## ISSN 2085-4579

## Perbandingan Hasil Penggunaan Metode Decision Tree dan Random Tree Pada Data Training Aplikasi Pencarian Tukang
Teguh Prasandy 1 , Kartika Nurkhasanah 2 , Meity Puspita Sari 3 , Tria Rahmatul Fazry 4 1 Information System, BINUS Online Learning, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480 teguh.prasandy@binus.edu
2 Information System, BINUS Online Learning, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480 tikafarhika@gmail.com
3 Information System, BINUS Online Learning, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480 meity.psari05@gmail.com
4 Information System, BINUS Online Learning, Bina Nusantara University, Jakarta, Indonesia, 11480 triarhm@gmail.com
Diterima 28 Mei 2019 Disetujui 20 Desember 2019
Abstract — Pembuatan  Aplikasi  pencarian  tukang dengan  memanfaatkan  pohon  keputusan  yang  sesuai dengan  pelayanan  yang  diminta  oleh  pelanggan  dan sesuai dengan posisi tukang, dengan memanfaatkan data training dari  data  transaksi  dari  transaksi  yang  telah ada  sebagai  data  awal  dalam  pembuatan  pohon keputusan  dan  menggunakan data  mining sebagai  data analisis.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui perbandingan  hasil tree antara decision  tree dengan random  tree dan  merekomendasikan  metode tree yang sesuai  dengan  aplikasi  pencarian  tukang. Decision  tree memiliki  parameter  dan  lebih  kemungkinan  lebih banyak dibandingkan random tree serta memiliki value 67%  untuk max  depth sebesar  20,  memiliki value 77% untuk confidence sebesar 0,25 dan memiliki 71% untuk minimal  gain 0,1.  Sedangkan  untuk random  tree tidak memiliki value tersebut,  sehingga decision  tree lebih direkomendasikan untuk aplikasi pencarian tukang.
Keyword — Metode, Decision Tree, Random Tree, Data Training, Aplikasi Pencarian Tukang

## I. P ENDAHULUAN
Paper  ini  merupakan  pengembangan  dari  skripsi mahasiswa  dengan  judul Desain  Aplikasi  “Helptask” Pada Modul Pemesanan Helper Di Pt Horison Selaras Indonesia. Data saat ini mudah sekali mendapatkannya melalui  berbagai  macam  sumber  seperti  dari penelitian, dari database aplikasi baik aplikasi berbasis desktop maupun berbasis web , dari social media , dari transaksi  yang  terjadi  pada  aplikasi-aplikasi android dsb.  Semua  data  tersebut  jumlahnya  melimpah, pertambahannya  sangat  cepat,  volumenya  makin membesar  (konsep  big  data).  Sehingga  data merupakan  sumber  daya  baru  yang  bisa  digunakan dalam meraih keuntungan finansial, promosi barang ke konsumen,  hingga  mengetahui  kebiasaan-kebiasaan
yang  dilakukan  konsumen.  Salah  satu  contoh perusahaan berbasis aplikasi yang memanfaatkan data tersebut adalah Go-Jek[1], diantara untuk meningkatkan  strategi  fitur  mana  yang  diprioritaskan dan  produk  apa  yang  akan  dibuat,  hal  ini  merupakan konsep  dari Decision  Support  System .  Go-Jek menyimpan datanya dalam repository yang dimilikinya    untuk  menemukan  pengetahuan,  biasa disebut  sebagai Knowledge  Database  Discovery (KDD). KDD merupakan bagian dari data mining [2].
Dengan adanya data yang melimpah tersebut maka untuk  mendapatkan data  training yang  akan digunakan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan menjadi  sangat  mudah. Data  training adalah seperangkat  data  awal  yang  digunakan  untuk membantu  program  dalam  ekstraksi  data  untuk mendapatkan  informasi  dan  algoritma  pembentukan keputusan[3][4]. Data  training tersebut  biasanya dianalisis  untuk  menghasilkan  pengetahuan  baru  dan informasi  yang  lebih  bermanfaat  menggunakan data mining .
Data mining adalah   proses menemukan korelasi, pola,  dan tren baru  yang  bermakna  memilah-milah sejumlah besar data  yang disimpan dalam repository , menggunakan  pengenalan  pola  teknologi  serta  teknik statistik  dan  matematika[5].    Pengertian  lainnya  data mining  didefinisikan  sebagai  proses  menganalisis basis  data  besar,  biasanya  gudang  data  atau  internet, untuk  menemukan  informasi  baru,  pola  dan  perilaku tersembunyi  [6].  Sedangkan  menurut  [7] data  mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu perusahaan-perusahaan menemukan informasi  yang  sangat  penting  dari  gudang  data mereka.  Dari  ketiga  pengertian  diatas  dapat

## ISSN 2085-4579
disimpulkan bahwa data mining adalah proses analisis untuk  menemukan  korelasi,  pola,  tren,  dan  perilaku tersembunyi  serta  informasi  baru  dari  data  yang tersimpan dalam repository perusahaan menggunakan teknik matematika dan statistika.
Perkembangan  aplikasi  pelayanan  berbasis mobile yang  semakin  meningkat  menyebabkan  adanya keinginan  untuk  membuat  aplikasi  yang  memberikan pelayanan  pada  masyarakat  seperti  tukang  servis air conditioner (AC),  tukang  listrik  ( electrician ),  tukang bersih-bersih  plafon  ( Ceiling  Service ),  tukang  cat ( Room  Painter ),  tukang  pipa  ( Plumber )  dan  layanan laundry yang tersedia dalam aplikasi yang dinamakan sebagai  aplikasi  pencarian  tukang.  Aplikasi  ini memanfaatkan  metode decision  tree dalam  mencari tukang  yang  sesuai  dengan  pelayanan  yang  diminta oleh  pelanggan  yang  sesuai  dengan  posisi  tukang, dengan memanfaatkan data training dari data transaksi dari transaksi yang telah ada sebagai data awal dalam pembuatan  pohon  keputusan  dan  menggunakan data mining sebagai analisis data.
Di  dalam data  mining terdapat  beberapa  macam metode  yang  bisa  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  diantaranya  adalah decision  tree dan random  tree .  Maka  diperlukan  penelitian  yang membandingkan dan merekomendasikan metode mana yang  digunakan  apakah decision  tree atau random tree ?  Sehingga  aplikasi  tukang  dapat  menggunakan salah satu dari metode tersebut.
Dari uraian diatas maka judul penelitian ini adalah Perbandingan  Hasil  Penggunaan  Algoritma Decision Tree dan Random  Tree Pada Data  Training Aplikasi Pencarian  Tukang.  Sedangkan  tujuan  penelitian  ini adalah  mengetahui  perbandingan  hasil  tree  antara decision tree dengan random tree dan merekomendasikan  metode  yang  sesuai  dengan aplikasi pencarian tukang.
Decision  Tree adalah  pohon  seperti  kumpulan node yang  dimaksudkan  untuk  membuat  keputusan tentang nilai afiliasi ke kelas atau perkiraan nilai target numerik  [8].  Setiap node mewakili  aturan  pemisahan untuk satu Atribut tertentu. Untuk klasifikasi aturan ini memisahkan  nilai-nilai  milik  kelas  yang  berbeda, untuk  regresi  itu  memisahkan  mereka  untuk mengurangi  kesalahan  secara  optimal  untuk  kriteria parameter yang dipilih[9].
Random  Tree berfungsi  persis  seperti  operator Decision Tree dengan satu pengecualian: untuk setiap pemisahan  hanya  subset  atribut  acak  yang  tersedia. Representasi  data  sebagai Tree memiliki  keunggulan dibandingkan dengan pendekatan lain yang bermakna dan mudah diinterpretasikan. Tujuannya adalah untuk membuat  model  klasifikasi  yang  memprediksi  nilai label  berdasarkan  beberapa  atribut  input  dari ExampleSet .  Setiap  simpul  interior  pohon  sesuai dengan  salah  satu  atribut  input.  Jumlah  tepi  sebuah simpul  interior  sama  dengan  jumlah  nilai  yang
mungkin dari atribut input yang sesuai. Setiap simpul daun  mewakili  nilai  label  yang  diberi  nilai  atribut input yang diwakili oleh jalur dari akar ke daun[10].
Untuk  lebih  mudah  dalam  proses  pembuatan tree digunakan rapidminer . Rapidminer adalah  aplikasi popular  gratis  yang  digunakan  dalam  data  mining dengan  memiliki  tampilan  grafis user  interface , terdapat  banyak  algoritma  ,  dan  berbagai  fitur visualisasi data[2] sedangkan menurut [11]
RapidMiner , platform analitik prediktif open source # 1  di  industri,  mengganggu  industri  dengan memberdayakan  perusahaan  untuk  memasukkan analitik  prediktif  dalam  setiap  proses  bisnis — menutup  lingkaran  antara  wawasan  dan  tindakan. Solusi RapidMiner yang  mudah  membuat  analitik prediktif  secepat  kilat  untuk  analis  modern  saat  ini, secara  radikal  mengurangi  waktu  untuk  menggali peluang  dan  risiko. RapidMiner menghadirkan keahlian mengubah permainan dari komunitas analitik prediktif  terbesar  di  dunia.  Maka rapidminer adalah aplikasi #1 dalam digunakan dalam data mining yang dapat  membuat  analitik  prediktif  secepat  kilat  dan menghasilkan  tampilan  grafis user  interface ,  terdapat banyak algoritma, dan berbagai fitur visualisasi data.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dijabarkan pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## ISSN 2085-4579
Penjelasan gambar 1, sebagai berikut:
1. Menyusun data training dari transaksi aplikasi tukang sebelumnya.
2. Memasukkan data ke aplikasi Rapidminer
3. Membuat set rule dengan ketentuan:
a. Service order (label)
b. City helper (regular)
c. Service helper (regular)
d. Available (prediksi)
4. Membuat decision  tree menggunakan  data training  menggunakan  analisis Decision  Tree dapat  dilihat  pada  gambar  1,  dengan menggunakan parameter:
a. Criteria gain ratio
b. Max depth 20
c. Confidence 0,25
d. Minimal gain 0,1
e. Minimal leaf size 1
f. Minimal size for split 2
g. Number prepruning 3
Gambar 2. Design Decision Tree pada rapidminer
5. Membuat decision  tree menggunakan  data training  menggunakan  analisis random  tree dapat  dilihat  pada  gambar  2,  dengan menggunakan parameter:
a. Criteria gain ratio
b. Max depth 20
c. Confidence 0,25
d. Minimal gain 0,1
e. Minimal size for split 2
f. Number of preprun 3
Gambar 3. Design Random Tree pada rapidminer
6. Membandingkan  hasil tree dengan  melihat node tree yang mewakili seluruh transaksi.
7. Merekomendasikan tree yang akan digunakan oleh aplikasi pencarian tukang.
8. Data training yang digunakan

## Tabel 1. Data Training
service_ order service _helpe r region _order region _helpe r city_or der city_he lper availa ble answer Air Conditio ner Air Condit ioner Kebon Jeruk Kebon Jeruk Jakarta Barat Jakarta Barat Ya Ya Air Conditio ner Air Condit ioner Kebon Jeruk Palmer ah Jakarta Barat Jakarta Barat Ya Ya Electrici an Electri cian Kebon Jeruk Kebon Jeruk Jakarta Barat Jakarta Barat Ya Ya Electrici an Electri cian Kebon Jeruk Palmer ah Jakarta Barat Jakarta Barat Ya Ya Ceiling Service Ceilin g Servic e Cempa ka Putih Cempa ka Putih Jakarta Pusat Jakarta Pusat Ya Ya Ceiling Service Ceilin g Servic e Cempa ka Putih Mente ng Jakarta Pusat Jakarta Pusat Ya Ya Room Painter Room Painte r Pancor an Pancor an Jakarta Selatan Jakarta Selatan Ya Ya Plumber Plumb er Matra man Matra man Jakarta
Timur Jakarta Timur Ya Ya Plumber Plumb er Matra man Jatineg ara Jakarta
Timur Jakarta Timur Ya Ya Laundry Laund ry Kelapa Gadin g Kelapa Gading Jakarta
Utara Jakarta Utara Ya Ya

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil
Hasil  analisis  data  training  menggunakan rapidminer  menggunakan  metode decision  tree dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 4. Hasil Analisis menggunakan Decision Tree
Dari gambar diatas dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Jika service  helper dengan  pelayanan air conditioner,  room  painter,  plumber,  laundry availability iya yang berarti tersedia.
2. Jika service helper dibagi  berdasarkan region order pada  daerah  menteng  dan  cempaka putih  dengan  pelayanan ceiling  service, availability iya, hal ini berarti tukang tersedia pada daerah tersebut. Jika region order berada di  daerah  pancoran  dengan  pelayanan air conditioner,  availibity iya,  berarti  tukang tersedia di daerah tersebut.
3. Jika service helper dibagi  berdasarkan region helper taman  sari,  matraman,  Kembangan, kelapa  gading,  dengan service  electrician maka availability iya,  hal  ini  berarti  tukang tersedia.
4. Jika service helper dibagi  berdasarkan region helper pada  daerah  kebon  jeruk  dengan pelayanan  jawaban  iya  dan  pelayanan electrician maka  tukang  selalu  bersedia melaksanakan  pelayanan,  tetapi  ada  sebagian tukang  yang  tidak  bersedia  melaksanakan, sedangkan  dengan  jawaban  tidak  berarti tukang menolak memberikan pelayanan.
5. Jika service helper dibagi  berdasarkan region helper dan region order pada daerah palmerah dengan pelayanan electrician , sedangkan pada daerah  kebon  jeruk  dengan  melihat  jawaban iya  maka  pelayanan  yang  diberikan  berupa electrician ,  tetapi  pelayanan air  conditioner pasti ditolak.
Sedangkan  dengan  menggunakan  random  tree dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 5. Hasil Analisis menggunakan Random
Tree
Dari  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Jika service  helper dengan  pelayanan room painter, plumber, laundry, electrician dan air conditioner maka availibility iya,  berarti tukang tersedia.
2. Jika service  helper dengan  pelayanan ceiling service dengan city  helper Jakarta  pusat  dan Jakarta  timur  maka availibility iya,  maka tukang tersedia, sedangkan pada Jakarta utara tidak  ada  pelayanan  dikarenakan  adanya ketidaksinkronan  data service  helper dengan service order .

## B. Pembahasan
Dengan  melihat  hasil  analisis  menggunakan rapidminer  dalam  sekilas  saja random  tree lebih sederhana  dibandingkan decision  tree .  Pada random tree hanya terdapat dua kemunkinan yaitu (1). Service helper dan  layanannya,  (2). Service  helper dengan pelayanan ceiling  service ,  kemudian  melihat city helper pada  Jakarta  Jakarta  pusat  dan  timur. Sedangkan  hasil  analisis  menggunakan  rapidminer pada decision  tree terdapat  5  kemungkinan,  sehingga decision tree memiliki lebih banyak kemungkinan dan lebih  terperinci.  Dengan  melihat  lebih  dalam  lagi  ke dalam  penyusunan  parameter decision  tree memiliki value  67%  untuk max  dept h  sebesar  20,  memiliki value 77%  untuk confidence sebesar  0,25  dan memiliki  71%  untuk minimal  gain 0,1.  Sedangkan untuk random tree tidak memiliki value tersebut.
Dengan kelengkapan parameter dan perincian tiap tree berarti  metode decision  tree lebih  baik dibandingkan random  tree ,  sehingga  rekomendasi untuk aplikasi pencarian tukang adalah decision tree .

## ISSN 2085-4579

## IV. S IMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah decision  tree memiliki  parameter  dan  lebih kemungkinan lebih banyak dibandingkan random tree , sehingga decision  tree lebih  direkomendasikan  untuk aplikasi pencarian tukang.
D AFTAR P USTAKA [1] Kumparan Tech, “ Big Data Bikin Go-Jek Bisa Ketahui Kebiasaan Pengguna - kumparan.com, ” 2017. [Online]. Available: https://kumparan.com/@kumparantech/big- data-bikin-go-jek-bisa-ketahui-kebiasaan-pengguna. [Accessed: 01-May-2019].
[2] E. Turban, R. Sharda, D. Delen, J. E. Aronson, T.-P. Liang, and T.-P. Liang, Business Intelligence and Analytics , vol. 10, no. 4. Person, 2014.
[3] R. A. Anggraini, G. Widagdo, A. S. Budi, and M. Qomaruddin, “ Penerapan Data Mining Classification untuk Data Blogger Menggunakan Metode Naïve Bayes, ” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 1, p. 47, 2019.
[4] R. Adiputra, N. Made, and S. Iswari, “ Personality Based Lipstick Color Recommender System using K-Nearest Neighbors Algorithm, ” vol. VI, no. 1, pp. 55 – 59, 2019.
[5] Daniel T. Larose, DISCOVERING KNOWLEDGE IN
DATA An Introduction to Data Mining , 1st ed. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
[6] A. R. Al-azmi, “ Data , Text , and Web Mining for Business Intelligence : a S Urvey, ” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 3, no. 2, pp. 1 – 21, 2013.
[7] V. S. Moertini, “ Data Mining Sebagai Solusi Bisnis, ”
Integral , vol. 7, no. 1, pp. 44 – 56, 2002.
[8] S. H. David Hartanto Kamagi, “ Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa, ” J. Tek. Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 15 – 20, 2014.
[9] Rapidminer, “ Decision Tree - RapidMiner Documentation. ” [Online]. Available: https://docs.rapidminer.com/8.1/studio/operators/modelin g/predictive/trees/parallel_decision_tree.html. [Accessed: 28-May-2019].
[10] Rapidminer, “ Random Tree - RapidMiner Documentation. ” [Online]. Available: https://docs.rapidminer.com/8.1/studio/operators/modelin g/predictive/trees/random_tree.html. [Accessed: 28-May- 2019].
[11] about rapidminer, “ RapidMiner Embraces its Community and Open Source Culture. ” [Online]. Available: https://rapidminer.com/news/rapidminerembracesitscom munity/. [Accessed: 28-May-2019].