## Comparison of C4.5 and C5.0 Algorithm Classification Tree Models for Analysis of Factors Affecting Auction
Perbandingan Model Pohon Klasifikasi Algoritma C4.5 dan C5.0 untuk Analisis Faktor yang Mempengaruhi Keberhasilan Lelang *
Mohammad Fajri 1 , Iut Tri Utami 2 , Muh. Maruf 3
1,2 Statistics Studies Program , Tadulako University, Indonesia ‡corresponding author: m.fajri@untad.ac.id
Copyright  ©  2022  Mohammad  Fajri,  Iut  tri  Utami,  and  Muh.  Maruf.    This  is  an  open-access  article distributed  under  the  Creative  Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
Auction in Indonesia is carried out by the Office of State Assets and Auction Services (KPKNL). Goods auctioned at KPKNL are quite diverse including land, wood, inventory, vehicles, and other goods. However, not all of the items auctioned were sold. Because not a few items have been auctioned but no one has made an offer. The Purpose of this study is to compare two classification methods, C4.5 and C5.0 algorithm and to determine which  items  were  successfully  auctioned  with  those  that  did  not  and  its  factors.  The methods  that  used  were  comparing  the  classification  tree  C4.5  algorithm  and  C5.0 algorithm with cross validation. From the results of the comparison of the two methods, it was found that the C5.0 Algorithm method was rated better than the C4.5 algorithm in classifying the auction results with an accuracy of 96.43%  and 92.86% respectively. In this case, C5.0 has a higher precision than C4.5.
Keywords: auction, C4.5 Algorithm, C5.0 Algorithm, decision tree.

## 1.   Pendahuluan
Lelang  di  Indonesia  sudah  dikenal  cukup  lama,  muncul  saat  masa    pemerintahan Hindia  Belanda  dengan  mengeluarkan  aturan  lelang  ( Vendu  Reglement Staatsblad tahun 1908 nomor 189) dan peraturan tersebut masih berlaku hingga sekarang. Lelang secara  histori  berasal  dari  kata  auction  (latin),  merupakan  penaikan  harga  secara berangsur-angsur. Lelang telah diketahui ada sejak 450 tahun sebelum Masehi oleh para ahli. Lelang merupakan suatu pemasaran barang kepada publik dengan harga barang  yang  ditawarkan  kepada  penawar  naik  setiap  saat  (Lusk  &  Shogren,  2007; Salim, 2014).
Pelaksanaan  lelang  di  Indonesia  dilakukan  oleh  Kantor  Pelayanan  Kekayaan Negara  dan  Lelang  berdasarkan  Permenkeu  Nomor  170/PMK/.01/2012  Tentang Organisasi  dan  Tata  Kerja  Instansi  Vertikal  Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Negara Pasal  30. Barang  yang  dilelang  di  KPKNL  ada  berbagai  macam  jenis  diantaranya tanah,  kayu,  inventaris,  kendaraan  dan  barang  lainnya.  Meskipun  barang-barang tersebut  dilelang,  namun  tidak  semua  dari  barang  lelang  laku  terjual  untuk  umum. Salah  satu  cara  untuk  mengklasifikasi  keberhasilan  lelang  barang  tersebut  adalah dengan menggunakan pohon klasifikasi (Chen & Chung, 2015).
Pohon  klasifikasi  merupakan  suatu  metodologi  inovatif  untuk  menganalisis  data dengan  ukuran  besar  melalui  proses  pemilahan  biner  yang  digunakan  untuk menggambarkan hubungan antar variabel yaitu variabel dependen dan independen (Brieman et al., 1984). Ada beberapa algoritma pohon klasifikasi yang bisa digunakan diantaranya algoritma C4.5 dan algoritma C5.0.
(Ente et al., 2020) menggunakan algoritma C4.5 dalam mengklasifikasi penyakit diabetes  mellitus  dengan  menggunakan  teknik Cross  validation untuk  menentukan model  terbaik  yang  dihasilkan.  Teknik Cross  validation akan  mengkombinasikan beberapa kelompok data pengamatan yang telah dipartisi ke dalam dua bagian, yakni data  untuk  membangun  model  dan  data  untuk  verifikasi  model  (Blockeel  &  Struyf, 2002).
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  algoritma  C4.5  dan C5.0, serta juga akan menggunakan teknik Cross validation sebagai penentu model terbaik sehingga kombinasi yang dihasilkan juga lebih banyak. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini ialah untuk memodelkan kasus keberhasilan lelang di KPKNL Palu menggunakan  algoritma  C4.5  dan  algoritma  C5.0  serta  mengetahui  model  terbaik yang dihasilkan.

## 2. Metode Penelitian
Klasifikasi  adalah  suatu  metode  untuk  menentukan  model  yang  menegaskan  atau memperjelas  perbedaan konsep maupun kelas  data, dimana bertujuan untuk dapat memprediksikan  kelas  dari  suatu  amatan  yang  kelasnya  tak  diketahui  (Tan  et  al., 2006). Lazimnya, klasifikasi dilakukan dalam dua jenjang, yakni proses training dan testing .  Pada  proses training ,  prosedur  klasifikasi  menganalisis  data train untuk mendapatkan suatu model. Kemudian model akan diuji pada proses testing , dengan menggunakannya  untuk  mengklasifikasi  kelas  dari  amatan  baru  dalam  proses pengambilan keputusan (Quinlan, 2014).
Data  yang  dieproleh  Dalam  penelitian  adalah  sekunder  Kantor  Pelayanan Kekayaan Negara Dan Lelang (KPKNL) Kota Palu, dengan variabel yang digunakan yaitu :
a. Keterangan Penjualan Lelang (Y)
Barang  dikatakan  laku  bila  ada  yang  melakukan  penawaran.  Variabel  ini  dibagi menjadi 2 kategori yaitu:
0 : Laku 1 : Tidak Laku
b.   Waktu Pelelangan
Waktu  pelelangan  adalah  saat  pertama  kali  barang  tersebut  dimuat  untuk dilakukan pelelangan. Variabel ini dibagi menjadi 3 kategori yaitu:
0 : Awal Bulan
1: Tengah Bulan
2 : Akhir Bulan
c.   Jenis Lelang
Jenis  lelang  didasarkan  pada  pemohon  lelang.  Variabel  ini  dibagi  menjadi  4 kategori :
0 : eksekusi
1 : non-eksekusi wajib BMD
2 : non-eksekusi wajib BMN
3 : sukarela
d.   Teknis Lelang
Teknis  lelang  adalah  cara  pelaksanaan  lelang.  Variable  ini  dibagi  menjadi  3 kategori yaitu:
0 : conventional
1 : e-conventional
2 : e-auction
e.   Jenis Barang
Variabel ini dibagi menjadi 5 kategori yaitu:
0: Tanah
1: Kayu
2: Inventaris
3: Kendaraan
4: Barang lain
f.    Nilai Limit
Harga awal dari barang yang dijual. Variabel ini berbentuk numerik.

## 2.1  Algoritma C4.5
Sebelum membentuk model, terlebih dahulu data dibentuk menjadi dua bagian yaitu data training dan  data testing .  Data training digunakan  dalam  rangka  membangun model, adapun data testing digunakan untuk menentukan akurasi. Adapun tahapan algoritma C4.5 yaitu:
1.  Membentuk data training .
2.  Menghitung nilai entropy dengan rumus:
Entropy(S) = - ∑ 𝑝 𝑖 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝 𝑖 (1)
Keterangan:
S = himpunan Kasus
n = jumah partisi S 𝑝 𝑖 = proporsi 𝑆 𝑖 terhadap S
3.  Menghitung nilai Gain.
4.  Rumus yang digunakan untuk menghitung Gain sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆)– ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) (2)
Keterangan:
S = himpunan kasus
A = atribut
n = jumah partisi atribut A 𝑆 𝑖 = proporsi 𝑆 𝑖 terhadap S
S = jumlah kasus dalam S

## 5.  Kemudian menghitung nilai Split Info:
Split Information (S,A) = - ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 0 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 |𝑆 𝑖 | 𝑆 (3)
Keterangan:
S = himpunan kasus A = atribut 𝑆 𝑖 = proporsi 𝑆 𝑖 terhadap S S = jumlah kasus dalam S
6.  Setelah  mendapatkan  nilai  Gain  dan  Split  Info,  lalu  mencari  nilai  Gain  Ratio dengan rumus sebagai berikut:
Gain Ratio(S,A) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆,𝐴) (4) Keterangan: Gain = information gain pada atribut A
Split Information= Split Information pada atribut A
7.  Nilai Gain Ratio tertinggi akan digunakan sebagai atribut akar. Dengan itu akan terbentuk pohon keputusan sebagai node 1.
8.  Ulangi proses ke-2 sampai semua cabang memiliki kelas yang sama.
9.  Maka akan terbentuk pohon keputusan.
10.  Dari pohon keputusan yang terbentuk maka dapat ditentukan Rule-Rule .
(Lakshmi et al., 2013)

## 2.2 Algoritma C5.0
Algoritma  C5.0  adalah  penyempurnaan  dari  algoritma  ID3  dan  C4.5.  Dalam  proses pembentukan pohon keputusan nilai information gain yang paling tinggi akan dipilih sebagai root bagi node berikutnya. Algoritma ini diawali dengan semua data dijadikan akar dari pohon keputusan dan atribut yang dipilih akan menjadi pembagi bagi sampel tersebut (Han et al., 2011). Formula ukuran atribut dapat dihitung sesuai persamaan entrophy  pada  algoritma  C4.5  (1),  sedangkan  untuk  mendapatkan  nilai information gain dapat menggunakan persamaan information gain pada algoritma C4.5 (2). Atribut A dengan information gain tertinggi, akan dijadikan root node. Algoritma C5.0 memiliki akurasi yang baik, dapat digunakan pada berbagai macam tipe data serta mempunyai kelebihan dalam memproses data dengan jumlah yang besar (Bujlow et al., 2012)

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Karakteristik Penjualan Lelang Tanah
Pada Gambar 1, diketahui bahwa total barang yang laku saat dilakukan pelelangan di Sulawesi Tengah tahun 2018 berjumlah 353 sementara total barang yang tidak laku terjual  sebanyak  631.  Dengan  jumlah  total  keseluruhan  lelang  yang  dilakukan sebanyak 984.
Gambar 1: Penjualan lelang di sulawesi tengah tahun 2018

## 3.2 Analisis Pohon Klasifikasi Dengan Algoritma C4.5
Model  pohon  klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi sebesar 92,86%, dengan hasil sebagai berikut:
0 200 400 600 800 Laku Tidak Laku Grafik Lelang Jumlah
Gambar 2:Model pohon klasifikasi dengan algoritma C4.5
Interpretasi :
• Jika nilai limit > 54.575.000 maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 94 %
• Jika nilai limit ≤ 54.575.000, dan jenis barangnya adalah tanah maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 88%
• Jika  nilai limit  ≤  54.575.000,  dan  jenis  barangnya  adalah  kendaraan  maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 90%
• Jika nilai limit ≤ 54.575.000, dan jenis barangnya adalah kayu maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 88%
• Jika  nilai  limit  ≤  54.575.000,  dan  jenis  barangnya  adalah  inventaris  maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 100%
• Jika  nilai  limit  ≤  54.575.000,  jenis  barangnya  adalah  barang  lain,  dan  teknis lelangnya  adalah  e-convensional,    maka  kemungkinan  barang  tersebut  laku sebesar 80 %
• Jika  nila i  limit  ≤  54.575.000,  jenis  barangnya  adalah  barang  lain,  dan  teknis lelangnya adalah e-auction,  maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 96 %
• Jika nilai limit ≤ 54.575.000, jenis barangnya adalah barang lain, teknis lelangnya adalah convensional, dan waktu pelelangannya tengah bulan, maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 100 %
• Jika nilai limit ≤ 54.575.000, jenis barangnya adalah barang lain, teknis lelangnya adalah  convensional,  dan  waktu  pelelangannya  awal  bulan,  maka  kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 100 %
• Jika nilai limit ≤ 54.575.000, jenis barangnya adalah barang lain, teknis lelangnya adalah  convensional,  dan  waktu  pelelangannya  akhir  bulan,  maka  kemungkinan barang tersebut laku sebesar 0 %.

## 3.3  Analisis Pohon Klasifikasi Dengan Algoritma C5.0
Model  pohon  klasifikasi  dengan  algoritma  C5.0  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi sebesar 96,43% dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 3:Model pohon klasifikasi dengan algoritma C5.0
Interpretasi :
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan, nilai limit > 3.500.000, jenis lelangnya adalah non eksekusi wajib BMN dan limit >70.125.000 maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 100%.
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan, nilai limit > 3.500.000, jenis lelangnya adalah non eksekusi wajib BMN dan limit ≤70.125.000 maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 91% .
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan, nilai limit >  3.500.000,  jenis  lelangnya  adalah  eksekusi  dan  waktu  lelangnya  adalah  awal bulan maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 67% .
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan, nilai limit > 3.500.000, jenis lelangnya adalah eksekusi dan waktu lelangnya adalah tengah bulan dan akhir bulan maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 100% .
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan, nilai limit >  3.500.000  dan  jenis  lelangnya  adalah  non  eksekusi  BMD  dan  sukarela,  maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 63%.
• Jika jenis barangnya adalah barang lain, inventaris, kayu dan kendaraan dan nilai limit ≤3.500.000, maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 94%.
• Jika jenis barangnya adalah tanah maka kemungkinan barang tersebut  tidak laku sebesar 95%.

## 3.4   Perbandingan Ketepatan Klasifikasi  Cross Validation Algoritma C4.5 dan Algoritma C5.0
Adapun  ketepatan  klasifikasi  hasil  dari cross  validation algoritma  C4.5  dan algoritma C5.0 secara lengkap dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 1 :Ketepatan Klasifikasi Cross Validation
Algoritma Ketepatan Klasifikasi (%) Fold1  Fold2  Fold3  Fold4  Fold5  Fold6  Fold7  Fold8  Fold9  Fold10 C4.5 92,86 94 89,79  93,87  94,89  92,92  94,89  90,81  91,83  91,83  92,92 C5.0 96,43 92 92,85  93,87  94,89  85,85 100 89,79  94,89  89,79  95,95
Dapat dilihat pada Tabel 1 di atas bahwa nilai akurasi pada tiap fold untuk masing- masing  algoritma  C4.5  maupun  algoritma  C5.0  bervariasi.  Secara  umum  cross validation  algoritma  C5.0  lebih  baik  dibandingkan  cross  validation  algoritma  C4.5 dengan nilai akurasi pada fold ke enam sebesar 100%. Adapun hasil pohon klasifikasi yang terbentuk pada fold ke enam tersebut disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4 : Model pohon klasifikasi dengan algoritma C5.0 Cross validation
Interpretasi :
• Jika  jenis  barang  adalah  tanah  maka  kemungkinan  barang  tersebut  tidak  laku sebesar  95 %
• Jika  jenis  barang  adalah  barang  lain  atau  inventaris  atau  kayu  atau  kendaraan dengan limit <=  3.500.000 maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 94%
• Jika  jenis  barang  adalah  barang  lain  atau  inventaris  atau  kayu  atau  kendaraan dengan limit > 3.500.000, > 63.360.000 maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 75%
• Jika  jenis  barang  adalah  barang  lain  atau  inventaris  atau  kayu  atau  kendaraan dengan limit <= 63.360.000, jenis lelang Non Eksekusi Wajib BMN, Sukarela maka kemungkinan barang tersebut laku sebesar 94 %
• Jika  jenis  barang  adalah  barang  lain  atau  inventaris  atau  kayu  atau  kendaraan dengan <= 63.360.000, jenis lelang eksekusi, Non Eksekusi Wajib BMD dan teknis lelang convensional maka kemungkinan barang tersebut tidak laku sebesar 77 %
• Jika  jenis  barang  adalah  barang  lain  atau  inventaris  atau  kayu  atau  kendaraan dengan <= 63.360.000, jenis lelang eksekusi, Non Eksekusi Wajib BMD dan teknis lelang  e-Auction,  e-Convensional  maka  kemungkinan  barang  tersebut  laku sebesar 80 %

## 4.   Simpulan
Dari hasil perbandingan kedua metode, didapatkan bahwa setiap metode memiliki model  pohon  klasifikasi  yang  relatif  berbeda  serta  metode  Algoritma  C5.0 Cross validation dinilai lebih baik daripada algoritma C4.5, algoritma C5.0 dan algoritma C4.5 Cross  validation dalam  mengklasifikasikan  hasil  pelelangan  dengan  mempunyai akurasi  sebesar  100%,  lebih  besar  dibandingkan  akurasi  dari  beberapa  metode lainnya .
Ucapan  terima  Kasih .  Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  Pimpinan Fakultas MIPA Universitas Tadulako atas bantuan pendanaan sehingga penelitian ini dapat terlaksana dengan baik.

## Daftar Pustaka
Blockeel,  H.,  &  Struyf,  J.  (2002). Efﬁcient  Algorithms  for  Decision  Tree  Cross- validation . 30.
Brieman,  L.,  Friedman,  J.,  &  Olshen,  R.  A.  (1984). Classification  and  Regression Trees . CRC press.
Bujlow, T., Riaz, T., & Pedersen, J. M. (2012). A method for classification of network traffic based on C5. 0 Machine Learning Algorithm. International Conference on Computing, Networking and Communications , 237 –241.
Chen, C. C., & Chung, M.-C. (2015). Predicting the success of group buying auctions via classification.
Knowledge-Based Systems , 89 , 627 –640. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.09.009
Ente, D. R., Thamrin, S. A., Arifin, S., Kuswanto, H., & Andreza, A. (2020). Klasifikasi Faktor-Faktor  Penyebab  Penyakit  Diabetes  Melitus  di  Rumah  Sakit  Unhas Menggunakan  Algoritma  c4.5. Indonesian  Journal  of  Statistics  and  Its Applications , 4 (1), 80 –88.
Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Kamber,  M.  (2011). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques . Elsevier.
Lakshmi, T. M., Martin, A., Begum, R. M., & Venkatesan, V. P. (2013). An Analysis on Performance  of  Decision  Tree  Algorithms  Using  Student’s  Qualitative  Data. International Journal of Modern Education and Computer Science , 5 (5), 18.
Lusk, J., & Shogren, J. F. (2007). Experimental auctions: Methods and applications in economic and marketing research . Cambridge University Press.
Quinlan, J. R. (2014). C4. 5: Programs for Machine Learning . Elsevier.
Salim,  H.  S.  (2014). Perkembangan  Hukum  Jaminan  di  Indonesia.  Divisi  Buku Perguruan . PT RajaGrafindo Persada.
Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Introduction to Data Mining . Pearson.