## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## Analisa Datamining dengan Metode Klasifikasi C4.5 Sebagai Faktor Penyebab Tanah Longsor
Afrialita Widiastari 1,* , Solikhun 2 , Irawan 1
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar,Sumatera Utara,Indonesia Email: 1,* afrialitawidiastari56@gmail.com, 2 solikhun@amiktunasbangsa.ac.id, 3 irawaniwan56@gmail.com Submitted: 10/05/2021 ; Accepted: 28/05/2021 ; Published: 28/05/2021
Abstrak −Tanah Longsor adalah peristiwa geologi dimana terjadi pergerakan tanah seperti jatuhnya bebatuan atau gumpalan besar  pada  tanah.  Longsor  kerap  terjadi  saat  hujan,  meski  tak  selalu.  Selain  itu,  longsor  umumnya  terjadi  diarea  dengan lereng  curam.  Dengan  metode  C4.5  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  yang  memiliki  atribut-atribut  numerik  dan kategorial,  hasil  dari  proses  klasifikasi  yang  berupa  aturan-aturan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai  atribut  bertipe diskret  dari  record  yang  baru.  Data  yang  diperoleh  dari  pihak  Badan  Nasional  Penanggulangan  Bencana  mengenai  faktor penyebab tanah longsor tersebut dapat menghasilkan nilai accuracy sebesar 77,78% artinya aturan atau rule yang dihasilkan mendekati  100%  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengklasifikasi  faktor  penyebab  tanah  longsor  yang  menggunakan  C4.5 dengan  melihat  node  tertinggi  yaitu  kelerengan  Curam.  Untuk  mengetahui  faktor  tersebut  dapat  memberikan  masukkan kepada Instansi Badan Penanggulangan Bencana agar lebih peduli terhadap faktor yang menyebabkan tanah longsor tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; C4.5; Faktor Penyebab Tanah Longsor
Abstract −Landslides are geological events where soil movement occurs such as falling rocks or large lumps on the ground. Landslides often occur when it rains, although not always. In addition, landslides generally occur in areas with steep slopes. With  the  C4.5  method  it  can  be  used  to  classify  data  that  has  numeric  and  categorical  attributes.  The  results  of  the classification process in the form of rules can be used to predict the value of the discrete type attribute from a new record. Data  obtained  from  the  National  Disaster  Management  Agency  regarding  the  factors  causing  landslides  can  produce  an accuracy value of 77.78%, meaning that the resulting rules or rules are close to 100%, it can be concluded that to classify the factors causing landslides using C4.5 by looking at the node the highest is slope. To find out these factors can provide input to the Disaster Management Agency to be more concerned with the factors that caused the landslides.
Keywords : Data Mining; C4.5; Factors Causing Landslides

## 1. PENDAHULUAN
Bencana merupakan suatu peristiwa yang mengancam dan mengganggu kehidupan dan penghidupan masyarakat yang mengakibatkan timbulnya korban jiwa manusia, kerusakan lingkungan, kerugian harta benda, dan dampak psikologis yang disebabkan, baik  oleh faktor alam dan faktor non alam maupun faktor manusia. Bencana tidak terjadi  begitu  saja  namun  ada  faktor  kesalahan  dan  kelalaian  manusia  dalam  mengantisipasi  alam  dan kemungkinan  bencana  yang  dapat  menimpanya.  “Tanah  longsor  merupakan  bencana  yang  terjadi  akibat intensitas  hujan  yang  tinggi  yang  terjadi  lebih  dari  satu  hari”.[1].  Struktur  tanah  yang  labil  dan  tidak  merata sangat  rawan  terjadinya  tanah  longsor.  Masyarakat  yang  tinggal  di  lereng  gunung  curam,  menghadapi  resiko kemungkinan terjadinya tanah longsor. Tanah longsor juga dapat dipicu oleh getaran gempa hingga merontokkan struktur tanah di atasnya.
Bencana  tanah  longsor  yang  pernah  terjadi  di  Indonesia  seperti  longsor  di  Sungai  Bohorok,  Sumatera Utara  pada  bulan  November  2003  dikarenakan  curah  hujan  yang  tinggi.  Dengan  kejadian  tersebut  maka  perlu dilakukan klasifikasi  faktor penyebab bencana tanah longsor di Indonesia dengan mengumpulkan data-data yang terkait  berdasarkan penyebab bencana tanah longsor tersebut. Data-data tersebut diperoleh dari Data Informasi Bencana Indonesia (DIBI) BNPB yang terdiri dari beberapa variabel terkait faktor yang menimbulkan bencana tanah  longsor  yang  terdiri  dari  Kelerengan,  Jenis  Tanah,  Curah  Hujan,  Topografi  dan  Longsoran.  Dengan meningkatnya bencana tanah longsor tersebut, maka dapat  ditentukan penyebab bencana tanah longsor. Dalam mengklasifikasikan  faktor  penyebab  tanah  longsor  tersebut  digunakan  metode datamining dengan  algoritma C4.5. Datamining merupakan  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, artificial  intelegent dan machine  learning untuk  menginteraksi,  mengidentifikasi  informasi  bermanfaat  yang  terikat  dari  berbagai database  besar”  [1].  Algoritma  C4.5  adalah  “algoritma  klasifikasi  data  bertipe  pohon  keputusan”  [2].  Pohon keputusan  Algoritma  C4.5  dibangun  dengan  tahapan  yang  meliputi  pemilihan  atribut  sebagai  node  awal, membentuk  cabang  untuk  setiap  nilai  dan  mempartisi  kasus  dalam  cabang.  Tahapan-tahapan  ini  akan  diulangi untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang  habis  terpartisi.  Dari  penyelesaian  tersebut  maka  akan didapatkan beberapa rule[3], [4].
Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak BNPB (Badan Nasional Penanggulangan Bencana) dalam memberi solusi terbesar yang menyebabkan bencana tanah longsor.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  Merupakan  suatu  rangkaian  proses  yang dapat  dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  mana  tahap- tahap tersebut bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan perantaraan knowledge base [5]. Data  Mining sering  juga  disebut  Knowledge  discovery  in  database  (KDD)  merupakan  meliputi  kegiatan pengumpulan,  pemakaian  data  historis  menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar. “Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan” [6], [7].

## 2.2 Rapidminer
Rapidminer  adalah  platform  perangkat  ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  ternama  yang menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data  pembelajaran  mesin  pembelajaran  dalam pengembangan teks dan analisis prediktif. Memudahkan pengguna dalam menggunakan perangkat ini. Berbagai metode yang disediakan software rapidminer antara lain klasifikasi, klustering dan assosiasi [8].

## 2.3 Pemodelan Metode
Setiap  metode  atau  algoritma  memiliki  pemodelannya  masing-masing  sesuai  pengerjaan,  pada  penelitian  ini penulis menggunakan metode C4.5 untuk mengklasifikasi faktor penyebab terjadinya tanah longsor.
Gambar 1. Flowchart metode C4.5.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan yang sudah dianalisa, selanjutnya penulis menentukan faktor  penyebab bencana tanah longsor di Sumatera  Utara  dengan  menggunakan Data  Mining algoritma C4.5 .  Algoritma C4.5 dilakukan  dengan merancang  pohon  keputusan  ( decision  tree )  dengan  memilih  atribut  pada  variabel  data  sebagai  akar  ( node ), membuat cabang untuk setiap nilai, membagi kasus dalam cabang, dan mengulangi proses sampai semua cabang memiliki  kelas  yang  sama.  Perhitungan Entropy dan Gain dilakukan  untuk  membentuk  suatu  keputusan. Membuat pohon keputusan terlebih dahulu menghitung jumlah kasus untuk keputusan Paham dan jumlah kasus keputusan Tidak paham. Berikut ini langkah-langkah dalam membentuk pohon keputusan dengan menggunakan Algoritma C4.5 : a) Menghitung Entropy dari total data. Dari data  penelitian diketahui jumlah kasus ada  36 record , diketahui status  Besar  yang  paham  ada  25 record dan  status  Kecil  ada  11 record sehingga Entropy nilai  akar  total yang didapat: Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 = (-25/36 . log2 (25/36)) + (-11/36 . log2 (11/36)) = 0,8880
START START MASUKKAN DATA TRAINING MASUKKAN DATA TRAINING HITUNG ENTROPY, GAIN RATIO DARI TIAP ATRIBUT HITUNG ENTROPY, GAIN RATIO DARI TIAP ATRIBUT SEMUA ATRIBUT APAKAH SUDAH MENDAPAT SIMPUL SEMUA ATRIBUT APAKAH SUDAH MENDAPAT SIMPUL HITUNG ENTROPY, GAIN RATIO DARI TIAP ATRIBUT UNTUK MENETUKAN ATRIBUT YANG DIPILIH HITUNG ENTROPY, GAIN RATIO DARI TIAP ATRIBUT UNTUK MENETUKAN ATRIBUT YANG DIPILIH BUAT SIMPUL BERDASARKAN GAIN RATIO BUAT SIMPUL BERDASARKAN GAIN RATIO BUAT SIMPUL DARI GAIN RATIO TERBESAR BUAT SIMPUL DARI GAIN RATIO TERBESAR LAKUKAN PRUNNING LAKUKAN PRUNNING OUTPUT OUTPUT FINISH FINISH

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
b) Menghitung nilai Entropy pada atribut Faktor Kelerengan dengan kategori Rendah, jumlah kasus terdapat 11 record , terdapat status Besar sebanyak 2 record dan status Kecil sebanyak 9 record . Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 = (-2/11 . log2 (2/11)) + (-9/11 . log2 (9/11)) = 0,6840
c) Seterusnya  perhitungan Entropy pada  Faktor  Kelerengan  sampai  dengan  kategori  Curam.  Selanjutnya menghitung  nilai Gain pada  Atribut  Faktor  Kelerengan  dengan  kategori  Rendah  terdapat  11 record , kategori Terjal terdapat 12 record , dan kategori Curam terdapat 13 record :
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖−1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
= 0,8880 – (((11/36)*0,6840)+((12/36)*0,6500)+
((13/36) *0)) = 0,4623
d) Selanjutnya  Menghitung SplitInfo pada  atribut  Faktor  Kelerengan  berdasarkan  jumlah  kasus  pada  Faktor Kelerengan.
SplitInfo = ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) 𝐿𝑜𝑔 2 𝑘 𝑖=1 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠)
= -((11/36.log2 (11/36)) + (12/36.log2 (12/36) + (13/36.log2 (13/36)))
= 1,5816
e) Kemudian  menghitung  Nilai GainRatio Faktor  Kelerengan  sebagai  nilai  yang  digunakan  sebagai pemecahan Node pada pohon keputusan.
RasioGain(s,j) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠,𝑗) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠,𝑗) = 0,4623 / 1,5816 = 0,2923
f) Menghitung nilai Entropy pada atribut Faktor Jenis Tanah dengan kategori Aluvial, jumlah kasus terdapat 12 record , terdapat status Besar sebanyak 6 record dan status Kecil sebanyak 6 record .
Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 = (-6/12 . log2 (6/12)) + (-6/12 . log2 (6/12))
= 1,0000
g) Seterusnya  perhitungan Entropy pada  Faktor  Jenis  Tanah  sampai  dengan  kategori  Podsol.  Selanjutnya menghitung  nilai Gain pada  Atribut  Faktor  Jenis  Tanah  dengan  kategori  Aluvial  terdapat  12 record , kategori  Latosol  terdapat  1 record ,  kategori  Grumasol  terdapat  2 record ,  kategori  Mediteran  terdapat  15 record dan kategori Podsol terdapat 6 record :
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖−1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
= 0,8880 – (((12/36)*1,0000) + ((1/36)*0) +
((2/36)*0) + ((15/36)*0,5665)) + ((6/36)*0))) = 0,3186
h) Selanjutnya  Menghitung SplitInfo pada  atribut  Faktor  Jenis  Tanah  berdasarkan  jumlah  kasus  pada  Faktor Jenis Tanah
SplitInfo = ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) 𝐿𝑜𝑔 2 𝑘 𝑖=1 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) = -((12/36.log2(12/36)) + (1/36.log2(1/36)) + (2/36.log2(2/36)) + (15/36.log2(15/36))
+ (6/36.log2(6/36))) = 1,8607
i) Kemudian  menghitung  Nilai GainRatio Faktor  Jenis  Tanah  sebagai  nilai  yang  digunakan  sebagai pemecahan Node pada pohon keputusan.
RasioGain(s,j) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠,𝑗) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠,𝑗) = 0,3186/ 1,8607
= 0,1712
j) Menghitung  nilai Entropy pada  atribut  Curah  Hujan  dengan  kategori  Rendah,  jumlah  kasus  terdapat  3 record , terdapat status Besar sebanyak 1 record dan status Kecil sebanyak 2 record . Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 = (-1/3 . log2 (1/3)) + (-2/3 . log2 (2/3) = 0,9183
k) Seterusnya  perhitungan Entropy pada  Faktor  Curah  Hujan  sampai  dengan  kategori  Sangat  Tinggi. Selanjutnya  menghitung  nilai Gain pada  Atribut  Faktor  Curah  Hujan  dengan  kategori  Rendah  terdapat  3 record , kategori Sedang terdapat 2 record , kategori Tinggi terdapat 21 record , dan kategori Sangat Tinggi terdapat 10 record :
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖−1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
= 0,8880 – (((3/36)*0,9183) + ((2/36)*0) +
((21/36)*0,9183)) + ((10/36)*0,7219)))
= 0,1354
l) Selanjutnya Menghitung SplitInfo pada atribut Faktor Curah Hujan berdasarkan jumlah kasus pada Faktor Curah Hujan.
SplitInfo = ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) 𝐿𝑜𝑔 2 𝑘 𝑖=1 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) = -((3/36.log2(3/36)) + (2/36.log2(2/36) +
(21/36.log2(21/36) + (10/36.log2(10/36)) = 1,4973
m) Kemudian  menghitung  Nilai GainRatio Faktor  Curah  Hujan  sebagai  nilai  yang  digunakan  sebagai pemecahan Node pada pohon keputusan.
RasioGain(s,j) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠,𝑗) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠,𝑗) = 0,0752 / 1,4973 = 0,0503
n) Menghitung nilai Entropy pada atribut Faktor Topogragi dengan kategori Bukit Gelombang, jumlah kasus terdapat 11 record , terdapat status Besar sebanyak 4 record dan status Kecil sebanyak 7 record . Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 = (-4/11 . log2 (4/11)) + (-7/11 . log2 (7/11)) = 0,9457
o) Seterusnya perhitungan Entropy pada Faktor Topografi sampai dengan kategori Tebing Tegak. Selanjutnya menghitung  nilai Gain pada  Atribut  Faktor  Topografi  dengan  kategori  Bukit  Gelombang  terdapat  11 record , kategori Bukit Terjal terdapat 15 record , dan kategori Tebing Tegak terdapat 10 record :
Gain(S,A) = Entropy(S) – ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖−1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
= 0,8880 – (((11/36)*0,9457) + ((15/36)*0,7219) +
((10/36)*0,4690)) = 0,1679
p) Selanjutnya Menghitung SplitInfo pada atribut Faktor Curah Hujan berdasarkan jumlah kasus pada Faktor Curah Hujan.
SplitInfo = ∑ 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠) 𝐿𝑜𝑔 2 𝑘 𝑖=1 𝑝(𝑣 𝑖 |𝑠)
= -((11/36.log2(11/36)) + (15/36.log2(11/36) +
(10/36.log2(10/36))) = 1,5622
q) Kemudian  menghitung  Nilai GainRatio Faktor  Curah  Hujan  sebagai  nilai  yang  digunakan  sebagai pemecahan Node pada pohon keputusan.
RasioGain(s,j) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑠,𝑗) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑠,𝑗)
= 0,1679 / 1,5622 = 0,1075
Hasil dari perhitungan nilai Entropy , nilai Gain , SplitInfo dan GainRatio untuk tiap atribut dapat dilihat pada  tabel  1  dengan  keterangan  SB  =Sangat  Baik,  B  =Baik,  C  =Cukup,  K  =Kurang  dan  SK  =Sangat  Kurang sebagai berikut :
Tabel 1. Perhitungan Gain Node 1 No Atribut Jumlah Kasus Besar Kecil Entropy Gain Split Info Gain Ratio Total 36 25 11 0,8880 1 Kelerengan 0,4623 1,5816 0,2923 Rendah 11 2 9 0,6840 Terjal 12 10 2 0,6500 Curam 13 13 0 2 Jenis Tanah 0,3186 1,8607 0,1712 Aluvial 12 6 6 1,0000 Latosol 1 0 1 Grumasol 2 0 2 Mediteran 15 13 2 0,5665 Podsol 6 6 0 3 Curah Hujan 0,0752 1,4973 0,0503 Rendah 3 1 2 0,9183

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Atribut Jumlah Kasus Besar Kecil Entropy Gain Split Info Gain Ratio Sedang 2 2 0 Tinggi 21 14 7 0,9183 Sangat Tinggi 10 8 2 0,7219 4 Topografi 0,1679 1,5622 0,1075 Bukit Gelombang 11 4 7 0,9457 Bukit Terjal 15 12 3 0,7219 Tebing Tegak 10 9 1 0,4690
Dari  tabel  1  diketahui  nilai GainRatio terbesar  adalah  atribut  Kelerengan  dengan  nilai  0,2923  kategori Rendah  dengan  nilai Entropy 0,6840,  kategori  Terjal  dengan  nilai  0,6500  dan  dijadikan  simpul  akar  untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain selanjutnya. Hasil perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain untuk atribut Faktor Kelerengan untuk kategori Rendah sebagai Node  1.1 dan Kategori Terjal Untuk Node 1.2, Hasil Node 1.1 dapat dilihat pada tabel 2. berikut:
Tabel 2. Perhitungan Gain Node 1.1 No Atribut Jumlah Kasus Besar Kecil Entropy Gain Split Info Gain Ratio Kelerengan = Rendah 11 2 9 0,6840 1 Jenis Tanah 0,1348 1,4911 0,0904 Aluvial 7 2 5 0,8631 Latosol 1 0 1 Grumasol 2 0 2 2 Mediteran 1 0 1 Podsol 0 0 0 Curah Hujan 0,1348 0,4150 0,3248 Rendah 2 0 2 Sedang 0 0 0 Tinggi 7 2 5 0,8631 3 Sangat Tinggi 2 0 2 Topografi 0,0383 0,8454 0,0453 Bukit Gelomban g 8 1 7 0,5436 Bukit Terjal 3 1 2 0,9183 Tebing Tegak 0 0 0
Dari tabel 2 diketahui nilai GainRatio terbesar adalah atribut Curah Hujan dengan nilai 0,3248 kategori Tinggi dengan nilai Entropy 0,8631, dan dijadikan simpul akar untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain selanjutnya.  Hasil  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain selanjutnya  untuk  atribut  Faktor Kelerengan Rendah dan Curah Hujan Tinggi sebagai Node 1.1.1 dapat dilihat pada tabel 3. berikut:
Tabel 3. Perhitungan Gain Node 1.1.1 No Atribut Jumlah Kasus Besar Kecil Entropy Gain Split Info Gain Ratio Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi 7 2 5 0,8631 1 Jenis Tanah 0,4696 1,8424 0,2549 Aluvial 3 2 1 0,9183 Latosol 1 0 1

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
No Atribut Jumlah Kasus Besar Kecil Entropy Gain Split Info Gain Ratio Grumasol 2 0 2 2 Mediteran 1 0 1 Podsol 0 0 0 Topografi 0,0617 0,8631 0,0715 Bukit Gelombang 5 1 4 0,7219 Bukit Terjal 2 1 1 1,0000 Tebing Tegak 0 0 0
Dari tabel 3 diketahui nilai GainRatio terbesar adalah atribut Jenis Tanah  dengan nilai 0,2549 kategori Aluvial dengan nilai Entropy 0,9183, dan dijadikan simpul akar untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain selanjutnya.  Hasil  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain selanjutnya  untuk  atribut  Faktor Kelerengan  Rendah,  Curah  Hujan  Tinggi  dan  Jenis  Tanah  Aluvial  sebagai  Node  1.1.1.1.  selanjutnya  mencari nilai GainRatio terbesar yang dapat dijadikan simpul akar untuk mengulangi perhitungan nilai Entropy dan nilai Gain selanjutnya. Sehingga didapat bentuk pohon keputusan yang dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut :
Besar Kelerengan Curah Hujan Jenis Tanah Topografi Kecil Kecil Curah Hujan Besar Kecil Kecil Kecil Kecil Besar Besar Topografi Besar Besar Kecil Curam Rendah Terjal Rendah Sangat Tinggi Tinggi Sangat Tinggi Sedang Tinggi Aluvial Bukit Gelombang Bukit Terjal Grumasol Latosol
Mediteran
Bukit Gelombang Bukit Terjal Tebing Tegak
Gambar 2. Pohon Keputusan
Berdasarkan  bentuk  Pohon  Keputusan  yang  diperoleh  pada  gambar  1,  aturan  atau Rule model  yang didapatkan adalah sebagai berikut:
1. Jika Kelerengan = Curam, maka hasilnya Besar {Besar = 13 dan Kecil  = 0}
2. Jika Kelerengan = Rendah dan Curah Hujan = Rendah, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
3. Jika Kelerengan = Rendah dan Curah Hujan = Sangat Tinggi, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
4. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi, Jenis Tanah = Aluvial dan Topografi = Bukit Gelombang, maka hasilnya Kecil {Besar = 1 dan Kecil  = 1}
5. Jika  Kelerengan  =  Rendah,  Curah  Hujan  =  Tinggi,  Jenis  Tanah  =  Aluvial  dan  Topografi  =  Bukit  Terjal, maka hasilnya Besar {Besar = 1 dan Kecil  = 0}
6. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Grumasol, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
7. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Latosol, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}
8. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Mediteran, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}
9. Jika Kelerengan = Terjal dan Curah Hujan = Sangat Tinggi, maka hasilnya Besar {Besar = 4 dan Kecil  = 0}
10. Jika Kelerengan = Terjal dan Curah Hujan = Sedang, maka hasilnya Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 0}
11. Jika  Kelerengan  =  Terjal,  Curah  Hujan  =  Tinggi  dan  Topografi  =  Bukit  Gelombang,  maka  hasilnya  Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 0}
12. Jika Kelerengan = Terjal, Curah Hujan = Tinggi dan Topografi = Bukit Terjal, maka hasilnya Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 1}
13. Jika Kelerengan = Terjal, Curah Hujan = Tinggi dan Topografi = Tebing Tegak, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)

## 3.1 Hasil Pengujian
Pada  penelitian  ini  digunakan  tools  rapidminer  dalam  menguji  data  penelitian  yang  digunakan.  Dalam  proses rapidminer dilakukan import data menghasil informasi terdapat 36 example data yang merupakan jumlah sampel sebanyak 36 item, 1 special attributes yang merupakan 1 atribut special pada data yaitu atribut Bencana Longsor yang menggunakan jenis label dengan tipe Binominal , dan 4 regular attributes yang merupakan 4 atribut regular yang digunakan sebagai node akar pada pohon keputusan dengan jenis attribute dengan tipe Polynominal . Langkah selanjutnya kembali ke tahapan desain pada main process untuk memproses data yang akan digunakan untuk  mencari  hasil  keputusan.  Langkah  pertama drag  and  drop data  yang  telah  di importing kedalam main process di  menu Repositories pada RapidMiner .  Langkah  selanjutnya drag  and  drop operator Decision  Tree dengan pengaturan pada operator tersebut kemudian hubungkan port pada seluruh operator seperti yang terlihat pada gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Drag and Drop Operator Decision Tree
Gambar  3  dapat  dijelaskan  untuk  operator Decision  Tree terdiri  dari  beberapa  pengaturan  untuk Parameter.  Penjelasan  parameter  pada  operator Decision  Tree dapat  dilihat  pada  keterangan  Gambar  2. Pengaturan parameter yang digunakan peneliti yaitu: 1. Criterion  = gain ratio
2. Minimal size for split = 2
3. Minimal leaf size = 1 4. Minimal Gain = 0,0001 5. Confidence = 0,25
Klik  tombol Run di RapidMiner maka  muncul  hasil  model  aturan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  yang dilakukan pada menu Decision Tree seperti yang terlihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Hasil Model Aturan Decision Tree di RapidMiner
Gambar 4 diatas menghasilkan aturan atau rule yang dilakukan di RapidMiner menu Decision Tree pada tab Text View seperti gambar 5 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar 5. Aturan atau Rule pada RapidMiner
Jika dilihat berdasarkan text view hasil pohon keputusan pada Gambar 4, peneliti membuat model aturan berupa teks berdasarkan Gambar 4 dengan penjelasan seperti berikut:
1. Jika Kelerengan = Curam, maka hasilnya Besar {Besar = 13 dan Kecil  = 0}
2. Jika Kelerengan = Rendah dan Curah Hujan = Rendah, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
3. Jika Kelerengan = Rendah dan Curah Hujan = Sangat Tinggi, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
4. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi, Jenis Tanah = Aluvial dan Topografi = Bukit Gelombang, maka hasilnya Kecil {Besar = 1 dan Kecil  = 1}
5. Jika  Kelerengan  =  Rendah,  Curah  Hujan  =  Tinggi,  Jenis  Tanah  =  Aluvial  dan  Topografi  =  Bukit  Terjal, maka hasilnya Besar {Besar = 1 dan Kecil  = 0}
6. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Grumasol, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 2}
7. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Latosol, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}
8. Jika Kelerengan = Rendah, Curah Hujan = Tinggi dan Jenis Tanah = Mediteran, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}
9. Jika Kelerengan = Terjal dan Curah Hujan = Sangat Tinggi, maka hasilnya Besar {Besar = 4 dan Kecil  = 0}
10. Jika Kelerengan = Terjal dan Curah Hujan = Sedang, maka hasilnya Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 0}
11. Jika  Kelerengan  =  Terjal,  Curah  Hujan  =  Tinggi  dan  Topografi  =  Bukit  Gelombang,  maka  hasilnya  Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 0}
12. Jika Kelerengan = Terjal, Curah Hujan = Tinggi dan Topografi = Bukit Terjal, maka hasilnya Besar {Besar = 2 dan Kecil  = 1}
13. Jika Kelerengan = Terjal, Curah Hujan = Tinggi dan Topografi = Tebing Tegak, maka hasilnya Kecil {Besar = 0 dan Kecil  = 1}
Berdasarkan  aturan  atau    model  dari text  view Gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  faktor  yang mempengaruhi  pada node pertama  adalah  Faktor  Kelerengan, node kedua  Faktor  Curah  Hujan, node ketiga Faktor  Jenis  Tanah, node keempat  Faktor  Topografi.  Untuk  label  Besar  model  aturan  terbaik  adalah  jika Kelerengan Curam maka hasilnya Besar dengan jumlah atribut 13 dan label Kecil model aturan terbaik adalah jika  Kelerengan  Rendah,  Curah  Hujan  Tinggi  dan  Jenis  Tanah  Latosol,  maka  hasilnya  Kecil  dengan  jumalh atribut 1.
Untuk  melihat  keakuratan  model  aturan  keterhubungan  data  faktor  penyebab  bencana  longsor  dengan menggunakan  Algoritma C4.5 menggunakan  Operator X-Validation. Operator X-Validation digunakan  untuk memperkirakan seberapa akurat model yang akan dihasilkan dalam penelitian. Operator X-Validation memiliki dua subprocess yaitu Training yang digunakan unutk melatih sebuah model dan Testing yang digunakan untuk pengujian sebuah model. Akurasi Hasil pengujian model Algoritma C4.5 dapat dilihat pada Gambar 6 berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Volume 2, No. 3, May 2021, Page 247-255 ISSN 2714-8912 (media online)

## ISSN 2714-7150 (media cetak)
Gambar  6  menjelaskan  nilai Accuracy sebesar  77,78.44%,  artinya  aturan  atau rule yang  dihasilkan mendekati  100%  dengan Class  Precision pada  prediksi  label  Besar  sebesar  81,49%  dan  prediksi  label  Kecil sebesar 66,57%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk  mengklasifikasikan  faktor  penyebab bencana  tanah  longsor  menggunakan  Algoritma  C4.5  dengan  melihat  nilai  Node  tertinggi  yang  diperoleh  dari nilai  Rasio  Gain  (Gain  Ratio)  dengan  hasil  perolehan  Node  tertinggi  yaitu  Kelerengan.  Hasil  model  aturan  / model terbaik adalah jika Kelerengan Curam maka hasilnya Longsor Besar dengan hasil Label Besar bernilai 13 dan Label Kecil bernilai 0. Dapat disimpulkan pihak Pemerintah terkhusus untuk daerah di Sumatera Utara yang memiliki daerah Kelerengan Curam dapat berisiko terjadinya Bencana Longsor Besar.

## REFERENCES
[1] D. Setianingsih and R. F. Hakim, “Penerapan data mining dalam analisis kejadian tanah longsor di indonesia dengan menggunakan association rule algoritma apriori,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. UMS 2015 , pp. 731– 741, 2015.
[2] A. Chandra, “Penerapan Data Mining Menggunakan Pohon Keputusan,” vol. 6, no. 3, pp. 1–6, 2017.
[3] E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, 2017.
[4] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1 : Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi ( Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, pp. 855–862, 2020.
[5] E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017.
[6] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018.
[7] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[8] S. Kasus, U. Dehasen, S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.