Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E- ISSN 2503-2933 2862

## Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5
Fauji Faisal Nugraha* 1 , Iyan Sunandar 2 , Christina Juliane 3 1,2,3 STMIK LIKMI; Jl. Ir. H. Juanda No. 96 Bandung, (022) 250 2121 e-mail: * 1 fauji.kun@gmail.com, 2 akhtarhaidar01@gmail.com, 3 Christina.juliane@likmi.ac.id

## Abstrak
Masalah  permukiman  hingga  saat  ini  masih  menjadi  masalah  utama  yang  dihadapi oleh sebagian  wilayah.  Tidak  tertatanya  kawasan  permukiman  dapat  menciptakan  lingkungan permukiman  layak  huni,  produktif  dan  berkelanjutan.  Selain  itu,  belum  terpenuhinya  Standar Pelayanan  Minimal  (SPM)  pada  beberapa  kawasan  permukiman  menyebabkan  keadaan lingkungan  permukiman  yang  tidak  layak  dan  berada  di  bawah  standar  pelayanan  minimal seperti  rendahnya  mutu  pelayanan  air  minum,  drainase,  limbah,    sampah    serta  masalah- masalah  lain  seperti  kepadatan  dan  ketidakteraturan    bangunan    yang    lebih    lanjut berimplikasi    pada    meningkatnya    bahaya  kebakaran  maupun  dampak  sosial  seperti  tingkat kriminal  yang  cenderung  meningkat  dari  waktu  ke  waktu.  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan  metode  klasifikasi  Data  Mining  yaitu  dengan  Algoritma  C4.5  untuk mengklasifikasikan  kegiatan  dalam  memperoleh  kegiatan  dengan  Skala  Sangat  Prioritas, Prioritas  dan  Belum  Prioritas.  Sampel  sumber  data  diambil  dari  data  investasi  kegiatan Program  KOTAKU  di  Kabupaten  Kuningan.  Dari  hasil  pengujian  yang  diperoleh  untuk  nilai Accuracy  Algoritma  C4.5  adalah  sebesar  95,98%.  Dengan  demikian  Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  dan  teknik  terbaik  untuk  mengklasifikasikan  data  investasi  kegiatan dalam memperoleh dana bantuan yang bersumber dari pemerintah.
Kata kunci — Data Mining, Algoritma C4.5, Investasi Kegiatan

## Abstract
The  problem  of  settlements  is  still  the  main  problem  faced  by  some  regions.  The unorganized  settlement  area  can  create  a  livable,  productive  and  sustainable  residential environment.  In  addition,  the  non-fulfillment  of  Minimum  Service  Standards  (SPM)  in  several residential  areas  causes the  environmental  conditions  of  the  settlements  to  be inadequate  and below the  minimum  service  standards  such  as  low  quality  of  drinking  water,  drainage,  waste, garbage and other problems such as overcrowding and irregularities. buildings which further have  implications  for  increasing  fire  hazards  as  well  as  social  impacts  such  as  crime  rates which  tend  to  increase  from  time  to  time.  In  this  study,  the  authors  use  the  Data  Mining classification  method,  namely  the  C4.5  Algorithm  to  classify  activities  in  obtaining  activities with  a  Very  Priority,  Priority  and  Not  Priority  Scale.  The  sample  of  data  sources  was  taken from investment data for the KOTAKU Program activities in Kuningan Regency. From the test results obtained for the Accuracy Algorithm C4.5 value is 95.98%. Thus the C4.5 algorithm is the best algorithm and technique for classifying investment activity data in obtaining aid funds sourced from the government.
Keywords — data mining, algorithms of classification, algorithm C 4.5, the education fund
2863 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E-ISSN 2503-2933
1. PENDAHULUAN
encana    penataan    lingkungan    permukiman    merupakan    rencana    tata    ruang pembangunan  di  tingkat  desa  untuk  kurun  waktu  5  tahun  yang  disusun  berdasarkan aspirasi,   kebutuhan  dan  cita ‐ cita  masyarakat  untuk  memperbaiki  kondisi  lingkungan permukiman  mereka  serta  mendukung  kesiap ‐ siagaan  masyarakat  terhadap  bencana.  Investasi kegiatan  harus  disusun  dan  disepakati  oleh  warga  masyarakat  dan  kesepakatan  tersebut disyahkan  oleh  Lurah/Kuwu  dan  lembaga  terkait.  Penyusunan  rencana  kegiatan  merupakan pendekatan  antara  pembangunan  infrastruktur  Berbasis  Masyarakat,  Penguatan  Peran  Pemda sebagai Nakhoda dan Kolaborasi antara Pemerintah Daerah dan pemangku kepentingan lainnya di  Kabupaten.  Melalui  sinergi  ketiga  pendekatan    tersebut    diharapkan    dapat    lebih mempercepat  penanganan permukiman yang layak huni, produktif dan berkelanjutan. Dengan terbatasnya sumber dana dari pemerintah untuk itu maka perlu adanya pengklasifikasian Skala Sangat Prioritas, Prioritas dan Belum Prioritas dari investasi kegiatan yang ada, Pada penelitian ini  penulis  menggunakan  metode  klasifikasi  Data  Mining  yaitu  dengan  Algoritma  C4.5, sehingga dengan penganggaran yang ada bisa efektif, efisien dan tepat sasaran.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Penelitian
Penelitian  yang  digunakan  adalah  model  penelitian  eksperimen.  Bertujuan  untuk melakukan  pengklasifikasian  data  investasi  sehingga  bisa  memperoleh  kegiatan  dengan  Skala Sangat  Prioritas,  Prioritas  dan  Belum  Prioritas,  berdasarkan  nilai  akurasi  dan  evaluasi  pada algoritma  klasifikasi  data  mining.  Penelitian  ini  menekankan  pada  teori-teori  yang  sudah  ada, dilandasi oleh kerangka pemikiran pemecahan masalah seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran Pemecahan Masalah
R
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E- ISSN 2503-2933 2864
Penelitian ini dilakukan dengan menjalankan beberapa langkah proses penelitian yaitu: 1.  Pengumpulan Data
Data  awal  didapat  dan  dikumpulkan  dari  data  investasi  kegiatan  Program  KOTAKU  di Kabupaten Kuningan, data awal ini berupa data mentah unsupervised.
2.  Pengolahan Data Awal
Untuk menggunakan metode klasifikasi algoritma C4.5, data awal yang tadinya berupa data unsupervised dirubah terlebih dahulu menjadi data supervised.
3.  Pengukuran Penelitian
Pengukuran data menggunakan tools RapidMiner.
4.   Analisa hasil Penerapan Algoritma

## 2.2   Data Mining
Data  Mining adalah  Serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  basis  data  dengan  melakukan penggalian pola pola dari data dengantujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan caramengekstraksi dan mengenali pola yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data [1].

## 2.3   Klasifikasi
Klasifikasi adalah  salah  satu  model  dalam  data  mining.  Model  klasifikasi  merupakan teknik memprediksi data, membuat prediksi nilai dari suatu data yang hasilnya telah ditemukan berasal  dari  data  yang  berbeda.  Tujuan  dari  model  ini  yaitu  memprediksi  nilai  dari  suatu variabel yang tidak diketahui dari variabel lain yang telah diberikan [2].

## 2.4   Decision Tree
Decision  Tree merupakan  sebuah Knowledge  Discovery  In  Database (KDD).  Hasil  dari metode  ini  akan  mendapatkan  sebuah  pengetahuan  dari  database  yang  diolah.  Database  akan diekstraksi sehingga menghasilkan informasi atau pengetahuan yang berguna [3].

## 2.5   Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk  membentuk  pohon keputusan  dan  aturan  –  aturan  (rule).  Algoritma  C4.5  memetakan  nilai  atribut  menjadi  kelas yang dapat diterapkan untuk klasifikasi baru [4].

## 2.6   Rapid Miner
Rapid  Miner merupakan  perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari Institute of Technology Blanchardstown dan Raif Klinkenberg dari rapid-i.com dengan tampilan GUI  (Graphical  User  Interface)  sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan perangkat lunak ini. Perangkat lunak ini bersifat open source dan dibuat dengan menggunakan bahasa  java  dibawah  lisensi  GNU  Public  License  dan  Rapid  Miner  dapat  dijalankan  disistem operasi  manapun.  Dengan  menggunakan  Rapid  Miner,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding khusus,  karena  semua  fasilitas  sudah  disediakan.  Rapid  Miner  dikhususkan  untuk  penggunaan data mining [5].
2865 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E-ISSN 2503-2933

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  bersumber  dari  data  investasi  kegiatan  dengan jumlah  869  record, dan  terdiri  dari  39  atribut, seperti  Gambar  1.  Kerangka  Pemikiran Pemecahan Masalah  seperti terlihat dalam gambar 2.
Gambar 2. Potongan Dataset
Pengolahan  Data  Awal  Dalam  pengujian  ini  menggunakan  rapid  miner  untuk mendapatkan hasil accuracy yang diuji menggunakan dataset investasi kegiatan. Berikut adalah proses Preprocessing.
Gambar 3. Proses  Preprocessing
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E- ISSN 2503-2933 2866
Gambar 4. Potongan Hasil Preprocessing
Pengukuran  Penelitian  Berdasarkan  hasil  olah  data  melalui  aplikasi Rapid  Miner ,  maka diperoleh tingkat akurasinya, dari algoritma C4.5 , yaitu sebesar 95,98% , seperti yang dapat kita lihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Nilai Akurasi dari Algoritma C4.5
2867 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E-ISSN 2503-2933
Tabel Evaluasi hasil pengolahan data dengan menggunakan metode yang diusulkan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Evaluasi Hasil Pengolahan Data Dengan Metode yang Diusulkan
No. Metode Accuracy Precision Sensitivity atau Recall 1 Algoritma C4.5 95.98% 95.14 100%
Analisa Hasil Penerapan Algoritma Melalui data yang disajikan pada table 1 di atas, telah menghasilkan sebuah model pohon keputusan, dapat dilihat pada gambar 6:
Gambar 6. Pohon Keputusan Yang Dihasilkan
Penjelasan  dari  Model  Pohon  Keputusan  yang  dihasilkan:  Yang  menjadi  atribut  akar adalah  Lokasi  SK  Wali/Bupati,  dimana  memiliki  dua  kelompok kelas  atau  range yaitu ya dengan tidak .  Apabila  masuk  kedalam kelas  atau  range  tidak maka  diklasifikasikanya  ke kategori belum prioritas sedangkan apabila masuk ke kelas atau range iya maka ada penilaian atribut yaitu di Porsentase penerima manfaat, apabila penerima manfaatnya >0.690 maka akan diklasifikasikannya  ke kategori Sangat  Prioritas sedangkan  penerima  manfaatnya ≤ 0.690 untuk  klasifikasinya masuk  ke  kategori Prioritas .  Berikut  adalah  rule  yang  dihasilkan  dari pohon keputusan, dapat dilihat pada Gambar 7.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E- ISSN 2503-2933 2868
Gambar 7. Rule yang Dihasilkan

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dengan menggunakan Algoritma C4.5 menghasilkan nilai Accuracy sebesar 95,98%, nilai untuk Precision sebesar 95,14% , dan nilai untuk Sensitivity atau Recall sebesar 100,00% .  Dengan  demikian Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  dan  teknik merupakan  algoritma  dan  teknik  terbaik  untuk  mengklasifikasikan  data  investasi  kegiatan dalam memperoleh dana bantuan yang bersumber dari pemerintah.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat  dilakukan  sebuah  komparasi  dari beberapa Algoritma  klasifikasi data  mining ,  misal Algoritma  C4.5 dengan Algoritma  Naïve Bayes atau  antara Algoritma  C4.5 , Algoritma  Naïve  Bayes dengan Algoritma  Random  Fores , sehingga  dapat  diketahui Algoritma yang  terbaik  dalam  mengklasifikasikan  data  investasi kegiatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  semua  mitra  yang  membantu  atas kelancaran  penulisan  jurnal “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Klasifikasi Menggunakan Algoritma C.45” . Semoga jurnal ini bisa bermanfaat.
2869 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 2862-2869 E-ISSN 2503-2933

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Yulia Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan  Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan Algoritma  Clustering  (Studi  Kasus:  Poli  Klinik  PT.Inecda),”  J.  Ilmu  Komput. ,  Vol.  9, No. 2, 2020, doi: 10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181.
[2] M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan Kinerja Tool Data Mining Weka dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma  Klasifikasi,”  Teknika ,  Vol.  8,  No.  1,  2019,  doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[3] S. Wahyuni, K. Saputra S, and M. I. Perangin-Angin, “Implementasi Rapidminer Dalam Menganalisa Data Mahasiswa Drop Out,” J. Abdi Ilmu , Vol. 10, No. 2, 2017.
[4] C.  Tandian,  Y.  Laia,  and  A.  Saputra, “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Memprediksi Pemenang  Klub  Sepak  Bola  pada  Ajang  Liga  Champion  Dengan  Algoritma  C.45,”  J. Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  Vol.  2,  No.  2,  2019,  doi: 10.34012/jusikom.v2i2.397.
[5] Ainurrohmah, “ Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” Prisma , Vol. 4, 2021.