Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Klasifikasi Kualitas Jagung Terhadap Data Percobaan Penanaman dengan Metode Decision Tree
Tomy Nanda Putra 1 , Darmansah 1,* , M Yoka Fathoni 2
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknik, Teknologi informasi, Institut Teknologi Mitra Gama, Duri, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Sistem Informasi , Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas, Indonesia Email: 1 tomynandap21@gmail.com, 2,* darmansah@mitra-gama.ac.id, 3 myokafathoni@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: darmansah@mitra-gama.ac.id Submitted 09-01-2023 ; Accepted 08-02-2023 ; Published 17-02-2023

## Abstrak
Jagung merupakan salah satu jenis tanaman yang banyak sekali di budidayakan di Indonesia karena memiliki harga yang cukup tinggi apalagi banyaknya kebutuhan akan tanaman ini. Tanaman ini digunakan sebagai pengganti karbohidrat dan protein setelah beras, juga digunakan sebagai bahan pakan bagi ternak. Kurangnya produksi jagung ini banyak disebabkan oleh beberapa faktor seperti umur pohon, pupuk dan hama. Dampak yang terjadi adalah penurunan produksi jagung disaat dimana banyaknya kebutuhan perusahaan dan masyarakat akan jagung. Data jagung yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari Dinas Tanaman Pangan Hortikultura Kabupaten Pasaman dan pemilik lahan tanaman jagung. Selanjutnya data diolah menggukan software Rapid Miner. Bertujuan untuk mengetahui hasil prediksi kualitas percobaan penanaman jagung. Metode yang di pakai dalam menyelesaikan masalah ini yaitu Algoritma C4.5. Dari  pengujian  terhadap  metode  ini didapatkan  dua  prediksi  (Kualifikasi)  dalam  penanaman  jagung  yaitu  kualifikasi  bagus  (dapat dijadikan  patokan  penanaman  jagung  agar dapat  menghasilkan  jagung yang  baik  saat  dipanen)  dan  kualifikasi  kurang bagus  (bisa jadikan acuan agar dapat mengevaluasi struktur penanaman terhadap jagung agar bisa mengantisipasi kerugian saat panen). Dari hasil penelitian ini dapat membantu memudahkan petani menanam jagung terutama pada pemilihan bibit hingga pemupukannya sehingga menghasilkan buah yang bagus untuk dikosumsi.
Kata Kunci: Analisa; Data Mining; Klasifikasi; Jagung; Algoritma C4.5

## Abstract
Corn is one type of plant that is widely cultivated in Indonesia because it has a high enough price, especially the need for  this plant. This plant is used as a substitute for carbohydrates and protein after rice, is also used as feed ingredients for livestock. This lack of corn production is caused by several factors such as the age of trees, fertilizers and pests. The impact that occurred was a decrease in corn production at a time when there were many needs of the company and the community would corn. The corn data processed in this study were sourced from the Department of Horticultural Food of Pasaman Regency and the owners of corn crops. Furthermore, th e data is processed using the Rapid Miner software. Aimed to find out the prediction of the quality of the corn planting experiment. The method used in solving this problem is C4.5 Algorithm. From the testing of this method, it was found that two predictions in  corn cultivation were ‘good (can be used as a benchmark for planting corn in order to produce good corn when harvested) and‘ not good (can be used as a reference in order to evaluate the planting structure of corn in order to anticipate losses during harvest). This analysis makes it easier for farmers to plant corn, especially in the selection of seeds to fertilize them so as to produce good fruit for consumption.
Keywords : Analysis; Data Mining; Classfication; Corn; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Banyaknya perkembangan dan penemuan teknologi baru segala aspek bidang, yang salah satu hasilnya bisa digunakan untuk  memperoleh  knowledge  yang  diperlukan  sebagai  bahan  pengambilan  keputusan  [1][2][3].  Salah  satunya  pada bidang  kepemerintahan  yaitu  Dinas  Tanaman  Pangan  Hortikultura  dan  Perternakan,  yang  man  berfokus  dalam pengembangan  bibit  baru  dan  produktif  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  perekonomian  masyarakat.  Proses sistematisnya dapat dilihat dari pengembangan teknologi yang saat ini tidak hanya melalui website atau aplikasi tapi juga merambat ke media sosial.
Dalam  hal  ini  juga  dibutuhkan  pengetahuan  dalam  pengembangan  sistem  database,  bukan  lah  yang  baru  yang mana untuk mengembangkannya dan menentukan informasi dalam database diperlukan proses knowledge discovery in database  (KDD)[4][5][6],  agar  mempermudah  dalam  prosesnya.  Salah  satunya  dengan  menggunakan  pendekatan  data mining, data mining adalah sebuah ilmu yang bisa melakukan pengekstraksi data dalam jumlah yang sangat banyak. Data ming juga dilengkapi dengan beberapa algoritma seperti algoritma C4.5[7]. Dengan algoritma C4.5 yang datanya dengan jumlah besar dapat menghasilkan tingkat akurasi data yang tinggi sebagai data set[8][9][10].
Untuk objek permasalah saat ini berfokus pada jagung, pada awalnya di Dinas Tanaman Pangan Hortikultura dan Perternakan  data  penanaman  jagung  masih  menggunakan  sistem  manual  yang  mana  memakai  sistem  takar  perkiraan sesuai  insting  atau  terkaan.  Karena  itu  dengan  penelitian  ini  bisa  membantu  dalam  pendataan  perkiraan  dalam  sistem penanaman jagung nantiny, yang mana jagung merupakan kontribusi terbesar pada pertumbuhan dan juga bagian dari sub sektor  tanaman  pangan  yang  memberikan  jasa  atau  pengaruh  bagi  ekonomi  nasional.  Tanaman  jagung  mempunyai peluang untuk dikembangkan karena sebagai sumber utama karbohidrat dan protein setelah beras serta merupakan salah satu komoditi strategis dan bernilai ekonomis[11][12][13]. Kurangnya produksi jagung disebabkan oleh beberapa faktor seperti umur pohon, pupuk dan hama[11][13][14]. Mengenai hal tersebut, data mining mampu memprediksi tren masa depan, yang memungkinkan perusahaan untuk menciptakan pengetahuan, yang mana secara tradisional butuh waktu yang lama dalam menjawab permasalahannya[8][9].
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Beberapa di  antara metode klasifikasi, pohon keputusan (Decission  Tree) yang paling umum digunakan karena mudah  dalam  pelaksanaannya.  Dimana  pohon  keputusan  ini  dapat  secara  baik  dalam  bentuk  serial  atau  paralel  yang kebanyakan  algoritma  yang  lain  tidak  bisa  diimplementasikan  secara  keduanya[15][16].  Salah  satu  algoritma  pohon keputusan yang terkenal adalah C4.5, dan merupakan perpanjangan algoritma dasar ID3. Dimana orang-orang yang terus- menerus  dapat  menangani  data  pelatihan  lengkap  dengan  nilai-nilai  yang  hilang.  Dengan  memangkas  selama pembangunan pohon keputusan untuk menghindari over-pas[17].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Kerangka  kerja  berguna  untuk  membuat  tahapan–tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam  melakukan  penelitian.  Setiap tahapan dilakukan sesuai dengan yang telah direncanakan agar penelitian berjalan sesuai rencana dan terstruktur. Dimana kerangka penelitian yang dilakukan digambarkan seperti gambar 1.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Adapaun penjelasan tahap demi tahapan pada gambar 1 adalah seperti berikut ini: a.   Mempelajari Literatur
Mempelajari literatur merupakan usaha untuk mendalami landasan teori yang berkaitan dengan permasalahan. Maka perlu  dilakukan  pembelajaran  beberapa  literatur-literatur  berdasarkan  mengkaji  kelebihan  dan  kekurangan  hasil penelitian terdahulu yang dapat digunakan dalam menyelesaikan permasalahan yang akan diteliti. Kemudian literatur- literatur yang dipelajari tersebut diseleksi untuk dapat ditentukan literatur-literatur mana yang akan digunakan dalam penelitian.
b.   Mendiskripsikan Masalah
Mendeskripsikan  masalah  yang  akan  diteliti  perlu  ditentukan  terlebih  dahulu.  Mendeskripsikan  masalah  dalam penelitian  dengan  menentukan  dan  mendefinisikan  batasan  masalah  yang  akan  diteliti,  sehingga  membantu  dalam mendapatkan suatu solusi yang terbaik dari masalah tersebut.
c.   Menentukan Tujuan Penelitian
Menentukan tujuan penelitian berguna untuk memperjelas kerangka kerja tentang apa saja yang menjadi sasaran dari penelitian, tahapan ini diproses berdasarkan perumusan masalah yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Pada tahap ini ditentukan tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana merancang dan mengimplementasikan metode algoritma C4.5 dalam mengetahui pola kualitas penanaman jagung.
d.   Mengumpulkan Data
Data  penelitian  ini  dikumpulkan  dari  observasi  yaitu  pengamatan  secara  langsung  di  tempat  penelitian  sehingga permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui  secara  jelas.  Kemudian  dilakukan  interview  yang  bertujuan  untuk mendapatkan informasi atau data yang dibutuhkan. Selain itu juga dilakukan studi kepustaka yaitu dengan membaca buku-buku yang menunjang dalam melakukan analisis terhadap data dan informasi yang didapat. Adapun data-data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data pembibitan tanaman jagung.
e.   Menganalisa Data Menggunakan Algoritma C4.5
Hasil  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  tempat  penelitian  tersebut  selanjutnya  digunakan  untuk  melakukan analisa dan pengolahan prediksi nilai atribut bertipe disekret dari record yang baru menggunakan algoritma C4.5 yang mana dalam turunan nya nanti akan membahas:
1. Gain 2. Entropy
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
(1)
3. Node ( untuk node akan terus dilakukan pengulangan sampai menghasilkan nilai gain 0)
f.   Mengimplementasi Sistem
Pada tahapan ini setelah data dianalisa kemudian dilakukan implementasi untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. g.   Melakukan Pengujian
Pada tahap ini dilakukan pengujian sistem dari hasil perancangan dengan menggunkan software Rapid Miner Studio untuk mendeteksi kesalahan atau kekurangan yang terdapat pada sistem. Sistem diuji dengan prosedur-prosedur yang ada untuk melakukan eksplorasi dan permodelan dari data-data yang diperoleh sehingga mendapatkan suatu hubungan tersembunyi dari data tersebut.

## 2.2 Metode Decision Tree
Pohon  keputusan  menggunakan  representasi  struktur  pohon  (tree)  di  mana  setiap  node  merepresentasikan  atribut, cabangnya  merepresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun  merepresentasikan  kelas.  Node  yang  paling  atas  dari  pohon keputusan disebut sebagai root. Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi yang paling populer digunakan. Selain karena pembangunannya relatif cepat, hasil dari model yang dibangun mudah untuk dipahami [7][15][17]. Pada pohon keputusan terdapat 3 jenis node[10], yaitu:
a.    Root  Node,  merupakan  node  paling  atas,  pada  node  ini  tidak  ada  input  dan  bisa    tidak  mempunyai  output  atau mempunyai output lebih dari satu.
b.   Internal Node , merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c.   Leaf node atau terminal node , merupakan node akhir, pada node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Analisa Data Penanaman Jagung
a.  Mempelajari data terdahulu
Data penanaman jagung diperoleh dari Dinas Tanaman Pangan Hortikultura dan Perternakan Kab. Pasaman Barat. Data yang digunakan adalah data yang telah melalui proses cleaning yaitu data tanaman tahun 2017 seperti pada tabel 1 dan beberapa pemilihan variabel atribut yang akan diproses kedalam algoritma C4.5 : 1.  Umur
2.  Jarak Tanam
3.  Pemberian Pestisida
4.  Pembubunan
5.  Pupuk Organik
Tabel 1. Contoh Data Penanaman Jagung No. Umur Jarak Tanam   Pemberian Pestisida  Pembubunan  Pupuk Organik 1. > 96 hari 80x30 cm Tidak Ada Tidak Diberi 2. 86-96 hari 70x20 cm Ya Tidak Tidak Diberi 3. 86-96 hari 75x25 cm Tidak Ada Diberi 4. < 86 hari 70x20 cm Ya Ada Diberi 5. < 86 hari 70x20 cm Ya Tidak Diberi 6. > 96 hari 80x30 cm Ya Ada Diberi 7. < 86 hari 70x20 cm Ya Tidak Tidak Diberi 8. 86-96 hari 70x20 cm Ya Ada Tidak Diberi 9. < 86 hari 70x20 cm Tidak Tidak Tidak Diberi 10. 86-96 hari 75x25 cm Ya Ada Tidak Diberi 11. 86-96 hari 75x25 cm Ya Tidak Tidak Diberi 12. 86-96 hari 75x25 cm Tidak Tidak Tidak Diberi 13. > 96 hari 80x30 cm Ya Tidak Diberi 14. < 86 hari 70x20 cm Ya Tidak Diberi 15. 86-96 hari 75x25 cm Ya Ada Tidak Diberi 16. 86-96 hari 70x20 cm Tidak Tidak Tidak Diberi
b.  Masalah yang didapatkan
Dari  data yang ada dimana keterangan dalam penanaman jagung tidak lah akurat, data yang berikan hanya lah hasil panen tanpa tabel perhitungan yang akurat, jadi data yang didapat hanya melalui wawancara dengan tukang kebun, maka batas masalahnya hanya memberi klasifikasi perhitungan kemungkinan bagus dan buruknya hasil panen dari metode
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
algoritma C4.5 dalam bentuk data perhitungan kemungkinan terjadi agar membantu  penyusuna pendataan penanaman yang bagus.
c.  Tujuan Penelitian
Adalah bagaimana merancang dan mengimplementasikan metode algoritma C4.5 dalam mengetahui pola kualitas penanaman jagung yang bagus bagi Dinas Tanaman Pangan Hortikultura dan Perternakan dan tukang kebun.

## 3.1.1 Perhitungan Entropy dan Gain
Untuk hasil perhitungan berdasarkan pada pohon keputusan terakhir sesuai dengan perhitungan Entropy dan Gain. Maka diperoleh 8 aturan
Tabel 2. Perhitungan Pada Node 1 Node Jumlah Kurang Bagus Bagus Entropy Gain 1 Total 16 5 11 0.896038233 Umur 0.02103823 < 86 Hari 3 1 2 0.918295834 86-96 Hari 8 3 5 0.954434003 > 96 Hari 5 1 4 0.721928095 Jarak Tanam 0.02103823 70x20 Cm 8 3 5 0.954434003 75x25 Cm 5 1 4 0.721928095 80x30 Cm 3 1 2 0.918295834 Pemberian Pestisida 0.36828152 Tidak 5 4 1 0.721928095 Ya 11 1 10 0.439496987 Pembubunan 0.07970111 Ada 7 1 6 0.591672779 Tidak 9 4 5 0.99107606 Pupuk Organik 0.27103823 Diberi 6 0 6 0 Tidak Diberi 10 5 5 1
Dari tabel 2 dapat dilihat nilai entropy dan nilai gain untuk setiap atribut. Untuk mendapatkan pohon keputusan node  1,  dapat  menggunakan  nilai  gain  yang  tertinggi  yang  berada  pada  atribut  “Pemberian  Pestisida”  yaitu  sebesar 0.36828152.  Dengan  demikian  “Pemberian  Pestisida”  dapat  dijadikan  sebagai  node  1.  Ada  2  klasifikasi  pada  atribut “Pemberian Pestisida” yaitu “Tidak” dan “Ya”.
Gambar 2 . Pohon Keputusan dari Node 1

## 3.1.2 Perhitungan Node 1.1
Setelah mendapatkan atribut yang menjadi cabang node 1, maka selanjutnya mencari  atribut mana yang akan menjadi cabang node 1.1.
Tabel 3. Perhitungan pada Node 1.1 Node Jumlah Kurang Bagus Bagus Entropy Gain 1,1 Pemberian Pestisida Tidak 5 4 1 0.721928095 Umur 0.170950594 < 86 Hari 1 1 0 0 86-96 Hari 3 2 1 0.918295834 > 96 Hari 1 1 0 0 Jarak Tanam 0.321928095 70x20 Cm 2 2 0 0 75x25 Cm 2 1 1 1 80x30 Cm 1 1 0 0 Pembubunan 0.321928095
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Ada 2 1 1 1 Tidak 3 3 0 0 Pupuk Organik 0.721928095 Diberi 1 0 1 0 Tidak Diberi 4 4 0 0
Dari tabel 3 dapat dilihat bahwa nilai gain tertinggi yaitu atribut “Pupuk Organik” untuk dijadikan cabang node 1.1. Ada 2 klasifikasi  pada atribut “Pupuk Organik” karena entropy kedua cabang bernilai  nol  maka keputusan yang muncul untuk cabang “Diberi” yaitu “BAGUS” dan untuk cabang “Tidak Diberi” keputusannya “KURANG BAGUS”.
Gambar 2 . Pohon Keputusan dari Node 1.1

## 3.1.3 Perhitungan Node 1.2
Setelah mendapatkan perhitungan node 1.1, maka selanjutnya mencari atribut mana yang akan menjadi cabang node 1.2.
Tabel 4. Perhitungan pada Node 1.2 Node Jumlah Kurang Bagus Bagus Entropy Gain 1,2 Pemberian Pestisida Ya 11 1 10 0.439496987 Umur 0.111347853 < 86 Hari 2 0 2 0 86-96 Hari 5 1 4 0.721928095 > 96 Hari 4 0 4 0 Jarak Tanam 0.084939302 70x20 Cm 6 1 5 0.650022422 75x25 Cm 3 0 3 0 80x30 Cm 2 0 2 0 Pembubunan 0.084939302 Ada 5 0 5 0 Tidak 6 1 5 0.650022422 Pupuk Organik 0.084939302 Diberi 5 0 5 0 Tidak Diberi 6 1 5 0.650022422
Dari hasil  pada tabel 4 dapat diketahui bahwa nilai gain-nya. Dikarenakan nilai gain yang sama, maka dapat dipilih salah satu yaitu atribut “Pembubunan” sebagai cabang node 1.2. Ada 2 klasifikasi dari atribut ”PEMBUBUNAN” yaitu “Ada” dan “Tidak”.
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 3.1.4 Perhitungan Node 1.2.1
Setelah pencarian cabang node 1.2, maka dilanjutkan melakukan pencarian cabang node 1.2.1. Pada cabang node 1.2.1 nilai entropy atribut yang digunakan adalah Pembubunan “Tidak”.
Tabel 5. Perhitungan pada Node 1.2.1 Node Jumlah Kurang Bagus Bagus Entropy Gain 1, 2, 1 Pembubunan Tidak 6 1 5 0.650022422 Umur 0.316689088 > 96 Hari 1 1 0 0 86-96 Hari 2 1 1 1 < 86 Hari 3 3 0 0 Jarak Tanaman 0.109170339 70x20 Cm 4 1 3 0.811278124 75x25 Cm 1 0 1 0 80x30 Cm 1 0 1 0
Setelah  didapat  hasil  dari  tabel  5  maka,  diperoleh  gain  yang  tertinggi  yaitu  atribut  “UMUR”  sebagai  akar selanjutnya. Ada 3 klasifikasi atribut “UMUR” yaitu atribut Umur”<86 hari” dikarenakan nilai entropy yang bernilai nol maka keputusannya adalah “BAGUS”, untuk atribut Umur “>96 hari” yang juga bernilai entropy nol maka keputusannya adalah “BAGUS” dan  untuk atribut Umur “86-96 hari” yang nilai entropy-nya tidak bernilai nol maka perlu dilakukan perhitungan kembali untuk mencari cabang node 1.2.1.1.
Gambar 4. Pohon Keputusan dari Node 1.2.1

## 3.1.5 Perhitungan Node 1.2.1.1
Setelah pencarian cabang node 1.2.1, diamana 2 klasifikasi sudah memiliki keputusan dari pencarian sebelumnya maka dilanjutkan dengan melakukan pencarian cabang node 1.2.1.1. dengan nilai entropy atribut yang digunakan adalah Umur “86-96 hari”.
Tabel 6. Perhitungan pada Node 1.2.1.1 Node Jumlah Kurang Bagus Bagus Entropy Gain 1, 2, 1, 1 Umur 86-96 Hari 2 1 1 1 Jarak Tanaman 0 70x20 Cm 1 1 0 0 75x25 Cm 1 0 1 0 80x30 Cm 0 0 0 0
Setelah didapat hasil dari tabel 6 maka, diperoleh gain yang tertinggi dengan atribut “JARAK TANAM” sebagai akar selanjutnya. Ada 3  klasifikasi atribut “JARAK TANAM” yaitu “70x20 cm”, 75x25 cm” dan “80x30 cm”. Untuk atribut  Jarak  Tanam  ”70x20  cm”  dikarenakan  nilai  entropy  yang  bernilai  nol  maka  keputusannya adalah  “KURANG BAGUS”, untuk atribut Jarak Tanam “75x25 cm” yang juga bernilai entropy nol maka keputusannya adalah “BAGUS”. Karena tidak ada entropy yang diproses maka berakhir perhitungannya.
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 5. Pohon Keputusan dari Node 1.2.1.1
Dari hasil perhitungan berdasarkan pada pohon keputusan terakhir sesuai dengan perhitungan Entropy dan Gain. Maka diperoleh 8 aturan (rule) dalam memprediksi penanaman jagung sebagai berikut : a.   IF Pemberian Pestisida = Tidak, AND Pupuk Organik = Diberi, THEN Keputusan = Bagus. b.   IF Pemberian Pestisida = Tidak, AND Pupuk Organik = Tidak Diberi, THEN Keputusan = Kurang Bagus.
c.   IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Ada, THEN Keputusan = Bagus.
d.   IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = 86-96 Hari, AND Jarak Tanam = 70x20 cm, THEN Keputusan = Kurang Bagus.
e.   IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = 86-96 Hari, AND Jarak Tanam = 75x25 cm, THEN Keputusan = Bagus.
f.    IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = 86-96 Hari, AND Jarak Tanam = 80x30 cm, THEN Keputusan = Tidak ada.
g.   IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = < 86 Hari THEN Keputusan = Bagus. h.   IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = > 96 Hari THEN Keputusan = Bagus. Berikut tabel hasil dari penelitian :
Tabel 7. Hasil Yang Diperoleh Dari Penggunaan Metode Data Mining Algoritma C4.5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis dalam prediksi penanaman jagung dengan menggunakan algoritma  C4.5  dan  pengujian  data  dengan  software  Rapid  Miner  Studio,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  penerapan dengan metode data mining algoritma C4.5 dalam proses penyeleksian untuk menentukan pola prediksi tanaman jagung sangat cocok. Implementasi algoritma C4.5 dengan memanfaatkan software Rapid Miner Studio dalam menentukan pola penyakit lebih efektif dan cepat dalam pengolahan datanya.

## REFERENCES
[1] Darmansah and Raswini, “Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Data Pedagang Menggunakan Metode Prototype pada Pasar Wage,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 6, no. 1, pp. 340–350, 2022.
[2] Darmansah,  R.  S.  Widiasari,  A.  B.  Marcel,  and  Raswini,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Inventaris  Berbasis  Website Menggunakan Metode Waterfall,” Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 09, no. 1, pp. 71–84, 2022.
NO. Keterangan Hasil Keputusan 1 IF Pemberian Pestisida = Tidak, AND Pupuk Organik = Diberi Bagus 2 IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Ada Bagus 3 IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = 86-96 Hari, AND Jarak Tanam = 75x25 cm Bagus 4 IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = < 86 Hari Bagus 5 IF Pemberian Pestisida = Ya, AND Pembubunan = Tidak, AND Umur = > 96 Hari Bagus
Hal 46−53 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[3] M. Aminullah, “Konsep Pengembangan Diri Dalam Menghadapi Perkembangan Teknologi Komunikasi Era 4.0,” Komunike, vol. 12, no. 1, pp. 1–23, 2020, doi: 10.20414/jurkom.v12i1.2243.
[4] C. A. Palacios, J. A. Reyes-Suárez, L. A. Bearzotti, V. Leiva, and C. Marchant, “Knowledge discovery for higher education student retention based on data mining: Machine learning algorithms and case study in chile,” Entropy, vol. 23, no. 4, pp. 1–23, 2021, doi: 10.3390/e23040485.
[5] M. Pareek and P. Bhari, “A review report on knowledge discovery in databases and various techniques of data mining,”  Open Access Int. J. Sci.
…, vol. 5, no. 12, pp. 79–82, 2020, [Online]. Available:
http://www.oaijse.com/VolumeArticles/FullTextPDF/619_13.A_REVIEW_REPORT_ON_KNOWLEDGE_DISCOVERY_IN _DATABASES_AND_VARIOUS_TECHNIQUES_OF_DATA_MINING.pdf
[6] I. A. Nikmatun and I. Waspada, “Implementasi Data Mining untuk Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[7] Darmansah, R. Yesputra, T. N. Putra, and I. Syafrinal, Data Mining Menggunakan Aplikasi RAPIDMINER, 1st ed. Solok: pt insan cendikia mandiri, 2022.
[8] D.  N.  Batubara  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  Data  Mining  Pada  Tingkat  Kepuasan  Pengunjung  Taman  Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 588–592, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1664.
[9] R.  R.  Andarista  and  A.  Jananto,  “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  C4.  5  Untuk  Klasifikasi  Hasil  Pengujian  Kendaraan Bermotor,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 29–43, 2022, [Online]. Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1525%0Ahttps://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoko mpak/article/download/1525/944
[10]  K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya  Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 327, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2763.
[11]  M. Thamrin, D. M. Tarigan, and D. Ardilla, “Inovasi Tanam Jagung Double Row Dalam Meningkatkan Produksi Jagung,”  J.
PRODIKMAS Has. …, vol. 3, no. 1, 2019, [Online]. Available:
http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/prodikmas/article/view/2589%0Ahttp://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?articl e=1073582&val=11583&title=Inovasi Tanam Jagung Double Row Dalam Meningkatkan Produksi Jagung
[12]  D.  Alita,  I.  Tubagus,  Y.  Rahmanto,  Styawati,  and A.  Nurkholis,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Wilayah Kabupaten Lampung Selatan,” J. Sos. Sci. Teknol. Community Serv., vol. 1, no. 2, pp. 1–9, 2020.
[13]  A.  Sucipto,  S.  Ahdan,  and  A.  Abyasa,  “Usulan  Sistem  untuk  Peningkatan  Produksi  Jagung  menggunakan  Metode  Certainty Factor,” Prosiding-Seminar Nas. Tek. Elektro UIN Sunan Gunung Djati Bandung, no. November 2019, pp. 478–488, 2020.
[14]  A. Wanto, “Prediksi Produktivitas Jagung Indonesia Tahun 2019-2020 Sebagai Upaya Antisipasi Impor Menggunakan Jaringan Saraf,” Sintech J., vol. 1, no. 1, pp. 53–62, 2019.
[15]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[16]  A. Nurkholis and I. S. Sitanggang, “Optimization for prediction model of palm oil land suitability using spatial decision tree algorithm,” J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 3, pp. 192–200, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13657.
[17]  P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and Bowo Winarno, “Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4.5,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 3, pp. 64–71, 2020.