e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Comparative study of application of C4.5 algorithm and naïve bayes in selection partners of cooperation at pt. Citra pesona gemilang
Tri Hartati 1 , Noer Hikmah 2 , Heru Purwanto 3
Information System Study Program 1 Department of Information System 2,3
Faculty Engineering and Informatics 123
Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3
tri.tri@bsi.ac.id 1 , noer.nhh@bsi.ac.id 2 , heru.hrp@bsi.ac.id 3
Received: August 30, 2022 Revised: October 12, 2022 Accepted: October 27, 2022 .  Issue Period: Vol.6 No.2 (2022), Pp. 390-401
Abstrak: Saat  ini  banyak  perusahaan  dimana  bidang  usahanya  berorientasi  pada dunia  pendidikan  dimana  mengedepankan  teknologi  sebagai  sumber  informasi,  dan sebelum  perusahaan  melakukan  kontrak  kerjasama  dengan  vendor  penyedia perangkat teknologi informasi maka ada banyak hal yang memerlukan pertimbangan dalam  menentukan  pemilihan  mitra  kerjasama  dimana  pertimbangan  ini  sangat penting  dilakukan  untuk  mengetahui  prospek  keuntungan  yang  akan  dihasilkan perusahaan  dari  kerjasama  tersebut.  Penelitian  ini  mengambil  studi  kasus  pada  PT. Citra Pesona Gemilang  yang perusahaannya  bergerak dibidang  penyediaan  berbagai macam  kebutuhan  sekolah.  Mitra  kerjasama  dari  PT  Citra  Pesona  Gemilang  adalah vendor  dari  perangkat  teknologi.  Dalam  penelitian  yang  dilakukan,  penulis menggunakan  metode  pengambilan  keputusan  dengan  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes  untuk  menentukan  pemilihan  mitra  kerjasama  terbaik.  Pemilihan  tersebut dilihat  berdasarkan  kualitas  dan  kuantitas  produk/jasa,  harga  produk/jasa,  legalitas dari  vendor,  keunggulan/kehandalan  bermitra.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah membandingkan  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  kedua  algoritma  yaitu algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  pemilihan  mitra  kerjasama penyedia perangkat teknologi informasi.
Kata kunci: algoritma C4.5, Naïve Bayes, Pemilihan Mitra Kerjasama
Abstract: Currently, there are many companies whose line of business is education- oriented,  which  currently  prioritizes  technology  as  a  source  of  information,  and before  a  company  enters  into  a  cooperation  contract  with  a  vendor  providing information technology equipment, many things need to be considered in determining the  selection  of  partners  where  this  consideration  is  very  important  to  find  out  the prospect of profit that will be generated by the company from the cooperation. This research  takes  a  case  study  at  PT.  Citra  Pesona  Gemilang  whose  company  is engaged in  providing various kinds of  school  needs. The cooperation partner of  PT Citra Pesona Gemilang is a vendor of technology devices. In the research conducted, the authors use a decision-making method  with the C4.5 algorithm and Naïve Bayes to  determine  the  selection  of  the  best  cooperation  partners.  The  selection  is  seen
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
based  on  the  quality  and  quantity  of  the  product/service,  the  price  of  the product/service,  the  legality  of  the  vendor,  the  superiority/reliability  of  the  partner. The  result  of  this  study  is  to  compare  the  level  of  accuracy  produced  by  the  two algorithms, namely the C4.5 algorithm and the Naïve Bayes algorithm in determining the selection of partners in the provision of information technology tools.
Keywords: algorithm C4.5, Naïve Bayes, Selection of Cooperation Partners

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi saat ini memiliki peran yang sangat mendominasi dalam segala  aspek kehidupan terutama bisnis. Peluang kesuksesan dan keunggulan perusahaan sangat bergantung pada upaya memanfaatkan secara optimal akan teknologi informasi. Dalam dunia bisnis sudah menjadi hal yang lumrah untuk melakukan persaingan  untuk  mencapai  visi  dan  misi  serta  memperluas  area  bisnis.  Tidak  terkecuali  PT  Citra  Pesona Gemilang yang memiliki target pencapaian bisnis dengan memanfaatkan kemajuan teknologi.
PT  Citra  Pesona  Gemilang  adalah  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pelayanan  penyediaan berbagai macam kebutuhan sekolah seperti perlengkapan sekolah, perangkat teknologi penunjang pembelajaran, layanan digital dan lain sebagainya. Dalam perjalanan bisnisnya PT Citra Pesona Gemilang melakukan kontrak kerjasama  dengan  beberapa  vendor  penyedia  perangkat  teknologi  dan  vendor  pengembangan  software. Permasalahan kemudian  muncul pada saat proses pemilihan vendor sebagai mitra kerjasama dimana proses ini masih dilakukan secara konvensional sehingga menyebabkan kurang layaknya produk yang dikirimkan vendor, kendala pada software/aplikasi yang dikembangkan, waktu pengembangan software yang tidak sesuai/melebihi deadline.  Hal  ini  tentu  saja  sangat  berdampak  pada  kontrak  kerjasama  PT  Citra  Pesona  Gemilang  kepada sekolah-sekolah  yang  menjadi  rekaan  utama  dari  proses  bisnis  yang  dijalankan.  Untuk  mengurangi  kerugian yang  disebabkan  oleh  kesalahan  pemilihan  vendor  maka  peneliti  mencoba  membuat  perbandingan  algoritma dari  metode  algoritma  C4.5  dan  metode  Naïve  Bayes  dimana  hasilnya  diharapkan  akan  berguna  untuk pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  pemilihan  mitra  kerjasama  (vendor)  sehingga  perusahaan  dapat mengurangi kerugian  yang terjadi selama  ini dan  dapat meningkatkan pelayanan kepada sekolah-sekolah  yang menjadi rekaan bisnisnya.

## II. METODE DAN MATERI
A. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diperlukan  dalam  penelitian  untuk  mendapatkan  kejelasan  dari  permasalahan  dan memberikan  input bagi  peneliti  sehingga  hasil  yang  didapat  mendukung pengambilan keputusan  yang  bersifat manajerial.
1. Observasi
Pemahaman tentang rangkaian cara kerja sistem dan hasil atau output yang dikeluarkan oleh sistem sehingga dapat diketahui kekurangan atau kelemahan pada sistem yang digunakan.
2. Studi Pustaka
Peneliti juga melakukan kajian ilmu pengetahuan yang didapatkan melalui media informasi seperti jurnal, e- book, dan lainnya untuk mendapatkan gambaran solusi pemecahan masalah
B. Studi Literatur
1. Data Mining
Menurut  Mardi, Data  Mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistika,  matematik a, kecerdasan  buatan  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar.  Data  mining  merupakan serangkai  proses  yang  digunakan  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  s uatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual. [7]
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Menurut  Pramadhani  dan  Setiadi,  secara  sederhana  data  mining  atau  penambangan  data  dapat didefinisikan  sebagai  proses  seleksi,  eksplorasi  dan  pemodelan  dari  sejumlah  besar  data  untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya. [10]

## 2. Algoritma Klasifikasi Data Mining
Klasifikasi  adalah  proses  penemuan  model  (fungsi)  yang  menggambarkan  dan  membedakan  kelas  data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas pada objek yang label kelasnya tidak diketahui [4]. Berikut algoritma klasifikasi yang paling umum digunakan secara luas: a. Decision/Clasification Tree
Digunakan untuk memprediksi keanggotaan suatu objek kedalam kategori kelas yang berbeda, berdasarkan kategiori  prediktor.  Algoritma  klasifikasi  yang  biasanya  digunakan  adalah:  Hunt,  Cart(C&RT),  C4.5  dan C5.0,  ID3,  SLIQ,  SPRINT,  QUEST,  DTREG,  THAID,  CHAID.  Pohon  keputusan  (Decision  Tree) merupakan  salah  satu  metode  penambangan  data  yang  paling  banyak  digunakan  karena  mudah  dalam pengaplikasiannya  untuk  menemukan  pengetahuan  yaitu  dengan  menganalisa  secara  sistematis  serta  dapat mengekstrak aturan sehingga tercapai tujuan klasifikasi/prediksi.
b. Bayesian Classifiers/Naïve Bayes Classifier
Klasifikasi  Bayes  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas kenggotaan  suatu  kelas.  Klasifikasi  bayes  juga  dikenal  dengan  istilah Naïve  Bayes,  Idiot’s  Bayes,  Simple Bayes, dan Independence  Bayes .  Klasifikasi  bayes  didasarkan  pada  teorema  bayes,    diambil  dari  nama seorang ahli matematika yang juga menteri Prebyterian Inggris, Thomas Bayes (1702 – 1761).
3. Algoritma C4.5 Tahapan dalam membuat sebuah pohon keputusan dengan algoritma C4.5 adalah:
a. Data Training
Diambil  dari  data  history  atau  data  yang  pernah  terjadi  sebelumnya  dan  kemudian  dikelompokkan kedalam kelas-kelas yang berkesesuaian.
b. Menentukan akar pohon
Penentuan  akar  pohon  dapat  dilakukan  dengan  memilih  atribut  yang  dianggap  sebagai  nilai  gain tertinggi dari nilai gain atribut lainnya. Perhitungan nilai gain harus melalui perhitungan nilai entropy setiap atribut dengan rumus sebagai berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
Keterangan: S = himpunan kasus n = jumlah partisi S p i = proporsi S i terhadap S
c. Menghitung Nilai Gain
Untuk menghitung nilai gain digunakan rumus:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
Keterangan: S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi atribut A |Si| = proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S
d. Loop
Lakukan pengulangan perhitungan dari proses 2 sehingga semua atribut yang berisi record terpartisi.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
e. Stop
Proses akan berhenti apabila terjadi kondisi: semua record telah dikategorikan dalam kelas yang sama, tidak ada atribut yang dapat di partisi lagi, cabang pohon yang kosong tidak terdapat atribut/record.

## 4. Algoritma Naïve Bayes
Teorema bayes merupakan teorema yang biasa digunakan dalam bidang statistik dimana teorema ini dapat menghitung  peluang  untuk  suatu  hipotesis.  Bayes  optimal  classifier  digunakan  untuk  menghitung  peluang masing-masing  atribut  yang  berada  pada  suatu  class  dan  menentukan  class  yang  paling  optimal  diantara  class lainnya.  Pada  dasarnya  teorema  bayes  merupakan  suatu  formula  yang  dapat  menjelaskan  cara  untuk memperbaharui probabilitas dari suatu hipotesis berdasarkan bukti/fakta baru yang dijumpai.  Teorema ini juga merupakan  persamaan  matematis  yang  digunakan  dalam  statistik  dan  probabilitas  untuk  menghitung probabilitas bersyarat, dengan kata lain menghitung probabilitas dari suatu peristiwa berdasarkan hubungannya dengan peristiwa lain, dikenal dengan istilah ‘Hukum Bayes’ atau ‘Aturan Bayes’.[8]
Peristiwa A =>  Kejadian B …………. P (A|B) Peristiwa B => Kejadian A …………. P (B|A) Logika  => P (A|B) = P (B|A)
Formula dari teorema bayes adalah:
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴). 𝑃(𝐴)
𝑃(𝐵) dimana A dan B adalah dua kejadian dan P (B) ≠ 0 P (A ∣ B) adalah probabilitas bersyarat dari peristiwa A yang terjadi mengingat B benar. P (B ∣ A) adalah probabilitas bersyarat dari peristiwa B yang terjadi mengingat A benar.
P (A) dan P (B) adalah probabilitas  peristiwa  A dan peristiwa B yang terjadi secara independen satu sama lain (probabilitas marginal)

## C. Desain Penelitian
Penelitian ini menggunakan desain model CRISP-DM (Cross Industries Standart Process For Data Mining) yang  merupakan  salah  satu  model  datamining  yang  dibangun  oleh  lima  perusahaan  (Integral  Solution  Ltd, Teradata, Daimler AG, NCR Corporation, OHRA) [12]. Adapun tahapannya adalah:

## 1. Bussiness Understanding Phase
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemahaman  terhadap  bisnis  yang  dilakukan  oleh  perusahaan.  Kemudian menentukan faktor faktor apa saja yang dibutuhkan dalam menjalan bisnis sehingga perusahaan medapatkan keuntungan  dari  proses  bisnis.  Implementasi  data  mining  pada  penelitian  kali  ini  berhubungan  dengan pemilihan  mitra  kerjasama  yang  akan  mempengaruhi  produktifitas  perusahaan  secara  keseluruhan. Tujuannya  adalah  untuk  mendapatkan  pengetahuan  tambahan  mengenai  faktor  dan  atribut  pemilihan  yang menjadi tolak ukur perhitungan kelayakan kerjasama.

## 2. Data Understanding Phase
Pengumpulan  data  dilakukan  pada  tahapan  ini,  dimana  semua  data  yang  dihasilkan  akan  mengalami penyeleksian  dan  pengolahan  secara  keseluruhan.  Data  yang  dikumpulkan  akan  diintegrasikan  secara langsung tanpa harus adanya proses warehouse dan tanpa adanya perpindahan data.

## 3. Data Preparation Phase
Fase  ini  merupakan  tahapan  dimana  terjadi  proses  pemilihan  dan  pengolahan  data  secara  random,  hal  ini dilakukan untuk dapat menghasilkan data yang akan dijadikan sebagai bahan modelling sehingga diharapkan hasil  dari  fase  ini  adalah  data  yang  sesuai  dengan  kondisi  perusahaan  serta  berkaitan  erat  dengan permasalahan pemilihan mitra kerjasama.
4. Modeling Phase
Dalam  tahapan  pemilihan  terhadap  data  yang  akan  diolah  akan  menyesuaikan  dengan  proses  mining. Klasifikasi data dilakukan dengan tujuan untuk melihat kelayakan vendor sebagai mitra kerjasama.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## 5. Evaluation Phase
Fase evaluasi merupakan tahapan dimana data akan dilakukan proses pengujian dan perbandingan. Pada fase ini  sample  data  diambil  secara  random  kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  secara  manual  selanjutnya dapat dilakukan perbandingan dengan menggunakan model yang digunakan. Pengujian terhadap model data bertujuan untuk menghasilkan model yang tepat dan akurat. Hal ini dapat dilakukan dengan teknik metode Confusion Matrix dan kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ).

## 6. Deployment Phase
Tahapan terakhir adalah penyebaran data, proses implementasi dari keseluruhan model yang telah dirancang pada tahapan  modelling dan tahapan evaluasi  berdasarkan dari  hasil perhitungan  nilai data  yang dilakukan secara detail.
III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## A. Bussiness Understanding Phase
Berdasarkan  data  observasi  yang  penulis  lakukan  pada  PT  Citra  Pesona  Gemilang  terkait  vendor  yang menjadi  mitra  kerjasama,  diketahui  bahwa  terdapat  pelayanan  pengadaan  perangkat  teknologi  informasi  dan pengembangan  software  yang  masih  kurang  optimal  yang  dilakukan  oleh  pihak  mitra  dikarenakan  pada  saat pemilihan masih tidak sesuai dengan kriteria standart. Sampai saat ini  masih belum ditemukan algoritma yang memiliki  tingkat  akurasi  tinggi  untuk  menentukan  kelayakan  pemilihan  mitra  kerjasama.  Oleh  karena  it u peneliti  akan  mengkaji  algoritma  yang  terbaik  dalam  menentukan  pilihan  vendor  dengan  mengbandingkan algoritma C4.5 dan algoritma Naïve Bayes.
B. Data Understanding Phase
Atribut  atau  variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  sebanyak  delapan  atribut  yang  dapat  dilihat pada tabel 3.1 berikut.
Tabel 1 Atribut dan Nilai Kategori No Atribut/Variabel Nilai Kategori 1. Pengalaman Kerja Perusahaan <5 tahun 5 – 10 tahun >10 tahun 2. Masa Kerjasama <1 tahun 1 – 5 tahun >5 tahun 3. Bidang Penyedia Hardware Pengembangan Software Tenaga IT Penyedia Perlengkapan
4. Pelayanan Mandiri Non Mandiri
5.
Skala Pelayanan Antar Kota Antar Propinsi Antar Wilayah Kepulauan 6. Harga Pelayanan Murah Sedang Mahal 7. Status Perusahaan
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Swasta Kecil Swasta Menengah
Swasta Besar
8.
Remark Excellent Very Good
Good
Bad

## C. Data Preparation Phase
Pada penelitian  ini terdapat 50 record perusahaan  mitra  yang pernah  bekerjasama dengan PT Citra Pesona Gemilang, dimana dari data data tersebut merupakan rekanaan bisnis yang memiliki kriteria layak ataupun tidak layak menjadi mitra bisnis, sehingga diperlukannya proses pengolahan kelayakan data agar didapatkan kualitas data terbaik. Teknik processing yang dilakukan meliputi tahapan:
1. Validation ,  proses  ini  akan  mengecek  dan  mengeliminasi  data  yang  bersifat outlier/noise ,  data  tidak konsisten, ataupun data tidak lengkap/ missing value.
2. Integration  and  Transformation ,  proses  meningkatkan  keakurasian  dan  keefiensian  algoritma  yang  akan digunakan.
3. Size  reduction  dicretization,  pengelompokan  data  kedalam  data  set  yang  memiliki  atribut  atau  variabel dengan record yang lebih sedikit akan tetapi bersifat informatif.
Setelah dilakukan tahapan proses seperti yang dijelaskan diatas maka didapatkan data set yang akan digunakan untuk sample data training sebagai berikut:
Tabel 2 Sample Data Training No A B C D E F G H 1 12 7 Hardware Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Besar Very Good 2 3 2 Hardware Non Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Good 3 10 4 Tenaga IT Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Very Good 4 27 8 Software Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Very Good 5 9 6 Hardware Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Good 6 12 2 Hardware Non Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Good 7 4 1 Perlengkapan Mandiri Antar propinsi Mahal Swasta Besar Good 8 6 5 Software Mandiri Antar propinsi Sedang Swasta Besar Very Good 9 19 3 Software Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Excellent 10 3 2 Software Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Good 11 11 6 Software Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Good 12 2 1 Tenaga IT Mandiri Antar Wilayah Kepulauan Mahal Swasta Besar Bad
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
13 7 2 Hardware Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Very Good 14 8 4 Tenaga IT Non Mandiri Antar propinsi Sedang Swasta Besar Very Good 15 17 6 Tenaga IT Non Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Besar Very Good 16 3 1 Perlengkapan Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Besar Bad 17 22 10 Hardware Non Mandiri Antar propinsi Sedang Swasta Besar Very Good 18 19 2 Hardware Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Very Good 19 7 1 Hardware Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Good 20 11 1 Hardware Mandiri Antar Wilayah Kepulauan Mahal Swasta Besar Good 21 19 4 Perlengkapan Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Good 22 3 2 Perlengkapan Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Bad 23 2 1 Tenaga IT Mandiri Antar propinsi Mahal Swasta Besar Bad 24 21 8 Perlengkapan Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Very Good 25 6 1 Hardware Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Very Good 26 10 4 Software Non Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Very Good 27 8 2 Hardware Non Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Very Good 28 11 7 Tenaga IT Mandiri Antar Kota Sedang Swasta Menengah Good 29 15 3 Software Mandiri Antar Kota Mahal Swasta Menengah Good 30 7 5 Hardware Mandiri Antar propinsi Mahal Swasta Besar Excellent Keterangan: A : Pengalaman Kerja Perusahaan E : Skala Pelayanan B : Masa Kerjasama F : Harga Pelayanan C : Bidang G : Status Perusahaan D : Pelayanan
H : Remark

## D. Modeling Phase
Dalam melakukan klasifikasi data menjadi data set maka diperlukan proses modelling dengan menggunakan metode algoritma C4.5 dan algoritma Naïve Bayes.
1. Algoritma C4.5
Sample  data  training  yang  digunakan  dalam  proses  modelling  berjumlah  30  record  dengan  data  testing sebanyak 15 record. Tahapan modelling menggunakan algoritma C4.5 adalah sebagai berikut: a. Menyiapkan data training dimana pada penelitian kali ini berjumlah 30 record.
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
b. Perhitungan Nilai Entropy
Pemasukan data training pada formula Entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
= (-2/30.log2(2/30))+ (-13/30.log2(13/30))+ (-11/30.log2(11/30))+ (-4/30.log2(4/30)) = 1,70157512424704
c. Perhitungan Nilai Gain
Pemasukan data training pada formula Gain (Pengalaman Kerja Perusahaan)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖)
= 1,70157512424704 – ((7/30*0,985228136)+(10/30*1,156779469) +(13/30*1,314320887)) = 0,516556465117353

## Tabel 3 Hasil Perhitungan Nilai Entropy dan Gain
No Atribut/Variabel Nilai Kategori Jumlah Data Excellent Very Good Good Bad Entropy Gain 1. Pengalaman Kerja Perusahaan 30 2 13 11 4 1,701575124 0,516556465 <5 tahun 7 0 0 3 4 0,985228136 5 – 10 tahun 10 1 7 2 0 1,156779649 >10 tahun 13 1 6 6 0 1,314320487 2. Masa Kerjasama 30 2 13 11 4 1,701575124 0,11014287 <1 tahun 0 0 0 0 0 0 1 – 5 tahun 22 2 8 8 4 1,823067982 >5 tahun 8 0 5 3 0 0,954434003 3. Bidang 30 2 13 11 4 1,701575124 0,288029392 Penyedia Hardware 12 1 6 5 0 1,325011211 Pengembangan Software 7 1 3 3 0 1,448815636 Tenaga IT 6 0 3 1 2 1,459147917 Penyedia Perlengkapan 5 0 1 2 2 1,521928095 4. Pelayanan 30 2 13 11 4 1,701575124 0,116426992 Mandiri 23 2 8 9 4 1,804895651 Non Mandiri 7 0 5 2 0 0,863120569 5. Skala Pelayanan 30 2 13 11 4 1,701575124 0,131115886 Antar Kota 22 1 10 9 2 1,561767711 Antar Propinsi 6 1 3 1 1 1,79248125 Antar Wilayah Kepulauan 2 0 0 1 1 1 6. Harga Pelayanan 30 2 13 11 4 1,701575124 0,155999393 Murah 0 0 0 0 0 0 Sedang 14 0 9 4 1 1,198117421 Mahal 16 2 4 7 3 1,849601753 7. Status Perusahaan 30 2 13 11 4 1,701575124 0,105891205 Swasta Kecil 0 0 0 0 0 0
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Swasta Menengah 19 1 8 9 1 1,483226197 Swasta Besar 11 1 5 2 3 1,789929075
Berdasarkan  nilai  gain  pada  setiap  atribut  pada  tabel  3.3  maka  dapat  ditentukan  simpul  akar  dari  pohon keputusan yaitu atribut yang memiliki nilai gain tertinggi (atribut pengalaman kerja perusahaan).
2. Algoritma Naïve Bayes
Perhitungan algoritma NaïveBayes  akan  menggunakan data pada tabel 3.2 Sample Data Training. Dalam data training dapat diketahui nilai prior probabilitas yaitu dari probabilitas nilai excellent, very good, good dan bad masing masing atribut terhadap total keseluruhan data. Jumlah record dalam data training adalah 30 record  (n) dengan 2 kasus excellent, 13 kasus very good, 11 kasus good dan 4 kasus bad. Nilai prior probabilitas pada pemilihan mitra kerjasama adalah sebagai berikut:
P(Excellent,n) = 2/30 = 0,07 P(Very Good,n) = 13/30 = 0,43 P(Good,n) = 11/30 = 0, 37 P(Bad,n) = 4/30 = 0,13 Tabel 4 Hasil Perhitungan Prior Probabilitas
No Atribut/Variabel Nilai Kategori Jumlah Data Excellent Very Good Good Bad P(B|A) Excellent Very Good Good Bad 1. Pengalaman Kerja Perusahaan 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 <5 tahun 7 0 0 3 4 0,00 0,00 0,10 0,13 5 – 10 tahun 10 1 7 2 0 0,03 0,23 0,07 0,00 >10 tahun 13 1 6 6 0 0,03 0,20 0,20 0,00 2. Masa Kerjasama 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 <1 tahun 0 0 0 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 1 – 5 tahun 22 2 8 8 4 0,07 0,27 0,27 0,13 >5 tahun 8 0 5 3 0 0,00 0,17 0,10 0,00 3. Bidang 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 Penyedia Hardware 12 1 6 5 0 0,03 0,20 0,17 0,00 Pengembangan Software 7 1 3 3 0 0,03 0,10 0,10 0,00 Tenaga IT 6 0 3 1 2 0,00 0,10 0,03 0,07 Penyedia Perlengkapan 5 0 1 2 2 0,00 0,03 0,07 0,07
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
4. Pelayanan 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 Mandiri 23 2 8 9 4 0,07 0,27 0,30 0,13 Non Mandiri 7 0 5 2 0 0,00 0,17 0,07 0,00 5. Skala Pelayanan 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 Antar Kota 22 1 10 9 2 0,03 0,33 0,30 0,07 Antar Propinsi 6 1 3 1 1 0,03 0,10 0,03 0,03 Antar  Wilayah Kepulauan 2 0 0 1 1 0,00 0,00 0,03 0,03 6. Harga Pelayanan 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 Murah 0 0 0 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 Sedang 14 0 9 4 1 0,00 0,30 0,13 0,03 Mahal 16 2 4 7 3 0,07 0,13 0,23 0,10 7. Status Perusahaan 30 2 13 11 4 0,07 0,43 0,37 0,13 Swasta Kecil 0 0 0 0 0 0,00 0,00 0,00 0,00 Swasta Menengah 19 1 8 9 1 0,03 0,27 0,30 0,03 Swasta Besar 11 1 5 2 3 0,03 0,17 0,07 0,10
Apabila ditemukan kasus baru yang mengharuskan perhitungan terhadap pemilihan mitra kerjasama, maka akan ditentukan berdasarkan pada tabel 3.4. Berikut adalah contoh apabila ditemukan kasus baru ( Posterior Data):
Tabel 5 Probabilitas Posterior Data Kasus Baru P(A) Atribut Nilai Excellent Very Good Good Bad Pengalaman Kerja Perusahaan 16 0,03 0,20 0,20 0,00 Masa Kerjasama 3 0,07 0,27 0,27 0,13 Bidang Tenaga IT 0,00 0,10 0,03 0,07 Pelayanan Mandiri 0,07 0,27 0,30 0,13 Skala Pelayanan Antar Kota 0,03 0,33 0,30 0,07 Harga Pelayanan Mahal 0,07 0,13 0,23 0,10
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Status Perusahaan Swasta Menengah 0,03 0,27 0,30 0,03 Remark 0,30 1,57 1,63 0,53 P(B|A)P(A) 0,02 0,68 0,60 0,07
Dari hasil perhitungan pada tabel 3.4 dan tabel 3.5 dengan nilai Remark Excellent=0,30 nilai Very Good=1,57 nilai  Good=1,63  dan  nilai  Bad=0,53,  maka  didapatkan  hasil  perhitungan  P(B|A)P(A)  tertinggi  adalah  “Very Good dengan nilai 0,68, sehingga dapat disimpulkan bahwa data baru termasuk kedalam klasifikasi Very Good dan dapat menjadi mitra kerjasama PT. Citra Pesona Gemilang.

## E. Evaluation Phase
Tahapan  berikutnya  adalah  tahap  evaluasi  dari  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes, dimana atribut remark dengan nilai terendah (excellent) mengalami eliminasi, sehingga yang diuji adalah nilai dari very good, good dan bad yang ditampilkan dalam bentuk confusion matrix sebagai berikut:
Gambar 1 Confusion Matrix Algoritma C4.5
Gambar 2 Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.6 No.2,  Desember  2022
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Perbandingan  pengujian  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  pada tabel komparasi Confusion Matrix sebagai berikut:
Tabel 3.6 Komparasi Nilai Accuracy, Precision, Recall
Komparasi C4.5 Naïve Bayes Accuracy 97,14 94,28 Precision 0,973 0,95 Recall 0,971 0,943

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan : 1. Pemilihan  vendor  untuk  mitra  kerjasama  PT  Citra  Pesona  Gemilang  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes .
2. Menentukan  tingkat  akurasi  dari  kedua  algoritma  untuk  mengetahui  kelayakan  mitra  kerjasama  PT  Citra Pesona Gemilang dan mengukur kinerja dari kedua algoritma tersebut menggunakan conffusion matrix yang didapatkan hasil bahwa algoritma C4.5 memiliki nilai Accuracy lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes . 3. Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  perbandingan  algoritma  C4.5  dan Naïve  Bayes diharapkan  mampu memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  pemilihan  vendor  mitra  kerjasama  pada  PT  Citra  Pesona Gemilang sehingga mampu meningkatkan keuntungan perusahaan dalam menjalankan bisnisnya.
4. Kedepannya diharapkan dilakukannya penelitian lanjutan untuk memperbaiki kelemahan pada penelitian kali ini,  karena  pada  dasarnya  dunia  bisnis  akan  selalu  berkembang  mengikuti  kemajuan  teknologi  informasi, tidak terkecuali pada PT Citra Pesona Gemilang.

## REFERENSI
[1]. Anggriawan.  (2017).  Gaya  Komunikasi  Pimpinan  Terhadap  Motivasi  Kerja  Karyawan  Pada  PT.  Perusahaan Listrik
Negara (PLN) Persero Area Pelayanan Di Samarinda. eJournal Ilmu Komunikasi .
[2]. Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-By-Step Data Mining Guide. USA: SPSS Inc.
[3]. Eska. (2016). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) .
[4]. Han, Jiawei et al . (2012). Data Mining Concepts and Techniques. Waltham: Elsevier Inc.
[5]. Hayuningtyas, R. Y. (2019). Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita. Jurnal Informatika UBSI .
[6]. Kennardi, Akhmad Budi. (2016). Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Nilai Tukar Petani Tanaman Pangan Di Indonesia Dengan Metode Linear Regression Dan Support Vector Machine. Jurnal Informatika dan Bisnis .
[7]. Mardi, Y. (2016). Data Mining Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika .
[8]. Marsani Asfi, Nopi Fitrianingsih. (2020). Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan) .
[9]. O.Brien, James A. (2010). Management Information System. New York: Mc Graw Hill Irwin.
[10]. Pramadani, Setiadi. (2014). Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Prediksi Penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernapasan Akut) Dengan Algoritma Decision Tree. Jurnal Sarjana Teknik Informatika .
[11]. Stanton, Jeffrey, Robert W. De Graaf. (2013). An Introduction to Data Science. New York: Creative Commons.
[12]. Yogasetya Suhanda, Ike Kurniati, Siti Norma. (2020). Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik. Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer .