Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma klasifikasi berbasis pohon keputusan. Algoritma ini menitik beratkan pada perolehan gain ratio pada semua atttribut. Sehingga gain ratio tertinggi merupakan akar utama dari pohon keputusan. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana pola klasifikasi dalam menentukan juara dunia setiap seri untuk pembalap Formula One (F1) dan menghitung nilai akurasi,prediksi dan recall dari algoritma C4.5. Evaluasi hasil klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode confusion matrix. Dari hasil diperoleh bahwa attribut pole position merupakan yang paling mempengaruhi pada pengambilan keputusan klasifikasi. Hal ini dibuktikan dari perhitungan algoritma C4.5 attribut tersebut merupakan attribut dengan perolehan gain ratio tertinggi. Sedangkan untuk metode penelitian menggunakan metode Two Crows. Two Crows merupakan metode dalam data mining yang bertujuan untuk membentuk tahap tahap pendefinisian data sampai dengan evaluasi data. Two Crows mempunyai beberapa tahapan dalam pengerjaannya. Proses algoritma dilakukan dengan menghitung data training yang sudah didefinisikan attributnya. Kemudian hasil dari algoritma tersebut diimplementasikan dalam sebuah data testing yaitu data testing pada tahun 2017. Setelah itu dilakukan evaluasi data testing dengan menggunakan confussion matrix. Dari evaluasi data testing yang dilakukan menghasilkan nilai akurasi sebesar 95,53% presisi 58,33% dan recall sebesar 35%. Data testing yang ada pada penelitian ini berjumlah 403 data dengan 20 data mempunyai kelas juara dan 383 data mempunyai kelas tidak juara. Data training pada penelitian ini berjumlah 3052 data dan mempunyai kelas juara 136 data. Karena kelas juara pada data lebih sedikit dibandingkan dengan kelas tidak

 
 
v
 
juara. Perhitungan untuk evaluasi data pada penelitian menjadi tidak stabil dengan tingkat recall yang sedikit. 
 
Kata Kunci : Formula One, C4.5, Klasifikasi, Confusion Matrix, Two Crows