## ANALISIS DATA LIFTING MIGAS MENGGUNAKAN METODE C4.5 PADA ASOSIASI DAERAH PENGHASIL MIGAS

## Ahmad Husain
Program Studi Informatika, Universitas Indraprasta PGRI hnr.husen@Gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  program  Kerja  ADPM  setiap  tahun  adalah  memberikan  analisis  data  lifting  migas  kepada seluruh anggota ADPM. Tujuan diadakan penelitian ini adalah membuat pihak daerah penghasil migas dapat  mengambil  keputusan  dalam  menentukan  penerimaan  daerah  dari  penjualan  minyak  bumi  dan gas  secara  tepat  dan  dengan  waktu  seefisien  mungkin.  Dalam  proses  pembuatan  pengambilan keputusan  dibutuhkan  data  mentah  yang  akan  diolah  sehingga  akan  menghasilkan  suatu  keputusan yang  tepat.  Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  yaitu  memasukkan  data  anggota  daerah  penghasil, data produksi nya maupun data lifting migas tahun 2014-2015 dengan menggunakan Microsoft Excel yang  nantinya  akan  dijadikan  sebagai  data  mentah  dalam  aplikasi  pengolahan  data  RapidMiner. Langkah  kedua  yaitu  menyeleksi  data-data  yang  tidak  diperlukan  dalam    proses  pengolahan  data  di RapidMiner.  Dari  data  yang  telah  diseleksi  inilah  yang  akan  dijadikan  data  training,  data  training tersebut  akan  dibuat  beberapa  klasifikasi  yang  diperlukan  agar  dalam  proses  pengelolaan  data mendapatkan  hasil  yang  akurat  dan  tepat,  sehingga  Daerah  Penghasil  Migas  dapat  menentukan realisasi lifting dengan tepat dan akurat.
Kata Kunci: Analisis Data Lifting Migas, Algoritma C45, Data mining

## Abstract
One of ADPM's Work programs every year is to provide a data analysis of oil and gas lifting to  all  members  of ADPM. The  purpose  of  this  research  is  to  make  the  regional  oil  and  gas producers can take decisions in determining the regional revenue from the sale of oil and gas in a timely and efficient manner. In the process of making decision-making required raw data to be processed so that will produce an appropriate decision. The first step that must be done is  entering  data  member  of  producing  region,  its  production  data  and  data  of  oil  and  gas lifting  year  2014-2015  by  using  Microsoft  Excel  which  will  be  used  as  raw  data  in RapidMiner data processing application. The second step is selecting data that is not needed in data processing in RapidMiner. From the data that has been selected that will be used as training data, training data will be made some classification required for the process of data management  to  get  accurate and precise  results, so that the Region  Oil  and Gas  Producers can determine the realization of lifting with precise and accurate.
Keywords: Oil Data Lifting Analysis, C45 Algorithm, Data mining

## I. PENDAHULUAN
Asosiasi Daerah Penghasil Migas (ADPM) adalah  organisasi  yang  beranggotakan  89 daerah  penghasil  migas  seluruh  Indonesia yang  terdiri  dari  beberapa  provinsi, kabupaten  dan  kota,  salah  satu  program Kerja ADPM setiap tahun adalah memberikan  analisis  data  lifting  migas kepada seluruh anggota ADPM. Kajian ini meliputi  angka  –  angka  lifting  dari  tahun ke tahun dan pembagian dana bagi hasil ke
daerah.  Hal  ini  penting  karena  angka lifting  adalah  angka  sebagai  perhitungan dasar  dalam  membagi  penerimaan  Negara bukan pajak.
Dari  angka  Lifting  yang  diberikan  dapat diketahui  berapa  besar  Pendapatan  Kotor ( Gross  Revenue )  yang  akan  diperoleh  dari suatu  Kontraktor  di  Daerah  Penghasil, yang  kemudian  oleh  Ditjen  Migas  akan
ditentukan berapa besar Lifting Pemerintah yang akan diperoleh Negara.
Tentu  saja  kajian  ini  masih  bersifat mendasar  dan  perlu  kajian  yang  lebih dalam  mengenai  mengapa  suatu  lifting ditempat ini turun atau mengalami kenaikan  begitu  juga  dengan  angka  bagi hasil  migas  di  daerah.  Semoga  dengan informasi  kajian  ini  dapat  memberikan suatu gambaran umum  yang akan di dapat daerah  dalam  tahun  anggaran  berjalan, sehingga  dapat  mewaspadai  produksi lifting dan pendapatan bagi hasil kita yang masih sering diluar dugaan, sehingga dapat diprediksi dengan tepat.
Data Mining Data mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual  dari  suatu  basis  data  atau bisa  disebut  dengan  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Database ).  Dimana  definisi KDD  adalah  proses  non-trivial  untuk mengidentifikasi pola dari data yang valid, baru,  berpotensi  menjadi  pengetahuan yang  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti. Menurut [1]. Data mining adalah penemuan pengetahuan dangan menggunakan teknik-teknik yang tergabung dari statistik, tradisional, kecerdasan  buatan  (artificial  intelligence) dan grafik komputer. Data mining merupakan  proses  ektraksi  pengetahuan dari  data  yang  besar.  Sesuai  fungsinya, menurut  [2].  Data  mining  adalah  proses pencarian  pola  data  yang  tidak  diketahui atau tidak diperkirakan sebelumnya. Sedangkan  menurut  [3].  Data  mining adalah kegiatan mengeksplorasi dan menganalisis data jumlah yang besar untuk menemukan  pola  (pattern)  dan  aturan (rule) yang berarti.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Algoritma C4.5 a. Konsep Algoritma C4.5 Algoritma merupakan kumpulan perintah yang tertulis  secara  sistematis  guna menyelesaikan permasalahan logika dari matematika.
Pengertian Algoritma C4.5
merupakan algoritma yang digunakan  untuk  membentuk pohon keputusan. Gambar berikut ini.

## Gambar 2. Contoh Struktur Decision Tree
b. Algoritma Klasifikasi Data Mining Klasifikasi dalam data mining merupakan  metode  pembelajaran data  untuk  memprediksi  nilai  dari sekelompok  attribut.  Menurut  [4] Algoritma
klasifikasi akan menghasilkan  sekumpulan  aturan yang disebut rule yang akan digunakan  sebagai  indikator  untuk dapat  memprediksi  kelas  dari  data yang ingin diprediksi.
A 1 A 2 B 1 B 2 B 3 B 4 Root node C Yes No Yes No

## LIFTING MIGAS
Lifting  migas  adalah  produksi  migas  yang siap  jual.  Besaran  lifting  ini  bisa  berbeda dengan  besaran  produksi  karena  tidak semua  produksi  migas  yang  baru  keluar dari  dalam  bumi  bisa  langsung  dijual. Dalam  beberapa  kasus,  produksi  migas masih  harus  diproses  atau  diangkut sebelum menjadi lifting. Istilah lifting juga kerap  dipakai  untuk  menggambarkan proses  penyerahan  migas  dari  produsen kepada  pembeli.  Pada  proses  inilah penerimaan  negara  dari  kegiatan  hulu migas terealisasi.

## PHP
Menurut  [5],  PHP  memiliki  beberapa pandangan  dalam  mengartikannya,  akan tetapi  kurang  lebih  PHP  dapat  kita  ambil arti sebagai PHP : Hypertext Preeprocesor . Ini  merupakan  bahasa  yang  hanya  dapat berjalan  pada  server  dan  hasilnya  dapat  di tampilkan pada client.

## MySQL
Menurut  [6]  MySQL  merupakan  sebuah perangkat  lunak  sistem  manajemen  basis data  atau  DBMS  yang  multiuser,  dengan sekitar  6  juta  instalasi  diseluruh  dunia. Karena  sifatnya  yang  open  source  dan memiliki kemampuan menampung kapasitas yang sangat besar, maka MySQL menjadi  database  yang  sangat  popular dikalangan programmer web. Menurut  [7],
MySQL merupakan software yang tergolong sebagai DBMS ( database Management  System )  yang  bersifat open source . Open  source menyatakan  bahwa software  ini  dilengkapi  dengan source code (kode  yang  dipakai  untuk  membuat MySQL).  Selain  itu  tentu  saja  bentuk executable -nya  atau  kode  yang  dapat dijalankan  secara  langsung  dalam  sistem operasi  dan  bisa  diperoleh  secara  gratis dengan mendownload di internet.

## XAMPP
XAMPP  merupakan  paket  PHP  yang berbasis open  source yang  dikembangkan oleh  sebuah  komunitas open  source. Dengan  menggunakan  XAMPP  tidak dibingungkan dengan penginstalan program-program  lain,  karena  semua kebutuhan  terlah  tersedia  oleh  XAMPP. Yang terdapat pada XAMPP di antaranya : Apache,  MySQL,  PHP,  FileZilla  FTP Server, PHPmyAdmin dll.
Notepad ++
Notepad  adalah  Program  bawaan  dari Windows  yang  biasa  digunakan  untuk menulis keterangan-keterangan yang penting  dari  program  aplikasi  seperti halnya lisensi program atau yang lainnya.

## RapidMiner
RapidMiner  merupakan software untuk pengolahan  data  mining.  RapidMiner Sebuah lingkungan untuk machine learning ,  data  mining, text  mining dan predictive  analytics .  Machine  learning Algoritma  dimana  perilaku  komputer berevolusi berdasarkan data empiris, seperti  sensor  atau  database.  Data  mining proses mengekstrak pola-pola dari data set yang  besar  dengan  mengkombinasikan metode  statistika,  kecerdasan  buatan  dan database.

## 2 . METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  yaitu  metode  experimental.  penelitian terdiri dari mendefinisikan dan mendefinisikan ulang masalah,
merumuskan  hipotesa  atau  menyarankan solusi,  mengumpulkan,  mengorganir  dan mengevaluasi  data,  membuat  deduksi  dan mencapai  kesimpulan,  dan  berakhir  pada menguji  kesimpulan  untuk  menentukan apakah hasil dari penelitian tersebut sesuai dengan rumusan hipotesa..
Kegiatan  penelitian  ini  melalui  beberapa tahap dalam pengembangannya yaitu :
1. Data
2. Pengolah Data
3. Laporan

## Metode Pengumpulan Data
1. Data Primer Data primer merupakan data instrument dari  penelitian.  Data  primer  merupakan data  yang  diperoleh  secara  langsung dari  nara  sumber  baik  dari  wawancara maupun observasi.
2. Data Sekunder Data  sekunder  merupakan  data  yang diperoleh  secara  tidak  langsung.  Data sekunder  dari  penelitian  ini  diperoleh dari website.

## Langkah-langkah Pengembangan
Sistem.
Pada tahap pengembangan sistem penentuan  Analisis  data  lifting  migas, penulis  menggunakan  metode  waterfall.
Waterfall
adalah sebuah model
perkembangan  perangkat  lunak  dilakukan secara  sekuensial,  dimana  satu  tahap dilakukan setelah tahap sebelumnya selesai dilaksanakan. Model waterfall
ini mengambil kegiatan dasar seperti
spesifikasi persyaratan, perancangan perangkat  lunak,  implementasi,  pengujian, dan seterusnya.
Gambar 3. Model waterfall menurut Roger S. Pressman

## 3 . HASIL DAN PEMBAHASAN Definisi Masalah
Masalah yang dihadapi dalam sistem yang ada  pada  anggota  daerah  penghasil,  yaitu bagaimana  pihak  daerah  penghasil  migas dapat mengambil keputusan dalam menentukan penerimaan daerah dari penjualan  minyak  bumi  dan  gas  secara tepat dan dengan waktu seefisien mungkin. Dalam  proses  pembuatan  pengambilan keputusan  dibutuhkan  data  mentah  yang
akan  diolah  sehingga  akan  menghasilkan suatu keputusan yang tepat.
a. Identifikasi Masalah
b. Konseptualisasi Masalah

## Penyelesaian
Dari  masalah  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  maka  penyelesaian  yang dapat  dilakukan  untuk  mencari  solusi  dari masalah  tersebut  yaitu  dengan  mengolah data  menggunakan  aplikasi  pengolah  data RapidMiner,  Dari  pohon  keputusan  dan rule  tersebut,  maka  dapat  terlihat  proses kerja  yang  dilakukan  RapidMiner  hingga menghasilkan suatu keputusan. Berikut ini adalah rule yang  dihasilkan  dari  data lifting migas yang telah diolah :
Gambar 4. Rule yang dihasilkan
A. Algoritma Penyelesaian masalah dengan  algoritma Flowchart dan Pseudocode
Algoritma berisi deskripsi langkah- langkah  pemecahan  masalah.  Langkah  - langkah pemecahan  masalah tesebut dapat dituliskan dalam notasi algoritmik sembarang.  Notasi  algoritmik  yang  baik adalah  notasi  yang  mudah  dibaca  dan ditranslasikan  ke  dalam  notasi  bahasa pemrograman.  Notasi  algoritmik  berupa pseudocode mempunyai  korespondensi dengan notasi bahasa pemrograman sehingga proses penerjemah dari pseudocode ke  kode  program  menjadi lebih mudah.
ana lisi s des ain ko de test Pemodelan sistem informasi
Flowchart klasifikasi  penentuan  Analisis Lifting Migas adalah sebagai berikut :
1. Flowchart Sistem :
Mulai Input Data daerah  pe nghasil dan  data kontraktor Klasifikas i Lif ting Migasl Klasifikas i Se sua i Hasil Klas ifikasi Database db_liftingmigas Selesai Gambar 5. Flowchart Sistem.
2. Modul Aplikasi Analisis Lifting Migas : 1 Data Lifting Klasifikasi Logout 2 3 4 Login Menu Utama Penentuan Lifting Migas
Gambar 6. Modul Aplikasi Analisis
Lifting Migas
3. Flowchart Modul  1,  Menu
Login dan Pseudocode nya
Gambar 7. Flowchart Menu Login
4. Flowchart  Modul 2, Menu Form Data Lifting Migas dan
Pseudocode nya : 1 Input Data Save Proses Simpan Penyimpanan db_liftingmigas 3 Y T Tampilan Form Data Lifting Migas Edit Delete Pemanggilan db_liftingmigas Proses Ubah Data terhapus Proses Hapus Klasifikasi Gambar 8. Flowchart Menu Form Data Lifting Migas. Mulai Display Login 2 Input User Y Tampil kesalahan user dan password T
5. Flowchart Modul
3, Menu
Klasifikasi dan Pseudocode nya :
2 Input Data Save Proses Simpan dan Hasil Pemanggilan db_liftingmigasi Hasil T Y Tampilan Klasifikasi 4 Gambar 9. Flowchart Menu Klasifikasi
Setelah user selesai  meng input data daerah  penghasil  migas  dan  Kontraktor pada form data lifting migas, selanjutnya user dapat  meng input data nilai  pada  menu  klasifikasi.  Setelah  itu pilih  “Save”  untuk  mendapatkan  hasil dari  klasifikasi  lifting  migas  dan otomatis akan tersimpan pada database db_liftingmigas.  Jika  tidak  maka  ke modul 4.
6. Flowchart Modul 4,  Menu Logout dan Pseudocode nya
Gambar 10. Flowchart Menu Logout
Setelah proses Klasifikasi Data Lifting Migas  selesai  atau user ingin  keluar dari  Aplikasi  ini, user dapat  memilih menu Logout . Jika tidak maka kembali ke  tampilan  Klasifikasi  Data  Lifting Migas. B. Pembahasan Algoritma Pembahasan algoritma pada aplikasi penentuan  Analisis Lifting Migas Pada Asosiasi Daerah
Penghasil Migas yaitu :
1. Algoritma Menu Login
a. Menu Login Dilakukan oleh user (admin) saja.
b. Setelah  tampil  menu Login,
input username dan
password dengan benar sesuai  dengan user yang telah ditentukan.
c. Jika username dan
password sudah benar, maka user berhak masuk ke dalam  menu  utama  yang telah disediakan pada aplikasi ini.
2. Algoritma tampilan menu form data Lifting Migas
a. Menu  form  data  lifting migas  merupakan  tampilan awal setelah melakukan
login ,  menu  ini  berisi  form data daerah penghasil migas dan  kontraktor  yang  harus di input oleh user.
b. Setelah  form  data  lifting ter input maka  data  akan tersimpan ke dalam database. 3. Algoritma tampilan menu klasifikasi a. Menu klasifikasi merupakan menu yang berisi form nilai.
Sebelum  mengisi  form  nilai user harus  memasukkan nilai lifting daerah penghasil  migas.  Setelah selesai meng input , data
3 Logout 1 T Y Tampilan Menu Klasifikasi Data Lifting Migas
akan  tersimpan  ke  dalam database dan  menghasilkan sebuah keterangan hasil dari klasifikasi tersebut.
b. Di  dalam  menu  klasifikasi ini user dapat  melihat  data
lifting daerah penghasil migas  yang  naik  dan  data lifting daerah penghasil
migas  yang  turun  secara terpisah karena terdapat dua button yaitu  “lifting  migas yang  naik”  dan  “lifting migas  yang  turun”.  Jika pilih  “lifting  migas  yang naik”  maka  akan  muncul tabel berisi data lifting yang naik  dan  jika  pilih  “lifting migas  yang  turun”  maka akan  muncul  tabel  berisi lifting migas yang turun.
c. Jika ingin keluar dari
aplikasi  ini ,  user dapat memilih logout pada  menu pengaturan user.
C. Uji Coba Program dengan Contoh Data Dalam  menjalankan  program  yang dibuat ini
maka diperlukan
perangkat nyata seperti Laptop atau
PC.  Untuk  melihat  uji  coba  dari program  ini  diperlukan  perangkat
lunak pendukung yang akan menjadi media untuk menjalanakan sistem  yaitu  Notepad  ++  sebagai media  menulis  kode  program, pengembangan dan pengujian sistem database  server MySQL
sebagai  koneksi  dan  penyimpanan data lifting migas. Database server
ini  telah  terhubung  dalam  satu paket Xampp Versi 5.6.30, Windows  10  Pro  64bit  Tahun 2015. 1. Tampilan database Langkah pertama yang dilakukan  untuk  menjalankan atau  mengkoneksikan  sistem yakni dengan memastikan bahwa perangkat lunak Xampp versi  5.6.30,  Windows  10  Pro 64bit  dalam  kondisi  berjalan (running)  dengan  cara  klik logo windows – All Program – folder Xampp –  Xampp Control  Panel ,  Selanjutnya klik  tombol start pada  bagian Apache  dan  MySQL  hingga muncul  warna  hijau  pada tulisan Apache dan MySQL.
Gambar 11. Xamppp Control Panel
Gambar 12. Database db_liftingmigas
2. Tampilan Menu Login
3. Tampilan Menu Utama
Gambar 14.  Menu Utama
4. Tampilan  Menu  Form  Data  lifting migas
Gambar 15. Menu Form Data lifting migas

## 5. Tampilan Menu Klasifikasi
Gambar 16. Menu Klasifikasi
D. Pembahasan Hasil Uji Coba
Metode  yang  digunakan  dalam pembuatan aplikasi klasifikasi penentuan  Analisis  Lifting  Migas adalah  Algoritma C4.5 .  Algoritma C4.5 yaitu  Pohon  keputusan  yang 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 tersebut  dapat  dengan mudah dipahami  dengan  bahasa  alami.
Dengan  menggunakan  klasifikasi algoritma C.4.5 dalam  menentukan Analisis Lifting Migas, terbentuklah sebuah pohon keputusan (decision  tree) yang didapat  dalam  pengolahan  data menggunakan aplikasi RapidMiner.
Gambar 17. Pohon Keputusan (Decision

## Tree)
Dari  gambar  pohon  keputusan  diatas, maka  didapatkan  sebuah  aturan  ( rule ) yang  menjadi  acuan  dalam  pembuatan aplikasi  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  adalah  sebagai berikut :
1. R1  : IF Pencapaian  ≤  0.652 AND
Lifting > 3000.184 = Turun 2. R2 :  IF Pencapaian  ≤  0.652 AND
Lifting ≤ 3000.184 = Naik
3. L1 :  IF Pencapaian  >  0.652 AND Lifting > 55680706.813 = Turun 4. L2 :  IF Pencapaian  >  0.652 AND Lifting  ≤ 55680706.813 ELSE  IF Lifting  >  12752056.856 AND Pencapaian > 1.034 = Turun 5. L3 :  IF Pencapaian  >  0.652 AND Lifting  ≤ 55680706.813 ELSE  IF Lifting  >  12752056.856 AND Pencapaian ≤ 1.034 = Naik
6. L4  : IF Pencapaian  >  0.652 AND Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  >  10258613.253  = Turun 7. L5  : IF Pencapaian  >  0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian > 1.203 = Naik 8. LR1 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian  ≤  0.890 AND Lifting > 1781797.298 = Turun 9. LR2 : IF Pencapaian > 0.652 AND Lifting  ≤  12752056.856 THEN

## ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian  ≤  0.890 AND Lifting ≤ 1781797.298 = Naik 10. L6 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF
Pencapaian  >  0.890 THEN Gross Revenue  ≤  21537745.848  = Turun 11. L7 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF
Pencapaian  >  0.890 AND Gross Revenue > 21537745.848 AND IF Lifting ≤ 759769.298 = Naik
12. L8 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN
ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF
Pencapaian  >  0.890 AND Gross Revenue > 21537745.848 AND IF Lifting  >  759769.298 AND  IF Lifting ≤ 984970.379 = Turun 13. L9 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253
AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF
Pencapaian  >  0.890 AND Gross Revenue > 21537745.848 AND IF
Lifting  >  759769.298 AND  IF
Lifting  >  984970.379 AND  IF
Lifting ≤ 1112295.288 = Naik 14. L9 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253 AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF Pencapaian  >  0.890 AND Gross Revenue > 21537745.848 AND IF Lifting  >  759769.298 AND  IF Lifting  >  984970.379 AND  IF Lifting  >  1112295.288 AND WAP ≤ 51.224 = Naik 15. L9 : IF Pencapaian > 0.652 AND
Lifting  ≤  12752056.856 THEN ELSE Lifting  ≤  10258613.253 AND Pencapaian ≤ 1.203 AND IF Pencapaian  >  0.890 AND Gross Revenue > 21537745.848 AND IF Lifting  >  759769.298 AND  IF Lifting  >  984970.379 AND  IF Lifting  >  1112295.288 AND WAP > 51.224 = Turun
Pada  tabel  1  merupakan  perhitungan akurasi  dari  data training menggunakan algoritma C45. Diketahui  data training terdiri  dari  111 record data,  39  data diklasifikasikan Naik dan 26 data diprediksikan Naik ternyata Turun, 25 data dinyatakan  Turun  tetapi  Naik  dan  21  data secara benar diklasifikasikan turun.

## Gambar 18. Hasil Akurasi

## E. Penjelasan  tentang  Kelebihan  dan Kelemahan Sistem
Aplikasi Penentuan Analisis Lifting Migas pada  Asosiasi  Daerah  Penghasil  Migas yang  peneliti  buat,  masih  memiliki kekurangan. Berikut adalah kelemahan dan kelebihan dari Aplikasi Penentuan Analisis
Lifting  Migas  Pada  Asosiasi  Daerah
Penghasil Migas yaitu :
1. Kelebihan
a. Sistem aplikasi ini dapat digunakan oleh  pihak  lain  untuk  penentuan analisis.
b. Tampilan  yang  sederhana  dan mudah  dipahami  oleh  pengguna (user).
c. Aplikasi ini dapat membantu pihak Anggota  Daerah  Penghasil  Migas untuk  penentuan  analisis  lifting migas  dengan  cepat,  tepat  dan akurat.
d. Aplikasi  ini  tidak  dapat  digunakan oleh sembarang orang.
2. Kelemahan
a. Hasil  dari  klasifikasi  ini  tidak  bisa dilihat  langsung  oleh  Anggota Daerah Penghasil Migas.
b. Tampilan yang masih sangat
sederhana dan belum optimal. c. Hanya dapat digunakan diperangkat Personal  Control (PC) dan Laptop saja.
d. Tidak  Bisa  digunakan  oleh  pihak lain untuk penentuan analisis dengan kriteria yang berbeda.

## 4.  SIMPULAN
Simpulan Sesuai dengan hasil penelitian dan pembahasan  mengenai  sistem  analisis lifting migas  dapat dikemukakan beberapa simpulan sebagai berikut :
1. Sistem  aplikasi  penentuan  analisis lifting  migas  dengan  menggunakan metode  Algoritma C4.5 ini  dapat digunakan  oleh  staff  admin  Asosiasi Daerah Penghasil  Migas dalam proses penentuan  analisis  lifting  migas  agar penentuan  analisis  lifting  menjadi lebih optimal.
2. Aplikasi ini bertujuan untuk menghasilkan keputusan yang optimal,
tepat  dan  akurat  dalam  melakukan analisis  lifting  migas  menggunakan
metode  Algoritma C45 berdasarkan empat kriteria sebagai berikut :
a. Jenis Minyak.
b. Data Lifting tahun 2014 dan 2015.
c. WAP (Weight Average Price)
d. Gross Revenue
3. Aplikasi  ini  memberikan  kemudahan dan keakurasian hasil yang lebih cepat dan tepat dibandingkan sistem sebelumnya  yang  ada  di  Asosiasi Daerah  Penghasil  Migas,  karena  dari hasil  pengolahan  data  menggunakan software RapidMiner  dan  metode Algoritma C4.5 menghasilkan  suatu akurasi  yang  cukup    yaitu  sebesar 54,05%.
4. Metode  Algoritma C45 dapat  dipakai atau  diterapkan  untuk  menentukan analisis lifting migas daerah penghasil migas.

## Saran
Sebuah  sistem  yang  dirancang  tidak  akan pernah  sempurna  karena  sitem  akan  terus berkembang  sesuai  perkembangan  zaman. Berdsarkan  hal  tersebut,  maka  terdapat beberapa saran
yang harus
dipertimbangkan, saran-saran tersebut adalah sebagai berikut : 1. Aplikasi ini masih harus dipertimbangkan  kearah  yang  lebih sempurna dengan melakukan
serangkaian  uji  coba  dalam  masa waktu tertentu sehingga dapat berguna bagi  pihak  Asosiasi  Daerah  Penghasil Migas.
2. Dilakukan  perawatan  dan  perbaikan aplikasi  apabila  terjadi  kerusakan secara berkala.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J. (2011). Data  Mining:  Concepts  and Techniques,  3rd.ed. Boston:  Morgan Kaufmann
[2]   Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[3]      Bramer,  M.  (2007). Principles  Of Data Mining. London: Springer.
[4]     Vercellis, C. (2009). Data Mining and Optimization for Decision Making. Italy: WILEY.
[5]     Nugroho, A. S., Witarto, A. B., & Handoko, D. (2009, Desember 20). Retrieved Februari 22, 2013, from
http://ilmukomputer.com:
http://ilmukomputer.com
[6]    Setiyo Cahyono. 2009. Pemrograman Database Menggunakan MySQL dan
Java. Bandung : Informatika.
[7]    Kadir, A. 2009.Dasar Perancangan &
Implementasi.Grassindo. Jakarta