INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 1 Tahun 2023 Page 503-513 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Pemilihan Penggunaan Jenis KB Di Bidan Swasta H.Enok Hayati
Novia Cahya Utami 1 ✉ , April lia Hananto², Tukino³, Shofa Shofiah Hilabi⁴
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Email: si18.noviautami.mhs@ubpkarawang.ac.id 1 ✉

## Abstrak
"Jumlah penduduk yang semakin banyak mengharuskan pemerintah untuk mengurangi ledakan penduduk,  salah  satunya  dengan  program  Keluarga  Berencana(KB).  Dalam  program  keluarga Berencana  sering  terjadi  kesalahan  dalam  memilih  alat  kontrasepsi.  Penggunaan  kontrasepsi merupakan hal yang penting, mengingat dapat menurunkan laju pertumbuhan. Penggunaan jenis KB yang tepat untuk para wanita merupakan permasalahan klasifikasi. Dalam penelitian ini diambil data mengenai klasifikasi penggunaan kontrasepsi di bidan swasta H Enok Hayati yang melayani beberapa jenis KB yaitu seperti KB suntik , KB pil , IUD (Intrauterine Device) dan Implan. Penelitian ini  menggunakan  metode  klasifikasi  data  mining  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  kemudian dilakukan  perbandingan  kedua  metode.  Pengolahan  dua  metode  tersebut  menggunakan confusion  matrix  dan  kappa.  Hasil  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  algoritma  C4.5  sebesar 89.55% dan kappa 0.851 sedangkan tingkat akurasi Naïve Bayes sebesar 34.85% dan kappa 0.016. Sehingga  algoritma  C4.5  merupakan  metode  yang  lebih  baik  dalam  pengklasifikasian  data akseptor KB pada Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dibandingkan dengan metode algoritma Naïve Bayes"
Kata Kunci: Data Mining, C4.5, Naive Bayes, Alat kontrasepsi, RapidMiner .
Abstract
"The increasing population requires the government to reduce the population explosion, one of which is  the  family  planning  programme.  In  the  family  planning  programme  there  are  often  mistakes  in choosing contraceptives. The use of contraception is important, considering that it can reduce the growth rate. The use of the right type of birth control for women is a classification problem. In this study, data were taken on the classification of contraceptive use at the private midwife HJ Enok Hayati who serves several types of family planning, such as injectable birth control, birth control pills, IUD (Intrauterine Device) and Implant. This study uses the data mining classification method C4.5 and Naïve Bayes  algorithms  and  then  compares  the  two  methods.  Processing  of  the  two  methods  using confusion matrix and kappa. The results of this study resulted in the accuracy of the C4.5 algorithm of 89.55% and kappa 0.851 while the Naïve Bayes accuracy rate was 34.85% and kappa 0.016. So that the C4.5 algorithm is a better method in classifying family planning acceptor data at Private Midwife HJ Enok Hatiyah compared to the Naïve Bayes algorithm method"
Keyword: Data Mining, C4.5, Naive Bayes, Contraceptives, RapidMiner.

## PENDAHULUAN
Kepadatan  penduduk  terjadi  karena  laju  pertumbuhan  penduduk  setiap  tahunnya sangat tinggi. Situasi ini menekan negara untuk menciptakan lapangan kerja yang sangat besar  untuk  mengatasi  kemiskinan,  pengangguran  dan  kejahatan.  Berbagai  upaya  telah dilakukan  pemerintah  untuk  menekan    pertumbuhan  penduduk,  diantaranya  melalui pelaksanaan Program Keluarga Berencana (KB). Program keluarga berencana harus mampu mengendalikan pertumbuhan penduduk. Banyak orang yang menjalani atau menggunakan KB membuat keputusan yang salah tentang metode kontrasepsi yang akan digunakan karena kesalahpahaman tentang manfaat dan fungsi kontrasepsi. Untuk membantu penerima dalam memilih metode kontrasepsi,  data diolah sesuai dengan metode klasifikasi.
"Klasifikasi" memainkan peran  penting  dalam  "teknik penambangan  data".  Klasifikasi diperkenalkan ke dalam pembelajaran terbimbing karena  proses klasifikasi memiliki proses pra-pembelajaran. Proses ini digunakan oleh  algoritma yang menganalisis data untuk  pola dan  kemudian  menerapkannya  ke  grup  baru  yang  tidak  diketahui  (Bala,  2012).  Kajiannya berjudul  “Perbandingan  Algoritma  Data  Mining  Naive  Bayes  dan  C4.5  Untuk  Klasifikasi Penerimaan  Mahasiswa Baru    SMPN  35  Semarang”.  Dari  sini  dapat  disimpulkan  bahwa "algoritma yang cocok untuk dataset PPBD SMPN 35 Semarang adalah Naive Bayes". Septiani (2017) mempresentasikan penelitian berjudul “Perbandingan Taksonomi C4.5 dan Algoritma Data  Mining  Naive  Bay es  untuk  Prediksi  Hepatitis”.  Pada  penelitian  ini,  "algoritma  terbaik
menurut uji akurasi adalah Naive Bayes. C4.5 adalah algoritma terbaik menurut pengujian berdasarkan  kurva  ROC  (AUC)".  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  kami  melakukan "perbandingan  kategori  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  algoritma  Naive  Bayes  untuk membandingkan kedua metode kontrasepsi tersebut"

## METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah "data akseptor KB" yang didapat dari Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah yang berlokasikan di Kampung Cebong Rt 05 Rw 03 Desa Mekarjaya Kec Kedungwaringin Kab Bekasi. Dalam penelitian ini akan dilakukan beberapa langkah-langkah atau tahapan penelitian seperti di bawah ini:
1. Pengumpulan Data (Ghatering)
Pada tahap ini ditentukan data apa yang akan diolah yaitu data pasien bidan KB HJ Enok  Hatiyah  .Gabungkan  semua  data  menjadi  satu  kumpulan  data,  termasuk pemisahan variabel yang diperlukan dalam proses".
2. Pengolahan Data Awal (Data Pre-processing)
"Data  dipilih  dalam  langkah  ini,  Jumlah  data  akuisisi  awal  adalah  115  data.  Setelah dilakukan pengolahan atau pembersihan data, sebanyak 115 data yang terdapat pada rekam medis dapat digunakan pada Bidan KB  HJ Enok Hatiyah. Pengolahan data tahap pertama  menyiapkan  data  yang  benar-benar  valid  sebelum  melanjutkan  ke  tahap berikutnya"
3. Metode yang diusulkan (Proposed Method)
"Pada  langkah  ini  data  akan  dianalisis,  untuk  menemukan  variabel  mana  yang terhubung dengan satu variabel dengan variabel lainnya. Setelah data dianalisis, model diterapkan  tergantung  pada  tipe  data.  Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes"
4. Pengujian Model dan Eksperimen (Model Testing and Experimen) Pada tahap ini, model yang diusulkan adalah algoritma C4.5 dan metode klasifikasi data mining Naive Bayes. Pengujian model menggunakan RapidMiner untuk mencari hasil berupa nilai presisi dan kappa".
5. Evaluasi dan Validasi Hasil (Result Evaluation)
Pada  tahap  terakhir  ini  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  yang  ditetapkan  untuk mengetahu tingkat akurasi model

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Evaluasi Algoritma C4.5
Pada tahap ini dilakukan eksperimen dan pengujian metode yang digunakan yaitu C4.5. Langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut:
1. Menghitung jumlah kasus, “Suntik”, “Pil”, “Implan”, dan “IUD” serta nilai Entropy dari semua kasus. Dari data yang ada diketahui jumlah kasus yang “Suntik” sebanyak 42 record, kasus “Pil” sebanyak 37 record, kasus “IUD” sebanyak 19 record, dan kasus “Implan” sebanyak 17 record total keseluruhan kasus adalah 115 record. Sehingga didapat Entropy keseluruhan: Entropi(S) = - ∑ = 1 𝑘 𝑗 𝑃𝑗 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃𝑗
Entropy (S) = (-( 42 115 )* log2 ( 42 115 ) + (− ( 37 115 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 37 115 ) + (− ( 19 115 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 115 )) + (− ( 17 115 )) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 115 )) =  0,9481
2. Sebelum menghitung gain dari masing-masing atribut akan dilakukan perhitungan nilai entropy terlebih dahulu. Misalkan menghitung entropy atribut umur akseptor Entropy ≤30 (32,33,9,13) = ( -( 32 87 )* log2 ( 32 87 ) + (− ( 33 87 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 33 87 ) + (− ( 9 87 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 87 )) + (− ( 13 87 )) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 13 87 ))  = 1,0368
Entropy >30 (10,4,10,4) = (-( 10 28 )* log2 ( 10 28 ) + (− ( 4 28 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 28 ) + (− ( 10 28 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 10 28 )) + (− ( 4 28 )) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 28 )) = 0,9826
Kemudian menghitung nilai gain atribut umur akseptor sebagai berikut:
Gain(S, A) = (0,9481) - (( 87 115 ) ∗ 1,0368) − (( 28 115 ) ∗ 0,9826) = 0,0957 Tabel 1.1 Nilai Entropy dan Gain pada Algoritma C4.5 Simpul Kasus Suntik  Pil Impla n IU D Entrop y Gain Jumlah Kasus 115 42 37 17 19 0,9481 Umur Istri ≤ 30 87 32 33 9 13 1,0368 0,0957 ≥ 30 28 10 4 10 4 0,9826 Status  Kerja Istri Kerja 50 21 14 11 4 0,7393 0,0898 Tidak Bekerja 65 21 23 8 13 0,9986
Setelah melakukan perhitungan semua atribut nilai entropi dan gainnya dapat dilihat nilai gain yang tertinggi. Nilai gain tertinggi akan digunakan sebagai node atau root pada pohon yang akan dibangun. Nilai gain tertinggi pada proses diatas adalah Umur Istri, maka Umur Istri dipilih sebagai node atau root 1. Pohon keputusan yang terbentuk dari dataset akseptor KB Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dengan menggunakan perhitungan nilai gain dan RapidMiner.

## Gambar 1.1 Pohon Keputusan
Proses Cross Validation merupakan teknik validasi yang membagi data menjadi  dua bagian  secara  acak,  menjadi  data  training  dan  testing.  Berikut  ini  merupakan  proses pengolahan data mengunakan rapidminer.
Gambar 1.2 Proses Pengujian Cross Validation Metode C4.5

## Gambar 1.3 Proses Cross Validation Metode C4.5

## Hasil Evaluasi Algoritma Naive Bayes
Naïve Bayes merupakan model kedua yang akan dihitung. Langkah-langkah yang akan dilakukan adalah menghitung nilai probabilitas pada rumus berikut ini:
P(Jenis Pelayanan KB|Suntik) = 42/115 = 0,3652173 P(Jenis Pelayanan KB|Pil) = 37/115 = 0,3217391 P(Jenis Pelayanan KB|IUD) = 19/115 = 0,1652173 P(Jenis Pelayanan KB|Implan) = 17/115 = 0,1478260
Tabel 1.2 Perhitungan Probabilitas Jenis Pelayanan KB
PROBABILITAS JENIS PELAYANAN KB JENIS PELAYANAN KB NILAI SUNTIK 0,3652173 PIL 0,3217391 IUD 0,1652173 IMPLAN 0,147826 Total 1
Proses Cross Validation merupakan teknik validasi yang membagi data menjadi  dua bagian  secara  acak,  menjadi  data  training  dan  testing.  Berikut  ini  merupakan  proses pengolahan data mengunakan rapidminer
Gambar 1.4 Pengujian Cross Validation Naïve Bayes
Gambar 1.5 Proses Cross Validation Naïve Bayes
Evaluasi Dan Validasi Hasil
Hasil proses menggunakan rapidminer diperoleh nilai accuracy sebesar 89.55% dari 115 sebanyak  7  data  diprediksi  pengguna  pil  tetapi  pengguna  implan  ,  4  data  diprediksi pengguna  pil  tetapi  pengguna  IUD,  10  data  diprediksi  sesuai  pengguna  Implan,  1  data diprediksi pengguna pil tetapi pengguna suntik, 15 data diprediksi sesuai pengguna IUD, 37 data diprediksi sesuai pengguna  pil dan 41 data diprediksi sesuai pengguna suntik. Hasil accuracy dapat dilihat pada gambar 1.6 berikut ini:
Gambar 1.6 Hasil accuracy Pada Metode C4.5
Hasil  analisis  dataset  evaluasi  akseptor  KB  Kecamatan  kedungreja  Cilacap  dengan
menggunakan rapidminer pada algoritma C4.5 diperoleh tingkat akurasi 89.55% yang artinya tingkat  akurasi  data  good  classification.  Klasifikasi  dapat  dihitung  tingkat  akurasinya berdasarkan kinerja matriks. Dalam perhitungan akurasi dengan klasifikasi dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
Accuracy =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 Accuracy = 41+37+15+10 41+0+0+0+1+37+4+7+0+0+15+0+0+0+0+10 Accuracy = 0.8956 * 100 %
Accuracy = 89.56 %
Untuk menghitung nilai precision adalah sebagai berikut:
True Positive Rate (Sensitivity) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 True Positive Rate (Suntik) = 41 41+0+0+0
= 1 %
Untuk menghitung nilai recall adalah sebagai berikut : Positive Predictive Value (Suntik) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 Positive Predictive Value (Suntik) = 41 41+1+0+0 = 0.9761 = 97.61 %
Hasil proses menggunakan rapidminer diperoleh nilai accuracy sebesar 34.85% dari 115 sebanyak  10  data  diprediksi  pengguna  Pil  tetapi  pengguna  Implan  ,  7  data  diprediksi pengguna  Suntik  tetapi  pengguna  implan,  3  data  diprediksi  pengguna  implan  tetapi pengguna IUD ,3 data diprediksi sesuai pengguna IUD, 1 data diprediksi pengguna pil tetapi pengguna IUD, 12 data diprediksi pengguna Suntik tetapi pengguna IUD, 10 data diprediksi pengguna Implan tetapi pengguna pil, 3 data diprediksi pengguna IUD tetapi pengguna pil, 19 data diprediksi sesuai pengguna Pil, 5 data diprediksi pengguna suntik tetapi pengguna pil, 7 data diprediksi pengguna Implan tetapi pengguna suntik, 7 data diprediksi pengguna IUD tetapi pengguna suntik, 10 data diprediksi pengguna Pil tetapi pengguna suntik dan 18 data diprediksi sesuai pengguna suntik. Hasil accuracy dapat dilihat pada gambar 1.7 berikut ini
Gambar 1.7 Hasil accuracy Pada Metode Naïve Bayes
Klasifikasi  dapat  dihitung  tingkat  akurasinya  berdasarkan  kinerja  matriks.  Dalam perhitungan akurasi dengan klasifikasi dapat dilakukan dengan perhitungan sebagai berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 Accuracy = 18+19+3+0 18+5+12+7+10+19+1+10+7+3+3+0+7+10+3+0 Accuracy = 0.3478 * 100 %
Accuracy = 34.78 %
Untuk menghitung nilai precision adalah sebagai berikut:
True Positive Rate (Sensitivity) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 True Positive Rate (Suntik)  = 18
18+5+12+7 = 0.4285 * 100 %
= 42.85 %
Untuk menghitung nilai recall adalah sebagai berikut : Positive Predictive Value (Suntik) = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 Positive Predictive Value (Suntik) = 18
18+10+7+7
= 0.4285 = 42.85 %

## PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengujian dataset Penggunaan jenis KB pada Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dengan menggunakan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes, maka hasil yang diperoleh dirangkum pada Tabel 1.3
Tabel 1.3 EVALUASI DAN VALIDASI PENGUJIAN DATASET C4.5 Naïve Bayes Accuracy 89.55 % 34.85 % Kappa 0.850 0.016 Kategori Kappa Sangat Kuat(Very good) Rendah (poor) Pohon Keputusan  Terbentuk baik -
Semakin tinggi nilai accuracy dan nilai Kappa yang diperoleh, maka semakin baik pula model klasifikasi yang dihasilkan. Dari hasil perbandingan berdasarkan nilai acccuracy dan Kappa, yang dapat dilihat pada tebel 5.9 algoritma yang lebih baik untuk dataset pada Bidan Swasta  HJ  Enok  Hatiyah  yaitu  C4.5,  dengan  nilai  accuracy  89.55%  dan  Kappa  0.850  yang terbentuk sangat kuat(Very good).

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  komparasi  mengunakan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk pemilihan alat kontrasepsi pada Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah dapat disimpulkan bahwa:
1. Pemilihan  penggunaan  alat  kontrasepsi  dengan  komparasi  metode  klasifikasi menggunakan  algoritma  C4.5  menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  89.55%  dan  nilai Kappa 0.850 yang termasuk kategori sangat kuat (very good). dan algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai accuracy sebesar 34.85% dan nilai Kappa 0.016 yang termasuk kategori rendah (poor)
2. Hasil  pengujian  komparasi C4.5  dan  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  C4.5 merupakan algoritma yang lebih baik dengan nilai accuracy dan Kappa yang tinggi. Maka algoritma C4.5 dapat digunakan sebagai acuan untuk klasifikasi penggunaan suntik, pil, implan dan IUD untuk pemilihan penggunaan alat kontrasepsi pada akseptor KB Bidan Swasta HJ Enok Hatiyah.

## DAFTAR PUSTAKA
Fauzia, B. (2021). Komparasi algoritma data mining naïve bayes dan C4.5 untuk klasifikasi penerimaan peserta didik baru di SMPN 35 semarang. Semarang: Unaki.
Han,  J.  And  Kamber,  M,  2006.  “Data  Mining  Concept  and  Techniques  Second  Edition”.

## Morgan Kauffman, San Fransisco
Han, J. (2007). Data Mining Concept And Technique. Champaign: Multiscience Press.
Kurniawan, I. Y. (2018). Perbandingan algo ritma naïve bayes dan C4.5 dalam klasifikasi data mining. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(4), 455-464.
Kurniabudi., Harris, A., & Mintaria, A. E. (2021). Komparasi information gain, gain ratio, cfs- bestfirst  dan  cfs-pso  search  terhadap  performa  deteksi  anomali.  Jurnal  Media Informatika Budidarma, 5 (1), 332-343.
Septiani, W. D. (2017). Komparasi metode klasifikasi data mining algoritma C4.5 dan naïve bayes untuk prediksi penyakit hepatitis. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(1).
Sartika, D., & Se nsuse, D. I. (2017). Perbandingan algoritma klasifikasi naïve bayes, nearest neigbhour dan decision tree pada studi kasus pengambilan keputusan pemilihan pola pakaian. Jurnal Jatisi.
Rismia, E. R., Widiharih, T., & Santoso, R. (2021). Klasifikasi regresi logistik multinominal dan fuzzy k-nearest neighbor (FK-NN) dalam pemilihan metode kontrasepsi di kecamatan bulakamba, kabupaten brebes, jawa tengah. Jurnal Gaussiani, 10 (4), 476-487.
Kusrini, & Luthfi, E. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
Gorunescu, F. (2011). Data Mining : Concepts, Model and Techniques. Berlin, Jerman: Springer. Sodik, A. (2015). Dasar metodologi Penelitian. Yogyakarta: Literasi Media Publishing.