## Implementasi Algoritma C4.5 Mengetahui Penyebab Perceraian Dalam Pernikahan (Studi Kasus: Pengadilan Agama Medan Kelas I-A)

## Wulan Juni Andari, Efori Buulolo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: wulanjuni75022@gmail.com, 2 eforibulolo@stmik-budidarma.ac.id Submitted 22-04-2020; Accepted 27-05-2020; Published 14-06-2020

## Abstrak
Perceraian adalah salah satu perbuatan yang dibenci oleh Allah.Swt tapi hal itu di perbolehkan jika suami istri tidak dapat hidup bersama lagi, disaat kedua belah pihak telah memenuhi jalan buntu dalam  mendamaikan nya akan berakhir dengan putusan yaitu bercerai. Data mining  merupakan  analisis  otomatis  dari  data  yang  berjumlah  besar  atau  kompleks  dengan  tujuan  untuk  menentukan  pola  atau kecendrungan  yang  penting.  Pemrosesan  data  mining  untuk  mengklasifikasikan  penyebab  perceraian  dalam pernikahan  menggunakan algoritma C4.5 dengan melakukan pengumpulan data dan mengklasifikasikan data menggunakan representasi struktur pohon dimana setiap node  merepresentasikan nilai  dari  atribut,  cabangnya merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun  merepresentasikan  node yang  bisa melakukan  penelusuran  pada  data  riwayat  untuk  mengklasifikasi  penyebab  perceraian  yang  didasarkan  pada  sifat-sifat  sebelumnya, sehingga ditemukan aturan-aturan yang saling berhubungan antara satu sama lain.  Tools yang digunakan adalah Weka (The Waikato Environment for Knowledge Analysis) yaitu sebuah aplikasi open source, weka memiliki 4 tools menu yang bisa digunakan, antara lain explorer, experimenter, Knowledgeflow dan simple CLI. Memiliki kelebihan banyak algoritma data mining dan machine learning, yang hasilnya digunakan untuk memprediksi sekumpulan dari data.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Weka, Perceraian Pernikahan.

## Abstract
Divorce is one act that is hated by Allah. But it is permissible if a husband and wife cannot live together again, when both parties have fulfilled a deadlock in reconciling it will end with a decision that is divorced. Data mining is an automatic analysis of large or complex amounts of data with the aim of determining important patterns or trends. Data mining processing to classify the causes of marriage divorce using C4.5 algorithm by collecting data and classifying data using tree structure representation where each node represents the value of the attribute, the branch represents the value of the attribute and the leaf represents nodes that can search history data for classifying the causes of divorce based on previous traits, so that rules are found that are interconnected with each other. The tools used  are Weka (The Waikato Environment for Knowledge Analysis) which is an open source application, Weka has 4 menu tools that can be used, including explorer, experimenter, Knowledgeflow and simple CLI. It has the advantage of many data mining and machine learning algorithms, the results of which are used to predict a set of data.
Keywords: Data Mining, Algorithm C4.5, Weka, Divorce Marriage.

## 1. PENDAHULUAN
Perceraian adalah salah satu  yang di benci oleh Allah tapi hal  itu  di bolehkan jika suami istri  tidak dapat  hidup  bersama, setelah keluarga dari pihak laki-laki maupun pihak perempuan yang bertindak sebagai dua hakim telah memenuhi jalan buntu dalam mendamaikan kedua belah pihak (suami istri) yang berakhir dengan putusan yaitu cerai. Komunikasi antar keduanya yang tidak baik dapat menimbulkan masalah yang besar, dimana pesan tersebut juga di salah artikan bagi penerimanya, maka dari situlah akan timbul masalah yang berujung pada perceraian dan tentunya mengakibatkan terputusnya hubungan antara suami  dan  istri  yang  sekiranya  sudah  sempat  membina  rumah  tangga  hanya  karena  faktor  yang  sama-sama  tidak  mereka inginkan  bersama.  Dan  sudah  jelas  bahwa  perceraian  itu  mengandung  resiko  yang  sangat  besar,  bukan  hanya  kehidupan dirinya yang bakalan rusak, melainkan dunia anak menjadi pihak yang paling merasakan dampaknya secara langsung. Di tengah kebutuhan anak yang meninggi akan belaian kasih sayang dari ayah dan ibunya, maka tatkala perceraian terjadi, anak tidak lagi merasakan kasih sayang dari kedua orang tuanya yang berkelanjutan.
Dampak  perceraian  sering  kali  tidak  luput  dari  pihak-pihak  yang  berperkara.  Kepada  pihak  Pengadilan  Agama, sebelum sampai menjatuhkan putusan, lebih baik damaikan dahulu. Jangan sampai langsung menjatuhkan vonis cerai karena siapa  tahu  emosi  keduanya  lagi  menaik  dan  jika  di  diamkan  sampai  satu  bulan,  permohonan  dapat  ditarik.  Berikan kesempatan  untuk  menenangkan  jiwa  keduanya,  karena  bisa  saja  keduanya  tengah  di  liputi  emosi  yang  tidak  terkendali, sehingga  tidak  bisa  berpikir  jernih.  Dari  data  yang  di  dapatkan  di  Pengadilan  Agama  Medan  kelas  I-A  mengenai  faktor penyebab perceraian, lebih dominan yang terjadi adalah cerai  gugat. Hal  ini menunjukkan angka yang cukup tinggi yang mempunyai  sebab mengapa hal  itu bisa terjadi saat  ini, maka  apa sebenarnya yang sudah terjadi di dalam rumah tangga, penyebab nya karena adanya perkara rumah tangga antara si laki-laki dan perempuan. Maka tidak heran bila hal ini pun justru menjadi permasalahan yang harus diselesaikan untuk dapat mengetahui penyebab yang mempengaruhi perceraian sehingga pihak Pengadilan Agama Medan dapat memberikan mediasi untuk mengurangi tingkat perceraian di kota medan.
Sejauh ini pihak Pengadilan Agama Medan sendiri sudah berusaha untuk mengurangi angka perceraian yang semakin meningkat dan sudah melakukan kerjasama dengan berbagai pihak. Banyaknya perceraian yang terjadi tidak terlepas dari faktor  “Humman  Error”.  Karena  itu,  tidak  sepantasnya  kasus  perceraian  terjadi  hanya  karena  persoalan  manusia  nya  itu sendiri.  Meskipun  demikian,  Pengadilan  Agama  Medan  menyebutkan,  angka  kasus  perceraian  terus  meningkat  setiap tahunnya.  Dalam  hal  ini,  untuk  mengetahui  penyebab  dari  suatu  perceraian  di  perlukan  suatu  cara  untuk  menganalisa penyebab yang mempengaruhi terjadinya suatu perceraian yaitu dengan memanfaatkan data
Berdasarkan masalah di atas penulis melakukan pemrosesan data mining menggunakan algoritma C4.5 yang dapat melakukan  pengumpulan  data  dan  pengklasifikasian  data  menggunakan  representasi  struktur  pohon  dimana  setiap  node merepresentasikan nilai dari atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut dan daun merepresentasikan node yang bisa melakukan penelusuran pada data riwayat pemohon untuk mengetahui penyebab perceraian yang didasarkan pada sifat- sifat sebelumnya, sehingga ditemukan aturan-aturan yang saling berhubungan antara satu sama lain.
Pada penelitian sebelumnya, melakukan penelitian yang berjudul “Efektivitas Metode Bimbingan Agama Pada Kantor Urusan  Agama  Dalam  Mencegah  Perceraian  Pernikahan  Usia  Muda  Di  Desa  Sei  Silau  Barat  Kecamatan  Setia  Janji Kabupaten  Asahan”.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  yang  dilakukan  petugas  penyuluh  agama  dalam  mencegah terjadinya perceraian dikalangan pasangan suami isteri yang melakukan pernikahan pada usia dini. Mengingat selain suami isteri yang sedang bermasalah, para orang tua dari kedua belah pihak turut dilibatkan untuk membantu pasangan suami isteri tersebut  untuk  memperbaiki  keutuhan  rumah  tangga  mereka[1],  Melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Pelaksanaan Bimbingan Dan Penyuluhan Agama Pada Kantor Urusan Agama(KUA) Dalam Mengantisipasi Terjadinya Perceraian (Studi Kasus  Di  Desa  Pasang  Lela  Kec.  NA  IX-X  Kab.  Labuhan  Batu  Utara)”.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  melalui bimbingan dan konseling yang dilaksanakan melalui penyuluh agama sebelum menyusun bentuk-bentuk kegiatan bimbingan terjun langsung ke masyarakat[2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks dengan tujuan untuk  menentukan pola  atau  kecendrungan  yang  penting  yang  tujuannya  mendapatkan  hubungan  yang  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat[3].

## 2.2 Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat  decision  tree  berdasarkan  training  data  yang  telah  disediakan. Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal.  Metode  pohon  keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa  alami[4].  Data yang dimiliki harus disusun menjadi  sebuah tabel  berdasarkan kasus dan jumlah responden sebelum dilakukan perhitungan untuk mencari nilai entropy dan gain.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −pi 𝑛
𝑖=0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖                                                                                                     (1)
Rumus(1)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan entropy yang  digunakan  untuk  menentukan  seberapa informatif atribut tersebut. Berikut keterangannya[5]:
S  : Himpunan kasus n  : Jumlah partisi S pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(2)
Rumus  (2)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan gain setelah  melakukan  perhitungan entropy. Berikut keterangannya: S :Himpunan kasus A    : Atribut n : Jumlah partisi atribut A | Si | : Jumlah kasus pada partisi ke-i | S |  : Jumlah kasus dalam S

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah yang di analisa berupa faktor penyebab yang mempengaruhi perceraian agar pihak Pengadilan Agama Medan dapat memberikan mediasi untuk mengurangi tingkat perceraian di kota Medan. Sampel yang digunakan adalah  Data Pemohon Perceraian  PA  Medan  Kelas  I-A  mulai  tahun  2017-2018.  Pemrosesan  data mining menggunakan  algoritma  C4.5  dengan melakukan pengumpulan data dan mengklasifikasikan data menggunakan representasi  struktur pohon dimana setiap node merepresentasikan nilai dari atribut , cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut dan daun merepresentasikan node . Suatu pengklasifikasian penyebab perceraian dari data yang berskala besar dan yang mengasosiasikan data yang satu dengan yang lainnya  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  yang  bisa  melakukan  penelusuran  pada  data  riwayat  pemohon  untuk mengklasifikasi penyebab perceraian yang didasarkan pada sifat-sifat sebelumnya, sehingga ditemukan aturan-aturan yang saling  berhubungan.  Data  yang  dimiliki  akan  disusun  menjadi  sebuah  tabel  dan  jumlah  responden  sebelum  dilakukan perhitungan  untuk  mencari  nilai entropy dan gain .Yang  menjadi input dalam  penelitian  ini  adalah  adalah  data  Pemohon Perceraian PA Medan Kelas I-A mulai  tahun 2017 sampai 2018. Sedangkan output nya berupa proses klasifikasi  dengan
membuat  pohon  keputusan  akhir  menjadi  penentuan  perceraian.  Hasil  dari output memiliki  dua  kategori  yaitu  Cerai  dan Tidak Cerai, maka digunakan teknik klasifikasi yang termasuk dalam pengelompokkan data mining karena dalam klasifikasi terdapat target variabel kategori.
Berikut ini adalah tabel data Pemohon Perceraian PA Medan Kelas I-A Tahun 2017-2018:
Tabel 1. Data Pemohon Perceraian PA Medan Kelas I-A Tahun 2017-2018 No  Nama Pemohon Jenis kelamin Penyebab Perceraian Kondisi Perceraian Usia  Pekerjaan Alamat 1 Roma Binti Syaiful Pr Poligami Terselubung Tidak Cerai  43 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 2 Andi Bin Somat Lk KDRT Tidak Cerai  25 Wiraswasta Medan Denai 3 Risma Binti Rizal Pr KDRT Cerai 65 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 4 Didi Bin Usman Lk Ekonomi Cerai 30 Pengangguran Medan Denai 5 Diana Binti Ahmad Pr Ekonomi Tidak Cerai  25 Karyawan Swasta Medan Denai 6 Dede Bin Fahri Lk Ekonomi Cerai 41 Karyawan Swasta Medan Amplas 7 Rudi Bin Azman Lk Poligami Terselubung Tidak Cerai  52 Karyawan Swasta Medan Amplas 8 Ani Binti Ridwan Pr Ekonomi Tidak Cerai  43 Karyawan Swasta Medan Area 9 Afni Binti Suhery Pr Ekonomi Cerai 53 Ibu Rumah Tangga  Medan Tembung 10 Rita Binti Mahmudin Pr KDRT Cerai 56 Karyawan Swasta Medan Amplas 11 Dedi Bin Nurdin Lk Perselingkuhan  Tidak Cerai  25 Wiraswasta Medan Amplas 12 Emma Binti Abdul Pr Poligami Terselubung Tidak Cerai  52 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 13 Gracia Binti Farlan Pr Ekonomi Cerai 47 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota 14 Mei Binti Ihsan Pr Poligami Terselubung Tidak Cerai  54 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 15 Irma Binti Ilhamsyah Pr Ekonomi Tidak Cerai  54 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota 16 Joswina Binti Fahrul Pr Perselingkuhan  Tidak Cerai  25 Pengangguran Medan Kota 17 Sri Binti Irfansyah Pr Perselingkuhan  Cerai 30 Pengangguran Medan Kota 18 Syafina Binti Midar Pr KDRT Tidak Cerai  46 Ibu Rumah Tangga  Medan Tembung 19 Zubaidah Binti Daus Pr KDRT Tidak Cerai  57 Ibu Rumah Tangga  Medan Area 20 Haris Bin Jamaludin Lk KDRT Tidak Cerai  40 Pengangguran Medan Kota 21 Lilis Binti Anugrah Pr Perselingkuhan  Tidak Cerai  41 Wiraswasta Medan Kota 22 Rustam Bin Joko Lk Ekonomi Cerai 23 Wiraswasta Medan Amplas 23 Rita Uli Binti Syaiful Pr Perselingkuhan  Tidak Cerai  30 Pengangguran Medan Amplas 24 Sahat Bin Imam Lk Ekonomi Cerai 31 Karyawan Swasta Medan Sunggal 25 Maruli Bin Ishak Lk KDRT Tidak Cerai  28 Karyawan Swasta Medan Amplas 26 Firman Bin Abdurrahman Lk Perselingkuhan  Cerai 42 Pengangguran Medan Area 27 Dameati Binti Yahya Pr KDRT Tidak Cerai  45 Karyawan Swasta Medan Area 28 Syahdana Bin Parmin Lk Ekonomi Cerai 31 Karyawan Swasta Medan Kota 29 Linda Binti Agusman Pr Ekonomi Cerai 53 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 30 Rosda Binti Rahmat Pr Ekonomi Cerai 48 Ibu Rumah Tangga  Medan Area
Untuk  mengetahui  penyebab  perceraian  yang  terjadi  di  Pengadilan  Agama  Medan  Kelas  I-A,  maka  diambil  data pemohon perceraian dari tahun 2017 sampai 2018 dengan 4 kasus penyebab perceraian yang sering menjadi gugatan dalam perceraian sebagai berikut :
Tabel 2. Penyebab Perceraian Sering Terjadi Di PA Medan Kelas I-A
No. Daftar Penyebab Perceraian 1 Ekonomi 2 KDRT
3 Poligami Terselubung 4 Perselingkuhan
Dibawah ini adalah klasifikasi dari data pemohon perceraian di Pengadilan Agama Medan Kelas I-A sebagai berikut :
Tabel 3. Klasifikasi Data Variabel Atribut Jumlah Cerai Tidak Cerai Jenis Kelamin Lk 11 6 5 Pr 19 7 12
Jumlah 30 13 17 Penyebab Perceraian Ekonomi 12 9 3 KDRT 8 2 6 Poligami Terselubung 4 0 4 Perselingkuhan 6 2 4 Jumlah 30 13 17 Usia 26 5 1 4 27 s/d 50 16 8 8 51 9 4 5 Jumlah 30 13 17 Pekerjaan IRT 11 5 6 Karyawan Swasta 9 4 5 Wiraswasta 4 1 3 Penganggungan 6 3 3 Jumlah 30 13 17 Alamat Medan Kota 7 3 4 Medan Amplas 12 5 7 Medan Denai 3 1 2 Tembung 2 1 1 Medan Sunggal 1 1 0 Medan Area 5 2 3 Jumlah 30 13 17 Menghitung Nilai Entropy Dan Gain Tiap Atribut. Nilai Entropy Node 1 Menghitung nilai entropy tiap-tiap atribut adalah sebagai berikut : Entropy (Total)
Entropy Total  = (− 13 30 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 13 30 )) + (− 17 30 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 17 30 )) = 0.5227953 + 0.4643423 = 0.9871376
Entropy (total)  adalah  menghitung  nilai  total  keputusan  Cerai  (13)  dan  Tidak  Cerai  (17),  sedangkan  30  adalah  jumlah keseluruhan kasus.
Entropy Jenis Kelamin
(Lk)= (− 6 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 11 )) +   (− 5 11 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 11 )) =  0.9940302
(Pr)= (− 7 19 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 19 )) +   (− 12 19 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 12 19 )) =  0.9494520

## Nilai Gain Node 1
Menghitung nilai gain tiap-tiap atribut adalah sebagai berikut :

## Gain (Total, Jenis Kelamin)
Entropy (S) −  ∑ |𝑗.𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 𝑖 | |𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 1=1 ∗  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑗. 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 𝑖 )
= 0.9871376 − (( 11 30 ∗  0.9940302) + ( 19 30 ∗  0.9494520)) =0.9871376 – 0.9657973 = 0.0213403 Setelah nilai entropy dan gain dihitung, kemudian hasil dari perhitungan tersebut dimasukkan ke dalam tabel Perhitungan Node 1 berikut ini:
Tabel 4. Node 1 Hasil Rekapitulasi Node Variabel Atribut Jumlah Cerai Tidak Cerai Entrophy Gain Total 30 13 17 0.9871376 1 Jenis Kelamin Lk 11 6 5 0.9940302 0.0213403 Pr 19 7 12 0.949452
Penyebab Perceraian Ekonomi 12 9 3 0.8112781 0.2626264 KDRT 8 2 6 0.8112781 Poligami Terselubung 4 0 4 0 Perselingkuhan 6 2 4 0.9182958 Usia 26 5 1 4 0.721928 0.0361602 27 s/d 50 16 8 8 1 51 9 4 5 0.991076 Pekerjaan IRT 11 5 6 0.9940302 0.0171667 Karyawan Swasta 9 4 5 0.991076 Wiraswasta 4 1 3 0.8112781 Penganggungan 6 3 3 1 Alamat Medan Kota 7 3 4 0.9852281 0.0449823 Medan Amplas 12 5 7 0.9798687 Medan Denai 3 1 2 0.9182958 Tembung 2 1 1 1 Medan Sunggal 1 1 0 0 Medan Area 5 2 3 0.9709505
KDRT                        Poligami Terselubung                       Perselingkuhan
Ekonomi
Gambar 1. Pohon Keputusan Tabel Node 1
Tabel 5. Data Yang Di Uji Ulang Variabel Penyebab Perceraian = Ekonomi
Variabel Atribut Jumlah Kasus Cerai Tidak Cerai Penyebab Perceraian Ekonomi 12 9 3 Tabel 6. Variabel Penyebab Perceraian = Ekonomi No  Nama Pemohon Jenis kelamin Penyebab Perceraian Kondisi Perceraian Usia Pekerjaan Alamat 4 Didi Bin Usman Lk Ekonomi Cerai 30 Pengangguran Medan Denai 5 Diana Binti Ahmad Pr Ekonomi Tidak Cerai 25 Karyawan Swasta Medan Denai 6 Dede Bin Fahri Lk Ekonomi Cerai 41 Karyawan Swasta Medan Amplas 8 Ani Binti Ridwan Pr Ekonomi Tidak Cerai 43 Karyawan Swasta Medan Area 9 Afni Binti Suhery Pr Ekonomi Cerai 53 Ibu Rumah Tangga  Medan Tembung 13 Gracia Binti Farlan Pr Ekonomi Cerai 47 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota 15 Irma Binti Ilhamsyah Pr Ekonomi Tidak Cerai 54 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota 22 Rustam Bin Joko Lk Ekonomi Cerai 23 Wiraswasta Medan Amplas 24 Sahat Bin Imam Lk Ekonomi Cerai 31 Karyawan Swasta Medan Sunggal 28 Syahdana Bin Parmin Lk Ekonomi Cerai 31 Karyawan Swasta Medan Kota 29 Linda Binti Agusman Pr Ekonomi Cerai 53 Ibu Rumah Tangga  Medan Amplas 30 Rosda Binti Rahmat Pr Ekonomi Cerai 48 Ibu Rumah Tangga  Medan Area
Selanjutnya untuk menghitung Node 1.1 sebagai akar, sama dengan cara yang di atas dengan menghitung nilai entropy dari atribut yang tersisa yaitu Jenis Kelamin, Usia, Pekerjaan, Alamat. Setelah dihitung entropy , kemudian menghitung gain untuk tiap-tiap atribut , dapat dilihat dari tabel node 1.1 berikut ini  : Nilai Entropy Tersisa Node 1.1
Tidak Cerai Penyebab Perc eraian 1.1? Tidak Cerai Tidak Cerai
Menghitung nilai entropy tiap-tiap atribut yang tersisa adalah sebagai berikut : Entropy (Total)
Entropy Total = (− 9 12 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 9 12 )) + (− 3 12 ∗   𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 12 )) = 0.8112781
Entropy (total)  adalah  menghitung  nilai  total  keputusan  Cerai  (9)  dan  Tidak  Cerai  (3),  sedangkan  12  adalah  jumlah keseluruhan kasus.
Entropy Jenis Kelamin
(Lk)= (− 5 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 5 )) +  (− 0 5 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 5 )) =  0
(Pr)= (− 4 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 7 )) +  (− 3 7 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 7 )) = 0.9852281
Nilai Gain Tersisa Node 1.1 Menghitung nilai gain tiap-tiap atribut adalah sebagai berikut : Gain (Total, Jenis Kelamin)
Entropy (S) −  ∑ |𝑗.𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 𝑖 | |𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 1=1 ∗  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑗. 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 𝑖 )
= 0.8112781 − (( 5 12 ∗  0) + ( 7 12 ∗  0.9852281))
=0.8112781 – 0.5747163 = 0.2365618
Kemudian hasilnya dimasukkan ke dalam tabel perhitungan Node 1.1 berikut ini:
Tabel 7. Node 1.1 Hasil Rekapitulasi Node Variabel Atribut Jumlah Cerai Tidak Cerai Entrophy Gain Total 12 9 3 0.8112781 1.1 Jenis Kelamin Lk 5 5 0 0 0.2365618 Pr 7 4 3 0.9852281 0.0698951 Usia 26 2 1 1 1 27 s/d 50 7 6 1 0.5916727 51 3 2 1 0.9182958 Pekerjaan IRT 5 4 1 0.7219280 0.1059121 Karyawan Swasta 5 3 2 0.9709505 Wiraswasta 1 1 0 0 Penganggungan 1 1 0 0 Alamat Medan Kota 3 2 1 0.9182958 0.1873875 Medan Amplas 3 3 0 0 Medan Denai 2 1 1 1 Tembung 1 1 0 0 Medan Sunggal 1 1 0 0 Medan Area 2 1 1 1
Tabel 8. Data Yang Di Uji Ulang Variabel Jenis Kelamin = Perempuan Variabel Atribut Jumlah Kasus Cerai Tidak Cerai Jenis Kelamin Perempuan 7 4 3 Tabel 9. Variabel Jenis Kelamin = Perempuan No  Nama Pemohon Jenis kelamin  Kondisi Perceraian  Usia  Pekerjaan Alamat 10 Rita Binti Mahmudin  Pr Cerai 56 Karyawan Swasta Medan Amplas 16 Joswina Binti Fahrul Pr Tidak Cerai 25 Pengangguran Medan Kota 13 Gracia Binti Farlan Pr Cerai 47 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota 18 Syafina Binti Midar Pr Tidak Cerai 46 Ibu Rumah Tangga  Medan Tembung 23 Rita Uli Binti Syaiful  Pr Tidak Cerai 30 Pengangguran Medan Amplas 30 Rosda Binti Rahmat Pr Cerai 48 Ibu Rumah Tangga  Medan Area 15 Irma Binti Ilhamsyah  Pr Tidak Cerai 54 Ibu Rumah Tangga  Medan Kota
Selanjutnya untuk menghitung Node 1.1.1 Sampai node akhir yaitu node 1.1.2  sebagai akar, sama dengan cara yang di atas dengan menghitung nilai entropy dan gain dari atribut yang tersisa yaitu  Usia dan Alamat, dapat di lihat dari tabel node 1.1.2 berikut ini  : Nilai Entropy Tersisa Node 1.1.2 Menghitung nilai entropy tiap-tiap atribut yang tersisa adalah sebagai berikut : Entropy (Total)
Entropy Total  = (− 2 4 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 4 )) + (− 2 4 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 4 )) = 1
Entropy (total) adalah menghitung nilai total keputusan Cerai (2) dan Tidak Cerai (2), sedangkan 4 adalah jumlah keseluruhan kasus.
Entropy Usia
(   26 ) = (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0
( 27 s/d 50 )  = (− 1 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) +   (− 2 3 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 )) =  0.9182958
(    51 ) = (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) +   (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) =  0

## Entropy Alamat
( Medan Kota )  = (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0
( Medan Amplas )= (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) +  (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) = 1
( Medan Denai )  = (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0
( Tembung ) = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) +   (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) = 0
( Medan Sunggal )= (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) +   (− 0 0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 0 )) = 0
( Medan Area )  = (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) +   (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) = 0
Nilai Gain Tersisa Node 1.1.2 Menghitung nilai gain tiap-tiap atribut adalah sebagai berikut : Gain (Total, Usia)
Entropy (S) −  ∑ |𝑢𝑠𝑖𝑎 𝑖 | |𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 1=1 ∗  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑢𝑠𝑖𝑎 𝑖 ) = 1 − (( 0 4 ∗   0) + ( 3 4 ∗  0.9182958) +  ( 1 4 ∗   0))
= 1 – 0.6887218 = 0.3112782
Gain (Total, Alamat)
Entropy (S) −  ∑ |𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑡 𝑖 | |𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙| 𝑛 1=1 ∗  𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑡 𝑖 )
= 1 −
( ( 0 4 ∗  0) + ( 2 4 ∗  1) + ( 0 4 ∗  0) +   ( 1 4 ∗ 0) + ( 0 4 ∗ 0) + ( 1 4 ∗ 0)
)
=1 – 0.5 = 0.5
Setelah nilai entropy dan gain dihitung semua, maka didapat hasil akhir dari perhitungan tersebut dan kemudian dimasukkan ke dalam tabel Perhitungan Node akhir yaitu node 1.1.2 berikut ini:
Tabel 10. Node 1.1.2 Hasil Rekapitulasi Akhir Node Variabel Atribut Jumlah Cerai Tidak Cerai Entrophy Gain Total 4 2 2 1 1.1.1 Usia 26 0 0 0 0 0.3112782 27 s/d 50 3 1 2 0.9182958 51 1 1 0 0 Alamat Medan Kota 0 0 0 0
0.5
Medan Amplas 2 1 1 1 Medan Denai 0 0 0 0 Tembung 1 0 1 0 Medan Sunggal 0 0 0 0 Medan Area 1 1 0 0
Gambar 4. Pohon Keputusan Tabel Node 1.1.2
Adapun aturan atau rules yang terbentuk berdasarkan pohon keputusan terakhir adalah sebagai berikut : 1. Dari gambar diatas , basis pengetahuan yang terbentuk yaitu :
a. Jika  penyebab  perceraian  disebabkan  oleh  faktor  Perselingkuhan,  dan  kondisi  perceraian  masih  dapat dipertimbangkan maka perceraian tidak terjadi.
b. Jika  penyebab  perceraian  disebabkan  oleh  faktor  Poligami  Terselubung,  dan  kondisi  perceraian  masih  dapat dipertimbangkan maka perceraian tidak terjadi.
c. Jika penyebab perceraian disebabkan oleh faktor KDRT, dan kondisi perceraian masih dapat dipertimbangkan maka perceraian tidak terjadi.
d. Jika penyebab perceraian disebabkan oleh faktor Ekonomi, penggugat cerai berjenis kelamin laki-laki, dan kondisi perceraian tidak dapat dipertimbangkan maka resiko perceraian akan terjadi.
e. Jika penyebab perceraian disebabkan oleh faktor Ekonomi, penggugat cerai berjenis kelamin perempuan, pekerjaan sebagai ibu rumah tangga, dan kondisi perceraian tidak dapat dipertimbangkan maka resiko perceraian akan terjadi.
f. Jika penyebab perceraian disebabkan oleh faktor Ekonomi, penggugat cerai terbanyak berjenis kelamin perempuan, pekerjaan sebagai ibu rumah tangga, beralamat di medan amplas dan seringnya kondisi perceraian selalu tidak dapat dipertimbangkan kembali maka resiko perceraian akan selalu rentan terjadi.
2. Hasil akhir yang ditemukan pada  pemrosesan data  mining menggunakan algoritma C4.5 adalah penyebab perceraian yang  paling  banyak  memiliki  resiko  bercerai  adalah  karena  faktor  Ekonomi,  berjenis  kelamin  perempuan,  dengan penggugat cerai terbanyak adalah IRT (Ibu Rumah Tangga), Alamat yang paling banyak terdata adalah daerah Medan Amplas dengan usia di antara 27 sampai dengan 50 tahun (dewasa).
3. Hasil  dari  pengolahan  metode Data  Mining dengan  algoritma  C4.5  untuk  mengetahui  penyebab  perceraian  dalam pernikahan yaitu perceraian sering disebabkan oleh faktor manusia  itu sendiri “human error” , hal ini dapat kita lihat pada Pengadilan Agama Medan Kelas I-A terdiri  kasus utama yang sering  terjadi di  mana pernikahan tidak berjalan dengan baik sehingga resiko perceraian sering terjadi yaitu : a. Perceraian yang terjadi berkisar 70% disebabkan oleh faktor Ekonomi
b. 10% disebabkan oleh faktor KDRT
c. 10% disebabkan oleh faktor Poligami Terselubung
d. 10% disebabkan oleh faktor Perselingkuhan.
Maka dapat diketahui bahwa kasus utama yang mempengaruhi perceraian disebabkan oleh faktor ekonomi. Maka dari itu tidaklah mudah dalam membina suatu rumah tangga yang sakinah dan dapat terjalin dengan rukun dan damai, hidup berdampingan tanpa ada pertengkaran yang berujung pada ucapan cerai baik yang diucapkan dari istri maupun suami.  Sebab  banyaknya  faktor  yang  harus  dihadapi  didalamnya  mulai  dari  urusan  ekonomi  sampai  pada  hubungan saling melengkapi antara sesama.

## 1.1 Pengujian
Dari hasil pengujian yanng dilakukan menggunakan tools Weka dengan algoritma C4.5 yang menghasilkan pohon keputusan berikut dapat dilihat dari gambar:
Gambar 3. Pohon Keputusan Kondisi Perceraian
Gambar 4. Hasil Prediksi Weka
Berdasarkan gambar diatas hasil dari prediksi bahwa penyebab perceraian yang paling banyak memiliki resiko bercerai adalah karena faktor Ekonomi, berjenis kelamin perempuan, dengan penggugat cerai terbanyak adalah IRT (Ibu Rumah Tangga), Alamat yang paling banyak terdata adalah daerah Medan Amplas dengan usia di antara 27 sampai dengan 50 tahun (dewasa).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisayang dilakukan, maka kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Faktor perceraian dapat diketahui dengan menggunakan data pemohon perceraian sehingga dapat mengetahui penyebab yang mempengaruhi terjadinya perceraian.
2.  Algoritma C4.5 dapat melakukan pengumpulan dan pengklasifikasian data dengan representasi struktur pohon dimana setiap node dan cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan node yang bisa melakukan penelusuran data riwayat pemohon untuk mengetahui penyebab perceraian yang didasarkan pada sifat-sifat sebelumnya, sehingga ditemukan aturan-aturan yang saling berhubungan antara satu sama lain.
3.  Pemrosesan data mining menerapkan Algoritma C4.5 menggunakan  tools weka dengan menginput data ke dalam sebuah file berformat .csv kemudian menyimpan file tersebut dengan format .xlsx di dalam tools weka.

## REFERENCES
[1] Siti Nurhayani, Skripsi, Efektivitas Metode Bimbingan Agama Pada Kantor Urusan Agama Dalam Mencegah Perceraian Pernikahan Usia Muda Di Desa Sei Silau Barat Kecamatan Setia Janji Kabupaten Asahan, (Medan, 2012).
[2] Fitri Ratna Sari Tanjung, Skripsi, Pelaksanaan Bimbingan Dan Penyuluhan Agama Pada Kantor Urusan Agama (KUA) Dalam Mengantisipasi Terjadinya Perceraian (Studi Kasus Di Desa Pasang Lela Kec. NA IX-X Kab. Labuhan Batu Utara, (Medan, 2014).
[3] Nurdin dan Usman, 2004:70,’Definisi Implementasi’
[4] Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Publishing. [6] Iko Pramudiono,“Jurnal Pengantar Data Mining: Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data”,2003.
[5] Fitriany, “Jurnal Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Menentukan Klasifikasi Kelulusan Calon Mahasiswa Baru”,2010.