PEMBENTUKAN POHON KEPUTUSAN UNTUK KLASIFIKASI MITRA BADAN PUSAT STATISTIK KOTA SALATIGA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5

Salsabilla Rachma Adriantasari, Bowo Winarno, Putranto Hadi Utomo

Abstract


Penilaian mitra di Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Salatiga masih bersifat subjektif, sehingga dapat menimbulkan rasa ketidakpercayaan mitra terhadap penilaian BPS Kota Salatiga, penilaian tersebut dilakukan oleh koordinator fungsional. Oleh karena itu perlu adanya atribut-atribut dalam penilain mitra BPS KotaSalatiga agar penilaian tersebut bersifat objektif. Atribut yang akan digunakan untuk penilaian mitra yaitu kualitas kerja, kuantitas kerja, kepemimpinan, tanggung jawab, dan kerjasama tim. Selain itu juga ditetukan untuk kelas/pengelompokkan dari penilaian mitra yaitu direkomendasikan dan tidak direkomendasikan. Kemudian atribut dan kelas tersebut akan diproses menggunakan algoritma C4.5. Algoritma C4.5 adalah salah satu metode dalam data mining yang berfungsi untuk mengklasifikasikan data ke dalam pohon keputusan untuk mengeksplorasi data. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3. Dalam proses penghitungan algoritma C4.5 memiliki 5 tahapan yaitu menghitung jumlah kasus, menghitung nilai entropy, menghitung nilai gain, menghitung nilai split info, dan menghitung nilai gain ratio. Sebelum proses algoritma C4.5, data yang diperoleh harus dibuat ke dalam data training. Data trining merupakan data yang digunakan untuk membangun suatu model. Model dalam algoritma C4.5 biasa dikenal dengan pohon keputusan atau decision tree. Hasil dari penelitian ini yaitu decision tree dan 45 rules yang dapat menjadi accuan untuk menentukan mitra yang direkomendasikan atau tidak direkomendasikan sesuai dengan nilai mitra di setiap atribut.

Keywords


BPS Kota Salatiga;Penilaian Mitra;Algoritma C4.5

Full Text:

PDF

References


Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 86 Tahun 2007 tentang Badan Pusat Statistik.

BPS Kota Salatiga, Mitra BPS Kota Salatiga, 2021.

Budiansyah, R. H., Hafizah, H., & Mahyuni, R. “Penerapan Data Mining Clustering Dengan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD., 5(1), 7-15, 2022.

Khotimah, K. “Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi,” Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data), 4(2), 145-152, 2021.

Maimon, O. Z., Rokach, L, Data Mining With Decision Trees: Theory And Applications, 2nd ed., Singapore: World Scientific Publishing Company, 2014.

Nasrullah, A.H., “Penerapan Metode C4.5 untuk Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” ILKOM Jurnal Ilmiah, 10(2), pp.244-250, 2018.

Sunarti, S., “Prediksi Promosi Jabatan Karyawan dengan Algoritma C4. 5 (Studi Kasus: Apartemen Senayan Jakarta),” Techno. Com, 18(4), pp.288-298, 2019.

Fahdia, M. R., Riana, D., Amsury, F., Saputra, I., & Ruhyana, N, “Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk Orientasi Minat Mahasiswa dalam Penuntasan Studi”, JIRA: Jurnal Inovasi dan Riset Akademik, 2(7), 970-1007, 2021.

Han, J.,& Kamber, M., Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2006.

Khotimah, K., “Teknik Data Mining menggunakan Algoritma Decision Tree (C4.5) untuk Prediksi Seleksi Beasiswa Jalur KIP pada Universitas Muhammadiyah Kotabumi,” Jurnal SIMADA (Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data), 4(2), 145-152, 2021.

Pamuji, F. Y., Ramadhan, V. P.,”Komparasi Algoritma Random Forest dan Decision Tree untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika,7(1),46-50,2021.




DOI: http://dx.doi.org/10.36080/telematikamkom.2293

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Telematika MKOM

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug,Petukangan Utara,Jakarta Selatan 12260 Telp. (021) 5869225, 5853753 ext 227, 228 Fax. (021) 5869225