Volume  7 No.1 Januari 2015 ISSN : 2085 – 1669 e-ISSN : 2460 – 0288 Website : jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek Email :  jurnalteknologi@ftumj.ac.id

## U  N  I  V  E  R  S  I  T  A  S   M  U  H  A  M  M  A  D  I  Y  A  H   J  A  K  A  R  T  A

## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KALSIFIKASI
MENGGUNAKAN DECISION TREE DAN REGRESI
Popy Meilina 1,*
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jakarta
Jl. Cempaka Putih Tengah 27 Jakarta 10510
*E-mail: popy.meilina@gmail.com
Diterima:  31 Agustus 2014 Direvisi: 23 September 2014 Disetujui:  11 Nopember 2014

## ABSTRAK
Konversi  Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  ke  Bahan  Bakar  Gas  (BBG)  yang  dilakukan  pemerintah  bermula  atas melimpahnya  gas  di  bumi  Indonesia.  kabupaten  Cilacap  melakukan  survey  terhadap  masyarakat  untuk menentukan  masyarakat  mana  yang  lebih  diprioritaskan  untuk  mendapatkan  bantuan  pemberian  kompor  gas beserta tabungnya. Berdasarkan survey pada tahun 2010 di Kabupaten Cilacap Kecamatan Kroya terdapat 17 kelurahan  dengan  28.131  data  dengan  31  field  atau  kolom.  Data  diolah  dengan  beberapa  tahapan  yaitu  : pengecekan data, integrasi data, target data, preprocessing, visualisasi, proses data mining, dan pengetahuan. Pada proses data mining dilakukan proses decision tree, regresi, dan k means untuk clustering yang ditampilkan dalam  bentuk  scatter  plot.  Berdasarkan  decision  tree  maka  diperoleh  data  kelurahan  yang  menjadi  prioritas untuk diberi bantuan yaitu : Kelurahan Bajing Kulon, Kedawung, Pekuncen, dan Pesanggarahan.  Atribut yang digunakan  untuk  proses  regresi  yaitu  per  kelurahan  dengan  variabel  x  yaitu  pendidikan  atau  pekerjaan  dan variabel y yaitu penghasilan .
Kata kunci: data mining, decision tree, regresi

## ABSTRACK
A conversion from oil fuel to gas fuel that done by Indonesian Government are based on the overwhelming gas in Indonesia. Cilacap District has done a survey to people that live there in order to determine which people that would be consider to be prioritized to get subsidiary gas stove and gas tube. Based on survey in 2010 at Kroya an administrative area on Cilacap District, that have 17 villages with 28.131 data and 13 field aply. Data was processed  with  several  stages,  which  is:  data  checking,  data  integration,  data  target,  preprocessing,  visualize and  data  mining  process.  In  data  mining  process,  there  were  comparison  of  three  methods  that  are  Decision Tree, Regression, and K-Means Clustering which visualize in a form of Scatter Plot. Results with decision tree method  gain  that  subsidiary  priorities  are  following  villages;  Bajing  Kulon,  Kedawung,  Pekuncen  and Pesanggrahan.  While  on  Regression  method  using  education  and  job  status  for  x  variable  and  income  for  y variable.
Keywords : data mining, decision tree, regression

## PENDAHULUAN
Indonesia  dengan  kekayaan  gas  alam yang  sangat  besar,  seharusnya  pengadaan enegi gas dapat dimaksimalkan untuk memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri.  Namun masyarakat  masih  sedikit  yang  memanfaatkan
kekayaan  ini.  Masyarakat  masih  memandang Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  sebagai  energi yang utama dalam kegiatan sehari-harinya.
Jumlah  subsidi  untuk  BBM  yang sangat besar, dan kondisi Indonesia yang sudah menjadi net importir minyak menjadi beberapa alasan bagi Indonesia untuk segera melakukan
Jurnal Teknologi Volume 7 No. 1 Januari 2015                                                                                                                      ISSN : 2085 – 1669 Website : jurnal.ftumj.ac.id/index.php/jurtek                                                                                                                       e-ISSN : 2460 – 0288 e-ISSN : 2460 – 0288
program  konversi  BBM  ke  Bahan  Bakar  Gas (BBG).
Diawali  dengan  keinginan  pemerintah untuk  mengkonversi  Bahan  Bakar  Minyak (BBM)  ke  Bahan  Bakar  Gas  (BBG),  sehingga BUMN (Badan Usaha Milik Negara)
khususnya  di  kabupaten  Cilacap  pada  tahun 2009 berusaha untuk memaksimalkan keinginan  pemerintah  yang  kemudian  akan memberikan  secara  cuma-cuma  kompor  gas dan  tabung  gas  untuk  golongan  yang  tidak mampu, dan kemudian BUMN pun melakukan survey secara  menyeluruh  untuk  mendapatkan data  yang valid kelompok  masyarakat  mana yang diprioritaskan pertama untuk mendapatkan bantuan tersebut.
Berdasarkan data survey yang dilakukan BUMN Peneliti bermaksud menggunakannya untuk mendapatkan pengetahuan  sehingga  bisa  dimanfaatkan  oleh berbagai  pihak  untuk  kepentingan  tertentu khususnya  dalam  hal  ini  pemerintah  terkait. Analisa  yang  dilakukan  menggunakan  Data Mining  berdasarkan  dari  karakteristik  data yang  diperoleh  seperti  Pekerjaan,  Pendidikan, Penghasilan  dan  atau  Pengeluaran  sehingga hasil  yang  didapat  diharapkan  lebih  tepat sasaran.
Data Mining (Penambangan data) merupakan bidang ilmu multidisplin, menggambarkan area-area kerja yang termasuk didalamnya  adalah  teknologi  basis  data, pembelajaran mesin, statistik, pengenalan pola, pengambilan  informasi,  jaringan  saraf  tiruan, sistem  berbasis  pengetahuan,  kecerdasan buatan, komputasi kinerja-tinggi, dan visualisasi data [Han & Kamber, 2006].
Ada  banyak  metodologi  Data  Mining, salah  satu  yang  populer  adalah  Pohon Keputusan  ( Decision  Tree ).  Pohon  keputusan merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang sangat  menarik  yang  melibatkan  konstruksi pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  node keputusan yang di hubungkan dengan cabang- cabang  dari  simpul  akar  sampai  ke  node  daun (akhir).  Pada  node  keputusan  attribut  akan diuji,  dan  setiap  hasil  akan  menghasilkan cabang. Setiap cabang akan diarahkan ke node lain  atau  ke  node  akhir  untuk  menghasilkan suatu keputusan (Larose, 2005).
Menurut Maimon (2005), pohon keputusan adalah salah satu metode klasifikasi yang  dinyatakan  sebagai  partisi  rekursif. Pohon  keputusan  terdiri  dari  node  yang
membentuk  pohon  yang  berakar,  semua  node memiliki  satu  masukan.  Node  yang  keluar disebut node tes. Node yang lain disebut node keputusan  atau  sering  disebut  node  daun. Setiap simpul internal membagi dua atau lebih sub-ruang  sesuai  dengan  kategori  attribut  dan akan  dipartisi  sesuai  dengan  nilai  kategori kasus. Kasus-kasus tersebut membentuk pohon keputusan yang menghasilkan problem solving.
Klasifikasi data mining adalah penempatan  objek-objek  ke  salah  satu  dari beberapa  kategori  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Klasifiksi  banyak  digunakan untuk  memprediksi  kelas  pada  suatu  label tertentu,  yaitu  dengan  mengklasifikasi  data (membangun  model)  berdasarkan  training  set dan nilai-nilai (label kelas) dalam mengklasifikasikan atribut tertentu dan menggunakannya  dalam  mengklasifikasikan data  yang  baru.  Pohon  keputusan  biasanya digunakan untuk mendapatkan informasi untuk tujuan  pengambilan  sebuah  keputusan.  Pohon keputusan  dimulai  dengan  sebuah  root  node (titik  awal)  yang  digunakan  oleh  user  untuk mengambil  tindakan.  Berdasarkan  node  root ini, user memecahkan leaf node sesuai dengan algoritma  decision  tree.  Regresi  linier  adalah metode  statistika  yang  digunakan  untuk membentuk  model  hubungan  antara  variabel terikat  (dependen)  dengan  satu  atau  lebih variabel bebas (independen). Apabila banyaknya  variabel  bebas  hanya  ada  satu, disebut  sebagai  regresi  linier  sederhana, sedangkan  apabila  terdapat  lebih  dari  1 variabel  bebas,  disebut  sebagai  regresi  linier berganda [Xin Yan dan Xiao Gang Su, 2009).
Berikut  di  bawah  ini  adalah  tampilan data yang Peneliti gunakan.
Poppy Meilina : Penerapan Data Mining Dengan Metode Kalsifikasi Menggunakan Decision Tree Dan Regresi Jurnal Teknologi  7 (1) pp 11 – 20 © 2015
Gambar 1.  Tampilan sumber data (data mentah) hasil survey Pihak BUMN pada Kabupaten Cilacap

## Kecamatan Kroya
Seperti  terlihat  pada  gambar  1  terdapat beberapa  field  yang  dijadikan  pedoman  bagi pihak  BUMN  yaitu:  Kategori,  kabupaten, kecamatan, kelurahan, dusun, rt, rw, nama, no id, no ktp, no kk, alamat, no sk, jenis kelamin,
pendidikan,  pekerjaan,  pengeluaran,  jumlah keluarga, masak, liter, dan lain-lain. Data yang ada  yaitu  28.131  survey  data  dengan  31  field atau kolom.
Dibawah  ini  adalah  field-field  yang diambil  dari  data  kependudukan  Kecamatan Kroya yang ada pada data MS. Excell.
Tabel 1 Tabel Data Penduduk Atribut Keterangan Kategori Didalamnya  mencakup  data  yang  terdiri  dari  :  Rumah Tangga  tetap,  Usaha  Kecil  Menengah  (UKM),  Rumah Tangga Musiman Kelurahan Mencakup  17  macam  Kelurahan  yang  ada  pada Kecamatan Kroya Jenis Kelamin Merupakan jenis kelamin penduduk  yang bersangkutan Pendidikan Merupakan  jenjang  pendidikan  akhir  yang  diselesaikan oleh penduduk yang bersangkutan Pekerjaan Jenis pekerjaan yang dilakoni oleh setiap penduduknya Pengeluaran Seberapa  banyak  pengeluaran  yang  dikeluarkan  oleh setiap keluarga perbulannya Jumlah keluarga Banyaknya jumlah anggota setiap keluarga Masak Dengan menggunakan apa setiap penduduknya memasak Liter Jumlah  liter  yang  dihabiskan  oleh  penduduknya  jika memasak dengan menggunakan kompor minyak Rupiah Jumlah  pengeluaran  untuk  minyak  tanah  yang  harus dibeli oleh penduduk yang memasak dengan menggunakan kompor minyak.

## METODE
Sumber data untuk penelitian merupakan data  hasil  survey yang  dilakukan  oleh BUMN  Kabupaten  Cilacap  Kecamatan  Kroya pada tahun 2009 . Data yang digunakan dalam penelitian ini  sebanyak  28.131  data  pada Kecamatan  Kroya  yang  terdiri  dari  17 kelurahan.  Langkah-langkah  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Pengecekan Data (Proses Pembersihan
Data)
Dalam Penelitian  kali ini dicari hubungan
beberapa  atribut  dari  data  yang  ada.  Karena tidak  semua  tabel  yang  digunakan  maka  perlu dilakukan  pembersihan  data  yang  akan  diolah benar-benar relevan dengan yang dibutuhkan. mengapa  data  perlu  di  bersihkan sebelum  diproses  ?  Hal  ini  terjadi  karena biasanya  data  yang  akan  digunakan  belum baik, penyebabnya antara lain :
- Incomplete  :  kekurangan  nilai-nilai  pada atribut atau atribut tertentu lainnya.
- Noisy  :  berisi  kesalahan  atau  nilai-nilai outlier  yang  menyimpang  yang  tidak sesuai dengan data yang lainnya
- Inconsisten : ketidakcocokan dalam penggunaan  kode  atau  nama.  Disini kualitas  data  yang  baik  didasarkan  oleh keputusan  yang  baik  dan  data  warehouse memerlukan  integrasi  kualitas  data  yang konsisten.
Pada  tahap  ini  proses  Pembersihan  data menggunakan  dua  tools  yaitu,  Microsoft Excell dan Orange.
2. Proses Pengintegrasian Data Integrasi  data  merupakan  penggabungan data dari berbagai database ke dalamsatu database baru. Disini proses mengubah  data  atau  konversi  data  dalam bentuk numerik. Sama seperti tahap sebelumnya, pada tahap ini proses pengintegrasian  data  menggunakan  dua  tools yang  saling  mendukung  satu  sama  lain,  yaitu Microsoft Excell dan Orange.
3. Target Data Tahap ini merupakan penjelasan mengenai  data  yang  siap  digunakan  dalam proses data mining, dimana target data menjadi input untuk proses-proses selanjutnya.

## 4. Preprocess
Sebelum  diproses  data  mining  sering  kali diperlukan preprocessing. Datapreprocessing menerangkan tipe-tipe proses yang melaksanakan data mentah untuk
mempersiapkan  proses  prosedur  yang  lainnya. Tujuannya preprocessing dalam  data  mining adalah  mentransformasi  data  ke  suatu  format yang prosesnya lebih mudah dan efektif untuk kebutuhan  pemakai,  dengan  indikator  sebagai berikut :
 Mendapatkan hasil yang lebih akurat
 Pengurangan waktu komputasi untuk large scale problem  Membuat  nilai  data  menjadi  lebih  kecil tanpa merubah informasi yang dikandungnya.  Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk preprocessing seperti :
a. Sampling , menyeleksi subset representatif  dari  populasi  data  yang besar. b. Diskretisasi, Bagian  dari  data  reduksi tetapi memiliki arti penting
tersendiri, terutama untuk data numerik.
c. Remove missing
d. Continuize
e. Impute
f. Feature selection
5. Visualisasi
Tahap selanjutnya adalah visualisasi data, yaitu  melihat  data  dengan  menggunakan penjabaran  secara  grafis  seperti  Histogram, distribution  diagram,  diagram  titik  atau penjabaran secara lokasi seperti mean, median, modus, kuartil dan persentil.
6. Proses Data Mining
Tahap  ini  merupakan  tahap  pembentukan decision tree, regresi, dan klasifikasi K-means. Proses  yang  dilakukan  pada decision  tree menggunakan software orange dan  proses untuk mencari regresi serta K-Means
menggunakan software matlab.
7. Pengetahuan
Diharapkan  setelah  melalui  setiap  tahapan maka  akan  dihasilkan  sebuah  pengetahuan yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  kepentingan pemerintah dan masyarakat.
Mulai
Sumber Data Cek Data (Cleaning) Cleaning Integrasi Data Pengintegrasian Data Proses Pemilihan Data Target Data Preprocess Visualisasi Data Proses Data Mining Pengetahuan Selesai

## Gambar 2. Metodologi Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian yang dilakukan melalui beberapa proses yaitu :
 PreProcessing
PreProcessing  yang  dilakukan  yaitu  proses pembersihan  data  mengalami  tiga  tahap pembersihan  yaitu: Incomplete,  Noisy dan Inconsisten .  Berikut  dibawah  ini  penjelasan dan prosesnya.
1. Incomplete Pada  tahap  ini,  penulis  membersihkan data berdasarkan data yang tidak lengkap atau data  yang  tidak  terisi.  Kesimpulan  dari  tahap ini  adalah  pembersihan  data,  dalam  artian
bahwa jika attribute data tersebut kosong atau tidak terdapat nilai didalamnya  maka attribute data tersebut akan dihapus. Hal tersebut di atas dikarenakan  penulis  tidak  memiliki  data pendukung  untuk  mengisi attribute data  yang kosong.

## 2. Noisy dan Inkonsistensi Data
Merupakan  suatu  data  yang  memiliki kelainan, hal ini dikarenakan karena kesalahan operator  dalam  memasukkan  data  kedalam database,  permasalahan  pada  pentransmisian data,  keterbatasan  teknologi,  atau  tidak dilakukannya  penyeragaman  data,  seperti  data wilayah, jenis kelamin, dan lain sebagainya.
Proses pembersihan
data ini menggunakan  suatu  tools  data  mining  yaitu Orange.

## Pengubahan Data menjadi Numeric
Pada  langkah  selanjutnya  data  yang  sudah dibersihkan  akan  diubah  value  nya  menjadi bentuk  numeric,  hal  ini  dimaksudkan  agar pengolahan  data  pada  MatLab  dapat  lebih mudah  dan  cepat,  karena  MatLab  hanya memproses data-data numeric.

##  Kategori
Pada attribute kategori data akan diubah menjadi numeric dari 1-3, berikut dibawah ini tabel pengintegrasian data pada attribute kategori.

## Tabel 2 Pengintegrasian data Kategori
Data awal Konversi data numeric Rumah Tangga Tetap 1.00 UKM 2.00 Rumah Tangga Musiman 3.00
 Kabupaten
Sama  seperti  halnya  pada  langkah  pertama maka  data  atau  attribute  kabupaten    Cilacap akan  diubah  menjadi  bentuk  numeric.  Seperti terlihat pada tabel dibawah.
Tabel 3. Transformasi data Kabupaten Data awal Konversi data numeric Cilacap 1  Kecamatan
Pengubahan  pun  berlanjut  pada  data  atau attribute  Kecamatan,  hal  yang  dilakukan  pun
sama seperti pada langkah-langkah sebelumnya.
Tabel 4. Transformasi data Kecamatan Data awal Konversi data numerik Kroya 102
Disini  penulis  mengubah  data  kecamatan Kroya  menjadi  bentuk  numeric  “102”  untuk memudahkan  dalam  pengenalan  pada  17 kelurahan  yang  ada  pada  kecamatan  tersebut. yang akan ditampilkan pada tabel dibawah ini.

## Tabel 5. Transformasi data Kelurahan
Data awal Kecamatan Konversi data numerik Ayamalas 10201 Bajing 10202 Bajing Kulon 10203 Buntu 10204 Gentasari 10205 Karangmangu 10206 Karang Turi 10207 Kedawung 10208 Kroya 10209 Mergawati 10210 Mujur 10211 Mujur Lor 10212 Pekuncen 10213 Pesanggrahan 10214 Pucung Kidul 10215 Pucung Lor 10216 Sikampuh 10217
 Pendidikan Pada  attribute  Pendidikan  data  akan  diubah menjadi  numeric  dari  1-5,  berikut  dibawah ini tabel  pengintegrasian  data  pada attribute Pendidikan.
Tabel 6. Transformasi data Pendidikan
Data awal Konversi data numerik SD 1 SLTP 2 SLTA 3 Universitas 4 Lainnya 5
 Pekerjaan Pada  attribute  Pekerjaan  data  akan  diubah menjadi  numeric  dari  1-3,  berikut  dibawah ini tabel  pengintegrasian  data  pada attribute Pekerjaan.
Tabel 7.Transformasi data Pekerjaan
Data awal Konversi data numeric PETANI 1 SWASTA 2 Lainnya 3 PNS 4 TNI/POLRI 5
 Pengeluaran
Pada  attribute  Pengeluaran  data  akan  diubah menjadi  numeric  dari  1-3,  berikut  dibawah ini tabel  pengintegrasian  data  pada attribute Pengeluaran.
Tabel 8. Transformasi data Pengeluaran Data awal Konversi data numeric 500 Ribu 1 500 Ribu – 1 Juta 2 1 Juta – 1,5 Juta 3 >1,5 juta 4  Masak
Pada attribute Masak data akan diubah menjadi numeric  dari  1-3,  berikut  dibawah  ini  tabel pengintegrasian data pada attribute Pekerjaan.
Tabel  9. Transformasi data Masak
Data awal Konversi data numerik Minyak Tanah 1 Kayu Bakar 2 Lainnya 3

## Transformasi Data
Tahapan Transformasi data adalah pengubahan format  data  tersimpan  menjadi  bentuk  standar format  file  yang  sesuai  dengan  aplikasi  yang akan  digunakan.  Pada  penelitian  kali  ini, penulis  menggunakan  aplikasi  MatLab  untuk melakukan  proses  data  mining  dengan  Proses Aturan  Prediksi  menggunakan  Regresi  Linear, aturan  Klasifikasi  menggunakan  Decision Tree.  Pengubahan  atau  Transformasi  data  ke dalam  format  file  yang  sesuai  adalah mengubah  format  file  data  sebelumnya  yang merupakan  bentuk  file  Tab  Delimited  yaitu Text atau .txt menjadi bentuk .dat.
 Proses Data Mining
Pada  tahapan  ini  Peneliti  mencoba membuat  proses  aturan  klasifikasi  pada  data mining menggunakan decision tree . Algoritma klasifikasi  akan  menggunakan  data  tersebut
untuk menghasilkan
pengetahuan.
Pengetahuan  yang  hendak  dihasilkan  dalam klasifikasi adalah untuk menggolongkan bagaimana ketentuan seorang warga mendapatkan  suatu  bantuan,  baik  itu  bantuan secara  materiil  ataupun  bantuan  yang    bersifat pelatihan agar warga tersebut dapat meningkatkan  kesejahteraan  hidupnya.  Pada proses  ini,  Peneliti  mengambil  attribute kelurahan, pendidikan, pekerjaan dan pengeluaran  untuk  menentukan  siapa  warga yang memiliki ketentuan tersebut diatas berhak menerima  bantuan.  Berikut  ini  merupakan tahapan  awal  sampai  akhir  proses  klasifikasi dengan  decision tree dengan  menggunakan
Orange. 1. Input Data Langkah awal proses ini adalah memasukan  data  yang  telah  dianalisa  dan diproses dengan metode Cleansing
(Pembersihan  Data).  Data  tersebut  merupakan data  valid  yang  dibutuhkan  untuk  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  Orange.
Berikut dibawah ini adalah langkah- langkahnya.
a. Pilih  Widget  File  pada  tabulasi  Data  di Orange,  seperti  terlihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Widget File pada Orange
Setelah  Widget  File  berada  pada  kanvas, maka selanjutnya.
b. klik  dua  kali  pada  widget  File  tersebut untuk  melihat  propertiesnya  dan  memilih file  data  yang  terdapat  pada  direktori tersimpan,  terlihat  pada  gambar  dibawah ini.
Gambar 4. Tampilan Properties Widget File pada Orange
2. Lihat Data Untuk  melihat  data  yang  telah  dipilih pada langkah pertama, dapat dilakukan dengan meletakkan widget Data Table di kanvas yang terdapat  pada  tabulasi  yang  sama  dengan widget File yaitu tabulasi Data.
Gambar 5. Tampilan Widget Data Table pada Orange.
Setelah  Widget  Data  Table  diletakkan pada  kanvas  maka  hubungkanlah  dengan widget  File,  hal  ini  dilakukan  agar  data  yang dipilih pada langkah sebelumnya dapat terlihat pada  widget  Data  Table.  Seperti  gambar dibawah ini.
Gambar 6. Tampilan Properties Widget Data Table pada Orange.
3. Proses Klasifikasi Untuk melakukan Proses Klasifikasi pada data yang ada, dapat dipilih widget Classification Tree pada Tabulasi Classify dan letakkan  pada  kanvas Orange seperti  terlihat pada gambar dibawah. Dan kemudian hubungkan dengan Widget File .
Gambar 7. Tampilan Widget Classification Tree pada Orange .
4. View Klasifikasi
Untuk melihat hasil yang didapatkan pada langkah  sebelumnya,  bisa  dilakukan view dengan widget  Classification  Tree Viewer dan letakkan  di  kanvas,  kemudian  hubungkan dengan widget Classification Tree
Gambar 8. Tampilan Widget Classification Tree Viewer pada Orange .
Langkah selanjutnya adalah meng-klik dua  kali  pada widget  Classification  Tree Viewer tersebut untuk melihat output yang ada. output  tersebut  ditampilkan  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 9. Tampilan Properties Widget Classification Tree Viewer pada Orange .
5. View Pohon Klasifikasi / Decision Tree
Berikut  ini  adalah  tampilan  hasil  yang berbentuk  suatu  pohon  klasifikasi  dengan menggunakan widget  classification  tree  graph yang dihubungkan dengan widget classification  tree yang  ada  di  kanvas,  seperti terlihat di bawah ini.
Gambar 10. Tampilan Properties Widget Classification Tree Viewer pada Orange .
Output  dengan  menggunakan  Classification Tree graph dapat terlihat pada gambar dibawah ini.

##  Proses Aplikasi
Prediksi  pada  Klasifikasi  dengan  Rumus Regresi  linear  untuk  menentukan  mana kelurahan  yang  memiliki  prioritas  untuk diberikan  bantuan  dari  17  kelurahan  yang  ada di kecamatan kroya.
1. Membuka  Aplikasi  berbentuk  *.fig  pada yang  ditunjukkan  lingkaran  merah  pada gambar di bawah ini :
Gambar 11. Tampilan awal MatLab dengan lingkaran merah untuk membuka file Figure yang telah dibuat.
2. Kemudian akan muncul tabel dialog seperti di  bawah,  pilih Open  Exiting  GUI. Akan tampil daftar file *.fig yang telah kita buat. Pilih file TAela.fig.
Gambar 12. Tampilan dialogue box open file
figure
3. kemudian jalankan aplikasi dengan mengklik  icon  Run  Figure,  seperti  yang ditampilkan  pada  gambar  di  bawah  yang ditunjukkan oleh likngkaran merah.
Gambar 13. Tampilan Aplikasi data Mining dengan lingkaran merah untuk menjalankan Program
4. Akan muncul table dialog deperti gambar di bawah, kemudian klik Lihat Data
Gambar 14. Tampilan Aplikasi Data Mining untuk melihat data
5. Pilihlah file yang berbentuk *.dat yang ingin diproses. Dan klik open.

## Gambar 15. Tampilan Dialogue Box Open File
6. Muncullah tabel dialog Import Wizard di bawah ini, klik next .
Gambar 16. Tampilan Dialogue Box Import Wizard
7. Pilih file yang ingin di import, kemudian klik finish .
Gambar 17. Tampilan Dialogue Box Import Wizard
8. Untuk  melakukan  Proses  Regresi  terlebih dahulu  pilihlah  variable  x  dan  variable  y yang  ingin  diproses,  untuk  gambar  di bawah  variable  x  yang  dipilih  adalah pendidikan dan variable y adalah pengeluaran,  sehingga akan muncul persamaan  garis  linear  seperti  yang ditunjukkan  oleh  lingkaran  merah  di bawah.
Gambar 18. Tampilan Proses Regresi
9. Proses Clustering K-means yang dilakukan yaitu menentukan secara random letak tiga buah k dan menentukan anggota  yang  termasuk  kedalamnya.  Di bawah ini adalah tampilan scatter diagram untuk k-means.

## Gambar 19. Tampilan Scatter Diagram

## Penarikan Informasi
Berdasarkan hasil yang didapat pada 3 langkah data  mining  diatas,  maka  dapat  ditarik beberapa  kesimpulan  atau  informasi  yang dapat  dijadikan  pengetahuan  untuk  diambil suatu  keputusan,  informasi  tersebut  dapat dijabarkan sebagai berikut.
1. Klasifikasi dengan Pohon Keputusan/Decision Tree . Berdasarkan proses software Orange dengan  menggunakan  widget  Classification Tree Viewer  dan  Classification Tree Graph bahwa  keputusan  yang  dapat  diambil  oleh kepala kecamatan tentang kelurahan yang akan diberikan  bantuan  dengan  skala  prioritas adalah  Kelurahan  Bajing  Kulon,  Kedawung, Pekuncen, Pesanggarahan dan seterusnya.
2. Klasifikasi dengan Regresi Linear
Untuk mendapatkan informasi yang dibutuhkan  dalam  pengambilan  keputusan dengan  menggunakan  Regresi  Linear  maka data  yang  ada  yaitu  data  Pada  Kecamatan Kroya dengan 17 kelurahannya harus di pecah menjadi  data  per  kelurahan  saja.  Data  per Kelurahan  inilah  nantinya  akan  dihitung dengan  regresi  linear  pada  Aplikasi  Data Mining  yang  Peneliti rancang,  yang  kemudian
hasil  dari  proses  tersebut  satu  per  satu Kelurahan yang ada di Kecamatan Kroya akan dibandingan  secara  keseluruhan.  Hasil  dari regresi  linear  ini  adalah  mencari  nilai  dari Variabel Y terkecil di kelurahan yang ada.

## KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  dengan menggunakan decision tree prioritas kelurahan yang  dapat  diberi  bantuan  yaitu:  Kelurahan Bajing  Kulon,  Kedawung,  Pekuncen,  dan Pesanggarahan.
Proses  pada  regresi  berdasarkan  per kelurahan  dengan  atribut  untuk  variabel  x adalah  pekerjaan  atau  pendidikan  dan  atribut untuk variabel y adalah penghasilan. Terlepas dari penjelasan pada paragraph di atas, Peneliti sadari masih banyak kekurangan  dalam  penelitian  ini,  hal  ini dikarenakan  karena  variable  data  yang  terlalu luas  dan  proses  pembersihan  data  yang memakan  waktu  lama,  sehingga  pemilihan proses  data  mining  dengan  penggunaan algoritma  yang  diterapkan  mungkin  memiliki kelemahan  dalam  keakuratan  hasil  data  yang ada,  tetapi  hasil  yang  didapatkan  tidak mengurangi  keakuratan  algoritma  atau  rumus yang diterapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Han,  Jiawei  and  Kamber,  Micheline  (2006),
Penambangan  data:  Concepts  and Techniques . Elsevier Xin  Yan,  &  Xiao  Gang  Su,  (2009), Linear Regression  Analysis .  London:  World Scientific  Publishing  Co.  Pte.  Ltd., Covent Garden Larose,  &  Daniel  T.  (2005). Discovering knowledge  in  data:  an  introduction  to data mining , John Wiley and Sons, USA Lior  Rokach,  &  Oded  Maimon,  (2005), Data Mining  With  Decision  Tree .  World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd, Series in Machine Perception Artificial Intelligence Volume 69