Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : PT Atria Artha Persada
Muhammad Fauzul Arifin 1 , Devi Fitrianah 2
Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta 41513110073@student.mercubuana.ac.id 1 , devi.fitrianah@mercubuana.ac.id 2

## Abstrak
Permasalahan  yang  sering  muncul  dalam  bisnis  pada  penjualan  dengan sistem pembayaran kredit tempo adalah antara lain seperti kredit macet, order fiktif  dan  penipuan.  Jika  tidak  menggunakan  prosedur  yang  benar  dalam penerimaan  mitra  penjualan  bukan  tidak  mungkin  masalah  tersebut  akan timbul  dalam  proses  bisnis.  Untuk  mengembangkan  bisnis  tentu  perlu meningkatkan penjualan dan dibarengi dengan pembayaran yang lancar. Oleh karena itu, pada proses penerimaan mitra perlu dibuatkan prosedur yang baik agar  dapat  meminimalisir  kemungkinan  masalah  yang  ada.  Pada  prosedur penerimaan mitra penjualan perlu dilakukan proses analisa untuk menentukan calon mitra penjualan tersebut diterima atau ditolak. Dari data mitra yang ada dapat  digunakan  untuk  dilakukan  pengolahan  data.  Salah  satu  teknik pengolahan  data  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  tersebut  adalah klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  teknik  pengolahan  data  yang  membagi  objek menjadi  beberapa  kelas  sesuai  dengan  jumlah  kelas  yang  diinginkan.  Dan menggunakan  Algoritma  C4.5  dalam  proses  pengklasifikasi-annya.  Yang dapat  menentukan  apakah  calon  mitra  dapat  diterima  sebagai  mitra  atau tidak.  Kemudian,  Hasil  dari  pengklasifikasiannya  divalidasi  dengan  ten-fold cross  validation  dengan  tingkat  akurasi  96,26  %,  presisi  100%  dan  recall 71,43%.
Keywords: Algoritma  C4.5,  Klasifikasi,  Pohon  Keputusan, Ten-fold cross Validation , Confusion Matrix
Received December 2017 Accepted for Publication January 2018 DOI: 10.22441/incomtech.v8i1.2198

## 1.   PENDAHULUAN
PT.  Atria  Artha  Persada  merupakan  perusahaan  yang  termasuk  kedalam  tipe usaha  kecil  menengah  yang  bergerak  pada  bidang  distribusi  ban  kendaraan.
Dalam  bisnisnya,  perusahaan  ini  sering  kali  dihadapkan  pada  masalah  penipuan yang  dilakukan  oleh  mitra  usahanya.  Masalah  seperti  penipuan,  order  fiktif, pembayaran  macet  sampai  ditinggal  oleh  mitra  tanpa  kabar  pun  pernah  dialami. Sejauh ini dalam menentukan kelayakan mitra, PT. Atria Artha Persada memiliki standar  yang  ditetapkan  pada  saat  pemesanan  awal,  yaitu  dengan  mendata  toko- toko calon mitra yang mengajukan. Data calon mitra tersebut kemudian dipelajari dan  dijadikan  sebagai  dasar  untuk  memutuskan  apakah  menerima  atau  menolak toko tersebut sebagai mitra. Hampir semua keputusan mengacu kepada data calon yang dimiliki, padahal data yang diminta dari calon mitra sudah dikatakan cukup lengkap.  Hal  ini  terjadi  dikarenakan  analis  (orang  yang  mempelajari  data  calon mitra dan memutuskan hasilnya) hanya menentukan calon mitra berdasarkan data mitra  dan  tidak  melakukan  analisis  terhadap  data  calon  yang  pernah  ada.  Analis tidak mencoba untuk melihat dokumentasi sejarah dari setiap mitra yang baik dan yang  tidak  baik.  Keputusan  yang  diambil  hampir  40%  membawa  kepada  mitra yang merugikan.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  perlu  dilakukan  analisa  untuk  memberikan sebuah  solusi  terhadap  permasalahan  dalam  menentukan  calon  mitra  yang menggunakan  pendekatan  berbasis  kepada  data  atau  biasa  disebut  sebagai data driven  method .  Dengan  menggunakan data  driven  method ,  pengambilan keputusan  didasari  kepada  pembelajaran  data  calon  mitra  yang  sudah  ada sebelumnya.  Dalam  terminologi data  mining ,  hal  ini  disebut  sebagai supervised learning . Algoritma yang digunakan untuk dapat mengklasifikasi data yang sudah ada adalah algoritma C4.5.
Algoritma  ini  sudah  banyak  digunakan  dalam  implementasi  penentuan keputusan  karena  memiliki  banyak  kelebihan.  Salah  satu  kelebihan  ini  misalnya dapat  mengolah  data  numerik  dan  diskret,  dapat  menangani  nilai  atribut  yang hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah  diinterpretasikan  dan performanya merupakan salah satu yang tercepat dibandingkan dengan algoritma lain[1],  dapat  juga  digunakan  untuk  mengetahui  kelompok  data  yang  terkait[2] dan dapat memprediksi kelas objek yang tidak diketahui[3] . Algoritma klasifikasi terdapat  berbagai  pendekatan,  ada  yang  basisnya  pohon  keputusan,  induksi berbasis  aturan,  jaringan  syaraf  tiruan,  algoritma  genetika  dan  jaringan Bayesian[4].  Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  sangat  populer  untuk klasifikasi    dalam machine  learning dan  pengolahan  data[5]. Dalam  algoritma C4.5  terjadi  proses  pengklasifikasian  data  dalam  bentuk  tingkatan  yang  berbeda mulai  dari  akar  ke  daun.  Proses  pada  pohon  keputusan  adalah  mengubah  bentuk data  (tabel)  menjadi  model  pohon,  mengubah  model  pohon  menjadi  rule,  dan menyederhanakan rule[6]. Dari rule atau aturan yang terbentuk ini nantinya dapat digunakan dalam menentukan kelayakan penerimaan calon mitra.

## 2.   ALGORITMA C4.5
Algoritma C4.5 adalah algoritma yang digunakan untuk menghasilkan sebuah pohon  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Ross  qiunlan[7].Ide  dasar  dari algoritma  ini  adalah  pembuatan  pohon  keputusan  berdasarkan  pemilihan  atribut yang  memiliki  prioritas  tertinggi  atau  dapat  disebut  memiliki  nilai  gain  tertinggi
berdasarkan nilai entropy atribut tersebut sebagai poros atribut klasifikasi[8]. Pada tahapannya    algoritma  C4.5  memiliki  2  prinsip  kerja[9],  yaitu:  Membuat  pohon keputusan, dan membuat aturan-aturan ( rule model ). Aturan aturan yang terbentuk dari pohon keputusan akan membentuk suatu kondisi dalam bentuk if then .
Terdapat  empat  langkah  dalam  proses  pembuatan  pohon  keputusan  pada algoritma C4.5, yaitu:
 Memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari atribut-atribut yang ada.
 Membuat  cabang  untuk  masing-masing  nilai,  artinya  membuat  cabang sesuai dengan jumlah nilai variabel gain tertinggi.
 Membagi setiap kasus dalam cabang, berdasarkan perhitungan nilai  gain tertinggi  dan  perhitungan  dilakukan  setelah  perhitungan  nilai  gain tertinggi awal dan kemudian dilakukan proses perhitungan gain tertinggi kembali tanpa  meyertakan nilai variabel gain awal.
 Mengulangi  proses  dalam  setiap  cabang  sehingga  semua  kasus  dalam cabang memiliki kelas yang sama, mengulangi semua proses perhitungan gain  tertinggi  untuk  masing-masing  cabang  kasus  sampai  tidak  bisa  lagi dilakukan proses perhitungan.
Algoritma  C4.5  secara  rekursif  mengunjungi  setiap  simpul  keputusan, memilih  pembagian  yang  optimal,  sampai  tidak  bisa  dibagi  lagi.  Dari  ketiga peneliti  yang  telah  dilakukan  tersebut,  klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5 digunakan  oleh  para  peneliti  sebagai  solusi  untuk  mengambil  keputusan  yang diharapkan mampu membantu dalam pengambilan keputusan dengan lebih mudah dan cepat[9].
Dalam  penerapan  dan  penggunaan  algoritma  C4.5,  dapat  digunakan  untuk melakukan prediksi dan klasifikasi terhadap calon pegawai yang berpotensi untuk masuk ke dalam perusahaan dengan cara membuat pohon keputusan berdasarkan data-data  yang  sudah  ada  dan  melakukan  prediksi  terhadap  calon  pegawai  baru yang  ingin  masuk  ke  perusahaan[10].  Selain  itu  algoritma  ini  digunakan  untuk klasifikasi  predikat  keberhasilan  mahasiswa  disebuah  universitas.  Variabel  yang memiliki  prioritas  utama  terhadap  predikat  keberhasilan  mahasiswa  adalah mahasiswa yang memilih sesi perkuliahan pada pagi hari[11].

## 2.1  Entropy Dan Information Gain
Entropy adalah  ukuran  dari  teori  informasi  yang  dapat  mengetahui karakteristik dari impuryt dan homogenity dari kumpulan data. Dari nilai Entropy tersebut  kemudian  dihitung  nilai information  gain masing-masing  atribut[8]. Penghitungan nilai Entropy digunakan rumus seperti dalam Persamaan (1)[12].
Entropy ( 𝑠 ) = ∑ − 𝑛 𝑖=0 𝑝𝑖  ∗ log 2 (𝑝𝑖) ……………….(1)
Rumus (1) merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan entropy yang digunakan untuk menentukan seberapa informatif atribut tersebut. Berikut keterangannya :
s     :  Himpunan kasus n    :  Jumlah partisi pi :  Jumlah kasus pada partisi ke- i
Information Gain adalah informasi yang didapatkan dari perubahan entropy pada suatu  kumpulan  data,  baik  melalui  observasi  atau  bisa  juga  disimpulkan  dengan cara melakukan partisipasi terhadap suatu set data[8].
GAIN ( 𝑆, A )= Entropy ( 𝑆 ) − ∑ − |Si | |S| ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) 𝑛 𝑖=1
…..(2)
Rumus (2) merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan information gain setelah melakukan perhitungan entropy . Berikut keterangannya :
s        :  Himpunan kasus n        :  Jumlah partisi atribut A |S i |    :  Jumlah kasus pada partisi ke- i |S|     :  Jumlah kasus dalam s
Dengan  mengetahui  rumus–rumus  diatas,  data  yang  telah  diperoleh  dapat dimasukkan  dan  diproses  dengan  algoritma  C4.5  untuk  proses  pembuatan decision tree.

## 2.2  Pohon Keputusan(Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  sebuah  struktur  yang  dapat  digunakan  untuk mengubah data menjadi  pohon keputusan  yang akan menghasilkan aturan-aturan keputusan besar  menjadi  himpunan-himpunan  record  yang  lebih  kecil  dengan menerapkan serangkaian aturan keputusan[13]. Pohon keputusan yang dihasilkan oleh  algoritma  C4.5  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi[14] . Pohon  keputusan adalah salah satu teknik penambangan data yang paling populer untuk penemuan pengetahuan. Secara sistematis menganalisis dan mengekstrak aturan untuk tujuan Klasifikasi / prediksi[15].

## 3.  METODE PENELITIAN
Metode  Penelitian  yang  digunakan  dalam  penerapan  algoritma  C4.5  untuk rekomendasi  penerimaan  calon  mitra  penjualan  baru,  menggunakan  rancangan penelitian yang ditujukan pada Gambar 1 berikut :
Gambar 1. Flowchart Rancangan Proses Penelitian

##  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah    mengumpulkan  data-data  yang  akan  digunakan dalam proses algoritma klasifikasi  C4.5.

##  Seleksi Data
Seleksi  data  adalah    memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses algoritma klasifikasi C4.5. Tujuan dari seleksi data adalah menciptakan himpunan data  target,  pemilihan  himpunan  data,  atau  memfokuskan  pada  subset  variabel atau sampel data, dimana penemuan (discovery) akan dilakukan[16].

##  Transformasi Data
Transformasi  data  adalah    proses  mentransformasi  atau  mengubah  data  ke dalam  bentuk  yang  sesuai,  agar  dapat  di  proses  dengan  perhitungan  algoritma C4.5.  Transformasi  Data  adalah  proses  mentransformasi  atau  menggabungkan data ke dalam bentuk  yang sesuai  untuk  penggalian lewat operasi  summary  atau aggregation[16].
 Perhitungan Entropy dan Information Gain
Perhitungan    semua  atribut/variabel, entropy menggunakan  rumus  (1)  dan information  gain menggunakan  rumus  (2)  untuk  mengetahui information  gain tertinggi yang akan dijadikan simpul akar pada pembuatan pohon keputusan.
 Pohon Keputusan(Decision Tree)
Pohon  keputusan  adalah  hasil  dari  proses  perhitungan entropy dan
information gain, setelah perhitungan berulang-ulang sampai semua atribut pohon memiliki kelas dan tidak bisa lagi dilakukan proses perhitungan.
 Aturan-aturan/ Rule Model
Aturan-aturan/ Rule model adalah uraian penjelasan yang merepresentasikan sebuah pohon keputusan.
 Validasi dan Pengujian
Validasi  dan  pengujian  adalah  Pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui semua fungsi bekerja dengan baik atau tidak. Validasi dilakukan dengan Ten-fold Cross  Validation.  Ten-fold  Cross  Validation adalah  validasi  yang  dilakukan dengan  cara  membagi  suatu  set  data  menjadi  sepuluh  segmen  yang    berukuran sama  besar  dengan  cara  melakukan  pengacakan  data.  Validasi  dan  pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi, presisi, dan recall dari hasil prediksi klasifikasi.  Akurasi  adalah  persentase  dari  catatan  yang  diklasifikasikan  dengan benar  dalam  pengujian  dataset.  Presisi  adalah  persentase  data  yang diklasifikasikan  sebagai  model  baik  yang  sebenarnya  juga  baik.  Recall  adalah pengukuran tingkat pengenalan positif sebenarnya[17].

##  Analisis Hasil Pengujian
Analisa  yang  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  pengujian  benar- benar  sesuai  dengan  pembahasan.  Analisa  dilakukan  dengan  melakukan perhitungan  kembali  hasil  validasi  dan  pengujian(akurasi,  presisi,  dan  recall) secara manual. Apakah perhitungan yang dilakukan akan menghasilkan nilai yang sama  atau  tidak,  dibantu  dengan Confusion  matrix . Confusion  Matrix adalah model    yang  akan  membentuk  matrix  yang  terdiri  dari  true  positif  atau  tupel positif  dan  true  negatif  atau  tupel  negatif[16].  Confusion  matrix  berisi  informasi aktual  (actual)  dan  prediksi  (predicted)  pada    sisitem  klasifikasi[18].  Confusion matrix dapat memvisualisasi kinerja algoritma klasifikasi[5].

## 4.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  hasil  dan    tahapan  proses  pembahasan  dalam  algoritma  klasifikasi C4.5 adalah sebagai berikut :

## 4.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  meminta  data  calon  mitra penjualan baru bulan September sampai dengan Oktober 2017 di PT. Atria Artha Persada.Data  ini mencak up beberapa variabel, antara lain : No, Nama, No. Tlp, Alamat,  Status  Tempat,  Tempo,  Cara  Pembayaran,  Omset/Bulan,  Target Pembelian/  Bulan,  yang  akan diseleksi  dan diolah  menggunakan algoritma C4.5. Jumlah  data  yang  akan  digunakan  adalah  107  data  calon  mitra  penjualan  baru bulan September - Oktober 2017.
Tabel 1. Struktur Data calon mitra penjualan yang akan dijadikan data, dalam proses algoritma klasifikasi C4.5.

## 4.2  Seleksi Data
Pemilihan atribut/variabel  tersebut dengan pertimbangan bahwa jumlah  nilai variabelnya tidak banyak sehingga diharapkan calon mitra yang masuk dalam satu klasifikasi  nilai  variabel  tersebut  cukup  banyak.  Dari  data  yang  ada,  variabel diambil  sebagai  atribut/variabel  dalam  pembentukan  pohon  keputusan  adalah  : No. Tlp, Alamat, Status Tempat, Tempo, Cara Pembayaran, Omset/Bulan, Target Pembelian/Bulan.

## 4.3  Transformasi Data
Transformasi  data  dilakukan  dengan  mengubah  beberapa  nilai  atribut  yang awalnya bernilai nominal menjadi nilai-nilai atribut yang sesuai dengan data pada Tabel 2 agar dapat dilakukan proses perhitungan algoritma klasifikasi C4.5.

## 4.4  Perhitungan Entropy dan  Information Gain
Dengan  menggunakan  rumus  (1),  kita  dapat  menghitung  nilai Entropy. Menghitung Entropy Total  dilakukan dengan cara menghitung jumlah keputusan “DITERIMA” dan “DITOLAK” dari seluruh kasus yang ada.
 Entropy (Total) (− 93 107 ∗ log 2 ( 93 107 ) ) + (− 14 107 ∗ log 2 ( 14 107 ) ) = 0.559740
Entrop y  Total  adalah  menghitung  nilai  total  keputusan  DITERIMA  (93)  dan menunggu  (14),  sedangkan  107  adalah  jumlah  keseluruhan  kasus.  Kemudian hitung  masing-masing Entrop y  dari  semua  nilai  variabel  yang  ada.  Dan  dengan
No. Customer
Name No.Tlp Alamat Status
Tempat
Tempo Cara Pembayaran Omset (Juta) /Bulan Target Pembelian (Pcs) /Bulan 1 Alie Bintang Motor 081295xxxxx Ciledug Hak Milik 45 Hari Tunai 20 20 2 Aneka Ban Cinere 021- 7470xxxx/ 08170xxxxxx Cinere Kontrak 45 Hari Transfer 50 50 3 Pojok Ban 08569xxxxxx / 082211xxxxx Pondok Aren Kredit 45 Hari Transfer 75 50 4 Anugrah Motor Ciputat Hak Milik 45 Hari Transfer 40 20 5 Asia Motor 0813180xxxx Kramat Jati Hak Milik 45 Hari Transfer 50 20 6 Bahagia Motor 0812811xxxx, 0821258xxxx Bekasi Hak Milik 30 Hari Transfer 60 20 7 Den Motor Bitung Kredit 45 Hari Transfer 30 20 … … … … … … … … … 107 Raya Motor 8815186232 Serang Kontrak 45 Hari Transfer 30 20
menggunakan  rumus  (2)  kita  dapat  menghitung  nilai Information  Gain tiap-tiap Atribut.
Tabel 2. Tabel Transformasi data mitra penjualan yang diubah menjadi beberapa nilai atribut/variabel menjadi nilai-nilai atribut yang lebih cocok untuk melakukan proses klasifikasi.
 Gain(Total, No. Tlp) = 0.559740- (( 100
107 ∗ 0.365924) + ( 7 107 ∗ 0) ) = 0.217755  Gain(Total, Alamat) = 0.559740- (( 104 107 ∗ 0.487021) + ( 3 107 ∗ 0) ) = 0.086373
 Gain(Total, Status Tempat) = 0.559740-
(( 68 107 ∗ 0.430552) + ( 23 107 ∗ 0.666578) + ( 14 107 ∗ 0.749595) + ( 2 107 ∗ 1) )
= 0.026066
 Gain(Total, Tempo) = 0.559740-
(( 8 107 ∗ 0.811278) + ( 96 107 ∗ 0.482066) + ( 3 107 ∗ 0.918296) ) = 0.040829
 Gain(Total, Cara Pembayaran) = 0.559740-
(( 7 107 ∗ 0.863121) + ( 98 107 ∗ 0.506650) + ( 2 107 ∗ 1) ) = 0.020547  Gain(Total,Omset/Bulan) = 0.559740-
(( 21 107 ∗ 0.791858) + ( 56 107 ∗ 0.543564) + ( 25 107 ∗ 0.402179) + ( 5 107 ∗ 0) )
= 0.025879
 Gain(Total, Target Pembelian/Bulan) = 0.559740-
(( 86 107 ∗ 0.583019) + ( 13 107 ∗ 0.391243) + ( 7 107 ∗ 0.591673) + ( 1 107 ∗ 0) )
= 0.026066
No No.Tlp Alamat
Status Tempat Tempo Cara Pembayaran Omset (Juta) /Bulan Target Pembelian (Pcs) /Bulan Rekomendasi 1 Valid Tervalidasi Hak Milik 45 Hari Tunai 20 20 Diterima 2 Valid Tervalidasi Kontrak 45 Hari Transfer 50 50 Diterima 3 Valid Tervalidasi Kredit 45 Hari Transfer 75 50 Diterima 4 Tidak Valid Tervalidasi Hak Milik 45 Hari Transfer 40 20 Ditolak 5 Valid Tervalidasi Hak Milik 45 Hari Transfer 50 20 Diterima 6 Valid Tervalidasi Hak Milik 30 Hari Transfer 60 20 Diterima 7 Tidak Valid Tervalidasi Kredit 45 Hari Transfer 30 20 Ditolak … … … … … … … … … 107 Valid Tervalidasi Kontrak 45 Hari Transfer 30 20 Diterima
Setelah   semua nilai Entropy dan Information  Gain dihitung, kemudian  hasil dari  perhitungan  tersebut  dimasukkan  ke  dalam  tabel  3.  Dari  perhitungan  nilai entropy dan information gain diatas, dapat diketahui bahwa nilai information gain terbesar adalah variabel  No.  Tlp dengan nilai  0,217755 dan  yang terkecil adalah Cara  Pembayaran,  dengan  nilai  0,020547.  Kemudian,  ambil  nilai Information Gain terbesar  yaitu  atribut  No.  Tlp  dan  jadikan  simpul  akar.  Hilangkan  atribut yang dipilih sebelumnya dan ulangi perhitungan nilai Entropy, Information Gain , dengan  memilih Information  Gain terbesar  dan  dijadikan  simpul  internal  pohon. Ulangi perhitungan tersebut hingga semua atribut pohon memiliki kelas.
Tabel 3. Tabel Hasil Perhitungan Entropy dan Information Gain dari semua atribut sebagai acuan pembuatan pohon keputusan dengan pemilihan atribut/variabel dengan information gain terbesar sebagai simpul akar. Node Variabel Nilai Jumlah Kasus Dit erima Dit olak Ent ropy Informat ion Gain 1 T ot al 107 93
14 0.559740 No. T lp 0.217755 Valid 100 93 7 0.365924 T idak Valid 7 0 7 0 Alamat 0.086373 T ervalidasi 104 93 11 0.487021 T idak T ervalidasi 3 0 3 0 St at us T empat 0.026066 Hak Milik 68 62 6 0.430552 Kont rak/Sewa 23 19 4 0.666578 Kredit /Leasing 14 11 3 0.749595 Pinjam 2 1 1 1 T empo 0.040829 30 Hari 8 6 2 0.811278 45 Hari 96 86 10 0.482066 60 Hari 3 1 2 0.918296 Cara Pembayaran 0.020547 T unai 7 5 2 0.863121 T ransfer 98 87 11 0.506650 Giro 2 1 1 1 Omset 0.025879 <=25 Jut a 21 16 5 0.791858 <=50 Jut a 56 49 7 0.543564 <=100 Jut a 25 23 2 0.402179 >100 Jut a 5 5 0 0 T arget Pembelian 0.004903 <=20  Pcs 86 74 12 0.583019 <=50  Pcs 13 12 1 0.391243 <=100 Pcs 7 6 1 0.591673 >100  Pcs 1 1 0 0

## 4.5  Pohon Keputusan (Decision Tree)
Dari hasil Perhitungan entropy dan information gain yang didapat kemudian diolah kedalam Decision Tree . Berikut hasil Pohon Keputusan (Decision Tree) :
Gambar 2. Pohon Keputusan( Decision Tree )

## 4.6   Aturan-Aturan/Rule Model
Dari pohon keputusan( decision tree ) yang terbentuk pada Gambar 2 diatas, didapat  aturan—aturan/ rule  model dalam  penentuan  rekomendasi  penerimaan mitra penjualan. Ada 14 aturan yang terbentuk, dapat dilihat sebagai berikut ;
1. If No.Tlp = Tidak Valid Then Rekomendasi : Ditolak
2. If No.Tlp = Valid And Alamat = Tervalidasi, Cara Pembayaran = Giro, Status Tempat = Hak Milik Then Rekomendasi = Diterima
3. If No.Tlp = Valid And Alamat = Tervalidasi, Cara Pembayaran = Giro, Status Tempat = Kredit/Leasing Then Rekomendasi = Ditolak.
4. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo = 30 Hari Then Rekomendasi = Diterima.
5. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo = 45 Hari, Status Tempat = Hak Milik Then Rekomendasi = Diterima.
6. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer,
Tempo  =  45  Hari,  Status  Tempat  =  Kontrak/Sewa  Then  Rekomendasi  =
Diterima.
7. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer,
Tempo  =  45  Hari,  Status  Tempat  =  Kredit/Leasing  Then  Rekomendasi  =
Diterima.
8. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo  =  45  Hari,Status  Tempat  =  Pinjam,  Omset(Juta)/Bulan  =  <=25  Juta Then Rekomendasi = Ditolak.
9. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo  =  45  Hari,Status  Tempat  =  Pinjam,  Omset(Juta)/Bulan  =  <=50  Juta Then Rekomendasi = Diterima.
10. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo  =  60  Hari,  Status  Tempat  =  Kontrak/Sewa  Then  Rekomendasi  =
Diterima.
11. If  No.Tlp  =  Valid And Alamat  =  Tervalidasi,  Cara  Pembayaran  =  Transfer, Tempo  =  60  Hari,  Status  Tempat  =  Kredit/Leasing  Then  Rekomendasi  = Ditolak.
12. If No.Tlp = Valid And Alamat = Tervalidasi, Cara Pembayaran = Tunai, Target Pembelian(Pcs)/Bulan = <=100 Pcs Then Rekomendasi = Ditolak.
13. If No.Tlp = Valid And Alamat = Tervalidasi, Cara Pembayaran = Tunai, Target Pembelian(Pcs)/Bulan = <=20 Pcs Then Rekomendasi = Diterima.
14. If No.Tlp = Valid And Alamat = Tidak Tervalidasi: Ditolak.
Pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini berkaitan dengan hal-hal berikut, antara lain :
a. Pada aturan 1,  variabel No. Tlp dengan nilai Tidak Valid. Nilai dari variabel lain  tidak  akan  berpengaruh  dengan  hasil  rekomendasi.  Begitu  pula  pada aturan 14, variabel Alamat dengan nilai Tidak Tervalidasi . Nilai dari variabel lain tidak akan berpengaruh dengan hasil rekomendasi.
b. Untuk aturan-aturan yang tidak menampilkan seluruh variabel dengan  nilai variabelnya  berarti  variabel  yang  tidak  ditampilkan  juga  tidak mempengaruhi  hasil  rekomendasi,  artinya  apapun  nilai  variabel  yang  di masukkan  kedalam  aturan-aturan  tersebut  tidak  akan  mempengaruhi  hasil rekomendasi.

## 4.7  Validasi Dan Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  validasi  silang.  Salah  satu  jenis  validasi  silang adalah ten-fold cross validation . Berikut hasil dari ten-fold cross validation :

## Gambar 3. Hasil validasi Ten-fold cross validation
Berdasarkan  pengujian  dengan  menggunakan  metode Ten-Fold  Cross Validation menghasilkan  nilai  akurasi  yang  hampir  sempurna  sebesar  96,26  %, presisi  sebesar  100  %  dan  recall  sebesar  71,43  %.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa, dari  proses  klasifikasi  yang  dilakukan  akan  dapat  diterapkan  pada  rekomendasi penerimaan calon mitra penjualan.
Gambar 4. Hasil dari perhitungan variabel Rekomendasi
Perhitungan variabel rekomendasi true diterima dan juga diprediksi diterima adalah  93 record ,  rekomendasi true diterima  tapi  diprediksi  ditolak  adalah  0 record, rekomendasi true ditolak  tetapi  diprediksi  diterima  adalah  14-10  =  4 record, dan rekomendasi true ditolak dan juga diprediksi ditolak adalah 10 record.

## 4.8  Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  perhitungan  secara manual  dengan Confusion  Matrix .  Perhitungan    menggunakan  model confusion matrix. Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  perhitungan confusion  matrix pada algoritma C4.5:
Tabel 3. Confusion Matrix

## TRUE DITERIMA TRUE DITOLAK
Pred. DITERIMA 93 4 Pred. DITOLAK 0 10
 Accuracy  = (( 93+10 107 ) ∗ 100 % ) = 96,26 %
 Precision  = (( 10 0+10 ) ∗ 100 % ) = 100 %
 Recall      = (( 10 4+10 ) ∗ 100 % ) = 71,43 %
Dari  Perhitungan  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  dari  perhitungan accuracy,  precision, dan recall tersebut  sama  dengan  hasil  perhitungan  yang ditampilkan  pada  Gambar  3. Berdasarkan  pengujian  dan  analisa  hasil  pengujian yang  dilakukan,  dengan  tingkat  akurasi  96,26  %,  presisi  100  %,  dan recall 71,43  %  menunjukkan  nilai  yang  hampir  seratus  persen  akurat,  presisi  yang sangat  akurat  dan  recall  yang  masih  dalam  kategori  baik  menyimpulkan  bahwa peneliti  berhasil  dalam  mengimplementasikan  algoritma  klasifikasi  C4.5  dengan baik  dan  akan  membantu  PT.  Atria  Artha  Persada  dalam  merekomendasikan penerimaan calon mitra penjualan, apakah diterima atau tidak.

## 5.  KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Penerapan algoritma klasifikasi C4.5 akan dapat diimplementasikan  pada rekomendasi  penerimaan  mitra  penjualan  di  PT.  Atria  Artha  Persada, dilihat dari tingkat accuracy yang mencapai 96.26 % dan recall 71.43%., yang  menyatakan  bahwa  perhitungan  yang  dilakukan  akan  mampu memprediksi  dan    me-rekomendasikan  penerimaan  mitra  penjualan dengan baik.
2. Terbentuk  14  aturan-aturan/rule  model  dapat  digunakan  sebagai  acuan dalam perancangan dan pembuatan aplikasi GUI.
3. Dengan algoritma ini bisa digunakan untuk menentukan calon mitra yang potensial berdasarkan atribut/variabel dengan nilai-nilai atribut yang dapat meyakinkan untuk diterima sebagai mitra penjualan.

## 6.  STUDI LANJUTAN
Studi  lanjutan  dari  penelitian  ini  adalah  mengembangkan  aplikasi  GUI  untuk dapat  menentukan  rekomendasi  penerimaan  mitra  penjualan  yang  sesuai dengan aturan/rule model yang terbentuk.

## REFERENCES
[1] J.  Purnomo,  W.  Laksito  YS,  and  Y.  Retno  Wahyu  U,  “Implementasi Algoritma  C  4.5  Dalam  Pembuatan  Aplikasi  Penunjang  Keputusan Penerimaan Pegawai Cv. Dinamika Ilmu,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 2, no. 1, 2014.
[2] S. S. Nikam, “A Comparative Study of Classification Techniques in Data Mining  Algorithms,” Orient.  J.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 13–19, 2015.
[3] M.  Aryuni  and  E.  D.  Madyatmadja,  “Feature  Selection  in  Credit  Scoring Model for Credit Card Applicants in XYZ Bank : A Comparative Study,” Int. J. Multimed. Ubiquitous Eng. , vol. 10, no. 5, pp. 17–24, 2015.
[4] A.  Mahajan  and  A.  Ganpati,  “Performance  Evaluation  of  Rule  Based Classification Algorithms,” Int. J. Adv. Res. Comput. Eng. Technol. , vol. 3, no. 10, pp. 3546–3550, 2014.
[5] A. Wijaya and A. S. Girsang, “The Use Of Data Mining For Prediction Of Customer Loyalty,” CommIT (Communication Inf. Technol. , vol. 10, no. 1, pp. 41–47, 2016.
[6] D.  Wira  and  T.  Putra,  “Algoritma  c4.5  untuk  menentukan  tingkat kelayakan motor bekas yang akan dijual,” J. TEKNOIF , vol. 4, no. 1, 2016.
[7] S.  A.  Lusinia,  “Algoritma  C4.5  Dalam  Menganalisa  Kelayakan Kredit(Studi  Kasus  Di  Koperasi  Pegawai  Republik  Indonesia  (KP-RI) Lengayang Pesisir Selatan, Painan, Sumatera Barat),” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 6–10, 2014.
[8] L.  N.  Rani,  “Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[9] H.  Widayu,  S.  Darma,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  untuk memprediksi jenis transaksi nasabah pada koperasi simpan pinjam dengan ...,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 1, no. June, p. 7, 2017.
[10]  F.  Ferdian  and  S.  Hansun,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  untuk Memprediksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Baru  di  PT  WISE,” Jatisi ,  vol. Vol. 3 No., 2017.
[11]  Y.  S.  Luvia,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  Solikhun,  “Penerapan algoritma  c4.5  untuk  klasifikasi  predikat  keberhasilan  mahasiswa  di  amik tunas bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. Volume 1, no. April 2017, p. 6, 2016.
[12]  Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta : Andi . 2009.
[13]  G.  Syahputra,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Dalam  Analisa  Kelayakan Penerima  Bonus  Tahunan  Pegawai  (  Studi  Kasus :  PT  .  Multi  Pratama Nauli Medan ),” J. Mantik Penusa , vol. 16, no. 2, 2015.
[14]  K. Adhatrao, A. Gaykar, D. Amiraj, R. Jha, and Honroa Vipul, “Predicting Students’ Performance Using Id3 And C4.5 Classification Algorithms,” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 3, no. 5, pp. 39–52, 2013.
[15]  P.  Premchand  and  M.  ghous.  Mohiuddin,  “Performance  Analysis  of Decision Tree Classifiers,” Int. J. Comput. Sci. Trends Technol. , vol. 2, no.
2, pp. 62–70, 2014.
[16]  N.  Iriadi  and  N.  Nuraeni,  “Kajian  Penerapan  Metode  Klasifikasi  Data Mining  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit  Pada  Bank Mayapada Jakarta,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 2, 2016.
[17]  Y.  Altujjar,  W.  Altamimi,  I.  Al-turaiki,  and  M.  Al-razgan,  “Predicting Critical  Courses  Affecting  Students  Performance :  A  Case  Study,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , vol. 82, no. March, pp. 65–71, 2016.
[18]  Abdussomad  and  W.  Gata,  “Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Berbasis  Particle Swarm  Optimization  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit,” SNIPTEK ,  pp. 398–405, 2014.