## IMPLEMENTASI METODE DECISION TREE DAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI KEPRIBADIAN MASYARAKAT
Krisna Ferdinan Leo Simanjuntak 1 , Annita Carolina Br Barus 2 , Anita 3 1,2,3 Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Sekip, Simpang Seikambing, Medan, Indonesia,20111 Email : 1 krisnasimanjuntak1708@gmail.com , 2 annitacarolina0@gmail.com , 3* anitayakub_pilchan@yahoo.com

## Abstract
Personality  is  the  overall  attitude,  feeling,  temperament,  characteristics  and  behavior  of  a person. so far in the village of Ujung Serdang Tanjung Morawa there is no personality  classification in the local community, due to the lack of attention from the local government in analyzing the personality of the community. As a result of this problem, many people like to criticize the government's performance, do not obey the rules from the government and go against the rules made by the local government or even resort to violence, causing unrest for other communities. This study aims to make the implementation of data mining in helping the local government to analyze the personality of  the community. The attributes used to analyze are gender, age, education and by asking 40 questions in the form of a questionnaire. The system  was  developed  using  the  PHP  version  7  programming  language  and  applied  the  decision  tree method  and  the  C4.5  algorithm  to  analyze  the  personality  of  the  community.  Based  on  the  results obtained from 40 community data that were tested, the information obtained was sanguin 17 , choleric 6 , melancholic 4 , and phlegmatic 13 .
Keywords: Decision Tree, C.45, Classification, Personality.

## Abstrak
Kepribadian  adalah  keseluruhan  sikap,  perasaan,  tempramen,  ciri-ciri  khas  dan  perilaku seseorang. selama ini di desa Ujung Serdang Tanjung Morawa belum adanya klasifikasi kepribadian pada masyarakat  setempat,  di  sebabkan  kurangnya  perhatian  pemerintah  setempat  dalam  menganalisis kepribadian  masyarakat  tersebut.  Akibat  dari  persoalan  ini  banyak  masyarakat  yang  suka  mengkritik kinerja pemerintahan, tidak taat akan aturan dari pemerintah dan melawan aturan yang di buat pemerintah setempat  atau  bahkan  sampai  melakukan  kekerasaan  sehingga  menimbulkan  keresahan  terhadap masyarakat  lain.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  implementasi  data  mining  dalam  membantu pemerintah setempat untuk menganalisis kepribadian masyarakat tersebut. Atribut yang di gunakan untuk menganalisis ialah jenis kelamin, usia, pendidikan dan dengan mengajukan 40 pertanyaan dalam bentuk kuisoner.  Sistem  yang  di  kembangkan  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP versi  7  dan menerapkan  metode decision tree dan algoritma C4.5 untuk  menganalisis  kepribadian  masyarakat tersebut. Berdasarkan hasil yang di dapat dari 40 data masyarakat yang di uji maka di hasilkan keterangan sanguin 17, koleris 6, melankolis 4, dan plegmatis 13.
Kunci : Decision Tree, C.45, Klasifikasi, Kepribadian.

## 1. PENDAHULUAN
Kepribadian  menjadi  salah  satu  hal  yang sangat  berpengaruh  dalam  keberhasilan  dan kegagalan  seseorang  dalam  kehidupan  baik dalam bidang pekerjaan, maupun dalam tindakan  di  lingkungan  masyarakat. Salah  satu
teori  kepribadian  adalah  yang  dikembangkan oleh Hippocrates dan Galenus yang  membagi manusia  atas  empat  golongan  yaitu sanguinis , melankolis , phlegmatis ,  dan koleris (Fitria, 2013). selama  ini  di  desa  Ujung  Serdang Tanjung  Morawa  belum  adanya  klasifikasi kepribadian  pada  masyarakat  setempat,  di
52 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021
sebabkan kurangnya perhatian pemerintah setempat dalam menganalisis kepribadian masyarakat  tersebut.  Akibat  dari  persoalan  ini banyak masyarakat yang suka mengkritik kinerja pemerintahan,  tidak  taat  akan  aturan  dari pemerintah  dan  melawan  aturan  yang  di  buat pemerintah  setempat  atau  bahkan  sampai melakukan  kekerasaan  sehingga  menimbulkan keresahan terhadap masyarakat lain.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul klasifikasi  karakteristik  kepribadian  mahasiswa di  universitas  Amikom  Yogyakarta  dengan menggunakan  metode Naive  Bayes . Tujuan dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui tipe  kepribadian  mahasiswa.  Hal  ini  bermanfaat bila  suatu  hari  terjadi  masalah  terhadap mahasiswa tertentu, maka bidang kemahasiswaan  sudah  memahami  keputusan/ tindakan  yang  yang  harus  dilakukan  untuk menangani  mahasiswa  tersebut  sesuai  dengan karakter  kepribadiannya  (Alam,  Dimas  Midyan et  al.,  2020).  Keterbaruan  dari  penelitian  ini ialah  studi  kasus  di  desa  ujung  serdang  tanjung morawa, dengan mengembangkan proses klasifikasi  ini  menggunakan  model  data  mining dengan metode decision tree dan algoritma C4.5 dan  membentuk  pohon  keputusan  dari  hasil klasifikasi kepribadian masyarakat.
Dari  hasil penelitian  dan  evaluasi  penelitian menunjukan  bahwa Algoritma  Decision  Tree C4.5 akurat diterapkan untuk penentuan
kepribadian  manusia  yang  sesuai  aturan  dan kompleks sehingga lebih simpel dalam memprediksi  kepribadian  masyarakat  pada  desa Ujung Serdang Tanjung Morawa.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1  Jenis . penelitian Pada penelitian yang digunakan untuk penulisan laporan ini adalah data sekuder.  Data sekunder adalah pengumpulan data melalui cara tidak  langsung  atau  harus  melakukan  pencarian mendalam  dahulu  seperti  melalui  internet, literatur, statistik, buku, dan lain- lain (Tanujaya, 2017).

## 2.2 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian kualitatif  adalah  dengan  melakukan  wawancara dan studi studi pustaka (Prasanti, 2018) :
a. Metode . Wawancara
Memberikan beberapa pertanyaan dalam bentuk kuisoner dan melakukan pengolahan data dari hasil jawaban yang sudah di dapat dari jawaban hasil kuisoner.
b. Metode . Studi . Pustaka Metode ini di lakukan dengan cara mencari beberapa referensi jurnal dan buku-buku yang terkait pada penelitian ini yang digunakan untuk penyelesaikan  masalah yang ada pada penelitian ini.

## 2.3 Perancangan Sistem
Perancangan sistem yang di lakukan adalah pembuatan  sistem  yang  dapat  menganalisis kepribadian  manusia  secara  ilmu  psikologi dengan  mengimplemtasikan  metode decision tree C4.5. Perancangan  sistem  terdiri  dari perancangan arsitektur,  perancangan  komponen, perancangan  data,  serta  perancangan  antarmuka (Raharjo  et  al.,  2019) . untuk  membentuk  suatu pohon  keputusan  yang  dapat  menentukan kepribadian  manusia  pada  desa  ujung  serdang kecamatan tanjung morawa dimana perancangan sistem  ini  meliputi flowchart diagram.  Urutan perintah program pada suatu diagram merupakan pengertian flowchart (Fuadi  et  al.,  2020). flowchart dari  sistem  yang  akan  dikembangkan adalah sebagai berikut :
Gambar 1.  Flowcart  Algoritma C4.5
Mulai Input Data Hasil Kuisoner Atribut Numerik Menghitung Gain Setiap Atribut Menentukan Posisi V Menghitung Gain setiap Posisi V Menentukan Cabang/Atribut Yang memiliki Gain Paling Tinggi Setiap Cabang Punya Khas Yang Sama Pembentukan Pohon Keputusan Input Data Uji Klasifikasi Data Uji Hasil Klasifikasi Selesai

## 2.4 Pengujian Program
Pengujian  perangkat  lunak  merupakan sebuah proses pengujian program yang dimaksudkan  untuk  mencari  kesalahan  pada software  (Debiyanti  et  al.,  2020).  Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah perangkat lunak telah berjalan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dengan menggunakan metode black  box testing dan memperbaiki  kesalahan ( bugs ) yang muncul Selama pengujian dilakukan. Hasil penilaian dari beberapa peserta dapat dikombinasikan. Untuk memperoleh informasi mengenai kenyamanan pemakaian sistem. Selain itu juga akan dilakukan pengujian tingkat akurasi rekomendasi dengan menggunakan metode decision dan algoritma C4.5 yang dilakukan . memprediksi . kepribadian masyarakat.

## 2.5 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  inti  dari proses  KDD,  meliputi  dugaan  algoritma  yang mengeksplor  data,  membangun  model  dan menemukan pola yang belum diketahui.
KDD  bersifat  otomatis,  dapat  didefinisikan sebagai pengorganisasian proses untuk pengidentifikasian  yang  benar,  berguna  dan penemuan  pola  dari  kumpulan  data  yang  besar dan komplek (Putra & Wadisman, 2018).

## 2.6 Algoritma Decision Tree
Decision  Tree  (Pohon  Keputusan)  adalah pohon  dimana  setiap  cabangnya  menunjukkan pilihan diantara sejumlah alternatif pilihan yang ada, dan setiap daunnya menunjukkan keputusan yang dipilih (Setiawati et al., 2016).

## 2.7 Pengertian Website
website adalah kumpulan dari halaman situs dan  dokumen  yang  tersebar  di  beberapa komputer server yang berada di seluruh penjuru dunia  dan  terhubung  menjadi  satu  jaringan melalui jaringan yang disebut internet.

## 2.8 Pengertian dari Kepribadian Manusia
Istilah kepribadian ( personality ) berasal dari kata latin ”persona” yang berarti ”topeng”. Pada masa  Yunani  Kuno  para  aktor  memakai  topeng untuk  menyembunyikan  identitas  mereka  dan untuk  memungkinkan  mereka  memerankan tokoh dalam drama. Teknik drama ini kemudian diambil  alih  oleh  bangsa  Roma  dan  dari merekalah kita mendapatkan istilah ” personality ” atau kepribadian (Fitriani, 2011).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Analisis Masalah
Implementasi data mining untuk menentukan  klasifikasi  kepribadian  masyarakat untuk  mengetahui  kepribadian  masyarakat berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Data sampel  telah  diambil  dengan  menggunakan metode decision Tree dan Algoritma C4.5 untuk mengetahui  kepribadian  masyarakat  pada  desa ujung serdang Tanjung Morawa.

## 3.2 Analisis Data
Data  yang  digunakan  untuk  klasifikasi kepribadian masyarakat pada desa ujung serdang Tanjung  Morawa,  Pengisian  kuisioner  yang dilakukan  masyarakat.  Berikut  ini  data  yang diperoleh dari hasil melakukan kuisioner.

## Tabel 1. Data hasil pengisian Kuisioner
No Nama Field Keterangan 1 Nama Nama masyarakat yang mengisi Kuisioner 2 Jenis Kelamin Jenis Kelamin Masyarakat
3 Usia Keterangan usia Masyarakat 4 Pendidikan Jenjang pen didikan masyarakat 5 Jawaban dari Kuisioner Hasil Jawaban dari kuisioner 6 Keterangan Keterangan mengenai klasifikasi kepribadian masyarakat Dari  data  diatas  yang  dipilih  untuk  menjadi atribut untuk menentukan kepribadian masyarakat : jenis kelamin, usia, pendidikan dan hasil jawaban kuisioner yang dilakukan masyarakat,  sehingga  hasil  yang  didapat  pada
54 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021
pengisian kuisioner ( Sanguins, Koleris, Melankolis, Plegmatis ).
Tabel 2. Data Atribut No Nama Atribut Penjelasan Rentang Nilai 1 Jenis Kelamin Jenis kelamin masyarakat Laki-laki, Perempuan 2 Usia Usia masyarakat 30 - 32 Tahun 3 Pendidikan Pendidikan masyarakat SD, SMP, SMA, Sarjana, Magister 4 Pengelomp okan Jawaban Kuisioner Menjumlah tiap-tiap jawaban yang sudah dipilih Jawaban A “≤ / >” (5, 10, 15, 20) Jawaban B “≤ / >” (5, 10, 15, 20) Jawaban C “≤ / >” (5, 10, 15, 20) Jawaban D “≤ / >” (5, 10, 15, 20) 5 Kelas Kelas awal hasil kuisioner Sanguins, Koleris, Melankolis, Plegmatis
Dari  40  data  kuisioner  karakteristik  kepribadian yang  diperoleh  dari  hasil  pengisian  kuisioner oleh masyarakat Ujung serdang Tajung Morawa, data tersebut akan di uji melalui sistem  dengan menerapkan metode decision tree dan algoritma C4.5 , sebagai data latih dengan komposisi data : sedangkan  data  yang  akan  diujikan  untuk digunakan pada Implementasi Metode Decision Tree dan Algoritma C4.5 .

## 3.3 Perhitungan Data Latih
Untuk  menghitung  data  latih  digunakan metode Decision Tree dan Algoritma C4.5. data latih  ialah  data  hasil  proses preprocessing yang akan  diubah  menjadi  sebuah tree untuk menentukan  klasifikasi  kepribadian  masyarakat. Pada tahan ini atribut yang akan di jadikan root node yaitu  dengan  menghitung  nilai gain dan entropy . entropy adalah  ukuran  dari  teori
informasi  yang  dapat  mengetahui  karakteristik dari  impuryt  dan  homogenity  dari  kumpulan data  (Arifin  &  Fitrianah,  2018).  Tapi  sebelum kita  menghitung  nilai gain, harus  dilakukan perhitungan entropy. Rumus  untuk  menghitung nilai entropy untuk semua data :
Entropy(S) = *  log 2 ( ) log 2 ( ) log 2 ( ) log 2 ( )
Keterangan :
S  = Atribut Entropy
w  = total data Sanguin
x  = total data Koleris
y   = total data Melankolis
z  = total data Plagmatis
n  = total data keseluruhan
Entropy(S) = * log 2 ( ) log 2 ( ) log 2 ( ) log 2 ( ) =  0.524647733  +  0.410544839  + 0.332192809 + 0.526983722
= 1,794
Setelah  nilai entropy di  dapatkan  maka dilakukan  perhitungan gain .  Rumus  untuk menghitung nilai gain ialah sebagai berikut :
Gain = Ee entropy( S) ( ) *
log 2 ( ) log 2 ( ) *  log 2 ( ) *  log 2 ( ) ( ) *  log 2 ( ) log 2 ( )
log 2 ( ) * log 2 ( )
Kepribadian Masyarakat, 51-59 | 55
Keterangan :
Entropy( S) = total perhitungan semua data entropy
n                  = total  data keseluruhan
nL               = total data keseluruhan jenis
kelamin laki - laki nP                = total data keseluruhan jenis kelamin Perempuan nLw             = total data Sanguin yang jenis kelamin laki - laki nLx             = total data Koleris yang berjenis kelamin laki - laki
nLy             = total data Melankolis yang berjenis kelamin laki – laki nLz              = total data Plegmatis yang berjenis kelamin laki - laki nPw             = total data Sanguin yang jenis kelamin perempuan nPx             =  total data Koleris yang berjenis kelamin perempuan nPy             = total data Melankolis yang berjenis kelamin perempuan nPz             = total data Plegmatis yang berjenis kelamin perempuan.
Gain = 1,794 ( ) * log 2 ( ) log 2 ( ) * log 2 ( ) *  log 2 ( ) ( ) *  log 2 ( ) log 2 ( ) * log 2 ( ) *  log 2 ( ) = 1,794 – (0,731 + 0.894 )
= 0,169
Setelah  di  dapat  nilai entropy dan gain sudah didapatkan  maka  didapatkan  hasil  perhitungan numeric dari jawaban  pertanyaan  pada  kuisoner yaitu  jumlah  jawaban  A,  jumlah  jawaban  B, jumlah jawaban  C  dan jumlah  jawaban  D.  hasil perhitungan  atribut numeric pada  tabel  dibawah ini.
Table 3.  Hasil Perhitungan Atribut
No Nilai Atribut Jumlah Data Sanguin  Koleris  Melankolis  Plegmatis  Entropy Gain 1 jenis kelamin = L 17 9 1 1 6 1.497 0.057 2 jenis kelamin = P 23 8 5 3 7 1.914 3 usia = 32 17 3 6 3 5 1.933 0.355 4 usia = 31 17 11 0 0 6 0.937 5 usia = 30 6 3 0 1 2 1.459 6 jawaban a <= 5 7 5 0 0 2 0.863 0.096 7 jawaban a > 5 33 12 6 4 11 1.875 8 jawaban a <= 10 30 14 3 3 10 1.706 0.041 9 jawaban a > 10 10 3 3 1 3 1.895 10 jawaban a <= 15 39 17 6 4 12 1.798 0.041 11 jawaban a > 15 1 0 0 0 1 0 12 jawaban a <= 20 40 17 6 4 13 1.794 0 13 jawaban a > 20 0 0 0 0 0 0 14 jawaban b <= 5 1 0 1 0 0 0 0.071 15 jawaban b <= 5 39 17 5 4 13 1.767 16 jawaban b <= 10 14 4 5 1 4 1.835 0.131 17 jawaban b > 10 26 13 1 3 9 1.57
Kepribadian Jawaban C Jawaban D 1.1
Jawaban B 1.2 Jawaban D 2.2 Jawaban C 2.1 Jawaban B 1.2b JK 2.1b Jawaban D 2.2a Jawaban D
1.1a Plegmatis 1.1b Koleris 1.2a Melankolis
2.2b
Melankolis 2.1a Sanguin
1.2c
Plegmatis 1.2d Melankolis
2.1c
Koleris 2.1d Sanguin 2.2c Sanguin 2.2d Plegmatis 18 jawaban b <= 15 36 17 6 4 10 1.754 0.134 19 jawaban b > 15 4 0 0 1 3 0.811 20 jawaban b <= 20 39 17 6 4 12 0.798 0.041 21 jawaban b > 20 1 0 0 0 1 0 22 jawaban c <= 5 1 0 1 0 0 0 0.071 23 jawaban c > 5 39 17 5 4 13 1.767 24 jawaban c <= 10 29 11 5 3 10 1.836 0.018 25 jawaban c > 10 11 6 1 1 3 1.617 26 jawaban c <= 15 39 16 6 4 13 1.808 0.031 27 jawaban c > 15 1 1 0 0 0 0 28 jawaban c <= 20 40 17 6 4 13 1.794 0 29 jawaban c > 20 0 0 0 0 0 0 30 jawaban d <= 5 6 2 0 1 3 1.459 0.053 31 jawaban d > 5 34 15 6 3 10 1.791 32 jawaban d <= 10 25 10 2 3 10 1.716 0.067 33 jawaban d > 10 15 7 4 1 3 1.746 34 jawaban d <= 15 36 16 4 4 12 1.753 0.066 35 jawaban d > 15 4 1 2 0 1 1.5 36 jawaban d <= 20 40 17 6 4 13 1.794 0 37 jawaban d > 20 0 0 0 0 0 0 38 jawaban a <=  20 40 6 4 13 17 1.794 0 39 jawaban a > 20 0 0 0 0 0 0 40 jawaban b <= 20 40 17 6 4 13 1.794 0
Dari  hasil  perhitungan  data  diatas  di  dapatlah pohon keputusan yang digunakan untuk klasifikasi kepribadian pada masyarakat berdasarkan hasil perhitungan atribut numeric.
Gambar 2.  Pembentukan pohon keputusan
Setelah  semua  atribut  sudah  di  hitung  dan  di dapatkan  nilai entropy dan gain didapatlah aturan rule dalam  bentuk IF dan  dan THEN sebagai berikut :
1. IF (usia='30') AND (jawaban_c<=10) AND (jenis_kelamin='L') AND (jawaban_a<=10) THEN Label = Sanguin. 2. IF (usia='30') AND (jawaban_c<=10) AND (jenis_kelamin='L') AND (jawaban_a>10) THEN Label =
Plegmatis.
3. IF (usia='30') AND (jawaban_c<=10) AND (jenis_kelamin='P') THEN Label = Plegmatis.
4. IF (usia='30') AND (jawaban_c>10) THEN Label = Sanguin.
5. IF (usia='32' OR usia='31') AND (usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a<=10) AND (jawaban_b<=10) AND
(jenis_kelamin='L') THEN Label  = Plegmatis.
6. IF (usia='32' OR usia='31') AND (usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a<=10) AND (jawaban_b<=10) AND (jenis_kelamin='P') THEN Label  =
Sanguin.
7. IF (usia='32' OR usia='31') AND
(usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a<=10) AND (jawaban_b>10)
AND (jawaban_b<=15) AND (jenis_kelamin='L') THEN Label  =
Plegmatis.
8. IF (usia='32' OR usia='31') AND
(usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND
(jawaban_a<=10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_b<=15) AND (jenis_kelamin='P') THEN Label  =
Melankolis.
9. IF (usia='32' OR usia='31') AND
(usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a<=10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_b>15) THEN Label  =
Plegmatis.
10. IF (usia='32' OR usia='31') AND
(usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a>10) AND (jawaban_b<=10) THEN Label = Koleris. 11. IF (usia='32' OR usia='31') AND (usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a>10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_b<=15) THEN Label  = Sanguin.
12. IF (usia='32' OR usia='31') AND (usia='32') AND (jawaban_d<=10) AND (jawaban_a>10) AND (jawaban_b>10) AND (jawaban_b>15) THEN Label  = Melankolis .
Setelah  sudah  dilakukan  perhitungan  dengan aturan  rule  dengan IF dan THEN hasil  proses prediksi klasifikasi kepribadian masyarakat desa ujung  serdang  tanjung  morawa  maka  di  dapat hasil  dari  40  data  masyarakat  yang  di  uji menghasilkan  keterangan  sanguin  17,  koleris  6, melankolis 4, dan plegmatis 13.

## 3.4 Perancangan Sistem
Perancangan sistem ialah impelmentasi dari ide  ide  yang  ada  di  pikirkan  untuk  mengatasi permasalahan  dan  dituangkan  ke  dalam  metode decision dan algoritma C45 klasifikasi kepribadian  masyarakat  di  desa  ujung  serdang tanjung  morawa,  seperti Use  Case  Diagram di bawah in:

## Gambar 3. Use Case Diagram Aplikasi Klasifikasi Kepribadian

## 3.5 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  ialah  berbasis  website dari  rancangan  dari  proses  analisis  dan perancangaan sistem. Tampilan antar muka pada sistem klasifikasi kepribadian masyarakat antara lain : halaman login, halaman kuisoner, halaman data mining, halaman hasil uji pohon keputusan.

## 3.5.1  Halaman Login
Halaman  login  merupakan  halaman  yang digunakan untuk masuk ke dalam sistem, dengan memasukkan  username  dan  password,  seperti gambar di berikut :
Gambar 3.2 Halaman Login
Gambar 4.  Halaman Login
Informasi Penjelasan Sistem Penguji INFORMASI KEPRIBADIAN Melakukan Tes Pengujian Login Hasil dan Penjelasan Kepribadian USER
58 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021

## 3.5.2 Halamam Utama (Home)
Halaman  utama  ( home )    tampilan  awal sistem  implementasi  metode  decision  algoritma C45 klasifikasi kepribadian masyarakat.
Gambar 5.  Halaman Home

## 3.5.3  Halaman Pengisian Kuisoner
Halaman pengisian kuisoner ialah tampilan  di  mana  peserta  bias  login  sendiri  ke dalam  sistem  dan  menjawab  pertanyaan  yang ada  untuk  menentukan  kepribadiannya  masing- masing.

## Gambar 6. Halaman Pengisian Kuisoner

## 3.5.4  Halaman Proses Mining
Halaman  ini  ialah  halaman  pengolahan data  uji  ke  proses  mining  untuk  mendapatkan nilai entropy dan gain pada tiap atribut.
Gambar 7. Halaman Proses Mining

## 3.5.5   Halaman Uji Pohon Keputusan
Halaman  Uji  pohon  keputusan  ialah proses  penguji  data  setelah  di  lakukan  proses mining dan mendapatkan nilai entropy dan gain yang dapat digunakan untuk  menentukan aturan rule dengan IF dan THEN.

## Gambar 8. Halaman Uji Pohon Keputusan

## 3.5.6  Halaman Hasil Klasifikasi
Pada  halaman  ini  kita  dapat  melihat  hasil prediksi dari klasifikasi kepribadian masyarakat, seperti gambar di bawah berikut :
Gambar 9. Halaman Hasil Klasifikasi

## 4. SIMPULAN
Implementasi  data  mining  dibentuk  untuk menganalisis  kepribadian  masyarakat  secara efektif dan akurat, dan bahkan dapat melakukan pengolahan data dalam jumlah besar.  Dari hasil analisis data masyarakat di . desa  ujung serdang, maka ada  4 atribut  yang tetapkan sebagai prediktor yaitu jenis kelamin,  usia,  pendidikan dan  kuisoner . yang  berupa  40 . pertanyaan.  hasil dari  klasifikasi  yang  di  dapat  dari  analisis  ialah sebagai berikut sanguin 17, koleris 6, melankolis 4,  dan  plegmatis  13  dan  pada    Implementasi sistem  menunjukan  bahwa  nilai  entropy tertinggi  ialah  1,794  dan  nilai  gain  tertinggi 0,169.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Alam, Dimas Midyan, J. I., No, I. I., & Pratama, M.  W.  (2020). Jurnal  Jendela  Inovasi
Daerah DENGAN MENGGUNAKAN
METODE NAIVE BAYES . III , 17–28.
Arifin, M. F., & Fitrianah, D. (2018). Penerapan
Algoritma Klasifikasi C4.5 Dalam Rekomendasi  Penerimaan  Mitra  Penjualan Studi  Kasus :  PT  Atria  Artha  Persada. InComTech , 8 (2), 87–102. https://doi.org/10.22441/incomtech.v8i1.21 98
Debiyanti,  D.,  Sutrisna,  S.,  Budrio,  B.,  Kamal, A.  K.,  &  Yulianti,  Y.  (2020).  Pengujian
Black  Box  pada  Perangkat  Lunak  Sistem Penilaian Mahasiswa Menggunakan
Teknik  Boundary  Value  Analysis. Jurnal
Informatika  Universitas  Pamulang , 5 (2), 162. https://doi.org/10.32493/informatika.v5i2.5 446
Fitria. (2013). 済無 No Title No Title. Journal of Chemical  Information  and  Modeling , 53 (9), 1689–1699.
Fitriani, A. (2011). Pendekatan “empat p” dalam kegiatan  pendidikan  dan  pembelajaran. Pendekatan  “Empat  P”  Dalam  Kegiatan Pendidikan Dan Pembelajaran , Vol. 9 (No.
1), hal. 58.
Fuadi, S., Candra, O., Padang, U. N., Prof, J., &
Air,  H.  (2020).  Prototype  Alat  Penyiram Tanaman Otomatis dengan Sensor Kelembaban  dan  Suhu  Berbasis  Arduino. Jurnal Teknik Elektro Indonesia , 1 (1), 21– 25.
Prasanti, D. (2018). Penggunaan Media Komunikasi  Bagi  Remaja  Perempuan Dalam  Pencarian  Informasi  Kesehatan. LONTAR:  Jurnal  Ilmu  Komunikasi , 6 (1),
13–21.
https://doi.org/10.30656/lontar.v6i1.645
Putra,  R.  R.,  &  Wadisman,  C.  (2018).
Implementasi  Data  Mining  Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K Means. INTECOMS: Journal of  Information  Technology  and  Computer Science , 1 (1), 72–77. https://doi.org/10.31539/intecoms.v1i1.141
Raharjo,  D.  I.  N.  rizki  P.,  Kurniawan,  T.  A.,  &
Rusdianto,  D.  S.  (2019).  Pengembangan Aplikasi  Penentuan  Prioritas  Kebutuhan Fungsional  Perangkat  Lunak  Berdasarkan Kebutuhan Non-Fungsional. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer , 3 (3), 2862–2866.
Setiawati, D., Taufik,  I., Jumadi, J., & Zulfikar, W. B. (2016). Klasifikasi Terjemahan Ayat Al-Quran Tentang Ilmu Sains Menggunakan  Algoritma  Decision  Tree Berbasis Mobile. Jurnal Online Informatika , 1 (1), 24. https://doi.org/10.15575/join.v1i1.7
60 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  1 Juni 2021
Tanujaya, C. (2017). Perancangan Standart Operational Procedure Produksi Pada Perusahaan Coffeein. Jurnal Manajemen Dan Start-Up Bisnis , 2 (1), 90–95.