## ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA METODE KLASIFIKASI DALAM DATA MINING

## Ari Wibowo
Jurusan Teknik Informatika Polteknik Negeri Batam wibowo@polibatam.ac.id

## Abstrak
Salah  satu  masalah  yang  menghambat  perlindungan  seseorang  dari  musibah  sakit  atau  meninggal  adalah terhentinya  manfaat  asuransi  seseorang  akibat  lalai  atau  sengaja  berhenti  dari  suatu  program  asuransi.  Untuk mengetahui  sebaran  dan  karakteristik  nasabah  yang  putus  di  tengah  jalan  perlu  dilakukan pengelompokan/klasifikasi sesuai dengan karakteristiknya. Model klasifikasi dibangun berdasarkan atribut yang sudah  ada  dan  status  polis  nasabah  yang  sudah  bergabung  sebelumnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan  prediksi  terhadap  calon  nasabah  perusahaan  asuransi  X  dengan  menggunakan  metode  klasifikasi CART dan menerapkan bagging untuk memperbaiki performansi hasil prediksi.
Metode lain yang diteliti adalah metode Random Forest dan Boosting. Adapun atribut yang dipakai adalah jenis kelamin,  phone,  kelas  pekerjaan,  status  kawin,  income,  dan  metode  pembayaran.  Metode  dan  atribut  tersebut digunakan  untuk  memprediksi  kelas  status  polis  data  nasabah  asuransi.    Berdasarkan  hasil  analisis  pengujian didapatkan bahwa metode yang memberikan tingkat akurasi prediksi paling baik adalah metode Bagging CART. Dimana  metode tersebut bisa  melakukan prediksi dengan tingkat  kebenaran/akurasi  mencapai 90%, sementara metode yang lain hanya memiliki tingkat akurasi kurang dari 85%.
Kata kunci : klasifikasi, prediksi, bagging , akurasi.

## Abstract
One  of  the  problems  that  hamper  a  person's  protection  from  calamities  sick  or  dying  person  is  the discontinuation  of  insurance  benefits  due  to  negligent  or  deliberately  stopped  from  an  insurance  program.  To determine the distribution and characteristics of clients who drop out in the middle of the road needs to be done grouping / classification according to their characteristics. Classification model is built based on the attributes of an existing policy and status of clients who have joined before. The purpose of this study is to make predictions of  prospective  insurance  company  X  using  the  CART  classification  method  and  applying  bagging  to  improve the performance prediction results.
Another method under study is a method of Random Forest and Boosting. The attributes used are gender, phone, job  class,  marital  status,  income,  and  payment  methods.  Methods  and  attributes  are  used  to  predict  the  class status of the insurance policy of customer data . Based on the results of test analysis found that the method gives the best prediction accuracy rate is Bagging CART method. Where such methods can make predictions with a level of truth / accuracy reached 90%, while other methods only have an accuracy rate of less than 85%.
Key words: classification, prediction, bagging, accuracy.
JURNAL INTEGRASI Vol. 7, No. 1, 2015, 23-30 ISSN: 2085-3858 Article History Received February, 2015 Accepted March, 2015
1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Kemajuan  teknologi  informasi  telah  menyebabkan banyak  orang  dapat  memperoleh  data  dengan mudah bahkan cenderung berlebihan. Data tersebut semakin  lama  semakin  banyak  dan  terakumulasi, akibatnya  pemanfaatan  data  yang  terakumulasi tersebut  menjadi  tidak  optimal.  Sebagai  contoh perusahaan retail yang  akan  memberikan  brosur penawaran barang-barang yang dijual ke pelanggan sesuai  basis  data  pelanggan  yang  mereka  punya. Jika  perusahaan retail tersebut  mempunyai  satu juta  data  pelanggan  dan  masing-masing  pelanggan tersebut  dikirimkan  sebuah  brosur  penawaran dimana  biaya  pengiriman  brosur  tersebut  adalah dua ribu rupiah, maka biaya yang akan dikeluarkan oleh perusahaan tersebut adalah dua juta rupiah per bulan.  Dari  penggunaan  dana  tersebut  mungkin hanya  sepertiganya  atau  bahkan  8%  saja  yang secara  efektif  membeli  penawaran  tersebut  (YUD 2003).
Maka  dari  itu  perlu  prediksi  yang  efektif  terhadap calon  pembeli  supaya  tujuan  bisa  tercapai. Disamping prediksi untuk pembelian suatu produk, ada  juga  perusahaan  yang  membutuhkan  prediksi untuk  kelangsungan  dari  produk  yang  dibeli, sebagai  contoh  bagaimana  perusahaan  asuransi menjaga  agar  status  polis  pada    nasabah  tidak lapse ,  sehingga  nasabah  yang  bersangkutan mendapatkan  manfaat  yang  maksimal  dari  produk yang dibeli.
Berdasarkan  uraian  di  atas  diperlukan  analisis nasabah  yang  potensial  membeli  produk  tertentu dan  melakukan  pengiriman  brosur  sesuai  dengan potensi  pembelian  dari  pelanggan. Data  mining adalah salah satu solusi untuk permasalahan di atas. Data  mining merupakan  serangkaian  proses  untuk menggali  suatu  informasi  terpendam  dari  suatu kumpulan  data,  yaitu  berupa  pengetahuan  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual. Data mining akan  membentuk  suatu  pengetahuan  dalam kelompok  tertentu  yang  memiliki  karakteristik masing-masing.  Proses  pembentukan  pengetahuan ini biasa disebut dengan teknik data mining.
Terdapat  beberapa  teknik data  mining yang  telah dikembangkan,  diantaranya  klasifikasi, clustering, association rule, neural network, decision tree, dan lain-lain.  Tapi  bagaimana  memilih  teknik data mining yang  tepat  sehingga  dihasilkan  klasifikasi dan  prediksi  yang  akurat?  Karena  dengan pemilihan  metode  yang  tepat  akan  menghasilkan akurasi  yang  lebih  baik,  sehingga  berguna  dalam pengembangan,  memperbaiki  proses  bisnis  dan strategi dalam suatu perusahaan yang memanfaatkan teknologi data mining .

## 1.2 Tinjauan Pustaka Metode CART
CART  ( Classification  and  Regression  Trees ) adalah  salah  satu  metode  atau  algoritma  dari  salah satu  teknik  eksplorasi  data decision  tree .  Metode ini  dikembangkan  oleh  Leo  Breiman,  Jerome  H. Friedman, Richard A. Olshen dan Charles J. Stone sekitar tahun 1980-an. CART merupakan metodologi statistik non-parametrik yang dikembangkan untuk topik analisis klasifikasi, baik untuk  variabel  respon  kategorik  maupun  kontinu. CART  menghasilkan  suatu  pohon  klasifikasi  jika variabel  responnya  kategorik,  dan  menghasilkan pohon regresi jika variabel responnya kontinu.
Langkah-langkah penerapan metode CART 1. Pembentukan pohon klasifikasi Proses pembentukan pohon klasifikasi terdiri atas 3 tahapan yaitu:
a. Pemilihan Pemilah ( Classifier) Untuk  membentuk  pohon  klasifikasi  digunakan sampel  data Learning  (L) yang  masih  bersifat heterogen. Sampel tersebut akan dipilah berdasarkan  aturan  pemilahan.  Pemilihan  pemilah tergantung  pada  jenis tree atau  lebih  tepatnya tergantung  pada  jenis  variabel  responnya.  Untuk mengukur  tingkat  keheterogenan  suatu  kelas  dari suatu  simpul  tertentu  dalam  pohon  klasifikasi dikenal  dengan  istilah impurity  measure  i(t) .
Ukuran  ini  membantu  menemukan  fungsi  pemilah yang  optimal.  Kualitas  ukuran  dari  seberapa  baik pemilah s dalam  menyaring  data  menurut  kelas merupakan  ukuran  penurunan  keheterogenan  dari suatu kelas.
.......(1)
Pemilah  yang  menghasilkan  nilai  Δ i ( s , t )  lebih tinggi  merupakan  pemilah  yang  lebih  baik  karena hal ini memungkinkan untuk mereduksi keheterogenan  secara  lebih  signifikan.  Karena t R u t L  ≤ t maka  nilai  Δ i ( s , t )  merepresentasikan perubahan dari keheterogenan dalam simpul t yang semata-mata  disebabkan  oleh  pemilah s. Jika simpul yang diperoleh merupakan kelas yang tidak homogen,  prosedur  yang  sama  diulangi  sampai pohon  klasifikasi  menjadi  suatu  konfigurasi tertentu, dan memenuhi
.................(2)
b. Penentuan Simpul Terminal
Suatu  simpul t akan  menjadi  simpul  terminal  atau tidak  akan  dipilah  kembali  apabila  pada  simpul t tidak  terdapat  penurunan  keheterogenan  secara berarti  atau  adanya  batasan  minimum n seperti hanya  terdapat  satu  pengamatan  pada  tiap  simpul anak.  Menurut  Breiman  (1984),  umumnya  jumlah kasus  minimum  dalam  suatu  terminal  akhir  adalah
5, dan apabila hal itu terpenuhi maka pengembangan tree dihentikan.  Sementara  itu, menurut  Steinberg  dan  Colla  (1995)  jumlah  kasus yang  terdapat  dalam  simpul  terminal  yang homogen adalah kurang dari 10 kasus.
c. Penandaan Label Kelas
Penandaan  label  kelas  pada  simpul  terminal dilakukan berdasarkan aturan jumlah terbanyak.
2. Pemangkasan pohon klasifikasi
Pemangkasan  dilakukan  dengan  jalan  memangkas bagian tree yang  kurang  penting  sehingga didapatkan  pohon  optimal.  Ukuran  pemangkasan yang  digunakan  untuk  memperoleh  ukuran tree yang  layak  adalah cost  complexity  minimum (Breiman et.  Al .,  1984).  Sebagai  ilustrasi,  untuk sembarang tree T yang  merupakan  sub tree dari tree terbesar Tmax ukuran cost complexity yaitu.
…............................(3)
dimana R ( T ) = Resubtitusion Estimate (Proporsi kesalahan pada sub tree ) α = kompleksitas parameter ( complexity parameter) ~|T|= ukuran banyaknya simpul terminal tree T
R α( T )  merupakan  kombinasi  linear  biaya  dan kompleksitas tree yang dibentuk dengan menambahkan cost  penalty bagi  kompleksitas terhadap  biaya  kesalahan  klasifikasi tree . Cost complexity  prunning menentukan  suatu  pohon bagian T (α)  yang  meminimumkan R α( T )  pada seluruh  pohon  bagian.  Atau  untuk  setiap  nilai  α, dicari  pohon  bagian  max T yang  meminimumkan R α( T ) yaitu.
…...................(4)
Jika R ( T )  digunakan  sebagai  kriteria  penentuan tree optimal  maka  akan  cenderung tree terbesar adalah  T1,  sebab  semakin  besar tree ,  maka semakin kecil nilai R ( T ) nya.
3. Penentuan Pohon Klasifikasi Optimal Pohon  klasifikasi  yang  berukuran  besar  akan memberikan  nilai  penduga  pengganti  paling  kecil, sehingga tree ini cenderung dipilih untuk menduga nilai  respon.  Tetapi  ukuran tree yang  besar  akan menyebabkan  nilai  kompleksitas  yang  tinggi karena  struktur  data  yang  digambarkan  cenderung kompleks,  sehingga  perlu  dipilih  pohon  optimal yang  berukuran  sederhana  tetapi  memberikan  nilai penduga pengganti cukup kecil.

## Metode Bagging CART
Metode Bagging merupakan penyempurnaan metode  CART  yaitu  menggabungkan  banyak  nilai dugaan  menjadi  satu  nilai  dugaan.  Dengan demikian proses pembuatan dugaan secara bagging menggunakan tree adalah sebagai berikut:
1. Pembuatan tree
a. tahapan bootstrap -tarik pengamatan acak berukuran n dari gugus data training
b. susun tree terbaik berdasarkan data tersebut c. ulangi langkah a-b sebanyak k kali sehingga diperoleh k buah tree acak 2.Lakukan pendugaan gabungan berdasarkan k buah tree tersebut (misal menggunakan majority vote untuk kasus klasifikasi, atau rata- rata untuk kasus regresi)
Penggunaan bagging ini sangat membantu terutama mengatasi  sifat  ketidakstabilan tree klasifikasi  dan regresi  tunggal  seperti  yang  telah  disinggung sebelumnya.  Hastie  et  al.  (2008)  menyatakan bahwa  proses bagging dapat  mengurangi  galat baku  dugaan  yang  dihasilkan  oleh tree tunggal.
Hal  ini  dapat  jelas  terlihat  karena  dengan melakukan  rata-rata  misalnya  maka  ragam  dugaan akan mengecil sedangkan tingkat bias dugaan tidak terpengaruh.  Selain  itu  Breiman  (1996)  mencatat bahwa  pada  banyak  gugus  data  yang  dicoba, bagging mampu  mengurangi  tingkat  kesalahan klasifikasi  pada  kasus  klasifikasi.  Hal  ini  tentu tidak  berlaku  secara  keseluruhan.  Berk  (2008) mencatat beberapa kasus yang mungkin menyebabkan  dugaan bagging memiliki  ragam dugaan  yang  lebih  besar  atau  juga  bias  yang  lebih besar pula. Ini terjadi antara lain pada kasus dengan kategori  peubah  respon  yang  sangat  tidak seimbang.

## Metode Random Forest
Metode Random Forest berupaya untuk memperbaiki  proses  pendugaan yang  dilakukan menggunakan  metode bagging . Perbedaan  utama dari  kedua  metode  ini  terletak pada  penambahan tahapan random  sub-setting sebelum  di  setiap  kali pembentukan tree .  Tahapan penyusunan  dan pendugaan menggunakan RF adalah:
1. Tahap I
a. Tahapan bootstrap : tarik contoh acak dengan permulihan berukuran n dari gugus data training b.Tahapan random sub-setting : susun tree berdasarkan data tersebut, namun pada setiap  proses pemisahan pilih secara acak m < d peubah penjelas, dan lakukan pemisahan terbaik.
c. Ulangi langkah a-b sebanyak k kali sehingga diperoleh k buah tree acak
2.Lakukan pendugaan gabungan berdasarkan
k buah tree tersebut (misal menggunakan majority vote untuk kasus klasifikasi, atau rata- rata untuk kasus regresi)
Proses  penggabungan  nilai  dugaan  dari  banyak tree yang dihasilkan serupa dengan yang dilakukan pada  metode bagging .  Perhatikan  bahwa  pada setiap  kali  pembentukan tree ,  kandidat  peubah penjelas yang digunakan untuk melakukan pemisahan  bukanlah  seluruh  peubah  yang  terlibat namun  hanya  sebagian  saja  hasil  pemilihan  secara acak.  Bisa  dibayangkan  bahwa  proses  ini menghasilkan  kumpulan tree tunggal  dengan ukuran  dan  bentuk  yang  berbeda-beda.  Hasil  yang diharapkan adalah kumpulan tree tunggal memiliki korelasi  yang  kecil  antar tree- nya.  Korelasi  kecil ini mengakibatkan ragam dugaan hasil RF menjadi kecil  (Hastie et  al ,  2008)  dan  lebih  kecil dibandingkan  ragam  dugaan  hasil bagging (Zu, 2008).  Lebih  jauh  Zu  (2008)  menjelaskan  bahwa dalam  Breiman  (2001)  telah  dibuktikan  batasan besarnya  kesalahan  prediksi  oleh Random  Forest adalah
.............................................(5)
dengan  r  adalah  rata-rata  korelasi  antar  pasangan dugaan  dari  dua tree tunggal  dan s adalah  adalah rata-rata  ukuran  kekuatan  ( strength )  akurasi tree tunggal.  Nilai  s  yang  semakin  besar  menunjukkan bahwa  akurasi  prediksinya  semakin  baik.  Definisi formal mengenai s dapat dilihat di Breiman (2001). Pertidaksamaan  tersebut  mengarahkan  bahwa  jika ingin memiliki RF yang memuaskan maka haruslah diperoleh  banyak tree tunggal  dengan  r  yang  kecil dan s yang besar.
2. Analisis Metode Pada bagian ini diterangkan penjelasan pembentukan  pohon  klasifikasi  dengan  metode CART  dan Bagging CART.  Misal  disediakan  data sampel  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  III-5.  Pada data sampel ini menggunakan tiga atribut predictor dan  satu  atribut target ,  yang  menjadi  atribut  target adalah atribut status .
Tabel 1 - Data Nasabah Pembentuk Pohon Nama   Payment   Income   Kelamin   Status
A
CASH
<10jt L Lapse B CASH >50jt L Inforce C CASH 10-50jt P Inforce D DEBET <10jt L Inforce E DEBET
<10jt
L
Lapse
Nama   Payment   Income   Kelamin   Status
F CASH >50jt L Inforce G DEBET <10jt P Lapse H DEBET 10-50jt L Lapse

## Metode CART
Untuk  membangun  suatu  pohon  dengan  metode CART,  pertama-tama  yang  harus  dihitung  adalah nilai  indeks gini untuk  setiap  atribut.  Berdasarkan perhitungan  rumus  indeks gini didapatkan  hasil perhitungan  nilai  indeks gini .  Setelah  indeks gini diketahui  baru  kemudian  disusun  pohon  seperti pada Gambar 1.
Hasil penghitungan indeks gini didapatkan hasil sebagai berikut:
Indeks Gini (payment) = 0.19
Indeks Gini (income = 0.59 Indeks Gini (kelamin) = 0.06

## Gambar 1 - Pembentukan Pohon Menggunakan
Metode CART
Dengan menggunakan aturan yang dibentuk dari pohon pada Gambar 1, maka hasil prediksi dengan metode CART ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2- Hasil Prediksi Menggunakan Metode CART

## Bagging CART
Pembentukan  pohon  dengan  metode Bagging CART  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Pada  contoh yang  dibuat  ini  misalkan  jumlah bootstrap yang diinginkan  sebanyak  tiga,  jadi  ada  3  pohon  yang terbentuk.
Gambar 2 - Pembentukan Pohon Menggunakan

## Bagging CART
Dengan  menggunakan  aturan  yang  dibentuk  dari pohon  pada  Gambar  2  ditambah  dengan  aturan majority voting , maka hasil prediksi dengan metode Bagging CART ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 - Hasil Prediksi Menggunakan Metode Bagging CART
3. Pembahasan
3.1 Data dan Metode
Pada  model  ini  ada  dua  belas  atribut  yang  dipakai dimana  sebelas  diantaranya  sebagai predictor dan satu  atribut  sebagai target .  Pada  atribut  yang menjadi target ada  tiga  kelas  yang  menjadi tujuan/ respon / target dari  hasil  klasifikasi  yang terdapat  pada  atribut status ,  yaitu inforce,  lapse, dan surrender .  Atribut-atribut  yang  menyertai data calon nasabah dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 4 - Karakteristik Data Nasabah No Nama Atribut Jenis Value 1 kelamin Kategorik  P, L 2 phone Kategorik Yes, No 3 kelas pekerjaan Kategorik  1,2,3,4 4 status kawin Kategorik  M, S 5 income Kategorik 6 rawat inap Kategorik  pernah, tdk pernah 7 payment Kategorik card, autodebet, cash 8 p.mode Kategorik  bulanan, kwartalan, semesteran, tahunan 9 merokok Kategorik  Y, N 10 tahun lahir Numeric 11 kode agen Kategorik 12 status
Kategorik inforce,  lapse, surrender
Tabel  nasabah  berisi  data  nasabah  antara  tahun 2005-2010,  dengan  jumlah  data  1287  record.  Ada beberapa proses preprocesing agar data siap diolah oleh  model,  yaitu data  cleaning dan data
transformasi. Untuk data  cleaning dilakukan secara  manual,  yaitu  adanya  pembersihan  tanda spasi yang tidak perlu pada row status. Pada proses data  transformasi dilakukan  secara  otomatis  dan manual .
Transformasi  secara manual dilakukan  pada  saat perubahan  tipe  data  pada  atribut tahun  lahir , pengurangan  jumlah  atribut,  penambahan  tanda underscore (_),  dan  pengisian  data  yang  kosong ( missing  value ),  sedangkan  proses  transformasi secara  otomatis  dilakukan  saat  pembentukan  file data nasabah menjadi file dengan format *. csv dan *. arff agar siap diolah oleh sistem.
Untuk  menghitung  akurasi,  data  asli  dipartisi menjadi  dua  bagian  yaitu data  training dan data testing .  Model  klasifikasi  kemudian  dibangun berdasarkan data  training ,  kemudian  hasilnya dievaluasi  dengan  menggunakan data  testing . Akurasi  dari  masing-masing  metode  klasifikasi dapat diestimasi berdasarkan akurasi yang diperoleh  dari data  testing .  Akurasi  dapat  dihitung berdasarkan persentase error yang terjadi. Error=(prediksi salah/total prediksi) x100% …..(6)
Akurasi dihitung berdasarkan rumus: Akurasi =100%- error     …................................... (7)
Proporsi antara data training dan data testing tidak mengikat,  tetapi  agar  variansi  dalam  model  tidak terlalu besar maka dapat ditentukan bahwa proporsi data  training lebih  besar  daripada data  testing . Penentuan data yang masuk ke dalam data training dan data  testing diusahakan  dari  kelompok  yang berbeda  sehingga  diharapkan  data  yang  masuk adalah data yang saling bebas.

## 3.2 Hasil dan Pembahasan
Pada  sub  bab  ini  dipaparkan  pengujian  untuk semua  atribut  yang  dimasukkan  sekaligus  pada semua metode klasifikasi. Semua atribut diinput ke dalam model, kemudian dihitung tingkat akurasinya,  selanjutnya  dilakukan  analisa  terhadap hasil  pengujian.  Ada  11  atribut  yang  diuji  yaitu atribut income,  kelamin,  kelas  pekerjaan,  kode agen,  merokok,  p_mode,  payment,  phone,  rawat inap,  status  kawin,  dan  tahun  lahir .  Perhitungan akurasi dihitung berdasarkan rata-rata dari masing- masing  kelas  dan  ketepatan  prediksi  untuk  semua kelas.

## Tujuan Pengujian
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  metode apa  yang  memberikan  tingkat  akurasi  yang  paling tinggi. Semua atribut dijadikan input pada masing- masing metode kemudian dihitung tingkat akurasinya. Berdasarkan hasil akurasi yang didapat akan  ditentukan  metode  apa  yang    memberikan tingkat  akurasi  paling  baik.  Hasil  akurasi  yang
didapat  akan  digunakan  untuk  proses  analisa selanjutnya.

## Hasil Pengujian
Setelah  dilakukan  pengujian  didapatkan  hasil pengujian  untuk  semua  atribut  pada  setiap  metode yang diuji coba, hasil untuk masing-masing metode dapat  dilihat  pada Tabel  5  sampai  Tabel  7  sebagai berikut.

## Tabel 5 - Hasil Pengujian Metode CART
Actual Class Total Class Percent Correct INFORCE N=79 LAPSE N=29 SURREN DERN=22 INFORCE 89 86,52 77 6 6 LAPSE 34 67,65 2 23 9 SURRENDER 7  100,00 0 0 7 Total:  130,00 Average: 84,72 Overall % Correct: 82,31

## Tabel 6 Hasil Pengujian Metode Bagging CART
Actual Class Total Class Percent Correct INFORCE N=85 LAPSE N=32 SURREND ER N=13 INFORCE 89 93,26 83 1 5 LAPSE 34 85,29 2 29 3 SURRENDER 7 71,43 0 2 5 Total:  130,00 Average: 75,58 Overall % Correct: 90,00

## Tabel 7 - Hasil Prediksi
Kelas CART (%) Bagging CART (%) Random Forest (%) Inforce 86.52 93.26 78.65 Lapse 67.65 85.29 47.06 Surrender 100 71.43 100 Rata-rata 82.31 90.00 71.53

## Analisa Hasil Pengujian
Berdasarkan data yang didapat dari hasil pengujian maka dilakukan analisis seperti dibawah ini.
 Berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan metode Bagging CART  memberikan  tingkat akurasi  yang  paling  baik,  sedangkan  metode Random  Forest memberikan  tingkat  akurasi yang paling rendah.
 Pohon  klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh algoritma Bagging CART  merupakan  pohon klasifikasi  yang  sangat  kompleks  karena tree ini  dibentuk  oleh  semua  variabel predictor . Proses  pengklasifikasian  data  baru  dengan pohon  klasifikasi Bagging CART  dijalankan secara  paralel  pada  semua  pohon  klasifikasi tersebut  sehingga  akan  diperoleh  berbagai versi hasil prediksi, dimana hasil prediksi akhir
dari  pohon  klasifikasi  ini  merupakan  hasil voting dari  berbagai  versi  prediksi  kelas  yang paling banyak muncul.
 Pada Random  Forest setiap  kali  pembentukan tree , kandidat predictor yang digunakan untuk melakukan pemisahan bukanlah seluruh peubah  yang  terlibat  namun  hanya  sebagian saja  hasil  pemilihan  secara  acak.  Bisa dibayangkan  bahwa  proses  ini  menghasilkan kumpulan tree tunggal  dengan  ukuran  dan bentuk  yang  berbeda-beda.  Sehingga  ada kemungkinan  menghasilkan  akurasi  lebih rendah  bila  dibandingkan  dengan  metode CART maupun Bagging CART.
 Pada metode CART, error yang terjadi karena adanya noise dan  pada  metode  ini  tidak  ada penanganan  masalah  ini  karena  pohon  yang dibangun  hanya  satu  saja. Noise ini  terjadi karena  adanya  anomali  pada  data  tertentu dimana  seharusnya  suatu  kelas  diprediksi inforce tetapi  diprediksi lapse .  Penentuan prediksinya hanya berdasarkan nilai probabilitas  terbesar  pada leaf  node yang bersangkutan.
 Pada  metode Bagging CART  ada  penanganan noise jika  terjadi  anomali,  penanganan prediksinya ditentukan dua hal, yaitu berdasarkan perhitungan nilai probabilitas dari suatu kelas pada leaf node dan hasil voting dari keseluruhan pohon yang terbentuk. Disamping itu juga kalau hasil voting ternyata sama, maka ditentukan bahwa untuk record yang bersangkutan  dimasukkan  ke  dalam  kelas inforce ,  karena  sesuai  prioritas  berdasarkan jumlah kelas dalam suatu sampel dimana kelas inforce memiliki jumlah lebih banyak.

## Pengujian 2 kelas
 Metode  yang  memberikan  tingkat  akurasi paling tinggi ada pada metode Bagging CART.
Hal  ini  terjadi  karena  pada  metode Bagging CART pemilahan data pada saat pembentukan tree dilakukan  dengan  lebih  natural  dan  tidak dipaksakan.  Sementara  pada  metode Boosting dan Random  Forest proses  pemilahan  datanya agak sedikit dipaksakan.
 Setelah  dilakukan  analisis  hasil data  testing antara  metode  CART  dan Bagging CART terdapat  59  perbedaan  pada data  testing ,  pada metode Bagging CART  ada  20 error , sementara  pada  metode  CART  ada  39 error. Kemudian perbandingan antara Bagging CART  dan Random  Forest ada  67  perbedaan, dimana  pada  metode Bagging CART  ada  27 error ,  sementara  pada Random  Forest ada  43 error.  Terakhir  perbandingan  antara Bagging
CART  dengan Boosting ,  di  sini  ditemukan  81 perbedaaan,  dimana  pada  metode Bagging CART  ada  31 error ,  sementara  pada Boosting 52 error .  Setelah  dilakukan  pengamatan  lebih lanjut  dari  hasil  keempat  metode  di  atas ditemukan  ada  13 error pada  metode  CART, Random  Forest ,  dan Boosting yang  diprediksi benar oleh metode Bagging CART.
Tabel 8 - Perbandingan Prediksi Salah - Benar
Case ID CART Random Forest Boosting Bagging CART 12 X X X V 113 X X X V 183 X X X V 374 X X X V 517 X X X V 621 X X X V 747 X X X V 757 X X X V 880 X X X V 1125 X X X V 1127 X X X V 1254 X X X V 1285 X X X V Keterangan X : diprediksi salah
V : diprediksi benar

## 4. Kesimpulan
Setelah  menyelesaikan  penelitian  ini,  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan seperti di bawah ini.
1. Berdasarkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan metode Bagging CART  memberikan  tingkat akurasi  yang  paling  baik  bila  dibandingkan dengan  metode  CART,  dan Random  Forest , sedangkan metode Random Forest memberikan  tingkat  akurasi  yang  paling rendah. Hal ini disebabkan karena pada metode Bagging CART  ada  pembangkitan learning sampel  yang  akan  mereduksi  variansi  atribut predictor ,  sehingga  ketika  dikombinasikan hasilnya  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan predictor tunggal  yang  dibangun  untuk menyelesaikan masalah yang sama.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  bisa  disimpulkan bahwa calon nasabah potensial ditentukan oleh atribut phone, payment , dan status kawin .
5. Daftar Pustaka
1. Han, Jiawei., Kamber, Micheline (2000), Data Mining  Concepts  and  Technigues ,  Morgan Kaufman Publishers
2. Piatetsky,  Gregory  (2006), Data  Mining  and Knowledge Discovery in Business Databases .
3. Breiman,  L.,  Friedman,  J.,  Olsen,  R.A.,  dan Stone, C. (1984), Classification and regression trees , Wadsworth, Belmont, California. 4. Breiman,  L  (1996a). Bagging  Predictors, Machine Learning, Vol. 24. 123-140 5. Bühlman,  P.  dan  Yu,  B.  (2002), Analyzing Bagging , The  Annals of  Statistics ,  Vol.  30  no. 4, hal 927-961.
6. Breiman,  L  (1996a). Bagging  Predictors,
Machine Learning, Vol. 24. 123-140 7. Breiman,  L.  (1996b): Heuristics  of  instability and stabilization in model selection , Annals of Statistics , 24, hal. 2350–2383. 8. Bühlman,  P.  dan  Yu,  B.  (2002), Analyzing Bagging , The  Annals of  Statistics ,  Vol.  30  no.
4, hal 927-961.
9. Clarke,  R.T.  dan  Bintercourt,  H.  R  (2003), “Use  of  Classification  And  Regression  Trees (CART)  to  Classify  Remotely_Sensed  Digital
Images”, Research  Report  ,  Centro  stadual  de Pesquisas em
Sensoriamento
Remoto
Universidade  Federal  do  Rio Grande  do  Sul  – UFRGS , Porto Alegre, Brazil
10. Efron,  B.  dan  Tibshirani,  R.J.  (1993)  “ An Introduction to the Bootstrap” Chapman Hall, New York.
11. Sibaroni,  Yuliant  (2008)  “ Analisis  dan
Penerapan Metode
Klasifikasi
untuk Pembangunan  Perangkat  Lunak  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Jalur  Non-Tulis” ITB, Bandung . 12. Wijanarko  Bambang  dan  Sumarmi  (2009) “Bagging  CART  pada  Klasifikasi  Anak  Putus Sekolah” ITS, Surabaya.
13. Sri, Veronika (2007) “ Pengembangan
Skalabilitas Algoritma Klasifikasi C4.5 dengan Pendekatan  Konsep  Operator  Relasi ”  ITB, Bandung.