## Analisis Data mining dengan Metode C.45 pada Klasifikasi Kenaikan Rata-Rata Volume Perikanan Tangkap
Muhammad Ridho Matondang 1 , Muhammad Ridwan Lubis 2 , Heru Satria Tambunan 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 mhdridho738@gmail.com, 2 ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id,
3 herusatria@stikomtunasbangsa.ac.id

## Abstract
Increasing the amount of demand for natural resource needs is increasing. One of them is natural  resources  in  the  sea  and  coast.  The  current  condition  of  capture  fisheries  in Indonesia  is  not  yet  optimal.  This  is  indicated  by  the  increase  in  the  volume  of  capture fisheries  production  which  is  very  slow.  The  purpose  of  this  study  is  to  make  data classification for the prediction of the average volume increase in capture fisheries  with data  mining  techniques.  Data  mining  techniques  are  applied  to  determine  the  data patterns of the capture fisheries dataset, so the results of the classification can be applied to  evaluate  the  factors  that  affect  the  volume  of  capture  fisheries.  The  classification algorithm  used  is  C45.  The  results  of  the  classification  were  tested  with  rapidminer  in classifying  data.  The  level  of  performance  is  indicated  by  the  accuracy  value.  The accuracy value is obtained by testing the results of the  classification of training data and testing data. Comparison of accuracy values between the algorithms used can be seen the best algorithm in making the classification of capture fisheries data.
Keywords : Capture fisheries, Decision Tree, C45

## Abstrak
Peningkatan  jumlah  permintaan  terhadap  kebutuhan  sumber  daya  alam  semakin meningkat.  Salah  satunya  sumber  daya  alam  yang  berada  di  laut  dan  pesisir.  Kondisi perikanan tangkap di Indonesia saat ini belum optimal. Hal tersebut ditunjukkan dengan peningkatan  volume  produksi  perikanan  tangkap  yang  sangat  lambat.Tujuan  penelitian ini membuat klasifikasi data untuk prediksi kenaikan volume rata-rata perikanan tangkap dengan  teknik  data  mining.  Teknik  data  mining  diterapkan  untuk  mengetahui  pola  data dari  dataset  perikanan  tangkap,  sehingga  hasil  klasifikasi  dapat  diterapkan  untuk mengevaluasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap  volume  perikanan  tangkap. Algoritma klasifikasi yang digunakan yaitu C45. Hasil klasifikasi diuji dengan rapidminer dalam  mengklasifikasikan  data.  Tingkat  performance  ditunjukkan  dengan  nilai akurasi.Nilai akurasi tersebut diperoleh dengan pengujian hasil klasifikasi terhadap data training  dan  data  testing.  Perbandingan  nilai  akurasi  antar  algoritma  yang  digunakan dapat diketahui algoritma terbaik dalam membuat klasifikasi data perikanan tangkap.
Kata Kunci : Perikanan tangkap, Decision Tree, C45

## 1. Pendahuluan
Indonesia  memiliki  potensi  yang  besar  dalam  budidaya  perikanan  yang  belum dimanfaatkan  dan  dikelola  secara  optimal.  Potensi  ekonomi  tersebut  didukung  pula oleh  tingkat  keanekaragaman  hayati  ikan  yang    tinggi  dan  sangat  signifikan  untuk memenuhi  kebutuhan  ikan  didalam  negeri  dan  memasok  permintaan  ikan  dipasar dunia  sehingga  dapat  menjadi  sumber    devisa    bagi  negara.    Dengan  satu  paket
teknologi tertentu, ternyata perairan umum dapat   dijadikan sebagai media budidaya ikan secara intensif. Teknologi tersebut adalah dengan menggunakan kantong jaring terapung,  keramba  atau  sistem  pagar.    Ternyata  dengan  cara  itu  diperoleh  produksi yang  tinggi  dan  memberikan    keuntungan  yang  tinggi  dan  tentunya  memberikan keuntungan yang tinggi bagi petani ikan. Ikan merupakan salah satu sumber zat gizi penting bagi proses.
Salah  satu  cara  dalam  pemanfaatan  sumber  daya  alam  di  laut  dan  pesisir  yaitu dengan  perikanan  tangkap.  Kondisi  perikanan  tangkap  di  Kabupaten  Simalungun saat ini belum optimal, beberapa daerah mengalami  kemunduran produktivitas  hasil perikanan tangkap yang berdampak pada minimnya kontribusi terhadap peningkatan produktivitas  perikanan  tangkap.  Sedangkan  volume  produksi  perikanan  secara keseluruhanhanya  mengalami  sedikit  peningkatan  dari  tahun  ke  tahun.  Evaluasi kenaikan  volume  produksi  perikanan  dapat  dilakukan  dengan  mengevaluasi  faktor- faktor  yang  mempengaruhinya.  Faktor  yang  sering  dialami  sebagian  besar  petani ikan ialah keterbatasan modal untuk menyediakan sarana produksi berupa bibit ikan dan  pakan/pellet.  penelitian  ini  bertujuan  membuat  klasifikasi  data  untuk mengetahui  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  kenaikan  volume  perikanan   tangkap dengan menerapkan teknik data mining.
Usaha  yang  dilakukan  untuk  mencegah  stagnasi  tersebut  adalah  dengan  cara menganalisa  faktor  terjadinya  penurunan  volume  ikan  tangkapan  yaitu  dengan mengklasifikasi  hasil  rata  rata  ikan  tangkapan  dari  beberap a  daerah  di  Kabupaten Simalungun.  untuk  mengelompokkan  kenaikan  volume  perikanan  tangkap  perlu menerapkan  teknik  data  mining.  Menurut  Rofika  dalam  jurnal  JIKO Data  mining adalah  suatu  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menentukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar.  Salah satu  tugas  utama  dalam data  mining adalah  pengklasifikasian  dimana  data  yang diklasifikasi  belum  mempunyai  contoh  kelompok.  “Data  Mining  merupakan  proses ekstraksi  data  menjadi  informasi  yang  sebelumnya  belum  tersampaikan,  dengan teknik  yang  tepat  proses  data  mining  akan  memberikan  hasil  yang  optimal”[1]. Algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokan  tersebut  menggunakan  algoritma C45 .  Algoritma C4.5  adalah  algoritma  klasifikasi data bertipe pohon  keputusan  [2]. Pohon  kepurtusan  Algoritma  C4.5  dibangun  dengan  tahap an  yang  meliputi pemilihan  atribut  sebagai  node  awal,  membentuk  cabang  untuk  setiap  nilai  dan mempartisi  kasus  dalam  cabang.  Tahapan-tahapan  ini  akan  diulangi  untuk  setiap cabang sampai semua kasus pada cabang  habis terpartisi. Dari penyelesaian tersebut maka  akan didapatkan beberapa  rule.  Diharapkan penelitian ini dapat membantu pihak petani ikan dalam meningkatkan hasil ikan tangkapan mereka.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  Mining Merupakan  suatu  rangkaian  proses  yang dapat  dibagi  menjadi beberapa  tahap  yang mana  Tahap-tahap  tersebut bersifat interaktif di mana pemakai terlibat  langsung  atau  dengan  perantaraan knowledge  base [3]. Data  Mining sering juga disebut Knowledge discovery  in database  (KDD) merupakan meliputi  kegiatan pengumpulan,  pemakaian  data  historis  menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  set data berukuran besar. Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan [4].

## 2.2. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah pohon keputusan yang dikembangkan oleh Ross qiunlan .Ide dasar dari algoritma ini adalah  pembuatan  pohon  keputusan  berdasarkan  pemilihan  atribut   yang  memiliki prioritas  tertinggi  atau  dapat  disebut  memiliki  nilai Gain tertinggi  [5]  berdasarkan
nilai Entropy atribut  tersebut  sebagai  poros  atribut  klasifikasi.  Pada  tahapannya algoritma  C4.5  memiliki  2  prinsip  kerja  yaitu:  Membuat  pohon  keputusan,  dan membuat  aturan-aturan  ( rule  model ).  Aturan  aturan  yang  terbentuk  dari  pohon keputusan  akan  membentuk  suatu  kondisi  dalam  bentuk if  then .  Beberapa  tahapan yang ada untuk membuat pohon keputusan dengan algoritma C4.5 yaitu [6] :
a) Menyiapkan data  training. Data ini diambil dari data  yang  sudah pernah  ada sebelumnya dan sudah dikelompokan ke dalam kelas tertentu.
b) Setelah  itu  tentukan node awal  dari  pohon.  Pilih node awal  dari  atribut, dengan  cara  menghitung  nilai Gain dari  semua  atribut,  yang  menjadi node awal  adalah  nilai Gain yang  paling  tinggi.  Sebelum  menentukan  nilai Gain , terlebih dahulu hitung nilai Entropy total dengan menggunakan rumus : Entropy (S) = ∑ (1) Keterangan: S= himpunan kasus n= jumlah partisi s
Pi= proporsi Si terhadap S
c) Setelah itu tentukan nila Gain menggunakan rumus:
Gain (S.A) = Entropy (s) ∑ |  |
| |
(2)
Keterangan :
S = Himpunan Kasus
A = Atribut n = Jumlah Partisi Atribut A
| Si | = Jumlah Kasus pada partisi ke-i
| S |= Jumlah Kasus dalam S
d) Setelah  itu  ulangi  langkah  ke-2  sampai  semua  record  habis  terpastisi  dan mendapat kelas yang sama.
e) Proses partisi akan berhenti jika :
1. Semua record dalam simpul N mendapat kelas yang sama.
2. Tidak ada atribut di dalam record yang dapat dipartisi lagi.
3. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.

## Gambar 1. Model Pohon Keputusan

## 2.3. Rapidminer
Rapidminer  adalah  platform  perangkat  ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh perusahaan  bernama  sama  dengan  yang  menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk persiapan  data  pembelajaran  mesin  pembelajaran  dalam  pengembangan  teks  dan analisis  prediktif.  Memudahkan  pengguna  dalam  menggunakan  perangkat  ini. Berbagai  metode  yang  disediakan  aplikasi  Rapidminer  antara  lain  klasifikasi, Clustering dan Assosiasi [8].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  data  direktorat  ikan  tangkapan  Kabupaten Simalungun  yang  diambil  dari  situs  resmi  Badan  Pusat  Statistik  atau https://www.bps.go.id/ .  Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan data  sekunder,  Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  tidak  dari  sumbernya langsung  melainkan  sudah  dikumpulkan  oleh  pihak  lain  dan  sudah  di  olah  serta memiliki keterkaitan dengan permasalahan yang di teliti.
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  C45  dalam  menentukan  Faktor  ikan tangkapan.  Berdasarkan  data  yang  digunakan  maka  tahap  pertama  yang  harus dilakukan  yaitu  menghitung  nilai Entropy dan Gain. Untuk  menghitung  nilai Entropy dan Gain diperlukan data awalnya dahulu.
Tabel 1. Tabel data awal
Kelompok Jumlah Nelayan Kondisi Cuaca Lebar Jaring Kondisi Air Jumlah Trip Output 1 10 cerah 60 m Surut 4 menengah 2 10 Hujan lebat 50 m Pasang 3 menengah 3 15 Hujan lebat 50 m Pasang 2 menengah tinggi 4 15 cerah 40 m Surut 2 menengah tinggi 5 15 cerah 40 m Surut 2 menengah tinggi 6 15 cerah 50 m Surut 3 menengah tinggi 7 15 Hujan lebat 60 m Pasang 2 menengah tinggi 8 15 Hujan lebat 50 m Pasang 2 menengah tinggi 9 20 cerah 50 m Surut 3 menengah tinggi 10 20 Hujan lebat 60 m Pasang 4 menengah tinggi 11 20 Hujan lebat 60 m Pasang 4 menengah tinggi 12 20 Hujan lebat 60 m Pasang 3 menengah tinggi 13 10 cerah 60 m Surut 3 menengah 14 20 Hujan lebat 60 m Pasang 3 menengah 15 20 Hujan lebat 60 m Pasang 3 menengah 16 20 cerah 50 m Surut 3 menengah tinggi 17 20 cerah 50 m Surut 3 menengah tinggi 18 15 berangin 50 m Berombak 3 menengah tinggi
Output atau  target  variabel  memiliki  dua  kategori  yaitu  mengah  Tinggi  dan Menengah, maka digunakan teknik klasifikasi yang termasuk dalam penglompokkan data  karena  dalam  klasifikasi  terdapat  target  variabel  kategori.  Variabel  yang  akan menjadi  keputusan  adalah  Menengah  dan  Menengah  Tinggi.  Karena  Implementasi Algoritma C 4.5 dilakukan  dengan cara menjadikan atribut  Kenaikan rata-rata hasil ikan  tangkapan  dengan  klasifikasi  menengah  dan  menengah  tinggi  sebagai  atribut tujuan.  sedangkan  atribut  parameter  adalah  Jumlah  nelayan,  Kondisi  cuaca,  Lebar jaring,  Kondisi  air  dan  jumlah  trip  mencari  ikan.  Format  data  akhir  pada  tabel  4.1 didapat  berdasarkan  dari attribute yang  sudah  dikelompokkan  atau  diklasifikasi, misalkan  data  pada  tabel  4.1  Jumlah  Nelayan  diklasifikasi  kan  menjadi  3  yaitu  10 orang, 15 orang dan 20 orang.  Kondisi Cuaca diklasifikasikan menjadi Hujan lebat, cerah  dan  berangin.  Lebar  jaring  diklasifikasikan  menjadi  40m,  50m  dan  60m. Kondisi  Air  diklasifikasikan  menjadi  Pasang,  surut  dan  berombak.  Jumlah  trip diklasifikasikan menjadi 2 trip, 3 trip dan 4 trip.
Pohon  keputusan  dibuat  setelah  menghitung Entropy total,  dengan Entropy masing- masing atribut dan menghitung Gain dan menentukan Gain tertinggi, hal ini dapat dilihat dari Tabel node 1 berikut ini :
Tabel 2. Tabel Perhitungan Node 1 Node 1 Faktor Sub Jumlah Faktor Menengah Tinggi Menengah Entropy Gain 18 13 5 0,852405 Jumlah nelayan 10 3 0 3 0 0,461056 15 7 7 0 0
20 8 6 2 0,880535 Kondisi Cuaca cerah 8 6 2 0,880535 - 0,01852 Hujan Lebat 9 6 3 0,959148 Beran gin 1 1 0 0 Lebar Jaring 40 m 2 2 0 0 0,085311 50 m 8 7 1 0,761551 60 m 8 4 4 0,964411 Kondisi Air Pasan g 9 6 3 0,959148 - 0,01852 Surut 8 6 2 0,880535 Bero mbak 1 1 0 0 Jumlah Trip 4 3 2 1 0,583876 0,193689 3 10 6 4 1,010526 2 5 5 0 0
Dari  table  1  dapat  diketahui  bahwa  pada  baris  total  diketahui  jumlah  kasus  (S) adalah  18,  jumlah  Menengah  tinggi  (S1)  adalah  13,  dan  jumlah  Menengah  (S2) adalah  5.  Perhitungan Entropy total  pada  table  1.  dapat  dihitung  dengan menggunakan  persamaan sebagai berikut:
Entropy (Total) = ( ( ))   ( ( ))
=  0,852405

## Gambar 2. Node Akar 1
Dari  gambar  dapat  dilihat  bahwa  atribut  Jumlah  nelayan    memiliki  3  nilai  yaitu jumlah  nelayan  10  orang,  Jumlah  nelayan  15  orang,  dan  jumlah  nelayan  20  orang. Dari tiga nilai tersebut masih memerlukan perhitungan lebih lanjut.
Sementara  itu  untuk  perhitungan Entropy setiap  atribut  sama  halnya  dengan perhitungan  mencari  nilai Entropy (total) . Setelah  nilai Entropy didapat selanjutnya mencari  nilai Gain pada  setiap  atribut.  Nilai Gain atribut Gain dihitung  dengan menggunakan persamaan  sebagai berikut :
Gain = 0. (( )   ( )   ( ))
Gain = 0,461056
Tabel 3. Tabel Perhitungan Node 1.2 Node 1.2 Faktor Sub Jumlah Faktor Menengah Tinggi Menengah Entropy Gain 8 6 2 0,880535 Jumlah nelayan, 20 Kondisi Cuaca cerah 3 3 0 0 0,236385 Hujan Lebat 5 3 2 1,030639 berangin 0 0 0 0
Lebar Jaring 40 m 0 0 0 0 0,236385 50 m 3 3 0 0 60 m 5 3 2 1,030639 Kondisi Air Pasang 5 3 2 1,030639 0,236385 Surut 3 3 0 0 Berombak 0 0 0 0 Jumlah Trip 4 2 2 0 0 0,130535 3 6 4 2 1 2 0 0 0 0
Gambar 3. Node Akar 1.2
Dari  gambar  dapat  dilihat  bahwa  atribut  Kondisi  Cuaca  memiliki  2  nilai  yaitu Hujan  Lebat  dan  Cerah.  Dari  nilai  tersebut  masih  memerlukan  perhitungan  lebih lanjut.
Proses  perhitungan  dalam  mencari  nilai Entropy dan Gain sama  dengan perhitungan  untuk mencari  nilai Entropy dan Gain pada  node 1. Jumlah  kasus  yang digunakan  disesuaikan  dengan  jumlah  kasus  setiap  nilai  yang  ada  pada  atribut Jumlah  Nelayan.  Perhitungan  akan  terus  berlanjut  sampai  semua  atribut  yang  ada habis terpartisi.
Gambar 4. Pohon Keputusan Node 2.2.
Adapun  aturan  atau rule yang  terbentuk  berdasarkan    pohon  keputusan  terakhir seperti pada gambar 4 di atas adalah sebagai berikut :
Gambar 5. Rule
Akurasi  merupakan  suatu  nilai  dari  seberapa  baik  model  mengkorelasikan  antara hasil dengan atribut dalam data yang telah disediakan.
Gambar 6. Tampilan Accuration
Berdasarkan  gambar  yang  telah  dijelaskan  di  atas,  maka  dapat  diketahui  bahwa pengujian  data  yang  dilakukan  dengan  menggunakan apply  model dan % Performance diperoleh  nilai  akurasi  100%  dapat  dikategorikan  model  algoritma C4.5 ini adalah execellent .
Gambar 7. Tampilan Accuration

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitiam diatas maka dapat disimpulkan bahwa:
a) Kenaikan  rata-rata  hasil  ikan  tangkapan  Dapat  disebabkan  oleh  faktor  Jumlah nelayan,  Kondisi  Cuaca,  Kondisi  Air,  Lebar  Jaring  dan  jumlah  trip  berlayar. Kurangnya koordinasi dari pihak terkait membuat perbedaan dari data  yang  ada. Dari  data  yang  didapat  di  simpulkan  bahwa  faktor  terbesar  penyebab  terjadinya kenaikan  rata-rata  ikan  tangkapan  adalah  karena  jumlah  nelayan  yang  kurang pada saat berlayar menangkap ikan perharinya.
b) Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma Decision  tree (Pohon  Keputusan)  yang mempunyai  input  berupa  training  sampel  dan  sampel.  Training  sampel  berupa data  contoh  yang  digunakan  dalam  membangun  sebuah  pohon  keputusan  yang telah  diuji  kebenarannya.  Sedangkan  sampel  merupakan field-field data  yang nantinya akan digunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data.
c) Data yang digunakan diperoleh dari situs resmi BPS Simlaungun yaitu data hasil ikan  tangkapan  dan  faktornya.  Setelah  melakukan cleaning  data ,  data  tersebut diolah  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  dilakukan  pengujian  data menggunakan software RapidMiner . RapidMine r   menunjukkan hasil yang sama yaitu atribut Jumlah nelayan dengan tingkat akurasi 100%.

## Daftar Pustaka
[1] H.  Rofika,  “Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan  Perikanan  Nusantara (Ppn)  Ternate  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Jiko  (Jurnal  Inform.  Dan
Komputer) , Vol. 2, No. 1, Pp. 26–33, 2019, Doi: 10.33387/Jiko.V2i1.1053.
[2] A.  Chandra,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Pohon  Keputusan,”  Vol.  6, No. 3, Pp. 1–6, 2017.
[3] E.  Elisa,  “Analisa  Dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi Pt.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  Vol.  2,  No.  1,  P.  36,  2017,  Doi: 10.15575/Join.V2i1.71.
[4] N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” Inform.  Mulawarman    J. Ilm. Ilmu Komput. , Vol. 13, No. 1, P. 33, 2018, Doi: 10.30872/Jim.V13i1.629.
[5] M.  F.  Arifin  And  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus : Pt Atria Artha Persada,”
Incomtech , Vol. 8, No. 2, Pp. 87–102, 2018, Doi: 10.22441/Incomtech.V8i1.2198.
[6] J.  Jurnal  And  S.  Informasi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4 . 5 Stmik Royal , Ksiaran,” Vol. 2, 2016.
[7] S. Kasus And R. S. U. Provinsi, “Klasifikasi Penyakit Hipertensi Classification Of Hypertension Disease Using C4 . 5 Algorithm,” 2017.
[8] S. Kasus, U. Dehasen, S. Haryati, A. Sudarsono, And E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4 . 5,” J. Media Infotama , Vol. 11, No. 2, Pp. 130–138, 2015.