Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Lele Pada Kolam Pancing

## Galatama
Tengku Mohd Diansyah, Yogi Exprada *
Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1 dian.10.22@gmail.com, 2* yogiextr@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yogiextr@gmail.com Submitted: 13/06/2022 ; Accepted: 30/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak –Kemajuan teknologi dan informasi saat ini dapat menghasilkan suatu  inovasi cerdas dalam bisnis, yang bisa kita sebut sebagai intelijen bisnis. Dalam kemajuan teknologi ini adalah pemanfaatan data terdahulu yang nantinya digunakan untuk memperoleh suatu keterbaharuan data untuk meningkatkan penjualan dari suatu produk dalam hal ini teknik itu disebut teknik data mining dimana dapat mengekstrak informasi yang berguna dari gudang data penjualan. Penggunaan teknik data mining diharapkan  dapat  membantu  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan,  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk mengelola  informasi  yang  terkandung  dalam  data  transaksi  menjadi  pengetahuan  baru.  Oleh  sebab  itu  penjual  harus  lebih berhati-hati  dalam  memberikan jenis produk,  dalam hal  ini  peneliti  melakukan penelitian  tentang  penjualan  ikan  lele  yang dimana yang akan banyak diminati, sehingga penjual nantinya akan dapat memberikan rekomendasi jenis ikan lele yang paling banyak  peminatnya,  sehingga  penjual  dapat  mengkalsifikasikan  jenis  ikan  lele  dari  jenis,  harga,  dan  berat  lele  tersebut menggunakan  metode  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  data  mining  C4.5.  Algoritma  C4.5 merupakan algoritma klasifikasi keputusan tipe data tree. Algoritma C4.5 pohon keputusan dibangun dalam beberapa tahapan yang meliputi pemilihan atribut sebagai akar, pembuatan cabang untuk setiap nilai dan pembagian kasus pada cabang. Tahapan ini akan diulang untuk setiap cabang sampai semua kasus di cabang memiliki kelas yang sama. Dari hasil pengujian pohon hasil pencarian keputusan dari data penjualan menggunakan aplikasi RapidMiner Studio didapatkan hasil yang memiliki gain tertinggi dalam memprediksi penjualan ikan lele adalah bobot dan jenisnya sehingga akan menghasilkan status penjualan ikan lele laris dan yang tidak laris dengan memberikan nilai >= 25 di katakana laris dan <25 dikatakan tidak laris, sehingga pihak pengelola  tambak  Galatama  dapat  menjadikan  acuan  untuk  perhatikan  kedua  variabel  ini  dalam  menjual  ikan  lele  untuk mendapatkan penjualan yang terbaik.
Kata Kunci: Penambangan Data; Klasifikasi; Penjualan; Ikan Lele; Algoritma C45
Abstract– Advances  in  technology  and  information  today  can  produce  a  smart  innovation  in  business,  which  we  can  call business intelligence. In this technological advancement is the use of previous data which will later  be used to obtain a data update to increase  sales of  a  product in this  case  the  technique  is  called  a data  mining  technique  which  can extract  useful information from the sales data warehouse. The use of data mining techniques is expected to help speed up the decision-making process, enabling decision-makers to manage the information contained in transaction data into new knowledge. Therefore the seller must be more careful in providing the type of product, in this case the researcher conducts research on the sale of catfish which will be in great demand, so that the seller will be able to provide recommendations for the type of catfish that has th e most demand, so that the seller can classify types of catfish from the type, price, and weight of the catfish using a classification method  carried  out  using  the  C4.5  data  mining  algorithm.  The  C4.5  algorithm  is  a  tree  data  type  decision  classification algorithm. The decision tree C4.5 algorithm is built in several stages which include selecting the attribute as the root, creating a branch for each value and dividing the case on the branch. This step will be repeated for each branch until all cases in th e branch have the same class. From the results of tree testing of decision search results from sales data using the RapidMiner Studio application, the results that have the highest gain in predicting catfish sales are weight and type so that it will produce the status of selling catfish in demand and those that are not selling by giving a value of >= 25 in katakana in demand. and <25 are said to be not selling well, so the Galatama pond manager can make a reference to pay attention to these two variables in selling catfish to get the best sales.
Keywords : Datamining; Classification; Sales; Fish; Algorithm C45

## 1. PENDAHULUAN
Kolam  Pancing  Galatama  merupakan  sebuah  usaha  kolam  pancing  dengan  sistem  pemancingan  yang  bersifat lomba  dan  biasanya  dijadikan  sebagai  ajang  untuk  mengasah  keterampilan  para  pemancing  kawakan.  Sebagai lomba, sistem galatama menyediakan hadiah bagi pemenangnya [1]. Mengingat beragam macam jenis ikan yang ada di tempat pemancingan tersebut, tetapi dalam artikel ini hanya membahas ikan lele yang ditawarkan, tentunya pihak Kolam Pancing Galatama. Untuk merebut pangsa pasar dibutuhkan keistimewaan yang sesuai dengan selera konsumen dari jenis ikan lele, nama, dan harga, dengan demikian ikan lele yang ditawarkan mampu menarik minat konsumen supaya menjadi konsumen yang loyal. Persediaan ikan lele didalam kolam pancing perlu dijaga setiap harinya.  Jumlah  penjualan  yang  fluktuatif  mengakibatkan  stok  ikan  lele  yang  tesedia  tidak  stabil  dan  dapat berdampak langsung ke konsumen. Kepuasan konsumen dalam menggunakan  kolam pancing  dapat  berkurang karena  tidak  tersedianya jenis ikan lele yang hendak dipancing. Ketersediaan jenis ikan lele yang tidak dikelola dengan baik  juga berdampak pada Kolam Pancing Galatama akan merosot, misalkan ikan lele habis pada  saat melakukan  pemancingan  sehingga  pemancing  tidak  mendaptkan  ikan  lele  yang  di  inginkannya  permintaan konsumen tinggi maka yang akan terjadi adalah permintaan ikan lele harus diundur ataupun dibatalkan sehingga berdampak  langsung  ke penjualan Kolam Pancing Galatama. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah untuk melakukan  pemerediksian  jenis  ikan  lele  yang  ada  di  pemancingan  galatama  Untuk  dapat  mempermudah
pemancing untuk dapat memancing ikan lele mana yang banyak diminati pemancing agar disediakan stok untuk jenis  ikan  lele  tersebut,  maka  perlu  diprediksi  untuk  penjualan  lele  terbanyak  dengan  metode  klasifikasi menggunakan metode data mining algoritma c4.5. adapun tujuan lainnya adalah untuk dapat mengetahui variable atau jenis ikan lele yang paling berpengaruh pada pemancing, sehingga penyedia pemancingan galatama tersebut dapat mempersiapkan ikan lele yang paling di minati oleh pemancing. Data mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan  dapat  mengatasi  kondisi  tersebut.  Data  mining  sendiri  memiliki  beberapa  teknik  salah  satunya klasifikasi  [2]. Teknik  klasifikasi  terdiri  dari  beberapa  metode,[3]  dan decision  tree adalah  bagian dari  metode klasifikasi. Kemudian metode decision tree memiliki algoritma, algoritma C4.5 adalah salah satu dari algoritma yang  memiliki decision  tree [4].  Data  mining  merupakan  penambangan  atau  penemuan  informasi  baru  dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut.  Data  mining  adalah  suatu  teknik  pengolahan  yang  penulis  pilih  untuk  meneliti  ilmu  yang  dapat menghasilkan  sebuah  informasi  melalui  perhitungan  dari  data-data  lama  yang  sudah  tidak  digunakan[5]. Clustering atau sering di sebut dengan mengelompokkan suatu pekerjaan yang memisahkan data/vektor ke dalam sejumlah  kelompok  (cluster)  menurut  karakteristiknya  masing-masing  [6].  Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu metode untuk membuat decision tree berdasarkan training data yang telah disediakan. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan  dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang  dapat  dilakukan  C4.5  yaitu  dapat  sebagai  mengatasi missing value , dan bisa melakukan membangun decision tree serta dapat mengatasi continiu data, dan pruning [7].  Pada  algoritma  C.45  ini  memiliki  pembuatan rule  set yang  berfungsi  untuk  membentuk  suatu  kondisi percabangan if-then dimana aturan ini di dapat dari decision tree . dalam penelitian tentang pengadaan bibit ikan merupakan Salah satu problematik yang masih menjadi keraguan dalam melakukan  pembudidaya ikan terutama pemula  kolam  pancing  yang  baru  melakukan  perintisan  di  kolam  pancing  galatama  adalah  bagaimana  cara menentukan jumlah ekor ikan yang harus ditebar dalam suatu kolam tertentu [8] . Sampai akar diaman setiap node atau tititk dapat menjadi nilai daun untuk membentuk suatu pohon keputusan. Data mining juga banyak di gunakan pada  ilmu  kodeteran,  dimana  penggunaan  data  mining  dalam  ilmu  kedoketran  di  gunakan  untuk  menganalisa penyakit dan virus yang tersimpan dalam jumlah besar sehingga data tersebut akan terimpan di database sehingga nantinya para peneliti penyakit dapat menemukan obat atau vakisn yang tepat untuk mengatasi penyakit tersebut [9].  Dalam  penelitian  lainnya  algoritma  C4.5  digunakan  untuk  melakukan  metode  pengkalsifikasian  untuk melakukan pengelompokan data dalam penerapan penerima batuan KIP (Kartu Indonesia Pintar) dalam peneltiian ini, mengumpulkan data berdasarkan data pendaftaran yang di miliki oleh sekolah tersebut [10]. Dalam penelitian lainnya  aplikasi  data  mining  di  gunakan  untuk  memberikan  informasi  singkat  terkait  data  lulusan  mahasiswa, teknik dalam pengambilan data ini menggunakan pengkalsifikasian untuk dapat memperoleh penyajian data yang lengkap  terkait  data  lulusan  yang  di  hasilkan  [5].  Dalam  penelitian  Algoritma  C4.5  adalah  algoritma  yang mempunyai fungsi untuk memprediksi atau meramalkan sebuah kejadian dimasa mendatang dengan menggunakan data sebelumnya. Prediksi sangat menguntungkan bagi perusahaan agar terjaga kestabilan stok untuk memenuhi produk penjualan yang laku dan kurang laku dipasaran. Dengan menggunakan pohon keputusan, algoritma C4.5 mampu  memprediksi  hasil  penelitian  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Analisa  data  menggunakan  algoritma  ini memiliki tingkat akurasi sampai dengan 93%.[11]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  kami  melakukan  studi  pustaka  yang  berkitan  dengan  penelitian  ini  lalu  tim melakukan  analisis  terhadap  Melakukan  analisis  terhadap  masalah  yang  terjadi  terkait  dengan  mengolah  data transaksi  penjualan  pada  Kolam  Pancing  Galatama  dengan  teknik  data  mining  menerapkan  algoritma  C4.5 sehingga dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan dalam menentukan ikan lele yang paling digemari  oleh  konsumen (laris)  dan  yang  kurang digemari  konsumen  (kurang  laris)[12].  Lalu  kami  melakukan perancangan terhadap sistem ini agar dapat mengumpulkan informasi yang  berharga sehingga memiliki muncul data yang baik. Setelah kami rancang tahapan selanjutnya adalah kami melakukan pengujian dari pohon terbentuk hingga kami mendapatkan data yang real dari pengujian tersebut dengan hasil ini akan mendpakan suatu nilai yang baik sehingga pengujian ini dapat di katakan berhasil. Input dari sistem yaitu berupa data penjualan kolam pancing Galatama dalam bentuk table yang berisi beberapa atribut meliputi berat, jenis ikan lele, harga, dan jumlah terjual. Data  penjualan  tersebut  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  target  yang  ditentukan  dan  dihitung  menggunakan metode Decision  Tree yaitu  algoritma  C4.5  untuk  mencari  nilai  Enthropy  dan  informasi  Gain  [13].  Setelah perhintungan selesai maka diharapkan akan terbentuk suatu rule atau aturan menentukan apakah penjualan ikan lele  tersebut  laris  atau  pun  tidak  laris  berikut  kami  lampirkan  proses  dari  tahapan  penelitian  yang  akan  kami lakukan Dalam peneltian ini.
Gambar 1. Diagram Blok Sistem
Pada gambar diagram blok diatas menjelaskan tahapan yang akan di lakukan dalam penelitian ini sehingga nantinya akan mendapatkan hasil dari klasifikasi penentuan ikan lele. Berikut kami jelaskan satu persatu dalam penjelasan:

## 1. Proses Training
Pada proses training yaitu memasukkan data sampel kedalam tabel yang disiapkan untuk proses perhitungan. Tabel tersebut meliputi atribut, jumlah data keseluruhan, jumlah data yang sudah terklasifikasi berdasarkan target yang ditentukan, dalam kasus ini  yaitu  keputusan  ikan  lele  yang  paling  diminati  konsumen  (Laris)  atau  kurang diminati  konsumen (Kurang Laris), serta kolom nilai  Enthropy dan Gain. Tahapan selanjutnya yaitu penerapan algoritma C4.5 dengan menghitung  nilai  Enthropy dan Gain  pada tiap-tiap atribut untuk  dijadikan  bentuk  tree. Tree merupakan bentuk aturan klasifikasi yang akan diterapkan pada proses testing.

## 2. Proses Testing
Pada  proses  testing  ini  langkah  yang  dilakukan  yaitu  memasukkan  data  uji  atau  data  prediksi.  Atribut  yang digunakan  pada  proses  testing  ini  harus  sesuai  dengan  atribut  pada  proses  training.  Setiap  data  atribut  akan dibandingkan dengan aturan yang sudah terbentuk pada perhitungan data training sebelumnya. Selanjutnya data tersebut  akan  diklasifikasikan  berdasarkan  target  yang  ingin  diketahui  yaitu  data  penjualan  ikan  lele  dengan kondisi atribut laris atau Kurang Laris.
Pada  gambar  2  dapat  dijelaskan  proses  penentuan  akar  (root)  dimulai  dengan  menghitung  total  nilai informasi  dari  data  training-nya.  Tiap-tiap  atribut  akan  dihitung  nilai  Enthropy  dan  nilai  Gain-nya,  lalu membandingkan  nilai  gain  terbesar  dari  tiap-tiap atribut.  Setelah  nilai  gain  terbesar  didapat,  maka akan  dipilih atribut  dengan  Gain  terbesar  sebagai  atribut  terbaik  untuk  dijadikan  akar  (root).  Proses  ini  akan  terus  diulang sampai semua atribut dalam daftar habis dihitung.
Gambar 3. Penentuan Cabang
Pada gambar 3 dapat dijelaskan proses penentuan cabang pada tree yang terbentuk dimulai dengan memilih atribut dengan Gain tertinggi. Nilai yang ada pada atribut tertinggi akan diklasifikasikan berdasar target yang ingin dicapai yaitu keputusan laris (Y) atau Kurang Laris (N). Tiap nilai atribut akan dihitung nilai Enthropy masing- masing hingga semua atribut habis. Nilai Enthropy yang nol (0) akan dikoreksi untuk penentuan klaifikasi kasus dan jika nilai Enthropy lebih dari nol (0) maka nilai tersebut akan dijadikan cabang pada node selanjutnya.
Gambar 4. Penentuan Node
Gambar 4 menjelaskan proses penentuan node pada pembentukan Tree, dimulai dengan menghitung jumlah kasusu  pada  atribut  dengan  Gain  tertinggi  kemudian  menghitung  nilai  Enthropy  total  dari  atribut  dengan  Gain tertinggi. Mendaftar atribut A selain atribut dari Gain tertinggi lalu menghitung Enthropy dari masing-masing nilai atribut  ke-n  hingga  habis  terhitung  semua.  Selanjutnya  menghitung  nilai  Gain  dari  masingmasing  atribut  dan menentukan Gain maksimal sebagai penentuan node selanjutnya. Setelah node selanjutnya terpilih maka proses perhitungan akan berulang lagi mulai dari penentuan cabang sampai penentuan node hingga semua atribut habis dieksekusi dan mencapai end of Tree.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi hasil dan pembahasan dari topik penelitian, yang bisa di buat terlebih dahulu metodologi penelitian yang telah di deskripsikan terlebih dahulu. Berikut penjelasan nya :

## 3.1 Analisa Data
Pada  langkah  awal  dalam  analisa  data  ini  akan  ditentukan  beberapa  atribut  yang  digunakan  sebagai  parameter dalam  pengklasifikasian  data  sampel.  Atribut  menyatakan  suatu  parameter  yang  dibuat  sebagai  kriteria  dalam pembentukan  pohon  keputusan.  Dalam  pengklasifikasian  data  sampel,  parameter  diambil  dari  data  transaksi penjualan.  Dari  data  transaksi  penjualan,  tidak  semuanya  dijadikan  parameter,  namun  hanya  diambil  beberapa atribut saja yang dirasa nilainya bisa mempengaruhi terhadap penjuaalan ikan lele menjadi laris atau Kurang Laris. Adapun beberapa hal yang akan diproses, yaitu sebagai berikut:
1. Hubungan tingkat penjualan laris atau Kurang Laris dengan berat ikan lele yang dijual.
2. Hubungan tingkat penjualan laris atau Kurang Laris dengan jenis ikan lele yang dijual.
3. Hubungan tingkat penjualan laris atau Kurang Laris dengan harga ikan lele yang dijual.
4. Hubungan tingkat penjualan laris atau Kurang Laris dengan jumlah terjual.
Dalam kasus ini pemilihan atribut diatas berdasarkan pertimbangan bahwa jumlah nilai variabelnya tidak banyak  sehingga  diharapkan  tingkat  penjualan  yang  masuk  dalam  satu  klasifikasi  nilai  variabel  tersebut  cukup banyak. Misalnya atribut jenis ikan lele yang hanya memiliki beberapa variabel, sehingga penjualan berdasarkan jenis  ikan  lele  dapat  diketahui  cukup  banyak.  Data  yang  digunakan  adalah  contoh  data  penjualan  pada  kolam. Pancing  Galatama  Ada  beberapa  tahap  dalam  membuat  sebuah  pohon  keputusan  dengan  algoritma  C4.5,  yaitu sebagai berikut:
a. Menyiapkan  data  training.  Data  ini  diambil  dari  data  yang  sudah  pernah  ada  sebelumnya  dan  sudah dikelompokan kedalam kelas tertentu.
b. Setalah itu tentukan akar dari pohon. Pilih akar dari atribut, caranya adalah dengan menghitung nilai gain dari semua atribut, yang menjadi akar pertama adalah nilai gain tertinggi. Sebelum menentukan nilai gain, terlebih dahulu  hitung  nilai  entropy.  Entropy  (S)  merupakan  jumlah  bit  yang  diperkirakan  dibutuhkan  untuk  dapat mengekstrak suatu kelas (+ atau -) dari sejumlah data acak pada ruang sampel. Entropy dapat dikatakan sebagai kebutuhan  bit  untuk  menyatakan  suatu  kelas.  Semakin  kecil  nilai  entropy  maka  akan  semakin  entropy digunakan dalam mengekstrak suatu kelas Untuk menentukan nilai entropy gunakan rumus :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 ) (1)
keterangan: S : Himpunan kasus n : Jumlah partisi S
pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i (proporsi Si terhadap S)
c. Setelah itu tentukan nilai gain, information gain adalah informasi yang didapatkan dari perubahan entropy pada suatu  kumpulan data, baik  melalui observasi  atau bisa juga disimpulkan dengan cara melakukan partisipasi terhadap  suatu  set  data  [4].  Information  gain  adalah  salah  satu  attribute  selection  measure  yang  digunakan untuk  memilih test  attribute tiap node pada tree. Atribut dengan informasi  gain tertinggi dipilih sebagai  test atribut dari suatu node. Gain (S,A) merupakan perolehan informasi dari atribut A relative terhadap output data S. Perolehan informasi didapat dari output data atau variable dependent S  yang dikelompokkan berdasarkan atribut A, dinotasikan dengan gain (S,A). Untuk menghitung nilai information gain menggunakan persamaan berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
keterangan : S     :  Himpunan kasus A : Atribut n     :  Jumlah partisi atribut A |Si |   :  Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|   :  Jumlah kasus dalam S
d. Setelah itu ulangi langkah ke-2 sampai semua record terpartisi secara sempurna.
e. Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat :
1).  Semua record dalam simpul n mendapat kelas yang sama.
2).  Tidak ada atribut di dalam record yang dipartisi lagi.
3).  Tidak ada record di dalam cabang yang kosong.
Tabel 1. Data Penjualan Lele Kolam Pancing Galatama
Berat Jenis Harga  Jumlah Terpancing  Status Penjualan 8 Lele Jumbo 35000 25 Laris
Berat Jenis Harga  Jumlah Terpancing  Status Penjualan 9 Lele Sangkuriang 35000 28 Laris 12 Lele Sangkuriang 35000 28 Laris 12 Lele Sangkuriang 30000 30 Laris 10 Lele Jumbo 35000 35 Laris 6 Lele Kampung 25000 30 Laris 3 Lele Sangkuriang 25000 25 Kurang Laris 5 Lele Sangkuriang 25000 25 Laris 10 Lele Jumbo 30000 35 Kurang Laris 5 Lele Jumbo 35000 30 Kurang laris 3 Lele Kampung 25000 30 Laris 8 Lele Sangkuriang 30000 35 Laris 3 Lele Kampung 25000 30 Laris 13 Lele Sangkuriang 35000 35 Laris 5 Lele Sangkuriang 25000 25 Laris 9 Lele Sangkuriang 35000 30 Laris 4 Lele Jumbo 35000 30 Laris 5 Lele Kampung 25000 25 Laris 9 Lele Jumbo 30000 30 Laris 13 Lele Sangkuriang 30000 35 Laris
Data  penjualan  tersebut  lalu  diklasifikasikan  menjadi  empat  bagian,  yaitu  pembagian  berdasarkan  Jenis Lele, Berat, Harga dan Jumlah Terjual. Tabel 2 berikut merupakan klasifikasi penjualan berdasarkan jenis lele.
Tabel 2. Klasifikasi Berdasarkan Jenis Jenis Lele Laris  Kurang Laris Lele Jumbo 8 0 Lele Sangkuriang 8 3 Lele Kampung 3 3
Sedangkan klasifikasi berdasarkan berat dapat disajikan pada tabel berikut :
Tabel 3. Klasifikasi berdasarkan Berat Lele Rentang Berat (Ekor/Kg) Kode Laris  Kurang Laris <= 7 Ringan 12 0 >=7 Berat 7 6
Sedangkan klasifikasi berdasarkan harga dapat disajikan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Klasifikasi Berdasarkan Harga Lele Rentang Harga (Rp/Kg) Kode Laris  Kurang Laris <= 25.000 Murah 5 2 >25000-<35000 Cukup Murah 14 2 >= 35.000 Mahal 0 2
Sedangkan klasifikasi berdasarkan harga dapat disajikan pada tabel berikut
Tabel 5. Klasifikasi Berdasarkan Jumlah Terjual
Rentang Jumlah (Kg/hari) Kode Laris  Kurang Laris <= 25 Kg Sedikit 4 3 >25 Banyak 15 3
Dengan memperhatikan pohon keputusan ( decision tree ) dari hasil perhitungan terakhir diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas dengan demikian pohon keputusan pada gambar diatas merupakan pohon keputusan terakhir yang terbentuk karena tidak ada lagi yang menjadi atribut akar, maka perhitungan dihentikan.
Setelah  pohon  terbentuk,  dihasilkan  sejumlah  aturan-aturan  (rule  model)  dalam  penentuan  prediksi penjualan lele. 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 sampai menghasilkan node terakhir adalah sebagai berikut : a.  IF Berat Lele = Ringan Then Status Penjualan (Class) = Laris b.  If Berat Lele= Berat And Jenis Lele = Lele Jumbo Then Status Penjualan (Class)  = Laris
c.  If Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Kampung And Harga Lele = Murah Then Status Penjualan (Class) = Laris
d.  If Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Kampung And Harga Lele = Cukup Murah Then Status Penjualan (Class) = Kurang Laris
e.  If  Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Kampung And Harga Lele = Mahal Then Status Penjualan (Class) = Kurang Laris
f.  If  Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Sangkuriang Then Status Penjualan (Class) = Kurang Laris g.  If  Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Kampung And Jumlah Terjual = Banyak  Then Status Penjualan (Class) = Laris
h.  If  Berat Lele = Berat And Jenis Lele = Lele Kampung And Jumlah Terjual = Sedikit  Then Status Penjualan (Class) = Kurang Laris

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa dan pembahasan yang telah dilakukan dengan teknik data mining dengan menggunakan algoritma  C4.5  maka  peneliti  menarik  beberapa  kesimpulan.  Adapun  kesimpulan-kesimpulan  tersebut  adalah Pemilihan variabel yang akan digunakan dalam memprediksi penjualan lele sangat mempengaruhi aturan (rule) ayang dihasilkan. Algoritma C4.5 dapat digunakan sebagai metode klasifikasi dalam memprediksi penjualan lele pada Kolam  Pancing  Galatama dengan memperhatikan nilai  gain (penguatan) tertinggi  dari empat atribut yaitu berat, jenis, harga, dan jumlah terjual. Pohon Keputusan yang dihasilkan oleh teknik klasifikasi Algoritma C4.5 dari variabel yang memiliki Gain tertinggi dalam memprediksi penjualan lele yaitu berat dan jenis, sehingga pihak pengelola  Kolam  Pancing  Galatama  dapat  menjadikan  acuan  untuk  lebih memperhatikan  dua  variabel  tersebut dalam  menjual  ikan  lele  untuk  memperoleh  penjualan  yang  laris.  Berdasarkan  hasil  pengujain  dengan  tools RapidMiner Studio diperoleh pohon keputusan dan aturan (rule) yang sama dengan perhitungan yang dilakukan dengan manual, yaitu terdapat enam rule model. Algoritma C4.5 dengan metode pohon keputusan (decision tree) dapat memberikan informasi rule prediksi untuk menggambarkan proses yang terkait dengan prediksi penjualan lele pada Kolam Pancing Galatama.

## REFERENCES
[1] S. H. Bernadetha Aurelia Oktavira, “Apakah Sistem Pemancingan Galatama Termasuk Judi?,” Hukum Online , 2020. https://www.hukumonline.com/klinik/a/apakah-sistem-pemancingan-galatama-termasuk-judi-lt5df4402e47855 (accessed Jul. 04, 2022).
[2] Y. Siska, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Pelanggan Terhadap Pelayanan Servis Mobil ( Studi Kasus : Katamso Service ),” Maj. Ilm. INTI , vol. 6, 2019.
[3] D. Wanto, Anjar, Data Mining : Algoritma dan Implementasi - Books . 2020.
[4] R. D. Endarwati and S. Hermuningsih, “Pengaruh Struktur Modal Dan Pertumbuhan Penjualan terhadap Nilai Perusahaan dengan Profitabilitas Sebagai Variabel Intervening Pada Perusahaan Property Dan Real Estate Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2013-2017,” SEGMEN J. Manaj. Dan Bisnis , vol. 15, no. 1, pp. 63–70, 2019.
[5] Dwi Retnosari, “Sistem Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan,” J. Integr. Sist. Ind. UMJ , vol. 1, no. 2, pp. 13–20, 2014.
[6] A. F. Tanjung, T. M. Diansyah, and R. Rismayanti, “Pemanfaatan Algortima K-Means Clustering Sebagai Pengamanan Pencurian Buah Kelapa Sawit Se-Distrik Tandun PT. Perkebunan Nusantara V,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1443.
[7] H.  Widayu,  S.  Darma,  N.  Silalahi,  and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah  Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Issn 2548-8368 , vol. Vol 1, No, no. June, 2017.
[8] M. B. Islamia, A. Riyadi, and S. Oyama, “Data Mining Pemesanan Bibit Ikan Menggunakan Metode Least Square (Studi Kasus: UPTD-BBI Barongan Jetis Kabupaten Bantul Provinsi Yogyakarta),” Seri Pros. Semin. Nas. Din. … , pp. 62–65, 2021.
[9] D. Sartika and Yupianti, “Klasifikasi Penyakit Tiroid Menggunakan Algoritma C4 . 5,” J. Sci. Technol. , vol. 13, no. 1, 2020.
[10]  K. Kunci, K. I. P. Kartu, I. Pintar, D. Mining, and D. Tree, “Penerapan Metode Data Mining C4 . 5 Untuk Pemilihan Penerima Kartu Indonesia Pintar ( KIP ),” vol. 23, no. 2, 2021.
[11]  K. de Groot, “No 主観的健康感を中心とした在宅高齢者における 健康関連指標に関する共分散構造分析 Title,”
World Dev. , vol. 1, no. 1, pp. 1–15, 2018, [Online]. Available:
http://www.fao.org/3/I8739EN/i8739en.pdf%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.adolescence.2017.01.003%0Ahttp://dx.doi. org/10.1016/j.childyouth.2011.10.007%0Ahttps://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23288604.2016.1224023%0 Ahttp://pjx.sagepub.com/lookup/doi/10.
[12]  E. E. Oktaviastuti, “Analisis Perilaku Konsumen dalam Membeli Ikan Lele di Pasar Tradisional Kabupaten Boyolali,”
2011, [Online]. Available: https://digilib.uns.ac.id/dokumen/detail/20944/Analisis-Perilaku-Konsumen-dalam-Membeli- Ikan-Lele-di-Pasar-Tradisional-Kabupaten-Boyolali.
[13]  M.  Firmansyah  and  R.  Aufany,  “Implementasi  Metode  Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Data Nasabah Bank,” Infokam , vol. XII, no. 1, pp. 1–12, 2016.