## IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 PADA PRODUKSI PERIKANAN DI KECAMATAN CIHAURBEUTI
Dira Nurrajtiari 1 , Bambang Irawan 2 , Agus Bahtiar 3 , Edi Tohidi 4 1,2,4 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 nengdir05@gmail.com

## ABSTRAK
Produksi perikanan  merupakan sektor penting dalam  industri pangan dan ekonomi global  juga ketahanan pakan. Untuk meningkatkan efisiensi dan pengelolaan produksi perikanan, analisis data mining telah menjadi alat yang  berharga  dalam  mengidentifikasi  pola-pola  yang  tersembunyi  dalam  data  produksi  perikanan.  Salah  satu metode yang umum digunakan dalam analisis data mining adalah metode C.45, yang merupakan algoritma pohon keputusan untuk tugas klasifikasi. Penelitian  ini  bertujuan untuk menerapkan  metode C.45 dalam analisis data produksi  perikanan  dengan  fokus  pada  klasifikasi  hasil  produksi  perikanan.  Metode  C.45  digunakan  untuk mengidentifikasi hubungan antara atribut-atribut yang terkait dengan produksi perikanan dan hasil produksi yang terjadi.  Langkah-langkah  dalam  penerapan  metode  C.45  melibatkan  pemilihan  atribut  yang  paling  informatif, pembentukan  pohon  keputusan,  dan  proses  pruning  untuk  menghindari  overfitting.  Hasil  eksperimen menunjukkan bahwa metode C.45 mampu menghasilkan model klasifikasi yang cukup akurat dalam memprediksi hasil produksi perikanan. Selain itu, pohon keputusan yang dibuat memberikan wawasan yang bermanfaat tentang komponen yang mempengaruhi produksi perikanan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam upaya peningkatan produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti dan dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam mengelola sektor perikanan di wilayah tersebut. Penelitian ini juga  dapat  menjadi  contoh  bagi  penelitian  serupa  di  daerah  lain  yang  menghadapi  tantangan  serupa  dalam mengoptimalkan hasil produksi perikanan. Hasil pengukuran menyatakan Parameter gain_ratio adalah parameter yang  paling  mempengaruhi  terhadap  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  penelitian  ini  tingkat  akurasi  hasil pengukuran akurasi data yang diperoleh terhadap data produksi perikanan nilai akurasinya mencapai 92,56%. Dan factor yang paling  berpengaruh terhadap tingkat produksi perikanan adalah  jumlah  benih. Dengan  mengetahui factor pengaruh utama yaitu jumlah benih ini memberikan wawasan berharga bagi pengambil keputusan, terutama bagi masyarakat pembudidaya dan pemerintah setempat.
Kata Kunci : C4.5, Produksi,Perikanan,

## 1. PENDAHULUAN
Kecamatan  Cihaurbeuti  terkenal  dengan  daerah yang hampir di setiap rumah mempunyai kolam ikan. Sebagian di jadikan sebagai budidaya dan sebagian di jadikan  untuk  konsumsi  keluarga.  Industri  perikanan memiliki  peran  penting  dalam  mendukung  pasokan pangan  dan  ekonomi  suatu  negara.  Kecamatan Cihaurbeuti,  sebagai  salah  satu  wilayah  dengan perikanan  yang  signifikan,  berkontribusi  terhadap kesejahteraan  masyarakat  setempat.  Namun,  dengan populasi  yang  terus  meningkat  dan  masalah lingkungan  yang  kompleks,  pendekatan  yang  cermat dalam  pengelolaan  produksi  perikanan  diperlukan untuk  memastikan  keberlanjutan  hasil  produksi  yang optimal.
Dalam  rangka  mengoptimalkan  pengelolaan produksi  perikanan  di  Kecamatan  Cihaurbeuti, diperlukan  pendekatan  analisis  yang  lebih  mendalam untuk  memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi terhadap tingkat produksi perikanan. Dalam penelitian ini  faktor”  yang  mempengaruhi  terhadap  tingkat produksi perikanan salah satunya yang akan di analisis adalah  luas  kolam,  jumlah  benih,  jumlah  pakan, komoditi  ikan,  sumber  air,  dan  hasil  produksi. Berdasarkan  pengalaman  emperik  tidak  hanya
komoditi  ikan  Luas  kolam,  jumlah  benih,jumlah pakan,  sumber  air,  dan  hasil  produksi  saja  ,  sangat memungkinkan  ada  factor  lain  yang  mempengaruhi terhadap tingkat produksi. Salah satu pendekatan yang muncul  dalam  dekade  terakhir  adalah  analisis  data mining.  Yang  mana  memanfaatkan  teknik-teknik komputasional  untuk  mengidentifikasi  pola  dan informasi  tersembunyi  dalam  data  besar.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  dalam  analisis  data mining  adalah metode  C.45.Yang merupakan algoritma pohon keputusan yang telah terbukti efektif dalam tugas klasifikasi. Dengan  menganalisis tingkat produksi  perikanan  menggunakan  metode  data mining,  petani  dan  pengusaha  perikanan  dapat mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berkontribusi pada peningkatan produksi. Mereka dapat menggunakan informasi ini untuk meningkatkan hasil produksi.  Pada  gilirannya  dapat  meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan ekonomi mereka.
Dalam study kasus sebelumnya yang di lakukan oleh (Matondang et al., 2021a) dengan judul Analisis Data  mining  dengan  Metode  C.  45  pada  Klasifikasi Kenaikan  Rata-Rata  Volume  Perikanan  Tangkap. Hasil penelitian ini bertujuan untuk melihat kenaikan rata-rata hasil ikan tangkapan yang Dapat disebabkan
oleh  faktor  Jumlah  nelayan,  Kondisi  Cuaca,  Kondisi Air,  Lebar  Jaring  dan  jumlah  trip  berlayar.  Dalam penelitian yang saat ini di kerjakan akan lebih spesifik tentang  implementasi  Algoritma  C4.5  dan  melihat factor apa yang sangat berkontribusi terhadap tingkat produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti.
Dalam study  sebelumnya  yang  berjudul analisis kualitas  air  pada  lokasi  budidaya  ikan  air  tawar  di kecamatan  suwawa  Tengah,  Dimana  hasil  penelitian ini  bertujuan  untuk  melihat  kelayakan  air  untuk budidaya ikan air tawar. Dalam penelitian yang saat ini di  kerjakan  akan  menghasilkan  klasifikasi  produksi perikanan  dimana  salah  satu  atribut  yang  di  gunakan itu sendiri adalah sumber air. (Koniyo, 2020)
Dalam  penelitian  sebelumnya  yang  di  lakukan oleh  (Asmanah  et  al.,  2009)  menjelaskan  hipotesis yang  menyatakan  bahwa  variable  pupuk,  benih,  luas lahan,  dan  produktivitas  rtp  berpengaruh  terhadap produksi perikanan budidaya di terima. Maka dari itu dalam penelitian yang di lakukan saat ini attribute yang akan  di  teliti  meliputi  komoditi  ikan,  luas  kolam, jumlah  benih,  jumlah  pakan,  sumber  air,  dan  hasil produksi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode C.45 dalam konteks untuk menganalisis Faktor yang  sangat  berkontribusi  terhadap  tingkat  produksi perikanan di Kecamtan Cihaurbeuti. Dengan memanfaatkan  data  historis  mengenai  luas  kolam, jumlah  pakan,  jumlah  benih,  komoditi  ikan,  hasil produksi  dan  sumber  air.    penelitian  ini  bertujuan untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  variabel- variabel  ini  dan  hasil  produksi  perikanan.  Dengan demikian,  penelitian  ini  ber  memberikan  wawasan yang lebih mendalam bagi para pemangku kepentingan  di Kecamatan  Cihaurbeuti  untuk mengambil  keputusan  yang  lebih  baik  dalam pengelolaan  perikanan.  Yang  di  harapkan  dapat meningkatkan pendapatan dan kesejahteraan ekonomi mereka.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  C.45  yang merupakan  salah  satu  metode  data  mining  untuk mengetehui tingkat akurasi prediksi produksi perikanan  di  kecamatan  Cihaurbeuti.  C.45  juga memberikan  tingkat  akurasi  yang  ideal.  dimana menurut  (Yulia  et  al.,  2022)  dalam  jurnalnya menjelaskan  bahwa  Algoritma  C4.5  ialah  algoritma yang  diterapkan  untuk  menyusun  pohon  keputusan (Decision  Tree).  Pohon  keputusan  yaitu  metode klasifikasi dan prediksi yang familiar.
Keterbatasan  warga  dalam  pengetahuan  tentang budidaya  ikan  menjadi  salah  satu  factor  tidak terkondisikannya produksi disana. Melalui pendekatan analisis  data  mining,  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam menjaga  keseimbangan  produksi  perikanan  di Kecamatan  Cihaurbeuti.  Dengan  memahami  faktor- faktor yang memengaruhi tingkat produksi perikanan, diharapkan  langkah-langkah  strategis  yang  lebih efektif  dan  tepat  dapat  diambil  untuk  menjaga produksi  perikanan  yang  berkelanjutan.  Di  harapkan
memberikan manfaat jangka panjang bagi masyarakat setempat  serta  lingkungan.  Pada  gilirannya  dapat mengarah pada peningkatan produksi sektor perikanan dan  kesejahteraan  masyarakat  setempat.  Analisis  ini juga  dapat  menjadi  dasar  bagi  pembuat  kebijakan dalam mengembangkan strategi pengelolaan perikanan yang berkelanjutan di wilayah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal  penelitian  terkait  topik  Analisis  data dapat dijabarkan sebagai berikut :
Menurut  [1]    Bapak  Suswanto  menghadapi beberapa  tantangan  dalam  usahanya,  di  antaranya adalah  variasi  hasil  penjualan  yang  tidak  stabil  dan persaingan  ketat  dengan  pesaing  di  pasar  tempe. Belum  adanya  sistem  pengolahan  data  menyebabkan kesulitan dalam mengelola hasil produksi, sedangkan kurangnya  pengetahuan  dalam  menangani  masalah operasional  dapat  membahayakan  daya  saing.  Selain itu,  kerugian  yang  tidak  diinginkan  juga  menjadi ancaman.  Kelebihan  dari  algoritma  C4.5  mencakup kemampuannya untuk menghasilkan pohon keputusan yang  mudah  diinterpretasikan,  memiliki  tingkat akurasi yang dapat diterima, efisiensi dalam mengelola atribut  bertipe  diskret,  serta  kemampuannya  untuk menangani  baik  atribut  bertipe  diskret  maupun numerik.
Menurut  [2]  menjelaskan  tentang  Analisis  Data mining  dengan  Metode  C.  45  pada  Klasifikasi Kenaikan  Rata-Rata  Volume  Perikanan  Tangkap dimana  penulis  (Matondang  et  al.,  2021b)  dalam pengerjaannya menggunakan Data mining, Algoritma C.45  dan  Rapidminer  yang  mana  dalam  jurnalnya dapat  di  simpulkan  bahwa  Data  yang  digunakan berasal  dari  situs  resmi  BPS  Simlaungun  dan mencakup  informasi  mengenai  hasil  tangkapan  ikan beserta faktornya. Setelah melakukan proses pembersihan  data,  data  tersebut  dianalisis  dengan menggunakan algoritma C4.5 dan dilakukan pengujian dengan  menggunakan  perangkat  lunak  RapidMiner. Hasil  dari  RapidMiner  menunjukkan  hasil  yang konsisten,  yaitu  atribut  Jumlah  nelayan  memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.
Menurut  [3]  Menjelaskan  tentang  Ukuran  luas perkebunan   yang  bervariasi  mempengaruhi terhadap produksi yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan metode  C.45  Dimana  C4.5  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  konstruksi  decision  tree  atau  pohon keputusan dalam pengambilan keputusan.
Menurut  [4]  Menjelaskan  tentang  Prediksi produksi  karet  dilakukan  pada  PT.  Perkebunan Nusantara  VII  Trikora  Lampung  Selatan.Mengenai jumlah  hasil  produksi  beserta  luas  areal  perkebunan yang disetiap tahunnya mengalami fluktuatif. Kondisi fluktuatif  tersebut  disebabkan  oleh  luas  areal perkebunan  mengalami  pertambahan  tetapi  hasil produksi karet menurun. Prediksi dilakukan menggunakan teknik Data Mining dengan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5.
Menurut  [5]  Menjelaskan  tentang  Implementasi algoritma c. 45 untuk klasifikasi deteksi serangan pada protokol  jaringan  Dimana  penulis  [5]  menjelaskan bahwa Berdasarkan hasil penelitian, data yang diambil pada tanggal 28 Agustus 2020 mencakup 125543 data, di mana terdapat 28 paket data yang terdeteksi sebagai worm  trojan.  Hasil  analisis  klasifikasi  data  jaringan menggunakan  algoritma  C.45  menunjukkan  tingkat akurasi  sebesar  93,62%.  Penelitian  ini  fokus  pada klasifikasi  berdasarkan  protokol  jaringan  yang digunakan,  namun  selanjutnya  dapat  melibatkan pengukuran  parameter  lain  dalam  jaringan  dan penerapan  algoritma  data  mining  yang  berbeda. Dimana  Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu terdiri dari beberapa tahapan yaitu Pengambilan data, processing data, Analisis dan monitoring.
Menurut  [6]  Menjelaskan  tentang  Implementasi Algoritma  Decision  Tree  C.45  Pada  Klasifikasi Penyakit  Tuberkulosis.  Tujuan  dari  jurnal  penelitian ini  adalah  untuk  menggunakan  algoritma  Decision Tree  C4.5  dalam  membantu  diagnosis  penyakit tuberkulosis,  dengan  harapan  dapat  memberikan informasi  yang cepat dan tepat kepada tenaga  medis. Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi algoritma C4.5 dalam klasifikasi penyakit tuberkulosis menggunakan data mining dapat memudahkan proses klasifikasi  berdasarkan  subtipe  yang  ada  dan meminimalisir  kesalahan  dalam  proses  diagnosa. Algoritma  ini  mampu  mengklasifikasikan  dan menganalisis  data  penyakit  tuberkulosis  dengan akurat,  serta  disajikan  dalam  beberapa  tampilan aplikasi  data  mining  untuk  klasifikasi  penyakit tuberkulosis.
Menurut  [7]  menjelaskan  tentang  Analisis Klasifikasi C4.5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira  Cabang  Pematangsiantar.  Tujuan  dari  jurnal penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pola pembayaran  sepeda  motor  di  Cabang  Adira Pematangsiantar  dan  mengidentifikasi  masalah  yang mungkin  terjadi  dalam  pola  pembayaran  tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memberikan  solusi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 86,67% dalam menganalisis pola pembayaran sepeda motor.
Menurut  [8]  menejelaskan  tentang  Klasifikasi Pohon  Keputusan  Dengan  Algortima  C45  Untuk Kasus Pemilihan Produk. Tujuan dari jurnal penelitian ini  adalah  untuk  menggunakan  algoritma  C45  dalam membangun pohon keputusan untuk merekomendasikan  produk  kecantikan  berdasarkan kriteria  seperti  jenis  kulit,  masalah  kulit,  dan  usia konsumen.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma C45  efektif  dalam  menghasilkan  4  produk  yang direkomendasikan  berdasarkan  data  latih  sebanyak 206 baris. Selain itu, pengujian menunjukkan akurasi sebesar  96%  dalam  merekomendasikan  produk perawatan kulit berdasarkan kondisi kulit pelanggan.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9] pada  tahun  2023  yang  berjudul  “Analisis  Prediksi Penjualan Sayuran Hidroponik Menggunakan
Algoritma C4.5 pada PT Batam Indo Agri Perkasa” PT Batam Indo Agri Perkasa mengalami kesulitan dalam memprediksi  stok  Sayuran  Hidroponik  yang  akan habis  karena  banyaknya  pembeli  dan  variasi  selera konsumen.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  perlu mengembangkan  sistem  prediksi  penjualan  Sayuran Hidroponik  yang  dapat  menjadi  strategi  yang  sangat membantu  dalam  mencapai  tujuan  tersebut  dengan meningkatkan stabilitas usaha dan keuntungan.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9] pada  tahun  2021  yang  berjudul  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan Algoritma  C4.5”  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  model  prediksi  menggunakan  Data  Mining Algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  serta  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan Rapidminner agar pencegahan terhadap penyakit  diabetes.  Menggunakan  beberapa  atribut klasifikasi  yaitu  berat  badan,  usia,  tekanan  darah, denyut nadi dan kadar gula darah. Hasil dari penelitian ini akan dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat apakah  seseorang  beresiko  terkena  penyakit  diabates atau tidak berdasarkan atribut yang telah ditetapkan.
Berdasarkan penelitian  yang dilakukan oleh  [10] pada  tahun  2021  yang  berjudul  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes  Dengan Algoritma  C4.5”  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  model  prediksi  menggunakan  Data  Mining Algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  serta  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan Rapidminner agar pencegahan terhadap penyakit  diabetes.  Menggunakan  beberapa  atribut klasifikasi  yaitu  berat  badan,  usia,  tekanan  darah, denyut nadi dan kadar gula darah. Hasil dari penelitian ini akan dijadikan sebagai acuan untuk dapat melihat apakah  seseorang  beresiko  terkena  penyakit  diabates atau tidak berdasarkan atribut yang telah ditetapkan.
Berdasarkan penelitian  yang dilakukan  oleh  [11] pada  tahun  2021  yang  berjudul  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  Penjualan  Baju  Muslim Dimasa  Pandemi  Covid-19  Menggunakan  Metode Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Garaya  Collection)” Kebutuhan  strategi  khusus  untuk  meningkatkan penjualan,  oleh  karena  itu  penerapan  klasifikasi menggunakan  Metode  data  mining.  Penerapan algoritma C4.5 di Garaya Collection untuk menentukan  penjualan  pakaian  yang  sedang  laku Sangat  baik,  laris  manis,  dan  tidak  laris  manis. Kemudian menggunakan C4.5 Metode algoritma pada rapidminer, dilakukan dengan memasukkan data pada Kategori,  Merek  Barang,  Harga,  Waktu  Jual,  dan Penjualan. dan akan diproses dan masuk bentuk pohon keputusan. Setelah itu, rapidminer akan menghasilkan mana yang terjual, terjual, dan tidak laku.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Metode penelitian KDD (Knowledge Discovery in Databases) yang  mana  KDD  merupakan  suatu  pendekatan sistematis  untuk  mengekstraksi  pengetahuan  yang berharga dari data. KDD merupakan suatu proses yang melibatkan beberapa langkah yang saling terkait. Bagan Tahapan Metode Penelitian
Gambar 1. Metode penelitian
a. Mengidentifikasi  masalah    :  Mengidentifikasi Masalah yang ada di lingkungan.masalah yang di ambil  mengenai  potensi  produksi  di  Kecamatan Panjalu
b. Study Literarur : Literatur diambil dari berbagai sumber yaitu berupa artikel, jurnal ilmiah tentang metode  KDD,  Data  Mininng,  C4.5,  Decission tree, serta bahan bacaan lain yang mendukung
c. Metode  Pendekatan  KDD  :  Melakukan  Data Selection, Data Prossesing, Data Transformasi
d. Pelabelan  (K-means)  :  Menentukan  label menggunakan algoritma K-means
e. Proses data
mining
klasifikasi:
Mengklasifikasikan  data  menggunakan  metode C4.5 dengan tools rapid miner
f. Hasil  dan  Pembahasan  :  Pada  tahapan  ini  akan dilakukan  analisa  data  yang  dihasilkan  dari metode klasifikasi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Proses klasifikasi
Langkah  awal  pembuatan  pohon  keputusan (decision tree) di mulai dengan memasukan data yang akan  di ke dalam rapid  miner  menggunakan operator read excel  yang  mana  operator  ini  dapat  di  gunakan untuk memuat data dari Microsoft excel.
Dalam memilih label maka di masukan operator set role yang bertujuan merubah peran atribut. Bisa di lihat pada gambar di bawah ini :
Gambar 3. Operator set role
Parameter set role yang di gunakan tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Parameter yang di atur pada set role NO. Parameter Isi 1 Attribute nama Produksi 2 Target role Label
Hasil dari perubahan menjadi label dapat di lihat pada gambar berikut :
Gambar 4.  Statistik data
Dalam menentukan data training dan data testing di  gunakan  operator  spilt  data,  dalam  operator  split data dibagi menjadi 90% untuk data training dan 10% di gunakan untuk data testing.
Gambar 5. Ratio yang di atur pada split data
Untuk memperoleh hasil akurasi yang maksimal maka di gunakan operator cross validation seperti pada gambar berikut:
Gambar 6. Cross validation
Gambar 7. Pemodelan decision tree
Gambar  di  atas  adalah  langkah  pemodelan decision tree. Dalam proses ini yang di gunakan adalah operator  decision  tree  untuk  menghasilkan  pohon keputusan  yang  dapat  di  gunakan  untuk  klasifikasi. Dilanjutkan dengan memasukan operator apply model yang berguna untuk menerapkan model pada data set. Langkah terakhir adalah dengan memasukan operator performance  (classification)  yang  berguna  untuk evaluasi kinerja klasifikasi.

## 4.2. Decision tree

## Gambar 8. Pohon keputusan
Setelah  uji  coba  pada  penelitian  data  mining prediksi produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti menggunakan  algoritma  C4.5  maka  tampilan  pohon keputusan  dapat  di  lihat  pada  gambar  8  pohon keputusan.  Berikut  ini  rules  yang  di  hasilkan  dari pohon keputusan

## Gambar 9. Rules pohon keputusan

## 4.3. Confushion matrix
Pada  parameter  decision  tree  ada  beberapa kinerja  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  atau  nilai akurasi dari prediksi perikanan di antaranya gain ratio, information  gain,  gini  index,  dan  accuracy.  Berikut
Hasil  akurasi  dari  criteria  pada  parameter  decision tree:
4.4. Accuracy menggunakan parameter Gain_ratio
Gambar 10. Confusion matrix  Gain_Ratio
Hasil  pengukuran  akurasi  data  menggunkan parameter gain_ratio yang di peroleh dari data training nilainya  92,56%.  Dari  gambar  tersebut  diketahui prediksi  rendah  dengan  true  rendah  mencapai  505 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 100.00%. Diketahui  prediksi  sedang  dengan  true  sedang mencapai  321  dan  true  tinggi  mencapai  67  dengan hasil  pencapaian  nilai  presisi  sebesar  82,73%. Sedangkan prediksi tinggi dengan true tinggi mencapai 7  dengan  hasil  pencapaian  nilai  presisi  sebesar 100.00%. Untuk recall data yang sangat tinggi terdapat pada class recall true rendah dan true sedang mencapai 100.00% sedangkan untuk class recall tinggi mencapai 9.46%.

## 4.5. Accuracy menggunakan parameter
Information_gain
Gambar 11 confusion matrix Informstion_Gain
Hasil  pengukuran  accuracy  data  menggunakan parameter information_gain yang di peroleh dari data training  nilainya  91,87%.  Dari  gambar  tersebut diketahui  prediksi  rendah  dengan  true  rendah mencapai 505, true sedang 0 dan true tinggi 0 dengan hasil  pencapaian  nilai  presisi  sebesar  100.00%. Diketahui  prediksi  sedang  dengan  true  rendah  0  true sedang  mencapai  321  dan  true  tinggi  mencapai  74 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 81,27%. Sedangkan prediksi tinggi dengan  true rendah 0, true sedang  0  dan  true  tinggi  0  dengan  hasil  pencapaian nilai  presisi  sebesar  0.00%.  Untuk  recall  data  yang sangat tinggi terdapat pada class recall true rendah dan true sedang mencapai 100.00% sedangkan untuk class recall tinggi 0,00%
4.6. Accuracy menggunakan parameter Gini_Index
Gambar 12 Confusion matrix Gini_Index
Hasil  pengukuran  accuracy  data  menggunakan parameter  Gini_Index  yang  di  peroleh  dari  data training  nilainya  91,87%.  Dari  gambar  tersebut diketahui  prediksi  rendah  dengan  true  rendah mencapai 505, true sedang 0 dan true tinggi 0 dengan hasil  pencapaian  nilai  presisi  sebesar  100.00%. Diketahui  prediksi  sedang  dengan  true  rendah  0  true sedang  mencapai  321  dan  true  tinggi  mencapai  74 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 81,27%. Sedangkan prediksi tinggi dengan true rendah 0, true sedang  0  dan  true  tinggi  0  dengan  hasil  pencapaian nilai  presisi  sebesar  0.00%.  Untuk  recall  data  yang sangat tinggi terdapat pada class recall true rendah dan true sedang mencapai 100.00% sedangkan untuk class recall tinggi 0,00%

## 4.7. Accuracy menggunakan parameter Accuracy

## Gambar 13. Confusion matrix Accuracy
Hasil  pengukuran  accuracy  data  menggunakan parameter Accuracy yang di peroleh dari data training nilainya  91,87%.  Dari  gambar  tersebut  diketahui prediksi rendah dengan true rendah mencapai 505, true sedang  0  dan  true  tinggi  0  dengan  hasil  pencapaian nilai  presisi  sebesar  100.00%.  Diketahui  prediksi sedang dengan true rendah 0 true sedang mencapai 321 dan true tinggi mencapai 74 dengan hasil pencapaian nilai  presisi  sebesar  81,27%.  Sedangkan  prediksi tinggi  dengan  true  rendah  0,  true  sedang  0  dan  true tinggi 0 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 0.00%.  Untuk  recall  data  yang  sangat tinggi  terdapat pada class recall true rendah dan true sedang mencapai 100.00% sedangkan untuk class recall tinggi 0,00%.
Tabel 2. Akurasi berdasarkan criterion parameters Criteria Accuracy Gain_Ratio 92,56 % Information_Gain 91,78% Gini_Index 91,78% Accuracy 91,78%
Dari  tabel  di  atas  di  ketahui  bahwa  parameter yang berpengaruh terhadap nilai akurasi terbaik adalah Gain_Ratio dengan akurasi sebesar 92,56%.

## 4.8. Visualisasi

## Gambar 14. Visualisasi
Berdasarkan gambar visualisasi di atas produksi berdasarkan  Jumlah  benih  dengan  kategori  sedang memliki rentang nilai 0-388, Sedangkan produksi yang masuk  ke  dalam  kategori  rendah  memiliki  rentang nilai  mulai  dari  0-505  dan  produksi  dengan  kategori tinggi memiliki rentang nilai mulai dari 0-7.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  uji  coba  pada penelitian data mining prediksi produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti menggunakan algoritma C4.5 bahwa tingkat produksi dapat diprediksi dengan nilai akurasi. Hasil pengukuran akurasi data yang diperoleh terhadap  data  produksi  perikanan  nilai  akurasinya mencapai 92,56%.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  pada  penelitian  ini terdapat  factor  yang  paling  berpengaruh  terhadap produksi  di  Kecamatan  Cihaurbeuti  yaitu  jumlah benih.  Pada  penelitian  yang  telah  di  lakukan sebelumnya  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa variable pupuk, benih, luas lahan dan produktivitas rtp berpengaruh terhadap produksi perikanan budidaya di terima. Maka dari  hasil penelitian  ini relevan dengan penelitian  terdahulu  bawasannya  jumlah  benih berpengaruh  terhadap  hasil  produksi.    Dengan  di ketahuinya factor yang paling berpengaruh ini menjadi wawasan  baru  bagi  pengambil  keputusan  yaitu masyarakat dan pemerintah terkait. Dimana masyarakat pembudidaya dapat memahami pentingnya pengelolaan jumlah benih dalam kegiatan perikanan. Selain itu, pemerintah setempat dapat fokus pada  penyuluhan  kepada  masyarakat  terkait  peran jumlah  benih  dalam  meningkatkan  hasil  produksi perikanan.  Hal  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan efektivitas dan keberlanjutan pengelolaan perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti.
Berdasarkan  hasil  uji  coba  menggunakan  4 criterion  parameter  yang  tersedia  yaitu  gain_ratio, information_gain, gini _index dan Accuracy diketahui bahwa  parameter  gain_ratio  menjadi  parameter  yang mempengaruhi nilai akurasi terbaik mencapai 92,56%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Parameter gain_ratio memiliki pengaruh terbesar terhadap nilai akurasi model, mencapai 92,56%. Oleh karena  itu,  dalam  mengoptimalkan  model  prediksi, perhatian  khusus  harus  diberikan  pada  parameter ini. Dengan  mengetahui  factor  pengaruh  utama  yaitu
jumlah benih ini memberikan wawasan berharga bagi pengambil  keputusan,  terutama  bagi  masyarakat pembudidaya  dan  pemerintah  setempat.  Untuk meningkatkan  efektivitas  produksi  perikanan  di Kecamatan  Cihaurbeuti,  disarankan  agar  masyarakat pembudidaya  lebih  memfokuskan  pengelolaan  pada faktor  kunci,  terutama  jumlah  benih,  yang  telah terbukti  menjadi  variabel  paling  berpengaruh. Program  penyuluhan  perlu  ditingkatkan  untuk meningkatkan pemahaman masyarakat tentang pentingnya  jumlah  benih  dalam  produksi  perikanan. Pemerintah  setempat  dapat  merancang  kebijakan berbasis  bukti  dengan  melibatkan  kolaborasi  antara lembaga  penelitian,  pemerintah,  dan  komunitas pembudidaya.  Pengembangan  model  prediksi  harus terus  berlanjut  dengan  mempertimbangkan  faktor tambahan  dan  optimalisasi  parameter  lainnya. Monitoring dan evaluasi terus-menerus perlu diimplementasikan  untuk  memastikan  pembaruan model  berdasarkan  data  produksi  perikanan  yang aktual. Selain itu, pelatihan terkait penggunaan model prediksi perlu diberikan kepada pengambil keputusan dan  praktisi  di  bidang  perikanan.  Dengan  demikian, upaya  kolaboratif  ini  diharapkan  dapat  menciptakan pengelolaan  perikanan  yang  lebih  efektif  dan berkelanjutan di Kecamatan Cihaurbeuti.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Maulana,  R.  Winanjaya,  and  F.  Rizk, “Klasifikasi  Penjualan  Tempe  Dengan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 53–58, 2023.
[2]  M.  R.  Matondang,  M.  R.  Lubis,  and  H.  Satria, “Analisis Data mining dengan Metode C. 45 pada Klasifikasi Kenaikan Rata-Rata Volume Perikanan  Tangkap,” J.  Penerapan  Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 74–81, 2021.
[3]  D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5 Prediksi Produksi Komoditas Tanaman
Perkebunan  Berdasarkan  Luas  Lahan,” TIN
Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 10, pp. 571– 579, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.
[4]  N.  P.  Setyadi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Hasil  Produksi  Karet  Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,” J. Teknol. Pint. , vol. 2, no. 7, pp. 1–11, 2022, [Online]. Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipi ntar/article/view/203
[5]  I.  Anggraeni  and  S.  Andriani,  “Implementasi algoritma c. 45 untuk klasifikasi deteksi serangan pada  protokol  jaringan,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. dan Mat. , vol. 18, no. 2, pp. 62–68, 2021.
[6]  S.  A.  Rahmadhan,  M.  S.  Asih,  and  N.  Wulan, “Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  C.45 Pada Klasifikasi Penyakit Tuberkulosis,” Semin. Nas. Teknol. Inf. Komun. , vol. 4, no. 2, pp. 230– 238, 2020.
[7]  F. A. Pambudi, A. P. Windarto, M. Fauzan, J. T. Hardinata,  and  R.  Winanjaya,  “Analisis Klasifikasi C4. 5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor  Adira  Cabang  Pematangsiantar,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 4, pp. 160–
169, 2021, [Online]. Available: http://djournals.com/klik/article/view/144
[8]  “Klasifikasi  pohon  keputusan  dengan  algoritma C4.5  untuk  kasus  pemilihan  produk,” J.  Innov. Res. Knowl. , vol. 3, no. 5, pp. 955–964, 2023.
[9]  Tukino,  “Analisis  Prediksi  Penjualan  Sayuran Hidroponik Menggunakan Algoritma C4.5 pada PT  Batam  Indo  Agri  Perkasa,” J.  Desain  Dan Anal. Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 129–137, 2023, doi: 10.58520/jddat.v2i2.30.
[10]  C.  Aprianti,  M.  Faishal,  and  Y.  Umaidah, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Penjualan Baju Muslim Dimasa Pandemi Covid- 19 Menggunakan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus:  Garaya  Collection),” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 1, pp. 104–112, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5816231.