Vol.3, No.5, Oktober 2023
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)

## KLASIFIKASI  POHON  KEPUTUSAN  DENGAN  ALGORTIMA  C45  UNTUK  KASUS PEMILIHAN PRODUK
Oleh Deborah Kurniawati 1 , Endang Wahyuningsih 2 , Diva Putri Welfianti 3 1,2,3 Universitas Teknologi Digital Indonesia Email: 1 debbie@utdi.ac.id , 2 ayuningsih@utdi.ac.id
Article History: Received: 09-09-2023
Revised: 17-09-2023
Accepted: 12-10-2023
Abstract: Customer  service  pada  sebuah  perusahaan menjadi  garda  utama  bagi  layanan  perusahaan  ke konsumen, terutama terkait dengan produk yang dihasilkan oleh  perusahaan.  Setiap  konsumen  menginginkan  produk yang  tepat  bagi  dirinya.,  apalagi  terkait  dengan  produk kecantikan.  Banyaknya  jenis  dan  varian  produk, beragamnya  masalah  konsumen,  dan  terbatasnya  jumlah pegawai  customer  service    membuat  waktu  yang dibutuhkan untuk konsultasi produk menjadi lebih banyak. Untuk  itu  dibutuhkan  model  yang  dapat  memberikan pilihan produk yang tepat bagi konsumen. Model klasifikasi pemilihan produk yang tepat bagi konsumen menjadi salah satu solusi.
Model klasifikasi yang dibuat menggunakan algoritma C45 untuk membangun pohon keputusan yang akan digunakan dalam  klasifikasi  pemilihan  produk.  Kriteria  yang digunakan dalam klasifikasi ini adalah  jenis kulit, masalah kulit  utama,  masalah  kulit  wajah  lainnya,  dan  umur. Rekomendasi  yang  diberikan  oleh  sistem  berupa  jenis masker  yang  terdiri  dari  3  varian.  Data  yang  digunakan untuk  pembuatan  pohon  keputusan  berjumlah  206  dan pohon keputusan yang dihasilkan bersifat statis. Dari  data  yang  ada  dihasilkan 114  rule  keputusan  dengan akurasi hasil sebesar 96%. Keywords: Hormones, Azolla sp,
fermentation, growth, production

## PENDAHULUAN
Customer  service pada  sebuah  perusahaan  menjadi  garda  terdepan  bagi  layanan perusahaan  ke  konsumen,  terutama  terkait  dengan  produk  yang  dihasilkan  oleh perusahaan. Setiap konsumen menginginkan produk yang tepat bagi dirinya, apalagi terkait dengan  produk  kecantikan.  Selama  ini  perusahaan  belum  memiliki  fasilitas  konsultasi secara  langsung  dengan  dokter  melainkan  hanya  tanya  jawab  mengenai  produk-produk yang cocok melalui customer service . Banyaknya jenis dan varian produk, dan beragamnya masalah  konsumen  membuat  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  konsultasi  produk  menjadi lebih  banyak.  Selain  itu,  antrian  konsultasi  juga  menjadi  hal  yang  tidak  dapat  dihindari karena  jumlah customer  service yang  terbatas.  Keterbatasan customer  service ditambah dengan  tugas customer  service yang  bukan  hanya  untuk  konsultasi  produk,  tetapi  juga menangani masalah stok produk.
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)
Algoritma  C45  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam  data mining  sebagai  pengklasifikasi  pohon  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  keputusan  berdasarkan  sampel  data  tertentu  (1).  Pohon  keputusan  dapat diimplementasikan  dalam  system  otomatis  untuk  membantu  dalam  pengambilan keputusan.  Misalnya  dalam  system  pendukung  keputusan,  pohonkeputusan  dapat memberikan  saran  atau  rekomendasi  berdasarkan  input  dari  pengguna  atau  data  yang dimiliki.  Algoritma C45 merupakan pengembangan dari ID3 (2). Pohon keputusan dengan algoritma  C45  dapat  diterapkan  untuk  menganalisa  prediksi  (3),  penentuan  pola  (4), penilaian (5), klasifikasi (6,7), dan lainnya.

## LANDASAN TEORI
Algoritma  C4.5  adalah  suatu  deretan  Algoritma  untuk  permasalahan  klasifikasi didalam  sebuah  mesin  dan  himpunan  data.  Dengan  nilai  data  yang  bervariasi,  dimana kejadian diuraikan oleh koleksi atribut dan mempunyai salah satu dari satu set kelas yang eksklusif. Algoritma C4.5 merupakan generasi baru dari Algoritma ID3 yang dikembangkan oleh J. Ross Quinlan pada tahun 1983. Untuk membuat sebuah pohon keputusan, Algoritma ini  dimulai  dengan  memasukan  training  sample  ke  dalam  simpul  akar  pada  pohon keputusan. Training  sample adalah  sampel  yang  digunakan  untuk  membangun  model classifier dalam hal ini pohon keputusan kemudian sebuah atribut dipilih untuk mempartisi sampel  ini.  Untuk  tiap  nilai  yang  dimiliki  atribut  ini,  sebuah  cabang  dibentuk.  Setelah cabang  terbentuk  maka  subset  dari  himpunan  data  yang  atributnya  memiliki  nilai  yang bersesuaian dengan cabang tersebut dimasukan ke dalam simpul yang baru. Secara umum Algoritma C45 memiliki tahapan utama yaitu:
1. Pilih atribut sebagai akar
Memilih  atribut  sebagai  akar  bisa  dihitung  dengan  melihat  nilai gain dari  masing- masing atribut. Untuk mendapatkan nilai gain perlu dilakukan mendapatkan nilai entropy dengan persamaan 1.
Entropy (S) = ) ( log 2 1 i k i i p p  = − (1)
Keterangan persamaan (1): S = Himpunan Kasus k = banyaknya partisi S P i = hasil bagi antara jumlah pada setiap nilai dengan n Setelah  mendapatkan  nilai entropy selanjutnya  mencari  nilai gain ,  nilai gain tertinggi nantinya  akan  menjadi  akar  yang  pertama.  Bentuk  persamaan  untuk  mendapatkan  nilai gain bisa dilihat pada persamaan 2.
Gain (S, A) = entropy (S) - ) ( log 2 1 i k i i s s s  = − (2)
Keterangan persamaan (2) : S = ruang sampel data A = atribut Si = jumlah sampel pada partisi ke-i
Vol.3, No.5, Oktober 2023
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
2. Ulangi perhitungan hingga semua data terbagi.
Proses pengulangan pada metode pohon keputusan ini akan terhenti jika: a. Semua data telah terbagi rata b. Tidak ada lagi atribut yang bisa dibagi lagi c. Tidak ada data record dalam cabang kosong.
Pohon keputusan adalah struktur pohon seperti diagram alur, di mana setiap simpul internal  (node  non  daun)  menunjukkan  pengujian  pada  atribut,  setiap  cabang  mewakili hasil pengujian, dan setiap simpul daun (atau simpul terminal) memegang label kelas (8). Simpul  paling  atas  dalam  sebuah  pohon  adalah  simpul  akar.  Pohon  keputusan  dapat digunakan  untuk  klasifikasi.  Diberikan  sebuah  tupel,  X,  dimana  label  kelas  terkait  tidak diketahui, nilai atribut dari tupel diuji terhadap pohon keputusan. Jalur ditelusuri dari akar ke  simpul  daun,  yang  menyimpan  prediksi  kelas  untuk  tupel  itu.  Pohon  keputusan  dapat dengan mudah diubah menjadi aturan klasifikasi.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dengan langlah-langkah sebagai berikut,
1. Analisa permasalahan
Analisa  permasalahan  difokuskan  pada  kriteria  yang  dipilih  untuk pengklasifikasian produk, sesuai dengan kegunaan dan bahan-bahan yang terdapat pada produk.  Untuk  pemilihan  produk  digunakan  4  kriteria  yaitu  jenis  kulit,  peramasalahan utama kulit, permasalahan kulit lainnya, dan usia konsumen.
2. Pengumpulan data
Data yang dikumpulkan terdiri atas data konsumen terkait dengan atribut yang digunakan  pada  model.  Atribut  yang  digunakan  terdiri  dari  data  jenis  kulit,  masalah utama kulit, masalah kulit lainnya, dan umur.

## 3. Perancangan model
Pada  tahap  perancangan  model  akan  dilakukan  dengan  membentuk  pohon keputusan  yang  mengimplementasikan  algoritma  C45.  Tahap  yang  dilakukan  pada Langkah  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Pembuatan  model  menggunakan  data konsumen,  dengan  menghitung  nilai  entropy  dan  nilai  gain.  Nilai gain tertinggi  akan dijadikan  node  akar  untuk  membangun  pohon  keputusan.  Selanjutnya  mencari  node cabang. Jika node cabang masih ada maka diulangi dengan perhitungan Algoritma C45 kembali  sampai  tidak  ada  lagi  node  cabang  yang  dapat  terbentuk.  Setelah  pohon keputusan terbentuk maka diperoleh rule untuk rekomendasi produk.
4. Pengujian model Pengujian  model  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  rekomendasi  produk yang  diberikan customer  service sebelum  menggunakan  model  dan  hasil  rekomendasi yang diperoleh dari model yang dibangun.
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## Gambar 1. Alur perancangan model

## HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Algoritma C45
Algoritma  C45  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan  dalam  penentuan produk bagi konsumen. Pilihan produk yang disediakan ada 4 buah yaitu produk K, produk M,  produk  C,  dan  produk  H.  Dengan  menggunakan  206  baris  data  sebagai  data  latih, diperoleh fakta seperti yang tampak di Tabel 1.
Tabel 1. Data latih Atribut Jumlah  Produk K  Produk M  Produk C  Produk H 206 70 90 33 13 Jenis kulit normal 79 0 79 0 0 Kering 28 1 11 3 13 Berminyak 69 69 0 0 0 Sensitive 30 0 0 30 0 Masalah utama Tidak ada 28 3 25 0 0 Beruntusan 42 14 16 8 4
Vol.3, No.5, Oktober 2023
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Bekas jerawat 54 22 17 8 7 Pori-pori 31 8 23 0 0 Jerawat 37 21 2 14 0 Flek hitam 12 2 7 3 0 keriput 2 0 0 0 2 Masalah lainnya  Tidak ada 44 7 35 2 0 Beruntusan 37 12 16 7 2 Bekas jerawat 47 17 14 12 4 Pori-pori 43 20 12 7 4 Jerawat 21 8 6 5 2 Flek hitam 11 5 5 0 1 keriput 3 1 2 0 0 umur 12-25 tahun 206 70 90 33 13 26-50 tahun 0 0 0 0 0 >51 tahun 0 0 0 0 0
Dengan menggunakan persamaan 1 dan 2 maka nilai entropy dan gain untuk Node 1 yang diperoleh dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Nilai entropy dan gain node 1 Atribut Jumlah Produk K Produk M Produk C Produk H Nilai Entropy Nilai Gain 206 70 90 33 13 1,725882507 Jenis Kulit 1,51378743 Normal 79 0 79 0 0 0 Kering 28 1 11 3 13 1,560413792 Berminyak 69 69 0 0 0 0 Sensitif 30 0 0 30 0 0 Masalah utama (masalah1) 0,76434133 Tidak ada 28 3 25 0 0 0,491237342 Beruntusan 42 14 16 8 4 1,83748483 Bekas jerawat 54 22 17 8 7 1,04774499 Pori-pori 31 8 23 0 0 0,823811633 Jerawat 37 21 2 14 0 0,22753802 Flek hitam 12 2 7 3 0 1,384431504 Keriput 2 0 0 0 2 0 Masalah lainnya (masalah2) 0,36306756 Tidak ada 44 7 35 2 0 0 Beruntusan 37 12 16 7 2 1,73185784 Bekas jerawat 47 17 14 12 4 1,856516783 Pori-pori 43 20 12 7 4 1,772553211
…………………………………………………………………………………………………………………………………… ..
Journal of Innovation Research and Knowledge ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online) Jerawat 21 8 6 5 2 1,862821448 Flek hitam 11 5 5 0 1 1,028265907 Keriput 3 1 2 0 0 0,918295834 Umur 0 12-25 tahun 206 70 90 33 13 1,725882507 26-50 tahun 0 0 0 0 0 0 >51 tahun 0 0 0 0 0 0
Dengan menggunakan beberapa istilah yang ada di struktur data tree (pohon) yaitu root , level dan node, maka sesuai dengan perhitungan yang ada pada Tabel 2 yang menjadi root pada pohon keputusan yang dibentuk adalah Jenis kulit. Hal ini dikarenakan jenis kulit memiliki  nilai  gain  tertinggi  yaitu  1,51378743.  Untuk  menentukan  node-node  pada  level berikutnya  digunakan  nilai  atribut  dari  jenis  kulit,  yaitu  Normal,  Kering,  Berminyak,  dan Sensitif.  Dari  ke  empat  nilai  tersebut  diperoleh  nilai  entropy  tertinggi  yaitu  1,560413792 pada nilai atribut kering. Hal ini menyebabkan nilai atribut kering akan menjadi root bagi level berikutnya. Nilai entropy dari tiga nilai atribut lainnya bernilai 0 sehingga untuk jenis kulit tersebut produk yang dipilih sudah dianggap sesuai. Hal ini akan menyebabkan pada pohon  keputusan  untuk  nilai  atribut  tersebut  tidak memerlukan  level  berikutnya,  artinya pilihan  produk  yang  ada  sudah  menjadi  alternatif  terpilih,  atau  dengan  kata  lain  produk yang ada menjadi node akhir ( leaf ) pada pohon keputusan. Dari hal tersebut maka pohon keputusan awal yang dapat dibangun dapat digambarkan seperti yang ada pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pohon keputusan node akar
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  node  induk  yang  akan  diletakkan  pada  jalur kering. Dengan menggunakan persamaan 1 dan 2 maka nilai entropy dan gain untuk node di jalur kering dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.  Nilai entropy dan gain jalur kering
Atribut Jumlah Produk K Produk M Produk C Produk H Nilai Entropy Nilai Gain 28 1 11 2 13 1,560413792 Masalah1 1,431498061 Tidak ada 6 0 6 0 0 0 Beruntusan 5 0 1 0 4 0,721928095 Bekas jerawat 7 0 0 0 7 0 Pori-pori 4 0 4 0 0 0 Jerawat 1 1 0 0 0 0
Vol.3, No.5, Oktober 2023
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Flek hitam 3 0 0 3 0 0 Keriput 2 0 0 0 2 0 Masalah2 0,495546596 Tidak ada 6 0 5 1 0 0,650022422 Beruntusan 4 0 1 1 2 1,5 Bekas jerawat 7 1 2 0 4 1,378783493 Pori-pori 6 0 1 1 4 1,251629167 Jerawat 2 0 0 0 2 0 Flek hitam 3 0 2 0 1 0,918295835 Keriput 0 0 0 0 0 0 Umur 0 12-25 tahun 28 1 11 3 13 1,560413792 26-50 tahun 0 0 0 0 0 0 >51 tahun 0 0 0 0 0 0
Dari  Tabel  3  terlihat  nilai  gain  terbesar  secara  berurutan  adalah  atribut  Masalah1,  yaitu sebesar  1,431498061,  Masalah2,  dan  atribut  Umur.  Hal  ini  akan  membentuk  jalur  baru dengan membuat node yang berada pada level 1 di jalur adalah Masalah1, dan node yang berada  di  level  2  adalah Masalah2,  dan di  level  terakhir adalah Umur.    Dengan  demikian, pohon keputusan sampai level 2 yang dapat dibentuk dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Pohon keputusan sampai level 2
Pada  Gambar  3  terlihat  jalur  jenis  kulit-  kering-masalah1-tidakada  dapat  langsung menuju  atribut  Umur.  Untuk  jalur  yang  lain  akan  diteruskan  ke  atribut  berikutnya  yaitu Masalah2.    Penentuan  level  berikutnya  akan  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  pada  saat menentukan  level  2.    Level  pohon  keputusan  yang  akan  terbentuk  dapat  digambarkan seperti  yang  tampak  pada  Gambar  4.  Jalur  yang  akan  terbentuk  pada  pohon  keputusan sesuai dengan atribut dan nilai atribut yang digunakan.
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## Gambar 4. Gambaran leveling pohon keputusan
Pohon  keputusan  yang  terbentuk  akan  menghasilkan  rule  berdasarkan  jalur  yang ada.  Dari  pohon  keputusan  yang  terbentuk  (Gambar  5)  diperoleh  114  rule  untuk menentukan  rekomendasi  produk.  Dari  114  rule  yang  terbentuk,  hanya  3  rule  yang  tidak terkait dengan jenis kulit kering. Hal ini sesuai dengan jalur yang terbentuk di Gambar 2. Rule-rule tersebut adalah
1. If jenis kulit normal THEN ProdukM
2. If jenis kulit berminyak THEN ProdukK
3. If jenis kulit Sensitif THEN ProdukC
Dari gambar 5 terlihat hampir seluruh jalur-jalur yang terbentuk berasal dari atribut jenis kulit-kering.

## Pengujian Akurasi
Pengujian hasil rekomendasi dilakukan dengan membandingkan rekomendasi yang langsung  diberikan  oleh customer  service dengan  hasil  rekomendasi  yang  disarankan berdasarkan  rule  yang  dihasilkan  dari  pohon  keputusan.  Untuk  pengujian  digunakan  29 data. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh akurasi 96%, artinya dari 29 data hanya 1 data yang tidak sesuai.
…………………………………………………………………………………………………….......................................... ISSN 2798-3471 (Cetak)
ISSN 2798-3641 (Online)
Gambar 5. Pohon keputusan yang terbentuk

## Journal of Innovation Research and Knowledge Vol.3, No.5, Oktober 2023
…………………………………………………………………………………………………………………………………… .. Journal of Innovation Research and Knowledge
ISSN 2798-3471 (Cetak) ISSN 2798-3641 (Online)

## KESIMPULAN
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut,
1. Dengan menggunakan 4 atribut dari 206 data konsumen diperoleh 114 rule yang dapat digunakan  untuk  merekomendasikan  produk  yang  dianggap  sesuai  dengan  kondisi pelanggan.
2. Dari hasil pengujian diperoleh akurasi sebesar 96%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sumit Saha, 2018, What is the C4.5 algorithm and how does it work?, https://towardsdatascience.com
[2] Eka  Pandu  Cynthia,  Edi  Ismanto,  2018,  Metode  Decision  Tree Algoritma  C.45  dalam  mengklasifikasi  data  penjualan  bisnis  gerai makanan  cepat  saji,  Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  dan  Teknik Onformatika (JURASIK), Volume 3.
[3] Fitria  Marisa,  Anastasia  L  Maukar,  2022,  Analisa  Prediksi  Varietas Buah  Salak  yang  Sesuai  dengan  Lahan  Daerah  Kabupaten Banjarnegara  menggunakan  Algoritma  C54,  Jurnal  Teknologi  dan Manajemen Informatika, Vol 8 No 1.
[4] Happy  T.,  Dinda  Pingsimoni,  Indra  Samsie,  Nurul  Aini,  2022, Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  C45  dalam Menentukan  Pola  Pembelian  Pakaian  Syar’I  yang  Terjual,  Jurnal Dipanegara Komputer Teknik Informatika (DIPAKOMTI), Vol 15 No 1.
[5] Harry  Dhika,  Fitriana  Destiawati,  2017,  Penerapan  Algoritma  C45 untuk  Penilaian  Karyawan  pada  Restoran  Cepat  Saji,  Proceeding Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya, Vol 3.
[6] Nurlindasari  Tamsir,  Asrul  Syam,  Nirwana,  Asmah  Akhriana,  Indo Intan, Vivi Rosida, 2021, Algorithm  C4.5 in Classifying Health of Cat, Journal of Information Technology and Its Utilization, Volume 4, Issue 2.
[7] Prameswari  Reska  Agami,  Intan  Yuniar  Purbasari,  Basuki  Rahmat. 2021.  Penentuan  Penggunaan  Lulur  dan  Masker  Organik  Sesuai dengan  Diagnosa  Jenis  Kulit  Wajah  Menggunakan  Metode  Decision Tree Algoritma C4.5., tesis, UPN Veteran Jatim.
[8] Han,  J.,  Kamber,  M.,  Pei,  J.,  2012,  Data  mining:  concepts  and techniques – 3rd ed, Elsevier Inc.