## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340

## Implementasi Algoritma ID3 Pada Analisa Data Pengolahan Karet
Nuraini
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: nuraini181295@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: nuraini181295@gmail.com
Abstrak− Pada  PT.  Socfindo  dalam  pengelohan  karet  dan  produksi  karet  salah  satunya  adalah  risiko  produksi.  Hasil  produksi  dan produktivitas karet  yang berfluktuatif  menjadi salah satu akibat dari adanya risiko  produksi.  Produksi dan produktivitas karet alam kebun Aek Pamienke PT Socfindo mengalami fluktuasi mulai dari tahun 2009 sampai sekarang. Bahkan adanya produksi yang tidak terpenuhi diperusahaan. Ini diakibatkan oleh beberapa risiko produksi, seperti penggunaan teknologi, curah hujan, hama dan penyakit, sehingga  menyebabkan total pengolahan  karet setiap tahun  mengalami penurunan  dengan  luas  lahan setiap tahun  yang tetap. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, machine learning untuk mengekstraksi dan mengindentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Algoritma ID3 merupakan satu algoritma data mining yang khususnya diterapkan pada teknik decision tree. Dengan menggunakan klasifikasi algoritma ID3 dapat membantu PT. Socfindo  Aek Pamienke untuk  memproses data pengolahan  karet. Dalam algoritma ini pemilihan atribut yang akan diproses  menggunakan  information gain.  Dalam  memilih atribut untuk pemecahan obyek dalam beberapa data harus dipilih atribut yang menghasilkan information gain paling besar.
Kata Kunci: Pengolahan Karet; Data Mining; Algoritma ID3
Abstract− PT. Socfindo, rubber cultivation and production is one of the main activities, where production risks play a significant role. Fluctuating rubber production and productivity are among the consequences of production risks. The production and productivit y of natural rubber at Aek Pamienke PT Socfindo have experienced fluctuations from 2009 until now. There have even been instances of unmet production targets at the company. This is attributed to several production risks, such as technological usage, rainfall, pests, and diseases, resulting in a yearly decrease in total rubber processing despite consistent land area. Data mining is a process that utilizes statistical techniques, mathematics, artificial intelligence, and machine learning to extract and identify useful information and related knowledge  from  various  large  databases.  The  ID3  algorithm  is  one  data  mining  algorithm  specifically  applied  to  decision  tree techniques. By employing the classification algorithm ID3, it can assist PT. Socfindo Aek Pamienke in processing rubber processing data. In this algorithm, the selection of attributes to be processed uses information gain. In selecting attributes for object resolution within multiple data, the attributes that produce the greatest information gain must be chosen.
Keywords : Rubber Processing; Data Mining; ID3 Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Karet adalah salah satu tanaman perkebunan yang memiliki peran penting dalam industri global[1][2]. Dihasilkan dari pohon  dengan  batang  lurus,  produk  utama  dari  karet  adalah  lembaran  karet  yang  menjadi  bahan  baku  utama  dalam berbagai  industri,  termasuk  pembuatan  ban,  alat  kesehatan,  dan  alat  yang  memerlukan  kelenturan  serta  ketahanan terhadap goncangan[3]. Kehadiran karet telah  memberikan kontribusi signifikan dalam  menggerakkan  berbagai  sektor ekonomi di berbagai belahan dunia.
Dalam  upaya  untuk  mengoptimalkan  produksi  karet,  teknologi  informasi  dan  data  analytics  menjadi  semakin penting. Salah satu algoritma yang digunakan untuk analisis data adalah Iterative Dichotomizes 3 (ID3), yang merupakan salah satu algoritma dasar dalam pembelajaran pohon keputusan[4][5]. ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan dan telah diterapkan dalam berbagai konteks, termasuk analisis produksi karet di industri perkebunan.
PT.  Socfindo,  salah  satu  perusahaan  perkebunan  karet  terkemuka,  menghadapi  tantangan  dalam  mengelola produksi  karet  yang  optimal.  Fluktuasi  produksi  dan  produktivitas  karet  merupakan  salah  satu  masalah  utama  yang dihadapi perusahaan ini. Fluktuasi ini dipengaruhi oleh sejumlah faktor, termasuk teknologi yang digunakan, cuaca, hama, dan  penyakit.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  PT.  Socfindo  mencari  solusi  melalui  penerapan  algoritma  ID3  untuk menganalisis data pengolahan karet sebelumnya.
Implementasi  algoritma  ID3  di  PT.  Socfindo  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  atau  kriteria  yang berkontribusi  terhadap  hasil  pengolahan  karet  yang  tinggi  atau  rendah.  Dengan  menggunakan  pendekatan  top-down, algoritma  ID3  mengevaluasi  semua  atribut  yang  ada  untuk  menentukan  atribut  mana  yang  paling  efektif  dalam mengklasifikasikan  sampel  data.  Dengan  demikian,  perusahaan  dapat  mengoptimalkan  proses  produksi  karet  dengan memperhitungkan faktor-faktor tersebut.
Salah  satu  keunggulan  utama  dari  algoritma  ID3  adalah  kemampuannya  untuk  memberikan  alternatif  terbaik dalam  menghadapi  masalah  produksi  karet.  Dengan  menganalisis  data  historis  pengolahan  karet,  perusahaan  dapat mengidentifikasi  pola  dan  tren  yang  mungkin  tidak  terdeteksi  secara  manual.  Ini  memungkinkan  perusahaan  untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dalam mengelola produksi karet dan mengurangi risiko produksi yang dihadapi.
Tujuan  utama  dari  implementasi  algoritma  ID3  di  PT.  Socfindo  adalah  untuk  meningkatkan  efisiensi  produksi karet  dan  mengurangi  fluktuasi  dalam  hasil  produksi.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi  dan  data  analytics, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah yang lebih proaktif dalam mengelola risiko produksi dan meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Hal  ini diharapkan akan  memberikan kontribusi positif terhadap  kinerja operasional dan keuangan perusahaan.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
Pada  penelitian  terdahulu  oleh  Eko  Soediyono,  Oky  Dwi  Nurhayati  dan  Juice  Adiana  Sidette  yang  berjudul Pendekatan Metode Pohon Keputusan Menggunakan Algoritma ID3 Untuk Sistem Informasi Pengukuran Kinerja PNS mengatakan  algoritma  ID3  digunakan  untuk  membangun  sebuah  Pohon  Keputusan.  Dimulai  dengan  mengumpulkan sampel training data kemudian mengukur entropy dan informationgain. Nilai Information Gain akan digunakan sebagai Root  sebuah  pohon  keputusan.  Pohon  keputusan    kemudian  diterjemahkan  dalam  aturan  klasifikasi.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode pohon keputusan yang digunakan menghasilkan aturan klasifikasi kinerja pegawai kedalam kelompok bagus dan buruk.
Secara  keseluruhan,  implementasi  algoritma  ID3  pada  analisis  data  pengolahan  karet  di  PT.  Socfindo menunjukkan  potensi  besar  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas  produksi  karet.  Dengan  menggunakan pendekatan  yang  terarah  dan  berbasis  data,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor  kunci  yang  memengaruhi hasil produksi dan mengambil tindakan yang diperlukan untuk mengoptimalkan proses produksi. Hal ini tidak hanya akan meningkatkan  daya  saing  perusahaan  dalam  industri  karet,  tetapi  juga  akan  membantu  memastikan  keberlanjutan operasional dan pertumbuhan jangka panjang perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database[6]. Data mining adalah proses yang  menggunakan teknik statistic,  matematika, kecerdasan buatan, dan  machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar[7].  Menurut  Gartner  Group  data  mining  adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecenderungan  dengan  memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  dengan menggunakan teknik statistic dan matematika[8]. Selain definisi di atas beberapa definisi juga diberikan seperti tertera di bawah ini. Secara garis besar data mining dapat dikelompokkan menjadi 2 kategori utama, yaitu[9]:
1. Descriptive mining, yaitu proses untuk menemukan karakteristik penting dari data dalam suatu basis data. Teknik data mining yang termasuk dalam descriptive mining adalah clustering, association, dan sequential mining.
2. Predictive, yaitu proses untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel lain di masa depan. Salah satu teknik yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi.
Secara sederhana data mining bisa dikatakan sebagai proses menyaring atau menambah pengetahuan dari sejumlah data yang besar. Istilah lain untuk data mining adalah Knowledge Discovery in Database[10].
Gambar 1. Data Mining

## 2.2 Algoritma ID3
Algoritma ID3 atau Iterative Dichotomiser 3 (ID3) merupakan sebuah  metode yang digunakan untuk  membangkitkan pohon  keputusan[11][12].  Algoritma  pada  metode  ini  menggunakan  konsep  dari  entropy  informasi.  Pemilihan  atribut dengan  menggunakan Information Gain. Pemilihan atribut pada ID3 dilakukan dengan properti statistik,  yang disebut dengan  information  gain.  Gain  mengukur  seberapa   baik  suatu  atribut  memisahkan  training  example  ke  dalam  kelas target[13].  Atribut  dengan  informasi  tertinggi  akan  dipilih.  Dengan  tujuan  untuk  mendefinisikan  gain,  pertama-tama digunakanlah  ide  dari  teori  informasi  yang  disebut  entropy.  Entropy  mengukur  jumlah  dari  informasi  yang  ada  pada atribut dengan rumus :  S adalah ruang  (data) sample  yang digunakan untuk training. P+ adalah  jumlah  yang bersolusi positif  (mendukung)  pada  data  sample  untuk  kriteria  tertentu.  P-  adalah  jumlah  yang  bersolusi  negative  (tidak mendukung) pada data sample untuk kriteria tertentu. Pada algoritma ID3 pengurangan entropy disebut dengan informasi gain[14]. Pembagian sample S terhadap atribut A dapat dihitung information gain dengan rumus[15]:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = 𝑃 + 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 + −𝑃 − 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 − (1)
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆. 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ 𝑣𝑒  𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒(𝐴) |𝑆𝑣| |𝑆| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑣) (2) Dimana : A = Atribut V = Suatu nilai yang mungkin untuk atribut A Value (A) = Himpunan yang mungkin untuk atribut A |Sv|
= Jumlah sampel untuk nilai v |S| = Jumlah seluruh sampel data Entropy (Sv)  = Entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v
Pilih atribut yang memiliki nilai information gain terbesar, Atribut yang telah dipilih tidak diikutkan lagi dalam perhitungan nilai information gain.

## 2.3 Pohon Karet
Karet adalah tanaman perkebunan tahunan berupa pohon batang lurus[16][17]. Pohon karet pertama kali hanya tumbuh di Brasil, Amerika Selatan, namun setelah percobaan berkali-kali oleh Henry Wickham, pohon ini berhasil dikembangkan di Asia Tenggara, dimana sekarang ini tanaman banyak dikembangkan sehingga sampai sekarang Asia merupakan sumber karet  alami[18].  Di  Indonesia,  Malaysia  dan  Singapura  tanaman  karet  mulai  dicoba  dibudidayakan  pada  tahun  1876. Tanaman karet pertama di Indonesia ditanam di Kebun Raya Bogor. Indonesia pernah menguasai produksi karet dunia, namun saat ini posisi Indonesia didesak oleh dua Negara tetangga Malaysia dan Thailand[19]. Lebih dari setengah karet yang digunakan sekarang ini adalah sintetik, tetapi beberapa juta ton karet alami masih diproduksi setiap tahun, dan masih merupakan bahan penting bagi beberapa industri[20].

## 2.4 Kerangka Kerja Penelitian
Adapun metode penelitian yang dilakukan oleh penulis didalam penyusunan skripsi ini:
1. Study Pustaka.
Study pustaka dilakukan dengan cara mempelajari, memahami, mengutip teori-teori atau konsep dari    sebuah buku, jurnal, atau karya tulis dengan topik penelitian pada pengolahan karet dan produksi karet.
2. Study Literatur.
Pada metode ini penulisan akan melakukan pencarian, pembelajaran dari berbagai macam literatur dan dokumen yang menunjang pengerjaan skripsi ini, khususnya yang berkaitan dengan analisa data pengolahan karet.
3. Observasi
a. Wawancara
Melakukan  pengumpulan  data  dengan  melakukan  percakapan  dengan  narasumber  (pihak  yang  berhubungan dengan topik permasalahan), dengan memberikan pertanyaan-pertanyaan yang telah disiapkan sebelumnya.
b. Tinjau Lapangan
Pada  observasi  yang  dilakukan  langsung  kelapangan,  yaitu  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap sistem kerja dan pencatatan secara cermat dan sistematis guna mengumpulkan data-data dan di peroleh informasi yang di butuhkan untuk pengerjaan skripsi pada pengolahan karet.
4. Implementasi
Pada tahap implementasi ini hasil analisa dan rancangan yang dilakukan pada tahap sebelumnya diimplementasikan menjadi sebuah tools dengan menggunakan proses untuk analisa pola data pengolahan karet dan produksi karet.
5. Uji Coba dan Evaluasi.
Pada tahap ini dilakukan uji coba terhadap rancangan yang dibuat dengan menggunakan tools sebagai proses analisa. Kemudian mengevaluasi hasil analisa pada data pengolahan karet dan produksi karet.
6. Penulisan Laporan
Tahap  terakhir  ini  merupakan  dokumentasi  pelaksanaan  tugas  akhir.  Penulisan  ini  diharapkan  bermanfaat  bagi pembaca yang ingin mengembangkan sistem ini lebih lanjut.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Masalah yang akan di analisa adalah untuk memproses data pengolahan karet. Data selanjutnya akan dilakukan pra-proses untuk menghasilkan data kasus yang siap dibentuk untuk menjadi sebuah pohon keputusan.
Pada data mining digunakan algoritma ID3. Algoritma ID3 merupakan satu algoritma data mining yang khususnya diterapkan pada teknik decision tree. Dengan menggunakan klasifikasi algoritma ID3 dapat membantu PT. Socfindo Aek Pamienke  untuk  memproses  data  pengolahan  karet.  Dalam  algoritma  ini  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses menggunakan information gain. Dalam memilih atribut untuk pemecahan obyek dalam beberapa data harus dipilih atribut yang menghasilkan information gain paling besar.

## 3.2 Pembahasan
Algoritma ID3 merupakan algoritma yang digunakan untuk membangun pohon keputusan. Proses dari pohon keputusan dimulai dari simpul akar tinggi simpul daun yang dilakukan secara rekustif. Dimana saja setiap percabangan menyatakan suatu tempat yang harus disetujui dan pada ujung pohon menyatakan kelas dari suatu data.

## 3.2.1 Implementasi Algoritma ID3
Setelah semua sampel data telah diklasifikasikan, maka tahap selanjutnya adalah mengimplementasikan algoritma ID3 dengan menghitung nilai entropy dan nilai gain pada masing-masing atribut.
Tabel 1. Sampel Data yang Digunakan
NO Subjek Penyakit Hama Curah Hujan  Musim Gugur Dummy Hasil Produksi 1 1/3/2016 Ada Ada Tinggi Ya Single Cut Rendah 2 1/4/2016 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 3 1/5/2016 Ada Ada Tinggi Tidak Single Cut Rendah 4 1/6/2016 Ada Ada Tinggi Ya Single Cut Rendah 5 1/7/2016 Ada Ada Sedang Tidak Double Cut Sedang 6 1/8/2016 Ada Ada Sedang Tidak Double Cut Sedang 7 1/3/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 8 1/4/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 9 1/5/2017 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 10 1/6/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 11 1/7/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut Sedang 12 1/8/2017 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut Sedang 13 1/3/2018  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut Sedang 14 1/4/2018  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut Sedang 15 1/5/2018 Ada Ada Tinggi Tidak Single Cut Rendah 16 1/6/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut Tinggi 17 1/7/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut Tinggi 18 1/8/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut Tinggi Tabel 2. Pengelompokan Hasil Produksi   Keterangan >17.000 Tinggi 14.00 s.d 16.999 Sedang <14.000 Rendah Tabel 3. Data Sesudah Dikelompokan NO Subjek Penyakit Hama Curah Hujan  Musim Gugur Dummy Hasil Produksi 1 1/3/2016 Ada Ada Tinggi Ya Single Cut 11,628 2 1/4/2016 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut 14,493 3 1/5/2016 Ada Ada Tinggi Tidak Single Cut 13,863 4 1/6/2016 Ada Ada Tinggi Ya Single Cut 12,195 5 1/7/2016 Ada Ada Sedang Tidak Double Cut 16,909 6 1/8/2016 Ada Ada Sedang Tidak Double Cut 16,705 7 1/3/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut 15,127 8 1/4/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut 15,232 9 1/5/2017 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut 14,007 10 1/6/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Single Cut 15,302 11 1/7/2017  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut 16,249 12 1/8/2017 Ada Ada Sedang Tidak Single Cut 15,408

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
NO Subjek Penyakit Hama Curah Hujan  Musim Gugur Dummy Hasil Produksi 13 1/3/2018  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut 16,323 14 1/4/2018  Tidak Ada  Tidak ada Sedang Tidak Double Cut 16,649 15 1/5/2018 Ada Ada Tinggi Tidak Single Cut 13,937 16 1/6/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut 17,509 17 1/7/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut 19,295 18 1/8/2018  Tidak Ada  Tidak ada Rendah Tidak Double Cut 17,684
Setelah  kita  memperoleh  data  Penyakit  baru  yang  tercantum  pada  Tabel  3.  Langkah  selanjutnya  adalah menentukan nilai Entropy dan Gain:
1. Nilai Entropy
a. Entropy Total
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = (( −4 18 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 18 ) + ( −11 18 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 18 ) + ( −3 18 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 8 )) = 1,8802
b. Entropy Penyakit
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Ada" = (( −4 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 9 ) + ( −7 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 7 9 ) + ( −0 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 9 )) = 0,795996
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 Ada" = (( −0 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 9 ) + ( −5 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 9 ) + ( −3 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 9 )) = 0,9141
c. Entropy Hama
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Ada" = (( −4 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 9 ) + ( −5 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 9 ) + ( −0 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 9 )) = 0,9933
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 Ada" = (( −0 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 9 ) + ( −6 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 9 ) + ( −3 9 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 9 )) = 0,9141
d. Entropy Curah Hujan
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Tinggi" = (( −4 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 4 ) + ( −0 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 4 ) + ( −0 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 4 )) = 0
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ " = (( −0 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 4 ) + ( −0 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 4 ) + ( −3 4 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 4 )) = 0,3075
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Sedang" = (( −1 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 11 ) + ( −8 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 11 ) + ( −2 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 11 )) = 0,2168
e. Entropy Musim Gugur
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Ya" = (( −2 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 ) + ( −0 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ) + ( −0 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) = 0
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 " = (( −2 16 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 16 ) + ( −11 16 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 11 16 ) + ( −3 16 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 16 )) = 0,715
f. Entropy Dummy
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 " Single Cut" = (( −4 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 10 ) + ( −7 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (
7 10 ) + ( −0 10 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 10 )) = 1,7686
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐷𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝐶𝑢𝑡 " = (( −0 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 8 ) + ( −5 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 8 ) + ( −3 8 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 8 )) = 0,1068
2. Nilai Gain
a. Nilai Gain Penyakit
= 1,8802 − (( 9 18 ) ∗ 0,795) + (( 9 18 ) ∗ 0,9141) = 1,02565
b. Nilai Gain Hama
= 1,8802 − (( 9 18 ) ∗ 0,933) + (( 9 18 ) ∗ 0,9141) = 0,305687
c. Nilai Gain Curah Hujan
= 1,8802 − (( 4 18 ) ∗ 0) + (( 4 18 ) ∗ 0) + (( 11 18 ) ∗ 0,2168) = 1,3038
d. Nilai Gain Musim Gugur
= 1,8802 − (( 2 18 ) ∗ 0) + (( 16 18 ) ∗ 0,715) = 1,1336
e. Nilai Gain Dummy
= 1,8802 − (( 10 18 ) ∗ 1,7686) + (( 8 18 ) ∗ 0,1068) = 0,850173
Setelah  di  dapatkan  nilai  Entropy  dan  Gain  dari  sampel  data  yang  dimiliki,  berikut  ini  adalah  rekapitulasi perhitungan nilai Entropy dan Gainnya.
Tabel 4. Rekapitulasi Hasil Node Keterangan  Jlh Kasus  Rendah  Sedang  Tinggi  Entropy Gain 1.1 Total 18 4 11 3 18,802 Penyakit Ada 9 4 7 0 0,795 102,565

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
Node Keterangan  Jlh Kasus  Rendah  Sedang  Tinggi  Entropy Gain Tidak Ada 9 0 6 3 0,9141 Hama Ada 9 4 5 0 0,9933 0,305687 Tidak Ada 9 0 6 3 0,9141 Curah Hujan Tinggi 4 4 0 0 0 13,038 Rendah 4 0 0 3 0 Sedang 11 1 8 2 0,2168 Musim Gugur Ya 2 2 0 0 0 11,336 Tidak 16 2 11 3 0,715 Dummy Single Cut 10 4 7 0 17,686 0,850173 Double Cut 8 0 5 3 0,1068
Tabel  4  menunjukan  bahwasanya  kriteria  curah  hujan  memiliki  nilai  Gain  yang  paling  tinggi.  Untuk  fase selanjutnya adalah pembetukan Tree (pohon keputusannya). Berikut ini adalah Tree dari rekapitulasi nilai Entropy dan Gainnya:

## Gambar 2. Node
Pohon keputusan di atas belum terlihat keputusan yang dominan dari setiap pengolahan karet yang di pilih. Maka kita harus mencari kembali nilai Entropy dan Gain dari setiap atribut (kriteria) curah hujan.
Tabel 5. Sampel Data Yang Digunakan NO Subjek Penyakit Hama Musim Gugur Dummy Hasil Produksi 1 1/4/2016 Ada Ada Tidak Singlet Cut Sedang 2 1/7/2016 Ada Ada Tidak Double Cut Sedang 3 1/8/2016 Ada Ada Tidak Double Cut Rendah 4 1/3/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Singlet Cut Sedang 5 1/4/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Singlet Cut Sedang 6 1/5/2017 Ada Ada Tidak Singlet Cut Sedang 7 1/6/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Singlet Cut Sedang 8 1/7/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Double Cut Sedang 9 1/8/2017 Ada Ada Tidak Singlet Cut Tinggi 10 1/3/2018  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Double Cut Tinngi 11 1/4/2018  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Double Cut Sedang
1. Nilai Entropy
a. Entropy Total 1.1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐶𝑢𝑟𝑎ℎ 𝐻𝑢𝑗𝑎𝑛 − 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 1.1 = (( −1 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ) + ( −8 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 11 ) + ( −2 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 11 )) = 0,2168
b. Entropy Penyakit
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 ) + ( −3 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 5 ) + ( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) = 1,366
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 ) + ( −5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 6 ) + ( −1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) = 0,43086
c. Entropy Hama
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 ) + ( −5 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 5 ) + ( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) = 0,928
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 ) + ( −5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 6 ) + ( −1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) = 0,64666
d. Entropy Musin Gugur
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑌𝑎" = (( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0)) = 0

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘" = (( −1 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 11 ) + ( −8 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 8 1 ) + ( −2 11 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 11 )) = 0,7965
e. Entropy Dummy
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑆𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝐶𝑢𝑡" = (( −0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 ) + ( −5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 6 ) + ( −1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) = 0,64666
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐷𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝐶𝑢𝑡" = (( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 ) + ( −3 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 5 ) + ( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) = 1,366
2. Nilai Gain
a. Nilai Gain Penyakit
= 0,2168 − (( 5 11 ) ∗ 1,366) + (( 6 11 ) ∗ 0,43086) = 0,639123636
b. Nilai Gain Hama
= 0,2168 − (( 5 11 ) ∗ 0,928) + (( 6 11 ) ∗ 0,64666) = 0,557741818
c. Nilai Gain Musim Gugur
= 0,2168 − (( 0 11 ) ∗ 0) + (( 11 11 ) ∗ 0,7965) = 0,5797
d. Nilai Gain Dummy
= 0,2168 − (( 6 11 ) ∗ 0,64666) + (( 5 11 ) ∗ 01,366) = 0,756832727
Gambar 3. Pohon Keputusan
Karena  pohon  keputusan  belum  terlihat  keseluruhan  hasilnya  sehingga  kita  perlu  untuk  mencari  kembali  Nilai Gain dan Entropy selanjutnya berikut ini adalah tabelnya.
Tabel 6. Single Cut NO Subjek Penyakit Hama Musim Gugur  Hasil Produksi 1 1/4/2016 Ada Ada Tidak Sedang 2 1/3/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Sedang 3 1/4/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Sedang 4 1/5/2017 Ada Ada Tidak Sedang 5 1/6/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Sedang 6 1/8/2017 Ada Ada Tidak Tinggi Tabel 7. Rekapitulasi Hasil Node Keterangan Jlh Kasus Rendah  Sedang  Tinggi  Entropy Gain 1.2 Curah Hujan-Sedang- Single Cut 6 0 5 1 0,64666 Penyakit Ada 3 0 2 1 0,9066 0,06899 Tidak Ada 3 0 3 1 0,5247 Hama Ada 3 0 2 1 0,9066 0,06899 Tidak Ada 3 0 3 1 0,5247 Musim Gugur Ya 0 0 0 0 0 0 Tidak 6 0 5 1 0,64666
1. Nilai Entropy

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
a. Entropy Total 1.2
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐶𝑢𝑟𝑎ℎ 𝐻𝑢𝑗𝑎𝑛 − 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 − 𝑆𝑖𝑛𝑔𝑙𝑒 𝐶𝑢𝑡 = (( −0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 ) + ( −5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 6 ) + ( −1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) = 0,64666
b. Entropy Penyakit
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −2 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,9066
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −3 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,5247
c. Entropy Hama
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −2 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,9066
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −3 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,5247
d. Entropy Musin Gugur
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑌𝑎" = (( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0)) = 0
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘" = (( −0 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 6 ) + ( −5 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 5 ) + ( −1 6 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 6 )) = 0,64666
2. Nilai Gain
a. Nilai Gain Penyakit
= 0,64666 − (( 3 6 ) ∗ 0,9066) + (( 3 6 ) ∗ 0,5247) = 0,06899
b. Nilai Gain Hama
= 0,64666 − (( 3 6 ) ∗ 0,9066) + (( 3 6 ) ∗ 0,5247) = 0,06899
c. Nilai Gain Musim Gugur
= 0,64666 − (( 0 6 ) ∗ 0) + (( 6 6 ) ∗ 0,64666) = 0
Tabel 8. Double Cut No Subjek Penyakit Hama Musim Gugur  Hasil Produksi 1 1/7/2016 Ada Ada Tidak Sedang 2 1/8/2016 Ada Ada Tidak Rendah 3 1/7/2017  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Sedang 4 1/3/2018  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Tinngi 5 1/4/2018  Tidak Ada  Tidak ada Tidak Sedang Tabel 8. Rekapitulasi Hasil Node Keterangan Jlh Kasus Rendah  Sedang  Tinggi  Entropy Gain 1.3 Curah Hujan-Sedang- Double Cut 5 1 3 1 1,366 Penyakit Ada 2 1 1 0 1 0,42204 Tidak Ada 3 0 2 1 0,9066 Hama Ada 2 1 1 0 1 0,42204 Tidak Ada 3 0 2 1 0,9066 Musim Gugur Ya 0 0 0 0 0 0 Tidak 5 1 3 1 1,366
1. Nilai Entropy
a. Entropy Total 1.3
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝐶𝑢𝑟𝑎ℎ 𝐻𝑢𝑗𝑎𝑛 − 𝑆𝑒𝑑𝑎𝑛𝑔 − 𝐷𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝐶𝑢𝑡 = (( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 ) + ( −3 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 5 ) + ( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) = 1,366
b. Entropy Penyakit
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( −1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + ( −1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + ( −0 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) = 1
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −2 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,9066
c. Entropy Hama
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝐴𝑑𝑎" = (( 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + ( 1 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ) + ( 0 2 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) = 1

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐴𝑑𝑎" = (( −0 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 3 ) + ( −2 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 3 ) + ( −1 3 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 3 )) = 0,9066
d. Entropy Musin Gugur
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑌𝑎" = (( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0) + ( −0 0 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (0)) = 0
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 "𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘" = (( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 ) + ( −3 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 5 ) + ( −1 5 ) ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) = 1,366
2. Nilai Gain
a. Nilai Gain Penyakit
= 1,366 − (( 2 5 ) ∗ 1) + (( 3 5 ) ∗ 0,9066) = 0,42204
b. Nilai Gain Hama
= 1,366 − (( 2 5 ) ∗ 1) + (( 3 5 ) ∗ 0,9066) = 0,42204
c. Nilai Gain Musim Gugur
= 1,366 − (( 0 5 ) ∗ 0) + (( 5 5 ) ∗ 1,366) = 0
Gambar 4. Hasil Dari Pohon Keputusan
Berdasarkan hasil perhitungan diatas menunjukkan bahwa yang menjadi pohon keputusan dalam mengklasifikasi adalah curah hujan, karena nilai yang merupakan faktor utama dalam menentukan hasil.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa algoritma ID3 efektif dalam mengklasifikasi hasil data pengolahan karet terbaik. Faktor utama dalam proses klasifikasi tersebut adalah implementasi algoritma ID3 yang mampu memisahkan hasil pengolahan karet yang menerima getah berkualitas tinggi dari yang tidak.

## REFERENCES
[1] G.  ZHAFIRA,  “ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  YANG  BERPENGARUH  TERHADAP  PRODUKSI  GETAH  KARET  DI AREAL HUTAN KEMASYARAKATAN (HKm) MANGGA MULYO KABUPATEN WAY KANAN,” 2019.
[2] F. Achmad, A. C. Farhani, P. Febriyanto, and J. Jerry, “Pengaruh usia tanaman karet terhadap analisa diagnosa lateks pada klon RRIM 921,” J. Sci. Appl. Technol., vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[3] M. Irene, E. J. P. Utama, and B. Wibowo, “Perkebunan karet rakyat masyarakat dayak Desa di Kabupaten Sintang tahun 1980- 2020,” Hist. Didakt. J. Pendidik. sejarah, Budaya dan Sos., vol. 2, no. 1, pp. 15–29, 2022.
[4] J. Suntoro, DATA MINING: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php. Elex Media Komputindo, 2019.
[5] H. Hikmatulloh, A. Rahmawati, D. Wintana, and D. A. Ambarsari, “Penerapan Algoritma Iterative Dichotomiser Three (Id3) Dalam Mendiagnosa Kesehatan Kehamilan,” Klik-Kumpulan J. Ilmu Komput., vol. 6, no. 2, p. 116, 2019.
[6] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis komparasi metode klasifikasi data mining dan reduksi atribut pada data set penyakit jantung,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[7] A. H. Ardiansyah, W. Nugroho, N. H. Alfiyah, R. A. Handoko, and M. A. Bakhtiar, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Clustering untuk Menentukan Status Provinsi di Indonesia 2020,” in Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2020, pp. 329–333.
[8] A. O. P. Dewi, “Big Data di Perpustakaan dengan Memanfaatkan Data Mining,” Anuva J. Kaji. Budaya, Perpustakaan, dan Inf.,

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 3, April 2024 | Hal 308-317 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i3.340
vol. 4, no. 2, pp. 223–230, 2020.
[9] A. Fahreza, “Penerapan Data Mining dengan Metode Single Moving Average dalam Pengolahan Data Penerimaan Siswa Baru,” in Seminar Nasional Ilmu Komputer (SNASIKOM), 2022, pp. 25–34.
[10]  Y. Irawan, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Data Penjualan Menggunakan Metode Clustering Dan Algoritma Hirarki Divisive Di Perusahaan Media World Pekanbaru,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2019.
[11]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and B. Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4. 5,” in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2020, pp. 64–71.
[12]  S. A. Saputera, “Aplikasi Sistem Penilaian  Kinerja Guru Dengan Metode Decision Tree Menggunakan Algoritma  ID3 (Studi Kasus SLTP Negeri 3 Marga Sakti Bengkulu Utara),” J. Technopreneursh. Inf. Syst., vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[13]  F. Hafidh, M. Y. Kurniawan, and R. I. Y. Anwar, “Identifikasi ketunaan anak berkebutuhan khusus dengan algoritma iterative dichotomiser 3 (id3),” J. Buana Inform., vol. 12, no. 2, pp. 78–87, 2021.
[14]  G.  Gunawan,  A.  C.  Fauzan,  and  H.  Harliana,  “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  Iterative  Dichotomiser  3  (ID3)  untuk Prediksi Keberhasilan Pengobatan Penyakit Kutil Menggunakan Cryotherapy,” J. Bumigora Inf. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 73– 82, 2022.
[15]  S. N. Afiyah and W. D. A. Nabila, “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Pada PT. BPR Ploso Saranaartha Jombang,” Positif J. Sist. Dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, pp. 60–69, 2021.
[16]  S. Hutapea,  E.  L. Panggabean, R. Aziz, T. H. S. Siregar, and S.  Suswati, “Aspek Agronomi Pohon  Karet dan Masalah  yang Dihadapi Petani Karet,” J. Pengabdi. Kpd. Masy. (Indonesian J. Community Engag., vol. 6, no. 2, pp. 74–79, 2021.
[17]  T. Rubiyanti, W. Hidayat, I. G. Febryano, and S. Bakri, “Karakterisasi Pelet Kayu Karet (Hevea brasiliensis) Hasil Torefaksi dengan Menggunakan Reaktor Counter-Flow Multi Baffle (COMB)(Characterization of Rubberwood (Hevea brasiliensis) Pellets Torrefied with Counter-Flow Multi Baffle (COMB) Reactor),” J. Sylva Lestari, vol. 7, no. 3, pp. 321–331, 2019.
[18]  E. Tamala, “TEKNIK BUDIDAYA DAN PANEN KARET (Hevea brasiliensis Mull Arg.) DI KECAMATAN BULUKUMPA KABUPATEN  BULUKUMBA=  RUBBER  (Hevea  brasiliensis  Mull  Arg.)  CULTIVATION  AND  HARVESTING TECHNIQUES IN BULUKUMPA DISTRICT, BULUKUMBA REGENCY.” Universitas Hasanuddin, 2022.
[19]  V. Krismawan, M. Muchtolifah, and S. Sishadiyati, “Pengaruh Nilai Tukar, Produksi Karet Indonesia dan Harga Karet Indonesia terhadap Ekspor Karet Indonesia Periode Tahun 2008-2019,” J. Ekobis Dewantara, vol. 4, no. 3, pp. 134–143, 2021.
[20]  A.  Husaini,  D.  D.  Fahrezi,  M.  A.  Arbavella,  and  N.  P.  Sadewa,  “Analisis  Ekspor  Komoditi  Karet  di  Indonesia  Terhadap Perdagangan Internasional 2016-2020,” J. Econ. , vol. 2, no. 2, pp. 439–445, 2023.