## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 BERBASIS PARTICLE SWARM OPTMIZATION UNTUK PREDIKSI HASIL LAYANAN KEMUDAHAN DONASI ZAKAT DAN PROGRAM
Nur Lutfiyana
Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri http://www.nusamandiri.ac.id
nur.lutfiyana@nusamandiri.ac.id
Abstract— Cashless  Service  is  a  donation  facility donated  to  donors  using  non-cash  donation services  through  banking  or  other  channeling. Convenience is part of the service commitment of RZ institutions as a means for donors or partners who  wish  to  donate.  Efforts  to  develop  the organization  to  a  better  direction  in  improving the  satisfaction  of  the  donors  to  the  service process  provided  is  a  necessity,  therefore  it  is needed an introduction in the prediction of loyal and disloyal donor transactions, in order to know the easy access donations that have been applied. This,  the  researchers  used  two  comparative models:  algorithm  model  C4.5  and  Particle Swarm Optimization (C4.5) based C4.5 algorithm model.  After  testing  the  accuracy  value  obtained for model classification algorithm C4.5 of 83.91% and  PSO  (Particle  Swarm  Optimization)  C4.5 algorithm  resulted  in  AUC  0.889  value  of accuracy  of  PSO-based  C4.5  algorithm  based  on diagnostic value Good Classification.
Keywords:  Ease  Donation,  C4.5,  Particle  Swarm Opimization (PSO)
Intisari — Layanan Cashless adalah  Layanan kemudahan donasi yang diberikan kepada donatur dengan  menggunakan  layanan  donasi  non  tunai melalui  perbankan  atau  channeling  lainnya. Kemudahan adalah bagian dari komitmen layanan dari  lembaga  RZ  sebagai  sarana  untuk  donatur atau  mitra  yang  ingin  berdonasi. Upaya  untuk mengembangkan  organisasi  ke  arah  yang  lebih baik dalam meningkatkan  kepuasan para donatur terhadap  proses  pelayanan  yang  diberikan merupakan  suatu  keharusan,  oleh  karena  itu dibutuhkan  pengenalan  dalam  prediksi  terhadap transaksi donatur yang loyal dan tidak loyal, agar bisa diketahui akses kemudahan donasi yang telah di terapkan. Dengan demikian, peneliti menggunakan  dua  model  perbandingan  yaitu: model  algoritma  C4.5  dan  model  algoritma  C4.5 berbasis Particle  Swarm  Optimization (PSO). Setelah  dilakukan  pengujian  nilai  akurasi  yang  di dapatkan  untuk  model  algoritma  klasifikasi  C4.5 sebesar 83,91 % dan algoritma C4.5 berbasis  PSO
( Particle    Swarm    Optimization )    menghasilkan nilai    AUC  0.889    dari  nilai  akurasi  algoritma klasifikasi  C4.5  berbasis  PSO,  dengan    nilai diagnosa Good Classification.
Kata kunci: Kemudahan Donasi, C4.5, Particle Swarm Opimization (PSO)

## PENDAHULUAN
Kemudahan adalah bagian dari komitmen  layanan  dari  lembaga  RZ  sebagai sarana  untuk  donatur  atau  mitra  yang  ingin berdonasi.  Layanan Cashless adalah  Layanan kemudahan  donasi  yang  diberikan  kepada donatur  dengan  menggunakan  layanan  donasi non  tunai  melalui  perbankan  atau channeling lainnya.  Lembaga  Zakat  adalah  Lembaga  yang memfasilitasi  untuk  mengamanahkan  zakat, infak/shadaqah  serta  program-program  lainnya dikemas  dalam  bentuk  yang  kreatif dan  inovatif, sehingga  donatur  akan  terus  bertambah.    Tetapi dalam    kenyataannya    donatur    suka    berpindah Lembaga  zakat  satu  ke  lembaga  yang  lainnya. Sehingga  Lembaga Zakat yang  memiliki  jumlah donatur  yang  banyak  memiliki  kecenderungan kompetisi  yang  ketat  dan  mempertahankan donatur  merupakan  tantangan  besar  pada  suatu lembaga. Sepanjang  tahun  2001  sampai  sekarang merupakan  era  kebangkitan  baru  dalam perekonomian Indonesia yaitu dengan kehadiran Badan Amil Zakat (BAZ) serta Lembaga-Lembaga Amil Zakat (LAZ) dalam meningkatkan pertumbuhan  ekonomi  dhuafa  sangat  signifikan, terbukti  dengan  tumbuhnya  pengelolaan  zakat dengan pola distribusi pada arah pengembangan produktivitas mustahik.
Menurut  BAZNAS:  Potenzi  zakat  di Indonesia  mencapai  Rp  217  triliun,  namun  baru terserap  dan  dikelola  oleh  lembaga  amil  zakat sebesar  Rp  2,73  trilun  (sekitar  1%).    Dengan pengelolaan yang baik, zakat merupakan sumber dana  potensial  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk memajukan  kesejahteraan  umum  bagi  seluruh
masyarakat.  Optimalisasi  dana  zakat  terhadap upaya penanggulangan kemiskinan telah terbukti dapat  menekan  angka  kemiskinan  sebesar  10,79 persen.
Pengentasan  kemiskinan  memerlukan suatu  upaya  pemberdayaan  yang  bersifat bottomup  dengan  melibatkan  seluruh  elemen masyarakat  melalui  budaya  tolong-menolong (Munir, 2005). Dengan hadirnya peran serta dari pihak  instansi,  tataran  pemerintahan  dan stakeholder lainnya  agar  lebih  peduli  untuk kolaborasi terhadap optimalisasi dalam penanggulangan  kemiskinan,  baik  dari  segi potensi  dana  zakat  atau  program pemberdayaan lainnya  yang  ada  sampai  pengelolaan  dari  dana zakat  tersebut.  Jika  tidak  adanya  saling  sinergi akan  semakin meningkatnya tingkat kemiskinan. Untuk itu layanan kemudahan donasi di lembaga RZ  ini  membuat  layanan  yang  membuat  para donatur  semakin  mudah  untuk  bisa  berdonasi dimanapun dan kapanpun.
Dalam    proses    perencanaan    kerja lembaga  zakat,      bagi    sebuah    lembaga  zakat untuk dapat
memproyeksikan jumlah pendapatan  lembaga  zakat  dari  tahun-tahun mendatang.  Agar  pengentasan  kemiskinan semakin  berkurang,  dengan  terbentuknya lembaga  zakat  bergerak  di  bidang  sosial    dapat menentukan  besarnya  pencapaian  dari    jumlah donasi donatur  aktif  yang  dimiliki. Untuk  dapat mengetahui  jumlah  donasi donatur  aktif,  maka perlu  sebuah  model  yang  dapat  melihat  hasil donasi  donatur  sehingga  lembaga zakat  dapat mengenali    prediksi  donasi  transaksi  donatur loyal  dan  tidak  loyal  dan  mampu memprediksi seberapa    banyak    donatur    yang    akan meninggalkan    lembaga  zakat    dan    berpindah kepada    lembaga  lain.  Dengan    mengetahui prediksi  layanan  kemudahan  donasi    donatur berbasis  program,  lembaga  zakat    juga  dapat meningkatkan hubungan
dengan para donaturnya.
Maka    untuk    bisa  mempertahankan donatur    kita    harus  mengetahui    pola    donatur agar  bisa  memprediksi  donasi  bzakat  dan bdonasiberbasis program berdasarkan  transaksi data yang ada. Klasifikasi merupakan  topik  yang penting  dalam  penelitian  data mining.  Dimana terdiri  dari    sekumpulan  data  yang  masing- masing    sudah  dikelompokkan    kedalam    kelas tertentu,  masalah  klasifikasi  yang  diperhatikan yaitu    dengan    penentuan  aturan  yang memungkinkan adanya klasifikasi walaupun data yang ada belum  menunjukkan  hal  tersebut.
Data  mining  merupakan  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar (Santosa  &  Willy,  2011).  Peneliti  Hermansyah
(Hermansyah,  2011)  melakukan  penelitian strategi  pengembangan  donatur  pada  lembaga amil  zakat  dengan  pendekatan  data  mining, metode  yang  digunakan clustering dan  hasil pengelompokkan  tersebut  di  evaluasi  dengan artificial  neural  network dan  menggunakan metode association  rules untuk  menganalisa  peta pemasaran serta dirumuskan strategi pengembangan donatur berdasarkan data transaksi  dan  visi  misi.  Hasil  terdapat  dua kelompok  donatur  lembaga  amil  zakat  yaitu kelompok low 25%  dan high 75%  beserta karakteristik program dan potensi pengembangan donatur.  Akurasi decision    tree lebih    baik dibandingkan  dengan neural  network (Tsai  & Chen, 2010)

## BAHAN DAN METODE
Peneliti Hermansyah (Hermansyah, 2011) melakukan  penelitian  strategi  pengembangan donatur  pada  lembaga  amil  zakat  dengan pendekatan  data  mining,  metode  yang  digunakan clustering  dan  hasil  pengelompokkan  tersebut dievaluasi  dengan  artificial  neural  network  dan menggunakan  metode  association  rules  untuk menganalisa  peta  pemasaran  serta  dirumuskan strategi pengembangan donatur berdasarkan data transaksi  dan  visi  misi.  Hasil  terdapat  dua kelompok  donatur  lembaga  amil  zakat  yaitu kelompok  low  25%  dan  high  75%  beserta karakteristik program dan potensi pengembangan donatur.
Peneliti  Ragita  (Aprillisa  &  Wirawan, 2013)  analisis  manajemen  hubungan  terhadap donatur untuk meningkatkan loyalitas dan jumlah donatur vihara. Peneliti menggunakan pendekatan kualitatif  dengan  metode  wawancara  semi terstruktur,  observasi  serta  analisis  dokumen. Berdasarkan  time  horizon,  data  yang  diambil merupakan  data  one  shot  dan  cross-sectional  di dapatkan  hasil  yang  dapat  mengacu  loyalitas  dari tiap donatur.
Peneliti  Aryani  dan  Rosinta  (Aryani  & Rosinta,  2011)  pengaruh  kualitas  layanan terhadap  kepuasan  pelanggan  dalam  membentuk loyalitas pelanggan. Peneliti menggunakan pendekatan  kuantitatif  berdasarkan  teknik pengumpulan  data  dan  informasi  ada  dua  macam data  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Model dilakukan dalam peneliti ini menggunakan metode estimasi  Maximum  Likelihood  dan  menggunakan metode  structural  equation  modeling  (SEM)  yang dinilai  lebih  efisien  dan  unbiased  jika  asumsi multivariate  terpenuhi.  Dimensi  terkuat  dalam menjelaskan  kualitas  layanan  berturut-turut adalah  reliability,  responsiveness,  assurance, empathy  dan  tangibility.  Hal  ini  terbuki  dari  hasil penelitian  ang  menunjukkan  bahwa  sebesar
72,9%  variabel  kepuasan  pelanggan  dapat dijelaskan  kualitas  layanan,  sedangkan  sisanya sebesar 27,1% dipengaruhi oleh faktor lain di luar variable kualitas layanan.

## Layanan Kemudahan Donasi
Layanan Cashless adalah Layanan
kemudahan donasi yang diberikan kepada donatur dengan  menggunakan  layanan  donasi  non  tunai melalui  perbankan  atau  channeling  lainnya. Kemudahan adalah bagian dari komitmen layanan dari  lembaga  RZ  sebagai  sarana  untuk  donatur atau mitra yang ingin berdonasi.
Tuntutan  akan  kinerja  untuk  menjadi organisasi yang profesional dan memiliki program kerja  yang  jelas  dan  terencana  bagi  organisasi merupakan  suatu  kebutuhan  untuk  menjawab tantangan  zaman.  Upaya  untuk  mengembangkan organisasi  ke  arah  yang  lebih  baik  dalam meningkatkan  kepuasan  para  donatur  terhadap proses  pelayanan  yang  diberikan  merupakan suatu  keharusan,  oleh  karena  itu  dibutuhkan strategi  layanan  donasi  agar  lebih  memudahkan para donatur.

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  Pohon  keputusan adalah  model  prediksi  menggunakan  struktur pohon  atau  struktur  berhirarki.  Selain  karena pembangunannya  relatif  cepat,  hasil  dari  model yang  dibangun  juga  mudah  untuk  dipahami, sehingga Decision  Tree ini  merupakan  metode klasifikasi  yang  paling  popular  digunakan. Decision  Tree adalah flow-chart seperti  struktur tree ,  dimana  tiap  internal node menunjukkan sebuah test pada  sebuah  atribut,  tiap  cabang menunjukkan  hasil  dari  test  dan leaf  node menunjukkan  class-class  atau class  distribution (Sunjana,  2010).  Algoritma  ini  digunakan  untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan  yang mudah dimengerti, fleksibel, dan menarik karena dapat  divisualisasikan  dalam  bentuk  gambar (Gorunescu,  2011).  Sebelumnya  diakhir  tahun 1970  sampai  awal  tahun  1980  J.  Ross  Quinlan, seorang  peneliti  dibidang machine  learning , membuat  sebuah  algoritma decision  tree yang dikenal dengan ID3 ( Iterative Dichotomiser ). Algoritma  C4.5  atau  pohon  keputusan mirip  sebuah  pohon  dimana  terdapat  node internal  (bukan  daun)  yang  mendeskripsikan atribut-atribut,  setiap  cabang  menggambarkan hasil  dari  atribut  yang  diuji,  dan  setiap  daun menggambarkan  kelas.  Pohon  keputusan  dengan mudah  dapat  dikonversi  ke  aturan  klasifikasi. Secara  umum  keputusan  pengklasifikasi  pohon memiliki  akurasi  yang  baik,  namun  keberhasilan penggunaan  tergantung  pada  data  yang  akan diolah.
Sumber: (Gorunescu, 2011). Gambar 1. Contoh konsep pohon keputusan
sederhana
Pada Gambar 1 variabel target untuk pohon keputusan  adalah  membeli  pada  toko,  dengan pengklasifikasian  ya  atau  tidak.  Variabel predictor adalah  taxable  income  (<34.000  atau  >  34.000), marital  status  (married,  divorced,  atau  single). Simpul  akar  merupakan  simpul  keputusan, pengujiannya apakah taxable income < 34.000 atau > 34.000.
Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep information  gain atau entropy  reduction untuk memilih  pembagian  yang  optimal  (Larose,  2005). Tahapan  dalam  membuat  sebuah  pohon keputusan  dengan  algoritma  C4.5  (Gorunescu, 2011). yaitu:
1. Mempersiapkan  data training ,  dapat  diambil dari  data  histori  yang  pernah  terjadi sebelumnya  dan  sudah  dikelompokan  dalam kelas-kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon dengan menghitung  nilai gain yang  tertinggi  dari masing-masing  atribut  atau  berdasarkan  nilai index  entropy terendah.  Sebelumnya  dihitung terlebih  dahulu  nilai index  entropy ,  dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑖) =   ∑ 𝑓(𝑖, 𝑗). log 2𝑓[(𝑖, 𝑗)] 𝑚 𝑗=1 ............. (1) Keterangan: i = himpunan kasus m = jumlah partisi i f(i,j) = proposi j terhadap i 3. Hitung nilai gain dengan rumus:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑠𝑝𝑙𝑖𝑡 =   − ∑ ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑥 𝐼𝐸(𝑖) 𝑝 𝑖=1 .......... (2)
p = jumlah partisi atribut ni = proporsi ni terhadap i n  = jumlah kasus dalam n
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua record terpartisi . Proses partisi pohon keputusan akan
berhenti disaat:
a) Semua tupel dalam record dalam simpul m mendapat kelas yang sama
b) Tidak ada atribut dalam record yang dipartisi lagi
c) Tidak ada record didalam cabang yang kosong.
Particle Swarm Optimization Particle  Swarm  Optimimization (PSO) adalah  didasarkan  pada  perilaku  sekawanan burung atau ikan. Algoritma PSO meniru perilaku sosial  organisme  ini.  Perilaku  sosial  terdiri  dari tindakan  individu  dan  pengaruh  dari  individu- individu  lain  dalam  suatu    kelompok  (Santosa  & Willy, 2011).  PSO merupakan metode pencarian penduduk  yang    berasal  dari  penelitian  untuk gerakan  sekelompok  burung  atau  ikan.  Serupa dengan  algoritma  genetik  (GA),  PSO  melakukan pencarian  menggunakan  populasi  ( swarm )  dari individu  (partikel)  yang  akan  duperbaharui  dari iterasi ke iterasi.
Untuk  PSO  dapat  diasumsikan  sebagai Kata  partikel  menunjukkan,  misalnya,  seekor burung  dalam  kawanan  burung.  Setiap  individu atau partikel berperilaku dengan cara menggunakan kecerdasannya (intelligence) sendiri  dan  juga  dipengaruhi  perilaku  kelompok kolektifnya.  Dengan  demikian,  jika  satu  partikel atau seekor burung menemukan jalan yang tepat atau  pendek  menuju  ke  sumber  makanan,  sisa kelompok  yang  lain  juga  akan  dapat  segera mengikuti jalan tersebut meskipun lokasi mereka jauh  di  kelompok  tersebut  (Santosa  &  Willy, 2011).  PSO  digunakan  untuk  memecahkan masalah optimasi.
Menemukan solusi yang optimal, masing- masing  partikel  bergerak  kearah  posisi  yang terbaik  sebelumnya  dan  posisi  terbaik  secara global.  Sebagai  contoh,  partikel  ke-i  dinyatakan sebagai: xi =  ( xi1,  xi2,....xid )  dalam  ruang  d- dimensi.  Posisi  terbaik  sebelumnya  dari  partikel ke-i  disimpan  dan  dinyatakan  sebagai pbesti = ( pbesti,1,  pbesti,2,...pbesti,d ).  Indeks  partikel terbaik  diantara  semua  partikel  dalam  kawanan group  dinyatakan  sebagai  gbestd.  Kecepatan partikel  ke-i  dinyatakan  sebagai: vi = ( vi,1,vi,2,....vi,d ).  Modifikasi  kecepatan  dan  posisi tiap  partikel  dapat  dihitung  menggunakan kecepatan  saat  ini  dan  jarak pbest  i,d ke gbestd seperti ditunjukan persamaan berikut:
vi,d = w * vi,d + c1 * R * (pbesti,d - xi,d) + c2 * R * (gbestd - xi,d) .................................................................... (3) xid = xi,d + vi,d .................................................................... (4)
Dimana: Vi,d = Kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i
w  = Faktor bobot inersia c1, c2 = Konstanta akeselerasi (learning rate) R   = Bilangan random (0-1) xi,d  = Posisi saat ini dari partikel ke-i pada  iterasi ke-i pbesti  = Posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i gbesti  = Partikel  terbaik  diantara semua  partikel  dalam  satu  kelompok atau populasi n = Jumlah partikel dalam kelompok d = Dimensi
Metode  penelitian  eksperimen,    terdapat beberapa    tahapan  penelitian    yang  dilakukan seperti berikut:
1. Pengumpulan data Pada  tahap  ini  ditentukan  data  yang  akan diproses.  Mencari    data    yang    tersedia, memperoleh    data    tambahan    yang dibutuhkan,  mengintegrasikan  semua    data kedalam  data  set,  termasuk  variabel  yang diperlukan  dalam proses.
2. Pengolahan awal data Ditahap    ini    dilakukan    penyeleksian    data, data    dibersihkan    dan    ditransformasikan kebentuk  yang  diinginkan   sehingga  dapat dilakukan  persiapan  dalam  pembuatan model.
3. Model yang diusulkan Pada    tahap    ini    data    dianalisis, dikelompokan    variabel    mana    yang berhubungan    dengan    satu    sama    lainnya. Setelah    data    dianalisis    lalu  diterapkan model-model    yang    sesuai    dengan    jenis data.    Pembagian    data  kedalam    data latihan    (training    data)    dan    data    uji (testing    data)    juga  diperlukan  untuk pembuatan model.
4. Eksperimen dan pengujian model Pada  tahap  ini  model  yang  diusulkan  akan diuji  untuk  melihat  hasil  berupa  rule  yang akan  dimanfaatkan  dalam  pengambilan keputusan.
5. Evaluasi dan validasi hasil Pada    tahap    ini  dilakukan    evaluasi terhadap  model  yang  ditetapkan  untuk mengetahui tingkat keakurasian model.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Model Algoritma C4.5 Algoritma    C4.5    untuk  model    yang    pertama dilakukan.    Berikut    langkah-langkah  yang  akan dilakukan sebagai berikut:
1. Menghitung    jumlah    kasus    class    YES    dan class    NO    serta    nilai  Entropy  dari  semua kasus. Kasus dibagi berdasarkan atribut pada Tabel 1.  dengan  jumlah  kasus  3356 record,
kelas    YES    ada    1739  record  dan  kelas  NO sebanyak  1617  record  sehingga  didapat entropy:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑖) =   ∑ (𝑖, 𝑗). log 2𝑓[(𝑖, 𝑗)] 𝑀 𝑗=1 ........ (5) = (-1739/3356 . Log2(1739/3356)) + (-1617/3356 . Log2 (1617/3356))
= 0,999
2. Hitung    nilai  Gain    dari  masing-masing atribut    pada  Tabel    3.3,    sebagai    contoh untuk jumlah donasi: ≤ 1745000 = 94/3356
> 1745000 =  125/3356 Atribut jumlah donasi ≤ 1745000 terdiri dari 19  class  YES,  75  class  NO  dan  untuk  Atribut jumlah  donasi  >  1745000  terdiri  dari  120 class YES, 5 class NO. Nilai entropynya dapat dihitung sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦. 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 =   ∑ 𝑛𝑖 𝑛 𝑝 𝑖=1 ...................................... (6) Jumlah  donasi  ≤  1745000  =  (-19/94  . Log2(19/94)) + (-75/94 . Log2 (75/94)) = 0,726 Jumlah  Donasi  >  1745000  =  (-120/125  . Log2(120/125)) + (-5/125 . Log2 (5/125)) = 0,242
E  split jumlah  donasi  =  ((94/3356.  (0,726))  + ((125/3356 . (0,242)) = 0,029
Gain jumlah donasi = 0,999 – 0,029 = 0,969
Tabel 1. Informasi Gain untuk Algoritma C4.5 Candidate Split Child Nodes Entropy Gain Jumlah Mustahik 1 ≤ 0.500 0,725 0,273 > 0.500 2 Bulan Donasi Januari 0,009 0,361 Februari 0,020 Maret 0,029 April 0,056 Mei 0,043 Juni 0,038 Juli 0,136 Agustus 0,117 September 0,029 Oktober 0,062 November 0,060 Desember 0,039 3 Metode Bayar ATM 0,064 0,883 Autodebet 0,010
Ebanking 0,008 EDC 0,001 Setoran tunai 0,023 Setoran via bank 0,003 Zisco setor teller 0,006 4 Jml bulan ≤ 0.500 0,05 0,949 > 0.500 ≤ 1.500 0 0 > 1.500 ≤ 2 0 0 > 2 ≤ 6.500 0,121 0,878 > 6.500 ≤ 7.500 0,008 0,990 > 7.500 5 Jml Donasi ≤ 7500 0,009 0,989 > 7500 ≤ 53250 0,004 0,995 > 53250 ≤ 66000 0 0 > 66000 ≤ 705000 0,004 0,995 > 705000 ≤ 186430 0 0 > 186430 ≤ 199500 0,006 0,993 > 199500 ≤ 197000 0,013 0,986 > 197000 ≤ 450000 0,008 0,091 > 450000 ≤ 1400000 0,014 0,985 > 1400000 ≤ 1745000 0,209 0,969 > 1745000 ≤ 2050000 0,006 0,993 > 2050000 Sumber: (Lutfiyana, 2017)
Analisis  Evaluasi  dan  Validasi  Hasil  Dari hasil  pengujian,  dengan  dilakukan  evaluasi  baik secara confusion matrix maupun ROC Curve maka terbukti  bahwa  pengujian  yang  dilakukan algoritma  klasifikasi  C4.5  memiliki  nilai  akurasi yang lebih tinggi dibandingan dengan menggunakan  algoritma  klasifikasi  C4.5.  Nilai akurasi  untuk  model  algoritma  klasifikasi  C4.5 sebesar  83,91  %  dan  nilai  akurasi  algoritma klasifikasi  C4.5  berbasis  PSO  sebesar  83,49  % dengan  selisih  akurasi  sebesar  0,42  %,  dapat dilihat pada Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Pengujian Algoritma C4.5 dan Algoritma
C4.5 berbasis PSO Accuracy AUC C4.5 83,91 % 0,884 C4.5 Berbasis PSO 83,49 % 0, 889 Sumber: Sumber: (Lutfiyana, 2017)
Untuk  evaluasi  menggunakan  ROC  curve sehingga    menghasilkan    nilai    AUC  ( Area  Under Curve )  untuk  model  algoritma  C4.5  mengasilkan nilai  0.884  dengan  nilai  diagnosa Good
Classification ,  sedangkan  untuk  algoritma  C4.5 berbasis  PSO    ( Particle    Swarm    Optimization ) menghasilkan  nilai  0.889  dengan  nilai diagnosa Good  Classification ,  dan  selisih  nilai  keduanya sebesar  0.005.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  2 dibawah ini.
Sumber: (Lutfiyana, 2017) Gambar 2. Hasil ROC curve (Algoritma C4.5 dan Algoritma C4.5 berbasis PSO)
Pembahasan Berdasarkan    hasil    eksperiment    yang dilakukan  untuk  memecahkan masalah  prediksi hasil    layanan  kemudahan  donasi  zakat  dan program,    dapat    disimpulkan    bahwa eksperiment    menggunakan    metode    C4.5 dilakukan    mulai    dari  eksperiment    untuk menghitung  dan  mendapatkan  rule-rule  model algoritma, eksperiment langkah awal menghiutng  jumlah  kasus,  3356  record, menghitung  entropy  dan  nilai  gain  untuk  semua atribut  dilakukan,  untuk  mendapatkan  nilai  gain tertinggi. Gain jumlah mustahik: 0,273, gain bulan donasi  0,361,  gain  metode  bayar  0,833,  gain jumlah  bulan  entropy  0,05  yaitu  0,949,  gain jumlah  donasi  dengan  entropy  0,004  yaitu  gain 0,995.
Eksperiment  selanjutnya  menggunakan metode  C4.5 berbasis PSO dilakukan  mulai  dari eksperiment    untuk    menghitung  dan mendapatkan rule-rule model algoritma, eksperiment  langkah  awal  menghiutng  jumlah kasus, 3356 record, menghitung entropy dan nilai gain  untuk  semua  atribut  dilakukan,  untuk mendapatkan  nilai  gain  tertinggi.  Gain  jumlah mustahik, dengan entropy 0,940 yaitu gain 0,588, gain  bulan  donasi  0,202,  gain  metode  bayar 0,882,  gain  jumlah  bulan  entrpy  0,001  yaitu 0,998,  gain  jumlah  donasi  dengan  entropy  0,001 yaitu gain 0,998.
Berdasarkan  hasil  eksperiment,  dengan melakukan  pengujian  model  untuk  mengukur tingkat akurasi dan AUC. Model Confusion Matrix untuk  Algoritma  C4.5,  bahwa  untuk  jumlah True Positive (TP)  adalah  1507  untuk False Negative (FN) adalah 430, untuk False Positive (FP) adalah 110, dan untuk True Negative (TN) adalah 1309. Tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  metode algoritma  C4.5  adalah  sebesar  83.91%  nilai  AUC sebesar  0.884  dengan  nilai  akurasi Good Classification .  Model Confusion  Matrix untuk Algoritma  C4.5  berbasis  PSO,  bahwa  untuk jumlah True  Positive (TP)  adalah  1538  untuk
False Negative  (FN)  adalah  475,  untuk False Positive (FP) adalah 79, dan untuk True Negative (TN)  adalah  1264.  Tingkat  akurasi  dengan menggunakan  metode  algoritma  C4.5  berbasis PSO  adalah  sebesar  83.49%  dan  nilai  AUC sebesar  0.889  dengan  nilai  akurasi Good Classification .

## KESIMPULAN
Sebuah  lembaga  untuk  memprediksi hasil  layanan  kemudahan  donasi,  salah  satu algoritma  data  mining    yang  dapat  digunakan adalah    algoritma  C4.5.  Selain  menghasilkan model    sederhana    yang    mudah    dimengerti, algoritma    ini    juga  memiliki    tingkat    akurasi yang    tinggi    dalam    proses    klasifikasi donasi/transaksi.  Algoritma  C4.5  juga  cukup handal  dalam  mengolah  nilai  numerik  dan nominal.
Untuk  mendapatkan  model  yang  lebih akurat,   algoritma    PSO    dapat  diterapkan  untuk proses  pembobotan  attribut.  Pembobotan attribut    ini  diharapkan  dapat    memperbaiki attribut    attribut    numerik    sehingga    dapat memiliki    nilai  informasi  yang    lebih    tinggi  saat dihitung  dengan  algoritma  C4.5.  Dengan  adanya penyempitan  skala  pada  nilai  numerik,  attribut attribut numerik akan lebih mudah dipecah  oleh algoritma    C4.5.  Model    yang    diperoleh    pun menjadi    lebih   akurat  dalam  mengklasifikasikan loyalitas pelanggan.
Hasil  penelitian    untuk    nilai    akurasi yang  didapat  pada  model  algoritma  C4.5  adalah 83,91%  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan model  algoritma  C4.5  berbasis  PSO  adalah 83,49%.  Dari    hasil    tersebut  didapatkan    selisih antara    kedua    model    yaitu    sebesar    0.42%. Sementara    untuk  evaluasi    menggunakan    ROC curve  untuk  kedua  model  yaitu,  untuk  model algoritma  C4.5  nilai  AUC  adalah  0,884 dengan tingkat    diagnosa Good  Classification ,  dan  untuk model    algoritma  C4.5  berbasis  PSO  nilai  AUC adalah  0,889  dengan  tingkat  diagnosa Good Classification ,  selisih  nilai  AUC  sebesar  0,005. Sehingga  dapat  disumpulkan  bahwa  hanya
penerapan  algoritma  C4.5  dapat  meningkatkan nilai akurasi.
Dengan  model    prediksi    kemudahan layanan donasi  yang  baik,  lembaga zakat dapat meningkatkan    layanan  kepada  donatur,    serta dapat  menggunakan  model  sebagai  acuan  dalam meningkatkan    layanan  berdasarkan  zakat  dan program.

## REFERENSI
Aprillisa,  R.,  &  Wirawan,  A.  R.  (2013).  ANALISIS DAN  PERANCANGAN  SISTEM  INFORMASI MANAJEMEN HUBUNGAN TERHADAP DONATUR UNTUK MENINGKATKAN LOYALITAS  DAN  JUMLAH  DONATUR VIHARA DHAMMADIPA SURABAYA. CALYPTRA , 2 (1),  1–14.  Retrieved  from http://journal.ubaya.ac.id/index.php/jimus /article/view/120
Aryani,  D.,  &  Rosinta,  F.  (2011).  Pengaruh Kualitas  Layanan  Terhadap  Kepuasan Pelanggan  Dalam  Membentuk  Loyalitas Pelanggan. BISNIS & BIROKRASI: Jurnal Ilmu
Administrasi Dan Organisasi , 7 (2).
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining  Techniques and  Models .  Berlin,  Heidelberg:  Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642- 19721-5_5
Hermansyah,  A.  (2011). Strategi  Pengembangan
Donatur  Pada  Lembaga  Amil  Zakat  Dengan Pendekatan  Data  Mining. Universitas Indonesia. Retrieved from http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/2017209 5-T28731-Strategi pengembangan.pdf
Lutfiyana,  N.  (2017). Laproan  Akhir  Penelitian Mandiri . Jakarta.
Munir,  M.  (2005). Matra  Dakwah  Pengembangan Masyarakat,  Pengembangan  Sumber  Daya Manusia (1st  ed.).  Yogyakarta:  Pustaka Pesantren.
Santosa,  B.,  &  Willy,  P.  (2011). Metoda Metaheuristik,  Konsep  dan  Implementasinya (1st  ed.).  Surabaya:  Guna  Widya.  Retrieved from http://gunawidya.com/metode- metaheuristik-konsep-dan-implementasi/
Sunjana.  (2010).  Seminar  Nasional  Aplikasi Teknologi  Informasi  (SNATI).  In Seminar Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi (SNATI) (pp.  24–29).  Yogyakarta:  UII.
Retrieved from
http://journal.uii.ac.id/Snati/article/view/
1857
Tsai,  C.-F.,  &  Chen,  M.-Y.  (2010).  Variable selection  by  association  rules  for  customer churn prediction of multimedia on demand. Expert  Systems  with  Applications , 37 (3), 2006–2015.
https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2009.06.0 76