## JurnalIlmiahInformatika (JIF)
|  ISSN (Print) 2337-8379 | ISSN (Online) 2615-1049|
Jurnal online di akses di http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif

## Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Arus Kas Pembangunan Jalan (Studi Kasus Di PT.Tasya Total Persada)

## Nur Isnani
Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
SejarahArtikel: Diterima Redaksi: 1 Februari 2018
Revisi Akhir: 10 Maret 2018 Diterbitkan Online : 23 Maret 2018 PT  Tasya  Total  Persada  adalah  sebuah  Industri  jasa  konstruksi  yang  merupakan  salah satu  sektor  industri  yang  memiliki  Arus  Kas  pembangunan  jalan.  Keberhasilan  dari suatu  proyek  dapat  dilihat  dari  arus  kasnya  yang  jelas  dan  terperinci  untuk  membantu manajer  mengambil  keputusan  dalam  proyek  konstruksi.  Arus  kas  dapat  digunakan sebagai  acuan  yang  dapat  menilai  kemampuan  perusahaan  secara  rinci  dan  jelas  untuk menilai  kebutuhan  perusahaan  baik  itu secara  fisik  atau  non  fisik.  Arus  kas  dapat  juga mempengaruhi  kegiatan  serta  kinerja  proyek  yang  sedang  berlangsung,  menjadikanya berhasil  atau  tidak.  Metode  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  Algoritma  C4.5 yang  merupakan  salah  satu  algoritma  moderen  untuk  melakukan  Data  Mining.  Data Mining  adalah  suatu  proses  pertambangan  data  yang  digali  meskipun  belum  diketahui hasilnya  dan  berikut  diolah  sedemikian  rupa  untuk  mendapat  hasil  yang  luar  biasa. Algoritma  C4.5  disebut  juga  dengan  pohon  keputusan  (decision  tree)  yaitu  merupakan salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon. Berdasarkan data yang dikumpulkan maka akan dicleaning untuk membuang data yang tidak  konsisten  dan  noise  sehingga  dari  data  yang  ada  didapat  beberapa  atribut  yang diambil yaitu Mobilisasi, Pekerjaan drainase, Pekerjaan tanah, Pekerjaan struktur, Biaya tenaga  kerja,  Material,  Bina  lingkungan.  Setelah  proses  transformasi  selesai  maka dilanjutkan  ke  proses  Data  Mining  dengan  teknik  klasifikasi  dan  menggunakan algoritma  C4.5,  Dengan  terbentuknya  pohon  keputusan,  dapat  dilakukan  analisa  dan evaluasi  rule  yang  dihasilkan.  Rule  inilah  yang  akan  menjadi  aturan  dalam mengidentifikasi  arus  kas,  sehingga  manajer  bisa  mengambil  keputusan  dengan  tepat dan cepat pada proyek konstruksi tersebut.
K ATA K UNCI
Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan, Proyek   Konstruksi

## K ORESPONDENSI
No HP:

## E-mail: nurisnani86@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  perkembangan  industri  jasa  konstruksi  sekarang  ini, Keberhasilan  dari  suatu  proyek  dapat  dilihat  dari  arus  kasnya yang  jelas  dan  terperinci.  [1]  Keberhasilan  dari  suatu  proyek dapat  dilihat  dari  arus  kasnya  yang  jelas  dan  terperinci  untuk membantu manajer mengambil keputusan dalam proyek industri konstruksi.  Dengan adanya  hal tersebut  maka  dalam penelitian ini  akan  dibuatkan  sebuah    Analisis  Data  Mining  dengan menggunakan Algoritma C4.5.
Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Mengetahui  pengolahan  data  arus  kas,  sehingga  manajer dapat  mengambil  keputusan  dengan  tepat  dan  cepat dibidang konstruksi pada PT.Tasya Total Persada.
2. Mengetahui bagaimana  proses Algoritma C4.5.
3. Menganalisa  data  arus  kas,  sehingga  manajer  dapat mengambil  keputusan  dengan  tepat  dan  cepat  dengan menggunakan Algoritma C4.5
4. Mengimplementasikan  Algoritma  C4.5,  sehingga  manajer dapat mengambil keputusan dengan tepat dan cepa
5. Mengevaluasi  setiap  rule  dengan  membuat  pohon keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Knowledge Discovery In Database ( KDD )
[2]Knowledge  Discovery  In  Databases  (  KDD  )  Merupakan kegiatan  yang  meliputi  tiga  tahap  utama  yaitu:  (a)  data  pre- processing;  (B)  data  mining,  dan  (c)  analisis  pola.  Dapat  kita lihat dalam gambar berikut.
.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery In Databases ( KDD )

## A. Tahap Data Pre-Processing
Proses  mengumpulkan  data,  Data  diambil  dari  beberapa bahagian  kelompok  yang  akan  dianalisa  lalu  diekstrak, Model  dihasilkan  dengan  menggunakan  kumpulan  data berdasarkan pada turunan variabel.
B. Tahap Data Mining Suatu    metode  yang  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan berharga yang tersembunyi dari data.
C. Tahap Analisis Pola Mengidentifikasi pola-pola  menarik untuk  dipresentasikan, selama  yang  dihasilkan  belum  sesuai  maka  langkah- langkahnya diulangi kembali.
2.2 Data Mining
Data  Mining merupakan  penambangan  data  yang  terstruktur dimana  kegiatan  didalamnya  meliputi  seperti  asosiasi, Clustering , Dan klasifikasi. [3]. Data Mining menurut [4]adalah suatu  rangkaian  proses  yang dapat  dibagi  menjadi  beberapa tahap.
Gambar 2. Tahap-Tahap Data Mining
Tahap-tahap tersebut yaitu :
1. Pemilihan  data  (untuk  membuang  data  yang  tidak konsisten dan noise )
2. Kombain  data  (penggabungan  data  dari  beberapa sumber)
3. Transformasi  data  (data  diubah  menjadi  bentuk  yang sesuai untuk me- mining )
4. Aplikasi teknik Data Mining
5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan data yang menarik serta bernilai)
6. Presentasi pengetahuan (teknik visualisasi).
2.3 Algoritma C4.5
Secara  umum  algoritma  C4.5  [5]  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Algoritma  C4.5  dapat  menangani  data  numerik  dan  diskret. Algoritma C4.5 menggunakan rasio perolehan ( gain ratio ). a. Konsep Entropi
Entropi (S) merupakan jumlah bit yang dapat mengekstrak suatu kelas  (+  atau  -)  dari  sejumlah  data  acak  pada  ruang  sampel  S. Entropi  dapat  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk menyatakan  suatu  kelas.  Entropi  di  gunakan  untuk  mengukur ketidak  aslian  S.  Besarnya  entropi  pada  ruang  sampel  S  di definisikan dengan :
b. Konsep Gain
Gain  (S,A)  merupakan  Perolehan  informasi  dari  atribut  A relative terhadap output data S. Perolehan informasi didapat dari output  data dependent S  yang  dikelompokkan  berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan gain (S,A).

## 3. METODOLOGI

## Gambar 3. Kerangka Kerja
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  maka  dilakukan  proses seleksi, cleaning dan  transformasi  data  sehingga  ada  beberapa atribut  yang  diambil  yaitu  mobilisasi,  pekerjaan  drainase, pekerjaan  tanah,  pekerjaan  struktur,  biaya  tenaga  kerja, material,bina  lingkungan.,  Setelah  proses  transformasi  selesai maka  dilanjutkan  ke  proses data  mining dengan  teknik klasifikasi  dan  menggunakan  algoritma  C4.5,  sehingga menghasilkan pohon keputusan dan aturan ( rule ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini akan pengolahan  data arus kas, sehingga manajer dapat  mengambil  keputusan  dengan  tepat  dan  cepat  dibidang konstruksi.  yang  menjadi input dalam penelitian ini adalah data inspeksi  arus  kas  proyek  konstruksi  dan  data  kelengkapan lainnya  sedangkan outputnya berupa  faktor  -  faktor  yang menyebabkan arus kas proyek kontruksi. Output atau target variabel memiliki dua kategori yaitu baik dan tidak  baik,  maka  digunakan  teknik  klasifikasi  yang  termasuk dalam  penglompokkan data  mining ,  karena  dalam  klasifikasi terdapat target variabel kategori.
4.1 Pengolahan Awal Data
Berdasarkan  data  yang  dikumpulkan  maka  akan  di cleaning untuk  membuang  data  yang tidak  konsisten dan noise sehingga dari  data  yang  ada  didapat  beberapa  atribut  yang  diambil  yaitu mobilisasi,  pekerjaan  drainase,  pekerjaan  tanah,  pekerjaan struktur, biaya tenaga kerja, material, bina lingkungan. Berdasarkan  variabel-variabel  yang  sudah  terpilih, form at  data berjumlah  12,  maka  akan  mendapatkan  7  kelas,  data  tersebut akan dikelompokkan berdasarkan nilai atribut sebagai berikut :
Tabel 1  Klasifikasi Arus Kas
Form at  data  akhir  setelah  dilakukan  pra-proses  tampak  seperti tabel 2 berikut ini:
Tabel 2 Data Setelah Pra-Proses
MOBILISASI PEKERJAAN PEKERJAAN PEKERJAAN BIAYA MATERIAL BINA TINGKAT DRAINASE TANAH STRUKTUR TENAGA KERJA LINGKUNGAN CASH FLOW B B B B B B B Baik
B C TB B TB B B Tidak Baik TB TB B B TB TB TB Tidak Baik TB
C B TB C TB B Tidak Baik
C TB B B C B B Baik
B TB TB B TB B B Tidak Baik C B TB B TB B TB Tidak Baik B B B TB C B B Baik B
TB B B TB TB TB
Tidak Baik C B B B C B B Baik B TB B
TB C TB B Tidak Baik C B B B C B TB Baik ESTIMASI ANGGARAN
Format data  akhir    pada  tabel  2  didapat  berdasarkan  dari attribute yang sudah dikelompokkan atau diklasifikasi, misalkan pada  data  Mobilisasi  diklasifikasikan  menjadi  3  yaitu  “  Baik, Cukup  dan  Tidak  Baik,  pekerjaan  drainase  diklasifikasikan menjadi  2  yaitu  “B  dan  TB  “,  begitupun  dengan attribute lainnya.

## 4.2 Model Algoritma C4.5
Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  data  dengan menggunakan algoritma C4.5.
1. Pengujian Model
Pada  pengujian  tahap  ini  dilakukan  pengujian  model  yaitu menghitung  dan  mendapatkan  rule-rule  yang  ada  pada  model algoritma C4.5 yang diusulkan. Menentukan atribut sebagai akar dan  menghitung  nilai  informasi  gain  atribut.  Untuk  memilih
atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut-atribut  yang  ada,  Dibutuhkan  nilai  Entropy  untuk menentukan  gain  tertinggi.  Menghitung  Nilai  Entropy  tiap-tiap atribut:
Entropy (Total ) dengan rumus sebagai berikut :
Entropy ( total ) = log 2 P i
Entropy  (total)  adalah  menghitung  nilai  total keputusan  Baik  (5)  dan  tidak  baik  (7),  sedangkan  12  adalah jumlah  keseluruhan  kasus.  Kemudian  hitung  nilai  entropy  pada masing-masing  atribut,  sebagai  contoh  dapat  kita  lihat  pada atribut Mobilisasi.
Menghitung  Nilai  Gain  tiap-tiap  atribut  :  Contohnya  Gain (Total, Mobilisasi)
Dengan pembahasan di atas dapat dilihat hasilnya pada table 3
Table 3 Perhitungan Node 1
Node 1 Jumlah Anggaran (S) BAIK(S1) Tidak BAIK(S2) Entropy Gain Total 12 5 7 0.979868757 MOBILISASI BAIK B 6 2 4 0.918295834 0.250294798 CUKUP C 4 3 1 0.811278124 TIDAK BAIK TB 2 0 2 0
PEKERJAAN DRAINNASE BAIK B 5 4 1 0.721928095 0.378262011 CUKUP C 2 0 2 0 TIDAK BAIK TB 5 1 4 0.721928095 PEKERJAAN TANAH BAIK B 9 5 4 0.991076637 0.236561279 TIDAK BAIK TB 3 0 3 0 PEKERJAAN STRUKTUR BAIK B 9 4 5 0.991076637 0.466135328 TIDAK BAIK TB 3 1 2 0.918296195 BIAYA TENAGA KERJA BAIK B 1 1 0 0 1.439016674 CUKUP C 6 4 2 0.918295834 TIDAK BAIK TB 5 0 5 0
MATERIAL BAIK B 8 5 3 0.954434003 0.343579421 TIDAK BAIK TB 4 0 4 0
BINA LINGKUNGAN BAIK B 8 4
4 1 0.583628131 TIDAK BAIK TB 4 1 3 0.811278124
Dari  perhitungan  pada  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  atribut dengan  gain  tertinggi  adalah  Biaya  tenaga  kerja  dengan  Nilai 1.4390, atribut tersebut  dapat menjadi node akar, di mana nilai
atribut  B  sudah  dapat  di  katakana  Baik  dan  TB  sudah  dapat dikatakan  Tidak  Baik.  Akan  tetapi,  nilai  atribut  c  masih  perlu dilakukan  perhitungan  lagi.  Pada  table  4  dapat  dilihat perhitungan node 1.1.
Table 4 Perhitungan Node 1.1
BAIK(S1) TIDAK BAIK (S2) Entropy Gain Node 1.1 Total Biaya Tenaga kerja (Cukup) 6 4 2 0.918295834 MOBILISASI BAIK B 2 1 1 1 0.584962501 CUKUP C 3 3 0 0
TIDAK BAIK TB 1 0 1 0
PEKERJAAN DRAINNASE BAIK B 3 3 0 0 0.584962501 CUKUP C 1 0 1 0
TIDAK BAIK TB 2 1 1 1
PEKERJAAN TANAH BAIK B 6 4 2 0.918295834 0 TIDAK BAIK TB 0 0 0 0
PEKERJAAN STRUKTUR BAIK B 3 3 0 0 0.459147917 TIDAK BAIK TB 3 1 2 0.918295834
MATERIAL BAIK B 4 4 0 0 0.918295834 TIDAK BAIK TB 2 0 2 0
BINA LINGKUNGAN BAIK B 5 3 2 0.970950594 0.109170339 TIDAK BAIK TB 1 1 0 0 Jumlah Anggaran (S) NODE 1.1
Dari  hasil  tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  atribut gain tertinggi adalah  Material,  dengan  nilai  0.9183,  berarti  Material  dapat menjadi node akar selanjutnya, Atribut B memiliki Nilai “Baik” Atribut  TB  bernilai  “  Tidak  Baik  “,  Pohon  keputusan  yang terbentuk pada node 1.1 dapat dilihat pada gambar 3

## Gambar 5 Pohon Keputusan
Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan  pohon keputusan terakhir seperti pada gambar 5 di atas adalah sebagai berikut :
1. IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Tidak  Baik  THAN  Arus  Kas  = Tidak Baik.
2. IF Biaya Tenaga Kerja = Baik THAN Arus Kas = Baik
3. IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Cukup  AND  Material  =  Baik THAN Arus Kas = Baik
4. IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Cukup  AND  Material  =  Tidak Baik THAN Arus Kas = Tidak Baik.
Berdasarkan  dari rule/knowledge yang  dihasilkan  terdapat beberapa rules cukup sesuai dengan kejadian yang terjadi terdiri dari 2 kasus utama yang sering terjadi yaitu :
a. Biaya tenaga kerja
b. Material
Dengan pengujian weka 3.8 dapat kita lihat kesamaan hasil pada gambar 4
Gambar 4 Hasil aplikasi weka 3.8
Dari tree  view oleh WEKA dapat  dilihat rule atau  aturan  yang terbentuk adalah sebagai berikut :
1. IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Tidak  Baik  THAN  Arus  Kas  = Tidak Baik.
2. IF Biaya Tenaga Kerja = Baik THAN Arus Kas = Baik
3. IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Cukup  AND  Material  =  Baik THAN Arus Kas = Baik
IF  Biaya  Tenaga  Kerja  =  Cukup  AND  Material  =  Tidak  Baik THAN Arus Kas = Tidak Baik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  uraian  bab-bab  yang  sudah  dibahas  sebelumnya,  kita dapat mengambil beberapa kesimpulan, yaitu :
1. Pemilihan  variabel  (atribut  kondisi  dan  atribut  keputusan) yang digunakan dalam mengklasifikasikan sangat mempengaruhi rule atau knowledge yang dihasilkan. 2. Algoritma  C4.5  dapat  membantu  dalam  mengolah  serta mengimplementasikan  data  arus  kas,  sehingga  manajer dapat  mengambil  keputusan  dengan  tepat  dan  cepat  pada proyek konstruksi.
3. Algoritma  C4.5  dengan  metode  pohon  keputusan  dapat memberikan  informasi rule prediksi  untuk  menggambarkan proses yang terkait dengan mengolah serta mengimplementasikan data arus kas, sehingga manajer dapat mengambil keputusan dengan tepat dan cepat.
4. Pengujian  dengan WEKA lebih  efektif  dan  fleksibel  karena pohon  keputusan  yang  terbentuk  hampir  sama  dengan perhitungan yang dilakukan dengan manual. Oleh karena itu, penggunaan WEKA juga sangat membantu  dalam pengujian yang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Waligora  and  R.  Rozycki,  “Heuristic  solving some  discrete-continuous  project  scheduling problems with discounted cash flows,” 2016 21st Int. Conf. Methods Model. Autom. Robot. MMAR 2016 , no. 2013, pp. 971–974, 2016.
[2] B.  E.  V  Comendador,  L.  W.  Rabago,  and  B.  T. Tanguilig,  “An  educational  model  based  on Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  to predict  learner’s  behavior  using  classification techniques,” 2016 IEEE Int. Conf. Signal Process.
Commun. Comput. , pp. 1–6, 2016.
[3] M.  Nunez-del-Prado  and  R.  Gomez,  “Learning data analytics through a Problem Based Learning course,” 2017 IEEE World  Eng. Educ. Conf. , pp. 52–56, 2017.
[4] G.  Indrawan  and  G.  R.  Dantes,  “Data  Mining Rekomendasi  Calon  Mahasiswa  Berprestasi  Di Stmik Denpasar Menggunakan Metode Technique
For  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal Solution Program Studi Ilmu Komputer , Program
Pascasarjana,” vol. 5, no. 2, pp. 746–760, 2016.
[5] W.  Supriyanti,  Kusrini,  and  A.  Amborowati, “Perbandingan  kinerja  algoritma  c4.5  dan  naive bayes  untuk  ketepatan  pemilihan  konsentrasi mahasiswa,” Informa , vol. 1, no. 2012, pp. 46–52, 2016.

## BIODATA PENULIS
Nur  Isnani,  Lahir  di  Siberut,  26  Mei  1986. Meraih  gelar  sarjana  komputer  (S.Kom)  dari Universitas  Putra  Indonesia  "YPTK"  Padang pada  tahun  2008.  Kemudian  Gelar  Magister Komputer  (M.Kom)  dari  Univeritas  Putera Indonesia  “YPTK”  Padang  pada  tahun  2016. Penulis  dapat  di  hubungi  melalui  email nurisnani86@gmail.com.