## ANALISA TERHADAP PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE DENGAN ALGORITMA RANDOM TREE UNTUK PRE-PROCESSING DATA
Saifullah 1 , Muhammad Zarlis 2 , Zakaria 3 , Rahmat Widia Sembiring 4 1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Jln Jend. Sudirman Blok A No.1/2/3
2 Fasilkom TI USU, Jl. Universitas No. 9A Kampus USU , Medan
3 Universitas Methodist, Kampus I Jl. Hang Tuah No. 8 Medan
4 Politeknik Negeri Medan, Jl. Almamater No. 1, Kampus USU Medan

## Abstract
Preprocessing data is needed some methods to get better results. This research is intended to process employee dataset as preprocessing input. Furthermore, model decision algorithm is used, random tree and random forest. Decision trees are used to create a model of the rule selected  in  the  decision  process.  With  the  results  of  the  preprocessing  approach  and  the model  rules  obtained,  can  be  a  reference  for  decision  makers  to  decide  which  variables should be considered to support employee performance improvement.
Keywords : Pre-processing Data, Decision Tree, Random Tree, Random Forest.

## Abstrak
Preprocessing data  sangat  dibutuhkan  beberapa  metode  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih  baik.  Penelitian  ini  ditujukan  mengolah  dataset  karyawan  sebagai  inputan preprocessing .  Selanjutnya  digunakan  model  algoritma decision  tree , random  tree dan random  forest. Pohon  keputusan  digunakan  untuk  membuat  model  aturan  yang  dipilih dalam  proses  mengambil  keputusan.  Dengan  hasil  pendekatan preprocessing dan  model aturan yang didapat, dapat menjadi referensi bagi pengambil keputusan untuk mengambil keputusan variabel mana yang harus diperhatikan untuk mendukung peningkatan kinerja karyawan.
Kata Kunci : Pre-processing Data, Decision Tree, Random Tree, Random Forest.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  meningkatnya  teknologi  informasi  (TI)  jumlah  data  semakin  tinggi  yang akan  diproses  dan  disimpan  dalam  database,  sehingga  tingkat  kesulitannya  dalam memprosesan  cukup  tinggi.  Para  peneliti  banyak  menggunakan data  mining untuk mengatasi masalah pengelompokan dan pengolahan database yang sangat besar. Teknik data  mining secara  garis  besar  dapat  dibagi  dalam  dua  kelompok:  verifikasi  dan discovery . Metode verifikasi umumnya meliputi teknik-teknik statistik seperti goodness of  fit ,  dan analisis  variansi .  Metode discovery lebih  lanjut  dapat  dibagi  atas  model prediktif  dan  model  deskriptif.  Teknik  prediktif  melakukan  prediksi  terhadap  data dengan  menggunakan  hasil-hasil  yang  telah    diketahui  dari  data  yang  berbeda. Sementara  itu,  model  deskriptif  bertujuan  mengidentifikasi  pola-pola  atau  hubungan antar  data  dan  memberikan    cara  untuk  mengeksplorasi  karakteristik  data  yang diselidiki [1].
Dalam  pengolahan  data,  penulis  ingin  membuat  perbandingan  metode  dalam memprosesnya,  diantaranya  menggunakan  model preproceesing data Handle  missing value  as  category dan Missing  value  replenishment yang  dipaplikasikan  pada  pohon keputusan decision  tree , random  tree dan random  forest .  Dengan  menggunakan perbandingan  model  ini,  penelitian  ini  akan  memberikan  aturan  preprocessing  mana yang  paling  efisien  untuk  diaplikaksikan  pada decision  tree,  random  tree dan random forest .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengertian Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang  tersembunyi  di  dalam  database.  Data  mining  merupakan  proses  semi  otomatik yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  potensial dan berguna yang bermanfaat yang tersimpan di dalam database besar [2].
Enam fase CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for Data Mining ) [3].
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business Understanding Phase )
2. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
3. Fase Pengolahan Data  ( Data Preparation Phase )
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase )
6. Fase Penyebaran ( Deployment Phase)

## 2.2. Pengertian Decision Tree
Decision  tree merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan representasi  struktur  pohon  ( tree )  di  mana  setiap  node  merepresentasikan  atribut, dimana  cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan  daun  merepresentasikan kelas. Node yang  paling  atas  dari decision  tree disebut  sebagai root . Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi  yang  paling  populer  digunakan.  Selain  karena pembangunannya relatif cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami. Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu Root Node, Internal Node, Leaf node.

## 2.3.  Pengertian Random Tree
Operator  ini  mempelajari  tentang  sebuah  pohon  keputusan.  Operator  ini  hanya menggunakan  subset  acak  atribut  untuk  setiap  perpecahan.  Operator  ini  mempelajari tentng  pohon  keputusan  yakni  data  nominal  dan  numerik.  Pohon  keputusan  adalah metode  klasifikasi  yang  kuat  yang  dapat  dengan  mudah  dipahami.  Operator  pohon Random  bekerja  sama  dengan  Quinlan  C4.5  atau  CART  memilih  subset  acak  atribut sebelum diterapkan. Ukuran subset ditentukan oleh parameter rasio bagian.

## 2.4. Pengertian Random Forest
Operator  ini  menghasilkan  satu  set  sejumlah  tertentu  pohon  random  yaitu menghasilkan  forest  (hutan;  kumpulan  pohon)  acak. Model  yang  dihasilkan  adalah model suara pilihan dari semua pohon. Operator Random Forest menghasilkan satu set pohon  acak.  Pohon-pohon  acak  yang  dihasilkan  dengan  cara  yang  persis  sama  seperti
operator  Acak  Pohon  menghasilkan  pohon.  Model  hutan  yang  dihasilkan  mengandung sejumlah tertentu dari model pohon acak. Jumlah pohon parameter menentukan jumlah yang diperlukan  pohon. Model yang dihasilkan adalah model suara pilihan dari semua pohon  acak.  Untuk  informasi  lebih  lanjut  tentang  pohon  acak  silakan  mempelajari operator random Tree.

## 2.4. Preprocessing data
Pre-processing data  adalah  proses  mengubah  data  ke  dalam  format  yang sederhana, lebih efektif, dan sesuai dengan kebutuhan pengguna. Indikator yang dapat digunakan  sebagai  referensi  adalah  hasil  lebih  akurat,  waktu  komputasi  yang  lebih pendek, juga data menjadi lebih kecil tanpa mengubah informasi di dalamnya.

## 2.4.1. Jenis-Jenis metode Preprecessing data
Ekstraksi  fitur  adalah  perubahan  dari  data  dimensi  tinggi  ke  dimensi  rendah. Transformasi data dapat linier dan nonlinier dimensi data, tujuannya adalah pemetaan data ke dimensi yang lebih rendah. Beberapa algoritma telah lakukan, untuk supervised learning: LDA, CCA, PLS, LSI, SVD, dan unsupervised learning : PCA, ICA, FastICA ][4][5].
2.5. Handle Missing Value as Category
Operator ini memetakan nilai-nilai tertentu dari atribut yang dipilih ke nilai baru. Operator  ini  dapat  diterapkan  pada  kedua  atribut  numerik  dan  nominal.  Operator  ini dapat  digunakan  untuk  menggantikan  nilai  nominal  (misalnya  mengganti  nilai  'hijau' dengan nilai ‘warna_hijau’) serta nilai-nilai numeric.
Tapi, salah satu penggunaan operator ini dapat melakukan pemetaan untuk atribut hanya  satu  jenis.  Sebuah  pemetaan  tunggal  dapat  ditentukan  dengan  menggunakan parameter menggantikan what dan replace by seperti dalam operator replace .

## 2.6. Missing Value Replenishment
Operator ini menggantikan nilai-nilai yang hilang dalam contoh atribut yang dipilih oleh pengganti yang ditentukan. Operator ini menggantikan nilai-nilai yang hilang dalam contoh atribut yang dipilih oleh pengganti yang ditentukan. Nilai-nilai yang hilang dapat diganti dengan nilai minimum, maksimum atau rata-rata atribut tersebut. Nol juga dapat ditempatkan  di  tempat  nilai-nilai  yang  hilang.  Setiap  nilai  pengisian  juga  dapat ditentukan sebagai pengganti nilai-nilai yang hilang [6].

## 2.7. Metode Penelitian
Rancangan  penelitian  ini  pertama  kali  dilakukan  dengan  memahami  data (observasi) untuk  mempelajari  klasifikasi  data  yang  di  gunakan  untuk  proses preprocessing data. Hasil pengamatan kemudian dibuat menjadi scenario implementasi pohon keputusan yang mendukung, kemudian mendapatkan  aturan yang sesuai untuk digunakan.  Data  yang  sudah  diolah  merupakan  data  input  pada  proses  pohon keputusan. Selanjutnya data input diproses dengan menggunakan Decision Tree, Random Tree dan Random Forest.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  percobaan  training  dan  testing  data  dapat  dilihat  pada    bagian berikut ini.

## 3.1.  Sampel Data
Dalam  pengujian  data  set  ini  yang  terdiri  dari  10  data  dengan  rincian  sebagai berikut:
Tabel 1. Deskripsi data Tipe Nama Tipe data Deskripsi Uraian Missing value label Class nominal mode  =  good  (26), least = bad (14) bad  (14),  good (26) 0 regular  Duration integer avg  =  2.103  +/- 0.754 [1.000 ; 3.000] 1 regular wage-inc- 1 st real avg  =  3.621  +/- 1.331 [2.000 ; 6.900] 1 regular wage-inc- 2 nd real avg  =  3.913  +/- 1.281 [2.000 ; 7.000] 10 regular wage-inc- 3 rd real avg  =  3.767  +/- 1.415 [2.000 ; 5.100] 28 regular  col-adj nominal mode  =  none  (14), least = tcf (4) tcf (4), none (14), tc (6) 16 regular working- hours integer avg  =  37.811  +/- 2.717 [27.000 ; 40.000]  3 regular  Pension nominal mode  =  none  (8), least = ret_allw (3) none (8), empl_contr  (7), ret_allw (3) 22 regular standby- pay integer avg  =  6.143  +/- 4.845 [2.000 ; 13.000] 33 3.2. Hasil Preprocessing dengan Handle missing value as category
3.2.1. DecisionTree
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Model Preprocessingnya Handle missing value as category dengan implementasi decision tree 3.2.2. Random Tree
Model preprocessing dengan  grafik  dari software rapidminer  yang  akan digunakan dapat dilihat pada gambar 2.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume (1) No. 2 September 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Model Preprocessingnya Handle missing value as category dengan implementasi random tree

## 3.2.3. Random Forest
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Model Preprocessingnya Handle missing value as category dengan implementasi random forest
3.3. Preprocessing dengan Missing value replenishment
3.3.1. DecisionTree
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 4
Gambar 4. Model Preprocessingnya Missing value replenishment dengan implementasi decision tree

## 3.3.2. Random Tree
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Model Preprocessingnya Missing value replenishment dengan implementasi random tree

## 3.3.3. Random Forest
Model preprocessing dengan grafik dari software rapidminer yang akan digunakan dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Model Preprocessingnya Missing value replenishment dengan implementasi random tree

## 4. SIMPULAN
Penelitian ini menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut :
a. Dengan menerapkan model preprocessing data Handle missing value as category dan Missing value replenisment data hasil pre-processing dapat diaplikasikan pada pohon keputusan Decision tree, random tree dan Random Forest.
b. Diperoleh  suatu  model  aturan  yang  dapat  memperlihatkan  aturan keterhubungan antara wage_inc_1s t dengan staturoty holidays dan working hours
c. Dalam studi kasus labour realtion ditemukan bahwa jika statutrory holidays akan diberikan jika wage_inc_1st lebih besar dari 2.0.
d. Preprocessing ternyata  memberi  efek  pada  efisiensi  implementasi  pohon keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dunham, M.H.2003. Data Mining Introductory and advanced topics. News Jersey: Prentice Hall.
[2] Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.  &  Liang,  T.,  2005, Decision  Support  Sistems  and Intellegent Sistems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas).
[3] Larose  D,  T.,  2006, Data  Mining  Methods  and  Models, Jhon  Wiley  &  Sons,  Inc. Hoboken New Jersey.
[4] Sembiring  R  dan  Zain  J,  2010,  Rancangan Pre-Processing Data  Multidimensi Berdasarkan  Analisa  Komponen,  Proceeding  The  5 th IMT-GT  International Conference on Mathematics, Statistic, and Their Application.
[5] Sembering  S,  Embong  A,  Mohammad,  M.  A,  Furqan  M,  “ Improving  Student Academic  Performace  by  An  Application  of  Data  Mining  Techniques” ,  Proceeding The  5 th IMT-GT  International  Conference  on  Mathematics,  Statistic,  and  Their Application (ICMSA 2009).
[6] Juan S, Xi-Zhao W., (2005), An Initial Comparison on Noise Resisting Between Crisp and  Fuzzy  Decision  Trees, IEEE  2005  Proceeding  of  the  Fourth  International Conference on Machine Learning and Cybernetics.