan  lokasi  prioritas  penyuluhan program  keluarga  berencana,  Karena  algoritma C4.5  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi,  jadi hasil dari pengolahan test dataset berupa pengelompokan  data  dalam  kelas-kelasnya,  yang mana kelas dibagi menjadi dua yakni tidak prioritas atau ya prioritas.
Tujuan Penelitian ini adalah menganalisis hasil dari implementasi Algoritma C4.5, dalam melakukan klasifikasi data kelahiran sehingga dapat menentukan  lokasi  mana  yang  menjadi  prioritas untuk  dilakukan  penyuluhan  program  keluarga berencana.
Ada beberapa penelitian terdahulu yang pernah dibuat  terkait  dengan  penggunaan  Algoritma  C4.5, diantaranya:
1. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Liliana Swastina  (2013).  Tentang    Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  penentuan  Jurusan Mahasiswa  Dengan  adanya  penerapan Decision  Tree  C4.5  dapat  memberikan solusi  bagi  mahasiswa  dan  membantu STMIK  Indonesia  dalam  menentukan jurusan  yang  sesuai  yang  akan  ditempuh oleh  mahasiswa  selama  studi  sehingga peluang  untuk  sukses  dalam  studi  di perguruaan tinggi semakin besar.
2. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mujib Ridwan  (2013).  pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan algoritma C4.5 dalam menentukan prediksi kelulusan berdasarkan atribut    jenis  kelamin,  asal  sekolah  SMA dan  IPK  semester  satu  sampai  semester enam.
3. Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Kumara  dan  Supriyanto  (2013),  dengan
judul  Klasifikasi  Data  Mining  untuk Penerimaan  Seleksi  Calon  Pegawai  Negeri
Sipil 2014 Menggunakan Algoritma
Decision  Tree C4.5.  Tingkat  akurasi  yang didapatkan  menggunakan  algoritma  C4.5 ini  sudah  cukup  tinggi,  oleh  karena  itu dapat  disimpulkan  algoritma  ini  cocok untuk  diimplementasikan  pada  penelitian yang melibatkan proses perekrutan.
4. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hartato
(2014).  Tentang  Penerapan  Data  mining dengan algoritma C4.5 ini dapat diimplementasikan untuk memprediksi tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  empat kategori  yaitu lulus cepat, lulus tepat,  lulus terlambat  dan drop  out .    Atribut    yang paling  berpengaruh  dalam  hasil  prediksi adalah IPK semester enam.
Dari  beberapa  sumber Literature  review maka peneliti dapat mengetahui bahwa penelitian tantang Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  mengetahui lokasi  mana  yang  menjadi  prioritas  dalam pelaksanaan  penyuluhan  program  berencana  belum pernah  dilakukan  dan  penggunaan  algoritma  C4.5 dapat digunakan karena hasil akhir berupa decision tree yang  menggambarkan  pengelompokan  data berdasarkan kelasnya

## Data Mining
Data  mining adalah  suatu  proses  menemukan hubungan  yang  berarti,  pola  dan  kecenderungan dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik  dan  matematika. Data  mining merupakan gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin, pengenalan pola, statistik, database , dan visualisasi
untuk penanganan permasalaan pengambilan informasi dari database yang besar (Larose, 2005).
Secara singkat bahwa Decision Tree merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  pada text mining .  Klasifikasi  adalah  proses  menemukan kumpulan pola atau fungsi-fungsi yang mendeskripsikan  dan  memisahkan  kelas  data  satu dengan  lainnya,  untuk  dapat  digunakan  dalam memprediksi  data  yang  belum  memiliki  kelas  data tertentu (Han, 2006).
Sementara  itu  (Kusnawi,  2007)  menyatakan bahwa Data  mining merupakan  teknologi  yang menggabungkan  metoda analisis tradisional dengan algoritma  yang  canggih  untuk  memproses  data dengan  volume  besar. Data  mining bermula  dari sebuah  data  yang  kemudian  diproses  sehingga menghasilkan informasi atau menghasilkan pengetahuan  ( knowledge )  dan    merupakan  salah satu  tahapan  ( step )  dari Knowledge  Discovery  in Database  ( KDD ) .  Berikut  adalah  tahapan  didalam Data Mining yang diilustrasikan pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Data Mining Sumber : (Hermawati, 2009)
Knowledge Discovery in Database (KDD)
Pengertian  dari  KDD  adalah  penemuan  atau pencarian  pengetahuan  (nilai  tambah)  di  dalam sebuah database (Hermawati,  2009),  karena data mining adalah  suatu  rangkaian  proses, data  mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yaitu :
1. Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise ) .
Data Prose s
Pengetahuan ( knowledge ) Informasi
2. Integrasi  data  (penggabungan  data  dari beberapa sumber).
3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk Data Mining ).
4. Aplikasi teknik Data Mining .
5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk
menemukan yang menarik / bernilai).
6. Presentasi pengetahuan (dengan teknik visualisasi).
7. Tahapanan dapat diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Sumber : (Hermawati, 2009)

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang sangat populer yang digunakan oleh banyak peneliti di  dunia,  hal  ini  dijelaskan  oleh  Xindong  Wu  dan Vipin  Kumar  dalam  bukunya  yang  berjudul  The Top  Ten  Algorithms  in  Data  Mining  (Wu,  2009), selain  itu  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu algoritma Decision  Tree yang  paling  efektif  untuk melakukan klasifikasi (Chauhan, 2013).
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma machine  learning, dengan algoritma C4.5 mesin  (komputer)  akan  diberikan  sekelompok  data untuk  dipelajari  yang  disebut learning  dataset (Hamdan, 2010) . Kemudian hasil dari pembelajaran
selanjutnya  akan  digunakan  untuk  mengolah  data- data yang baru yang disebut test dataset. Algoritma C4.5  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan  ( Decision Tree )  dari  data.  Algoritma  C4.5  merupakan pengembangan  dari  algoritma ID3 yang  juga merupakan  algoritma  untuk  membangun  sebuah pohon  keputusan.  Algoritma  C4.5  secara  rekursif mengunjungi  tiap  simpul  keputusan,  memilih percabangan  optimal,  sampai tidak  ada  cabang  lagi yang mungkin dihasilkan ( Rahmayuni, 2014).
Secara  umum  algoritma  C4.5  dalam membangun  pohon  keputusan  langkah-langkahnya adalah sebagai berikut.
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada  nilai  Gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang ada.  Untuk  menghitung  Gain  digunakan  rumus seperti tertera dalam persamaan (1) berikut.
Gain(S, A) = Entropy(S) - *
Entropy(Si) .....................................................(1) Keterangan : S : himpunan  kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A
|S i | : jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : jumlah kasus dalam S
Sementara itu perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan (2) berikut.
Entropy(S) = - pi * Log 2 pi ......................................................................(2)
Keterangan : S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
Proses  pengulangan  pada  metode  decision  tree  ini akan berhenti apabila :
1. Semua data telah terbagi rata
2. Tidak ada lagi atribut yang bisa dibagi lagi
3. Tidak  ada  data record dalam  cabang  yang
kosong

## METODE
Metodologi  penelitian  merupakan  urutan- urutan  yang  dilakukan  dalam  sebuah  penelitian. Metodologi  penelitian  ini  bertujuan  agar  penelitian bisa lebih terkonsep dan terstruktur, sehingga setiap tahapan  akan  dapat  dilihat  pencapaiannya  sesuai dengan  tujuan  yang  diharapkan  terhadap  penelitian tersebut.

## Desain Penelitian
Penelitian  ini menggunakan  Metode Decision Tree, dengan Algoritma C4.5. yang akan diterapkan ke  dalam software weka dalam  menentukan  lokasi prioritas  penyuluhan  program  keluarga  berencana, agar  penelitian  memperoleh  hasil  yang  maksimal, tentunya  harus  mengikuti  kaidah-kaidah  (Metode) yang telah ditetapkan.

## Lokasi dan Waktu Penelitian
A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  BKKBN  Kota Dumai.  Adapun  pertimbangan  memilih lokasi ini adalah untuk memperoleh Atribut atau  kiteria  yang  valid,  karena  sesuai dengan objek penelitian
B. Waktu Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilaksanakan  dalam jangka waktu 10 bulan.

## Sumber dan Sampel Data Penelitian
A. Sumber Data Penelitian
Data  penelitian  ini  bersumber  dari database Kelahiran yang langsung diambil
melalui Aplikasi Sistem Informasi
Administrasi  Kependudukan  yang  ada  di Kantor  Dinas Penduduk dan Catatan Sipil Kota Dumai.
B. Sampel Penelitian
Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  data
kelahiran  bayi  pada  setiap  Kelurahan  yang ada  di  Kecamatan  Dumai  Timur  Tahun 2016,  Karena  kesuksesan  program  KB disuatu  daerah  di  tentukan  dari  tinggi rendahnya  angka  kelahiran  bayi  di  daerah tersebut.

## Teknik Pengumpulan dan Analisis Data
A. Teknik  pengumpulan  data  yang  akan dilakukan oleh peneliti adalah :
1. Observasi Langsung, peneliti mengamati  secara  langsung  keluhan- keluhan  serta  masalah-masalah  yang dihadapi  pihak  BKKBN  Kota  Dumai dalam  menetapkan  lokasi  prioritas untuk diadakannya penyuluhan
program KB.
2. Wawancara, peneliti melakukan
Tanya  jawab  dengan  pihak  terkait yakni  BKKBN  sebagai  pihak  yang
terkait secara langsung dalam penelitian  guna  memperoleh  data
tentang kriteria-kriteria yang diperlukan  untuk  menentukan  lokasi penyuluhan
program keluarga berencana  dan  pihak  Kantor  Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kota  Dumai,  selaku  pihak  yang  akan memberikan  data  penunjung  yang diperlukan dalam penelitian.
3. Studi  Perpustakaan,  peneliti  mencari
data-data  pendukung  seperti  buku, jurnal-jurnal  maupun  literatur  lain  dari akses internet.
B. Analisis Data
Data  Kuantitatif  yang  telah  terkumpul kemudian dianalisa menggunakan
Algoritma  C4.5  untuk  mengklasifikasikan data  kedalam  kelas-kelasnya  kemudian digunakan untuk membangun sebuah pohon keputusan

## Tahapan Penelitian
Tahapan  Penelitian  ini  merupakan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian masalah  yang  akan  dibahas,  sedangkan  metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bertujuan untuk  memperlihatkan  bagaimana  sebuah  model klasifikasi  data  mining  bisa  memberikan  solusi untuk  menentukankan  lokasi  prioritas  penyuluhan program  keluarga  berencana  berdasarkan  atribut yang  ada.  Adapun  Tahapan  Penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 . Tahapan Penelitian
Berdasarkan Tahapan Penelitian pada gambar 3, maka masing-masing langkahnya dapat diuraikan seperti berikut ini:
1. Transformasi Data
Data  yang  diperoleh  dari  database  kelahiran yang  berasal  dari  Aplikasi  Sistem  Informasi
Database Kelahiran Transformasi Data,Normalisasi Data Data Training Evaluasi Model Uji Model Klasifikasi Algoritma C4.5 Kesimpulan
Administrasi  Kependudukan  Kota  Dumai, masih  berupa  data  yang  mengandung  banyak atribut  yang  tidak  diperlukan  sehingga  perlu dilakukan transformasi data dengan membuang sebagian  atribut  yang  tidak  memiliki  kaitan dengan topik penelitian 2. Normalisasi Data
Proses  normalisasi  data  yang  dimaksud  adalah mengubah jenis skala pengukuran yang semula berbentuk numerikal menjadi nominal
3. Cleaning Data
Proses  Pembersihan  data  yang  tidak  relevan termasuk data missing dalam atribut 4. Training Data
Proses  pelatihan  data  diambil  dari  sebagian data  yang  terdapat  pada  database  kelahiran. Besarnya  proporsi  data  yang  dilakukan pengujian adalah 70% untuk training, sedangkan  sisanya  digunakan  untuk  uji  coba model.
5. Uji Model Klasifikasi Proses  uji  model  dilakukan  setelah  proses training  data  selesai  dilakukan,  jumlah  data yang  dilakukan  uji  model  sebesar  30%  dari database kelahiran bayi.
6. Evaluasi Model
Evaluasi  model  dilakukan  dengan  melihat tingkat  akurasi  metode  melalui confusion
matrix  dan  tabel  akurasi  serta  presisi  untuk model yang digunakan.

## Machine Learning WEKA
WEKA adalah  sebuah  paket tools  machine learning praktis. WEKA merupakan  singkatan  dari ” Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis ” yang  dibuat  di  Universitas  Waikato  New  Zealand untuk  penelitian,  pendidikan  dan  berbagai  aplikasi. WEKA mampu  menyelesaikan  masalah-masalah data  mining  di  dunia  nyata,  khususnya  klasifikasi yang  mendasari  pendekatan machine  learning. Perangkat lunak ini ditulis dalam hirarki class java dengan  metode  berorientasi  objek  dan  dapat berjalan  hampir  di  semua platfrom (Bouckaert, 2008) .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  akan  dijelaskan  secara  detail proses  perhitungan decision  tree menggunakan algoritma  C4.5,  untuk  menentukan  lokasi  prioritas penyuluhan  program  KB.  Adapun  kriteria  yang digunakan    meliputi  Usia  Ibu,  Pekerjaan  Ayah  dan Kelurahan. Masing-masing kriteria memiliki atribut. Salah  satu  atribut  merupakan  data  solusi  per  item data yang disebut target atribut, yang menjadi target atribut    adalah  Keputusan  dengan  nilai  “Ya”  atau “Tidak
Tabel 1. Data Primer dari Basis Data No Atribut Jumlah Kasus Ya Tidak Total 934 849 85 1 Usia Produktif 793 793 0 Tidak Produktif 141 56 85 2 Pekerjaan Belum Bekerja 53 53 0 Buruh Harian 229 229 0
No Atribut Jumlah Kasus Ya Tidak Wiraswasta 413 359 54 Karyawan 239 208 31 3 Kelurahan Teluk Binjai 242 224 18 Tanjung Palas 147 137 10 Jaya Mukti 293 259 34 Buluh Kasap 104 90 14 Bukit Batrem 148 146 2
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan  proses perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain untuk setiap  atribut  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
Entropy(S) =
- pi * Log 2 pi Entropy(Total)= - (849/934)*log 2 (849/934) – (85/934)*log 2 (85/934)
= - (0,908* log 2 0,908) – (0,090* log 2 0,090)
= - (0,908* -0,139) – (0,090* -3,473) = 0,126 + 0,312 = 0,438
Entropy(Produktif) = 0 Entropy(Tidak Produktif) = - (56/141)*log 2 (56/141)
– (85/141)*log 2 (85/141)
= - (0,397* log 2 0,397) – (0,602* log 2 0,602)
= - (0,397* -1,332) – (0,602* -0,732) = 0,529 + 0,440
= 0,969
Selanjutnya menghitung nilai Gain Masing-masing
Atribut dengan rumus sebagai berikut:
Gain(S, A) = Entropy(S) - * Entropy(Si) Gain(Usia) = 0,438 – (793/934*0 + 141/934*0,969)
= 0,438 – (0 + 0,146) = 0,438 – 0,146 = 0,292

## Gain(Pekerjaan)
= 0,438 – (0 + 0 + 413/934*0,558 + 239/934*0,555)
= 0,438 – (0 + 0 + 0,246 + 0,142) = 0,438 – 0,388 = 0,050

## Gain(Kelurahan)
= 0,438 – (242/934*0,382 + 147/934*0,359 + 293/934*0,519 + 104/934*0,569 + 148/934*0,101)
= 0,438 – (0,098 + 0,056 + 0,162 + 0,063 +0,016)
= 0,438 – 0,395
= 0,043
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain Node 1 Node 1 Jumlah Kasus Ya Tidak Entropy Gain 1 Total 934 849 85 0,438 Usia 0,292 Produktif 793 793 0 0
Node 1 Jumlah Kasus Ya Tidak Entropy Gain Tidak Produktif 141 56 85 0,969 Pekerjaan 0,050 Belum Bekerja 53 53 0 0 Buruh Harian 229 229 0 0 Wiraswasta 413 359 54 0,558 Karyawan 239 208 31 0,555 Kelurahan 0,043 Teluk Binjai 242 224 18 0,382 Tanjung Palas 147 137 10 0,359 Jaya Mukti 293 259 34 0,519 Buluh Kasap 104 90 14 0,569 Bukit Batrem 148 146 2 0,101
Seperti  yang  terihat  pada  Tabel  2  ,  diperoleh atribut dengan nilai gain tertinggi adalah Usia yakni dengan  nilai  0,292  maka  Usia  menjadi  node  akar.
Usia    memiliki  dua  nilai  yaitu  Produksi  dan  tidak Produktif.  Usia  dengan  nilai  produktif    sudah mengklasifikasikan kasus menjadi 1 yaitu keputusan  “Ya” sedangkan untuk atribut Usia tidak produktif  masih  perlu  dilakukan  perhitungan  lagi karena masih terdapat keputusan Ya dan Tidak.
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  maka  dapat digambarkan  pohon  keputusan node 1  sebagai berikut.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node .1
Selanjutnya,  kembali  melakukan  langkah- langkah  penyelesaian  dan  proses  perhitungan Entropy dan Gain untuk node 1.1.  Tabel  3.
merupakan  rekapitulasi  hasil  perhitungan  nilai Entropy dan Gain Node 1.1
Tabel  3. Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain Node 1.1 Node Jumlah Kasus Prioritas Tidak Prioritas Entropy Gain 1.1 Usia Tidak Produktif 141 56 85 0,969 Pekerjaan 0,509 Tidak Bekerja 5 5 0 0
1 Usia Ya 1.1 Pekerjaan Produktif
Tidak Produktif
Node Jumlah Kasus Prioritas Tidak Prioritas Entropy Gain Buruh Harian 52 52 0 0 Wiraswasta 54 42 12 0,764 Karyawan 30 23 7 0,783 Kelurahan 0,411 Teluk Binjai 36 33 3 0,413 Tanjung Palas 27 23 4 0,605 Jaya Mukti 45 37 8 0,675 Buluh Kasap 19 16 3 0,629 Bukit Batrem 14 13 1 0,371
Selanjutnya,  kembali  melakukan  langkah- langkah  penyelesaian  dan  proses  perhitungan Entropy dan Gain untuk  setiap  cabang  sampai
semua kasus pada cabang memiliki kalas-kelas yang sama.  Gambar  5.  merupakan  pohon  keputusan terakhir yang diperoleh dari hasil perhitungan.
Gambar 5. Pohon Keputusan Akhie
Dengan memperhatikan pohon keputusan pada Gambar  5  diketahui  bahwa  semua  kasus  sudah masuk  dalam  kelasnya  masing-masing,  dari  pohon
yang terbentuk dihasilkan sejumlah aturan. Adapun aturan yang terbentuk adalah berikut:
”Jika Usia = Produktif Maka Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  = Belum Bekerja   Maka Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  = Buruh Harian Maka Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  = Karyawan Maka Class =  Tidak
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  = Wiraswasta, dan Kelurahan = Bukit Batrem Maka Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  = Wiraswasta, dan Kelurahan = Buluh Kasap Maka Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  =
Wiraswasta,  dan  Kelurahan  =  Jaya  Mukti  Maka
Class =  Ya
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  =
Wiraswasta, dan Kelurahan = Tanjung Palas Maka
Class =  Tidak
”Jika  Usia  =  Tidak  Produktif,  dan  Pekerjaan  =
Wiraswasta,  dan  Kelurahan  =  Teluk  Binjai  Maka Class =  Tidak
Hasil klasifikasi pada data sampel atribut Usia sebagai root pada decision  tree, sedangkan  atribut lainnya sebagai child node, dari data sampel dengan 934 record dihasilkan  jumlah  aturan  yang terbentuk sebanyak 9 aturan.
Implementasi machine learning WEKA mengimplementasikan  algoritma  C4.5  dengan bantuan tools  machine  learning WEKA, Sebelum diproses  data  dibagi  manjadi  dua  bagian  yakni pertama  adalah  data training sebesar  70%  dan kedua  adalah  data testing sebesar  30%.  Hal  ini dilakukan  agar  terbentuk  suatu  model  dengan menggunakan  data training ,  kemudian  data  yang terbentuk  dengan  menggunakan  data training akan
diujikan kembali menggunakan data testing. Berikut merupakan langkah-langkah penyelesaian menggunakan tools WEKA Version 3.7.4.
1. Sebelum  kita  mengimplementasikan  sistem terhadap  data  yang  ingin  diolah,  kita  harus mempersiapkan terlebih dahulu data yang akan diuji. Data tersebut disimpan dalam bentuk file berekstensi .csv pada microsoft excel.
2. Kemudian  jalankan tools  WEKA .  Gambar  6
Berikut ini merupakan tampilan  utama aplikasi WEKA .
Gambar 6. WEKA Version 3.7.4.
3. Selanjutnya klik Explorer, pilih data yang akan di  proses,  yang  telah  tersimpan  dengan  format csv , dengan cara mengklik Open file.
4. File  yang  akan  diproses  sudah  berhasil  di import,  lalu  klik Classify, kemudian  klik Choose untuk memilih metode klasifikasi yang akan  diproses,  pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan metode Trees maka pilih J48.
5. Langkah  berikutnya  klik  tombol  start,  maka akan muncul tampilan seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Klasifikasi Data Training
Tabel 4. merupakan Hasil klasifikasi yang akan dihadirkan dalam bentuk Confusion Matrix. Predict Class dan Actual  Class .  Model Confusion  Matrix
2x2.
Tabel 4. Model Confusion Matrix Predict Class Class A Class B Actual Class Class A AA AB Class B BA BB
Gambar  8.  merupakan hasil tingkat akurasi secara detai yang dihasilkan dari proses Aplikasi WEKA.
Gambar 8. Akurasi  Detail Class Training
Tingkat positif  benar / True Positive (TP) Rate adalah  proporsi  contoh  yang  diklasifikasikan sebagai kelas x, diantara semua contoh yang benar- benar  memiliki  kelas  x  yang  bernilai  sama  dengan recall.
Untuk mencari nilai TP rate pada class Ya adalah
True Positive = = 0,996
Untuk mencari nilai TN pada class Tidak adalah
True Negative = = 0,947
Tingkat positif salah / False Positive (FP) Rate adalah  proporsi  contoh  yang  diklasifikasikan sebagai  kelas  x,  tetapi  masuk  kedalam  kelas  yang berbeda  diantara  semua  contoh  yang  bukan  dari kelas x.
Untuk mencari nilai FP rate pada class Ya adalah
False Positive = = 0,053
Untuk mencari nilai FN pada class Tidak adalah
False Negative = = 0,004
Perhitungan  nilai Precision  Class Ya  dan  Tidak adalah sebagai berikut :
Precision Class Ya = = 0,999
Precision Class Tidak  =
= 0,818
Hasil  pengujian  ditunjukkan  pada  Gambar  9.
Confusion  Matrix Algortima Klasifikasi  C4.5 yang diperoleh  merupakan  evaluasi  dari  kinerja  model klasifikasi,  dan  bukti  terjadinya  hasil    proses  pada klasifikasi tersebut yang telah tersedia didalamnya.
Gambar 9. Confuision Matrix Algoritma C4.5
Selain  akurasi  dan Confusion  Matrix ,  sebuah model  klasifikasi  bisa  dilihat  dari  nilai recall dan presisinya.  Presisi  merupakan  probabilitas  bahwa sebuah item yang terpilih adalah relevan.
Sedangkan recall adalah  rasio  dari  item  yang relevan yang dipilih terhadap total jumlah item yang relevan.
Hasil  presisi  dan recall yang  diperoleh  dari model  klasifikasi  diatas  adalah  0,995  untuk  presisi dan  0,995  untuk recall .  Hasil  recall  dan  presisi memiliki  nilai  antara  0-1.  Semakin  tinggi  nilainya, maka semakin baik
Berdasarkan  informasi  diatas,  kemudian  akan
dilakukan proses  perhitungan nilai  rata-rata persentasi akurasi keberhasilan dengan mengunakan rumus (3) dan error rate pada confusion matrix data training dengan menggunakan rumus (4).
Akurasi = .........(3) Akurasi = = = 0,995 Maka Nilai Persentase Akurasi adalah = 0,995 x 100% = 99,5% Error Rate = .....(4) Error Rate = = = 0,005
Maka Nilai Persentase Error Rate adalah
= 0,005 x 100% = 0,5% Dari  nilai  akurasi  serta error  rate data  training dengan menggunakan algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi  lebih  dari  90%,  yakni  dengan  nilai  99,5%. hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5  dapat digunakan pada database kelahiran bayi yang ada di Dinas Penduduk dan Catatan Sipil.

## PENUTUP
Secara rincian jumlah True Positive (TP) 911, False Negative  (FN) 1, False  Positive  (TP) 4, True Negative  (FN) 18,  nilai  presisi  dan recall yang hampir mendekati nilai 1 menunjukkan bahwa item atau  atribut  yang  terpilih  adalah  relevan.  Hal  ini juga  didukung  dengan  nilai  akurasi  sebesar  99,5%. Pohon keputusan akhir yang dihasilkan menunjukkan  terdapat  tiga  daerah  yang  menjadi lokasi prioritas yakni Jaya Mukti, Buluh Kasap, dan Bukit  Batrem,  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  C4.5  dapat  diimplementasikan  untuk menentukan  lokasi  prioritas  dalam  melakukan penyuluhan program keluarga berencana.
Untuk  penelitian  berikutnya  bisa  dilakukan optimasi  pada  tahap  pemilihan  atribut  sehingga kompleksitas  atribut  dapat  dikurangi,  dengan demikian diharapkan nilai akurasi akan meningkat.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada KEMENRISTEK DIKTI P2M yang telah memberikan kepercayaan dan membiayai Penelitian Dosen  Pemula  ini  pada  pembiayaan  tahun  2017. Terima  kasih  juga  penulis  sampaikan  kepada  Tim Redaksi Jurnal Penelitian Pos dan Informatika yang telah meluangkan waktu untuk kerjasamanya.

## DAFTAR PUSTAKA
BKKBN. (2010). “ KB dan Kontrasepsi ”.
Diakses dari http://bkkbn.go.id/difor/program_detail,php? prgid=8 .  tanggal 3 maret 2016.
Bouckaert,  Remco  R.  Frank,  Eibe.  2008. WEKA
Manual  For  Version  3-6-0 .  New  Zealand:
University of Waikato.
Chauhan, H and Chauhan, A. (2013).
Implementation  of  Decision  Tree  Algorithm C4.5 .  International  Journal  of  Scientific  and
Research  Publication  Vol.3  issue  10,  October
2013.
Han, Jiawei., and  Kember, Micheline. (2006). Data Mining    Concepts  and  Techniques. Second Edition. Morgan Kaufman Publisher.
Hamdan, A. R., and  Othman, Z. A. (2010). Human Talent  Prediction in  HRM using  Clasiffication Algorithm. Selangor, Malaysia.
Hermawati,  Fajar  Astuti.  (2009). Data  Mining . Surabaya : Andi Offset, Yogyakarta.
Kusnawi. (2007). Pengantar Solusi Data Mining . Diakses dari http://p3mamikom.ac.id/p3m/56-pengantas- solusi-dataming . pdf.  tanggal 22 maret 2016. Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  Knowledge  In Data.Mining An Introduction To Data Mining, Wiley Interscience.
Rahmayuni, Indri. (2014). Perbandingan
Performasi  Algoritma  C4.5  dan  CART  dalam klasifikasi  data  nilai  mahasiswa  prodi  Teknik Komputer Politeknik Padang . Jurnal : TEKNOIF. ISSN:2338-2724. Vol2. No.1. Wu,  X.  and  Kumar  ,  V.  (2009). The  Top  Ten Algorithms in Data Mining . New York : CRC Press.