## ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI PEMILIHAN CALON KETUA RW
Erlin Elisa 1 Rika Harman 2
Universitas Putera Batam 12
Jl.R.Suprapto Muka Kuning Batam E-mail : Erlin.Elisa@puterabatam.ac.id 1 ,Rika.Harman@puterabatam.ac.id 2

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  sebuah  negara  yang  menjunjung  tinggi  demokrasi  dalam  pemerintahannya.  Salah satu  bentuk  demokrasi  di  Indonesia  di  adakannya  Pemilu  (Pemilihan  Umum)  sekali  dalam  lima  tahun. Pemilihan umum tidak hanya dilakukan pada pemerintahan pusat tetapi juga sampai kepada pemerintahan daerah  bahkan  pemerintahan  ditempat  tinggal  kita.  Keberadaan  lembaga  masyarakat  bertujuan  untuk mempercepat  masyarakat  yang  tertib,  aman  dan  sejahtera.Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengklasifikasikan kriteria pemilihan calon ketua RW (Rukun Warga) pada sebuah daerah dikota batam, permasalahan  yang  terjadi  selama  ini  adalah  proses  pemilihan  atau  penetapan  calon  ketua  RW  belum memiliki kriteria  yang  harus dijadikan  landasan dalam penetapan calon,begitu  juga pada saat pemilihan berlangsung  para  pemilih  tidak  mengetahui  dengan  jelas  siapa  yang  dipilih  atau  mungkin  melakukan pemihan  atas  dasar  kenal  saja  dengan  calon,  sehingga  tujuan  sebenarnya  diadakan  pemungutan  suara untuk ketua RW tidak tercapai. Dalam  pemilihan partisipasi  warga  sangat diperlukan    akan tetapi  tidak semua warga  ikut berpartisipasi pada perhelatan  ini,tentunya  hal  ini  menimbulkan permasalahan setelah dilakukan pemungutan suara, banyak dari warga yang tidak kenal siapa RW yang terpilih sampai kepada tidak  mengetahui  latar  belakang  dari  pemimpin  diperumahannya,  selain  itu  para  calon  ketua  RW  tidak melakukan  sosialisasi  secara  menyeluruh  tentang  visi-misi  kedepan  dalam  pembangunan  masyarakat, situasi  ini  menimbulkan  keluhan  dari  masyarakat  seperti  pada  saat  melakukan  pemilihan  mereka  tidak memilih  berdasarkan  kriteria  yang  baik  untuk  dijadikan  wakil  pimpinan  tempat  mereka  tinggal. Berdasarkan  permasalahan  diatas  diatas  maka  peneliti  akan  menggunakan  sebuah  teknik datamining dengan algoritma C4.5 yang bertujuan untuk mengklasifikasikan kriteria calon ketua RW (Rukun Warga) sehingga dapat  membuat keputusan terhadap penetapan calon RW.  Berdasarkan  Hasil  perhitungan C4.5 dengan  pengapliksian decision  tree menggunakan  aplikasi weka kriteria  yang  diharapkan  oleh masyarakat untuk menjadi calon ketua RW yang akan dipilih dengan nilai gain tertinggi adalah memiliki visi  dan  misi  sebagai  calon,mempunyai  tingkat  solidaritas  terhadap  tertangga  dan  memiliki  jiwa kepemimpinan yang baik.
Kata kunci : Pemilihan, Datamining, Algoritma C4.5 Pohon Keputusan.

## ABSTRACTS
Indonesia is a country that upholds democracy in its government. One form of democracy in Indonesia is to  hold  an  election  (General  Election)  once  every  five  years.  Elections  are  not  only  carried  out  at  the central  government  but  also  to  the  regional  government  and  even  the  government  where  we  live.  The existence of community institutions aims to accelerate an orderly, safe and prosperous community. This research  was  conducted  to  classify  the  criteria  for  the  selection  of  candidates  for  RW  (Rukun  Warga) candidates in an area in the city of Batam, the problem that has occurred so far is the process of selecting or determining prospective RW heads. which must be used as a basis for determining candidates, as well as voters do not know clearly who is elected or may vote on the basis of just knowing the candidate, so that  the  actual  purpose  of  voting  for  the  RW  chairman  is  not  achieved.  In  the  selection  of  citizen participation  is  very  necessary  but  not  all  residents  participate  in  this  event,  of  course  this  raises problems after the vote, many of the residents who do not know who the RW is chosen to do not know the background  of  the  leader  in  their  housing,  besides  the  candidates  RW  chairman  did  not  conduct  a comprehensive socialization of the future vision and mission in community development, this situation led to  complaints  from  the  community  such  as  when  making  an  election  they  did  not  vote  based  on  good
criteria to be the deputy leader where they lived. Based on the above problems, the researcher will use a data  lamination  technique  with  C4.5  algorithm  which  aims  to  classify  the  criteria  of  prospective  RW heads so that they can make decisions about the determination of RW candidates. Based on the results of the  C4.5  calculation  by  applying  the  decision  tree  criteria  expected  by  the  community  to  become  the candidate for RW leader who will be chosen with the highest gain value is to have a vision and mission as a candidate, have a level of solidarity with the proud and have a good leadership spirit.
Keywords: Selection, Datamining, C4.5 Decision Tree Algorithm.
1. PENDAHULUAN
Demokrasi memiliki pandangan sebagai sesuatu yang  penting  karena  nilai  yang  terkandung didalamnya  sangat  diperlukan    sebagai  acuan dalam kehidupan berbangsa yang baik.
Indonesia  merupakan  sebuah  negara  yang menjunjung tinggi demokrasi dalam
pemerintahannya  dimana  setiap  pembetukan pemerintahan  baru  dilakukan  secara  demokrasi melalui  pemilihan  umum  atau  yang  sering disebut  dengan  istilah  PEMILU.penelitian sebelumnya  mengatakan  bahwa  pemilihan umum  merupakan  mekanisme  utama  yang terdapat dalam tahapan penyelenggaraan negara dan  pembentukan  pemerintahan.  Pemilihan umum  dipandang  sebagai  bentuk  paling  nyata dari  kedaulatan  yang  berada  di  tangan  rakyat dalam penyelenggaraan Negara [1].
Pemilihan  umum  tidak  hanya  dilakukan  pada pemerintahan  pusat  seperti  pemilihan  calon legislatif,  presiden  kepada  tingkat  propinsi, daerah  saja tetapi ketingkat pemerintahan atau organisasi  paling  bawah  perlu  dilakukan pemilihan  sebagai  wujud  terlaksananya  suatu kesepakatan  yang  bernilai  demokratis,  salah satunya pemerintahan atau organisasi kemasyarakatan tempat tinggal kita.Keberadaan lembaga  masyarakat  dilingkungan  tempat tinggal bertujuan untuk mempercepat masyarakat  yang  tertib,  aman  dan  sejahtera. Selain  itu  juga  bertujuan  untuk  meningkatkan potensi  masyarakat  agar  lebih  inovatif  dan kreatif  sehingga  dapat  berkarya  sesuai  dengan kemampuan  yang  dimiliki  oleh  masyarakat seperti  RW  (Rukun  warga). Rukun  Warga (RW)  adalah  sebuah  divisi  dari  wilayah  di Indonesia  di  bawah  Dusun  atau  Lingkungan. Rukun  Warga  tidak  termasuk  Pembagian administrasi  pemerintahan,  dan  pembentukan melewati  warga  pertemuan.  Hal  ini  dibentuk untuk sosial layanan yang diperbaiki oleh Desa atau  Kelurahan.  RW  terdiri  dari  beberapa  RT [2].
Penelitian ini di lakukan untuk mengklasifikasikan  kriteria  pemilihan  calon
ketua  RW  (Rukun  Warga)  pada  sebuah  daerah dikota  batam,    permasalahan  yang  terjadi selama  ini  adalah  proses  pemilihan  atau penetapan  calon  ketua  RW  belum  memiliki kriteria  yang  harus  dijadikan  landasan  dalam penetapan  calon,  begitu  juga  pada  saat pemilihan  berlangsung  para  pemilih  tidak mengetahui  dengan    jelas  siapa  yang  dipilih atau  mungkin  melakukan  pemihan  atas  dasar kenal  saja  dengan  calon,  sehingga  tujuan sebenarnya  diadakan  pemungutan  suara  untuk ketua  RW  tidak  tercapai.  Dalam  pemilihan partisipasi  warga sangat diperlukan  akan tetapi tidak  semua  warga  ikut  berpartisipasi  pada perhelatan  ini  tentunya  hal  ini  menimbulkan permasalahan  setelah  dilakukan  pemungutan suara, banyak dari warga yang tidak kenal siapa RW  yang  terpilih  sampai  kepada  tidak mengetahui  latar  belakang  dari  pemimpin diperumahannya,  selain  itu  para  calon  ketua RW tidak melakukan sosialisasi secara menyeluruh  tentang  visi-misi  kedepan  dalam pembangunan masyarakat, situasi ini menimbulkan  keluhan  dari  masyarakat  seperti pada  saat  melakukan  pemilihan  mereka  tidak memilih  berdasarkan  kriteria  yang  baik  untuk dijadikan  wakil  pimpinan  tempat  mereka tinggal.
Datamining akan  menggali  informasi  yang berharga  selama  ini  untuk  dijadikan  solusi permasalahan kemudian dengan teknik klasifikasi  algoritma  C4.5  akan  menjawab persoalan  pada  kasus  penelitian  ini    karena Algoritma  C4.5  atau  pohon  keputusan  mirip sebuah  pohon  dimana  terdapat node internal (bukan  daun)  yang  mendeskripsikan  atribut- atribut,  setiap  cabang  menggambarkan  hasil dari  atribut  yang  diuji,  dan  setiap  daun menggambarkan kelas. Pohon keputusan dengan  mudah  dapat  dikonversi  ke  aturan klasifikasi  [3].  Hasil  klasifikasi  ini  akan menentukan  krieria  dari  calon  ketua  RW  yang layak dipilih oleh warga.
1.1 Knowledge Discovery in Databases (KDD) Menambang  data  dari  sekumpulan  data  untuk
menemukan informasi baru yang berguna untuk membuat  keputusan  bagi  perusahaan  disebut dengan datamining . Datamining adalah bagian terintegrasi dari Knowledge Discovery Database (KDD), di mana KDD
menggambarkan tahapan atau langkah
pemrosesan data sebagai penambangan [4].
Untuk  lebih  jelasnya  tahapan  dari  KDD  ini dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1.  Proses Knowledge Discovery In Database 1.2 Datamining Pada penelitian sebelumnya untuk
megklasifikasi  kan  resiko  kredit  mengatakan dalam referensinya bahwa datamining Menurut Gartner  Group ,data  mining  adalah  proses menemukan  hubungan  baru  yang  mempunyai arti, pola dan kebiasaan dengan memilah-milah sebagian besar data yang disimpan dalam media penyimpanan  dengan  menggunakan  teknologi pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan matematika. Datamining merupakan  gabungan dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang  menyatukan teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan pola,  statistik, database ,  dan  visualisasi  untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar [5].
Penelitian  lain  juga  mengatakan datamining adalah  salah  satu  cabang  ilmu  komputer  yang banyak  menarik  perhatian  masyarakat.  Data mining  adalah  tumpukan  data  yang  sudah tersimpan selama bertahun-tahun yang dimasukkan  kedalam database tetapi  tidak digunakan kembali atau disebut “data sampah”. Datamining digunakan  untuk  menggali  dan mendapatkan  informasi  dari  data  dengan jumlah besar [6].
1.3 Klasifikasi
Klasifikasi  dapat  digambarkan  sebagai  berikut. Data input, disebut juga training set, terdiri atas banyak  contoh (record), yang  masing-masing memiliki  beberapa  atribut.  Selanjutnya,  tiap
contoh diberi sebuah label class khusus teori ini dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  untuk memprediksi tingkat kelulusan siswa [7].
Lebih  lanjut, input didefinisikan  sebagai sekumpulan record ( training  set ),  dan    setiap record terdiri  atas  sekumpulan  atribut,  salah satu  atribut  adalah  klas.  Adapun  model klasifikasi digunakan untuk antara lain :
1. Pemodelan  Deskriptif  sebagai  perangkat penggambaran  untuk  membedakan  objek- objek dari klas berbeda. 2. Pemodelan Prediktif digunakan untuk memprediksi  label  klas  untuk record yang tidak diketahui atau tidak dikenal [6]. 1.4 Pohon Keputusan Manusia  selalu  dihadapkan  dengan  berbagai macam masalah dari berbagai bidang kehidupan.  Masalah  ini  juga  memiliki  variasi tingkat kesulitannya. Untuk menghadapi masalah  ini  manusia  mulai  mengembangkan sebuah sistem untuk membantu mereka menyelesaikan  masalah-masalah  ini,  salah  satu sistem  tersebut  adalah  pohon  keputusan. Pohon keputusan  adalah  metode  klasifikasi  dan prediksi  yang  sudah  terbukti powerfull dan sangat  terkenal.  Metode  ini  berfungsi  untuk mengubah fakta menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan  aturan  yang  dapat  mudah dimengerti  dengan  bahasa  alami.  Proses  dari pohon  keputusan  ini  dimulai  dari  node  akar hingga node daun  yang  dilakukan  secara rekursif dimana setiap percabangan menyatakan kondisi dan setiap ujung pohon akan menyatakan  keputusan,  hal  ini  diungkap  pada penelitian sebelumnya untuk memprediksi calon pegawai baru pada sebuah perusahaan [8].
Penelitian terdahulu dalam referensinya mengatakan Decision  tree merupakan  metode yang  mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan (decision tree) dan aturan-aturan keputusan  [9]. yang dijelaskan pada gambar berikut :
Gambar 2 . Konsep Decision Tree
Pada decision tree terdapat 3 jenis node , yaitu:
a. Root  node :  merupakan node paling  atas, pada node ini  tidak  ada input dan  bisa tidak  mempunyai output atau  mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal node : merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c. Leaf  node atau terminal  node :  merupakan node akhir,  pada node ini  hanya  terdapat satu input dan tidak mempunyai output .

## 1.5 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu metode untuk membuat decision tree berdasarkan training data yang telah disediakan. Beberapa pengembangan yang dilakukan pada C45 adalah sebagai antara lain  bisa  mengatasi  missing  value,  bisa mengatasi data kontinu, dan pruning. Algoritma C4.5  diperkenalkan  oleh  J.  Ross  Quinlan  yang merupakan  pengembangan  dari  algoritma  ID3, algoritma tersebut digunakan untuk  membentuk pohon  keputusan.  Pohon  keputusan  dianggap sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  paling populer,  dalam  klasifikasi  pohon  keputusan terdiri  dari  sebuah  node  yang  membentuk  akar, node akar tidak memiliki inputan [10].
Sebuah  objek  yang  diklasifikasikan  dalam pohon  harus  dites  nilai Entropy  - nya. Entropy adalah  ukuran  dari  teori  informasi  yang  dapat mengetahui  karakteristik  dari impuryt dan homogenity dari  kumpulan  data.  Dari  nilai Entropy tersebut  kemudian  dihitung  nilai information  gain (IG)  masing-masing  atribut. Entropy ( S )  merupakan  jumlah  bit  yang diperkirakan dibutuhkan untuk dapat mengekstrak  suatu  kelas  (+  atau    -)  dari sejumlah  data  acak  pada  ruang  sampel S . Entropy dapat  dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit untuk  menyatakan  suatu  kelas.  Semakin  kecil nilai Entropy maka  akan  semakin Entropy digunakan  dalam  mengekstrak  suatu  kelas. Entropy digunakan untuk mengukur ketidakaslian S .
Untuk  memilih  atribut  akar,  didasarkan  pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk  menghitung  gain  digunakan  rumus seperti yang tertera dalam persamaan berikut.
(    )          ( )   ∑ (  )            ( )
Di mana : S : himpunan kasus A : atribut N
: jumlah partisi atribut A
|Si|
: jumlah kasus pada partisi ke- i
|S| : jumlah kasus dalam S Sementara  itu,  perhitungan  nilai  entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut . ( )
∑ ( )
Di mana : S : himpunan kasus A : fitur N : jumlah partisi S pi : proporsi dari Si terhadap S
1.6 Weka (Waikato Environment for
Knowledge Analysis)
Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis , yang  dibuat  di  Universitas Waikato,  New Zealand untuk  penelitian,  pendidikan  dan berbagai  aplikasi. Weka mampu  menyelesaikan masalah-masalah data  mining di  dunia  nyata, khususnya klasifikasi yang mendasari
pendekatan-pendekatan machine learning.
Perangkat  lunak  ini  ditulis  dalam  hirarki  class Java  dengan  metode  berorientasi  objek  dan dapat  berjalan  hampir  di  semua platform . Weka mudah digunakan dan diterapkan pada beberapa tingkatan  yang  berbeda.  Tersedia  implementasi algoritma-algoritma  pembelajaran state-of-the- art yang  dapat  diterapkan  pada  dataset  dari command line . WEKA mengandung tools untuk pre- processing data, klasifikasi, regresi, clustering, aturan asosiasi, dan visualisasi. User dapat melakukan preprocess pada data,
memasukkannya dalam sebuah skema pembelajaran,  dan  menganalisa  classifier  yang dihasilkan  dan  performansinya  semua  itu  tanpa menulis  kode  program  sama  sekali.Ada  banyak metodologi Datamining yang  dapat  dilakukan pada  WEKA,  salah  satu  yang  populer  adalah pohon keputusan ( decision tree ).
2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  analisis klasifikasi  pemilihan  calon  ketua  RW  adalah sebagai berikut :
1. Observasi
Pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari pengamatan  langsung  dilapangan  tentang permasalahan yang dihadapi dalam penentuan  calon  ketua  RW  pada  objek penelitian dalam hal ini dilaksanakan pada perumahan  cipta  asri  group  dan  berbagai aspek yang berhubungan dengan
penelitian. 2. Studi Literatur Mempelajari konsep-konsep tentang datamining  dengan  algoritma  C4.5 . Sumber literatur dapat berupa buku,jurnal, paper dan website.
3. Wawancara Untuk  mendapatkan  data  yang  akurat diperlukan  sebuah  tanya  jawab  dengan daftar  pertanyaan  yang  telah  disiapkan dengan  pihak-pihak  yang  terkait  dengan objek penelitian.dilakukan
untuk
mendapatkan data yang tidak diperoleh pada saat observasi lapangan. 2.2 Desain Analisis Penelitian
Desain  penelitian  ini  merupakan  langkah- langkah yang akan dilakukan dalam penyelesaian  masalah  yang  akan  dibahas. Adapun  desain  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada gambar berikut.

## Gambar 3. Desain Penelitian
Berdasarkan  desain  penelitian  pada  gambar diatas  maka  masing-masing  langkahnya  dapat diuraikan seperti berikut ini :
1. Mendeskripsikan Masalah
Mendeskripsikan  masalah  yang  akan  teliti perlu ditentukan terlebih dahulu. Mendeskripsikan  masalah  dalam  penelitian dengan  menentukan  dan  mendefinisikan batasan masalah yang akan diteliti, sehingga
membantu  dalam  mendapatkan  suatu  solusi yang  terbaik  dari  masalah  tersebut.  Jadi, langkah  pertama  ini  adalah  langkah  awal yang terpenting dalam penelitian ini.
2. Analisa Masalah
Langkah analisis masalah merupakan langkah  untuk  dapat  memahami  masalah yang  telah  ditentukan  ruang  lingkup  atau batasannya.  Dengan  menganalisis  masalah yang  telah  ditentukan  tersebut,  maka diharapkan  masalah  dapat  dipahami  dengan baik.
3. Mempelajari Literatur
Untuk  mencapai  tujuan,  maka  dipelajari beberapa literatur-literatur yang diperkirakan dapat digunakan. Kemudian literatur- literatur  yang  dipelajari  tersebut  diseleksi untuk  dapat    ditentukan  literatur-literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian.
4. Mengumpulkan Data
Dalam pengumpulan data dilakukan observasi  yaitu pengamatan  secara  langsung pada objek penelitian ini sehingga permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui secara  jelas.  Kemudian dilakukan interview yang bertujuan untuk mendapatkan informasi atau data  yang dibutuhkan. Selain itu  juga  dilakukan  studi  kepustakaan  yaitu dengan membaca buku-buku yang menunjang dalam melakukan analisis terhadap  data  dan  informasi  yang  didapat. Analisa teknik pengolahan data menggunakan  algoritma  C4.5.  Data  yang diperoleh  dari  tempat  penelitian  selanjutnya dilakukan analisa dan pengolahan menggunakan algoritma C4.5. 5. Analisa  Teknik  Pengolahan  Data  dengan Algoritma C4.5 Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses perancangan  dari  model  sistem  dengan algoritma  C4.5  sehingga  membentuk  pohon keputusan  ( decision  tree )  dan  menghasilkan suatu rule klasifikasi pemilihan calon  Ketua
RW.
6. Implementasi Algoritma C4.5
Adapun  langkah-langkah  dalam  tahapan  ini adalah :
a. Menentukan  atribut  sebagai  akar  dan mengitung nilai informasi gain atribut.
b. Menyusun Tree awal
c. Mengubah Tree menjadi rule
7. Pengujian Hasil Pada tahap ini, penulis melakukan pengujian dan  hasil  perancangan  sistem  menggunakan
software Data  Mining  open  source  WEKA . Sistem diuji dengan prosedur-prosedur untuk melakukan  eksplorasi  dan  permodelan  dari data-data  yang  ada  sehingga  mendapatkan suatu  hubungan  tersembunyi  dari  data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1   Hasil Data  yang  telah  dikumpulkan  Data  yang  telah dikumpulkan  dan  ditransformasikan  kedalam bentuk  tabel  yang  akan  di  mining  dengan variabel  ukuran  berjumlah  6  variabel  yaitu  : Pendidikan,  Peminatan  Terhadap  Pencalonan, Memiliki  Solidaritas  Terhadap  tetangga/Warga, Memiliki  Visi  dan  Misi  Sebagai  Calon, Memiliki Jiwa Kepemimpinan, Tanggung Jawab dengan dua tingkat klasifikasi keputusan yaiti  Dipilih  dan  Tidak  Dipilih.Kemudian  data tersebut akan dimasukan kedalam tabel  yang di sebut  dengan  tabel  Pra-proses  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Data Pra-Proses
Dari  tabel  pra-proses  diatas  maka  akan  dicari klasifikasi calon ketua RW dengan mencari nilai Entorpy dan Gain masing-masing  variabel dengan  menggunakan  rumus  1  dan  2  pada penjelasan tinjauan pustaka diatas. 1. Nilai Entropy tiap-tiap atribut :
(     )   ( ( )) ( ( )) 0.904381
a. Atribut Pendidikan
(       )   (
( ))    (
( )) 0.95095 (          )   (
( ))    (
( )) 0.82805 b. Atribut Peminatan Terhadap Pencalonan (     )   ( ( )) ( ( )) 0.83376 (        )   ( ( )) ( ( )) 0.98869 c. Atribut  Memiliki  Visi  dan  Misi  Sebagai Calon (     )   ( ( )) ( ( )) 0.60518 (        )   ( ( )) ( ( )) 0.99863 d. Atribut Solidaritas Terhadap Warga (       )   ( ( )) ( ( )) 0.85898 (          )   ( ( ))   (
( )) 0.81127
e. Atribut Memiliki Jiwa Kepemimpinan
(       )   ( ( )) ( ( )) 0.83376
(          )   (
( ))   (
( )) 0.81127
(          )   (
( ))    (
( )) 0.91829
f. Atribut Tanggung Jawab
(     )   (
( )) ( ( )) 0.83376 (        )   ( ( )) ( ( )) 0.98869
Dari  perhitungan  nilai entropy dan gain diatas  dimasukan  kedalam  tabel  sehingga dibentuk tabel nilai node 1.1 sebagai berikut.
Tabel 2. Node 1.1
Dari  hasil  perhitungan node 1.1  dapat  dilihat nilai gain tertinggi  berada  pada  variabel memiliki  visi  dan  misi  sebagai  calon  dimana nilai gain nya  0.1182082,  sehingga  hasil  ini menjadikan  variabel  tersebut  menjadi  akar pertama  dari  pohon  keputusan,  kemudian pencarian akan dilanjutkan lagi dengan perhitungan  node  1.2  untuk  menetukan  akar selanjutnya  ,  hasil  perhitungan  dapat  dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Node 1.2
Berdasarkan  hasil  perhitungan Node 1.2  pada tabel diatas  dapat dilihat hasil perhitungan Gain tertinggi  ada  pada  variabel  solidaritas  terhadap tetangga/  warga  dengan  nilai gain 0.0915451, dengan  demikian  akar  selanjutnya  dari  pohon keputusan  yag  terbentuk  adalah    solidaritas sebagai  calon  terhadap  warga    dimana klasifikasi bernilai  pernting sudah lebih banyak dari  tidak  penting  sedangkan  klasifikasi  tidak penting  belum  dapat  diketahui  maka  akan dilanjutnya  dengan  perhitungan node 1.3  pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Node 1.3
Pada  tabel node 1.3  ini  merupakan  perhitugan nilai entropy dan gain terakahir  karena  telah ditemukan    klasifikasi  akhir  dari  pohon keputusan  yaitu  memiliki  jiwa  kepemimpinan dengan nilai gain 0.217921735.
Berdasarkan  analisa datamining yang  telah dilakukan  dengan  perhitungan    algoritma  C4.5 maka  didapat  hasil  bahwasanya  klasifikasi untuk  kriteria  sebagai  calon  ketua  RW  yang diinginkan  oleh  masyarakat  sebagai  calon  yang nantinya  mereka pilih adalah :
1. Memiliki Visi dan Misi sebagai calon Setiap calon yang akan memgikuti pemilihan  harus  memiliki  atau  penting memiliki visi dan misi yang akan membangun masyarakat kedepannya.
2. Solidaritas Terhadap Warga/Tetangga Para  calon    yang  akan  mengajukan  diri  dan akan  dipilih  haruslah  orang  yang  punya solidaritas yang tinggi karena ini  merupakan kepala  masyarakat  tentunya  harus  memiliki contoh yang baik bagi wargamya.
3. Memiliki Jiwa Kepemimpinan

## 3.2   Pembahasan
Pada  pembahasan  proses mining yang  telah dilakukan  pada  hasil  penelitian  ini  akan dilakukan pengujian dengan aplikasi weka untuk melihat  pohon  keputusan  yang  dibentuk  serta menguji  kebenaran  hasil  dari  perhitungan manual.
Proses mining dengan weka ini perlu dilakukan transformasi  karena weka hanya  membaca  file yang  memiliki  format  Csv.kemudian  akan  di explorer ke  dalam  aplikasi  untuk  pemilihan variabel  yang  akan  di  mining  seperti  gambar dibawah ini.

## Gambar 4. Pemilihan Variabel Format Data Csv
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  klasifikasi dari  data  yang  diperoleh  dan  dilakukan praproses  dalam  bentuk  format  data  yang dapat  dibaca  oleh Weka yaitu  terdapat klasifikasi 34 dipilih dan 16 tidak dipilih. Kemudian  dilakukan  proses  klasifikasi terhadap  data  yang  dimasukkan  dengan menggunakan  pengklasifikasi (classifier) berupa trees  classifier berbasis  algoritma J.48,  yang  merupakan  implementasi  dari algoritma  C4.5  pada  WEKA.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Using Training Set J4.8
Gambar 6. Pohon Keputusan (Decision Tree)
Dari hasil pohon keputusan yang terbentuk oleh aplikasi  weka  maka  dapat  dilihat  yang  menjadi akar  utamanya  yaitu  memiliki  vis  dan  misi sebagai  calon  kemudian  diikuti    solidaritas  dan terrakhir  memiliki  jiwa  kepemimpinan  hal  ini menunjukkan  hasil  perhitungan  manual  yang dilakukan sama dengan aplikasi weka.

## 4. KESIMPULAN
4.1 Simpulan
Analisa  datamining  dengan  algoritma  C4.5 dapat  membantu  mengklasifikasikan  kriteria Calon  Ketua  RW  yang  akan  dipilih  oleh masyararakat  dimana  pada  hasil  pengolahan didapat kriteria dengan nilai gain tertinggi yang menjadi akar pohon keputusan yaitu Calon yang memenuhi  kriteria  klasifikasi  dalam  memiliki visi  dan  mini  sebagai  calon  karena  merupakan hal  yang  penting  bagi  masyarakat  mengenal calonnya  memalui  visi  dan  misi  yang  mereka ajukan untuk menjadi ketua, kemudian memiliki solidaritas  yang  tinggi  terhadap  warga  sekitar ini  merupak  sesuatu  yang  perlu  dimiliki  oleh sang  calon  karena  pemimpin  masyarakat walaupun  di  tingkat  organisasi  paling  bawah dalam  pemerintahan  harus  memiliki  sikap solidaritas  terhadap  sesama  tanpa  membeda bedakan  suku,agama  dan  golongan  terakhir hasil  dari  analisa  menunjukan  seorang  calon yang  akan  dipilih  harus  masuk  dalam  kriteria klasifikasi  memiliki  jiwa  kepemimpinan  yang baik  karena  warga  butuh  seorang  calon  yang nanti memimpin mereka adalah orang yang bisa mengayomi  masyarakat  dalam  hal  kegiatan- kegiatan berwarga.
Pengujian  dengan  software  weka  juga
menjelaskan  bahwa  hasil  perhitungan  manual dengan software mempunyai kesamaan.
4.2 SARAN
Penambahan  variabel diperlukan untuk  penelitian lebih lanjut baik di lapangan maupun berda,.sarkan  data  yang  ada  guna  menghasilkan rule yang  tepat  dan  untuk  mendapatkan  hasil predikasi yang lebih baik perlu menggunakan dan menggabungkan metode klasifikasi yang lain
DAFTAR PUSTAKA [1] B. Hardiyanto, Suharso, “Pemilihan Umum Kepala Daerah Periode 2015/2020  (Studi  Politik  Hukum Calin  Tunggal),”  vol.  12,  no.  1, pp. 204–221, 2016.
[2]  Yanuardi,  “Pelaksanaan  Tugas  Rukun Tetanggta  dan  Rukun  Warga (RT/RW) Kelurahan Delima
Pekanbaru,” vol. 2, no. c, pp. 1– 4, 2015.
[3]  H.  A.  Evicienna,  “Algoritma  c4.5  Untuk
Prediksi Hasil Pemilihan Legislatif  DPRD  DKI  Jakarta,” Techno  Nusa  Mandiri,  vol.  IX, no. 1, pp. 48–56, 2013.
[4]  E.  N.  Wahyudi,  “Teknik  Klasifikasi  untuk
Melihat  Kecenderungan  Calon Mahasiswa  Baru  dalam  Memilih
Jenjang Pendidikan Program Studi  di  Perguruan  Tinggi,”  vol.
18, no. 1, pp. 55–64, 2013.
[5]  Y.  Mardi,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data
Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5 Data  mining  merupakan  bagian dari  tahapan  proses  Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika,” J. Edik Inform., pp. 213–219, 2017.
[6]  Eviciana  and  H.  Amalia,  “Algoritma  C4.5 Untuk  Prediksi  Hasil  Pemilihan Legislatif  DPRD  DKI  Jakarta,” Thecno  Nusa  Mandiri,  vol.  IX, no. 1, pp. 48–56, 2013.
[7] G. Indrawan, “Penerapam Metode Decision
Tree (Datamining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusasn Siswa  SMPN  1,”  pp.  35–44,
2016.
[8] F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk
Memprediksi  Penerimaan  Calon Pegawai  Baru  di  PT  WISE,” Jatisi,  vol.  3,  no.  2,  pp.  95–103, 2017.
[9]  T.  Thi  et  al.,  “Implementasi  Iterative Dichotomiser 3 Pada Data
Kelulusan  Mahasiswa  S1  Di
Universitas  Sebelas  Maret,”  vol. 4, no. 2, pp. 84–91, 2015.
[10] P. A. Sularno, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Tingkat
Keganasan Hama Pada Tanaman Padi,” J. Sains Dan Inform., vol.
2, pp. 54–60, 2016