## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 4, Februari 2021 Hal 160-169 https://djournals.com/klik
Copyright © 2021, Fadillah Alwi Pambudi. 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.

## Analisis Klasifikasi C4.5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira Cabang Pematangsiantar
Fadillah Alwi Pambudi * , Agus Perdana Windarto, Muhammad Fauzan, Jaya Tata Hardinata, Riki Winanjaya
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: * alwipambudi1234@gmail.com
Abstrak− Tujuan  Penelitian  adalah  Untuk  mengetahui  apa  saja  permasalahan  pada  pola  pembayaran  sepeda  motor  dan  Untuk menerapkan hasilnya di Cabang ADIRA Pematangsiantar, yang kemudian dibuat kebijakan agar konsumen pembayaran tepat waktu. Pada peneliti ini menggunakan teknik Data Mining dengan menggunakan algoritma C4.5. Sumber data penelitian yang digunakan di peroleh dari observasi dan wawancara kepada pihak ADIRA Cabang Pematangsiantar. Adapun variabel penelitian yang digunakan adalah  uang  muka,  pekerjaan,  penghasilan  dan  angsuran  perbulan.  Pada  penelitian  ini  alternatif  yang  digunakan  sebagai  sampel adalah konsumen ADIRA Cabang Pematangsiantar. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa atribut yang paling dominan adalah penghasilan dengan gain sebesar 0.187496538.
Kata Kunci : Algoritma C4.5, Pelanggan, ADIRA Cabang Pematangsiantar, Sepeda Motor, Data Mining
Abstract − The purpose of this research is to find out what are the problems with motorcycle payment patterns and to apply the results in ADIRA Branch Pematangsiantar, which is then made a policy so that consumers pay on time. In this researcher uses Data Mining techniques using the C4.5 algorithm. Sources of research data used were obtained from observations and interviews with the ADIRA Pematangsiantar  Branch.  The  research  variables  used  are  down  payment,  employment,  income  and  monthly  installments.  In  this study the alternative used as a sample is the ADIRA Pematangsiantar Branch customer. The results of this study found that the most dominant attribute was income with a gain of 0.187496538..
Keywords : C4.5 Algorithm, Customer, ADIRA Pematangsiantar Branch, Motorcycle, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Konsumen [1] merupakan orang yang menggunakan atau memakai suatu produk berupa barang dan jasa yang tersedia di  masyarakat,  baik  bagi  kebutuhan  diri  sendiri,  keluarga,  orang  lain  dan  makhluk  hidup  lain.Karena  pada  dasarnya konsumen sering mengalami kesulitan pembayaran sepeda motor dikarenakan biaya yang cukup besar, keadaan tersebut menuntut konsumen untuk memilih produk dengan cicilan sehinggah konsumen dapat merasakan kepuasan dari produk serta pelayanan yang di berikan. Sepeda motor [2] di Indonesia sangat populer karena harganya yang terjangakau untuk sebagian  besar  kalangan  dan  penggunaaan  bahan  bakarnya  serta  biaya  operasionalnya  cukup  hemat.  Perusahan  pada umumnya  mempunyai  tujuan  yang  memiliki  kebutuhan  atau  keinginan  tertentu  serta  mau  dan  mampu  turut  dalam pertukaran untuk memenuhi kebutuhan atau keinginan itu yang di sebabkan beberapa faktor seperti masalah ekonomi dan faktor-faktor lainya agar untuk memudahkan angsuran sepeda motor.
Dengan demikian pihak Cabang ADIRA Pematangsiantar membuat kebijakan untuk analisa klasifikasi pada pola pembayaran  sepeda  motor  dalam  pemberian  kredit  dalam  bentuk  cicilan  serta  uang  muka  dan  tanda  jadi,  seorang analisis  kredit  harus  meneliti  serta  melakukan  sebuah  penilaian  yang  mengikuti  prosedur  dengan  mengklasifikasi konsumen berdasarkan kriteria-kriteria tersebut.
Maka  dari  itu  demi  meningkatkan  pelayanan  dan  menjaga  nama  baik  perusahaan  diperlukan  sistem  yang mengatasi  masalah  tersebut  dengan  mengoptimalkan  proses  pembayaran  tepat  waktu  yang  di  hadapi  para  konsumen salah satunya adalah faktor ekonomi kebutuhan lain serta biaya biaya tambahan yang terjadi di kemudian hari.
Untuk menganalisa pola konsumen dalam pembayaran secara kredit sepeda motor ini dapat menggunakan hasil klasifikasi  data  diri  konsumen  yang  tepat  waktu.  Klasifikasi  merupakan  kegiatan  dalam  mengekstrak  dan  kemudian memprediksi  label  kategori  untuk  masing-masing  data.  “klasifikasi  adalah  proses  pencarian  model  yang  dapat membedakan kelas data dengan tujuan agar model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari suatu obyek yang  belum  diketahui  kelasnya.  Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun decision tree pengambilan  keputusan  untuk  memilih  atribut  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut-atribut  yang ada.  Model yang  di peroleh  bisa  berbentuk  aturan IF-THEN ,  pohon  keputusan, rumus matematika  atau  jaringan  saraf tiruan    dengan  cara  mengetahui  kasus  yang  ada    dapat    diekspetasi  dari  pohon  keputusan.  Kelebihan  algoritma  C4.5 dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numeric. Penulis telah membaca beberapa penelitian terdahulu sebagai referensi penelitian ini diantaranya yaitu penelitian yang di lakukan oleh [3] yang berjudul Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada PT. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning Penelitian ini bertujuan untuk membuat klasifikasi ini bertujuan motor yang paling banyak diminati, analisa diperlukan untuk melihat pola dari data penjualan sehingga dapat menghasilkan prediksi penjualan  motor  yang  nantinya  akan  berguna  untuk  pendistribusian  motor  di  beberapa  wilayah.  Kemudian  penelitian yang  dilakukan  oleh  [4]  yang  berjudul  Analisa  Kinerja  Algoritma  C.45  Dalam  Memprediksi  Hasil  Belajar,  lalu penelitian  yang  dilakukan  [5]  dengan  judul  Analisa  Perbandingan  Algoritma  DT  C  .  45  dan  Naive  Bayes  Dalam Prediksi  Penerimaan  Kredit  Motor,  kemudian  penelitian  yang  dilakukan  [6]  dengan  judul  Klasifikasi  Data  Aging Tunggakan Nasabah Menggunakan Metode Decision Tree Pada ULaMM Unit Kolaka, penelitian yang dilakukan oleh
[7]  dengan  judul  Konferensi  Nasional  Sistem  dan  Informatika  2015  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik Mahasiswa Di Universitas Klabat Dengan Metode Klasifikasi.
Berdasarkan latar belakang dan penelitian terkait yang telah dipaparkan di atas, maka di usulkan artikel ini untuk mengklasifikasikan pola pembayaran sepeda motor pada Adira Finance cabang pematangsiantar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui permasalahan apa saja yang terjadi pada pola pembayaran sepeda  motor dan menerapkan hasilnya pada Adira Finance cabang pematangsiantar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1.  Rancangan Penelitian
Rancangan  penelitian  merupakan  beberapa  rancangan  atau  alur  dari  Analisis  klasifikasi  C4.5  pada  pola  pembayaran sepeda  motor  ADIRA  Cabang  Pematangsiantar  yang  di  mulai  dari  pengambilan  data  hingga  pengelolahan  data  yang akan  dibuat  sehingga output nya  lebih  jelas,  adapun  rancangan  ini  dapat  dilihat    dalam  rancangan flowchart sebagai berikut :

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  untuk  mencari  faktor  suatu  masalah pada Cabang ADIRA Pematangsiantar dalam Analisis klasifikasi C4.5 pada pola pembayaran sepeda motor di ADIRA Cabang Pematangsiantar menggunakan algoritma C4.5 yang terdiri sebagai berikut :
a. Analisa Masalah
Masalah yang terkait dengan kesalahan pola pembayaran sepeda motor di Cabang ADIRA Pematangsiantar. b. Wawancara
Untuk mendapatkan hasil yang akurat penulis melakukan wawancara secara langsung kepada pihak Cabang ADIRA Pematangsiantar  untuk  mengetahui  variabel-variabel  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian  ini  yaitu  faktor kesalahan pola pembayaran sepeda motor di Cabang ADIRA Pematangsiantar.
c. Observasi
Metode pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan secara langsung ke lapangan guna mencari data-data yang  diperlukan,  seperti  pengambilan  data-data  pola  pembayaran  sepeda  motor  yang  ada  di  Cabang  ADIRA Pematangsiantar.
d. Mengumpulkan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  penulis  dengan  cara  mengambil  secara  langsung  ke  Kantor  Cabang  ADIRA Pematangsiantar.
e. Analisa
Proses  yang  dilakukan  untuk  menentukan  pola  pembayaran  sepeda  motor  tepat  waktu  dengan  menggunakan algoritma C4.5.
f. Implementasi
Implementasi  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi Rapidminer versi  5.0  sebagai  sistem  untuk  mencari keputusan analisa dalam menentukan pola pembayaran sepeda motor.
g. Keputusan
Hasil  yang  diberikan  oleh  sistem  akan  diperbaiki  oleh  Cabang  Pematangsiantar  dan  dapat  mencari  solusi  untuk memudahkan  pihak  Cabang  ADIRA  Pematangsiantar  dalam  menindak  lanjuti  konsumen  yang  sering  mengalami pembayaran sepeda motor.

## 2.2.  Analisa Data
Dalam  penelitian  ini  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  observasi  yang  diberikan  oleh  konsumen  Cabang ADIRA Pematangsiantar dengan jumlah konsument sebanyak 100 orang. Penulis melakukan observasi langsung kepada konsumen dengan jumlah 50 sampel data. Berikut Tabel pengambilan data konsumen yang digunakan :
Tabel 1. Pengambilan Sampel Data Konsumen Konsumen Jumlah Konsumen ADIRA Cabang Pematangsiantar Data Sampel yang digunakan ADIRA Cabang Pematangsiantar 100 Orang 50 Orang Jumlah 100 50 Tabel 2. Data Penelitian Normalissi No Uang Muka Pekerjaan Penghasilan Angsuran Perbulan Telat Bayar 1 2 1 3 1 1 2 2 2 1 2 1 3 1 3 1 2 1 4 1 2 3 3 2 5 3 2 3 1 1 6 1 2 1 3 2 7 3 2 2 2 1 8 3 3 2 1 1 9 3 2 1 2 2 ….. ………….. ………….. ………………. …………….. …………….. 91 1 1 1 1 2 92 1 1 1 2 2 93 3 2 3 1 1 94 2 3 2 2 2 95 1 2 2 3 1 96 2 2 1 1 1 97 1 1 2 2 2 98 2 3 3 1 2 99 1 1 1 1 2 100 3 2 3 3 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Algoritma C45
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  perhitungan  dalam  algoritma  C45  dalam  penyelesaian  klasifikasi  pola pembayaran sepeda motor adira cabang  pematangsiantar.
a. Perhitungan mencari Entropy
Proses  pertama  algoritma  C4.5  adalah  menentukan  nilai  entropy.  Langkah  pertama,  tentukan  entropy  total  kasus terlebih dahulu. Rumus untuk mencari entropy dari data konsumen tersebut menggunakan persamaan(2) yaitu :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Total) = (− 41 50 ∗ log 2 ( 41 50 )) + (− 9 50 ∗ log 2 ( 9
50 )) =  0.680077046 Tabel 3. Entropy total kasus Total Kasus Jumlah (Ya) Jumlah (Tidak) Entropy 50 41 9 0.680077046
b. Perhitungan Mencari Gain
Kemudian  menghitung Entropy dari  semua  kasus  yg  terbagi  berdasarkan  atribut  “Uang  muka”, “Pekerjaan”,“penghasilan”, dan “angsuran ”. Seperti dibawah ini.
Gain (Total,Uang Muka)
= 0.680077046 − ( 16 50 ∗ 0.69621226  ) + ( 19 50 ∗  0.629249224) + ( 15 50 ∗ 0.721928095) = 0.001595989

## 𝐺𝑎𝑖𝑛 (Total, Pekerjaan)
= 0.680077046 − ( 1
50 ∗ 0) + ( 30 50 ∗ 0.783776947) + ( 19 50 ∗ 0.485460761)
= 0.025335788
𝐺𝑎𝑖𝑛 (Total, Penghasilan)
= 0.680077046 − ( 8 50 ∗ 1) + ( 21 50 ∗ 0) + ( 21 50 ∗ 0,791858353) = 0.187496538
𝐺𝑎𝑖𝑛 (Total, Angsuran)
= 0.680077046 − ( 14 50 ∗ 0,591672779) + ( 26 50 ∗ 0,6193821955) + ( 10 50 ∗ 0,881290899)
= 0.016071747
Berikut ini hasil dari perhitungan di atas :
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1 ATRIBUT JML KASUS YA (S1) TIDAK (S2) ENTROPY GAIN TOTAL 50 41 9 0.680077046 Uang Muka 0.001595989 Tinggi 16 13 3 0.69621226 Sedang 19 16 3 0.629249224 Rendah 15 12 3 0.721928095 Pekerjaan 0.025335788 Peg.Negeri 1 1 0 0 Peg.Swasta Non Formal 30 23 7 0.783776947 Peg.Swasta Formal 19 17 2 0.485460761 Penghasilan 0.187496538 Tinggi 8 4 4 1 Rendah 21 2 0 0 Sedang 21 16 5 0.791858353 Angsuran 0.016071747 Tinggi 14 12 2 0.591672779 Sedang 26 22 4 0.619382195 Rendah 10 7 3 0.881290899
Pada  tabel  di  atas  dapat  kita  lihat  bahwa  atribut    penghasilan  memiliki gain tertinggi  yaitu  0.187496538,  maka penghasilan menjadi node akar.  penghasilan memiliki 3 nilai yaitu Tinggi, Rendah dan Sedang . Pada baik dan buruk telah  mengklasifikasi  kasus  menjadi  1  yaitu  keputusan  “ya ” dan  “tidak” sedangkan  untuk  Sedang  dan  Tinggi  masih diperlukan perhitungan lagi karena masih memiliki hasil antara “ya ” dan “tidak ”, perhitungan tersebut dilakukan untuk menentukan node akar selanjutnya, maka dapat digambarkan pohon keputusan dari tabel diatas sebagai berikut :

## Gambar 2. Pohon Keputusan 1
Langkah selanjutnya menghitung node akar sedang, caranya sebagai berikut :Pilih node akar sedang kemudian hitung jumlah  kasus,  jumlah  kasus  keputusan  “ya ” ,  jumlah  kasus  keputusan  “tidak ” dan entropy pada  atribut  penghasilan, uang muka, dan angsuran seperti dibawah.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Uang muka tinggi)
= (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) =  1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Uang muka sedang)
= (− 11 14 ∗ log 2 ( 11 14 )) + (− 3 14 ∗ log 2 ( 3 14 )) =  0, 749595257
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Uang muka rendah)
= (− 4 5 ∗ log 2 ( 4 5 )) + (− 1 5 ∗ log 2 ( 1
5 )) = 0,71928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Pekerjaan ∶ peg. negri)
= (− 0 0 ∗ log 2 ( 0 0 )) + (− 0 0 ∗ log 2 ( 0
0 )) = 0
Entropy (Penghasilan sedang,Pekerjaan ∶ peg.swasta non formal)
= (− 8 11 ∗ log 2 ( 8 11 )) + (− 3 11 ∗ log 2 ( 3 11 )) = 0,845350937
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Pekerjaan ∶ peg. swasta formal)
= (− 8 10 ∗ log 2 ( 8 10 )) + (− 2 10 ∗ log 2 ( 2 10 )) = 0,721928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Angsuran: Tinggi)
= (− 4 5 ∗ log 2 ( 4 5 )) + (− 1 5 ∗ log 2 ( 1 5 )) = 0,721928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦( Penghasilan sedang, Angsuran: Sedang)
= (− 12 15 ∗ log 2 ( 12 15 )) + (− 3 15 ∗ log 2 ( 3 15 )) = 0,721928095
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Penghasilan sedang, Angsuran: Rendah)
= (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 ) = 0)
𝐺𝑎𝑖𝑛 (Penghasilan  = Sedang, Uang muka)
= 0,791858353 − ( 2 21 ∗ 1) + ( 14 21 ∗ 0,749595257) + ( 5
21 ∗ 0,721928095) = 0,025002444
𝐺𝑎𝑖𝑛 (Penghasilan  = Sedang, pekerjaan)
= 0,791858353 − ( 0 21 ∗ 0) + ( 11 21 ∗ 0,845350937) + ( 10
21 ∗ 0,721928095) = 0.005280198
𝐺𝑎𝑖𝑛 (Penghasilan  = Sedang, angsuran)
= 0,791858353 − ( 5 21 ∗ 0.721928095) + ( 15 21 ∗ 0.721928095) + ( 1 21 ∗ 0) = 0.104307786
Tabel 5. Hasil Perhitungan Node 2 ATRIBUT JML KASUS YA (S1) TIDAK (S2) ENTROPY GAIN Penghasilan = Sedang 21 16 5 0.791858353 Uang  Muka 0.25002444 Tinggi 2 1 1 1 Sedang 14 11 3 0.749595257 Rendah 5 4 1 0.721928095 Pekerjaan 0.005280198 Peg.Negeri 0 0 0 Peg.Swasta Non Formal 11 8 3 0.845350937 Peg.Swasta Formal 10 8 2 0.721928095 Angsuran 0.104307786 Tinggi 5 4 1 0.721928095 Sedang 15 12 3 0.721928095 Rendah 1 0 1 0
Pada tabel diatas gain tertinggi pada penghasilan = sedang adalah anguran = 0.104307786 maka menghasilkan pohon keputusan sebagai berikut :
Langkah selanjutnya menghitung node akar tinggi, caranya sebagai berikut Pilih node akar  tinggi  kemudian  hitung  jumlah kasus,  jumlah  kasus  keputusan  “ya ” , jumlah kasus keputusan “tidak ” dan entropy pada atribut penghasilan=tinggi ,uang muka, pekerjaan dan angsuran seperti dibawah. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, tinggi)
= (− 0 2 ∗ log 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ log 2 ( 2 2 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, sedang)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, rendah)
= (− 3 5 ∗ log 2 ( 3 5 )) + (− 2 5 ∗ log 2 ( 2 5 )) =  0.970950594
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. negeri)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. swasta non formal)
= (− 2 6 ∗ log 2 ( 2 6 )) + (− 4 6 ∗ log 2 ( 4 6 )) =  0.918295834
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. swasta formal)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, tinggi)
= (− 3 4 ∗ log 2 ( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ log 2 ( 1 4 )) =  0.811278124
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, sedang)
= (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) =  1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, rendah)
= (− 0 2 ∗ log 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ log 2 ( 2 2 )) =  0
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, uang muka)
= 0.393155878 − ( 2 8 ∗ 0) + ( 1 8 ∗ 0) + ( 5 8 ∗ 0.970950594) = 0,393155878
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, pekerjaan)
= 0.393155878 − ( 1 8 ∗ 0) + ( 6 8 ∗ 0.91829583) + ( 1 8 ∗ 0) = 0.311278124
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, angsuran)
= 0.393155878 − ( 4 8 ∗ 0.811278124) + ( 2 8 ∗ 1) + ( 2 8 ∗ 0) = 0.344360938
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, tinggi)
= (− 0 2 ∗ log 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ log 2 ( 2 2 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, sedang)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (Uang muka, rendah)
= (− 3 5 ∗ log 2 ( 3 5 )) + (− 2 5 ∗ log 2 ( 2 5 )) =  0.970950594
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. negeri)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) =  0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. swasta non formal)
= (− 2 6 ∗ log 2 ( 2 6 )) + (− 4 6 ∗ log 2 ( 4 6 )) =  0.918295834
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (pekerjaan, peg. swasta formal)
= (− 1 1 ∗ log 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ log 2 ( 0 1 )) = 0
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, tinggi)
= (− 3 4 ∗ log 2 ( 3 4 )) + (− 1 4 ∗ log 2 ( 1 4 )) =  0.811278124
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, sedang)
= (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) =  1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (angsuran, rendah)
= (− 0 2 ∗ log 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ log 2 ( 2 2 )) =  0
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, uang muka)
= 0.393155878 − ( 2 8 ∗ 0) + ( 1 8 ∗ 0) + ( 5
8 ∗ 0.970950594) = 0,393155878
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, pekerjaan)
= 0.393155878 − ( 1 8 ∗ 0) + ( 6 8 ∗ 0.91829583) + ( 1 8 ∗ 0) = 0.311278124
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, angsuran)
= 0.393155878 − ( 4 8 ∗ 0.811278124) + ( 2 8 ∗ 1) + ( 2 8 ∗ 0) = 0.344360938
Tabel 6. Hasil Perhitungan Node 3 ATRIBUT JML KASUS  YA (S1)  TIDAK (S2) ENTROPY GAIN Penghasilan = Tinggi 8 4 4 1 Uang  Muka 0.393155878 Tinggi 2 0 2 0 Sedang 1 1 0 0 Rendah 5 3 2 0.970950594 Pekerjaan 0.005280198 Peg.Negeri 1 1 0 0 Peg.Swasta Non Formal 6 2 4 0.918295834 Peg.Swasta Formal 1 1 0 0 Angsuran 0.104307786 Tinggi 4 3 1 0.811278124 Sedang 2 1 1 1 Rendah 2 0 2 0
Pada  tabel  diatas gain tertinggi  pada  penghasilan  =  tinggi adalah  uang  muka  = 0.393155878  maka  menghasilkan pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 4. Pohon Keputusan 3
Langkah  selanjutnya  menghitung node akar  rendah  caranya  sebagai  berikut:  Pilih node akar  rendah  pada  uang muka, Karena rendah masih bernilai ”ya ” dan “ Tidak ” maka diperlukan perhitungan kembali. 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ((Penghasilan ∶ tinggi, Uang muka rendah; ; pekerjaan ∶  Peg. Swasta Non Formal))
= (− 2 4 ∗ log 2 ( 2 4 )) + (− 2 4 ∗ log 2 ( 2
4 )) =  1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ((pekerjaan: peg. swasta non formal), angsuran: tinggi)
= (− 2 3 ∗ log 2 ( 2 3 )) + (− 1 3 ∗ log 2 ( 1 3 )) =  0.918295834
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦  (((pekerjaan: peg. swasta non formal), angsuran: sedang))
= (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ log 2 ( 1 2 )) = 1
𝐺𝑎𝑖𝑛 (penghasilan = tinggi, (pekerjaan: peg. swasta non formal), angsuran)
= 1 − ( 3 4 ∗ 0.970950594) + ( 1 2 ∗ 0) + ( 0
2 ∗ 0) = 0.377443751
Tabel 7. Hasil Perhitungan Node 4
ATRIBUT JML KASUS  YA (S1)  TIDAK (S2)  ENTROPY GAIN Pnghaslkan = Tinggi,Uang Muka=Rendah, Pekerjaan Peg.Swasta Non Formal 4 2 2 1 0 Angsuran 0.37443751 Tinggi 3 2 1 0.918295834 Sedang 1 0 1 0 Rendah 0 0 0 0
Pada  tabel  diatas gain tertinggi  pada  penghasilan=tinggi , uang  muka=rendah,  pekerjaan  peg.swasta  diketahui  gain tertinggi =  0.37443751 maka menghasilkan pohon keputusan sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Pohon Keputusan 4
Berikut ini merupakan langkah-langkah penerapan algoritma c4.5 pada RapidMiner 5.3 :
Selanjutnya  hubungkan port-port  dari operator  decision  tree,  operator  Apply  Model  dan  operator  Performance  seperti gambar diatas, kemudian klik icon Run pada toolbar untuk menampilkan hasil.
a. Tampilan decision tree
Setelah dilakukan perhitungan dan pengujian data pada masing-masing  atribut dengan algoritma C4.5, maka akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
b. Tampilan deskripsi decision tree

## Gambar 7. Deskripsi Decision Tree
Gambar  di  atas  menunjukkan  hasil  deskripsi  secara  lengkap  dari  pohon  keputusan  (decision  tree)  yang  telah terbentuk  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Dari  hasil  deskripsi  juga  menunjukkan  bahwa  penggunaan  data mining algoritma C4.5 baik digunakan dalam proses menggali data (data mining process) untuk menarik beberapa kesimpulan  yang  divisualisasikan  dengan  pohon    keputusan  (decision  tree).  Berikut  ini  rules  yang  dihasilkan  dari pohon keputusan tersebut :
Tabel 8. Rule yang dihasilkan No  Rules Keputusan 1. jika penghasilan rendah maka ya
2. jika penghasilan sedang dan angsuran rendah maka tidak 3. jka penghasilan  sedang dan angsuran sedang maka ya 4. jika penghasilan sedang dan angsuran tinggi maka ya
5. jika penghasilan tinggi dan uang muka rendah dan peg.swasta formal maka ya
6. jika  penghasilan  tinggi  dan  uang  muka  rendah  dan  non  peg.swasta  formal  dan  angsuran sedang maka tidak
7. jika  penghasilan  tinggi  dan  uang  muka  rendah  dan  non  peg.swasta  formal  dan  angsuran tinggi maka ya 8 penghasilan tinggi, uang muka sedang maka ya
9 penghasilan tinggi, uang muka tinggi maka tidak

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  Analisis  Klasifikasi  C4.5  Pada  Pola Pembayaran Sepeda Motor ADIRA Cabang Pematangsiantar untuk dapat disimpulkan Permasalahan menentukan Pola Pembayaran  Sepeda  Motor  dapat  diselesaikan  menggunakan  teknik  data  mining,  yaitu  dengan  Algoritma  C4.5. menghasilkan  9  (sembilan)  rules  dan  Tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  metode  tersebut  adalah  86,67%  dan  nilai AUC (Area Under the ROC Curve)  0, 86,67. Dengan adanya penerapan data mining algoritma C4.5 diharapkan mampu memberikan solusi dalam menentukan Pola Pembayaran Sepeda Motor di ADIRA Cabang Pematangsiantar.

## REFERENCES
[1] B. RAMADHANI, “Klasifikasi Metode Naive Bayes Untuk Kelancaran Pembayaran Kredit Leasing Sepeda Motor,” Technologia , vol. 8, no. 3, p. 146, 2017, doi: 10.31602/tji.v8i3.1131.
[2] S. Lestari, “ANALISIS PERILAKU KONSUMEN DALAM PEMBELIAN SEPEDA MOTOR YAMAHA MIO DI KOTA SURAKARTA,” 2008.
[3] 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, doi: 10.30872/jim.v13i1.629.
[4] M. Ardiansyah Sembiring, M. Fitri Larasati Sibuea, and A. Sapta, “Analisa Kinerja Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Hasil Belajar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 73–79, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR.
[5] F. Ariadi, “Analisa Perbandingan Algoritma DT C . 45 dan Naïve Bayes Dalam Prediksi Penerimaan Kredit Motor,” J. Ris. Inov. Bid. Inform. dan Pendidik. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[6] V. S. Ginting, 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.
[7] G. F. Mandias, “Konferensi Nasional Sistem dan Informatika 2015 Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Di Universitas Klabat Dengan Metode Klasifikasi,” Konf. Nas. Sist. Inform. , p. 20, 2015, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/172855-ID-penerapan-data-mining-untuk-evaluasi-kin.pdf.