Author: Imam Rosyadi 1 , Fenilinas Adi Artanto 2 , Siti Elisa Rahmawati 3 , Haifan Tri Buwono Joyo Pangestu 4

## Decision Tree Dalam Analisis Keputusan Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia
Imam Rosyadi 1 , Fenilinas Adi Artanto 2 , Siti Elisa Rahmawati 3 , Haifan Tri Buwono Joyo Pangestu 4
1 Manajemen Informatika, Fastikom, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
2 Informatika, Fastikom, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
3 Manajemen Informatika, Fastikom, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
4 Informatika, Fastikom, Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan
1 mamrosya@yahoo.com * , 2 fenilinasadi@gmail.com , 3 mahasiswa@umpp.ac.id , 4 mahasiswa@umpp.ac.id

## Abstract
Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia is an association of programmers that is a forum for programmers to sell the programs they make or become a place for selling program creation services. Of course, in buying a program there will be several  reasons  that  will  make  buyers  interested  and  eventually  buy  programming  products.  Lists  or  factors  in  buying  a program  can  be  used  as  a  reference  in  developing  a  programming  product  that  will  be  interesting  for  consumers  to  buy. analysis of decision support factors in purchasing the program becomes the basis for development. conducted. The data mining method is used in analyzing the factors of consumer purchasing decisions. The algorithm used is a decision tree because the algorithm has the advantage of being easy to read the results of the analysis because it is presented in the form of a decision tree. from the decision tree algorithm, it was found that the speed of processing and the ease of using the product were the reasons for consumers to buy products at Perkumpulan Pengiat Programmer Indonesia with an accuracy rate of 83.33%. later, the programmers at Perkumpulan Pengiat Programmer Indonesia can increase product purchases by increasing the speed in completing the product and the ease of use of programming products.
Keywords: Programming, Decison Tree, Data Mining

## Abstrak
Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia adalah sebuah perkumpulan programmer yang menjadi wadah bagi programmer untuk menjual program yang mereka buat atau menjadi tempat dalam penjualan jasa pembuatan sebuah program. Tentunya dalam membeli sebuah program pasti akan ada beberapa alasan yang akan membuat pembeli tertarik dan akhirnya membeli produk pemrogramman. daar ataupun faktor dalam membeli sebuah program bisa digunakan sebagai salah satu acuan dalam pengembangan sebuah produk pemrogramman yang nantinya kan menarik untuk untuk dibeli oleh konsumen. analisa faktor- faktor  pendukung  keputusan  dalam  membeli  program  menjadi  dasar  pengembangan.  dilakukan.  Digunakanya  metode  data mining  dalam  menganalisis  faktor-faktor  keputusan  pembelian  konsumen.    algoritma  yang  digunakan  adalah  decision  tree dikarenakan algoritma tersebut memiliki keunggulan dalam kemudahan dalam membaca hasil analisis karena tersaji dalam bentuk  pohon  keputusan.  dari  algortima  decision  tree  didapatkan  bahwa  kecepatan  pengerjaan  dan  kemudahan  dalam mengunakan produk menjadi alasan konsumen untuk membeli produk di Persatuan Penggiat Programmer Indonesia dengan tingkat akurasi sebesar 83,33%. nantinya para programmer di Perkumpulan Pengiat Programmer Indonesia bisa meningkatkan pembelian produk dengan meningkatkan kecepatan dalam menyelesaikan produk dan kemudahan dalam penggunaan produk pemrogramman.
Kata kunci: Programming, Decision Tree, Data Mining
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan

## 1.1. Latar Belakang
Dengan  adanya  perkembangan  komunikasi  yang berbasis  pada  teknologi  informasi  yang  di  ikuti  oleh meningkatnya  kapasitas  pengguna  internet  dan  jasa Informatika membuat berkembangan internet yang membuat para penggunanya merasa nyaman dalam mencari informasi melalui media internet [1]. Dengan berkembangnya teknologi banyak  hal  yang  sudah  dibuat  sebuah  program  untuk memudahkan mereka dalam banyak hal. Oleh karena itu saat ini menjadi seorang programmer menjadi salah satu bidang pekerjaan  yang  banyak  diminati.  Dikarenakan  saat  ini banyak  yang  berprofesi  sebagai  programmer  maka dibentuklah sebuah perkumpulan programmer dengan nama Perkumpulan  Penggiat  Programmer  Indonesia  atau  biasa disingkat  sebagai  PPPI.  PPPI  selain  menjadi  perkumpulan PPPI  juga  menyediakan  tempat  berdiskusi  dan  juga
membantu  programmer  dalam  mencari  klien  ataupun memasarkan program yang telah diproduksi oleh anggotanya [2].  Untuk  dapat  meningkatkan  kualitas  ataupun meningkatkan  penjual  produk  dari  program  yang  sudah dibuat  maka  harus  dipahami  apa  saja  faktor  penyebab terjadinya keputusan konsumen dalam melakukan pembelian suatu produk. Dengan memahami faktor penyebab konsumen untuk membeli suatu produk maka para programmer di PPPI dapat  mengembangkan  program  sesuai  dengan  kebutuhan konsumen  [3].  Dalam  mencari  tahu  faktor  apa  saja  yang mempengaruhi  keputusan  konsumen  dalam  membeli  suatu produk  digunakan  metode data  mining . Data  mining merupakan sebuah ekstrasi dari sejumlah data dengan jumlah besar,  dimana  hasil  dari  keluaran  data  tersebut  dapat digunakan sebagai metode pengambilan keputusan [4]. Dari beberapa  metode  algoritma  pada data  mining digunakan algoritma Decision  Tree  C4.5 dikarena  metode  tersebut mempunyai  bentuk  hasil  akhir  ataupun  luaran  yang  berupa
Author: Imam Rosyadi 1 , Fenilinas Adi Artanto 2 , Siti Elisa Rahmawati 3 , Haifan Tri Buwono Joyo Pangestu 4
pohon  keputusan  yang  lebih  mudah  untuk  dipahami  dan dibaca sehingga memudahkan dalam mengimplitasikan hasil dari pohon keputusan yang tersaji [5]. Dan dalam penelitian yang  membandingkan  algoritma  klasifikasi  dalam pengambilan  keputusan  terlihat  bahwa decision  tree lebih baik dari algoritma naive bayes, dan nearest neightbour .[6]

## 1.2. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut.
1. Faktor  apa  yang  menjadi  dasar  konsumen  dalam memutuskan membeli produk di PPPI?
2. Bagaimana  Algoritma Decision  Tree mengklasifikasi fator keputusan pembelian produk konsumen pada PPPI?

## 1.3. TujuanPenelitian
Dengan melihat permasalahan diatas, maka tujuan penelitian ini sebagai berikut.
1. Menguji  bagaimana  keputusan  pembelian  sebuah program
2. Mengklasifikasikan keputisan pembelian produk.

## 1.4. Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  diharapkan  mampu  memberikan manfaat untuk Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia agar  nantinya  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam pengembangan  produk  program  dalam  Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Keputusan Pembelian
Keputusan  pembelian  merupakan  pemahaman konsumen  tentang  bagaimana  keinginan  dan  kebutuhan konsumen akan suatu produk dengan menilai sumber-sumber yang ada dan menetapkan tujuan pembelian, lalu konsumen mengidentifikasi  sehingga  nantinya  konsumen  akan  dapat mengambil sebuah keputusan untuk membeli produk tersebut [7].

## 2.2. Data Mining
Data  mining adalah  sebuah  sebuah  metode  yang digunakan  untuk  mendapatkan  pengetahuan  ataupun informasi  dari  sekumpulan  data  yang  berjumlah  besar  [8]. Data  mining merupakan  sebuah  bagian  dari knowlegde discovery  in  databases (KDD)  yang  terdiri  dari  beberapa proses  seperti  pembersihan  data  ( data  cleaning ),  integrasi data  ( data  integration ),  memilihan  data  ( data  selection ), transformasi  data  ( data  transformation ), data  mining , mengevaluasi  pola  ( pattern  evaluation ) dan  menyajikan pengetahuan  ( knowledge  presentation )  [9]. Data  mining terbagi  menjadi  beberapa  kelompok,  yaitu  deskripsi ( description ),  estimasi  ( estimation ),  Prediksi  ( prediction ), klasifikasi  ( classification ),  pengklusteran  ( clustering ),  dan juga asosiasi ( association ) [10].
2.3. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  bagian  dari  metode data mining yang  pada  awalnya  metode  klasifikasi  tersebut diterapkan  ataupun  digunakan  untuk  mengklasifikasikan tanaman pada spesies tertentu yang berdasrkan karakteristik fisik  pada  tanaman  tersebut    [10].  Klasifikasi  dalam data mining merupakan salah satu teknik pada data mining yang digunakan  untuk  memetakan  data  ke  dalam  kelompok  atau kelas  yang  telah  ditentukan.  Klasifikasi  dalam  data  mining termasuk  dalam  metode supervised  learning dengan  data training berlabel yang akan digunakan dalam menghasilkan
sebuah  aturan  ytang  digunakan  dalam  mengklasifikasikan data yang di uji secara berkelompok dalam kelas-kelas yang telah  ditentukan  [11].  Beberapa  metodfe  dalam  klasifikasi data mining yang banyak digunakan ataupun popular adalah metode decision  tree,  neural-network,  naïve  bayers,  rule- based classifier, dan support machine.

## 2.4. Pohon Keputusan ( Decission Tree )
Pohon  keputusan  merupakan  sebuah  istilah  lain  dari decision  tree yang  merupakan  salah  satu  dari  metode klasifikasi  pada data  mining .  Pohon  keputusan  ataupun decision tree merupakan metode klasifikasi yang popular dan banyak digunakan dikarenakan metode decision tree mudah untuk  di  interpertasikan  oleh  penggunanya. Decision tree digunakan untuk membagi sekumpulan data yang didapatkan menjadi record yang  lebih  kecil  yang  telah  menerapkan aturan-aturan keputusan yang terbentuk [12].
Pada decision  tree akan  terdapat  node  yang  nantinya digunakan untuk mendiskripsikan setiap atribut , pada tiap- tiap  cabang  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  hasil daripada setiap atribut yang telah di uji pada setiap dainnya yang akan mengambarkan setiap kelas pada klasifikasi data [13]. Algoritma C4.5 secara umum saat  membangun pohon keputusan memiliki beberapa aturan sebagai berikut [10]:
i. Pilihlah atribut yang digunakan sebagai akar ii. Buatlah cabang untuk tiap-tiap nilai
iii. Bagilah kasus ke dalam cabang yang sudah terbentuk
iv. Ulangilah proses tadi pada setiap cabanya sampai semua kasus yang ada pada setiap cabanya telah memiliki pembagian kelas.
Dalam  memilih  sebuah  atribut  akar  yang  berdasarkan panda setiap nilai gain ysng tertinggi dari setia atribut yang  tealh  ada  dengan  rumus  menghitung  gain  sebagi berikut [14]:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − 3 |𝑆 ! | |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆 ! " !#$ Dimana: S
merupakan Himpunan kasus
A merupakan Atribut N merupakan Jumlah partisi atribut A |Si| merupakan Jumlah kasus yang ada pada partisi ke-i |S| merupakan Jumlah kasus yang ada dalam S .

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data
Didapatkan 114 dataset, dari hasil survei kepada para konsumen dengan variabel X1-X10 dengan Y sebagai label, dengan detail indikator variabel sebagai berikut:
Variabel Indikator Skala Pengukuran X1 Produk sesuai dengan trend skala 1 - 5 X2 Variasi produk yang banyak skala 1 - 5
Author: Imam Rosyadi 1 , Fenilinas Adi Artanto 2 , Siti Elisa Rahmawati 3 , Haifan Tri Buwono Joyo Pangestu 4
X3 Harga terjangkau skala 1 - 5 X4 Harga sesuai dengan kualitas skala 1 - 5 X5 Kualitas Produk Terpercaya skala 1 - 5 X6 Rekomendasi seseorang skala 1 - 5 X7 Harga bersaing skala 1 - 5 X8 Proses pengerjaan cepat skala 1 - 5 X9 Produk mudah digunakan skala 1 - 5 X10 Maintenance produk Skala 1 -5 Y Keputusan membeli produk membeli atau tidak membeli

## 3.2. Analisis
Dari data yang diperoleh dari hasil survei kepada konsumen pada  Perkumpulan  Penggiat  Programmer,  Data  tersebut awalnya  akan  dibuat  sebuah  model  dengan  menggunakan program rapidminer dengan desain model sebagai berikut:
Gambar 1 Main Proses Rapidminer dengan crossvalidation
Gambar 2 Training dan Testing Rapidminer
Sedangkan  dalam  pengaturan  yang  ada  pada    aplikasi rapidminer akan digunakan pengaturan sebagai berikut:
1. Pada data awal dipilihlah variable Y yaitu keputusan pembelian sebagai variable labe,.
2. Pada decision tree X-Validatrion, pada number of validitaion diberikan nilai 10,
3. Pada data traning dipilih metode decision tree dan pilih centang pada criteria gain_ratio ,
4. nilai minimal size dengan nilai 4,
5. nilai minimal leaf size dengan nilai 2,
6. nilai minimal gain dengan niali 0,1,
7. nilai maximal dept dengan nilai 20,
8. nilai confidence dengan nilai 0,2 dan,
9. nilai number of prepurning dengan nilai 3.

## 3.3. Klasifikasi C.4.5
Dari 114 data yang telah didapatkan dari survei kepada para  konsumen  Perkumpulan  Penggiat  Programmer Indonesia dilakukan sebuah analaisis menggunakan bantuan program  rapidminer  8  dengan  metode  klasifikasi  dengan algoritma decision  tree didapatkanlah  sebuah  pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 3 Pohon Keputusan dari  gambar  tersebut  maka  pohon  keputusan  yang  sudah didapatkan maka dapat terlihat dengan mudah bahwa variabel kemudahan penggunaan produk program pada Perkumpulan Penggiat  Programmer  Indonesia  dan  variabel  proses pengerjaan produk pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia menjadi 2 faktor utama dalam keputusan konsumen dala  membeli  sebuah  produk  pada  Perkumpulan  Penggiat Programmer  Indonesia.  Sedangkan  hasil  dari  akurasi algoritma decision  tree C.4.5  dalam  mengestimasi  sebagai berikut:
Tabel 1 Akurasi C4.5 Accuracy: 83,33% +/- 13,94% (mikro: 82,86%) true membeli true tidak membel class precision pred. membeli 27 4 87,10% pred. tidak membeli 2 2 50,00% class recall 93.10% 33,33%
Terlihat  dari  tabel  bahwa decision tree  mendapatkan tingkat akurasi sebesar 83,33%.

## 3.4. Pembahasan
Dari  114  dataset  dengan  11  variabel,  dan  telah diestimasi  menggunakan  program  Rapid  miner mendapatkan  hasil  dari  estimasi  klasifikasi  dengan metode decision  tree dengan  tingkat  akurasi  sebesar 83,33%  dan  memperlihatkan  bahwa  variabel  kecepatan
Author: Imam Rosyadi 1 , Fenilinas Adi Artanto 2 , Siti Elisa Rahmawati 3 , Haifan Tri Buwono Joyo Pangestu 4
dalam  pembuatan  program  dan  variabel  kemudahan menggunakan  program  menjadi  faktor  utama  dalam keputusan  pembelian  produk  konsumen.  Dengan  detail dari  hasil  pohon  keputusan  yang  dapat  dilihat  dalam penjelasan berikut ini:
1. Jika Produk mudah digunakan  Netral Dan Proses pengerjaan cepat Netral maka Tidak Membeli
2. Jika Produk mudah digunakan Netral dan Proses pengerjaan cepat Setuju maka Membeli
3. Jika Produk mudah digunakan Sangat Setuju maka Membeli
4. Jika Produk mudah digunakan Setuju maka Membeli
5. Jika Produk mudah digunakan  Tidak Setuju maka Tidak Membeli

## 4.   Kesimpulan dan Saran

## 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  estimasi  didapatkan  pohon keputusan yang dapat disumpulkan sebagai berikut:
1. Jika Produk mudah digunakan  Netral Dan Proses pengerjaan cepat Netral maka Tidak Membeli
2. Jika Produk mudah digunakan Netral dan Proses pengerjaan cepat Setuju maka Membeli
3. Jika Produk mudah digunakan Sangat Setuju maka Membeli
4. Jika Produk mudah digunakan Setuju maka Membeli
5. Jika Produk mudah digunakan  Tidak Setuju maka
Tidak Membeli
Dengan  nilai akurasi estimasi decision tree sebesar 83,33 %.
4.2. Saran
Pada Penelitian ini data masih terlalu sedikit, nantinya  dapat  ditambahkan  faktor-faktor  lain  yang mempengaruhi keputusan konsumen dalam pembelian produk dan juga dapat menggunakan metode algoritma lainya seperti naive bayes ataupun KNN.

## Daftar Rujukan
[1] M. Rifqi Firdaus, D. Silvi Purnia, K. Handayani, and M. Fahmi  Julianto,  “Analisis  Pengukuran  Kualitas  Website Cakrawalamedia.Co.Id  Dengan  Menggunakan  Metode Webqual 4.0,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[2] F. A. Artanto, R. Fahlevi, and N. A. Rachmayani, “Partial Least Square - Structural Equation Modeling (PLS-SEM) Pada Hubungan Kepuasan Konsumen Terhadap Produk,” Surya  Inform. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  49–54,  2021,  doi:
10.15797/concom.2019..23.009.
[3] Y.  Sari,  “Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Keputusan  Konsumen  Dalam  Membeli  Produk  Industri Garment,” E-Jurnal Manaj. Univ. Udayana , vol. 2, no. 1,
p. 255160, 2013.
[4] H.  H.  Kusumawardani,  I.  Rosyadi,  F.  A.  Artanto,  F.  I. Arzha,  and  N.  A.  Rachmayani,  “Analisis  Decision  Tree dalam  Pengaruh  Digital  Marketing  terhadap  Penerimaan Siswa Baru,” Remik , vol. 6, no. April, pp. 225–231, 2022.
[5] A. Fatkhudin, A. Khambali, and F. A. Artanto, “Decision Tree  Dalam  Mengklasifikasi  Mata  Kuliah  Terhadap Pemahaman Sistem Pemasaran,” J. Ilm. Ilmu Komput. Fak.
… ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  52–55,  2021,  [Online].  Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id/index.php/jikom/article/view/204.
[6] W.  W.  Chin,  “The  partial  least  squares  approach  for
structural  equation  modeling.,” Mod.  methods  Bus.  Res. , no. April, pp. 295–336, 1998.
[7] F. Aditia and Suhaji, “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Keputusan Pembelian B aju ‘ MINT ’ Di Counter Java Mall Semarang,” Sekol. Tinggi Ilmi Ekon. Widya Manggala , pp. 1–24, 2012.
[8] S. Santosa and F. A. Artanto, “PREDIKSI LOYALITAS PELANGGAN TELEKOMUNIKASI MENGGUNAKAN LOGISTIC  REGRESSION  DENGAN  SELEKSI  FITUR PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATIONssion  Dengan Seleksi  Fitur  Particle  Swarm  Optimization,”  vol.  11,  no. April, pp. 90–99, 2015.
[9] M. Ayub, “Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer,” no. May, pp. 21–30, 2018.
[10] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi  Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213– 219, 2017.
[11] P.  B.  N.  Setio,  D.  R.  S.  Saputro,  and  Bowo  Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 3, pp. 64–71, 2020.
[12] F. D. Marleny and Mambang, “Prediksi Calon Mahasiswa Baru  Mengunakan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree,” CSRID J. , vol. 7, no. 1, pp. 46–54, 2015.
[13] A.  H.  Nasrullah,  “Penerapan  Metode  C4.5  untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 244–250, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[14] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam Data  Mining  Untuk  Mengidentifikasi  Faktor-Faktor Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi  PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.71.