## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316

## Implementasi Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Kualitas Aset Kendaraan Kantor
Chatarina Putri Salsabila, Aditya Wijayanto *
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 19103137@ittelkom-pwt.ac.id, 2* aditya@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: Aditya.wijayanto@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 04/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas merupakan suatu lembaga dibawah kedudukan pemerintahan yang terdiri dari beberapa subbidang salah satunya Subbidang Aset. Subbidang Aset Daerah BKAD Kabupaten Banyumas memiliki jenis Kartu Inventaris Barang (KIB) yang belum dikelola dengan baik, diantaranya KIB untuk kendaraan kantor  sehingga  sulit  untuk  membuat  proposal  pemeliharaan  kendaraan  kantor.  Pemeliharaan  kendaraan  kantor  merupakan tahap awal penggantian kendaraan yang sesuai dengan kebutuhan pegawai sehingga kinerja pegawai dapat maksimal. Prakiraan pemeliharaan kendaraan kantor disajikan untuk mempermudah pelaksanaan tugas dalam melakukan perjalanan dinas. Metode yang  digunakan  dalam  pengumpulan  data  yaitu  metode  survey,  literatur,  dan  wawancara.  Metode  pengunpulan  data  yang digunakan dalam laporan ini menggunakan metode kuantitatif dengan algoritma C.45. Prediksi kualitas kendaraan kantor dapat melakukan  beberapa  tahapan  seperti,  meninjau  kendaraan  kantor,  mengklasifikasi  kondisi  kendaraan  kantor,  setelah  itu ditetapkan  keputusan  kendaraan  yang  layak  pakai  atau  tidak  layak  pakai.  Analisis  prediksi  kualitas  kendaraan  kantor menggunakan algoritma C.45 dengan aplikasi rapidminer dapat menghasilkan hasil berupa pohon keputusan yang digunakan oleh  subbidang  asset  agar  dapat  mengambil  suatu  keputusan.  Berdasarkan  hasil  prediksi  kualitas  kendaraan  kantor,  dapat disimpulkan bahwa  kendaraan  kantor  akan  layak pakai  apabila  tahun  pembelian  atau pengadaan  lebih  dari tahun  2000 dan kendaraan kantor akan tidak layak pakai apabila tahun pembelian atau pengadaan kurang dari atau sama dengan tahun 2000. Jika  ingin  membandingkan  hasil  yang  diperoleh  disarankan  untuk  menggunakan  tools  atau  algoritma  lain  untuk  membuat laporan berikutnya.
Kata Kunci: Algoritma C.45; Aset; Kendaraan Kantor; Kualitas; Prediksi
Abstract −Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) of Banyumas Regency is an institution under a government position consisting of several sub-sectors, one of which is the Assets Sub-sector. The BKAD Regional Asset Sub-sector in Banyumas Regency has a type of Goods Inventory Card (KIB) that has not been managed properly, including KIB for office vehicles making it difficult to make a proposal for office vehicle maintenance. Maintenance of office vehicles is the initial stage of replacing vehicles according to employee needs so that employee performance can be maximized. Forecasts for office vehicle maintenance are presented to facilitate the implementation of duties in carrying out business trips. The methods used in data collection are survey methods, literature, and interviews. The data collection method used in this report uses a quantitative method with the C.45 algorithm. Predicting the quality of office vehicles can carry out several stages such as reviewing office vehicles, classifying the condition of office vehicles, after that a decision is made on which vehicles are suitable for use or not suitable for use. Analysis of predicting the quality of office vehicles using the C.45 algorithm with the rapidminer application can produce results in the form of a decision tree that is used by the asset sub-sector in order to make a decision. Based on the prediction results of office vehicle quality, it can be concluded that office vehicles will be suitable for use if the year of purchase or procurement is more than 2000 and office vehicles will not be suitable for use if the year of purchase or procurement is less than or  equal  to  2000.  If  you  want  to  compare  the  results obtained  it is  advisable  to  use other  tools  or  algorithms  to  make the next report.
Keywords : Algorithm C.45; Asset; Office vehicles; Quality; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan bidang teknologi telekomunikasi dan informasi saat ini berkembang dengan pesat. Perkembangan ini  telah  menyebabkan  inovasi  cerdas  di  bidang  pemrosesan  data  salah  satunya  dalam  pengolahan  data  adalah teknologi data mining. Teknologi data mining adalah teknik yang digunakan untuk menemukan korelasi, pola, dan trenbaru  yang  bermakna  dengan  memilah  data  dalam  jumlah  besar  yang  disimpan  dalam  repositori  dan mengolahnya menjadi informasi yang dapat digunakan[1] .
Penambangan  data  adalah  serangkaian  proses  yang  mencakup  teknik  pembelajaran  komputer  untuk ekstraksi  dan  analisis  pengetahuan  secara  otomatis  [2].    Penerapan  teknologi  data  mining  dapat  digunakan  di berbagai  sektor,  termasuk  sektor  pemerintahan,  lembaga,  dan  sektor  swasta  [3].  Salah  satu  contoh  penggunaan data  mining  di  sektor  pemerintahan  adalah  pada  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD)  Kabupaten Banyumas.  BKAD  Kabupaten  Banyumas  memiliki  beberapa  jenis  Kartu Inventaris  Barang  (KIB) yang  kurang terkelola  dengan  baik,  khususnya  KIB  kendaraan  kantor,  sehingga  sulit  untuk  membuat  proposal  perawatan kendaraan kantor. Perawatan kendaraan kantor menjadi langkah awal untuk mengganti kendaraan sesuai dengan kebutuhan  pegawai  dan  meningkatkan  kinerja  pegawai.  Prakiraan  perawatan  kendaraan  kantor  disajikan  untuk memudahkan  pelaksanaan  tugas  dalam  melakukan  perjalanan  dinas.  Misi  BKAD  adalah  mengembangkan kebijakan  untuk  fasilitas,  perencanaan  dan  penganggaran,  pengadaan,  penerimaan,  penyimpanan,  distribusi,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316
penggunaan,  pemanfaatan,  keamanan,  pemeliharaan,  pengelolaan,  evaluasi,  penghapusan,  dan  pemindahan properti kawasan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Erma  Delima  Sikumbang  dkk  (2022),  membahas  mengenai  tingkat kepuasan pelanggan kartu telkomsel prabayar dengan menggunakan algoritma C.45 menghasilkan nilai accuracy sebesar  96,55  %  atau  0.9655  [4].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rosmalina  Purba,  dkk  (2022),  membahas mengenai mengukur tingkat kepuasan pengunjung hotel dengan algoritma C.45 yang bertujuan untuk mengetahui terhadap kepuasan pengunjung hotel berdasarkan kriteria puas dan tidak puas [5]. Penelitian yang dilakukan oleh Devinda  Yulia,  dkk  (2022),  membahas  mengenai  prediksi  minat  penjurusan  siswa  di  SMKN  1  Kademangan menggunakan  algoritma  C.45,  menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  nilai  akurasi  92%    [6].  Penelitian  yang dilakukan oleh Daryanto, dkk (2022), membahas mengenai memprediksi kelulusan mahasiswa dengan algoritma C.45, menghasilkan tingkat akurasi 96% [7]. Penelitian yang dilakukan oleh Irwansyah dan Erisya Lastrini (2021), membahas mengenai prediksi mahasiswa non aktif menggunakan algoritma C.45, menghasilkan nilai akurasi 81% [8]. Penelitian yang dilakukan oleh Nove Viktor Boyke Siahaan, dkk (2022), membahas mengenai prediksi factor menurunnya  hasil  panen  padi  dengan  algoritma  C.45,  menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  tingkat  akurasi 93,33%  [9].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sunanto  dan  Ghazi  Falah  (2022),  membahas  mengenai  membuat model prediksi pasien yang mengidap penyakit diabetes dengan algoritma C.45, menghasilkan pohon keputusan dengan  tingkat  akurasi  95,51%  [10].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fauzi  Rahman,  dkk  (2020),  membahas mengenai memprediksi asal calon mahasiswa berbasis website dengan algoritma C.45, menghasilkan nilai akurasi 99,48% [11]. Penelitian yang dilakukan oleh Sunarti (2021), membahas mengenai penentuan kelayakan pemberian pinjaman pada koperasi karyawan menggunakan algoritma C.45, menghasilkan pohon keputusan dengan tingkat akurasi 85,19% dengan nilai yang didapatkan 0,915 [12]. Penelitian yang dilakukan oleh Amalia Iftitah dan Resad Setyadi (2023), membahas mengenai analisis pengadaan peralatan dan mesin kantor menggunakan algoritma C.45 menghasilkan  nilai  akurasi  100%  [13].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yovan  Bastian,  dkk  (2021),  membahas mengenai mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan  indihome pada  kota  pematangsiantar menggunakan  algoritma C.45, menghasilkan tingkat akurasi 94,00% label puas dan 50% label tidak puas [14]. Penelitian yang dilakukan oleh Yulia Purnama Sari Hutagaol, dkk (2021), membahas mengenai menentukan kualitas telur ayam Australia terbaik  menggunakan  algoritma  C.45,  menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  tingkat  akurasi  90%  dengan menggunakan  90  sampel  data  [15].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yuni  Indah  Lestari  (2021),  membahas mengenai prediksi tingkat kepuasan pelanggan online menggunakan algoritma C.45, menghasilkan tingkat akurasi 84,66% recall 0,828, precision mendapatkan 0,828, dan ROC mendapatkan 0,825 [16]. Penelitian yang dilakukan oleh  Nurdiana  Handayani,  dkk  (2021),  membahas  mengenai  prediksi  tingkat  risiko  kredit  dengan  data  mining menggunakan  algoritma  C.45,  menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  nilai  akurasi  79%  [17].  Penelitian  yang dilakukan oleh  Fauji  Faisal  Nugraha, dkk (2022),  membahas  mengenai  penerapan  data mining  dengan  metode klasifikasi  menggunakan  algoritma  C.45,  menghasilkan  pohon  keputusan  dengan  nilai  akurasi  95,98%  [18]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Isfida  Tyas  Monowati  dan  Resad  Setyadi  (2023),  membahas  mengenai memprediksi pengusulan penghapusan peralatan dan mesin kantor dengan aplikasi rapid miner menghasilkan nilai akurasi  100%  [19].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fiqih  Satria,  dkk  (2020),  membahas  mengenai  prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa pada fakultas dakwah dan ilmu komunikasi UIN raden intan lampung dengan algoritma C.45, menghasilkan pohon keputusan dengan nilai precision 70,70%, recall 60,4%, dan akurasi 58,2% [20].
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan, dilakukan analisis data mining pada data kualitas asset kendaraan  kantor  BKAD  Kabupaten  Banyumas.  Kemampuan  akses  data  dan  informasi  yang  tersedia  akan membantu dalam pengambilan keputusan untuk menyelesaikan permasalahan. Penerapan teknologi data mining akan meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan  dari pemrmasalahan yang terdapat pada BKAD dan informasi yang terdapat dalam data KIB dapat dikelola oleh perusahaan untuk menghasilkan pengetahuan baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316
Tahapan  penelitian  disajikan  pada  Gambar  1.  Menjelaskan  alur  penelitian  yang  dilakukan  untuk  memprediksi kualitas asset kendaraan kantor menggunakan Algoritma C.45 sebagai berikut :
a. Melakukan Studi Literatur
Penelitian ini didasarkan pada referensi yang digunakan untuk menginformasikan mengenai penelitian yang dilakukan.
b. Analisis Masalah
Analisis masalah yang berkaitan dengan prediksi kualitas asset kendaraan kantor serta penentu dan parameter atau kriteria yang digunakan.
c. Menetapkan Metode
Metode  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan  yang  terdapat  pada  penelitian.  Penelitian  ini menggunakan metode Data Mining dengan menggunakan Algoritma C.45
d. Mengumpulkan Data
Penelitian ini dalam pengumpulan data dilakukan dengan mengambil data yang telah ada di BKAD Kabupaten Banyumas dan melakukan riset dalam jangka waktu satu bulan yang dimulai pada 29 Agustus 2022 sampai dengan 29 September 2022.
e. Menganalisis Data
Menganalisis data dengan Algoritma C.45 digunakan untuk membangun pohon keputusan.
f. Kesimpulan
Kesimpulan yang ditarik adalah tingkat akurasi hasil klasifikasi dan hasil prediksi dari kualitas asset kendaraan kantor yang diusulkan dikonfirmasi berdasarkan perhitungan dan pemeriksaan algoritma.

## 2.2 Algoritma C.45
Algoritma C.45 digunakan untuk memprediksi kualitas aset kendaraan kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) sebagai berikut:
Gambar 2. Tahapan algoritma C.45
Gambar 2. diatas merupakan tahapan algoritma C.45. Penerapan data mining menggunakan algoritma C.45 sebagai berikut : a. Mempersiapkan data awal yang akan diolah (data training).
b. Mengitung akar dari pohon dengan melakukan perhitungan nilai entropy. Berikut ini merupakan rumus untuk menghitung nilai entropy :
Entropy(s) =   ∑ −pi ∗ log 2 pi n i−1 (1)
Keterangan: S: Himpunan kasus A: Fitur N: Jumlah partisi S Pi: Proporsi dari Si terhadap S c. Menghitung nilai gain Berikut merupakan rumus untuk menghitung nilai gain :
Gain(S, A) = Entropy (s) − ∑ |Si| |Si| n i−1 ∗ Entropy(Si) (2)
Keterangan : S : Himpunan Kasus A : Atribut N : Jumlah kasus pada atribut A [Si] : Jumlah kasus pada partisi ke-i [S] : Jumlah kasus pada S
d. Melakukan kembali langkah 2 dan langkah 3 hingga semua record terpartisi
e. Proses decision tree akan berhenti saat :
1. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama
2. Tidak ada atribut di dalam record yang partisi lagi
3. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi  kualitas  aset  kendaraan  kantor  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD)  Kabupaten  Banyumas memiliki  banyak  data  pada  Kartu  Inventaris  Barang  (KIB),  sehingga  digunakan  dengan  bantuan  aplikasi rapidminer untuk perhitungan Algoritma C.45. Dalam penggunaannya,  aplikasi rapidminer dapat menghasilkan pohon  keputusan  (decision  tree)  secara  otomatis  dengan  akurat,  sehingga  dapat  dengan  mempermudah  proses penelitian  untuk  memprediksi  kualitas  aset  kendaraan  kantor  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD) Kabupaten Banyumas menggunakan algoritma C.45 dengan menghasilkan output yang lebih cepat dan tepat. Data mining  digunakan  untuk  mengetahui  status  kendaraan  kantor  di  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD) Kabupaten Banyumas menggunakan aplikasi rapidminer.

## 3.1 Penggunaan aplikasi rapidminer
Langkah-langkah menggunakan aplikasi rapidminer yang harus dilakukan untuk melakukan prediksi kualitas aset kendaraan  kantor  Badan  Keuangan  dan  Aset  Kendaraan  Kantor  (BKAD)  Kabupaten  Banyumas  dengan menggunakan Algoritma C.45 pada aplikasi rapidminer adalah sebagai berikut :
a. Aplikasi  rapidminer  dan  memilih  format  data  yang  akan  diimpor  ke  dalam  aplikasi.  Format  data  yang digunakan adalah data pelatihan yang diperoleh dari kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah Subbidang Aset Daerah Kabupaten Banyumas,
Tabel 1. Data Set KIB No Nama /Jenis Barang Tahun Pembelian / Pengadaan Bahan Kondisi Hasil 1 Station Wagon R 9504 JH 1987 Besi R Tidak Layak Pakai 2 Station Wagon R 9507 H 1998 Besi KB Tidak Layak Pakai 3 Station Wagon R 9506 YH 2003 Besi B Layak Pakai 4 Station Wagon R 77 A 2014 Besi KB Layak Pakai 5 Station Wagon R 42 A 2020 Besi dan Plastik Campuran B Layak Pakai 6 Station Wagon R 1110 XA 2020 Besi dan Plastik Campuran B Layak Pakai 7 Station Wagon R 1220 XA 2021 Besi B Layak Pakai 8 Station Wagon R 1223 XA 2021 Besi B Layak Pakai 9 Station Wagon R 1259 XA 2022 Besi dan Kaca B Layak Pakai 10 Station Wagon R 1260 XA 2022 Besi dan Kaca B Layak Pakai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 Sepeda Motor R 6917 XA 2021 Besi B Layak Pakai
Tabel 1. Informasi yang akan digunakan untuk memprediksi kualitas kendaraan kantor. Informasi tersebut berasal dari data Kartu Inventaris Barang (KIB) kendaraan kantor yang diperoleh dari Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas. Data set ini terdiri dari beberapa data yang memiliki variable target berupa kualitas kendaraan kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas. Variabel ini dipilih karena memuat hasil dari keputusan awal.
b. Import data Data dengan format Microsoft Excel sebagai berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316
Gambar 3. import data yang ada pada Kartu Inventaris Barang (KIB) dalam bentuk Microsoft excel yang akan diolah untuk mendapatkan hasil mengenai kualitas aset kendaraan kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas.

## 3.2 Implementasi algoritma C.45
Implementasi  algoritma  C.45  dalam  memprediksi  kualitas  aset  kendaraan  kantor  Badan  Keuangan  dan  Aset Daerah  (BKAD)  Kabupaten  Banyumas  yaitu  dengan  cara  memasukkan  algoritma  C.45  kedalam  aplikasi rapidminer untuk diolah untuk mendapatkan hasil yang valid dan tepat, berikut merupakan langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk implementasi algoritma C.45 yaitu : a. Menetapkan kolom yang akan digunakan sebagai atribut
Gambar 4. Menetapkan atribut
Pada gambar 4. melakukan untuk menetapkan atribut dengan mengatur set role untuk mengisi pran atribut pada attribute name dan target role. Field hasil yang merupakan pengusulan pengadaan akan diisi pada peran atribut. Sedangkan pada peran atribut tujuan akan diisi dengan label yang menandakan bahwa variable target digunakan sebagai pohon keputusan.
b. Split data dilakukan untuk membagi antara data training data testing menjadi satu dalam data set. Jumlah data training sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30%.

## Gambar 5. Melakukan split data
Pada gambar 5. data training dan data testing dengan perbandingan 80%:20% terhadap jumlah data set (N). Artinya, jumlah data training yang dihasilkan adalah 80 data dengan mengalikan rasio 80% dengan jumlah data set sebesar 100. Sementara itu, jumlah data testing yang dihasilkan adalah 20 data dengan mengalikan rasio 20% dengan jumlah data set yang sama.
c. Model dengan menerapkan model
Gambar 6. Model metode algoritma C.45
Gambar 6. mencari pada operator dengan mengetik decision tree lalu, drag decision tree kedalam design dan  hubungkan  lalu  mencari  pada  operator  dengan  mengetik  apply  model  lalu,  drag  apply  model  kedalam design dan hubungkan dan Mencari pada operator performance dengan mengetik performance lalu drag dan menghubungkan untuk melihat performance pada data yang diolah.
d. Proses  running:  Proses  berjalannya  aplikasi  rapidminer  dengan  menampilkan  decision  tree  dari  data  Kartu Inventaris Barang (KIB) yang sudah import. Berikut merupakan hasil running.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316
Gambar 7. Pohon keputusan
Gambar 7.  menunjukkan bahwa entropy dalam decision tree dengan algoritma C.45.  Decision tree tersebut dapat dijadikan pedoman dalam menentukan keputusan untuk prediksi kualitas kendaraan kantor pada Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas.

## Gambar 8. Hasil akurasi
Gambar 8. menunjukkan hasil dalam pengujian algoritma C.45 menunjukkan tingkat nilai akurasi sebesar 100% yang mengindikasikan bahwa data pada Kartu Inventaris Barang (KIB) yang digunakan dalam pengujian tersebut valid dan akurat.
Gambar 9. Hasil Kalsifikasi Error
Gambar 9. menyebutkan bahwa hasil pada pengujian klasifikasi error pada algoritma C.45 menunjukkan nilai 0% yang berarti tidak ada kesalahan atau eror yang ditemukan pada data yang diuji selama proses testing.

## Gambar 10. Plot View Kualitas
Berdasarkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  gambar  10    di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C.45 mampu  memprediksi  kualitas  aset  kendaraan  kantor  pada  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD) Kabupaten  Banyumas  dengan  tingkat  akurasi  yang  sempurna,  yaitu  mencapai  100%  dan  tidak  ditemukan kesalahan selama proses klasifikasi. Selain itu, nilai precision dan recall yang dihasilkan juga mencapai 100%. Hal ini menunjukkan bahwa prediksi yang dihasilkan sepenuhnya akurat (precision) dan seluruh pengusulan pengadaan berhasil diklasifikasikan dengan benar (recall).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pengolahan data Kartu Inventaris Barang (KIB) yang ada terdapat pada Badan Keuangan dan  Aset  Daerah  (BKAD)  Kabupaten  Banyumas  dengan  implementasi  algoritma  C.45    dalam  memprediksi kualitas aset kendaraan kantor  Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD)  dengan menggunakan bantuan tools yang terdapat pada aplikasi rapidminer dan dapat disimpulkan bahwa kualitas pada aset kendaraan kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) akan layak pakai apabila tahun pembelian atau pengadaan lebih dari tahun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 840 − 846 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3316
2000 dengan kendaraan yang berbahan plastik, besi, dan bahan campran dari bahan plastik. Hasil dari memprediksi kualitas dari asset kendaraan Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) dikatakan tidak layak pakai apabila tahun pembelian  atau  pengadaan  pada  aset  kantor  kurang  dari  atau  sama  dengan  tahun  2000  dengan kendaraan yang berbahan besi dan kaca. Dalam penelitian ini, tingkat akurasi yang diperoleh dari implementasi algoritma C.45 dalam  memprediksi  kualitas  aset  kendaraan  kantor  di  Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  (BKAD)  Kabupaten Banyumas  adalah  dengan  tingkat  100%  dengan  klasifikasi  error  dengan  nilai  0%.  Selain  itu,  hasil  dari  nilai precision dan recall pada implementasi algoritma C.45 dalam memprediksi kualitas aset kendaraan kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas juga mencapai nilai 100% benar dan hasil klasifikasi prediksi yang juga mencapai nilai100% benar.

## REFERENCES
[1] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[2] S.  M.  Putri  and  S.  A.  Arnomo,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan Konsumen  (Studi  Kasus:  Hinet  Batam),”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  70–76,  2020,  [Online].  Available: http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/69.
[3] M.  D.  Arianto  and  A.  Jananto,  “Penggunaan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Pemberian  Pinjaman  Pada  Anggota Koperasi,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  9,  no.  3,  pp.  2472–2486,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2768.
[4] E. D. Sikumbang, F. Ariani, T. Handayani, and K. Ramanda, “492-1000-1-Sm,” vol. 6, no. September, pp. 811–820, 2022.
[5] R.  Purba  and  F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  C.45  Dalam  Mengukur  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Hotel,”  J. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[6] D. Yulia, A. P. Kusuma, and D. F. H. Permadi, “Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Minat Penjurusan Siswa Di Smkn  1  Kademangan,”  JATI  (Jurnal  Mhs.  …,  vol.  6,  no.  2,  pp.  893–900,  2022,  [Online].  Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/5781%0Ahttps://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/download/5 781/3455.
[7] D.  Daryanto,  R.  Wahyuningsih,  and  ...,  “Penerapan  Model  Algoritma  C4.  5  dengan  Tool  Weka  Untuk  Memprediksi Kelulusan  Mahasiswa,”  …  (Jurnal  Sist.  dan  …,  vol.  7,  no.  2,  pp.  87–93,  2022,  [Online].  Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUSTINDO/article/view/8334%0Ahttp://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.ph p/JUSTINDO/article/download/8334/4140.
[8] I. Irmayansyah and E. Lastrini, “Penerapan Metode Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Mahaiswa Non Aktif,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains, vol. 11, no. 2, pp. 95–106, 2021, doi: 10.36350/jbs.v11i2.119.
[9] N. V. B. Siahaan, P. Poningsih, D. Suhendro, D. Hartama, and S. Suhada, “Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 Terhadap Prediksi Faktor Menurunnya Hasil Panen Padi,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 7, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30645/jurasik.v7i1.412.
[10]  N. Sunanto and G. Falah, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Membuat Model Prediksi Pasien Yang Mengidap Penyakit Diabetes,” Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab, vol. 7, no. 2, pp. 208–216, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2435.
[11]  F.  Rahman,  H.  Zulfia  Zahro’,  and  F.  X.  Ari  Wibisono,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Memprediksi  Asal  Calon Mahasiswa Berbasis Website (Studi Kasus : Fakultas Hukum Universitas Mataram),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 161–169, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2654.
[12]  S. Sunarti, “Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5,” JOINS (Journal Inf. Syst., vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.33633/joins.v6i1.4330.
[13]  A. Iftitah and R. Setyadi, “Penerapan Algoritma C . 45 Untuk Analisis Pengadaan Peralatan dan,” vol. 4, no. 2, pp. 434– 442, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2673.
[14]  Y. Bastian et al., “Analisis Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengukur  Tingkat Kepuasan Pelanggan Indihome Pada Kota Pematangsiantar,” Januari, vol. 2, no. 1, pp. 62–69, 2021.
[15]  Y. P. Sari Hutagaol, F. Helmiah, and S. Sumantri, “Penerapan Metode Algoritma C4.5 untuk Menentukan Kualitas Telur Ayam Australia Terbaik,” J-Com (Journal Comput., vol. 1, no. 3, pp. 159–166, 2021, doi: 10.33330/j-com.v1i3.1348.
[16]  Y.  Indah  Lestari  and  S.  Defit,  “Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis  Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelayanan  Online Menggunakan Metode Algoritma C.45,” vol. 3, pp. 148–154, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.104.
[17]  N.  Handayani,  H.  Wahyono,  J.  Trianto,  and  D.  S.  Permana,  “Prediksi  Tingkat  Risiko  Kredit  dengan  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree  C.45,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  8,  no.  6,  p.  198,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3643.
[18]  F. F. Nugraha, I. Sunandar, and C. Juliane, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,”  J.  Teknol.  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  9,  no.  4,  pp.  2862–2869,  2022,  [Online].  Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/2518/1006.
[19]  I.  T.  Monowati  and  R.  Setyadi,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Pengusulan  Penghapusan Peralatan dan Mesin Kantor,” vol. 4, no. 2, pp. 483–491, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2674.
[20]  F. Satria, Z. Zamhariri, and M. A. Syaripudin, “Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 Pada Fakultas Dakwah Dan Ilmu Komunikasi UIN Raden Intan Lampung,” J. Ilm. Matrik, vol. 22, no. 1, pp. 28– 35, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.836.