BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No 3,  2023, pp. 2207-2213 DOI: https://doi.org/10.31949/jb.v4i3.5279
PEMBUATAN ANALISA PREDIKSI HARGA TEMBAKAU PADA DESA MEKARWANGI DAN DARMAWANGI UNTUK MENINGKATKAN PENDAPATAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN ALGORITMA C 4.5
Ii Sopiandi 1* , Suhendri 2 , Delia Putri Rahayu 3
1 Universitas Majalengka Fakultas teknik Prodi Informatika, Majalengka, Indonesia
2 Universitas Majalengka Fakultas Teknik Prodi informatika, Majalengka, Indonesia
3 Universitas Majalengka fakultas Teknik Prodi Informatika,Sumedang, Indonesia *e-mail korespondensi: supiandi999@gmail.com

## Abstract
The tobacco commodity is one of the largest contributors to the country's financial income. Tobacco farming and its processed products are the most significant commodities in domestic trade and industry, one of which is  in  the  Sumedang  region.  Aside  from  being  one  of  the  biggest  contributors  to  financial  income  for  the country, the tobacco commodity always has problems, one of which is the price issue, and for this reason predictions are needed to reduce risk. Prediction is a process of systematically estimating something that is most  likely  to  happen  in  the  future  based  on  past  information.  and  now  owned,  so  that  the  error  (the difference between something that happened and the estimated result) can be minimized. From the results of the RapidMiner test using the C4.5 Algorithm with the Random tree operator, Apply Data and Performance that prices go up, prices go down and prices keep getting an accuracy of 91.11%.
Keywords : Prediction, Algorithm C.4.5, Probability accuracy

## Abstrak
Komoditas  tembakau  merupakan  salah  satu  penyumbang  pendapatan  keuangan  terbesar  bagi  negara. Pertanian tembakau beserta hasil olahannya menjadi komoditas paling signifikan dalam perdagangan dan industri dalam negeri salah satunya di wilayah Sumedang. Selain sebagai salah satu penyumbang pendapatan keuangan  tersebasr  bagi  negara  komoditas  tembakau  selalu  mempunyai  permasalahan  salah  satunya  di permasalahan harga, dan untuk itu diperlukan prediksi untuk mengurangi resiko.prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil.  Dari  hasil  pengujian  RapidMiner  menggunakan  Algoritma  C4.5 dengan operator Random tree, Apply Data dan Perfomance bahwa Harga naik, harga turun dan harga tetap memperoleh akurasi sebesar 91,11%.
Kata Kunci : Prediksi, Algoritma C.4.5, Akurasi kemungkinan
Accepted: 2023-06-18 Published: 2023-07-19

## PENDAHULUAN
Tembakau adalah salah satu komuditas  sebagai dasar rokok yang masih menjadi andalan bagi petani  dan  memberikan  kontribusi  sebanyak 96  %  dari total  penerimaan  cukai  negara,  selain  itu jumlah  petani  yang  ada  pada  saat  ini  sekitar  689.360  orang  yang  terbagi  dari  beberapa propinsi seindonesia.tapi dibalik itu ada hal yang harus diperhatikan yaitu kualitas dari tembakau harus lebih baik dan bagaimana caranya tembakau bisa di panen seuai dengan harga dan prediksinya. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di  masa  depan  berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya (selisih antara sesuatu yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi (Herdianto, 2013:8). Prediksi atau forcasting yaitu salah satu teknik dari Data mining.
Adapun  tujuan  pencapaianya  adalah  dalam  pengabdian  ini  yaitu  membuat  analisis  Prediksi harga  tembaau  dengan  menggunakan  algoritma  C.4.5  dengan  mengetahui  tingkat  eakurasianya menggunakan algoritma ini dalam memprediksi harga tembakauDibalik itu membutuhkan sesuatu yang dapat mendukung keputusan agar petani bisa mudah memecahkan masalah yang ada terkait tembakau  menggunakan  algoriyma  C.4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  digunakan  untuk  klasifikasi data yang memiliki atribut- atribut numerik dan kategorial. Hasil dari proses klasifikasi yang berupa aturan-aturan dapat digunakan untuk memprediksi nilai atribut bertipe diskret dari record yang baru. Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah  diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numerik.
Namun  dalam  bidang  tembakau,  hampir  semua  aktivitas  produksi  sering  dihadapkan  dengan berbagai permasalahan yakni harga yang tidak tetap dan terus berubah setiap tahunnya sehingga mengakibatkan naik turunnya pendapatan bagi para petani, dan petani belum mengetahui berapa tingkat  akurasi  yang  diperoleh  dan  belum  mengetahui  berapa  persentase  keakuratannya.  Oleh karena  itu  untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut    dibutuhkan  suatu  prediksi  yang  diharapkan dapat  membantu  para  petani  dalam  menentukan  harga  penjualan  tembakau  ditahun-tahun selanjutnya.
Tembakau Desa Darmawangi dan  Mekarwangi Kabupaten Sumedang dipilih sebagai tempat sasaran pengabdian kepada masyaraat desa, berdasarkan dari hasil Abdimas  sebelumnya harga tembakau di Sumedang mengalami penurunan harga yang sangat drastis dikarenakan setor tembakau urang diminati dan daya serapnya urang maksimal.Kelompok sasaran dalam pengabdian ini sudah sangat jelas para petani tembakau di dua desa sumedang.

## METODE
Pada  bagian  metode,  penulis  menguraikan  dengan  jelas  dan  padat  metode  yang  digunakan untuk mencapai tujuan yang telah dicanangkan dalam kegiatan pengabdian. Adapun metode yang digunakan  pertama  sarsaran  dan  tujuan  harus  jelas  seperti  ketercapaian  kegiatan  penguatan ekonomi masyarakat petandi tembakau  didesa darmawangi dan desa mekarsari agar masyarakat dapat meningkatkan ekonomi dibidang pertanian khususnya tembakau
Tahapan ada tahapan inputan  dimulai pengumpulan data dalam hal memprediksi dilapangan terkait  tembakau  Dataset  jenis  tembakau,  lama  penanaman,  penyakit,  warna,  harga  tembakau didapat  dari  hasil  wawancara  kebeberapa  petani  tembakau  Desa  Mekarwangi.  Ketika  data  sudah didapat maka akan dilakukan prediksi. Tahap yang kedua yaitu proses didalam tahap proses ada identifikasi  kebutuhan  dimana  pada  tahap  ini  merupakan  bagian  dari  metode  prediksi  dengan menggunakan  Algoritma  C4.5.  Dimana  setiap  model  mempunyai  kebutuhan  data  yang  berbeda, Kebutuhan  perangkat  keras (Hardware)  dan  kebutuhan  perangkat  lunak  (Software). Proses pengumpulan  data  menggunakan  dua  metode  yaitu  studi  lapangan  dan  studi  perpustakaan. Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  selama  proses  penelitian  berlangsung. Data yang diperlukan pada penelitian ini dikumpulkan dari berbagai sumber, diantaranya data dari tempat studi kasus, beberapa buku materi dan jurnal penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengabdian kepada masyarakat adalah usaha untuk menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi, dan seni kepada masyarakat. Pelaksanaan program kerja yaitu terjun kelapangan dalam melakukan analisisi  prediksi  Data  yang  digunakan  bersumber  dari  hasil  wawancara  yang  direkap  ke  dalam
2208
dataset    yang dibuat  oleh  penulis.  Rakapitulasi  dataset  tersebut  didapat  dari  tahun  2019  sampai dengan 2021. Untuk data training digunakan 45 dan data testing 45 data. Atribut  yang menjadi variabel sebanyak 7 atribut
Gambar 1 : tempat abdimas
Gambar 2 : observasi lapangan 1
Gambar 3 : observasi lapangan 2
Tabel 1. Data Training N O Perio de Jenis Tembakau Lama Penanaman Penyakit Warn a Harga 1 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.000 2 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.000 3 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.700 4 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Lanas Hijau Rp.4.300 5 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.300 6 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.250 7 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.500 8 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.600 9 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.750 10 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.500 11 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.500 12 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.800 13 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.400 14 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.300 15 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.500 16 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.000 17 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.000 18 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.100 19 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.700 20 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.900 21 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.250 22 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.600 23 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.600 24 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.750 25 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.250 26 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.500 27 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.000 28 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.400 29 Agu- 20 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.4.100 30 Agu- 20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.000 31 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.500 32 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.5.000 33 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.000 34 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.3.300
. 2210
35 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.100 36 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.000 37 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.2.500 38 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Lanas Hijau Rp.1.400 39 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.100 40 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.250 41 Agu- 21 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.800 42 Agu- 21 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.800 43 Agu- 21 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1000 44 Agu- 21 Harumanis 2-3 Bulan Lanas Hijau Rp.2.000 45 Agu- 21 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hijau Rp.1.200
a. Data Cleaning
Pembersihan  Data  dilakukan  untuk  menghilangkan  data  yang  kurang  relevan  dalam  dataset. Berikut adalah hasil dari data cleaning :
Table 2 . Data Cleaning 2 NO Period e Jenis Tembakau Lama Penanaman Penya kit War na Har ga 1 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 5.00 0 2 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 5.00 0 3 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 5.70 0 4 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Lanas Hija u 4.30 0 5 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 2.30 0 6 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 4.25 0 7 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 4.50 0 8 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 4.60 0 9 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 4.75 0 10 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 2.50 0 11 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 3.50 0 12 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 2.80 0 13 Jul-19 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 1.40 0 14 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 4.30 0 15 Jul-19 Harumanis 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 3.50 0 16 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 3.00 0 17 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 5.00 0 18 Jul-20 Tembakau Putih 2-3 Bulan Hama Leob Hija u 5.10 0
b. Hasil pembahasan Menggunakan Algoritma C.4.5
Algoritma  C4.5  adalah  hasil  dari  pengembangan  algoritma  ID3  (Iterative  Dichotomiser)  yang dikembangkan oleh Quinlan (Han & Kamber, 2006). . Adapun tahapan yang digunakan dalam membuat  sebuah  pohon  keputusan  menggunakan  algoritma  C4.5  yang  ada  di  penelitian  ini
(Gorunescu,  2011)  yaitu:  Mempersiapkan  data  training,  dapat  diambil  dari  data  histori  yang pernah terjadi sebelumnya  dan   sudah dikelompokan   dalam  kelas-kelas tertentu. Menentukan akar dari pohon dengan menghitung nilai gain yang tertinggi dari masing-masing atribut  atau berdasarkan  nilai  index  entropy  terendah.  Sebelumnya  dihitung  terlebih  dahulu    nilai    index entropy, dengan  rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑− 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 ₂ 𝑝𝑖 Dimana : S = himpunan Kasus
Dimana : S = himpunan kasus A = atribut n = jumlah partisi atribut | 𝑆𝑖 | = jumlah kasus pada partisi ke i |S| = jumlah kasus dalam S
Tabel 3 . Perhitungan Entopry dan Gain Pada Node 1 Atribut Nilai Juml ah (S) Har ga Naik (S 1) Har ga Teta p (S2) Harga Turun (S3) Entropy Gain Total 45 2 4 39 0,68894895 1 0,153805584 Tahun 2019 15 1 2 12 0,90558726 2 2020 15 1 1 13 0,69984284 2021 15 0 1 14 0 Jenis Tembak au 0,216577391 Tembakau Putih 37 2 4 37 0,57450595 1 Harumanis 8 0 0 8 0 Lama Penana man 1,04559076 2-3 Bulan 45 2 4 39 -    0,35664180 9 Penyaki t -0,647108326 Hama Leob 42 2 4 37 0,69333034 9
. 2212
Lanas 3 0 0 8 0 Warna 0 Hijau 45 2 4 39 0,68894895 1
Perhitungan Node level 1 Menghitung Total Entropy diketahui
jumlah seluruh kasus (S) = 45
jumlah seluruh kasus (“harga naik”)(S1) = 2 jumlah seluruh kasus (“harga tetap”)(S2) = 4 jumlah seluruh kasus (“harga turun”)(S3) = 39

## KESIMPULAN
Dari  bebeberapa  hasil  uji  coba  prediksi  harga  tembakau  dikabupaten  sumedang  dengan menggunakan algoritma c.4.5 maka kesimpulan yang diperoleh dari hasil penelitian ini adalah : 1. pengujian bahwa harga lebih dari 5.050 maka dinyatakan naik, jika harga kurang dari 4.875 maka harga dinyatakan turun, dan jika harga kurang dari 5.050 maka harga dinyatakan tetap. Pengujian menggunakan rapid miner dengan operator random tree, apply model, dan perfomance memperoleh akurasi sebesar 91,11%.
2.Untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data sebanyak mungkin agar akurasi yang diharapkan akan lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
1Evicienna, 2. A. (2013). Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Hasil Pemilihan Legislatif DPRD DKI Jakarta . Techno Nusa Mandiri.
Adi,  A.  F.  (2012). Analisis  Pengaruh  Harga,  Kualitas  Produk,  dan  Kualitas  Layanan  Terhadap Kepuasan Pelanggan .
Ahmad Rifa’i 1, G. G. (2019). Penggunaan Metode K-Means Pada Analisa dan Klasifikasi Capred 2019 di Twitter. Pengembangan Rekayasa dan Teknologi, 43-47.
Azizah, L. N. (2021). Pengertian Data: Fungsi, Manfaat, Jenis, dan Contohnya. Gramedia Blog.
Dewo, A. S. (2021). Tembakau. Jurnal NOE.
dua,  A.  (2021). Forecasting:  Metode  Peramalan  dalam  Bisnis  yang  Wajib  Diketahui.  RDN.  Fendy Grata, D.  N. (2019). Analisis  Terhadap  Data Penjualan Produk  Kebutuhan    Rumah
Tangga Menggunakan Algoritma APRIORI. CBISJOURNAL, 35.
Guntur Syahputra, M. (2014). Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Analisa Kelayakan  Penerima Bonus Tahunan Pegawai (Studi Kasus :PT. Multi Pratama Nauli Medan). Jurnal Mantik Penusa.
I Kadek Juni Arta1, G. I. (2016). Data Mining Rekomendasi Calon Mahasiswa Berprestasi di STMIK Denpasar  Menggunakan  Metode  Technique  For  Others  Reference  By  Similarity  To  Ideal Solution.
M. Makmun Effendi, D. R. (2018). Prediksi Penjualan Produk Roti Menggunakan Algoritma C4.5 PT. Prima Top Boga.
Mardi  Turnip,  C.  W.  (2016).  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Menentukan  Tingkat  Konsumsi Konsumen  Pada  Medan  Solusindo. Jurnal  Senopati  (Seminar  Nasional  Pascasarjana  Teknik Informatika).
Ronny  Ardi  Giovani1,  P.  M.  (2011).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Prediksi  Kecepatan  Studi Mahasiswa Menggunakan Metode ID3. Jurnal Buana Informatika, 102-108.
Septiani, Y. A. (2020). Analisis Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik Universitas Abdurrab Terhadap  Kepuasan  Pengguna  Menggunakan  Metode  Sevqual  (Studi    Kasus:  Mahasiswa Universitas Abdurrab Pekanbaru). Jurnal Teknologi Dan Open Source, 131-143.
Dian Rosdiana, A. H. (2018). Prediksi Waktu Tanam Cabai Menggunakan Algoritma C4.5.
Prosiding SINTAK 2018.
Hendra, M. A. (2020). Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Decission Tree Berbasis Particle Swarm Optimization. Jurnal SISFOKOM (Sistem Informasi dan Komputer).
Khafiizh Hastuti, E. Y. (2013). Analisis Algoritma Decision Tree untuk Prediksi Mahasiswa Non Aktif. SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI TERAPAN 2013.
Nurdiana Handayani, H. W. (2021). Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer).
Rahmi  Ramadhani,  Y.  H.  (2021).  Prediksi  Prestasi  Siswa  Berbasis  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Vocational Teknik Elektronika dan Informatika.