## Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Tim Pemain Utama Olahraga Voli  (Studi Kasus : DX Junior Karangturi)
Rohmat Irvan Effendi 1 , Dwi Remawati, 2 ,Sri Hariyati Fitriasih 3
1) Program Studi Informatika, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi D3 Teknologi Informasi, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi D3 Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara rohmatirvaneffendy201@gmail.com 1 , dwiremawati@sinus.ac.id 2 , fitriasih@gmail.com 3

## ABSTRACT
The  current  system  in  the  DX  JUNIOR  Volleyball  Team  still  uses  a  manual  process, because there is no application or method used in determining players on the first team. However, with so many prospective players who want to play to become the main players, it becomes an obstacle  in  determining  who  deserves  to  enter  the  first  team,  and  requires  a  long  process  in determining  prospective  players  who  are  eligible  and  not  eligible  to  enter  the  first  team.  So  a determination classification system is needed by applying the C4.5 Algorithm method which can simplify the process of determining the main players. The purpose of this research is to create an application for Classification of Volleyball First Team Determination Using the C4.5 Algorithm in the  DX  JUNIOR  volleyball  team.  The methods  used  include  the type  of data  for  data  collection techniques  using  observation  and  interview  methods  and  literature  studies  to  determine  the theoretical  basis  for  research  related  to  the  matters  under  study.  As  for  the  system  analysis method, for system design using UML, Matlab. The application of the C4.5 Algorithm method for determining first team players was made to make it easier to determine prospective players in the first team based on criteria, namely Physical Strength, Attitude, Cooperation, and Test Score. The results of the research were tested using the blackbox test the system runs accordingly, the validity test was tested on 72 data, resulting in an analysis value which can be concluded that the results of the comparison of Entropy and Gain calculated manually with Entropy and Gain calculated by the program process the results are the same, so the application is in accordance with the results of the C4.5 algorithm analysis.
Keywords: Volleyball, classification, C4.5 algorithm, data mining, decision tree, matlab.

## I.  PENDAHULUAN
Permainan  bola  voli  adalah  permainan yang  dimainkan  oleh  dua  tim,  yang  masing- masing tim berjumlah 6 orang. Setiap pemain memiliki  keterampilan  khusus  yakni  sebagai pemukul,  pengumpan,  dan libero .  Tujuan utama  dalam  permainan  ini  adalah  memukul bola kearah bidang lapangan lawan sedemikian  rupa  sehingga  lawan  tidak  dapat mengembalikan bola [1].
Di  Karanganyar  voli  yang  popular  ada  di beberapa kecamatan/kelurahan, salah satunya  ada  di  kecamatan  Gondangrejo.  Tim Dx Junior kecamatan Gondangrejo lahir pada tahun 2011. Seiring dengan pesatnya olahraga voli  di  kecamatan  Gondangrejo  terutama  di Karangturi  dan  sekitarnya,  sekarang  jumlah anggota tim voli Dx Junior lebih dari 25 orang. Anggota  tersebut  terdiri  dari  pria.  Dalam proses seleksi  pemain untuk  dapat masuk ke tim  utama,  biasanya  tim  kepelatihan  hanya
menggunakan  data  manual.  Padahal  dalam proses seleksi pemain seharunya ada kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan  sebagai  syarat masuk atau tidaknya seorang pemain kedalam tim utama.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data mining  menurut David Hand, Heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT adalah analisa  terhadap  data  (biasanya  data  yang berukuran besar) untuk menemukan hubungan yang jelas serta menyimpulkannya yang  belum  diketahui  sebelumnya  dengan cara terkini dipahami dan berguna bagi pemilik data  tersebut  [2].  Dikuatkan  oleh  Prabowo bahwa data mining adalah proses analisa data untuk  menemukan  suatu  pola  dari  kumpulan data yang tersembunyi [3]. Data mining sering juga disebut dengan Knowledge Discovery in Database atau disingkat KDD, adalah
kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data histori untuk menelusuri data yang  ada  untuk  membangun  sebuah  model agar  dapat  mengenali  pola  data  yang  lain berukuran besar [4].

## 2.2 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  penemuan model  atau fungsi  yang menggambarkan  dan membedakan  kelas  data  atau  konsep  yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya tidak diketahui [5]. Manfaat klasifikasi adalah untuk mengelompokkan dokumen yang tidak terstruktur ke dalam kelompok-kelompok yang menggambarkan isi dari dokumen. Tugas dari  klasifikasi  adalah  memprediksi  keluaran variabel/class  yang  bernilai  kategorikal  atau polinomial [6].

## 2.3 Matlab
Matlab merupakan bahasa pemprograman tingkat  tinggi yang  dikembangkan oleh MathWorks dan dikhususkan untuk komputasi numerik, visualisasi dan pemrograman.
Dengan  memanfaatkan  Matlab,  pengguna dapat melakukan analisis
data, mengembangkan  algoritma  dan  membuat model maupun aplikasi [7].

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu teknik  decision  tree  yang  sering  digunakan, yang  menghasilkan  beberapa  aturan-aturan dan  sebuah  pohon  keputusan  dengan  tujuan untuk  meningkatkan  keakuratan  dari  prediksi yang  sedang  dilakukan,  di  samping  itu algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang mudah  dimengerti  [8].  Algoritma  C4.5  adalah struktur  pohon  dimana  terdapat  simpul  yang mendeskripsikan atribut-atribut, setiap cabang menggambarkan  hasil  dari  atribut  yang  diuji, dan  setiap  daun  menggambarkan  kelas. Algoritma  C4.5  secara  rekursif  mengunjungi setiap  simpul  keputusan,  memilih  pembagian yang  optimal,  sampai  tidak  bisa  dibagi  lagi. Algoritma C4.5 menggunakan konsep information  gain atau entropy  reduction untuk memilih pembagian yang optimal [9].
Ada beberapa tahap dalam membuat sebuah pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5, yaitu:
1.  Menyiapkan  data  training.  Data  training biasanya  diambil  dari  data  histori  yang pernah  terjadi  sebelumnya  dan  sudah dikelompokan ke dalam kelas-kelas
tertentu.
2.  Menentukan  akar  dari  pohon.  Akar  akan diambil  dari  atribut  yang  terpilih,  dengan cara  menghitung  nilai  gain  dari  masing- masing atribut, nilai gain yang paling tinggi yang  akan  menjadi akar  pertama. Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari atribut, hitung dahulu nilai Entropy. Untuk menghitung  nilai  entropy  digunakan rumus :
3.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: S  : Himpunan kasus A  : Fitur n  : Jumlah partisi S P i : Proporsi Si terhadap S 4. Kemudian hitung nilai gain menggunakan rumus : 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝑛 𝑖=1 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) (2)
Keterangan:
S  : Himpunan kasus
A  : Atribut N : Jumlah partisi atribut |S i | : Jumlah kasus pada partisi ke -i
|S| : Jumlah kasus dalam S
4. Ulangi  langkah  ke-2  hingga  semua record terpartisi.
5. Proses  partisi  pohon  keputusan  akan berhenti saat :
a. Semua  record  dalam  simpul  N mendapat kelas yang sama.
b. Tidak  ada  atribut  di  dalam  record yang dipartisi lagi.
c. Tidak  ada  record  di  dalam  cabang yang kosong.

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1 Tahap Pengumpulan Data
1.  Metode Observasi
Metode  Observasi  dilakukan  dengan pengamatan  langsung  dengan  para  pembuat keputusan berikut lingkungan fisiknya dan atau pengamatan  langsung  suatu  kegiatan  yang sedang berjalan. Penulis melakukan pengamatan langsung pada instansi organisasi  yang  langsung  bersinggungan dengan  pemilik  dan  pelatih.  Data  yang diperoleh  dari  data  pemain,  menggunakan catatan manual dalam proses seleksinya.
2.  Metode Wawancara
Jadi  dalam in-depth interview  ini  peneliti melakukan  wawancara  untuk  mendapat  data
dan  informasi  secara  detail  dan  mendalam kepada  pihak  manajemen,  pihak  pelatih,  dan calon tim utama bola voli Dx Junior. Ditambah wawancara  dengan  informan  lain  yang  masih ada  hubungannya  dengan  tim  bola  voli  Dx junior.
3.  Studi Pustaka Pengumpulan data dengan cara mengumpulkan  literature,  jurnal,  browsing internet,  dan  bacaan-bacaan  yang  ada kaitannya  dengan  topik  baik  berupa  textbook atau paper. Di dalamnya termasuk mengumpulkan  data  rekaman  tertulis  tentang perekrutan  tim  utama  bola  voli  Dx  Junior sebelumnya.
4.  Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dengan analisa,
desain, pembuatan, pengujian dan implementasi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Perhitungan Algoritma
Dalam  proses  ini,  data  ditransformasikan ke dalam bentuk yang sesuai untuk proses data mining .
1.  Mengelompokkan Kekuatan Fisik Pengelompokan  Kekuatan  fisik  dilakukan dengan  memasukkan    kekuatan  fisik  pemain dalam range (jarak) seperti tampak pada Tabel 1.
Tabel 1 Pengelompokkan nilai Fisik Kekuatan Fisik Klasifikasi 0-33 Buruk 34-66 Sedang 67-100 Baik

## 2.  Mengelompokkan Sikap (Atittude)
Pengelompokan Sikap ( Atittude) dilakukan dengan  memasukkan  Sikap  ( Atittude )  pemain dalam range (jarak) seperti tampak pada Tabel 2.

## Tabel 2 Pengelompokkan Nilai Sikap
Sikap ( Atittude ) Klasifikasi 0-59 Buruk >60-100 Baik 3.  Mengelompokkan Kerjasama ( Teamwork ) Pengelompokan  Kerjasama  ( Teamwork ) dilakukan  dengan  memasukkan  Kerjasama ( Teamwork )  pemain  dalam range (jarak) seperti tampak pada Tabel 3.

## Tabel 3 Pengelompokkan Kerjasama
(Teamwork) Kerjasama (Teamwork) Klasifikasi Baik Ya Sedang Ya Buruk Ya Tidak ada Tidak 4.  Mengelompokkan Nilai test Pengelompokan Nilai test dilakukan dengan memasukkan Nilai test pemain dalam range (jarak) seperti tampak pada Tabel 4.
Tabel 4 Pengelompokkan Nilai Test Nilai Test Klasifikasi 0-74 C >75-84 B >85-100 A
a.  Menghitung  jumlah  kemungkinan,  jumlah kemungkinan  untuk  keputusan  Diterima, jumlah kemungkinan untuk keputusan Tidak Diterima, dan Entropy dari semua kemungkinan dan kemungkinan yang dibagi berdasarkan variabel Kekuatan Fisik, Sikap, Kerjasama, nilai test. Hasil perhitungan nilai Entropy  dan  nlai  Gain  Node  1  setiap variabel ditunjukkan oleh Tabel 5.

## Tabel 5 Perhitungan Node 1
Dari  hasil  pada  Tabel  5  dapat  diketahui bahwa  variabel  dengan Gain tertinggi adalah  variabel  Kerjasama  ( Teamwork )  , yaitu  sebesar  0,1761  Dengan  demikian variabel  Kerjasama  ( Teamwork )  dapat menjadi node akar. Ada empat nilai variabel dari  variabel  Kerjasama  ( Teamwork ),  yaitu nilai  Baik,  Sedang,  Buruk,  dan  Tidak  Ada. Dari keempat variabel tersebut masih perlu dilakukan perhitungan lagi.
Gambar 1 Pohon Keputusan Hasil dari perhitungan node 1
b.  Menghitung  jumlah  kemungkinan,  jumlah kemungkinan  untuk  keputusan  Diterima, jumlah  kemungkinan  untuk  keputusan Tidak  Diterima,  dan  Entropy  dari  semua kemungkinan  dan  kemungkinan  yang dibagi berdasarkan atribut Kekuatan Fisik, Sikap  (Atittude),  dan  Nilai  Test.  Pada pohon keputusan node 1 diatas diasumsikan yang akan menjadi node akar adalah  Variabel  Kerjasama  dengan  nilai variabel  Baik.  Hasil  perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain node  1.2  setiap Atribut di tunjukkan oleh Tabel 6 .
Perhitungan Node : Variabel Kekuatan Fisik 𝐺𝑎𝑖𝑛(Kerjasama(Baik), Kekuatan Fisik) = 0,9182
− (( 6 18 ∗ 0) + ( 6 18 ∗ 0,9182) + ( 6 18 ∗ 0,9182)) = 0,3060

## Variabel Sikap
𝐺𝑎𝑖𝑛(Kerjasama(Baik), Sikap)
= 0,9182 − (( 9 18 ∗ 0,5032) + ( 9 18 ∗ 0,9910)) = 0,1711

## Variabel Nilai Test
𝐺𝑎𝑖𝑛(Kerjasama(Baik), Nilai Test)
= 0,9182 − (( 6 18 ∗ 0,6500) + ( 6 18 ∗ 0,9182) + ( 6 18 ∗ 1))
= 0,0621
Tabel 6 Perhitungan Node 1.2
Dari  hasil  pada  Tabel  6  dapat  diketahui bahwa  variabel  dengan  nilai  tertinggi adalah  variabel  Kekuatan  Fisik,  yaitu sebesar 0,3060 Dengan demikian variabel Kekuatan  Fisik  dapat  menjadi  node  akar. Ada tiga nilai variabel Kekuatan Fisik, yaitu Baik,  Sedang,  dan  Buruk.  Variabel  Baik dan  Buruk  sudah  mengklasifikasikan menjadi satu keputusan yaitu ya dan tidak, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan  lagi.  Langkah  selanjutnya menghitung nilai Gain untuk nilai Sedang.

## Gambar 2 Pohon Keputusan Hasil dari
perhitungan node 1.2
c.  Menghitung  jumlah  kemungkinan  untuk keputusan  Diterima, jumlah kemungkinan untuk  keputusan  Tidak  Diterima,  dan Entropy  dari  semua  kemungkinan  dan kemungkinan  yang  dibagi  berdasarkan variabel  Sikap  dan  Nilai  Test.  Hasil perhitungan  nilai Entropy dan  nilai Gain setiap atribut ditunjukkan oleh Tabel 7.
Tabel 7 Perhitungan Node 1.2.1
Dari  hasil  pada  Tabel  7  dapat  diketahui bahwa  variabel  dengan Gain tertinggi
adalah  variabel  Sikap,  yaitu  sebesar 0,4591.  Tetapi  semua  nilai  dari  variabel
Sikap sudah mengklasifikasikan keputusan menjadi ya dan tidak. Sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan lagi.

## Gambar 3 Pohon Keputusan Hasil dari
perhitungan node 1.2.1

## 4.2 Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  diuraikan  pembahasan mengenai  klasifikasi  metode  Algoritma  C4.5 terhadap  penentuan  tim  utama  bola  voli    Dx Junior  Karangturi  sebagai  sarana  kemudahan bagi official dalam memilih pemain yang akan masuk  di tim  utama.  Pembahasan  ini meliputi analisis  sistem  yang  berjalan,  perancangan sistem, perancangan basis data, desain sistem dan implementasi pengujian.

## 4.2.1  Use Case Diagram
Use case digunakan
untuk
menggambarkan  interaksi  antara  pengguna sistem  (actor)  dengan  kasus  ( use  case )  yang disesuaikan  dengan  langkah-langkah  yang telah ditentukan. Pengguna aplikasi penentuan pemain  di  tim  utama  Dx  Junior  adalah  admin yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## 4.2.2 Diagram Activity
Activity  diagram menggambarkan  urutan proses  dalam  aktivitas.  Aktivitas  utama  yang dilakukan  user  yaitu  login  lalu  masuk  ke tampilan main menu pilihan sesuai dengan hak aksesnya dapat dilihat gambar 8.

## Gambar 5 Activity Diagram

## 4.2.3 Sequence Diagram
Sequence Diagram adalah suatu diagram yang  menggambarkan  interaksi  antar  obyek dan  mengindikasikan  komunikasi  diantara obyek-obyek  tersebut.  Diagram  ini  juga menunjukkan serangkaian pesan yang dipertukarkan oleh obyek-obyek yang melakukan suatu tugas atau aksi tertentu yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## 4.2.4 Class Diagram
Class  diagram menggambarkan  alur aktifitas pengguna program oleh user terhadap sistem  yang  akan  dibuat.  Berikut  daftar class diagram pada  sistem  ini  dapat  dilihat  pada Gambar 7.

## Gambar 8 Class Diagram

## 4.3 Implementasi
Pada penelitian ini, menerapkan algoritma klasifikasi C4.5 yang
diimplementasi menggunakan software matlab. Berikut merupakan hasil implementasinya.

## Gambar 9 Tampilan Main Menu
Tampilan  tambah  data  ditunjukkan  pada Gambar 10.

## Gambar 10 Tampilan Tambah Data
Berikut adalah tampilan data pemain pada Klasifikasi  Penentuan  Pemain  Tim  Utama Olahraga Bola Voli  Metode Algoritma C4.5 Di Dx  Junior  Karangturi.  Ditunjukkan  pada Gambar 11 dan Gambar 12.

## Gambar 11 Gambar Tampil Data
Berikut  adalah  tampilan  hapus  data pemain yang ditunjukkan pada Gambar 12.

## Gambar 12 Tampilan Hapus Data
Berikut  adalah  tampilan  perhitungan Entropy dan Gain data pemain pada Klasifikasi Penentuan Pemain Tim Utama Olahraga Bola Voli  Metode  Algoritma  C4.5  Di  Dx  Junior Karangturi. Ditunjukkan pada Gambar 13.

## Gambar 13 Tampilan perhitungan Entropy dan
Gain Berikut adalah
tampilan Grafik Perbandingan perhitungan secara manual dan menggunakan  program  data  pemain  pada Klasifikasi  Penentuan  Pemain  Tim  Utama Olahraga Bola Voli  Metode Algoritma C4.5 Di Dx  Junior  Karangturi.  Ditunjukkan  pada Gambar 14.

## Gambar 14 Grafik Perbandingan perhitungan
secara manual dan menggunakan program 4.4 Pengujian Fungsional Pengujian fungsionalitas sistem
menggunakan metode blackbox. Hasil pengujian sistem siperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Pengujian Fungsional Pengujian Deskripsi Hasil yang diharapkan Hasil pengujian RUN program Matlab Menjalan kan program matlab Menjalanka n program matlab lalu masuk ke main menu. Diterima Tambah Data Mengisi form menamb ah data dengan lengkap Data testing berhasil disimpam ditabel data pemain Diterima Tampil, Hapus Data Melihat dan menghap us Menampilka n, melihat dan menghapus data. Diterima Hasil Seleksi Menampil kan hasil seleksi Menampilka n hasil seleksi Diterima V. PENUTUP
5.1

## Kesimpulan
Berdasarkan masalah yang diuraikan dan pembahasan  yang  dilakukan  penulis.  Penulis dapat menyimpulkan beberapa hal dan saran, kesimpulan yang dapat ditarik dalam penelitian ini ialah:
1.  Telah berhasil membuat klasifikasi penentuan tim utama bola voli menggunakan Metode Algoritma C4.5 , yang dapat menilai pemain di Dx Junior. 2.  Hasil  Perhitungan  dengan  menggunakan Metode  Algoritma  C4.5 dengan  kriteria kekuatan  fisik,  sikap  ( attitude ),  kerjasama ( teamwork ),  hasil  test  memperoleh  seleksi pada setiap pemain.
3.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu:  kekuatan fisik, sikap ( attitude ), kerjasama ( teamwork ), hasil test.
5.2 Saran Saran pengembangan penelitian ini adalah perlu pengembangan aplikasi berbasis web  sehingga  terdapat  fleksibilitas  akses pengguna terhadap aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  R.  Pranopik,  Pengembangan  Variasi Latihan Smash Bola Voli, Jurnal Prestasi , 1(1), 2017.
[2]   Y.  Mardi,  Data  Mining:  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.  5. Jurnal Edik Informatika Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan
Informatika , 2(2), 213-219, 2017.
[3]   R.  Yanto,  &  H.  Kesuma,  Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan  Menggunakan  Metode Association  Rule. JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi), 4(1), 1-10, 2017.
[4]   E.  Prasetyo,  Data  mining  konsep  dan aplikasi menggunakan matlab, Yogyakarta: Andi, 2012.
[5]   H.  Annur,  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan  Metode  Naive  Bayes, ILKOM  Jurnal  Ilmiah, 10(2),  160-165, 2018.
[6]   V.  Kotu,  &  B.  Deshpande,  Predictive analytics and data mining: Concepts and Practice with Rapidminer, Morgan
Kaufmann, 2014. [7]   I. Parinduri, Model dan simulasi rangkaian  RLC  menggunakan  aplikasi matlab  metode  simulink. Journal  of Science  and  Social  Research ,  1(1),  42- 47, 2018.
[8]   H.  Jantan,  A.R.  Hamdan,  &  Z.A. Othman.),  Human  talent  prediction  in HRM using C4.5 Classification Algorithm, International Journal on Computer Science  and  Engineering ,  2(8),  2526- 2534, 2010.
[9]   U.B.  Rahayu,  Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbor Dan Algoritma Simple Multi  Attribute  Rating  Technique  Untuk Menentukan Strategi Penjualan Pada PT. Inti  (Persero),  UIN  Sunan  Gunung  Jati, 2016.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Perhitungan Manual Perhitungan
Program Entropy Total Gain Kekuatan Fisik Gain Sikap