## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Implementasi Algoritma C 5.0 Pada Analisa Data Potensi Pertanian dan Perternakan

## Nurnia Zamasi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: nurniazamasi@gmail.com
Abstrak −Permasalahan  yang dihadapi  di  UPPT  di  setiap  wilayah  berupa  lahan  produktif  beralih  fungsi  menjadi  area  perumahan, industri,  dan  sentra  bisnis  dapat  mengakibatkan  kurang  nya  luas  lahan  untuk  bertani  dan  berternak  dan  keadaan  cuaca  yang  tidak baik.Salah satu cara untuk menganalisa data tersebut adalah dengan menerapkan atau menggunakan teknik data mining. Dimana data mining merupakan proses analisa data yang besar menjadi informasi untuk menentukan pola dari kesimpulan data yang di analisa. Penerapan  metode  C.  50  yang  nantinya  akan  menggali  data  yang  sudah  ada  dan  akan  membentuk  suatu  pohon  keputusan,Dengan menganalisa data potensi pertanian dan perternakan pihak UPPT mengadakan penyuluhan di wilayah mana jenis usaha bertani dan berternak  sehingga  tidak  berdampak  pada  pendapatan  masyrakat  dan  juga  mengurangi  kerugian    dalam  berusaha  bertani  dan berternak.
Kata Kunci: Algoritma C.50; Data Mining; Data Potensi
Abstract −The  problems  faced  in  UPPT  in  each  region  in  the  form  of  productive  land  changing  functions  into  residential  areas, industries, and business centers can result in a lack of land area for farming and livestock and bad weather conditions. One  way to analyze the data is to apply or use data mining techniques. Where data mining is the process of analyzing large data into information to determine the pattern of the conclusions of the data being analyzed. The application of the C. 50 method which will later explore existing  data  and  will  form  a  decision  tree,  By  analyzing  the  data  on  agricultural  and  livestock  potential,  the  UPPT  provides counseling in which areas are the types of farming and livestock business so that it does not have an impact on people's income and also reduces losses in trying to farm and raise livestock.
Keywords: C.50 Algorithm; Data Mining; Potential Data

## 1. PENDAHULUAN
Unit pembinaan pemeliharaan tanaman (UPPT) merupakan suatu instansi yang melakukan pendataan potensi pertanian dan  perternakan  terutama  pendataan  data  luas  komodity  tanaman  hortikultura,  data  luas  komodity  tanaman  pangan, Data  luas  tanaman  perkebunan  dan  data  jumlah  ternak  tiap  tahunnya.  Tetapi  adanya  Masalah  terhadap  pertanian  dan perternakan  yaitu  lahan  produktif  beralih  fungsi  menjadi  area  perumahan,  industri,  dan  sentra  bisnis  dapat mengakibatkan kurang nya luas lahan untuk bertani dan berternak dan keadaan cuaca yang tidak baik.
Sehingga  dapat  mempengaruhi  potensi  pertanian  dan  peternakan  yang  nantinya  akan  berdampak  pada pendapatan  masyarakat  binaan  UPPT  diwilayahnya  masing-masing  dan  juga  dapat  mengalami  kerugian  bagi masyarakat yang bertani ataupun berternak. untuk mengetahui jenis usaha pertanian atau perternakan di wilayah mana yang  lebih  berpotensi    yaitu  dengan  mengetahui  luas  lahannya  berapa  dan  jenis  usahanya  serta  produksi  setiap  jenis usaha  tiap  tahunnya  di  setiap  wilayah.  Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  ada  di  unit  pembinaan  perlindungan tanaman salah satu teknik digunakan yaitu meningkatkan  data potensi pertanian dan perternakan dengan data mining dengan menerapkan algoritma C5.0.
Data  mining  adalah  suatu  penyaringan  data  secara  implisit  dimana  sebelumnya  tidak  diketahui  terdapatnya informasi yang potensial, data mining  menganalisis data menggunakan tools untuk menemukan pola dan aturan dalam himpunan data, banyak algoritma kalsifikasi  dalam metode data mining salah satunya adalah algoritma C5.0.
Pada  penelitian  terdahulu  oleh    Ridawati  manik,  Pristiwanto  dan  Kennedi  tampubolon  yang  berjudul  Prediksi Kolektibilitas  Kredit  Anggota  Dewan  Algoritma  C5.0  (Studi  Kasus:  CU  Damai  Sejahtera  Medan)  di  STMIK  Budi Darma,  Medan  mengatakan  “ Algoritma  C5.0 berhasil  membuat  suatu  keputusan  dalam  mengidentifikasi  suatu permasalahan  dan  melihat  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  suatu  masalah.  Peranan  algoritma  C5.0 dalam membangun pohon keputusan  bisa dijadikan acuan  sebagai alat bantu alternatif  pemecahan masalah. Dari hasil klasifikasi    berupa  pohon  keputusan  tersebut  dapat  digunakan  untuk  hasil  penilaian  tingkat  kinerja  hasil  klasifikasi prediksi kolektibilitas kredit anggota dewan [1].
Algoritma C5.0 memiliki fitur penting yang membuat algoritma ini menjadi lebih unggul dibandingkan dengan algoritma terdahulunya dan mengurangi kelemahan yang ada pada algoritma decision tree sebelumnya. Filtur tersebut adalah C5.0 telah merancang untuk mendapatkan menganalisi basis data subtansial yang berisi puluhan sampai ratusan record dan satuan hingga ratusan field  numeric dan nominal.
Untuk  memaksimumkan  tingkat  penafsiran  pengguna  terhadap  hasil  yang  disajikan,  maka  klasifikasi  C5.0 disajikan  dalam  dua  bentuk, menggunakan  pohon  keputusan  dan  sekumpulan  aturan IF-then yang  lebih  mudah  untuk dimengerti  dibandingkan neural  network .  C5.0  mudah  digunakan  dan  tidak  membutuhkan  pengetuhan  tinggi  tentang statistic atau machine learning.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut Eko Prasetyo pada buku Data mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab mengatakan “Teknik Data mining adalah  bagaimana  mencari  data  yang  tersedia  untuk  menciptakan  sebuah  model,  lalumemanfaatkan  model tersebut untuk mengenali pola data lain yang tidak tersediadidalam basis data yang tersimpan[2]. Data mining memiliki 4 (Empat) akar bidang ilmu, yaitu[3].
1. Statistik
Bidang  ini  merupakan  akar  paling  tua,  tanpa  ada  statistic  maka Data  mining mungkin  tidak  ada.  Dengan menggunakan  statistik  data  yang  diolah  bisa  diringkas  atau  dapat  dikenal  dengan Exploratory  Data  Analysis (EDA).  EDA  bertujuan  sebagai  proses  identifikasi  hubungan  yang  tersistematis  antar  variabel/fitur  ketika  tidak memiliki informasi alami
2. intelligence (AI) Artificial Intelligence berbeda dengan statistik. Teorinya dibangun berdasarkan teknik heuristic sehingga Artificial Intelligence memiliki  peran  pada  pengolahan  informasi  sesuai  dengan  model  penalaran  manusia.  Salah  satu cabang  dari  AI,  yaitu  pembelajaran  mesin  atau machine  learning ,  merupakan  ilmu  penting  direpresentasikan dalam pembangun Data mining , menggunakan teknik di mana system computer berjalan dengan pelatihan.
3. Pengenalan Pola
Data  mining juga  merupakan  bagian  dari  pengenalan  pola,  hanya  saja  pengolahan  data  berasal  dari  basis  data. Data  yang  digunakan  berasal  dari  basis  data  kemudian  dilakukan  pengolahan  dimana  proses  pengolahan    bukan pada  bentuk  relasi,  tetapi pada  bentuk  normal. Data  mining memiliki  cirri  tersendiri  yakni  melakukan  pencarian pola asosiasi serta melakukan pencarian polasekuensial.
4. Sistem Basis Data Sistem  basis  data  pada Data  mining memiliki  fungsi  sebagai  penyedian  formasi  data  yang  akan  diproses  untuk penggaliannya dengan memanfaatkan metode – metode yang sudah ada.

## 2.2. Algoritma C 5.0
Algoritma C 5.0 merupakan algoritma berbasis decision tree yang merupakan penyempurnaan dari algoritma ID3 dan C4.5 yang dibentuk oleh Ross Quinlan pada tahun 1987. Algortima C5.0 dapat menangani atribut kontinyu dan diskrit. Pemilihan atribut dalam algoritma ini akan diproses menggunakan information gain . Atribut dengan nilai Gain tertinggi akan dipilih sebagai akar bagi node selanjutnya [1].

## 2.3 Pertanian
Pengertian  pertanian  secara  luas  yaitu  pemanfaatan  sumber  daya  hayati  yang  dilakukan  oleh  manusia  dengan  cara menanam  tanaman  produktif  yang  dapat  menghasilkan  dan  dipergunakan  untuk  kehidupan.  Menurut  Kamus  Besar Bahasa Indonesia (KBBI) pertanian merupakan kegiatan bertani yang berkaitan dengan tanam-menanam[4].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Masalah terhadap pertanian dan perternakan yaitu lahan produktif beralih fungsi menjadi area perumahan, industri, dan sentra bisnis dapat mengakibatkan kurang nya luas lahan untuk bertani dan berternak dan juga cuaca yang tidak baik. Sehingga  dapat  mempengaruhi  potensi  pertanian  dan  peternakan  yang  nantinya  akan  berdampak  pada  pendapatan masyarakat binaan UPPT diwilayahnya masing-masing.
Salah  satu  cara  untuk  menganalisa  data  tersebut  adalah  dengan  menerapkan  atau  menggunakan  teknik  data mining. Dimana data mining merupakan proses analisa data yang besar menjadi informasi untuk menentukan pola dari kesimpulan data yang di analisa. Penerapan algoritma C. 50 yang nantinya akan menggali data yang sudah ada dan akan membentuk  suatu  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  inilah  nantinya  yang  akan  membantu  unit  pembinaan perlindungan  tanaman  di  setiap  wilayah  agar  mengetahui  pengelompokan  dan  pengolahan  data  potensi  pertanian  dan perternakan  agar  usaha  untuk  pertanian  dan  perternakan  data  potensi  tiap  tahunnya  meningkat  sehingga  tidak mengalami kerugian.
Tabel 1. Daftar Data Potensi Pertanian Dan Perternakan No Kecamatan Jenis Usaha Luas Lahan (Ha/ekor) Produksi Hasil 1 Lubuk Pakam Padi Sawah 14 500 Baik 2 Lubuk Pakam Domba 18 100 Tidak 3 Lubk Pakam Domba 10 150 baik 4 Lubuk Pakam Padi Sawah 12 350 baik 5 Lubuk Pakam Padi Sawah 12 400 baik 6 Percut Sei Tuan Padi Sawah 15 100 Tidak 7 Percut Sei Tuan Padi Sawah 19 400 baik

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No Kecamatan Jenis Usaha Luas Lahan (Ha/ekor) Produksi Hasil 8 Percut Sei Tuan Domba 17 200 baik 9 Percut Sei Tuan Domba 19 230 baik 10 Percut Sei Tuan Padi Sawah 18 275 baik 11 Batang Kuis Padi Sawah 12 275 baik 12 Batang Kuis Padi Sawah 22 350 Baik 13 Batang Kuis Padi Sawah 29 345 Baik 14 Batang Kuis Padi Sawah 19 175 Tidak 15 Tanjung Morawa Domba 24 98 Tidak 16 Lubuk Pakam Domba 27 100 Tidak 17 Lubuk Pakam Domba 10 103 Tidak 18 Lubuk Pakam Domba 12 115 Tidak 19 Tanjung Morawa Domba 12 93 Tidak 20 Tanjung Morawa Domba 18 89 Tidak 21 Percut Sei Tuan Padi Sawah 15 110 Tidak 22 Percut Sei Tuan Padi Sawah 14 210 Baik 23 Percut Sei Tuan Padi Sawah 19 130 Tidak 24 Percut Sei Tuan Padi Sawah 21 125 Tidak 25 Tanjung Morawa Padi Sawah 20 320 Baik 26 Tanjung Morawa Padi Sawah 13 250 Baik 27 Lubuk Pakam Padi Sawah 18 112 Tidak 28 Lubuk Pakam Padi Sawah 17 287 Baik 29 Lubuk Pakam Padi Sawah 19 99 Tidak 30 Lubuk Pakam Domba 15 87 Tidak
Sebelum  menerapkan  data  pada  algoritma  C.50  yang  digunakan  perlukiranya  dilakukan  tahapan  preprosesing yang berguna untuk menyesuaikan data terhadap metode yang digunakan. Adapun preprosesing data dapat dilihat pada tabel 2 – 3 dibawah ini :
Tabel 2. Preprosesing Luas Lahan No Luas Lahan Keterangan 1 0 – 15 Kecil 2 16 – 30 Sedang 3 >30 Luas
Keterangan Preprosesing Suhu :
1. Jika luas lahan diantara  0-15 Ha maka dikategorikan kecil
2. Jika luas lahan diantara  16-30  Ha maka dikategorikan sedang
3. Jika luas lahan diantara  >30 Ha maka dikategorikan luas
Tabel 3. Preprosesing Produksi No Usaha Produksi Keterangan 1 PadiSawah 0 – 200 Sedikit 2 201 – 450 Sedang 3 >450 Banyak 4 Domba 0 – 100 Sedikit 5 101 – 200 Sedang 6 >200 Banyak Keterangan Preprosesing Suhu :
1. Jika jenis usaha padi sawah dengan produksi  diantara  0-200  maka dikategorikan sedikit.
2. Jika jenis usaha padi sawah dengan produksi  diantara 201-450   maka dikategorikan sedikit.
3. Jika jenis usaha  padi sawah dengan produksi  diantara >450  maka dikategorikan banyak.
4. Jika jenis usaha domba dengan produksi  diantara  0-100  maka dikategorikan sedikit.
5. Jika usaha padi sawah dengan produksi  diantara  101 - 200  maka dikategorikan sedang.
6. Jika usaha padi sawah dengan produksi  diantara  >200  maka dikategorikan sedikit. Langkah  menghitung  gain  dan entropy yang  dimana gain dan entropy digunakan  untuk  pembentukan  pohon keputusan sebagai berikut :
Tabel 4. Perhitungan Nilai Node 1 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1 30 13 17 0.987137774

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain Kecamatan 0.09400486 Lubuk Pakam 12 4 8 0.918295834 Percut Sei Tuan 9 5 4 0.99107606 Batang Kuis 4 3 1 0.811278124 Tanjung Morawa 5 1 4 0.721928095 Jenis Usaha 0.04510854 Padi Sawah 19 10 9 0.998000884 Domba 11 3 8 0.845350937 Luas Lahan 0.0248777 Kecil 13 7 6 0.995727452 Sedang 17 6 11 0.936667382 Produksi 0.5688174 Sedikit 13 0 13 0 Sedang 15 11 4 0.836640742 Banyak 2 2 0 0 Penjelasan :
Jumlah kasus sebanyak 30 Kategori yang baik 13 Kategori yang tidak baik 17 Cara perhitungan Entropy = ((-13/30) * (13/30) + (17/30) *  (17 /30)). Cara perhitungan Gain = 0,987137774-((12/30) * 0,918295834) - ((9/30) * 0 ,99 107606) - ((4/30) * 0,811278124) - ((5/30) *  0,721928095).

## Gambar 1. Pohon Keputusan Setelah Perhitungan Node 1
Tabel 5. Perhitungan Nilai Node 1.1
Node Atribut Nilai JumlahKasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1.1 Produksi -->Sedang 15 11 4 0.836640742 Kecamatan 0.30330741 Lubuk Pakam 6 3 3 1 Percut Sei Tuan 4 4 0 0 Batang Kuis 3 3 0 0 Tanjung Morawa 2 1 1 1 Jenis Usaha 0.06834589 Padi Sawah 11 9 2 0.684038436 Domba 4 2 2 1 Luas Lahan 0.00116948 Kecil 8 6 2 0.811278124 Sedang 7 5 2 0.863120569 Tabel 6. Nilai Perhitungan Node 1.1.1 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1.1.1 Produksi -->Sedang 6 3 3 1 Kecamatan -->LubukPakam Jenis Usaha 0.15087708 Padi Sawah 3 1 2 0.918295834 Domba 3 2 2 0.779950001
Produk si Tidak Baik B aik Node 1.1 Sedikit Sedikit Sedikit

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain Luas Lahan 0.1908745 Kecil 5 2 3 0.970950594 Sedang 1 0 1 0
Dari  perhitungan  pada  tabel  4.9  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  gain  tertinggi  adalah  nilai  yaitu  0,1908745. Adapun pohon keputusan yang terbentuk dari node 1.1.1 adalah seperti pada gambar 2.
Gambar 2 . Pohon Keputusan Hasil
Dari  hasil  perhitungan  node  1.1.1  tidak  ada  lagi  yang  akan  menjadi  atribut  akar,  maka  perhitungan  dihentikan.  Rule hasil dari prediksi berdasarkan pada pohon keputusan terakhir yang terbentuk sesuai dengan perhitungan Entropy dan Gain . Adapun aturan atau rule yang terbentuk dari perhitungan Gain dan Entropy setiap variabel smpai menghasilkan node 1.1.1 adalah sebagai berikut: a. IF Produksi = sedikit then hasil = Tidak baik atau tidak berpotensi
b. IF Produksi = sedang and kecamatan = PST then hasil = Baik atau berpotensi
c. IF Produksi = sedang and kecamatan = LP, luas lahan, sedang  then hasil = Tidak baik atau tidak  berpotensi
d. IF Produksi= sedang and kecamatan = LP, luas lahan kecil then hasil = Baik / tidak baik
e. IF Produksi = sedang and kecamatan = TM then hasil = Baik atau tidak baik
f. IF Produksi = sedang and kecamatan = BK  then hasil = Baik atau berpotensi
g. IF Produksi = banyak then hasil = Baik atau berpotensi

## 3.2 Hasil Pengujian
Hasil  akhir  atau output dari  aplikasi RapidMiner adalah  berupa  pohon  keputusan  atau decision  tree/id3. Dari  pohon keputusan  inilah  akan  dihasilkan rules atau  aturan-aturan  yang  dapat  membantu  dalam  mengambil  keputusan.  Pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar 3 berikut :
Produksi Tidak Baik Baik Kecamatan Sedikit Banyak Sedang Baik Baik LuasLahan Baik / Tidak Baik PST BK LP TM Tidak Baik Baik / Tidak Baik Sedang Kecil

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Pada tahap pengujian ini di Run pada proses yang telah dijalankan. Hasil dari pengujian Association Rule (Table) yang dihasilkan dari Rapidminer 9.3 dapat dilihat pada gambar 4 :
Gambar 4. Hasil Association Rules (Table)
Hasil pengujian Algoritma C 5.0 yang dihasilkan oleh aplikasi Rapidminer pada menu Description dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Accuracy data

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  dapat  disimpulkan  dengan  memanfaatkan  data  mining  dapat  mengetahui  potensi  pertanian  dan perternakan  di  setiap  wilayah  mana  yang  lebih  berpotensi  pada  setiap  tahunnya.  Algoritma C5.0  dapat  memberikan informasi berupa rule analisa untuk menggambarkan proses yang terkait dengan data potensi pertanian dan perternakan. Aplikasi RapidMiner Classification Decision Tree digunakan sebagai aplikasi pendukung keputusan dan pengujian atas hasil yang didapatkan secara manual, yang menghasilkan sebuah pohon keputusan. Dari pohon keputusan inilah akan menghasilkan sebuah aturan-aturan yang dapat membantu pihak UPPT Biru-biru dalam menganalisa potensi pertanian dan perternakan di setiap wilayahnya serta mudah dipahami oleh pengguna aplikasi.

## REFERENCES
[1] Ridawati  Manik,  Pristiwanto,  and  Kennedi  Tampubolon,  "Prediksi  Kolektibilitas  Kredit  Anggota  Dengan  Algoritma  C5.0 (Studi Kasus: CU Damai Sejahtera Medan)," Jurnal Riset Komputer (JURIKOM) , vol. 5, no. 2, pp. 151-160, 2018.
[2] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab , 1st ed., Nikodemus WK, Ed. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2012
[3] Eko  Prasetyo, Data  Mining  Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Dengan  Menggunakan  MATLAB .  Yogyakarta:  CV.  Andi Offset, 2014.
[4] Kamus Besar Bahasa Indonesia. [Online]. https://kbbi.kata.web.id/pertanian/ [Accessed 18 Mei 2019]
[5] [Online]. Available: http://www.pengertianku.net/2016/04/pengertian-pertanian-secara-umum.html. [Accessed 10 Mei 2019]
[6] "Kamus Besar Bahasa Indonesia," [Online]. Available:https://kbbi.kata.web.id/perternakan/. [Accessed 18 Mei 2019]
[7] B. S. D. Oetomo, Perencanaan dan Pengembangan Sistem Informasi, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2002.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 4, September 2021, Hal 184-190 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[8] A. Preantoko, Jago Microsoft Excel 2010, Jakarta: Kawan Pustaka, 2010.
[9] D. Aprilla D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W.S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Miner ., 2013.