Prediksi Jumlah Penggunaan BBM Perbulan  Menggunakan Algoritma Decition Tree (C4.5)  Pada Kantor Dinas Lingkungan Hidup dan Kebersihan Kecamatan Selong Kabupaten Lombok Timur
Yahya 1 , Reni Zuliana 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi ayhay7078@gmail.com , liareny72@gmail.com

## Abstrak
Dalam  dunia  kerja  ataupun  dunia  pendidikan,  bahkan  instansi  pemerintah  ataupun  umum  telah menggunakan alat elektronik yang canggih terutama komputer. komputer banyak dimanfaatkan untuk membantu  pekerjaan  manusia  dalam  menyelesaikan  pekerjaannya  agar  lebih  mudah  dan  efisien. Karena dengan komputer kita dapat dipermudah dalam membuat informasi yang lebih dimengerti oleh banyak  orang.  Selain  komputer,  software  (perangkat  lunak)  juga  sangat  diperlukan  dalam  mengolah sebuah  data  guna  mempermudah  seseorang  dalam  memproses  datanya  menjadi  data  yang  lebih bermanfaat.  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  Kabupaten  Lombok  Timur  Kecamatan Selong merupakan salah satu kantor yang menerima subsidi BBM dari pemerintah pusat. Oleh sebab itu prediksi menggunakan algoritma Decition Tree (C4.5) dalam menghitung jumlah penggunaan BBM perlu  dilakukan  guna  mengoptimalkan  penggunaan  BBM  dengan  sebaik-baiknya.  Karena  banyak petugas  ataupun  oknum  yang  tidak  bertanggung  jawab  terkena  kasus  karena  penyalahgunaan penggunaan BBM bersubsidi. Dengan prediksi ini maka penggunaan dapat diatur secara optimal serta penggunaan yang berlebihan dapat diatasi.
Kata kunci : Algoritma, BBM, Decition Tree (C4.5).

## Abstract
In  the  world  of  work  or  the  world  of  education,  even  government  or  public  agencies  have  used sophisticated electronic devices, especially computers. computers are widely used to help human work in completing their work to make it easier and more efficient. Because with our computers can be made easier  in  making  information  that  is  more  understood  by  many  people.  Besides  computers,  software (software) is also very necessary in processing a data to make it easier for someone to process their data into more useful data. Environmental and Hygiene Office East Lombok District Selong District is one  of  the  offices  that  receives  fuel  subsidies  from  the  central  government.  Therefore,  the  prediction using the Decition Tree algorithm (C4.5) in calculating the amount of BBM usage needs to be done in order  to  optimize  the  use  of  BBM  as  well  as  possible.  Because  many  officers  or  individuals  are  not responsible  for  cases  due  to  misuse  of  subsidized  fuel.  With  this  prediction,  usage  can  be  adjusted optimally and excessive use can be overcome.
Keywords: Algorithm, BBM, Decition Tree (C4.5)

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  telah  berkembang  pesat  di kalangan  masyarakat.  Banyak  orang  yang memanfaatkan  kecanggihan  teknologi  untuk mempermudah  pekerjaan  mereka  dan  contoh salah  satunya  adalah  teknologi  komputer. Kecanggihan  komputer  dimanfaatkan  untuk menyampaikan informasi yang berasal dari data yang  telah  diolah  sehingga  orang  lain dipermudah  dalam  menerima  informasi.  Dinas Lingkunngan Hidup dan Kebersihan merupakan salah  satu  instansi  pemerintah  yang  memiliki banyak  data.  Salah  satunya  adalah  data penggunaan Bahan Bakar Minyak (BBM). Setiap bulannya  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan membuat laporan untuk mengetahui jumlah  penggunaan  BBM  yang  telah dipergunakan  untuk  melaksanakan  kegiatan kantor. Prediksi jumlah penggunaan BBM setiap bulannya harus diketahui, karena BBM tersebut merupakan  subsidi  dari  pemerintah  yang  harus dipergunakan  dengan  baik.  Oleh  sebab  itu penggunaan  BBM  harus  sesuai  dengan ketersediaan  yang  telah  ditetapkan  oleh pemerintah pusat. Informasi prediksi penggunaan BBM diperlukan  oleh kepala dinas dan pengelola petugas bagian BBM. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan  di  atas  adalah  dengan menggunakan  algoritma decition  tree  ( C4.5) atau  sering  kali  disebut  dengan  pohon keputusan.  Algoritma decition  tree (C4.5) merupakan  salah  satu  jenis  algoritma
pengelompokan  data  berdasarkan  kriteria tertentu.  Dengan  menggunakan  algoritma decition  tree (C4.5)  ini,  penggunaan  BBM  akan dikelompokkan menjadi 4 kelompok, (penggunaan  banyak,  penggunaan  standar, penggunaan  cukup,  penggunaan  kurang). Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dikemukakan  diatas  maka  penulis  mengambil judul  “Prediksi  Jumlah  Penggunaan  BBM Perbulan Menggunakan Algoritma Decition Tree (C4.5)  Pada  Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup dan  Kebersihan  Kecamatan  Selong  Kabupaten Lombok Timur”.

## 2. Tinjauan Pustaka
Dalam penelitian ini, diperlukan beberapa definisi dan pengertian. Beberapa hal diantaranya : Data Mining dan Algoritma Decition Tree (C4.5).

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  merupakan  teknologi  baru  yang sangat  berguna  untuk  membantu  perusahaan menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari gudang  data  mereka.  Beberapa  aplikasi  Data Mining fokus pada prediksi, mereka meramalkan apa  yang  akan  terjadi  dalam  situasi  baru  dari data  yang  menggambarkan  apa  yang  terjadi  di masa  lalu  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011).  Data Mining  meramalkan  tren  dan  sifat  prilaku  bisnis yang  sangat  berguna  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  penting.  Analisis  yang diotomatisasi  yang  dilakukan  oleh  Data  Mining melebihi  yang  dilakukan  oleh  sistem  pendukung keputusan  tradisional  yang  sudah  banyak
digunakan  (Moertini,  2002).  Secara  khusus, koleksi  metode  yang  dikenal  sebagai  Data Mining menawarkan metodologi dan solusi teknis untuk  mengatasi  analisis  data  medis  dan konstruksi  prediksi  model  (Bellazzi  &  Zupanb, 2008).  Secara  umum,  tugas  Data  Mining  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori  yaitu, deskriptif  dan  prediktif.  Tugas  pertambangan deskriptif  mengkarakterisasi  sifat  umum  data dalam  database  pertambangan  prediktif,  tugas data pada saat ini untuk membuat prediksi (Han &  Kamber,  2007).  Penerapan  metode  machine learning  untuk  database  besar  disebut  Data Mining,  dalam  Data  Mining  volume  besar  data diproses  untuk  membangun  sebuah  model sederhana,  misalnya  memiliki  akurasi  prediksi yang tinggi. Area aplikasi Data Mining melimpah, selain  retail,  bank,  menganalisis  data  masa  lalu untuk membangun model aplikasi  kredit, deteksi penipuan  dan  pasar  saham.  Dalam  manufaktur, model  pembelajaran  digunakan  untuk  optimasi, kontrol,  dan  pemecahan  masalah.  Dalam pengobatan,  program  pembelajaran  adalah digunakan  untuk  diagnosis  medis.  Dalam telekomunikasi,  pola  panggilan  dianalisis  untuk optimasi  jaringan  dan  memaksimalkan  kualitas layanan.  Dalam  ilmu  pengetahuan,  sejumlah besar  data  dalam  fisika,  astronomi,  dan  biologi dapat  hanya  dianalisis  cukup  cepat  oleh komputer  (Alpaydın,  2010).  Model  Data  Mining memberikan  contoh  penerapannya  pada berbagai  algoritma  dan  dataset  yang  besar (Larose, 2007).
Gambar 2.1 Tahapan Data Mining

## 2.2. Algoritma Decition Tree (C4.5)
Pohon  keputusan  mirip  sebuah  struktur  pohon dimana terdapat node internal (bukan daun) yang mendeskripsikan attribut, setiap cabang menggambarkan hasil dari attribut yang diuji, dan setiap  daun  menggambarkan  kelas.  Pohon keputusan  dengan  mudah  dapat  dikonversi  ke aturan  klasifikasi.  Secara  umum,  keputusan pengklasifikasi pohon memiliki akurasi yang baik, namun  keberhasilan  penggunaan  tergantung pada data yang akan diolah. (C4.5) didesain oleh J.  Ross  Quinlan,  dinamakan  (C4.5)  karena merupakan keturunan dari pendekatan ID3 untuk membangun pohon keputusan. (C4.5) merupakan  algoritma  yang  cocok  digunakan untuk masalah klasifikasi pada machine learning dan  Data  Mining  (Wu  &  Kumar,  2009).  (C4.5) memetakan  atribut  dari  kelas  sehingga  dapat digunakan  untuk  menemukan  prediksi  terhadap data yang belum muncul.
Pohon keputusan sendiri merupakan pendekatan “divide and conquer” dalam mempelajari masalah dari  sekumpulan  data  independen  yang digambarkan dalam bagan pohon (Witten, Frank, & Hall, 2011). Pohon keputusan juga merupakan sekumpulan  pertanyaan  yang  tersusun  secara sistematis,  dimana  setiap  pertanyaan  yang  ada menentukan  percabangan  berdasarkan  nilai attribut dan berhenti pada daun dari pohon yang merupakan  prediksi  dari  kelas  variabel.  Semua metode  yang  menghasilkan  pohon  keputusan bekerja mulai dari akar yang paling atas, dengan menguji  data  yang  ada  dan  dipecah  kedalam setiap  cabang  dari  pohon  yang  lebih  kecil. Keputusan dipilih berdasarkan kesesuaian antara data yang diuji dengan aturan dari cabang pohon keputusan yang ada hingga mencapai daun dan nilai  kelas  yang  terdapat  pada  daun  diberikan pada tupel data yang diperiksa tersebut.
Gambar 2.3 Contoh pohon keputusan
Pada gambar 2.3, digambarkan konsep dari buys komputer,  yang  digunakan  untuk  prediksi pelanggan  yang  ingin  membeli  komputer.  Data
terdiri  dari  umur,  pekerjaan  dan  credit  rating. Node internal digambarkan dalam bentuk persegi dan node daun digambarkan dalam bentuk oval. Didalam  pohon  keputusan,  node  pusat merupakan  attribut  dari  data  yang  diuji  (tuple), cabang  merupakan  hasil  dari  pengujian  attribut, dan daun merupakan kelas yang terbentuk (Han &  Kamber,  2006).  Jika  attribut  yang  diuji merupakan  nilai  nominal,  biasanya  jumlah cabang  yang  terbentuk  akan  sejumlah  dengan jumlah kemungkinan dari nilai attribut yang dipilih sesuai dengan metode pemilihan attribut. Metode pemilihan  attribut  akan  membuat  daftar  attribut yang  paling  berpengaruh  dalam  penyusunan cabang  pohon  keputusan  agar  cabang  yang terbentuk  terdiri  dari  data  yang  sejenis  (Han  & Kamber,  2006).  Oleh  karena  itu,  semakin  mirip data  dalam  cabang  yang  terbentuk  akan membuat pohon keputusan yang semakin akurat.
Gambar 2.4 Pembuatan cabang pohon
keputusan
Dalam pembuatan cabang, ada tiga kemungkinan  yang  akan  terjadi  sesuai  dengan jenis data. Jika A merupakan salah satu attribut
dari  data  yang  diuji,  maka  kemungkinan  yang akan terjadi akan bergantung pada nilai A :
a. Jika  A  bernilai  diskrit,  maka  cabang  akan terbentuk untuk setiap nilai A. Attribut A akan dikeluarkan  dari  daftar  attribut  yang  perlu diperiksa karena setelah cabang A terbentuk nilai  attribut  A  pada  setiap  cabang  akan selalu sama.
b. Jika  A  bernilai  kontinyu,  maka  akan terbentuk  2  buah  cabang,  dimana  A  ≤  dari nilai  perpecahan,  dan  A  >  dari  nilai perpecahan.  Nilai  perpecahan  ditentukan oleh metode pemilihan atribut saat membuat daftar atribut.
c. Jika A bernilai Diskrit dan biner, maka  akan terbentuk 2 cabang yaitu cabang untuk nilai benar, dan cabang untuk nilai salah.
Dalam  pembuatan  pohon  keputusan,  setiap algoritma  menerapkan  ukuran  pemilihan  attribut yang  berbeda-beda.  Ukuran  pemilihan  attribut merupakan  ukuran  yang  digunakan  dalam menentukan  kriteria  yang  terbaik  untuk mengelompokkan  tuple.  Ukuran  pemilihan attribut  ini  juga  disebut  sebagai spilitting  rules karena  menentukan  bagaimana  data  akan dipisahkan  kesetiap  cabang.  (C4.5)  yang merupakan pengembangan dari ID3 menggunakan Information  gain untuk  ukuran pemilihan  attribut. Information  gain diciptakan oleh  Claude  Shannon  dengan  mempelajari  nilai informasi  dari  data,  dan  menggunakan  nilai tersebut    sebagai  acuan  dalam  menentukan attribut  yang  akan  digunakan  dalam  menyusun
pohon keputusan (Han & Kamber, 2006). Attribut yang  dipilih  akan  menghasilkan  partisi  dengan data  yang  lebih  seragam,  dan  dapat menghasilkan pohon keputusan yang sesederhana  mungkin  dengan  perulangan  yang sedikit. Pohon keputusan menjadi sangat populer karena  dalam  pembuatan  klasifikasi  pohon keputusan  tidak  memerlukan  pengetahuan  yang banyak  ataupun  pengaturan  yang  rumit.  Pohon keputusan  mampu  mengolah  data  dengan dimensi  yang  besar,  serta  menghasilkan pengetahuan dalam diagram pohon yang mudah dimengerti  oleh  manusia.  Metode  pembelajaran dalam  membuat  pohon  keputusan  tergolong mudah  dan  cepat,  serta  memiliki  akurasi  tinggi. Pohon  keputusan  banyak  diaplikasikan  dalam berbagai  bidang  seperti  obat-obatan,  produksi, analisa keuangan, astronomi, dan biologi.
Beberapa kelebihan dari pohon keputusan :
a. Hasil  analisa  berupa  diagram  pohon  yang sangat mudah dimengerti.
b. Mudah  untuk dibangun, serta membutuhkan data  percobaan  yang  lebih  sedikit dibandingkan algoritma klasifikasi lainnya.
c. Mampu  mengolah  data  nominal  dan kontinyu.
d. Model yang dihasilkan dapat dengan mudah dimengerti,  beberapa  teknik  klasifikasi  yang berbeda  seperti  neural  network  menyajikan model  dengan  informasi  logis  yang  tersirat, sehingga perlu dipelajari.
e. Menggunakan teknik statistik sehingga dapat divalidasikan.
f. Cepat  dan  handal  dalam  mengolah  dataset besar.
g. Akurasi yang dihasilkan mampu menandingi teknik klasifikasi yang lainnya.
Berikut  tahapan  pembuatan  algoritma  Decition Tree  (C4.5):
- Tahap 1
Perhatikan label pada data, jika sama semua, maka  akan  dibentuk  daun  dengan  nilai  label data keseluruhan.
- Tahap 2
Menghitung  nilai  informasi  dengan  meng- gunakan  semua  data  yang  ada  dengan formula.
Info(D) =
∑
Dimana merupakan  probabilitas  tuple  dalam D  yang  menjadi  kelas dengan  asumsi  | |/|D|. (D) atau disebut juga entropy dari D merupakan rata-rata informasi yang diperlukan untuk identifikasi tuple dalam D (Alpaydın, 2010). Jika Nilai A adalah nilai diskrit, maka data D akan dipisahkan  sejumlah  nilai  data  A  sehingga  nilai setiap  cabang  akan  murni  dan  sejenis.  Setelah percabangan pertama, jumlah percabangan yang mungkin terjadi diukur dengan persamaan.
- Tahap 3
Menghitung  nilai  informasi  dengan  formula untuk  setiap  attribut  dengan  memperhatikan isi data dari attribut.
(D)= ∑
Dimana merupakan  bobot  dari partisi  j. (D) merupakan  informasi  yang diperlukan untuk mengklasifikasikan tuple dari D dari partisi A. semakin kecil hasil persamaan ini, semakin  baik  pula  partisi  yang  dihasilkan.  Nilai dari sebuah attribut menentukan penting tidaknya attribut  tersebut  dalam  penyusunan  pohon keputusan.  Jika  attribut  bernilai  kontinyu,  maka akan  dicari spilitpoint dengan  cara  mengurutkan seluruh  data  menurut  attribut  tersebut  dari  kecil ke besar, lalu dirata-rata antar satu data dengan data  setelahnya.  Nilai  informasi  akan  dihitung satu  persatu  calon spilitpoint yang  akan  dipilih yang terkecil.
- Tahap 4
Nilai gain untuk  setiap  attribut  akan diperhitungkan,  nilai  dengan gain tertinggi  akan dijadikan cabang dalam pohon keputusan.
gain(A ) = (D ) = (D)
- Tahap 5
Setelah  cabang  pohon  keputusan  terbentuk, perhitungan dilakukan kembali seperti tahap 1 sampai 4. Namun jika cabang telah mencapai maksimal  yang  diperbolehkan,  daun  akan terbentuk  dengan  nilai  mayoritas  dari  nilai data.

## 3. Metodologi Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  tahapan- tahapan  proses  yang  dilalui  ditunjukkan  seperti pada alur proses di bawah ini :

## 4. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji keakuratan  analisa  prediksi  penggunaan  BBM dengan  menggunakan  Algoritma  Decition  Tree (C4.5).  Data  yang  dianalisa  adalah  data penggunaan  BBM,  yaitu  semua  data  tersebut telah  disetujui  oleh  pihak  Kantor  Dinas Lingkungan  Hidup  dan  Kebersihan  Kecamatan Selong  Kabupaten  Lombok  Timur.  Dari  uji  coba 1,  2,  dan  3,  ditemukan  nilai  accuracy,  sensitivy, specitivity,  ppv,  dan  npv  pada  persamaan dibawah ini.
Tabel 4.1 : Hasil uji coba
Uji Coba 1 Uji Coba 2 Uji Coba 3 Accuracy 65.67% 66.67% 67.33% Sensitivy 56.96% 57.64% 58.01% Specitivity 94.29% 95.77% 98.55% Ppv 97.04% 97.78% 99.26% Npv 40.00% 41.21% 41.21%
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  diketahui  nilai akurasi dari uji coba 1 dengan K-Fold Validation 3 adalah 65.67%. Dan nilai akurasi dari uji coba 2  dengan  K-Fold  Validation  5  adalah  66.67%. Sedangkan  hasil  dari  nilai  akurasi  uji  coba  3 dengan  K-Fold  Validation  10  adalah  67.33%. Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa semakin  besar  nilai  K-Fold  Validation  yang digunakan  maka  semakin  tinggi  nilai  akurasi yang diperoleh.

## ALUR PROSES PENELITIAN
DATASET
Data Integrati Data Data
Algoritma Decition
- Accuracy - Confusion Metriks - AUC Data
MODEL ALGORITMA DECITION TREE (C4.5)

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  BBM dapat  diprediksi  dan  dievaluasi  dengan memanfaatkan teknik Data Mining menggunakan algoritma  Decition  Tree  (C4.5),  dari  data penggunaan  BBM  dengan  data  training  yang telah  diperoleh.  Metode  algoritma  Decition  Tree (C4.5)  yang  digunakan  pada  prediksi  ini  cukup baik  karena  menghasilkan  nilai  akurasi  67.33%. Dari  tiga  kali  percobaan  yang  telah  dilakukan dapat diketahui  hasil nilai K-Fold Validaton yaitu, semakin  besar  nilai  K-Fold  Validation  yang digunakan  maka  semakin  tinggi  nilai  akurasi yang  akan  diperoleh.  Metode  algoritma  Decition Tree (C4.5) yang digunakan dapat diketahui pula tingkat  penggunaan  yang  tinggi  dan  yang  baik, sehingga  dalam  menganalisa  data  metode  ini cukup  akurat  untuk  tetap  mengoptimalkan pemakaian BBM.

## Daftar Pustaka
[1] Susanto  Hariyanto,  (2012).  Segmentasi dan  Klasifikasi  Perilaku  Pembayaran Pelanggan  Pada  Perusahaan  Penyedia
Layanan  Multimedia  Dengan  Algoritma
K-Means dan C4.5.
[2] Evicienna,  (2012).  Penerapan  Algoritma
C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization  untuk  Prediksi  Hasil Pemilihan Legislatif DPRD DKI Jakarta. [3] Edy,  (2012).  Penerapan  Algoritma  C4.5
dengan Seleksi Atribut berbasis
Algoritma  Genetika  dalam  Diagnosa Penyakit Jantung.
[4] Siti Maspirah, (2011). Algoritma Klasifikasi C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization  untuk  Evaluasi  Penentuan kelayakan  Prmberian  Kredit  Koperasi Syariah.
[5] Mahindra  Suryaning  Praja,  S.kom.  Erna Zuni  Astuti,  M.kom.  Penerapan  Data MIning  untuk  Rekomendasi  Beasiswa pada  SMAN  1  Mlonggo  Menggunakan Algoritma C4.5.
[6] Desiyana  Lasut,  (2012).  Prediksi Loyalitas  Pelanggan  pada  Perusahaan Penyedia  Layanan  Multimedia  dengan Algoritma  C4.5  berbasis  Particle  Swarm Optimization.
[7] Moehamad  Rizki  Ilham.  Implementasi Data  Mining  menggunakan  Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kepuasan Pelanggan Taksi Kosti.