## ANALISIS PERBANDINGAN DECISION TREE C4.5 DAN KNN DALAM PERIZINAN BONGKAR MUATAN KAPAL
Naurah Nazifah, Cahyo Prianto, Rolly Maulana Awangga Program Studi Sarjana Terapan Teknik Informatika, Universitas Logistik & Bisnis International, Jl Sariasih No.54, Kota Bandung, Indonesia nnaurah998@gmail.com

## ABSTRAK
Classification Decision  Tree merupakan salah satu  metode populer dalam analisis data  dan pembelajaran mesin. Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma decision tree yang banyak digunakan karena kemampuannya dalam  menghasilkan  aturan  keputusan  yang  dapat  dipahami  dengan  mudah.  Perizinan  bongkar  muatan  kapal adalah proses krusial dalam operasi pelabuhan yang memastikan kapal dapat secara efisien dan aman melakukan bongkar  muatan  dalam  upaya  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  mengoptimalkan  pengambilan  keputusan perizinan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  perbandingan  metode  machine  leraning  antara algoritma decision  tree C4.5  dengan  algoritma K-Nearest  Neighbors (KNN).  Penulis  sudah  membandingkan kinerja  algoritma-algoritma  ini  berdasarkan  kriteria  yang  termasuk  akurasi  prediksi,  dengan  Classification Decision  Tree menghasilkan  peramalan  unggul  sebesar  98,33%  dan  97,60%  untuk  algoritma  KNN  dalam investigasi  ini.  Hasil  analisis  bahwa  pemilihan  algoritma  decision  tree  harus  didasarkan  pada  tujuan  spesifik analisis  dan  karakteristik  data  yang  digunakan.  Jika  interpretabilitas  aturan  keputusan  menjadi  faktor  utama, algoritma C4.5 tetap menjadi pilihan yang baik. Namun, jika akurasi prediksi dan penanganan data yang tidak seimbang menjadi prioritas, algoritma KNN dapat menjadi pilihan yang lebih baik.
Kata Kunci: Data Mining, Prediksi, Akurasi, C4.5, KNN

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  perbandingan  algoritma  Decision  Tree merupakan topik  yang penting dalam  studi ilmu data dan  kecerdasan  buatan.  Algoritma  Decision  Tree telah  digunakan  secara  luas  untuk  memodelkan  dan memprediksi  data  dalam  berbagai  bidang,  termasuk pengambilan  keputusan,  klasifikasi,  dan  prediksi. Salah  satu  algoritma  Decision  Tree  yang  populer adalah  algoritma  C4.5.  Algoritma  ini  merupakan pengembangan  dari  algoritma  C4.5  adalah  algoritma yang  dikembangkan  dari  algoritma  ID3  [1].C4.5 memiliki  beberapa  perubahan  dan  peningkatan  yang membuatnya  lebih  efektif  dalam  menangani  masalah yang  lebih  kompleks.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti bertujuan  untuk  melakukan  analisis  perbandingan antara  algoritma  Decision  Tree  C4.5  dengan algoritma  K-Nearest  Neighbors(KNN).  Dengan Decesion  Tree dibentuk  sebuah  pohon  keputusan dengan  atribut  data  yang  akan  menghasilkan  atura- aturan dalam mengklasifikasi [2]. Dengan melakukan analisis perbandingan ini, diharapkan dapat menyediakan  wawasan  yang  berharga  bagi  peneliti dan  praktisi  di  bidang  ilmu  data  dan  kecerdasan buatan  untuk  memilih  algoritma  Decision  Tree  yang paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka.  Penelitian ini  menggunakan beberapa pengujian seperti akurasi, dimana hal tersebut dapat menjadi nilai tambah [3].
Selanjutnya,  peneliti  akan  menganalisis  dan membandingkan  hasil-hasil  yang  ditemukan  dalam studi-studi  tersebut.  Mengeksplorasi  kelebihan  dan kelemahan algoritma Decision Tree C4.5 dibandingkan  dengan  algoritma  KNN  dalam  hal akurasi  prediksi  dalam  kemampuan  mengatasi
masalah  dengan  atribut  yang  hilang  atau  kontinu. Algoritma  machine  learning  bermanfaat  dalam memberikan  analisis  yang  benar  dan  membuat prediksi yang akurat [4].
Kesimpulan  dari  analisis  perbandingan  ini  akan memberikan gambaran yang jelas tentang keunggulan dan  batasan  dari  algoritma Decision Tree C4.5 dibandingkan dengan algoritma K-Nearest Neighbors(KNN) .  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  memberikan  panduan  yang  bermanfaat  bagi peneliti  dan  praktisi  dalam  memilih  algoritma Decision Tree dan K-Nearest Neighbors (KNN) yang sesuai dengan kasus yang sedang mereka hadapi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Decision Tree( C4.5)
Sebagai  pemisahan  rekursif  dari  ruang  sampel, Decision  Tree  adalah  algoritma  klasifikasi.  Pohon keputusan terdiri dari simpul-simpul yang membentuk pohon berakar,  yang  menyiratkan bahwa simpul  akar  berfungsi  sebagai  arah  pohon.  Node internal  atau  uji  adalah  node  yang  memiliki  tepi keluar. Daun merujuk ke semua node lainnya. Setiap node  internal  dalam  pohon  keputusan  memisahkan ruang  instance  menjadi  dua  atau  lebih  subruang sesuai dengan fungsi diskrit tertentu dari nilai atribut [5].
Sebuah  pohon  keputusan  terdiri  dari  node  inti, yang memberikan pengujian pada faktor atau kualitas input  tertentu  yang  memisahkan  data  menjadi kelompok  yang  lebih  kecil,  dan  node  daun,  yang mengkategorikan  setiap  observasi  dalam  segmen yang dihasilkan. Dalam karya ini, C4.5 menggunakan
gagasan  informasi  entropi  untuk  membangun  sebuah pohon  keputusan.  Entropi  sampel  S  dari  pengamatan yang diklasifikasikan diberikan oleh
Entropy (S) = -p1 log2 (p1) – p0 log2 (p0), Dimana p1 adalah proporsi dari kelas yang nilainya 1 dan  p0  proporsi  dari  kelas  yang  nilainya  0  dalam sample  S.  C4.5  memeriksa  informasi  Gain  yang dinormalisasi  (perbedaan  entropi)  sebagai  hasil pemilihan properti untuk membagi data. Atribut yang dipilih  untuk  pengambilan  keputusan  adalah  yang memiliki  informasi  Gain  ternormalisasi  terbesar. Kemudian,  algoritme  dipecah  menjadi  bagian  yang lebih mudah dikelola [5].

## 2.2. K-Nearest Neighbhor(KNN)
Machine  learning  menggunakan  teknik  K- Nearest Neighbors (KNN) untuk melakukan klasifikasi atau regresi berdasarkan data terdekat.
Menurut  Han,  Kamber,  dan  Pei  (2011):  "KNN adalah algoritma pembelajaran mesin yang sederhana namun  efektif  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Algoritma ini mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  mayoritas  kategori  dari  K  tetangga terdekat  dalam  dataset  pelatihan,  atau  memprediksi nilai berdasarkan rata-rata nilai K tetangga terdekat.
“KNN  adalah  teknik  pembelajaran  mesin  non- parametrik  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  dan regresi”,  menurut  Mitchell  (1997).  Objek  baru dikategorikan  dalam  kategorisasi  menurut  kategori mayoritas  dari  K  tetangga  terdekatnya.  Regresi mengandalkan  rata-rata  nilai  K  untuk  meramalkan nilai item baru yang merupakan tetangga terdekat.
Menurut  Hastie,  Tibshirani,  dan  Friedman (2009):  "KNN  adalah  metode  non-parametrik  yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mengklasifikasikan  objek  baru  dengan  cara  mencari K  tetangga  terdekatnya  dalam  ruang  fitur  dan memilih  kategori  mayoritas  dari  tetangga-tetangga tersebut.  Dalam  regresi,  algoritma  ini  memprediksi nilai objek baru berdasarkan rata-rata nilai K tetangga terdekatnya.
Secara umum, para ahli mendefinisikan algoritma KNN sebagai metode non-parametrik yang mengklasifikasikan  objek  baru  atau  memprediksi nilai  berdasarkan  mayoritas  kategori  atau  rata-rata nilai  K  tetangga  terdekat  dalam  dataset  pelatihan. KNN adalah algoritma yang sederhana namun efektif dalam  banyak  kasus,  dan  dapat  digunakan  untuk berbagai tugas dalam pembelajaran mesin.
Aturan K-Nearest  Neighbor dapat  diposisi sebagai  sampel  pelatihan  dan  kelas  mereka  ketika memutuskan mengenai data masuk baru serta Tujuan algoritma  ini  adalah  untuk  mengklasifikasikan  objek baru berdasarkan nilai atribut dan data latih (Okfalisa et al, 2017).
d = √∑ i =1 n (a 1 – b 1 ) 2
Keterangan : d = jarak a = data ui/testing b = sample data i = variable data n = dimensi data
3. METODE PENELITIAN
3.1. Diagram Alur Metodologi Penelitian

## Gambar 1. Alur Metodologi Penelitian

## 3.2. Identifikasi masalah
Pada  tahapan  awal  dalam  penelitian  adalah identifikasi  masalah,  penulis  melakukan  analisa permasalahan yang terjadi ketika melakukan penelitian  pada  kegiatan  perizinan  bongkar  muatan pada kapal. Permasalahan yang terjadi akan membuat suatu  dasar  pertimbangan  dalam  mempercepat rangkaian  proses  pengumpulan  berkas  persyaratan untuk  melakukan  kegiatan  bongkar  muatan  pada kapal.  Melihat  dari  permasalahan  yang  biasanya terjadi  maka  disarankan  untuk  adanya  suatu  sistem rekomendasi  metode  agar  dapat  memudahkan  agent yang akan melakukan kegiatan bongkar muatan kapal di pelabuhan.

## 3.3. Studi Literature
Pada  tahapan  yang  selanjutnya  dilakukan persiapan  data  mentah,  peneliti  melakukan  studi literature.  Studi  literature  yang  memuat  sistematis mengenai  kajian  literature  serta  hasil  penelitian  yang sebelumnya  dilakukan  oleh  peneliti  lain  yang
memiliki  hubungan  dengan  penelitian  yang  akan peneliti  lakukan.  Studi  literature  sebelum  melakukan penelitian  memiliki  tujuan  yaitu  untuk  menentukan sebuah  masalah  agar  dapat  diteliti,  melakukan pencarian  yang  relevan  dengan  masalah  yang nantinya akan diteliti, melakukan pengkaian mengenai  teori  dasar  yang  relevan  dengan  masalah yang  nantinya  diteliti,  melakuka  pencarian  mengenai landasan  teori  yang  menjadi  pedoman  dalam pendekatan  solusi  masalah.  Melakukan  pengkaian teradap  hasil  riset  yang  mempunyai  kaitan  dengan riset  yang  nantinya  akan  dilakukan,  serta  dapat melakukan  penentuan  atribut  yang  akan  digunakan dalam menganalisa masalah.

## 3.4. Penentuan Algoritma Penelitian
Tahapan selanjutnya penentuan algoritma penelitian,  pada  penelitian  mengenai  rekomendasi perbandingan  antara  algoritma  yang  digunakan  yaitu metode Decision  Tree  C4.5 atau  metode K-Nearest Neighboar.

## 3.5. Pengumpulan Dataset
Tahapan selanjutnya yaitu pengumpulan dataset, data yang dikumpulkan diambil dari situs kaggle.com dengan  jumlah  data  yaitu  1500  data  kaggle  dan  300 data kegiatan bongkar  muatan kapal pada pelabuhan. Data yang  telah  dikumpulkan  berisi Cargo, weight(berat),  BT  (berthing  time),  ET  (effective time),  NOT  (Not  operation  time),  BWT  (Berthing work time), LOA Vessel (Lenght of all), LOA USED.

## 3.6. Preprocessing
Tahapan  preprocessing  adalah  suatu  proses pengubahan  bentuk  data  yang  belum  terstruktur menjadi data yang terstruktur yang dapat menyesuaikan  kebutuhan  dalam  proses  selanjutnya. Preprocessing  dalam  penelitian  mempunyai  tujuan yaitu data yang digunakan bisa diproses pada metode selanjutnya.  Adapun  tahapan  preprocessing  yaitu proses  clenning,  proses  cleaning  adalah  suatu  proses yang  dapat  menghilangkan  kata-kata  yang  missing. Proses  preprocessing  dilakukan  supaya  data  dapat diproses oleh algoritma.

## 3.7. Metode Decision Tree
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Decision  Tree  C4.5 yang  dipakai  untuk mempermudah  klasifikasi  kapal  apakah  diizinkan melalukan  kegiatan  bongkar  muatan  kapal  atau
pending  bongkar  muatan  kapal  dengan  berdasarkan menurut  atribut  terkait. Decision  Tree membangun pohon  awal  dengan  menggunakan  seluruh  dataset pelatihan sebagai input kemudian setiap atribut dalam dataset akan diuji sebagai kandidat pemisah (splitter) untuk  membuat  node  dalam  pohon.  Memilih  atribut terbaik menggunakan metode Information Gain Ratio untuk  memilih  atribut  terbaik  sebagai  pemisah (splitter), Information Gain Ratio mengukur seberapa baik  atribut  tersebut  membagi  dataset  berdasarkan informasi yang diberikan, atribut dengan Information Gain  Ratio  tertinggi  akan  dipilih  sebagai  atribut terbaik  untuk  membuat  node  dalam  pohon.  Setelah atribut  terbaik  dipilih,  sebuah  node  baru  akan  dibuat dalam  pohon  berdasarkan  atribut  tersebut,  Nilai atribut  tersebut  akan  digunakan  sebagai  aturan pemisah  (split  rule)  untuk  membagi  dataset  menjadi subset  yang  lebih  kecil.  Kemudian  Setelah  pohon selesai dibangun, nilai prediksi atau kelas target akan ditentukan  untuk  setiap  daun  dalam  pohon,  Nilai prediksi  dapat  berupa  mayoritas  kelas  pada  subset yang  terkait  dengan  daun  atau  nilai  regresi  jika menggunakan regresi.

## 3.8. Metode K-Neaerest Neighboar
Metode  K-Nearest  Neighboar  dapat  melakukan klasifikasi  mengenai  obek  dari  data  training  yang mempunyai jarak terdekat dengan objek tersebut serta nilai  K  merupakan  banyaknya  nilai  yang  terdekat. KNN,  jarak  Euclidean  sering  digunakan  untuk mengukur  jarak  antara  dua  titik  dalam  ruang  fitur. Adapun  cara  kera  dari  KNN  yaitu  melakukan pencarian  kecocokan  atau  kemiripan  dari  kelompok objek  data  training  dengan  objek  data  baru  atau  data testing yang terdapat pada database.

## 3.9. Pengembangan Sistem
Tahap  pengembangan  sistem  adalah  ketika sistem  yang  dikembangkan  dirancang  dengan  tujuan menghasilkan artikel ilmiah ini sehingga benar-benar menghasilkan  sistem  rekomendasi.  Perancangan  dan analisis  sistem  merupakan  langkah-langkah  dalam proses pengembangan sistem.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebagai  bahan  referensi  untuk  penelitian  ini, peneliti  telah  mengumpulkan  beberapa    penelitian yang memiliki relevansi seperti berikut :
Tabel 1.Penelitian Terdahulu No Nama Peneliti Tahun Judul dan Kesimpulan Penelitian 1. [6]. 2018 Judul : “ perbandingan minat siswa smu pada metode klasifikasi menggunakan 5 algoritma” Kesimpulan : “Teknik Decision Tree (C4.5) memiliki nilai presisi sebesar 89,09% dan nilai akurasi sebesar 84,00% lebih i besar dibandingkan dengan metode lainnya”.
2.
[7]. 2021 Judul : “ Perbandingan metode algoritma k-nn & metode algoritma c4.5 pada analisa kredit macet (studi kasus pt tungmung textile bintan)”
Kesimpulan : “Berdasarkan temuan i penelitian “Perbandingan Metode Algoritma KNN dan Metode Algoritma C4.5 pada Analisis Kredit Macet i (Studi Kasus Koperasi PT. Akurasi
No Nama Peneliti Tahun Judul dan Kesimpulan Penelitian metode i KNN adalah 45,21%, sedangkan akurasi algoritma C4.5 adalah 61,64”.
3. [8]. 2023 Judul : “ Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Decision  Tree(C4.5)  dalam Klasifikasi Dosen Berprestasi”
Kesimpulan : “ hasil dengan nilai akurasi sebesar 94,80%, nilai standar deviasi sebesar 3,79%, nilai presisi sebesar 95,25% untuk kelas prestasi, dan nilai presisi sebesar 94,15% untuk kelas underachievement”.
4. [9].
2022
Judul : “ analisis algoritma c4.5 dan fuzzy sugeno  untuk optimasi rule base fuzzy” Kesimpulan : “Pendekatan fuzzy Sugeno yang digabungkan dengan algoritma C4.5 menghasilkan temuan perbandingan dengan akurasi sebesar 88,57%”.
5. [10] . 2019
Judul : “ Perbandingan Algoritma Random Forest, Decision Stump, Naïve Bayes, Bayesian Network dan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Pola Kartu Poker”
Kesimpulan : “ Pendekatan C4.5 berada di urutan kedua, diikuti oleh Random Forest, Decision Stump, Naive Bayes, dan Bayesian Network. Jika dibandingkan dengan pendekatan lain yang hanya membutuhkan waktu 0 hingga 0,08 detik, metode ini memakan waktu lama yaitu 2,26 detik”.
6. [11]. 2021 Judul : “perbandingan algoritma k-nearest neighbor, decision tree, dan naive bayes untuk menentukan kelayakan pemberian kredit”
Kesimpulan : “ Pada pengujian kelima, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) mencapai skor akurasi tertinggi sebesar 93,33%”.
7. [12]. 2019
Judul : “ Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kepuasan  Penumpang Bus Rapid Transit (BRT) Trans Semarang”
Kesimpulan : “ perbandingan data pelatihan dan pengujian 60% : 40% nilai akurasi 92,5%, presisi 92,42%, dan recall 98,39%, pengujian 2 dari perbandingan 70% : 30% adalah nilai akurasi 93,33%”.
8. [13]. 2022 Judul : “ Perbandingan algoritma c 4.5 dan algoritma naive bayes untuk klasifikasi pekerja migran Indonesia”
Kesimpulan : “ Metode Nave Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 58,29% dan tingkat kesalahan sebesar 41,71%, sedangkan metode C 4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 84,84% dan tingkat kesalahan penyajian sebesar 15,16%”.
9. [14].
2021 Judul : “ Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Id3 Untuk Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa” Kesimpulan : “Dataset diuji menggunakan i tiga komposisi berbeda, dan temuan menunjukkan bahwa metode i ID3 dan algoritma C4.5 sebesar 30% dari data uji. Secara keseluruhan, berdasarkan temuan implementasi, Algoritma C4.5 mengungguli algoritma ID3 dalam hal akurasi”.
10. [15]. 2020 Judul : “Implementasi algoritma c4.5 untuk memprediksi keterlambatan pembayaran sumbangan pembangunan pendidikan sekolah menggunakan python”
Kesimpulan : “ Angka akurasi, presisi, dan daya ingat masing-masing adalah 73%, 71%, dan 71%, berdasarkan temuan dari deskripsi hasil dan hasil prediksi dengan Algoritma C4.5”.

## 4.1. Deskripsi Data
Perizinan  bongkar  muatan  kapal  merujuk  pada informasi  yang  terkait  dengan  izin  atau  persetujuan yang  diberikan  untuk  membongkar  kapal  yang mengandung  bahan  mutan.  Bongkar  mutan  kapal mengacu pada proses pembongkaran kapal yang telah terpapar atau terkontaminasi oleh bahan atau zat yang berpotensi  membahayakan  manusia  atau  lingkungan. Deskripsi  data  tentang  data  perizinan  bongkar  mutan kapal  dapat  mencakup  beberapa  informasi  penting, antara  lain:  Identitas  Kapal(Informasi  tentang  kapal yang  akan  dibongkar  mutan,  seperti  nama  kapal, nomor  registrasi,  jenis  kapal,  ukuran,  dan  tahun pembuatan)  dan  juga  dokumen  perizinan  (Informasi tentang dokumen-dokumen perizinan yang diperlukan untuk  melaksanakan  proses  bongkar  mutan  kapal, seperti  izin  dari  otoritas  maritim  atau  lingkungan setempat,  sertifikat  keselamatan,  dan  persyaratan hukum yang harus dipenuhi).
Gambar 2. Diagram Deskripsi Data
Dalam  penelitian ini  penulis melakukan pengumpulan dataset, data yang dikumpulkan diambil dari situs kaggle.com dengan  jumlah data  yaitu 1500 data  kaggle  dan  300  data  kegiatan  bongkar  muatan kapal  pada  pelabuhan.  Data  yang  telah  dikumpulkan berisi  Cargo,  weight(berat),  BT(berthing  time),  ET (effective  time),  NOT  (Not  operation  time),
BWT(Berthing  work  time),  LOA  Vessel  (Lenght  of all), LOA USED.

## 4.2. Analisis Pemodelan KNN
Unit  data  yang  berbeda  memiliki  dampak  yang signifikan terhadap temuan analisis saat menggunakan  k-NN.  Oleh  karena  itu,  lebih  baik untuk  menormalkan  atau  mengubah  data  sebelum mengklasifikasikan  menggunakan  k-NN.  Akurasi setiap  k  dihitung  dengan  menggunakan  matriks konfusi  untuk  mendapatkan  k  yang  ideal.  Dimulai dengan  k=1  sampai  k=50  selanjutnya  diukur akurasinya  untuk  setiap  k. Dari ke-50 k pilih akurasi optimum.  K  dengan  akurasi  optimum  selanjutnya digunakan  sebagai  k  optimum.  Nilai-nilai  akurasi untuk setiap k di jelaskan pada gambar berikut:
Tabel 2. Nilai Akurasi untuk K=1 s.d K=50 K1 96.33 K26 97.60 K2 97.60 K27 97.60 K3 98.00 K28 97.60 K4 97.60 K29 97.60 K5 97.60 K30 97.60 K6 97.60 K31 97.60 K7 97.60 K32 97.60 K8 97.60 K33 97.60 K9 97.60 K34 97.60 K10 97.60 K35 97.60 K11 97.60 K36 97.60 K12 97.60 K37 97.60 K13 97.60 K38 97.60 K14 97.60 K39 97.60 K15 97.60 K40 97.60 K16 97.60 K41 97.60 K17 97.60 K42 97.60 K18 97.60 K43 97.60 K19 97.60 K44 97.60 K20 97.60 K45 97.60 K21 97.60 K46 97.60 K22 97.60 K47 97.60 K23 97.60 K48 97.60 K24 97.60 K49 97.60 K25 97.60 K50 97.60
Pada  Gambar 3 dalam  grafik  nilai  akurasi terlihat  bahwa  k  yang  optimum  adalah  k=4  dengan akurasi 97.60%.

## 4.3. Analisis Pemodelan Decision Tree
Pemodelan  dengan  data  pelatihan  300  titik  data adalah  langkah  pertama  dalam  teknik  pemodelan pohon  klasifikasi.  Kinerja  model  pohon  klasifikasi menggunakan matriks konfusi dan minsplit 300 pada data  pelatihan  ditunjukkan  di  bawah  ini  untuk memberikan hasil sebagai berikut.:
Hasil  entropi  yang  diperoleh  dapat  berkisar antara  0  hingga  1.  Nilai  entropi  yang  lebih  rendah menunjukkan  tingkat  ketidakteraturan  yang  lebih rendah  atau  ketidakpastian  yang  lebih  rendah  dalam data,  sementara  nilai  entropi  yang  lebih  tinggi menunjukkan  tingkat  ketidakteraturan  yang  lebih tinggi  atau  ketidakpastian  yang  lebih  tinggi  dalam data. Berikut adalah hasil entropi dengan menggunakan metode pemisahan seperti Information Gain atau Gain Index :

## Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan

## 4.4. Pemilihan Metode Terbaik
Setelah  penerapan  teknik  k-NN  dan  Decision Tree  C4.5  pada  data  Izin  Bongkar  Muat  Kapal, diberikan  ringkasan  akurasi  dari  kedua  pendekatan tersebut. Metode Klasifikasi Akurasi KNN 97.60% Decision Tree 98.33%
Model yang menggunakan pendekatan Decision Tree C4.5  memiliki  akurasi  yang  paling  maksimal pada data training dan data testing, sesuai tabel. Oleh
karena itu, teknik Pohon Keputusan klasifikasi adalah metode yang paling efektif dalam penelitian ini untuk peramalan  izin  operasi  bongkar  muat  kapal  di Pelabuhan  X  yang  mungkin  termasuk  bongkar  atau pending bongkar.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil yang diperoleh, saat membandingkan  nilai  akurasi,  pendekatan Decision Tree C4.5  atau  dikenal  dengan  Classification Decision  Tree memiliki  nilai  akurasi  yang  paling besar  jika  dibandingkan  dengan  metode  K-Neighbor (KNN).  Jadi  teknik  Classification Decision  Tree menghasilkan  peramalan  unggul  sebesar  98,33% untuk  investigasi  ini.  menggunakan  pendekatan Pohon  Klasifikasi,  Atribut-atribut  yang  digunakan dalam  aturan  di Decision  Tree adalah  Cargo, weight(berat muatan yang akan melakukan bongkar), BT(berthing  time),  ET  (effective  time),  NOT  (Not operation  time),  BWT(Berthing  work  time),  LOA Vessel  (Lenght  of  all),  LOA  USED  (  Lenght  of  All Used) selama 1 tahun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. H. Inda Arifin and W. J. Shudiq, “Algoritma Decision  Tree  Dengan  Menggunakan  Pruning dan  Missing  Value  Untuk  Prediksi  Kredit Macet,” COREAI  J.  Kecerdasan  Buatan, Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 38–45, 2022, doi: 10.33650/coreai.v3i1.4124.
[2]  P.  Issn,  A.  Fatkhudin,  M.  Y.  Febrianto,  F.  A. Artanto,  M.  W.  N.  Hadinata,  and  R.  Fahlevi, “Mahasiswa Program Studi Manajemen Informatika  Umpp,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  83–86, 2022.
[3]  M.  Ardiansyah,  A.  Sunyoto,  and  E.  T.  Luthfi, “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes  Dan  C4.5  untuk  Klasifikasi Diabetes,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 147–156, 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[4]  K.  L.  Kohsasih  and  Z.  Situmorang,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes Dalam Memprediksi Penyakit Cerebrovascular,”
J.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  13–17,  2022,  doi: 10.31294/inf.v9i1.11931.
[5]  R.  Annisa,  “Analisis  Komparasi  Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita  Penyakit  Jantung,” J.  Tek.  Inform. Kaputama ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–28,  2019, [Online]. Available: https://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/art icle/view/141/156
[6]  A. Purwanto et al. , “Perbandingan Minat Siswa Smu  Pada  Metode  Klasifikasi  Menggunakan  5 Algoritma,” vol. 2, no. 1, pp. 43–47, 2018.
[7]  A.  Setianingrum,  A.  Hindayanti,  D.  M.  Cahya,
and  D.  S.  Purnia,  “Perbandingan  Metode Algoritma  K-NN  &  Metode  Algoritma  C45 Pada  Analisa  Kredit  Macet  (Studi  Kasus  PT Tungmung Textil Bintan),” EVOLUSI    J.  Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 78–92, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i2.11166.
[8]  A.  Supriyadi,  “Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes  dan  Decision  Tree  (  C4  .  5  )  dalam Klasifikasi Dosen Berprestasi,” vol. 7, no. 1, pp. 39–49, 2023.
[9]  J. M. Jonson Manurung, B. S. Bosker Sinaga, P. M. H. Paska Marto Hasugian, L. Logaraj, and S. R. Sethu Ramen, “Analisis Algoritma C4.5 Dan Fuzzy  Sugeno  Untuk  Optimasi  Rule  Base Fuzzy,” J.  Sist.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Prima(JUSIKOM  PRIMA) ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 166–171, 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukompute r.v5i2.2488.
[10]  F.  M.  Januarsyah,  E.  Zuhairi,  and  R.  M. Firsandaya,  “Perbandingan  Algoritma  Random Forest, Decision Stump, Naïve Bayes, Bayesian Network  dan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Pola Kartu Poker,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 5,  no.  1,  pp.  122–126,  2019,  [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Poker+Ha nd.
[11]  T.  T.  Muryono,  A.  Taufik,  and  I.  Irwansyah, “Perbandingan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor, Decision  Tree,  Dan  Naive  Bayes  Untuk Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kredit,” Infotech  J.  Technol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  35– 40, 2021, doi: 10.37365/jti.v7i1.104.
[12]  A.  S.  Febriarini  and  E.  Z.  Astuti,  “Penerapan Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Kepuasan Penumpang  Bus  Rapid  Transit  (BRT)  Trans Semarang,” Eksplora  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 95–103, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v8i2.156.
[13]  S.  Sukmawati,  H.  Februariyanti,  A.  Jananto,  U. Stikubank  Semarang  Jl  Tri  Lomba  Juang  No, and  S.  Kode  Pos,  “I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a Perbandingan  Algoritma  C  4.5  Dan  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pekerja  Migran Indonesia,” J. Inform. Manaj. dan Komput. , vol. 14, no. 1, pp. 7–16, 2022.
[14]  T.  Faizah  and  A.  Jananto,  “Perbandingan Algoritma  C4  .  5  Dan  Id3  Untuk  Prediksi,” Jatisi , vol. 8, no. 2, pp. 980–990, 2021.
[15]  V.  S.  Ginting,  K.  Kusrini,  and  E.  Taufiq, “Implementasi Algoritma
C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan  Pembangunan  Pendidikan  Sekolah Menggunakan  Python,” Inspir.  J.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  36–44,  2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2535.