Implementasi CRISP-DM pada Data Mining untuk Melakukan Prediksi Pendapatan dengan Algorithma C.45

Abstract

Penelitian ini membahas penerapan metodologi CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) untuk melakukan analisis prediksi pendapatan menggunakan algoritma C4.5. Tujuan utama penelitian ini adalah menprediksi jenis kendaraan yang menyumbang pendapatan terbesar pada uji kir kendaraan di Dinas Pehubungan. Pada tahap pertama, Tahapan Business Understanding, penelitian ini mendefinisikan tujuan bisnisnya sebagai pengembangan model prediksi pendapatan untuk mendukung keputusan strategis. Selanjutnya, pada Tahapan Data Understanding, data pendapatan individu dikumpulkan dan dieksplorasi untuk pemahaman awal sebelum dilakukan pemrosesan data lebih lanjut. Pada tahap Data Preparation, data yang diperoleh dibersihkan, diubah, dan dipersiapkan untuk analisis. Faktor-faktor yang dianggap penting untuk prediksi pendapatan, seperti pendidikan, pekerjaan, dan status perkawinan, dipilih dan diolah dengan cermat. Tahapan Modeling melibatkan penerapan algoritma C4.5 untuk membangun model prediksi. Evaluasi dilakukan terhadap kualitas model, termasuk akurasi dan interpretasi aturan yang dihasilkan oleh algoritma. Hasil analisis menunjukkan bahwa model prediksi pendapatan menggunakan algorithma C4.5 mampu memberikan hasil yang memuaskan dengan tingkat akurasi sebesar 75% dengan jenis kendaraan yang diprediksi pendapatan uji kir naik adalah jenis Light Truk.