## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681

## Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation
Ritham Tuntun * , Kusrini, Kusnawi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia
Email: 1,* rithamtuntun10@gmail.com, 2 kusrini@amikom.ac.id, 3, khusnawi@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: rithamtuntun10@email.com
Abstrak− Pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kinerja  dari  dua  algoritma  data  mining  klasifikasi  yaitu algoritma K-Nearest Neighbor, dan C4.5 dengan menggunakan metode  K-fold cross validation. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data publik iris dengan jumlah 150 data dan target klas berjumlah 3 label yaitu iris-setosa, iris-versicolor, dan iris-virginica. Data training yang digunakan sebesar 97% atau 145 data dari 150 data, dan data  testing yang digunakan sebesar 3% atau 5 data, dan jumlah K pada K-fold cross validation sebesar 30 atau 30 kali tahap percobaan. Hasil penelitian yaitu  diperoleh  kinerja  algoritma  K-Nearest Neighbor sebesar  95,33%,  recall sebesar  95,33%,  dan  presisi  sebesar  96,27%. Sedangkan algoritma C4.5 memperoleh akurasi sebesar 96,00%, recall sebesar 94,44%, dan presisi sebesar 93,52%.
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor; C4.5; Cross validation; Klasifikasi; Data mining
Abstract− This study aims to compare the performance of two classification data mining algorithms, namely the K-Nearest Neighbor algorithm, and C4.5 using the K-fold cross validation method. The data used in this study are iris public data with a total of 150 data and 3 label target classes, namely iris-setosa, iris-versicolor, and iris-virginica. The training data used is 97% or 145 data from 150 data, and the testing data used is 3% or 5 data, and the number of K in the K-fold cross validation is 30 or 30 times the experimental stage. The results showed that the performance of the K-Nearest Neighbor algorithm was 95.33%, recall was 95.33%, and precision was 96.27%. While the C4.5 algorithm obtained an  accuracy of 96.00%, recall of 94.44%, and precision of 93.52%.
Keywords : K-Nearest Neighbor; C4.5; Cross validation; Classification; Data mining

## 1. PENDAHULUAN
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk memecah atau membagi-bagi suatu penemuan pengetahuan dalam  suatu  kumpulan  data. Data  mining adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  kumpulan  data  yang  besar.  Dalam data  mining terdapat  algoritma klasifikasi yang bertujuan untuk mengelompokan data berdasarkan terget variabel yang sudah ada atau memang ada [1]. Algoritma klasifikasi terbagi atas beberapa algoritma yang dua diantaranya yaitu algoritma K-NEAREST NEIGHBOR ( K-NN ) dan algoritma C4.5. Algoritma K-NEAREST NEIGHBOR adalah algoritma klasifikasi yang bekerja  dengan  cara  mengelompokan  data  baru  berdasarkan  jarak  data  tersebut  terhadap  jarak  beberapa  data training terdekat  atau  data  tetangga  ( Neighbor ).  Klasifikasi  data  baru  bergantung  pada  jumlah  klasifikasi  data terdekat dengan data baru tersebut [2]. Alur algoritma yang dilakukan pada metode K-NN untuk memprediksi class adalah  dengan  cara  menghitung similarity antara  data  yang  baru  dengan  data  yang  telah  ada  dan  telah klasifikasikan. Dengan kata lain metode ini bekerja berdasarkan data baru kepada data yang telah ada atau data training . [3]. Jadi algoritma K-NN menentukan hasil klasifikasi berdasarkan klasifikasi data dampau terdekat yang memiliki jumlah terbanyak. Sedangkan Algoritma C4.5 menentukan hasil klasifikasi berdasarkan pohon keputusan yang dibentuk dengan menggunakan data lampau. Algoritma C4.5 adalah supervised learning , maka memerlukan pra-klasifikasi variabel yang menjadi sasaran. Sekumpulan data latih harus dilakukan persiapan untuk membentuk algoritma  yang  memiliki  nilai-nilai  variabel  target.  Pada  algoritma  ini  dievaluasi  semua  atribut  dengan menggunakan ukuran statistik dalam bentuk information gain dan perhitungan entropy . Information gain adalah informasi atau ukuran efektivitas pada atribut dalam data classification [4]. Cross validation atau estimasi rotasi merupakan  suatu  teknik  validasi  model  untuk  menilai  dan  mengetahui  berapa  hasil  statistik  analisis  yang  akan menggeneralisasi himpunan data independen. Teknik dari cross validation adalah k-fold cross validation , dimana memecah data menjadi ‘k’ bagian set data dengan ukuran yang sama. Penggunaan k-fold cross validation untuk menghilangkan bias pada data. Training data dan testing data dilakukan sebanyak jumlah k yang ditentukan [5]. Penelitian  ini  akan  memecah  data menjadi  30  jumlah  ‘k’,  kemudian melakukan training data  dan testing data. Tujuan penggunaan k-fold cross validation pada proses training dan testing adalah untuk melakukan percobaan sebanyak  jumlah  ‘k’  sehingga  memperoleh  hasil  kinerja  yang  mungkin  dihasilkan  pada  setiap  kemungkinan percobaan yang dilakukan terhadap dataset. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan kinerja pada algoritma K-NN dengan  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  metode Cross  validation dengan  jumlah  ‘k’ sebanyak 30.
Penelitian  dengan  tujuan  melakukan  perbandingan  algoritma K-NN dan  algoritma  C4.5  juga  pernah dilakukan  [3]  dalam  penelitian  tersebut  dilakukan  perbandingan  algoritma K-NN dan  algoritma  C4.5  lalu melakukan komparasi hasil evaluasi kinerja kedua algoritma tersebut dengan mempertimbangkan nilai accuracy klasifikasi  metode  tersebut.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  setelah  ditambahkan  fitur  seleksi Forward

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
selection , algoritma C4.5 memperoleh tingkat akurasi sebesar 96.66%, sedangkan algortima K-NN memperoleh tingkat  akurasi  sebesar  98.34%.  maka  diketahui  algoritma K-NN lebih  unggul  jika  menggunakan  fitur forward selection pada  kasus  data  mahasiswa  yang  berpotensi  drop  out.  Penelitian  yang  hampir  serupa  juga  pernah dilakukan [6] penelitian tersebut juga melakukan perbandingan algoritma K-NN dan C4.5 tapi data yang digunakan adalah data-data nasabah peminjam pada koperasi.  Penelitian  tersebut bertujuan untuk mengetahui teknik atau algoritma manakah yang lebih unggul dalam melakukan dan memecahkan permasalahan tentang kredit macet yaitu dengan cara melakukan perbandingan nilai accuracy kedua algoritma itu. Hasil dari penelitian ini adalah diperoleh kinerja  algoritma K-NN mendapatkan  nilai  akurasi  sebanyak  45,21%  sedangkan  Algoritma  C4.5  mendapatkan nilai  akurasi  sebanyak  61,64%.  Maka  dapat  disimpulkan  metode  C4.5  lebih  baik  dibandingkan  metode K- NEAREST NEIGHBOR pada studi kasus penelitian ini. Perbedaannya terletak pada data yang digunakan yaitu data nasabah peminjam di koperasi, serta metode validasi pengujiannya.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  [7]  yaitu melakukan  perbandingan  algoritma data  mining seperti algoritma C4.5, naïve bayes , K-NEAREST NEIGHBOR , dan SVM dengan menggunakan data untuk prediksi nilai dan waktu  kelulusan mahasiswa prodi  teknik informatika. Tujuannya yaitu  Menerapkan algoritma data  mining serta membandingkan kinerja dari algoritma-algoritma tersebut. Pengujian kinerja algoritma menggunakan teknik atau metode Confusion matrix . Ukuran kinerja yang digunakan sebagai pertimbangan adalah akurasi, error, AUC, ROC. Pada penelitian tersebut didapatkan hasil perbandingan bahwa algoritma Naïve bayes lebih unggul karena memiliki tingkat kinerja yang paling baik pada semua kategori kinerja dengan nilai akurasi sebesar 76,79%, error hanya sebesar 23,17%, dan AUC sebesar 0,850. Selanjutnya diikuti algoritma C4.5 dengan nilai akurasi sebesar 75,96%,  algortima SVM dengan  nilai  akurasi  sebesar  74,04%,  dan  yang  terakhir  ada  algoritma K-NEAREST NEIGHBOR dengan nilai akurasi sebesar 68,05%. Penelitian dengan tujuan perbandingan algoritma data  mining juga pernah dilakukan [8] penelitian yang bertujuan untuk membandingkan kinerja dari algoritma klasifikasi seperti algoritma C4.5, Random Forest , SVM , dan naive bayes serta data yang digunakan yaitu data peserta JISC yang dengan jumlah 200 data. Hasil penelitian ini yaitu akurasai  algoritma C4.5, Random Forest , SVM dan Naive bayes pada dataset  kegiatan pramuka Jogja International  Scout  Camp  (JISC) Provinsi  Sumatera Utara tahun 2020 yaitu algoritma C4.5 didapatkan akurasi sebesar  86,67%,  Pada  algoritma  Random Forest didapatkan  akurasi  sebesar  83,33%,  Pada  algoritma SVM didapatkan akurasi sebesar 95%, Pada algoritma Naive bayes didapatkan akurasi sebesar 86,67%, maka diketahui abhwa akurasi  algoritma yang memiliki nilai  paling tinggi  adalah pada algoritma SVM dan paling kecil adalah pada algoritma random forest .
Penelitian  tentang  perbandingan  algoritma data  mining juga  pernah  dilakukan  [9]  yaitu  penelitian  yang bertujuan untuk mengetahui kinerja algoritma mana yang lebih baik diantara lima algoritma data mining seperti decision tree , Naïve bayes , k-nearest neighbour, ID3, dan CHAID dengan menggunakan uji test dan tools yang digunakan  adalah rapid  miner . Rapidminer adalah  suatu  platform  atau  software  untuk  Data  Science  yang dikembangkan  oleh  perusahaan Rapid  miner ,  yang  menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk  Machine learning , deep learning ,  text  mining,  dan  analisis  prediktif.  Aplikasi  biasa  digunakan  sebagai  aplikasi  untuk  kebutuhan bisnis dan komersil ataupun dengan tujuan untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, membuat  prototype dengan cepat,  dan  development  software,  serta  mendukung  langka-langkah  dalam  proses  machine learning termasuk persiapan data, visualisasi hasil, validasi dan pengoptimalan [10] sehingga dapat mengetahui performa yang baik dari algoritma-algoritma tersebut. Hasil penelitian tersebut yaitu hasil tertinggi dari nilai akurasi sebesar sebesar 85.00%  yaitu  algoritma K-NEAREST  NEIGHBOR .  sedangkan  untuk  nilai  AUC  sebesar  0.758  untuk  algoritma Chaid. dan dari asil uji t-test yang dilakukan bahwa algoritma id3, chaid dan Naive bayes merupakan algoritma dengan performa terbaik yang diterapkan pada dataset blogger.
Selanjutnya penelitian yang dilakukan [11] dengan tujuan untuk mengetahui metode dengan tingkat kinerja akurasi  yang paling tinggi  dalam studi kasus klasifikasi  karyawan sesuai  kriteria. Hasil dari  penelitian tersebut yaitu diperoleh metode C4.5 mempunyai nilai akurasi 73,33 %, K-NN mempunyai nilai akurasi 70 %, naive bayes mempunyai nilai akurasi sebesar 80 %. Sehingga dari ketiga metode tersebut maka diperoleh algoritma yang paling tepat yang digunakan yaitu Naive bayes karena memiliki nilai akurasi paling tinggi. Selain  penelitian  yang  berfokus  perbandingan  algoritma data  mining ,  ada  beberapa  penelitian  yang membahas tentang penggunaan metode cross validation seperti yang dilakukan [12] dengan tujuan menggunakan metode  pengujian  algoritma Cross  validation untuk  membandingkan  algoritma data  mining K-NN dan Naive bayes .  Hasil dari penelitian tersebut yaitu diperoleh rata-rata akurasi sistem ketika menggunakan K-NN sebesar 63,68 % dan standar deviasi 7,47. Sedangkan ketika diterapkan naive bayes classifier dihasilkan rata-rata akurasi sistem sebesar 79,71 % dan standar deviasi 3,55%. Dengan demikian naive bayes classifier akurasi sistem dalam melakukan klasifikasi lebih baik dibandingkan dengan K-NN . Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  [13]  tentang  implementasi  algoritma data  mining C4.5  dalam melakukan  klasifikasi  ketepatan  waktu  kelulusan  pada  mahasiswa  penerima  bidikmisi.  Dapat  diketahui  bahwa tingkat  kinerja  algoritma  C4.5  dapat  mencapai  persentase  sebesar  95%  paa  kasus  data  mahasiswa  penerima beasiswa bidik misi.
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  bersifat  publik  yaitu  dataset iris yang  memiliki  150  data,  4 variabel  atribut,  serta  3  label  target  kelas.  Metode  pengujian  dan  validasi  menggunakan  metode K-fold  cross

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
validation . Tujuan dari penelitian ini yaitu membandingkan tingkat kinerja dari algoritma K-NN dan C4.5 untuk mengetahui algoritma manakah yang memiliki tingkat kinerja yang lebih unggul pada dataset publik iris .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kinerja  dari  algoritma K-NN dan  algoritma  C4.5  dengan menggunakan  dataset  publik iris kemudian  memilih  atribut  yang  akan  digunakan,  menentukan  variabel  target (label)  klasifikasi,  mengkategorisasikan  data-data  sebaganyak  3  kategori  yaitu  pendek,  sedang,  dan  panjang, kemudian  menggunakan  metode K-fold  cross  validation ,  dan  terakhir  membandingkan  tingkat  kinerja  kedua algoritma  tersebut.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  ditunjukan  pada  Gambar  1. Langkah-langkah penelitian.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian

## 2.2 Alur Klasifikasi
Alur  klasifikasi  pada  penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  seleksi  data, preprocessing data,  transformasi  data, data mining , dan evaluasi. Proses-proses tersebut dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Seleksi data
Proses  seleksi  terhadap  data  yang  akan  digunakan  untuk data  mining yang  dalam  penelitian  ini  yaitu menggunakan algoritma klasifikasi.
b. Preprocessing data
Dalam penelitian ini yaitu melakukan pemilihan atribut yang akan digunakan seperti variabel a1, a2, a3, a4, dan label sebagai label target.
c. Transformasi data
Dalam penelitian ini menyalin data yang telah dipilih sebelumnya ke dalam format excel yang akan digunakan untuk proses data mining menggunakan aplikasi Rapidminer .
d. Data mining
Pada penelitian ini yaitu menerapkan model algoritma K-NN dan algoritma C4.5 untuk melakukan klasifikasi terhadap  data  yang  menjadi  bagian  dari  data training pada  setiap  tahap  sesuai  dengan  aturan k-fold  cross validation .
e. Evaluasi
Pada  penelitian  ini  yaitu  melakukan  pemeriksaan  hasil  klasifikasi  dari  model  algoritma data  mining sesuai dengan aturan k-fold cross validation .

## 2.3 Model Algoritma K-NN
Algoritma K-NEAREST NEIGHBOR merupakan teknik yang menentukan nilai jarak yang ada pada pengujian data testing terhadap data training berdasarkan nilai  terkecil pada nilai  tingkat  kedekatan ketetanggaan. Tujuan dari algoritma K-NEAREST  NEIGHBOR yaitu  untuk  melakukan  prediksi  klasifikasi  objek  baru  berdasarkan  atribut pada data latih. Algoritma K-NEAREST NEIGHBOR menggunakan prediksi klasifikasi kedeatan tetangga untuk melihat nilai prediksi dari sampel data uji yang baru [14]. Adapun rumus perhitungan pada algoritma K-NN adalah sebagai berikut [3] :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
Similarity (T,S) = x = ∑ 𝒇(𝑻𝒊,𝑺𝒊)∗𝒘𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 𝒘𝒊
(1)
nilai kedekatan berada diantara 0 sampai 1. Nilai 0 artinya kedua kasus tidak memiliki similarity , sedangkan nilai 1 artinya kedua kasus memiliki similarity mutlak.

## 2.4 Model Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 diciptakan oleh Ross Quinlan yang merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang juga dibuat oleh Quinlan. Beberapa pengembangan algoritma yang dilakukan pada C4.5 yaitu dapat mengatasi missing value, dapat  mengatasi  continue  data,  dan  pruning  [3].  tahap-tahap  yang  digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan dengan menggunakan metode algoritma C4.5, yaitu [1] :
a. Mempersiapkan data latih. Data latih biasanya didapatkan dari data masa lalu yang sudah ada sebelumnya dan sudah memiliki hasil klasifikasi
b. Menentukan root atau  akar  dari  pohon  keputusan. Root didapatkan  dari  atribut  yang  terpilih  dengan  cara menghitung nilai gain dari masing-masing atribut, atribut yang memiliki nilai gain tertinggi akan menjadi root pada  pohon  keputusan  trsebut.  Sebelum  menghitung  nilai gain ,  hitung  dahulu  nilai entropy dengan menggunakan rumus berikut:
Entropy(s) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: S : kumpulan kasus A : atribut n : jumlah partisi pi : proporsi dari Si terhadap S
c. menentukan nilai gain dengan metode informasi gain :
Gain(S,A) = Entropy(S) - ∑ 𝑆𝑖 𝑆 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan : S : kumpulan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S d. ulangi proses untuk mencari root hingga semua kasus terpartisi
e. Proses partisi Decision tree akan berhenti ketika:
1. Semua kasus dalam node N mendapat kelas yang sama.
2. Tidak ada atribut di dalam kasus yang dipartisi lagi.
3. Tidak ada kasus di dalam cabang yang kosong

## 2.5 Alur Validasi Pengujian
Metode  validasi  pengujian  yang  digunakan  yaitu  metode Cross  validation yaitu  metode  validasi  model  untuk menilai dan mengetahui berapa hasil statistik analisis yang akan menggeneralisasi himpunan data independen [5]. Pada penelitian ini data yang digunakan akan dibagi menjadi 30 subset data. Pada tahap pertama subset data ke-1 akan menjadi data testing dan subset data lainnya akan menjadi data training . Selanjutnya pada tahap kedua subset ke-2 akan menjadi data testing , sedangkan subset data lainnya menjadi data training . Proses pada tahap selanjutnya sama dengan penggunaan subset data sesuai dengan tahap yang dilakukan. Ilustrasi pembagian subset data dapat dilihat pada Gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah dataset yang bersifat publik yaitu dataset iris . Dataset iris adalah dataset yang berisi 3 jenis spesies bunga beserta ukuran petal dan sepalnya. Data ini tersedia dalam bentuk CSV pada Sklearn dan dalam format excel yang digunakan sebagai tabel. setiap baris menunjukkan jenis bunga yang berbeda, sedangkan kolom menunjukkan fitur data, yaitu: panjang sepal, lebar sepal, panjang petal, dan lebar petal. Ada 3 jenis bunga yaitu Setosa , Versicolor dan Virginica . Ada 50 sampel data untuk setiap jenis minat. Jadi jika di total ada sampel data 50x3 = 150 sampel data [15]. Adapun bentuk dari dataset yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1. Dataset publik iris .
Tabel 1. Dataset publik iris No.
id a1 a2 a3 a4 label 1 Id_1 5,1  3,5  1,4  0,2 Iris-setosa 2 Id_2 4,9  3,0  1,4  0,2 Iris-setosa 3 Id_3 4,7  3,2  1,3  0,2 Iris-setosa 4 Id_51 7,0  3,2  4,7  1,4  Iris-versicolor 5 Id_52 6,4  3,2  4,5  1,5  Iris-versicolor 6 Id_53 6,9  3,1  4,9  1,5  Iris-versicolor 7 Id_101  6,3  3,3  6,0  2,5 Iris-virginica 8 Id_102  5,8  2,7  5,1  1,9 Iris-virginica 9 Id_103  7,1  3,0  5,9  2,1 Iris-virginica

## 3.2 Seleksi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  variabel  atribut  yang  akan  digunakan  dalam  proses data  mining menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan algoritma C4.5. Variabel atribut yang digunakan adalah variabel a1 yang mewakili panjang sepal, variabel a2 yang mewakili lebar sepal, variabel a3 yang mewakili panjang petal, variabel a4 yang mewakili lebar petal, dan label yang menjadi label atau kelas target dari klasifikasi yang terdiri dari 3 target kelas yaitu iris-setosa , iris-versicolor , dan iris-virginica . Bentuk data hasil seleksi dapat dilihat pada Tabel 4. Hasil seleksi.
Tabel 4. Hasil seleksi No. a1 a2 a3 a4 label
1 5,1  3,5  1,4  0,2 Iris-setosa 2 4,9  3,0  1,4  0,2 Iris-setosa 3 4,7  3,2  1,3  0,2 Iris-setosa 4 7,0  3,2  4,7  1,4  Iris-versicolor 5 6,4  3,2  4,5  1,5  Iris-versicolor 6 6,9  3,1  4,9  1,5  Iris-versicolor 7 6,3  3,3  6,0  2,5 Iris-virginica 8 5,8  2,7  5,1  1,9 Iris-virginica 9 7,1  3,0  5,9  2,1 Iris-virginica
3.3 Preprocessing Data

## 3.3.1 Transformasi Data
Pada tahap ini data dipastikan menggunakan format file Microsoft excel agar data dapat diproses sesuai dengan algoritma data mining K-Nearest Neighbor dan algoritma C4.5 dengan bantuan aplikasi data mining Rapidminer dalam proses training data dan juga testing data.

## 3.3.2 Data Reduction
Data yang telah melalui proses seleksi dan transformasi selanjutnya akan melalui proses reduksi data. Pada tahap ini data pada variabel a1 yang mewakili panjang sepal, variabel a2 yang mewakili lebar sepal, variabel a3 yang mewakili panjang petal, dan variabel a4 yang mewakili lebar petal, akan dikategorisasikan menjadi 3 kategori data pada  masing-masing  variabel.  Pada  variabel  a1  dengan  nilai  4,3  sampai  5,4  dikategorikan  sebagai  ‘pendek’, variabel a1 dengan nilai 5,5 sampai dengan 6,7 dikategorikan sebagai ‘sedang’, variabel a1 dengan nilai 6,8 sampai dengan nilai 7,9 dikategorikan sebagai ‘panjang’. Variabel a2 dengan nilai 2,0 sampai 2,7 dikategorikan sebagai ‘pendek’, variabel a2 dengan nilai 2,8 sampai dengan 3,6 dikategorikan sebagai ‘sedang’, variabel a2 dengan nilai 3,7  sampai  dengan  4,4  dikategorikan  sebagai  ‘panjang’.  Variabel  a3  dengan  nilai  1  sampai  dengan  2,9 dikategorikan sebagai  ‘pendek’, variabel  a2 dengan nilai  3 sampai dengan 4,9 dikategorikan sebagai  ‘sedang’, variabel dengan nilai 5 sampai 6,9 dikategorikan sebagai ‘panjang’. Variabel a4 dengan nilai 0,1 sampai dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
0,8  dikategorikan  sebagai  ‘pendek’,  variabel  a4  dengan  nilai  0,9  sampai  dengan  1,7  dikategorikan  sebagai ‘sedang’, variabel a4 dengan nilai 1,8 sampai dengan 2,5 dikategorikan sebagai ‘panjang’. Bentuk dari kategorisasi data dapat dilihat pada Tabel 3. Kategorisasi data
Tabel 3. Kategorisasi data No. a1 a2 a3 a4 label 1 Pendek Sedang Pendek Pendek Iris-setosa 2 Pendek Sedang Pendek Pendek Iris-setosa 3 Pendek Sedang Pendek Pendek Iris-setosa 4 Panjang  Sedang Sedang Sedang Iris-versicolor 5 Sedang Sedang Sedang Sedang Iris-versicolor 6 Panjang  Sedang Sedang Sedang Iris-versicolor 7 Sedang Sedang  Panjang  Panjang Iris-virginica 8 Sedang Pendek  Panjang  Panjang Iris-virginica 9 Panjang  Sedang  Panjang  Panjang Iris-virginica

## 3.4 Algoritma K-Nearest Neighbor
Data  yang  telah  selesai  dipersiapkan  selanjutnya  akan  dilakukan  mining  menggunakan  algoritma data  mining . Yang  pertama  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor .  Algoritma K-NEAREST  NEIGHBOR merupakan metode data mining dengan cara menghitung kedekatan diantara case yang baru dengan kasus yang terdahulu. K- NN juga disebut ( lazy leaners ) dikarenakan metode ini bekerja hanya dengan melihat kedekatan dengan tetangga ( neighbor )  [16].  Data  disiapkan  dalam  bentuk  format  file Microsoft  excel ,  kemudian  akan  diimpor  ke  dalam aplikasi Rapidminer . Selanjutnya data yang telah diimpor kemudian akan disambungkan dengan operator Cross validation dengan banyak jumlah ‘k’ pada k-fold sebanyak 30. Bentuk proses tahap ini pada aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 6. Data ke cross validation .
Gambar 6. Data ke cross validation
Selanjutnya di dalam operator cross validation akan ditambahkan operator Split Data yang digunakan untuk membagi partisi data yang akan digunakan sebagai data testing dan data training . Pembagian data yaitu sebesar 97% sebagai  data training atau dalam rasio  sebesar 0,97, dan 3% sebagai  data testing atau dalam rasio  sebesar 0,03. Selanjutnya operator Split Data disambungkan dengan operator model K-NN dengan jumlah k pada K-NN adalah k=3. Langkah selanjutnya adalah menyambungkan model K-NN dengan operator Apply Model, dan dari Apply Model disambungkan ke operator Performance untuk mengetahui tingkat kinerja dari algoritma K-Nearest Neighbor pada data iris dengan menggunakan metode k-fold cross validation dan ‘k’ pada cross validation sebesar 30 atau 30 tahap percobaan. Ukuran kinerja algoritma yang akan dilihat adalah tingkat akurasi, classification error, recall , dan presisi. Bentuk proses tahap ini pada aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 7. Algoritma K- NN .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
Setelah desain proyek telah terbentuk, selanjutnya adalah menjalankan desain proyek tersebut. Hasil tingkat kinerja yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 8. Kinerja K-NN .
Gambar 8. Kinerja K-NN
Berdasarkan  hasil  pada  Gambar  8,  dapat  diketahui  tingkat  kinerja  algoritma K-Nearest  Neighbor pada dataset iris dengan menggunakan metode cross validation dan jumlah ‘k’ pada cross validation sebesar 30 yaitu nilai akurasi sebesar 95,33%, nilai recall sebesar 94,44%, dan nilai presisi sebesar 93,70%.

## 3.5 Algoritma C4.5
Selanjutnya data publik iris akan digunakan untuk proses data mining menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C 4.5 termasuk kedalam kategori algoritma Decision tree yang memiliki masukan berupa data training dan testing samples.  Algoritma C4.5 termasuk ke dalam kategori algoritma Decision Tree . Pada algoritma ini memiliki dua masukan yaitu data training dan testing samples. Training samples adalah data contoh yang akan digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya sebelumnya [17].  Data disiapkan dalam bentuk format file Microsoft  excel ,  kemudian  akan  diimpor  ke  dalam  aplikasi Rapidminer .  Selanjutnya  data  yang  telah  diimpor kemudian akan disambungkan dengan operator Cross validation dengan banyak jumlah ‘k’ pada k-fold sebanyak 30. Bentuk proses tahap ini pada aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 9. Data ke cross validation .
Gambar 9. Data ke cross validation
Selanjutnya di dalam operator cross validation akan ditambahkan operator Split Data yang digunakan untuk membagi partisi data yang akan digunakan sebagai data testing dan data training . Pembagian data yaitu sebesar 97% sebagai  data training atau dalam rasio  sebesar 0,97, dan 3% sebagai  data testing atau dalam rasio  sebesar 0,03. Selanjutnya operator Split Data disambungkan dengan operator model Decision Tree dengan nilai confidence = 0.1, maximal depth = 10, minimal gain 0.01, minimal leaf size = 2. Langkah selanjutnya adalah menyambungkan model Decision Tree dengan operator Apply Model, dan dari Apply Model disambungkan ke operator Performance untuk  mengetahui  tingkat  kinerja  dari  algoritma C4.5  pada  data iris dengan  menggunakan  metode k-fold  cross validation dan ‘k’ pada cross validation sebesar 30 atau 30 tahap percobaan. Ukuran kinerja algoritma yang akan dilihat  adalah  tingkat  akurasi, classification error, recall ,  dan  presisi.  Bentuk  proses  tahap  ini  pada  aplikasi Rapidminer dapat dilihat pada Gambar 10. Algoritma C4.5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
Setelah  desain  proyek  telah  terbentuk,  langkah  selanjutnya  yaitu  menjalankan  desain  proyek  yang telah dibuat. Hasil tingkat kinerja yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 11. Kinerja C4.5.
Gambar 11. Kinerja C4.5
Berdasarkan hasil pada Gambar 11, diketahui bahwa tingkat kinerja algoritma C4.5 pada dataset iris dengan menggunakan metode cross validation dan jumlah ‘k’ pada cross validation sebesar 30 yaitu nilai akurasi sebesar 96.00%, nilai recall sebesar 93,44%, dan nilai presisi sebesar 93,52%.
Berdasarkan hasil implementasi kedua algoritma tersebut, maka didapatkan hasil perbandingan algoritma yang dapat dilihat pada Tabel 4. Hasil perbandingan.
Tabel 4. Hasil perbandingan No Algoritma Kinerja Akurasi Recall Presisi 1 K-Nearest Neighbor 95.33% 94.44%  93.70% 2 C4.5 96.00% 94.44%  93.52%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  didokumentasikan  pada  poin  Hasil  dan  Pembahasan,  maka  didapatkan kesimpulan  bahwa  tingkat  kinerja  algoritma data  mining pada  data  publik iris yang  diuji  dan  divalidasi menggunakan  metode k-fold  cross  validation dengan  jumlah  ‘k’  pada k-fold  cross  validation sebesar  30,  yaitu algoritma  C4.5  lebih  unggul  dengan  tingkat  akurasi  yang  lebih  besar  yaitu  96,00%,  unggul  dari K-Nearest Neighbor dengan  tingkat  akurasi  95,33%.  Untuk  tingkat recall memiliki  persentase  yang  sama  yaitu  sebesar 94,44%,  dan  untuk  tingkat  presisi  algoritma  C4.5  sebesar  93,52%,  sedangkan  untuk  tingkat  presisi  algoritma algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 93,70%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terimakasih saya sampaikan kepada pihak STMIK Multicom Bolaang Mongondow yang telah mendukung dan memfasilitasi saya dalam melakukan penelitian hingga ke tahap publikasi.

## REFERENCES
[1] Kusrini  and  L.  Taufiq  Emha, Algoritma  Data  mining  Yogyakarta ,  no.  February.  2009.  [Online].  Available: https://books.google.co.id/books?id=-Ojclag73O8C&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false
[2] S. Santoso, Statistik Deskriptif Konsep dan Aplikasi dengan Microsoft excel dan SPSS . 2003.
[3] Y. D. Atma and A. Setyanto, “Perbandingan algoritma c4.5 dan K-NN dalam identifikasi mahasiswa berpotensi drop out,” Metik J. ISSN  2580-1503 , vol. 2, no. 2, pp. 31–37, 2018.
[4] D. Suyanto, Data mining Untuk Klasifikasi Dat , no. x. Bandung: Informatika, 2019.
[5] D. J. Hand, Principles of data mining , vol. 30, no. 7. 2007. doi: 10.2165/00002018-200730070-00010.
[6] A. Setianingrum, A. Hindayanti, D. M. Cahya, and D. S. Purnia, “Perbandingan Metode Algoritma K-NN &  Metode Algoritma C45 Pada Analisa Kredit Macet (Studi Kasus PT Tungmung Textil Bintan),” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 2, pp. 78–92, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i2.11166.
[7] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode Data  mining Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve bayes , Knn Dan Svm ,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[8] M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall , dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest , SVM dan Naive  bayes ,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[9] Ardiyansyah, P. A. Rahayuningsih, and R. Maulana, “Analisis Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid miner ,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 20–28, 2018.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4681
[10]  R. Nofitri and N. Irawati, “Analisis Data Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer ,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[11]  F. N. Hasan, N. Hikmah, and D. Y. Utami, “Perbandingan Algoritma C4.5, KNN, dan Naive bayes untuk Penentuan Model Klasifikasi Penanggung jawab BSI Entrepreneur Center,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, p. 169, 2018, doi: 10.33480/pilar.v14i2.908.
[12]  F. Tempola, M. Muhammad, and A. Khairan, “Perbandingan Klasifikasi Antara KNN dan Naive bayes pada Penentuan Status Gunung Berapi dengan K-fold cross validation ,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 577, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855983.
[13]   t ramadhan,  e suswaini, and  a uperiati, “Implementasi Algoritma C4. 5 Dalam Klasifikasi Ketepatan Waktu Kelulusan Pada Data Mahasiswa Penerima Beasiswa Bidikmisi (Studi …,” Student Online J. … , vol. 2, no. 2, pp. 1348–1357, 2021, [Online]. Available: https://soj.umrah.ac.id/index.php/sojft/article/view/1014
[14]  H. N. Zerlinda, I. Slamet, and E. Zukhronah, “Klasifikasi Calon Penerima Bidikmisi Dengan Menggunakan,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 Umt Klasifikasi , pp. 88–93, 2019.
[15]  I. Prihandi, “KNN on Iris Data with Python Programming,” vol. 2, no. 7, pp. 6–8, 2019.
[16]  F. Gorunescu, Data mining: Concepts, models and techniques , vol. 12. 2011. doi: 10.1007/978-3-642-19721-5.
[17]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data mining Dan Pengujian . Yogyakarta, 2019.