## Implementasi Algoritma Decision Tree Cart Untuk Merekomendasikan Ukuran Baju
Frida Alifia Oktavirahani, Retno Maharesi *
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1 fridaalifiao@gmail.com, 2,* rmaharesi@staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: rmaharesi@staff.gunadarma.ac.id Submitted 16-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022

## Abstrak
Perkembangan teknologi yang maju dengan pesat sekarang ini mendorong munculnya proses jual beli yang dapat dilakukan secara daring. Banyaknya kemudahan yang dirasakan dalam proses tersebut membuat masyarakat banyak yang beralih dari melakukan jual beli secara konvensional ke jual beli secara daring. Pakaian merupakan salah satu kebutuhan primer manusia yang tak luput dalam penjualan secara daring. Namun kendala yang dialami adalah pada saat pemilihan ukuran, karena saat membeli secara daring pembeli tidak dapat mencoba baju sehingga membuat keraguan dalam memilih ukuran baju yang sesuai dengan ukuran tubuh pembeli. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis telepon genggam pintar yang digunakan untuk merekomendasikan ukuran baju. Salah satu tahapan yang dilalui untuk mendapatkan hasil yaitu, dilakukan proses pelatihan data terhadap dataset yang digunakan. Selanjutnya dibutuhkan variabel-variabel penentu yang memengaruhi ukuran baju seseorang, yaitu jenis kelamin, berat badan, tinggi badan,  dan  bentuk  tubuh  untuk  dapat  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan  dataset  yang  sudah  dilatih  sebelumnya.  Hasil  dari penelitian adalah aplikasi berbasis telepon genggam pintar yang berguna untuk merekomendasikan ukuran pakaian. Hasil pengujian dengan menggunakan Confusion Matrix untuk 21 data uji yang diambil acak dari 207 data latih, menunjukkan tingkat akurasi sebesar 67%.
Kata Kunci: Rekomendasi; Ukuran; Baju; Aplikasi; Mobile; Decision Tree; CART

## Abstract
The development of technology that is advancing rapidly today encourages the emergence of buying and selling processes that can be done online. The many conveniences that are felt in the process have made many people switch from buying and selling conventionally to  buying  and  selling  online.  Clothing  is  one  of  the  primary  human  needs  that  do  not  escape  online  sales.  However,  the  obstacle experienced was when choosing the size, because when buying online the buyer could not try on the clothes, thus creating doubts in choosing the size of the clothes that matched the buyer's body size. Therefore, this study develops a smartphone-based application that is used to recommend clothing sizes. The stage that is passed to get the results, namely, the data training process will be carried out on the dataset used. Furthermore, it takes determinant variables that affect the size of a person's clothes, namely gender, weight, height, and  body  shape  to  be  able  to  make  predictions  using  previously  trained  datasets.  The  result  of  this  study  is  a  smartphone-based application that is useful for recommending clothing sizes. The test results using the Confusion Matrix for 21 test data taken randomly from 207 training data, showed an accuracy rate of 67%.
Keywords : Recommendation; Sizes; Clothing; Application; Mobile; Decision Tree; CART

## 1. PENDAHULUAN
Pakaian merupakan salah satu dari kebutuhan primer manusia. Fungsi utama pakaian adalah untuk menutupi bagian tubuh manusia dan melindungi manusia dari panas dan dingin. Namun seiring dengan perkembangan zaman, fungsi pakaian berubah yaitu sebagai perhiasan, status sosial, fashion , simbol budaya, simbol agama, baju profesi, maupun status gender. Pada pertengahan abad ke-19, pakaian siap jadi mulai banyak tersedia seiring dengan meningkatnya populasi manusia, khususnya daerah perkotaan. Semakin bertumbuhnya aktivitas perdagangan ikut mendorong dalam perkembangan mesin jahit dan alat bantu industri lainnya, namun perkembangan industri pakaian sendiri bergantung pada faktor yang lebih penting  yaitu,  standar  ukuran  pakaian.  Lalu  di  awal  tahun  1800-an  mulai  dibuat  standar  ukuran  pakaian,  yang  mana sebelumnya pakaian dibuat oleh penjahit dengan menyesuaikan ukuran masing-masing orang, kemudian para pengrajin menyadari  bahwa  rentang  ukuran  tubuh  manusia  tidak  berbeda  jauh.  Oleh  karena  itu  diciptakannya  ukuran  standar pakaian.
Dalam  mengukur  ukuran  dilakukan  tiga  bagian  pengukuran  [1],  antara  lain,  yang  pertama  pengukuran  secara horizontal yang meliputi lingkar leher, lebar bahu, lingkar dada, titik tengah dada, dan lingkar bawah dada (tulang rusuk), lingkar pinggul atas, dan lingkar pinggul bawah. Kedua yaitu  pengukuran secara vertikal  yang meliputi panjang leher hingga pinggang bagian belakang, panjang bahu hingga pinggang bagian depan, panjang dada hingga bahu, panjang dada hingga pinggang, dan panjang kedua pinggul hingga pinggang. Ketiga yaitu pengukuran lengan yang meliputi panjang lengan bawah dan lengan atas, panjang lengan depan, lingkar pergelangan tangan, dan lingkar biseps.
Perkembangan teknologi yang maju dengan pesat sekarang ini mendorong munculnya proses jual beli yang dapat dilakukan secara daring. Banyaknya kemudahan yang dirasakan dalam proses tersebut membuat masyarakat banyak yang beralih dari melakukan jual beli secara konvensional ke jual beli secara daring. Menurut data hasil Survei E-Commerce 2020 yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik Republik Indonesia terhadap 17.063 sampel usaha di seluruh provinsi di Indonesia,  pada  tahun  2019,  penjualan fashion menempati  urutan  kedua  pada  jenis  barang/jasa  yang  banyak  terjual, dengan proporsi 23,95 persen [2]. Sedangkan menurut data yang dipublikasi oleh Statista yang dilansir oleh Datareportal, pada tahun 2020 jumlah total yang dibelanjakan konsumen untuk kategori Fashion & Beauty di Indonesia mencapai 9,81 miliar dollar Amerika Serikat, hal ini meningkat 50,7% dari tahun 2019 [3].
Memilih  ukuran  pakaian  merupakan  salah  satu  kendala  yang  dihadapi  saat  melakukan  pembelanjaan  pakaian khususnya  saat  membeli  pakaian  secara  daring,  karena  berbeda  dengan  proses  pembelian  pakaian  secara  langsung biasanya pembeli dapat mencoba beberapa ukuran pakaian untuk mengetahui mana yang paling cocok dengan ukuran serta bentuk tubuh calon pembeli. Lain hal dalam proses pembelian pakaian secara daring, pembeli dapat saja mengalami kendala dalam memilih ukuran baju, karena pembeli akan merasa bingung dalam memilih ukuran baju yang sesuai dengan ukuran tubuhnya, karena saat melakukan pembelian baju secara daring pembeli tidak bisa melihat bahkan mencoba baju secara langsung sebelum memutuskan untuk membeli baju tersebut, oleh karena itu calon pembeli harus memilih dengan benar ukuran pakaian yang akan dibeli.
Masalah  pemilihan  ukuran  pakaian  ini  adalah  sumber  masalah  utama  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini. Penulis mencoba meneliti bagaimana cara menentukan ukuran pakaian secara sistematis, serta parameter apa saja pada tubuh manusia yang dapat menentukan ukuran pakaian yang dapat dengan nyaman digunakan.
Pembelajaran  mesin  dengan  menggunakan  Pohon Keputusan  banyak  dilakukan  penerapannya  pada  penelitian terdahulu,  seperti  klasifikasi  diagnosa  penyakit  jantung  yang  dilakukan  oleh  Akbar  Hidayatullah  Harahap,  dkk  [4], klasifikasi pendapatan masyarakat yang dilakukan oleh Apriani Candra Wijaya [5], klasifikasi penderita kanker paayudara yang dilakukan oleh Jody Alwin Irawadi dan Siti Sunandiari [6], klasifikasi penerima bantuan pangan non tunai yang dilakukan  oleh  Rizal  Amegia  Saputra,  dkk  [7].  Penelitian  terdahulu  mengenai  decision  tree  dilakukan  oleh  Yan-yan SONG  dan  Ying  LU  [8]  dengan  melakukan  komparasi  beberapa  metode  decision  tree  yang  antara  lain  CART,  C4.5, CHAID,  dan  QUEST,  untuk melakukan proses  klasifikasi  dan  prediksi  data  set  menjadikan  acuan  pada penelitian  ini dalam penggunaan metode CART pada proses prediksi.
Rezky Rizaldi [9] melakukan penelitian dengan menggunakan metode jarak euclidean untuk proses rekomendasi ukuran  pakaian  dan  Alexander  Gunawan,  dkk  [10]  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  metode body measurement dan fuzzy logic untuk klasifikasi ukuran pakaian, namun penerapan keduanya menggunakan sensor kinetik yang tidak dapat digunakan dari jarak jauh. Irma Amelia Dewi melakukan penelitian dengan menggunakan metode deep learning Pre-Trained  dan  arsitektur  MobileNet  dengan  segmentasi  citra  untuk  menentukan  bentuk  tubuh  [11].  Kevin Kurniawan,  Sutrisno,  dan  Pujianto  Yugopuspito  melakukan  penelitian  dengan  menggunakan  sensor  ultrasonik  untuk mengukur  ukuran  baju  [12].  Berdasarkan  uraian  di  atas,  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  Pohon Keputusan dengan mengimplementasikan algoritma CART untuk merekomendasikan ukuran pakaian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian yang diterapkan dalam penelitian ini menggunakan model air terjun. Model air terjun merupakan proses pengembangan  perangkat  lunak  yang  sistematis  dan  sekuensial  (berurutan)  [13].  Tahapan  pada  metode  air  terjun  ini meliputi:
1. Analisa Kebutuhan
Pada tahap ini dilakukan analisis kebutuhan dengan mengumpulkan data-data yang diperlukan untuk sistem yang akan dibuat.  Pengumpulan  data  yang  dilakukan  adalah  dengan  memberikan  kuesioner  kepada  responden.  Setelah  itu, menganalisis proses yang akan dilakukan untuk menghasilkan output yang diinginkan. Pada tahap ini dilakukan pula analisa scatter plot untuk mengetahui variabel apa saja yang memengaruhi ukuran tubuh manusia. 2. Perancangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  arsitektur  perangkat  lunak  yang  akan  dikembangkan  sesuai  dengan  analisis yang telah dilakukan sebelumnya. Rancangan yang dibuat yaitu rancangan use case diagram yang memuat aktivitas yang dapat dilakukan pada sistem, rancangan collaboration diagram yang memuat gambaran pesan yang dibawa oleh masing-masing objek, serta rancangan class diagram yang memuat gambaran umum sistem yang akan dibuat. 3. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan proses pelatihan model yang mencakup  pengambilan data, pra-pemrosesan , dan pelatihan data. Pada tahap ini juga dilakukan proses rekomendasi yang akan menghasilkan hasil prediksi ukuran berdasarkan pada data masukkan pada pohon keputusan yang dibuat. Pada tahap implementasi dilakukan pula proses pembuatan aplikasi  yang  semula  berupa  rancangan  kemudian  diimplementasikan  dalam  bentuk  pengkodean  dalam  bahasa pemrograman seluler dengan menggunakan kerangka kerja Flutter.
4. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang  telah  dibuat  untuk  mengetahui  kinerja  aplikasi  apakah sudah seseuai dengan output yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  didapatkan  dengan  cara  kuisioner  yang  diberikan  kepada  laki-laki  dan perempuan  dengan  kisaran  umur  18-60  tahun,  metode  penyebaran  kuesioner  dilakukan  secara  digital  dengan  cara memberikan alamat URL kuesioner kepada 207 responden. Dari 207 data responden tersebut dilakukan analisis dengan menggunakan plot terpencar untuk mengetahui variabel apa saja yang memengaruhi label ukuran baju manusia. Diagram plot terpencar dapat dilihat pada gambar 2.

## Sumber: Hasil Keluaran Autogenerate Matplotlib

## Gambar 2. Analisis Scatter Plot
Pada  Gambar  2  dapat  dilihat  bahwa  variabel  berat  dan  tinggi  merupakan  variabel-variabel  yang  paling memengaruhi ukuran baju manusia. Hal ini sesuai dengan cara melakukan pengukuran untuk menentukan ukuran baju, dimana  pengukuran  secara  horizontal  berhubungan  dengan  berat  badan  dan  pengukuran  secara  vertikal  berhubungan dengan tinggi.
Namun tidak hanya itu, bentuk tubuh seseorang juga memengaruhi ukuran baju yang dikenakan. Industri pakaian umumnya hanya mengacu pada  satu bentuk tubuh, yaitu ‘jam pasir’ dimana masa  ini, dengan berbagai faktor seperti makanan hingga aktifitas fisik membuat manusia memiliki bentuk tubuh yang berbeda yang mana menghasilkan komplain dari pelanggan terhadap pelaku usaha industri pakaian, karena ukuran pakaian tidak sesuai dengan bentuk tubuh mereka [14]. Berdasarkan pernyataan Gribbin tersebut, maka pada penelitian ini digunakan variabel jenis kelamin, berat, tinggi, dan bentuk tubuh. Walau pada analisis scatter plot di Gambar 2, jenis kelamin tidak terlalu berkorelasi dengan ukuran baju secara langsung, namun jenis kelamin berpengaruh pada bentuk tubuh seseorang, yang sudah jelas bahwa bentuk tubuh pria dan wanita berbeda sehingga akan menunjang variabel bentuk tubuh.

## 3.1 Perancangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  suatu  sistem  yang  baik.  Pada  rancangan  sistem  memuat  antara  lain, langkah-langkah operasi dalam proses pengolahan data dan  prosedur untuk mendukung operasi sistem. Class diagram berguna untuk menunjukkan hubungan antar kelas dari sistem yang akan dikembangkan, seperti pada Gambar  3. Pada sistem ini terdapat tiga kelas, yaitu DecisionTree, “Dataset”, dan “Recommender”.
a. Dataset,  memiliki  atribut  id,  berat,  tinggi  yang  masing-masing  bertipe  data  integer,  atribut  jkel  yang  bertipe JenisKelamin yang merupakan enumerasi dengan pilihan Pria atau Wanita, atribut bentuk yang bertipe BentukTubuh yang merupakan enumerasi dengan pilihan Bulat , Apel , Pir , Kotak , Trapesium atau Jam Pasir, atribut size_baju yang merupakan enumerasi dengan pilihan XS, S, M, L, XL, XXL, atau XXXL. Kelas Dataset memiliki metode get_data yang digunakan untuk mengambil data dari basis data. Kelas “Dataset” memiliki hubungan agregasi dengan Kelas DecisionTree.
b. DecisionTree, memiliki atribut le_jkel dan le_bentuk yang masing-masing bertipe LabelEncoder, atribut df dengan tipe DataFrame, atribut classifier yang bertipe DecisionTreeClassifier, serta atribut X dan Y yang bertipe DataFrame. Kelas DecisionTree ini memiliki metode get_data untuk mengambil data dari kelas “Dataset”, metode “preprocess” yang digunakan untuk pra-pemrosesan data sebelum data tersebut dilatih, dan metode train untuk melatih data. Kelas DecisonTree  memiliki  hubungan  agregasi  dengan  kelas  “Dataset”  dan  hubungan  komposisi  dengan  kelas “Recommender”.
c. Recommender, memiliki atribut berat dan tinggi dengan tipe integer, atribut jkel yang bertipe JenisKelamin yang merupakan enumerasi dengan pilihan Pria atau wanita, atribut bentuk yang bertipe BentukTubuh yang merupakan
enumerasi  dengan  pilihan  Bulat , Apel , Pir , Kotak , Trapesium atau Jam  Pasir.    Kelas  “Recommender”  memiliki metode  recommend  yang  berguna  untuk  memproses  hasil  rekomendasi  dari  data testing . Kelas “Recommender” memiliki hubungan komposisi dengan kelas DecisionTree.

## Gambar 3. Class Diagram
Sebelum  tahap  implementasi  diterapkan,  dilakukan  proses preprocessing . Preprocessing adalah  tahap  sebelum pemrosesan  khususnya  pada  kasus data  mining ,  yang  berguna  untuk  menghilangkan  hambatan-hambatan  pada  tahap pemrosesan data. Salah satu metode preprocessing yang digunakan adalah Label Encoding . Label Encoding mengacu pada pengubahan label menjadi bentuk numerik sehingga menjadi bentuk yang dapat dibaca oleh mesin. Proses Label Encoding dilakukan dengan membaca seluruh baris data di kolom yang dipilih. Lalu selanjutnya keseluruhan data tersebut dilakukan proses unique/distinct selection . Unique/distinct selection adalah proses pengambilan data yang menghasilkan nilai  yang  unik/berbeda  dari  keseluruhan  baris dataset sehingga  sebaran  label  didapatkan  secara  otomatis.  Setelah keseluruhan nilai unik dari kolom label didapatkan, nilai-nilai tersebut dipetakan ke dalam sebuah data map yang berisi kode numerik yang disematkan ke-setiap label yang didapatkan. Contoh data map dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Map Ukuran Pakaian Kode Numerik XS 4 S 2 M 1 L 0 XL 3 XXL 5 XXXL 6 Jenis Kelamin Kode Numerik Laki-Laki 0 Perempuan 1 Bentuk Tubuh Kode Numerik Hourglass / Trapezoid 0 Apple 1 Pear 2 Rounded 3 Rectangle 4
Pada proses prunning ini dilakukan menggunakan algoritme REP dengan mengiterasi sejumlah nilai depth yang optimal untuk model Decision Tree. Hasil iterasi REP dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Iterasi REP Depth Akurasi 1 0.5238095238095238 2 0.19047619047619047 3 0.5714285714285714 4 0.38095238095238093 5 0.7619047619047619 6 0.42857142857142855 7 0.7142857142857143 8 0.38095238095238093 9 0.38095238095238093
Pada  Tabel  2  dapat  disimpulkan bahwa  nilai depth  yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi adalah 5 dengan akurasi 0.762, sehingga pada penelitian ini digunakan nilai depth = 5.

## 3.2 Implementasi

## 3.2.1 Proses Pelatihan
Pada  proses  pelatihan  dataset  yang  sudah  dilakukan  pra-proses  dimasukan  ke  dalam  lingkungan  pembelajaran  mesin dengan  bahasa  Python.  Data  yang  sebelumnya  disimpan  dalam  format  csv  dimasukkan  ke  dalam  sistem  dan  diubah menjadi format data DataFrame dengan Pustaka Panda. DataFrame dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. DataFrame Data Latih
No Berat Tinggi Jenis Kelamin Bentuk Tubuh Ukuran Pakaian 1 78 167 0 3 3 2 69 176 0 1 3 3 70 171 0 3 3 4 70 167 0 2 3 5 70 170 0 4 3 6 70 160 0 0 3 7 75 171 0 2 3 8 74 175 0 2 3 9 60 173 0 1 3 10 65 174 0 4 3 11 64 170 0 4 3 12 50 176 0 0 3 13 70 168 0 0 3 .. .. … … … … 207 57 174 0 0 3
Proses pelatihan model adalah proses yang mencakup pengambilan data, pra-pemrosesan , dan pelatihan adapun tahapnya sebagai berikut: a. Pengambilan Data Ambil data latih dengan format DataFrame yang pada proses sebelumnya sudah disiapkan. b. Pra-pemrosesan
Pra-pemrosesan adalah  tahap  sebelum  pemrosesan  khususnya  pada  kasus  penambangan  data , yang  berguna  untuk menghilangkan hambatan-hambatan pada tahap pemrosesan data. Salah satu metode pra-pemrosesan yang digunakan adalah Pengkodean Label.
Pengkodean  Label  mengacu pada pengubahan  label  menjadi  bentuk numerik  sehingga menjadi  bentuk  yang dapat dibaca  oleh  mesin.  Algoritme  pembelajaran  mesin  kemudian  dapat  memutuskan  dengan  cara  yang  lebih  baik bagaimana  label  tersebut  harus  diproses.  Ini  adalah  tahap  pra-pemrosesan yang  penting  untuk  kumpulan  data terstruktur.
Proses  Pengkodean  Label  dilakukan  dengan  membaca  seluruh  baris  data  di  kolom  yang  dipilih.  Lalu  selanjutnya keseluruhan  data  tersebut  dilakukan  proses  pilihan  unik/berbeda . Pilihan  unik/berbeda  adalah  proses  pengambilan data  yang  menghasilkan  nilai  yang  unik/berbeda  dari  keseluruhan  baris  dataset  sehingga  sebaran  label  didapatkan secara otomatis.
c. Seleksi Fitur & Ambang Batas
Dari dataset sebelumnya lakukan proses seleksi fitur dan Ambang Batas dengan melakukan proses iterasi pada setiap fitur yang tersedia pada subset. Pada tiap iterasi fitur tersebut, subset diurutkan dari yang terkecil berdasarkan nilai pada fitur teriterasi atau 𝐹 𝑖 . Bagi dataset menjadi dua buah subset satu persatu dengan menggunakan iterasi sehingga menghasilkan dua buah subset yaitu kiri dan kanan. Proses pembagian dilakukan dengan memindahkan satu persatu data pada subset kanan yang awalnya berisi semua dataset ke subset kiri yang awalnya merupakan subset kosong. Pada tiap iterasi pembagian subset kanan ke kiri dilakukan perhitungan Indeks Gini pada subset kanan dan kiri lalu hitung rata-rata terbeban dari kedua Indeks Gini tersebut dan simpan menjadi Ginibaru . Perhitungan pada tiap iterasi dapat dilihat pada persamaan berikut [15].
𝐺𝑖𝑛𝑖𝑏𝑎𝑟𝑢 = (𝑚 𝑘𝑖𝑟𝑖 ∗ 𝐺 𝑘𝑖𝑟𝑖 ) + (𝑚 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 ∗ 𝐺 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 ) 𝑚 (1)
di mana, 𝑚 𝑘𝑖𝑟𝑖 = Jumlah elemen subset kiri 𝑚 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 = Jumlah elemen subset kanan
𝐺 𝑘𝑖𝑟𝑖
= nilai Indeks Gini subset kiri 𝐺 𝑘𝑎𝑛𝑎𝑛 = nilai Indeks Gini subset kanan
m = Jumlah subset kiri + kanan
Selanjutnya fitur dengan nilai Ginibaru terkecil merupakan fitur yang akan dijadikan simpul pada subset tersebut dengan ambang batas merupakan nilai dari fitur pada iterasi yang memiliki Ginibaru terkecil.
d. Setelah mendapatkan fitur dan ambang batas terbaik maka gunakan fitur & ambang batas tersebut untuk membagi dataset menjadi subset atau membuat simpul .
e. Ulangi  proses  tersebut  kesemua  subset  yang  dihasilkan  sampai  subset  tersebut  mendapati  kondisi  murni,  yaitu kondisi dimana semua nilai pada label di subset memiliki nilai yang sama atau jumlah kedalaman pohon keputusan sudah mencapai nilai maksimum yang digunakan pada penilitian ini yaitu 5.
f. Selanjutnya sistem akan memodelkan pohon keputusan seperti pada Gambar 4 sampai Gambar 8 dan menyimpan model hasil pelatihan untuk digunakan pada proses testing dan rekomendasi
Gambar 4. Pohon Keputusan
Gambar 5. Pohon Keputusan Node 1
Gambar 7. Pohon Keputusan Node 3
Gambar 8. Pohon Keputusan Node 4

## 3.2.2 Proses Rekomendasi
Proses rekomendasi adalah proses memasukan data input kedalam model pembelajaran mesin yang pada penelitian ini menggunakan metode Pohon Keputusan dengan algoritma CART. Model yang sebelumnya sudah dihasilkan dari proses pelatihan akan dipanggil ke dalam lingkungan sistem, lalu menjalankan proses keputusan dengan menggunakan pohon keputusan yang sudah dibuat sebelumnya dan disimpan didalam model.
Namun  sebelum  memasukan  data  input  kedalam  model  pembelajaran  mesin,  data  input  tersebut  harus ditransformasikan dahulu sehingga memiliki format yang sesuai. Adapun jenis transformasi tersebut adalah Pengkodean Label , sehingga data pada atribut jenis kelamin dan bentuk tubuh harus diubah terlebih dahulu kedalam bentuk numerik menggunakan peta data yang sebelumnya sudah dibuat pada proses Pengkodean Label di tahapan Pra-pemrosesan . Proses rekomendasi akan menghasilkan hasil prediksi ukuran pakaian berdasarkan data masukkan yang dimasukkan kedalam pohon keputusan yang sudah dibuat, contoh keluaran dari proses rekomendasi akan menghasilkan format json sebagai berikut : {“prediksi” : “L”}.

## 3.3 Hasil Pengembangan Aplikasi
Pada tahap ini dijelaskan mengenai hasil pengembangan aplikasi dengan menggunakan kerangka kerja flutter dari metode yang telah dilakukan sebelumnya serta hasil pengujian akurasinya.

## 3.3.1 Tampilan Masukkan Pengguna
Pada tampilan masukkan, pengguna akan diminta untuk memilih jenis kelamin, selanjutnya memasukkan tinggi badan, selanjutnya memasukkan berat badan, kemudia memilih bentuk tubuh. Tampilan antarmuka masukkan pengguna dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan Masukkan Pengguna

## 3.3.2 Tampilan Hasil
Pada halaman hasil rekomendasi ini, akan ditampilkan ukuran baju yang direkomendasikan berdasarkan perhitungan input yang telah dimasukkan ke pohon keputusan. Pada halaman ini terdapat pula tombol “mulai lagi” untuk mulai ulang proses prediksi ukuran baju dan terdapat ikon berbentuk silang yang akan mengarahkan pengguna kembali ke halaman beranda. dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Hasil

## 3.4 Pengujian
Pada tahap pengujian dilakukan evaluasi terhadap sistem yang sudah diimplementasikan, apakah sudah sesuai dengan tujuan pada tahap perancangan serta apakah sistem sudah berjalan dengan baik tanpa kendala. Pada uji coba akurasi ini diambil 21 data dari dataset untuk dilakukan pengujian prediksi ukuran baju menggunakan aplikasi yang sudah dibuat. Selanjutnya  hasil  prediksi  dari  aplikasi  dibandingkan  dengan  hasil  sebenarnya  dari 21 dataset  yang  diambil.  Hasilnya dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi No Jenis Kelamin Tinggi Badan (cm) Berat Badan (kg) Bentuk Tubuh Ukuran Asli Ukuran Rekomendasi 1 Pria 170 50 Pear M M 2 Wanita 160 75 Rounded XL XL 3 Wanita 157 65 Rectangle M M 4 Wanita 161 50 Rectangle XS M 5 Pria 177 82 Rectangle XXL XL 6 Wanita 150 43 Pear M M 7 Wanita 158 61 Rectangle L L 8 Pria 176 80 Rectangle XL XL 9 Pria 178 110 Rounded XXXL XL 10 Wanita 155 50 Hourglass M M 11 Wanita 165 78 Rounded XXL XL 12 Pria 173 60 Apple L L
No Jenis Kelamin Tinggi Badan (cm) Berat Badan (kg) Bentuk Tubuh Ukuran Asli Ukuran Rekomendasi 13 Wanita 156 80 Apple XXXL XL 14 Pria 172 77 Rectangle XL XL 15 Wanita 145 70 Rounded XL XL 16 Pria 160 55 Pear S S 17 Wanita 157 38 Rectangle XS M 18 Wanita 165 45 Pear M M 19 Pria 163 45 Apple S M 20 Wanita 167 68 Hourglass L L 21 Pria 167 67 Rounded L L Jumlah Data 21 21 Jumlah Prediksi Benar 14 Jumlah Prediksi Salah 7
Dari hasil pengujian pada tabel 4 digunakan Confusion Matrix untuk menghitung akurasi klasifikasi. Confusion Matrix dilakukan dengan membuat tabel seperti pada Tabel 5.

## Tabel 5. Confusion Matrix
n = 21 Prediksi XS Prediksi S Prediksi M Prediksi L Prediksi XL Prediksi XXL Prediksi XXXL Data XS 0 0 2 0 0 0 0 Data S 0 1 1 0 0 0 0 Data M 0 0 4 0 0 0 0 Data L 0 0 0 4 0 0 0 Data XL 0 0 0 0 4 0 0 Data XXL 0 0 0 0 2 0 0 Data XXXL 0 0 0 0 2 0 0
Dari tabel 6 dapat dilakukan perhitungan akurasi dan presisi, yaitu sebagai berikut [16]. a. Perhitungan akurasi
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 ×  100% = 14 21 × 100% = 67%

## b. Perhitungan presisi
Presisi kelas XS
𝑃(𝑋𝑆) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 0 0 + 0 = 0
Presisi kelas S
𝑃(𝑆) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 1 1 + 0 = 1
Presisi kelas M 𝑃(𝑀) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 4 4 + 3 = 0,57
Presisi kelas L
𝑃(𝐿) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 4 4 + 0 = 1
Presisi kelas XL 𝑃(𝑋𝐿) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 4 4 + 4 = 0,5
Presisi kelas XXL
𝑃(𝑋𝑋𝐿) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 0 0 + 0 = 0
Presisi kelas XXXL
𝑃(𝑋𝑆) = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) = 0 0 + 0 = 0

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan analisis, perancangan, implementasi, dan uji coba terhadap sistem rekomendasi ukuran baju dengan menggunakan algoritme CART, hasil uji coba akurasi dilakukan dengan menggunakan 21 data uji yang diambil acak dari 207  data  latih, menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  67%.  Apabila  dirinci  lebih  jauh  menggunakan confusion  matriks
didapat  masing-masing  nilai  presisi  tiap  kelas.  Nilai  presisi  terbesar  dimiliki  kelas  S  dan  L  dengan  nilai  presisi  1, selanjutnya diikuti kelas M dengan nilai presisi 0,57, dan kelas XL dengan nilai presisi 0,5. Sedangkan kelas XS, XXL, dan XXXL memiliki nilai presisi 0 yang berarti aplikasi ini akan presisi apabila digunakan untuk memprediksi ukuran baju S dan L, cukup presisi untuk memprediksi ukuran baju M dan XL dan tidak presisi untuk memprediksi ukuran baju XS, XXL, dan XXXL. Hal ini dikarenakan tidak meratanya persebaran data latih, dimana kelas XS, XXL, dan XXXL memiliki data yang sangat sedikit sehingga memengaruhi tingkat akurasi untuk prediksi ukuran baju dengan parameter ukuran-ukuran tersebut.

## REFERENCES
[1] S. P. Ashdown. “Creation of ready-made clothing: the development and future of sizing systems,” in Designing Apparel for Consumers. Elsevier, 2014, pp. 17-34.
[2] L. Kusumatrisna, N. A. Rozama, A. Syakilah, V. C. Wulandari, R. Untari, and T. Sutarsih. Statistik E-Commerce 2020. Jakarta: BPS,  2020.  [Online].  Available:  https://www.bps.go.id/publication/2020/12/24/2548417ddc6dab8247553124/statistik-e- commerce-2020.html. Accessed: April 19, 2021.
[3] S. Kemp. “Digital 2021: Indonesia.” Data Reportal. https://datareportal.com/reports/digital-2021-indonesia (accesesed April 19, 2021).
[4] A.H. Harahap, I. M. B. A. Malik, M. I. N. Imam, M. T. S. Bilhaq, A. A. Nur, and S. L. D. Agustini.  “Klasifikasi Diagnosa Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma Random Forest,” T eknik Informatika UIN Sunan Gunung Djati Bandung, vol. 3, pp. 1-51, 2021.
[5] A. C. Wijaya, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani. “Implementasi Algoritma C5.0 Dalam Klasifikasi Pendapatan Masyarakat (Studi Kasus: Kelurahan Mesjid Kecamatan Medan Kota),” INTI Informasi dan Teknologi Ilmiah , vol. 13, pp. 192-168, 2018.
[6] J.  A.  Irawadi  and  S.  Sunendiari.  “Analisis  Pohon  Keputusan  pada  Klasifikasi  Penderita  Kanker  Payudara,” Jurnal  Riset Statistika, vol. 1, pp. 19-27, 2021.
[7] R. A. Saputra, S. Wasiyanti, and D. Pribadi. “Information Gain Pada Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT),” IJUBI Indonesian Journal of Business Intelligence, vol. 4, no. 1, pp.25, 2021
[8] Y.  Y.  Song  and  Y.  Lu.  “Decision  Tree  Methods:  Applications  For  Classification  And  Prediction,” Shanghai  Archives  of Psychiatry , vol. 27, no. 2, pp.130-135, 2015.
[9] R. Rizaldi, A. Kurniawati, and C. V. Angkoso. “Implementasi Metode Euclidean Distance Untuk Rekomendasi Ukuran Pakaian Pada Aplikasi Ruang Ganti Virtual,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 2, pp. 129,  2018.
[10] A. A. S. Gunawan, E. Erwin, and W. Budiharto. “Pengembangan Sistem Klasifikasi Ukuran Pakaian Menggunakan Metode Body Measurement dan Fuzzy Logic Berbasis Sensor Kinect,” Computatio:  Journal  of  Computer Science  and Information Systems, vol. 1, no.1, pp. 1-14, 2017.
[11] I. A. Dewi. “Deteksi Manusia menggunakan Pre-Trained MobileNet  untuk Segmentasi  Citra Menentukan Bentuk Tubuh,” MIND Journal, vol. 1, no. 2, pp.65-79, 2019.
[12] K. Kurniawan, Sutrisno, P. Yugopuspito. “Aplikasi untuk Mengukur Baju dengan Sensor Ultrasonik,” Jurnal Mnemonic, vol. 2, no. 1, pp. 41-46, 2019.
[13] R. S. Pressman. “Rekayasa Perangkat Lunak – Buku Satu. Pendekatan Praktisi,” in Software Engineering : A Practitioner’s Approach, Seventh Edition. 2012.
[14] E. A. Gribbin. “Body shape and its influence on apparel size and consumer choices,” in Designing Apparel for Consumers. Elsevier, 2014, pp. 3-16.
[15] Deepankar. “Decision Tree with CART Algorithm.” Medium.com. https://medium.com/geekculture/decision-trees-with-cart- algorithm-7e179acee8ff (accesed August 5, 2021).
[16] A. Sharma. “Confusion Matrix in Machine Learning.” Geeksforgeeks.org. https://www.geeksforgeeks.org/confusion-matrix- machine-learning/ (accesed August 5, 2021).