## Implementasi Algoritma Klasifikasi C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan Pembelian Kendaraan
(Implementation of Classification Algorithm C4.5 To Predict the Eligibility of Vehicle Purchases)
Egih Sugiatna [1]* , Anton Maulana Ibrahim [2] , Ichwansyah Abdul Hadi [3]
[1,2,3] Department of Computer Science, Faculty of Technology and Information Universitas Budi Luhur Jakarta, Indonesia
E-mail: [egihsugiatna, anton.jagalempeni, ichwansyahhadi]@gmail.com
KEYWORDS: ABSTRACT Data mining, Decition tree, Naive Bayes, C4.5, classification To choose the right vehicle according to the needs and funds owned by consumers, requires careful  analysis  taking  into  account  many  criteria  and  factors.  The  criteria  used  as benchmarks in choosing a vehicle include price, maintenance costs, number of doors, room capacity, luggage area, and vehicle safety level. To process all of these criteria requires a way that can help consumers in choosing the most appropriate vehicle according to their needs. The  methodology  used  is  the  literature  study  methodology  to  choose  the  best  algorithm  for processing existing datasets. C4.5 algorithm is the algorithm used in this study. C4.5 algorithm is  then  implemented  to  determine  the  car  that  will  be  taken  by  the  buyer  according  to  the background of buying criteria (purchase price), maint (maintenance costs), doors (number of doors), persons (capacity to load passengers), lug_boot (luggage area ), safety (vehicle safety level).  The  results  of  the  experiment  were  classified  as  good  where  the  results  shown  were 92.4% accuracy, 92.4% Precision and 92.4% Recall. KATA KUNCI: ABSTRAK Data mining, Decition tree, Naive Bayes, C4.5, klasifikasi Untuk memilih kendaraan yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan dana yang dimiliki oleh konsumen, membutuhkan analisis yang cermat memperhitungkan banyak kriteria dan faktor. Kriteria  yang  digunakan  sebagai  tolok  ukur  dalam  memilih  kendaraan  antara  lain  harga, biaya  perawatan,  jumlah  pintu,  kapasitas  ruangan,  luas  bagasi,  dan  tingkat  keamanan kendaraan.  Untuk  memproses  semua  kriteria  ini  dibutuhkan  cara  yang  dapat  membantu konsumen  dalam  memilih  kendaraan  yang  paling  tepat  sesuai  dengan  kebutuhannya. Metodologi  yang  digunakan  adalah  metodologi  studi  literatur  untuk  memilih  algoritma terbaik  untuk  memproses  dataset  yang  ada.  Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang digunakan terpilih dalam penelitian ini. Algoritma C4.5 kemudian diimplementasikan untuk menentukan  mobil  yang  akan  diambil  oleh  pembeli  sesuai  dengan  latar  belakang  kriteria buying (harga beli), maint (biaya perawatan), doors (jumlah pintu), persons (daya tampung untuk  memuat  penumpang),  lug_boot  (luas  bagasi),  safety  (tingkat  keamanan  kendaraan). Hasil dari percobaan tergolong baik dimana hasil yang ditunjukkan adalah akurasi 92.4%, Precision 92.4% dan Recall 92.4%.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan industri otomotif di Indonesia terus tumbuh  sangat  pesat,  ini  bisa  dilihat  dengan meningkatnya  jumlah  kendaraan  di  Indonesia bahkan  brang  baru  bermunculan.  Dengan  sistem transportasi  yang  baik  untuk  efisiensi  waktu, perpindahan  individu dari satu lokasi ke  lokasi  lain menggunakan  kendaraan  pribadi  adalah  salah  satu pilihan yang dianggap lebih nyaman dinami. Banyak alasan orang akhirnya  memutuskan untuk  memiliki kendaraan  pribadi  roda  empat.  Mulai  dari  faktor cuaca, faktor mobilitas, bahkan faktor gaya hidup.
Begitu  banyak  merek  dan  harga  kompetitif  yang ditawarkan oleh produsen otomotif, membuat dealer mengalami kesulitan membantu konsumen menentukan jenis kendaraan yang akan mereka beli . Untuk memilih kendaraan yang tepat sesuai dengan kebutuhan dan cocok dengan kemampuan dana yang dimiliki  oleh  konsumen,  diperlukan  analisis  yang cermat  yang  memperhitungkan  banyak  kriteria  dan faktor.  Kriteria  digunakan  sebagai  patokan  dalam memilih  kendaraan,  antara  lain  harga,  biaya perawatan,  jumlah  pintu,  kapasitas  ruangan,  luas bagasi,  dan  tingkat  keamanan  kendaraan.  Untuk
mengatasi  masalah  tersebut  peneliti  memilih  C4.5 Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algortima  yang diterapkan  dalam  proses  data  mining.  Algoritma C4.5  merupakan  perpanjangan  dari  algoritma  ID3 Quinlan sendiri untuk menghasilkan pohon keputusan  ( decision  tree ).  Sama  seperti  dengan CART, algoritma C4.5 secara rekursif mengunjungi setiap  simpul  keputusan,  memilih  pemisahan optimal, sampai tidak ada pemisahan lebih lanjut [1].
Fitriana  et  al.  [2],  Dalam  penelitian  ini,  dibuat sebuah  sistem  untuk  memilih  kendaraan  yang dengan  Kriteria  yang  digunakan  sebagai  patokan dalam  memilih  kendaraannya  harga,  suku  cadang, Volume  silinder,  kekuatan  kendaraan.  Algoritma Naive  Bayes  adalah  algoritma  yang  digunakan dalam penelitian  ini. Dari data pembelian 20  mobil yang  digunakan  dalam  pengujian  dengan  metode Naïve  Bayes.  Berdasarkan  penelitian  tersebut   data pembelian  mobil  bekas  sebagai  data  pelatihan, metode  Naive  Bayes  berhasil  diklasifikasikan  15 data  dari  20  data  diuji.  Jadi  metode  Naive  Bayes berhasil  memprediksi  pembelian  mobil  dengan persentase akurasi 75%.
Wajhillah,  Rusda  Nusa  [3]    telah  melakukan penelitian  terkait  perdiksi  penyakit  jantung  dengan menggunakan algoritma C4.5. Hasil penelitian untuk nilai  akurasi  algoritma  klasifikasi  C4.5  senilai 81,25%,  sedangkan  untuk  nilai  akurasi  algoritma klasifikasi  C4.5  berbasis  PSO  sebesar  93,75% sehingga tampak selisih  nilai  akurasi  yaitu sebesar 12,5%.  Sedangkan  evaluasi  menggunakan  ROC curve  diperoleh  hasil  untuk  algoritma  klasifikasi C4.5  bernilai  0,718  dengan  tingkat  diagnosa  Fair Classification  dan  algoritma  klasifikasi  C4.5 berbasis PSO bernilai 0,855 dengan tingkat diagnosa yang  sama  yaitu  Good  Classification,  didapatkan selisih  nilai  AUC  sebesar  0,137.  Sehingga  dapat disimpulkan    bahwa  penerapan  teknik  optimasi particleswarm  optimization  dapat  meningkatkan nilai akurasi pada algoritma C4.5.
Diantara teknik data mining untuk menggklasifikasi, mengidentifikasi pola dan memprediksi  tren  dari  data  set  adalah  Naive  Bayes dan C4.5. Namun peneliti memilih C4.5 karena pada pemelitian
sebelumnya [4][5] menyatakan  ”algoritma  C4.5  lebih  baik  aripada naive  Bayes  karena  dalam  algoritma  C4.5  ada deskripsi  lengkap  dari  data  dan  kegiatan  pra- pemrosesan yang diperlukan”.
Pohon  keputusan  ( decision  tree )  merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat terkenal. Metode  pohon  keputusan  mengubah  fakta  yang sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan  aturan.  Aturan  dapat  dengan mudah  dipahami  dengan  bahasa  alami,  juga  dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti SQL  ( Structured  Query  Language )  untuk  mencari record  pada  kategori  tertentu  [6].  Ketentuan algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan ( decision tree ) adalah sebagai berikut:
 Tentukan nilai gain tertinggi sebagai akar
 Buat cabang untuk masing-masing atribut
 Bagi kasus dalam cabang
 Ulangi  proses  untuk  masing-masing  cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Tahapan  dalam  perhitungan  algoritma decision tree C4.5 dengan beberapa tahapan :
1. Menyiapkan data training
2. Menentukan akar dari pohon yang didapat dari nilai gain tertinggi.
3. Menghitung nilai entropy [5]
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖         (1)

## 4. Menghitung nilai gain
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝑆 − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑆𝑖               (2)
Setelah  nilai gain ditemukan  maka  akan dilanjutkan dalam proses pohon keputusan ( decision tree ).
II. METODOLOGI
Kerangka kerja ini adalah langkah-langkah yang akan  dilakukan  agar  pecahkan  masalah  yang  akan dibahas. Kerangka kerja  ini penelitian dapat dilihat pada Gambar 1
Gbr. 1 Kerangka Penelitian
A. Fase Studi Literatur
1) Medifinisikan Masalah
Pada  tahap  ini  akan  dipelajari  lebih  dalam masalah yang ada. Tahap ini adalah langkah pertama untuk  menentukan  rumusan  masalah  penelitian, yang mana masalahnya adalah adanya kesulitan bagi calon pembeli mobil untuk memilih mobil yang tepat, dikarenakan  semakin  banyaknya  variasi  mobil  saat ini.

## 2) Menganalisis Masalah
Masalah  yang  ditemukan  kemudian  akan dianalisis.  Langkah  dalam  proses  analisis  masalah adalah langkah untuk memahami masalah yang telah ditentukan.  Setelah dianalisis masalah yang ditemukan  adalah  di  saat  varian  mobil  semakin banyak dengan berbagai fitur yang beragam, hal itu membuat  calon  pembeli  tidak  tahu  bagaimana  cara memilih  kendaraan  yang  tepat  untuk  dibeli  karena kendaraan tidak bias diklasifikasikan dengan mudah.

## 3) Menetapkan Tujuan
Berdasarkan  pemahaman  masalah  yang  dimiliki telah dianalisis, langkah selanjutnya adalah menentukan  tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  ini.  Dalam  tujuan  ini  target  yang  ingin
dicapai  adalah  bagaimana  cara  mengklasifikasikan kendaraan sesuai dengan variable yang ada sehingga bias  membantu  pembeli  untuk  memilih  kendaraan (mobil) yang tepat.

## 4) Studi literatur
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melengkapi
perbendaharaan aturan, konsep, teori yang mendukung  dalam  pemecahan  masalah  dalam penelitian  ini.  Penelitian  juga  dilakukan  melalui jurnal  yang  memiliki  hubungan  dengan  penelitian dan referensi lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan data, baik data pokok maupun data pendukung,  di  mana  semua  data  dibutuhkan  dalam penelitian.

## B. Merancang Model

## 1) Mengumpulkan data
Kumpulkan  data  untuk  pelatihan  dan pengujian Decision  Tree dengan algoritma C4.5.
Semakin  banyak  data  yang  dapatkan,  semakin baik menyelesaikan masalah. Teknik pengumpulan  data  menggunakan  data  sekunder yaitu  data  yang  diambil  dari  sebuah web repository  machine  learning [7]  .  Data  tersebut berasal  dari  model  keputusan  hirarkis  sederhana yang  awalnya  dikembangkan  untuk  demonstrasi DEX,  M.  Bohanec,  V.  Rajkovic:  Sistem  pakar untuk pengambilan keputusan. [8] Data termasuk informasi  1728  mobil  yang  digunakan  untuk penelitian. Setiap catatan memiliki 7 atribut, yang dijelaskan pada Tabel 1 . [9]

## TABEL I. NAMA ATRIBUT DAN NILAINYA
Nama Atribut Nilai Atribut Buying v-high (very high), high, med, low Maint v-high (very high), high, med, low Doors 2, 3, 4, 5-more (5 or more) Persons 2, 4 , more (4 or more) Lug_Boot small, med, big Safety low, med, high
Data set disajikan pada Tabel 2.
TABEL II. DATA SET
No buying main t doors persons lug boot safety quality 1 vhigh vhigh 2 2 small low unacc 35 vhigh vhigh 3 2 big med unacc 36 vhigh vhigh 3 2 big high unacc 37 vhigh vhigh 3 4 small low unacc 38 vhigh vhigh 3 4 small med unacc 39 vhigh vhigh 3 4 small high unacc
… … … … … … … … 17 28 low low 5mor e more big high vgood

## 2) Memproses Data
Data  yang  diperoleh  akan  digunakan  untuk menganalisis data sebagai bahan yang akan diproses untuk  megklasifikasi  data  dengan  menggunakan metode klasifikasi C4.5. Data diolah dan diklasifikasikan  berdasarkan  6  [1,  1]  kriteria  yang untuk dihitung  nilai Entropy dan gain  nya.  Kriteria pada Tabel 2.
TABEL III. KRITERIA Kriteria Deskripsi Label buying Harga Beli vhigh,high,med,low. maint Biaya Perawatan vhigh,high,med,low. doors Jumlah Pintu 2,3,4,5more. persons Daya Tampung Untuk Memuat Orang 2,4,more. lug_boot Luas Bagasi small,med,big. safety Estimasi Tingkat Keamanan low,med,high.
Adapun  kelas  label  terdiri  dari  4  label  yaitu unacc,acc,good dan vgood dengan distribusi sebagai berikut
TABEL IV. DISTRIBUSI CLASS Class N N[%] unacc 1210 70,02% acc 384 22,22% good 69 3,99% v-good 65 3,76% III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permodelan
Decision Tree menggunakan algoritma  C4.5  melalui  beberapa  tahapan  yaitu
menghitung  nilai entropy dan  nilai gain dari  data training.  Setelah  didapat  nilai gain tertinggi  maka akan  dikonversi  ke  dalam  pohon  keputusan. Perhitungan  nilai  tersebut  di  representasikan  pada Node 1 Tabel 4.

## TABEL V. PERHITUNGAN  NODE 1
Krite ria Sub krite ria Juml ah Kasu s una cc ac c goo d v- goo d Entro py Gain
Total 1728 121 0 38 4 69 65 1,206 buyin g high 432 108 324 0,811 0,0964 49 Low 432 89 46 258 39 1,571 Med 432 115 23 268 26 1,405 vhigh 432 72 360 0,65 maint High 432 105 314 13 0,983 0,0737
Low 432 92 46 268 26 1,491 Med 432 115 23 268 26 1,405 vhigh 432 72 360 0,65
doors 2 432 81 15 326 10 1,053 0,0044 9 3 432 99 18 300 15 1,212
4 432 102 18 292 20 1,27 5mor e 432 102 18 292 20 1,27
person s 2 576 576 0
0,2196 63 4 576 198 36 312 30 1,481 More 576 186 33 322 35 1,478
lug_b oot big 576 144 24 368 40 1,371 0,0300
08 med 576 135 24 392 25 1,256 small 576 105 21 450 0,9 safety Low 576 204 30 277 65 1,616
0,2621 84 med 576 576 0 heigh t 576 180 39 357 1,215
Perhitungan  dapat  direpresentasikan  seluruh kriteria dengan perhitungan:
Entropy total = (Jumlah UNACC / Jumlah Kasus) *  IMLOG2  (Jumlah  UNACC  /  Jumlah  Kasus)  + (- ACC  /  Jumlah  Kasus)  *IMLOG2  (Jumlah  ACC  / Jumlah  Kasus)  +  (-GOOD  /  Jumlah  Kasus)  * IMLOG2  (Jumlah  GOOD  /  Jumlah  Kasus)  +  (- VGOOD  /  Jumlah  Kasus)  *  IMLOG2  (Jumlah VGOOD / Jumlah Kasus)
(-1210  /  1728)  *  IMLOG2  (1210  /  1728)  +  (-384  / 1728)  *  IMLOG2  (384  /  1728)  +  (-69  /  1728)  *
IMLOG2 (69 / 1728) + (-65 / 1728) * IMLOG2 (65
/ 1728)
= 1.20574097
Gain kriteria nilai BUYING :
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  high  / Jumlah  Kasus)*  (Entropy  high)  -  ((Jumlah  kasus Low/Jumlah kasus)* Entropy low) ) - ((Jumlah kasus med/Jumlah kasus)* Entropy med) - ((Jumlah kasus vhigh/Jumlah kasus)* Entropy vhigh) =  (1.20574097001217)  -  ((432    /  1728)  *
0.811278124459133) - (( 432 / 1728)* 1.5709721230675) - ((432 / 1728) * 1.40489533419526) - ((432 / 1728) * 0.650022421648355)
= 0.096448969
Gain kriteria nilai MAINT :
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  high  / Jumlah  Kasus)  *  (Entropy  high)  -  ((Jumlah  kasus Low/Jumlah  kasus)  *  Entropy  low)  )  -  ((Jumlah kasus med/Jumlah kasus) * Entropy med) - ((Jumlah kasus vhigh/Jumlah kasus) * Entropy vhigh) =  (1.20574097001217)  -  ((432    /  1728)  *
0.98263655113859) - (( 432 / 1728) * 1.49059378538056) - ((432 / 1728) * 1.40489533419526) - ((432 / 1728) * 0.650022421648355)
= 0.073703947
Gain kriteria nilai DOORS:
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  2/ Jumlah  Kasus)  *  (Entropy  2)  -  ((Jumlah  kasus  3  / Jumlah kasus) * Entropy nilai 3) ) - (Jumlah Kasus Kriteria 4  /  Jumlah Kasus)  * (Entropy 4)  -  (Jumlah Kasus  Kriteria  5more  /  Jumlah  Kasus)  *  (Entropy 5more)
=  (1.20574097001217)  -  ((432    /  1728)  *
1.05341558458016) - (( 432 / 1728) * 1.21179972092103) - ((432 / 1728) *
1.26990285402049) - ((432 / 1728) *
1.26990285402049)
= 0.004485717
Gain kriteria nilai PERSONS:
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  2/ Jumlah  Kasus)  *  (Entropy  2)  -  ((Jumlah  kasus 4/Jumlah  kasus)  *  Entropy  4))  -  (Jumlah  Kasus Kriteria More / Jumlah Kasus) * (Entropy More) = (1.20574097001217)  - (( 576 / 1728) * 0) - ((576 /  1728)  *  1.48071993029481)  -  ((576  /  1728)  * 1.47751408972199)
=  0.219662963
Gain kriteria nilai LUG_BOOT:
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  big  / Jumlah Kasus) * (Entropy big) - ((Jumlah kasus med /  Jumlah  kasus)  *  Entropy  med))  -  (Jumlah  Kasus Kriteria small / Jumlah Kasus)* (Entropy small) =  (1.20574097001217)  -  ((576  /  1728)  *
1.37121627948142) - ((576 / 1728) * 1.25591133953832) - ((576 / 1728) * 0.900070867273973)
= 0.030008141
Gain kriteria nilai SAFETY:
(Entropy  Total)  -  (Jumlah  Kasus  Kriteria  big/ Jumlah  Kasus)  *  (Entropy  big)  -  ((Jumlah  kasus med/Jumlah  kasus)  *  Entropy  med)  )  -  (Jumlah Kasus  Kriteria  small/  Jumlah  Kasus)  *  (Entropy small)
=  (1.20574097001217)    -  ((  576  /  1728)  * 1.61551184957961)    -  ((576  /  1728)  *  0)  -  ((576  / 1728) * 1.21515799079412)
= 0.262184357
Dapat  diketahui  bahwa  nilai  Gain  dari  6  Atribut tersebut adalah :

## TABEL VI. NILAI GAIN DALAM KRITERIA
No. Kriteria Gain 1 buying 0.096448969 2 maint 0.073703947
No. Kriteria Gain 3 doors 0.004485717 4 persons 0.219662963 5 lug_boot 0.030008141 6 safety 0.262184357
Dan  nilai gain tertinggi  adalah kriteria SAFETY sebesar 0.262184356554263 yang akan direpresentasikan  dalam  bentuk  pohon  keputusan ( decision tree ) .

## A. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari  node  1 direpresentasikan pada Gambar 2 dengan menggunakan software rapidminer .
Gbr 1. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1
Selain melalui grafik, pohon keputusan ( Decission Tree ) juga dapat dideskripsikan sebagai berikut:
safety = high |   persons = 2: unacc {unacc=192, acc=0, vgood=0, good=0} |   persons = 4 |   |   buying = high: acc {unacc=12, acc=36, vgood=0, good=0} |   |   buying = low: acc {unacc=0, acc=18, vgood=18, good=12} |   |   buying = med: acc {unacc=0, acc=30, vgood=12, good=6} |   |   buying = vhigh: unacc {unacc=24, acc=24, vgood=0, good=0} |   persons = more
|   |   buying = high: acc {unacc=15, acc=33, vgood=0, good=0}
|   |   buying = low: vgood {unacc=4, acc=15, vgood=21, good=8}
|   |   buying = med: acc {unacc=4, acc=26, vgood=14, good=4}
|   |   buying = vhigh: unacc {unacc=26, acc=22, vgood=0, good=0} safety = low: unacc {unacc=576, acc=0, vgood=0, good=0} safety = med
|   persons = 2: unacc {unacc=192, acc=0, vgood=0, good=0} |   persons = 4 |   |   buying = high: unacc {unacc=30, acc=18, vgood=0, good=0} |   |   buying = low: acc {unacc=6, acc=30, vgood=0, good=12}
|   |   buying = med: acc {unacc=12, acc=30, vgood=0, good=6}
|   |   buying = vhigh: unacc {unacc=36, acc=12, vgood=0,
good=0}
|   persons = more |   |   lug_boot = big: acc {unacc=12, acc=40, vgood=0,
good=12}
|   |   lug_boot = med: acc {unacc=20, acc=35, vgood=0, good=9} |   |   lug_boot = small: unacc {unacc=49, acc=15, vgood=0,
good=0}
Pada kriteria safety menghasilkan nilai gain tertinggi dengan  hasil  0,262184357  yang  dihitung dengan pada Tabel 6 node 1.2.
TABEL VII.  PERHITUNGAN  NODE 1.2 Krite ria Sub Krite ria Juml ah Kasu s una cc ac c goo d v- goo d Entro py Gain safety Low 576 204 30 277 65 1,616
0,2621 84 med 576 576 0 height 576 180 39 357 1,215
Pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari  node  1.2. direpresentasikan  pada  Gambar  3  menggunakan software RapidMiner .
130   JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, Vol. 1, No. 2, Agustus 2019, hlm. 124-132
Selain melalui grafik, pohon keputusan ( Decission Tree ) juga dapat dideskripsikan sebagai berikut:
TREE safety  =  high:  unacc  {unacc=277,  acc=204,  vgood=65, good=30}
safety = low: unacc {unacc=576, acc=0, vgood=0, good=0} safety  =  med:  unacc  {unacc=357,  acc=180,  vgood=0, good=39}

## B. Pengujian Confusion Matrix
Pengujian  data  set  digunakan  1728  data  dengan metode confusion matrix yang diuji menggunakan software WEKA Didapatkan matrix dari dataset
Tabel VII. Matrix Dataset
Class unacc  acc vgood  Good unacc 1164 43 0 3 acc 33  333 7 11 vgood 0 3 58 4 good 0 17 11 41
Untuk menghitung nilai akurasi nya. Perhitungan confusion matrix pada Tabel 7

## TABEL VIII. KLASIFIKASI CONFUSION MATRIX
Actual Value Prediksi Pengujian Positif benar Negatif
berbeda
A ct u a l V al u e Positif  benar 1596 (TP) 531 (FP) Negatif berbeda 0 (FP) 0 (TN)
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛 𝑋 100% =
1596  + 0 1596  + 531 + 0 + 0 𝑋 100% = 𝟗𝟐, 𝟒%
𝑷𝒓𝒆𝒔𝒊𝒔𝒊 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 𝑋 100%
= 1596 1596  + 531 𝑋 100% = 𝟗𝟐, 𝟒%
𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑓𝑛 + 𝑡𝑝 𝑋 100%
= 1596 1596  + 531 𝑋 100% = 𝟗𝟐, 𝟒% Hasil pengujian
confusion matrix menggunakan  software  WEKA  dengan  10  fold validation dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gbr 3. Hasil Pengujian WEKA
Hasil pengujian  juga direpresentasikan dalam bentuk Area Under Curve (AUC) pada berikut :
Gbr 4. AUC Class Value UNACC
Gbr 5.AUC Class Value ACC
Gbr 6.AUC Class Value GOOD
Gbr 7.AUC Class Value V-GOOD

## IV. KESIMPULLAN
Berdasarkan  uraian,  penjelasan  dan  pengujian yang  telah dilakukan, didapat beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Metode  algoritma  C4.5  dapat  memberi kemudahan  untuk  mengelompokkan  mobil berdasarkan  kualitasnya  dengan  metode decision  tree menggunakan  atribut-atibut yang digunakan antara lain safety, persons,
buying, maint, lug_boot, doors
2. Pemilihan  kendaraan  mobil  yang  tepat sesuai  kebuituhan  dapat  menggunakan aplikasi data mining RapidMiner menggunakan  metode decision  tree serta algoritma  C4.5  dengan  tingkat  keakuratan dari  perhitungan  dengan  metode confusion matrix yang  sudah  dilakukan  dengan menggunakan software WEKA  dengan tingkat akurasi 92.4% , Precision 92.4% dan Recall 92.4%.

## V. UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  pihak  yang  telah  membantu sehingga  tulisan  ini  dapat  diselesaikan.  Terutama kami  mengucapkan  banyak  terima  kasih  kepada dosen  mata  kuliah  Machine  Learning    yaitu  Bapak Dr.Yan Rianto M.Eng yang telah banyak memberikan ilmu kepada kami terkait tentang Data Mining dan Machine Learning.

## REFERENSI
[1] J. Larkin, M&A activity to drive fundamental changes in global automotive industry in 2010 , vol. 190, no. 5. 2010. [2]
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. [3] R. Wajhillah, S. Nusa, and M. Sukabumi, “Optimasi
Algoritma Klasifikasi C4 . 5 Berbasis Particle Swarm Optimization,” no. May, 2016.
[4] G. Dimitoglou, J. a Adams, and C. M. Jim,
“Comparison of the C4.5 and a Naive Bayes Classifier for the Prediction of Lung Cancer Survivability,” J.
Neural Comput. , vol. 4, no. 8, pp. 1–9, 2012.
[5] M. Berliana, M. Gito, and M. Agus, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Dalam Klasifikasi Data Mining,” vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2018.
[6] Y. S. Luvia, A. P. Windarto, S. Solikhun, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Predikat Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2018.
[7] Https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/car+evaluation, “Document.pdf.” .
[8] B. Zupan, M. Bohanec, I. Bratko, and J. Demsar,
“Machine learning by function decomposition,” Icml , pp. 421–429, 1997.
[9] M. Bohanec and V. Rajkovic, “Knowledge acquisition and explanation for multi-attribute decision making.,” vol. 1, no. 1, pp. 1–19, 1988.