Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma C4.5
Muhammad Rifaldo Al Magribi * , Alwis Nazir, Siska Kurnia Gusti, Lestari Handayani, Iwan Iskandar
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950111719@students.uin-suska.ac.id , 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id,, 3 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id,
4 lestari.handayani@uin-suska.ac.id, 5 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id. Email Penulis Korespondensi: 11950111719@students.uin-suska.ac.id Submitted 09-01-2023 ; Accepted 13-02-2023 ; Published 17-02-2023

## Abstrak
Peternakan ayam broiler merupakan salah satu sektor yang berkontribusi memainkan peran penting dalam menyebabkan peningkatan kualitas  hidup  masyarakat  terutama  dalam  memenuhi  protein  hewani.  Ayam  broiler  merupakan  jenis  ras  unggulan  yang  memiliki produktivitas daging yang tinggi serta siklus reproduksi yang pendek, sehingga mendorong terbentuknya kerja sama kemitraan antara peternak dan perusahaan besar. Sebagai inti, perusahaan mengevaluasi keberhasilan peternak yang dilihat dari indeks performa atau nilai IP. Atribut yang mempengaruhi nilai IP tersebut adalah deplesi , rataan berat panen ,  feed convertion ratio (FCR), dan umur panen. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui atribut yang paling mempengaruhi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di Riau dan mendapatkan nilai akurasi dari model pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5. penelitian ini menggunakan 952 data produksi peternak yang ada di Riau yang dibagi dengan rasio 80% data latih dan 20% data uji. Pengujian tersebut menghasilkan pohon keputusan yang  mana  atribut  FCR  sebagai root  node dengan  nilai  gain  0.45  dan  menjadi  atribut  paling  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan produksi ayam broiler di Riau. Evaluasi menggunakan confusion matrix menghasilkan nilai akurasi sebesar 97.11%, presisi sebesar 98.89%, recall sebesar 98.16%.
Kata Kunci: Algoritma C4.5; Ayam Broiler; Indeks Performa; Keberhasilan Produksi; Klasifikasi

## Abstract
Broiler chicken farming is one sector that contributes to playing an important role in causing an increase in the quality of  life of the community,  especially in  fulfilling  animal  protein.  Broiler  chicken is  a superior breed that  has  high  meat  productivity  and  a short reproductive cycle, thus encouraging the formation of partnerships between breeders and large companies. As the core, the company evaluates the success of breeders as seen from the performance index or IP value. The attributes that affect the IP value are depletion, average harvest weight, feed conversion ratio (FCR), and harvest age. The purpose of this research is to find out the attributes that most influence the success rate of broiler production in Riau and to get the accuracy value of the decision tree model using the C4.5 algorithm. This study used 952 livestock production data in Riau divided by a ratio of 80% training data and 20% test data. This test produces a decision tree in which the FCR attribute is the root node with a gain value of 0.45 and is the attribute that most influences the success rate of broiler chicken production in Riau. Evaluation using the confusion matrix produces an accuracy value of 97.11%, a precision of 98.89%, a recall of 98.16%.
Keywords : C4.5 Algorithm; Broiler Chicken; Performance Index; Production Succe,s; Classification

## 1. PENDAHULUAN
Riau merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki jumlah penduduk sejumlah 6.493.603 jiwa pada tahun 2021 berdasarkan hasil proyeksi Badan Pusat Statistik dan angka tersebut meningkat dari tahun sebelumnya yang berarti provinsi riau mengalami penambahan penduduk setiap tahunnya [1] . Menurut data BPS Provinsi Riau, selama 1 dekade terakhir  (2011-2021),  laju  penduduk  provinsi  Riau  mengalami  kenaikan  sebesar  1,40%  per  tahun  [2].  Peningkatan pertumbuhan  penduduk  berpengaruh  pada  kesejahteraan  masyarakat  dari  kebutuhan  pangan,  terutama  protein  hewani [3],[4].  Salah satu sektor yang berkontribusi memainkan peran penting dalam menyebabkan peningkatan kualitas hidup masyarakat, terutama dengan menyediakan sumber protein hewani adalah peternakan ayam broiler [5].
Ayam broiler adalah jenis ayam yang dianggap sebagai salah satu sumber daging terbaik [6]. Hal ini karena ayam broiler ini merupakan jenis ras  yang dihasilkan dari persilangan beberapa jenis ayam yang memiliki produktivitas daging yang tinggi  [6]  . Selain itu, jenis ayam  ras ini mempunyai siklus reproduksi  yang  tidak lama yaitu sekitar 4 sampai  5 minggu sudah bisa dipanen, sehingga membuat banyak orang tertarik membudidayakan ayam ini [7]. Tingginya produksi daging ayam ras pedaging atau ayam broiler sebesar 104.619, 48 pada tahun 2021[8].
Dalam menjalankan bisnis peternakan ayam broiler, keberhasilan bergantung pada banyak penyebab seperti bibit Day  Old  Chicks ,  pakan,  pengelolaan  pemeliharaan  yang  baik  [3].  Faktor  pemicu  terbentuknya  kemitraan  yang menguntungkan kedua belah pihak adalah dengan melakukan kerja sama dengan perusahaan inti dan peternak [9]. Sistem kemitraan merupakan kerja sama yang mengikat kedua belah pihak secara kontrak, dalam sistem ini perusahaan inti Kerja berkewajiban menyediakan bahan makanan atau sapronak, day old chick (DOC), obat vaksin  dan tenaga ahli , sementara itu  peternak  wajib  menyiapkan  tempat  menampung  ayam,  alat,  tenaga  kerja,  dan  biaya  operasional.  Perusahaan  inti maupun peternak harus menandatangani dokumen kontrak yang telah disepakati bersama [3], [4], [9],[10].
Mengevaluasi tingkat kesuksesan usaha peternak oleh perusahaan, perusahaan akan menilai performa dari bobot badan, tingkat mortalitas/deplesi , feed conversion ratio , umur panen, dan terakhir kesimpulan akan dibuat melalui indeks performa  (IP)  [10],  [11],[12].  Apabila  indeks  performa  rendah,  maka  hasil  produksi  ayam  pada  periode  tersebut mengalami  masalah.  Oleh  karna  itu,  perusahaan  inti  akan  melakukan  evaluasi  ulang  terhadap  performa  tersebut  dan
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
memutuskan apakah akan melanjutkan kemitraan atau tidak. Jika diteruskan, perusahaan inti juga akan membuat rencana perbaikan agar kinerja produksi ayam menjadi lebih optimal dibanding sebelumnya. [3].
Menurut narasumber di salah satu perusahaan inti, PT X, pembinaan untuk para peternak sangat diperlukan bagi perusahaan  di  karenakan  banyaknya  peternak  yang  baru  memulai  maupun  yang  sudah  lama  merintis.  Sebagian  besar perusahaan  inti  kesulitan  dalam  memodelkan  dan  menentukan  faktor  yang  paling  mempengaruhi  tingkat  keberhasilan produksi peternak ayam broiler . Oleh karena banyaknya data peternak yang bekerja sama dengan perusahaan, yang mana jika indeks  performance nya  tinggi  pihak  perusahaan  inti  dan  mitra  akan  mendapatkan  keuntungan.  Adapun  tingkat keberhasilan  ayam  broiler  ada  tiga class adalah  sangat  baik,  baik,  dan  kurang  baik.  Menentukan  tingkat  keberhasilan produksi sangat membantu dalam pengambilan keputusan agar tidak salah sasaran saat menentukan peternak, yang mana peternak  semestinya  mendapatkan  pembinaan  tetapi  perusahaan  tidak  melakukannya.  Untuk  menyelesaikan  masalah tersebut, Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah menggunakan metode data mining dengan algortima C4.5 untuk mengklasifikasikan dan menemukan atribut yang paling mempengaruhi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler.
Beberapa penelitian terkait dalam menerapkan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 telah berhasil dilakukan. Seperti  pada  peneltian  [13]  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  88.74%,  nilai  precision  91.79%,  dan  nilai  recall 95.34%, dengan demikian, prediksi dan evaluasi kelulusan mahasiswa dapat dilakukan dengan algoritma C4.5. Sumber lainnya  menunjukkan  tingkat  accuracy  90.76%,  precision  94.20%,  dan  recall  92.85%  pada  penelitian  [14]  dengan kesimpulan  bahwa  atribut  nilai  tes  matematika  memberikan  kontribusi  terbesar.  Selain  itu,  penerapan  algoritma  c4.5 menggunakan software rapidminer pada penelitian [15] menghasilkan nilai akurasi 94.12%. Nilai tersebut didapat dengan 424 record yang terdiri dari 80:20 data menunjukkan bahwa variabel kedalaman alur ban adalah akar pertama yang paling mempengaruhi nilai gain sebesar 0.24. Angka ini menunjukkan bahwasanya algoritma C4.5 lebih baik dan akurat dalam klasifikasi hasil pengujian kendaraan bermotor. Perbandingan tingkat akurasi pada dua algoritma berbeda dilakukan pada penelitian [16] yang membandingkan metode C4.5 dan naïve bayes. Hasil yang didapatkan yaitu, C4.5 lebih bagus karna memiliki akurasi 93%, precision 0.68% dan recall 0.76% serta atribut paling berpengaruh yaitu body Weight dan umur panen . Algoritma C4.5 tidak hanya menghasilkan nilai akurasi tetapi juga aturan atau rules seperti pada penelitian [17] dan [18]. Penelitian [17] mendapatkan 6 rules untuk menentukan masyarakat layak dan tidak dapat bantuan pkh dengan menerapkan  algoritma  c4.5  dengan  nilai  akurasi  yang  didapat  sebesar  96.67%  serta  atribut  yang  berpengaruh  adalah jumlah penghasilan. Rules yang terbentuk  pada penelitian  [18]  sebanyak 4 dengan nilai  akurasi  90%. Aturan tersebut yaitu pertama : jika penangkapan satwa liar > 12.070 maka digolongkan sebagai tinggi. Aturan kedua : jika penangkapan satwa liar ≤ 12.070 dan penangkapan ikan hasil perairan umum > 27.405, maka digolongkan sebagai tinggi. Aturan 3 : jika penangkapan satwa liar ≤ 12.070, penangkapan ikan hasil peraian umum ≤ 27.405 dan tanaman kebun > 4.685 maka digolongkan sebagai sedang. Aturan 4 : jika penangkapan satwa liar ≤ 12.070, penangkapan ikan hasil peraian umum ≤ 27.405 dan tanaman kebun ≤ 4.685 maka digolongkan sebagai rendah. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di Riau yang akan menghasilkan sebuah nilai akurasi dan atribut paling berpengaruh dari proses pemodelan menggunakan algoritma C4.5.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan  penelitian  untuk  klasifikasi  tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  di  Riau  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  adalah  proses  mengidentifikasi  dan  mengumumkan  adanya  masalah  atau  kebutuhan  yang  harus diatasi. Dalam penelitian ini, penulis melakukan pencarian informasi tentang topik akan diteliti. Identifikasi masalah yang tepat  akan membantu  peneliti mengembangkan rencana penelitian yang sesuai  dan memudahkan proses pengumpulan data dan analisis hasil penelitian.
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.2 Studi Literatur
Studi literatur adalah tinjauan terhadap literatur yang telah ada mengenai topik yang berkaitaan dengan penelitian yang sedang  dilakukan. Tujuan  dari  studi  literatur  yaitu  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  apa  yang  telah  diketahui tentang  topik  tersebut,  serta  untuk  menentukan  arah  penelitian  selanjutnya.  Adapaun  tahapan  studi  literatur  pada penelitian ini  meliputi proses mengumpulkan informasi yang relevan  dari berbagai sumber seperti  jurnal, website, buku, dan sumber lainnya.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah proses mengumpulkan informasi yang dibutuhkan untuk menjawab pertanyaan penelitian ini. Data yang  didapatkan menggunakan metode tanya jawab secara langsung atau wawancara pada salah satu narasumber dari perusahaan inti yang berada Riau. Data yang dikumpulkan didalam penelitian ini yaitu menggunakan data sekunder, atau informasi yang sebelumnya telah dibuat oleh orang lain sehingga menghasilkan beberapa variabel yaitu, populasi, mortalitas ayam dipanen, rataan berat panen, total pakan, tonase , fcr, umur panen, dan indeks performa (IP).
2.4 Analisis
2.4.1 Data Selection
Setelah mengumpulkan data, tahap selanjutnya peneliti melakukan data selection . Data selection adalah proses memilih sebagaian atribut dari dataset  yang lebih besar. Pada penelitian penulis mengambil  atribut-atribut yang mempengaruhi indeks performa (IP) sebagai kelas/ label yaitu deplesi / mortalitas , rataan berat panen (kg), FCR, umur panen, dan IP.

## 2.4.2 Data Preprocessing
Pada proses ini akan dilakukan transformasi data dengan menggunakan pengklasteran pada label. Pengklasteran tersebut ditentukan sesuai dari hasil wawancara dengan pihak PT X. trasnformasi data tersebut dapat dilihat pada tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Preprocessing No  Indeks Performa (IP) Keterangan 1 > 400 Sangat Baik 2 > 300 Baik 3 ≤ 300 Kurang Baik

## 2.4.3 Perhitungan Algoritma C4.5
Setelah data terkumpul pada  tahap pengumpulan data dan preprocessing data, akan di  proses menggunakan algoritma C4.5. Adapun  menggunakan algoritma C4.5 dapat dilihat pada flowchart Gambar 2 di bawah ini.
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Berikut ini adalah penjelasan  tentang bagaimana proses perhitungan menggunakan algortima C4.5 berdasarkan gambar 2.
a. Menginput atribut yang telah di preprocessing
b. Menghitung nilai entropy dengan rumus sebagai berikut:
Entropy(S) = ∑ −pi. log 2 pi                                                                                    (1) 𝑛
𝑖=1
Keterangan S = himpunan kasus n = jumlah partisi S pi = proporsi Si terhadap S c. Menghitung nilai gain dari setiap atribut dengan rumus sebagai berikut
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = Entropy(S) − ∑ | 𝑆𝑖 | | 𝑆 | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑛=1
(2)
Keterangan S = himpunan kasus A = fitur n = jumlah partisi atribut A |Si| = proporsi Si terhadap S |S| = jumlah kasus dalam S d. Mendefinisikan node yang paling tinggi dan  membuat node dari atribut yang memiliki nilai gain tertinggi sebagai akar pertama pada model pohon keputusan.
e. Dalam  membuat  model decision  tree ,  proses  perulangan  dilakukan  untuk  mengecek  apakah  semua  atribut  sudah diolah. Jika sudah, maka model decision tree akan selesai diuat. Jika belum, maka proses akan diulang kembali dengan menghitung nilai entropy dan gain pada setiap cabang, sampai semua kasus pada setiap cabang memiliki label yang sama.
f. Model decision tree ini akan menghasilkan sebuah informasi, rule dan pola yang berguna nantiknya bagi perusahaan.

## 2.5 Pengujian
Pada tahap pengujian, hasil akan di uji dengan cara manual menggunakan algoritma C4.5 serta menggunakan software RapidMiner.

## 2.6 Evaluasi
Evaluasi  kinerja  algoritma  C4.5  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix pada tools  RapidMiner untuk menghitung nilai akurasi, presisi, dan recall.

## 2.7 Kesimpulan
Kesimpulan didapat berdasarkan hasil perhitungan algortima C4.5 yang mendapatkan output model pohon keputusan dan nilai akurasi,presisi, dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian ini,  data  yang  digunakan  berasal  dari  salah  satu  perusaahn  inti  di  Riau.  Berikut  adalah  tabel  produksi peternak di Riau. Tabel tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Data Set Produksi peternak No Id Peternak Populasi Deplesi (%) Ayam Dipanen Rataan Berat Panen (Kg) Total Pakan Tonase  FCR Umur Panen IP 1 0120-01 6000 1.0 5941 1.6 15800 10713 1.4 28 404 2 0120-02 6000 1.3 5804 1.7 15300 9883 1.5 28 400 3 0120-03 6000 1.3 5956 1.8 16850 11505 1.6 27 411 4 0120-04 6000 1.7 5716 1.6 14750 10225 1.5 27 376 5 0120-05 6000 1.2 5900 2.0 15300 10967 1.8 29 381 6 0120-06 11000 4.3 10619 1.7 22800 14598 1.7 32 294 7 0120-07 6500 3.8 6237 1.6 12000 8174 1.7 31 299 8 0120-08 6330 2.3 6035 1.7 13600 9605 1.5 28 397 9 0120-09 10000 1.3 9300 1.6 21300 12500 1.4 27 419
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
10 0120-10 3500 1.1 3340 1.7 9400 6814 1.3 30 430 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 951 1220-69 7000 1.55 6800 1.76 19700 11300 1.67 28 371 952 1220-70 9000 5,1 8540 1.58 22700 13500 1.76 29 294
Sebelum melakukan perhitungan menggunakan algoritma C4.5, peneliti melakukan tahap data Selection dan data preprocessing sesuai  dengan  permasalahan  yang  ada  dan  menyesuaikan  data  dengan  algoritma  yang  digunakan.  Data yang telah melewati tahapan selection dan preprocessing disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Data Selection Produksi peternak No ID Peternak Deplesi/Mortalitas Rataan Berat Panen (kg) FCR Umur Panen IP 1 0120-01 1.00 1.60 1.40 28 Sangat Baik 2 0120-02 1.30 1.70 1.50 28 Baik 3 0120-03 1.30 1.80 1.60 27 Sangat Baik 4 0120-04 1.71 1.56 1.51 27 Baik 5 0120-05 1.20 1.99 1.78 29 Baik 6 0120-06 4.31 1.69 1.72 32 Kurang Baik 7 0120-07 3.78 1.63 1.69 31 Kurang Baik 8 0120-08 2.30 1.67 1.47 28 Baik 9 0120-09 1.30 1.60 1.40 27 Sangat Baik 10 0120-10 1.10 1.70 1.30 30 Sangat Baik --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 951 1220-69 1.55 1.76 1.67 28 Baik 952 1220-70 5.11 1.58 1.76 29 Kurang Baik

## 3.1 Pengolahan Data
Sistem  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  adalah  dengan menggunakan  data  yang  berbentuk numeric dan non - numeric. Setelah  data  dikumpulkan,  kita  akan  menggunakan algortima C4.5 untuk memproses data tersebut dan menghasilkan output pohon keputusan serta nilai akurasi,presisi, dan recall. Berikut proses pengolahan data dengan algoritma C4.5.
a. Menentukan nilai Entropy dan Information Gain
Proses membuat pohon keputusan membutuhkan perhitungan entropy dan gain . Nilai gain tertinggi akan menjadi root node dari pohon. Perhitungan entropy dilakukan untuk setiap kategori atribut. Berikut ini adalah contoh perhitungan entropy dan gain yang akan dilakukan dalam penelitian ini. 1. Menghitung  nilai entropy ,  pada  penelitian  ini  karena  mempunyai  3  label  maka  menggunakan  rumus  log3,  adapun caranya sebagai berikut.
Total Kasus : 952 Jumlah produksi Sangat Baik :  340 Jumlah produksi Baik : 343 Jumlah produksi Kurang Baik : 269
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙) = (− 340 952 × 𝑙𝑜𝑔 3 ( 340 952 )) + (− 343 952 × 𝑙𝑜𝑔 3 ( 343 952 )) + (− 269 952 × 𝑙𝑜𝑔 3 ( 269 952 )) = 0.997406
2. Setelah menghitung nilai entropy dari masing-masing kategori atribut, selanjutnya adalah menghitung nilai gain dari setiap atribut. Berikut adalah contoh perhitungan gain pada atribut FCR ( feed conversion rasio ) Entropy Total : 0.997406 Entropy FCR > 1.6 = 0 Entropy FCR ≤ 1.6 = 0.865233
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙, 𝐹𝐶𝑅) = 0.997406 − (( 355 952 × 0) + ( 597 952 × 0.865233)) = 0.454818001
b. Pemilihan Atribut Sebagai Akar dari perhitungan diatas diringkas secara rinci didalam hasil tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil perhitungan Entropy dan Gain node1 Node Jumlah Kasus (S) Sangat Baik (S1) Baik (S2) Kurang Baik (S3) Entropy Gain 1 Total 952 340 343 269 0.99741 Deplesi 0.069271401 >2.8 554 112 183 259 0.97652
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
≤ 2.8 398 228 160 10 0.86078 Rataan Berat Panen 0.21514967 >1.8 202 151 51 0 0 ≤ 1.8 750 189 292 269 0.99294 FCR 0.454818001 >1.6 355 0 103 252 0 ≤1.6  597 340 240 17 0.86523 Umur Panen 0.016628909 >28 695 230 220 245 0.99957 ≤28 257 110 123 24 0.92995
Berdasarkan  hasil  perhitungan  entropy  dan gain yang  terdapat  dalam  tabel  3,  dapat  dilihat  bahwa atribut  FCR memiliki nilai gain paling tertinggi, yaitu 0.454818001. karena itu FCR akan menjadi akar dari pohon  keputusan yang akan dibentuk.  Langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan cara yang sama dengan sebelumnya, yaitu dengan menggunakan persamaan entropy untuk mendapatkan nilai entropy dan persamaan gain untuk mendapatkan nilai gain sehingga mendapatkan pohon keputusan. Adapaun aturan atau rule yang terbentuk dari pohon keputusan (decision tree) terakhir berdasarkan gambar 3 dan gambar 4.
Gambar 3. Decision Tree ( tampak kanan )
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dari hasil perhitungan pohon keputusan pada gambar 2 dan 3, terdapat beberapa aturan yang dihasilkan. Berikut ini beberapa aturan yang dihasilkan pada gambar tersebut.
a. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr ≤1.489 maka Sangat Baik.
b. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr >1.489, Umur panen ≤28.500 maka Sangat Baik.
c. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr >1.489, Umur panen >28.500, rataan berat panen >1.934 maka Sangat Baik.
d. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr >1.489, Umur panen ≤28.500, umur panen > 30.500 maka Baik.
e. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr >1.489, Umur panen ≤28.500, umur panen ≤30.500, fcr >1.505, Rataam berat panen >1.870 maka sangat Baik.
f. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen >1.775, fcr >1.489, Umur panen ≤28.500, umur panen ≤30.500, fcr >1.505, Rataam berat panen ≤1.870 maka Baik.
g. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen ≤1.775, fcr ≤1.414, rataan berat panen >1.665 maka Sangat Baik.
h. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen ≤1.775, fcr ≤1.414, rataan berat panen ≤ 1.665, umur panen > 28.500 maka Baik.
i. Jika fcr ≤ 1.6, rataan berat panen ≤1.775, fcr ≤1.414, rataan berat panen ≤ 1.665, umur panen ≤ 28.500, deplesi ≤1.500 maka Sangat Baik.
j. Jika fcr > 1.6, deplesi >2.795, rataan berat panen >1.810 maka  Baik.
k. Jika fcr > 1.6, deplesi >2.795, rataan berat panen ≤ 1.810, fcr >1.789 maka Kurang Baik.
l. Jika fcr > 1.6, deplesi ≤ 2.795, rataan berat panen ≤ 1.515, umur panen >28.500 maka Kurang Baik.
m. Jika fcr > 1.6, deplesi ≤ 2.795, rataan berat panen ≤ 1.515, umur panen ≤ 28.500 maka Baik.
n. Jika fcr > 1.6, deplesi ≤ 2.795, rataan berat panen > 1.515, fcr >1.610 maka Baik.
o. Jika fcr > 1.6, deplesi ≤ 2.795, rataan berat panen > 1.515, fcr ≤ 1.610, rataan berat panen >1.950 maka Sangat Baik.
p. Jika fcr  > 1.6, deplesi  ≤  2.795,  rataan berat  panen > 1.515, fcr  ≤ 1.610, rataan berat  panen  ≤ 1.950,umur panen  ≤ 27.500 maka Sangat Baik.
q. Jika fcr  > 1.6, deplesi  ≤  2.795, rataan berat  panen > 1.515, fcr  ≤ 1.610, rataan berat  panen  ≤  1.950,umur panen > 27.500 , rataan berat panen >1.830 maka Sangat Baik.
r. Jika fcr  > 1.6, deplesi  ≤  2.795, rataan berat  panen > 1.515, fcr  ≤ 1.610, rataan berat  panen  ≤  1.950,umur panen > 27.500 , rataan berat panen ≤ 1.830 maka Baik.

## 3.2 Evaluasi
Gambar 5. Nilai akurasi,presisi,dan recall
Setelah  dilakukan  proses  evaluasi  dengan  menggunakan  confussion  matrix  pada tools rapid  miner  untuk menghitung akurasi, presisi, dan recall dengan pembagian data latih dan data uji 80:20 gambar di atas menghasilkan nilai akurasi 97.11% ,dan untuk nilai presisi dari sangat baik 98.89% ,presisi baik 95.67%, presisi kurang baik 95.48%, serta untuk  nilai  recall  dari  sangat  baik  98.16%,  recall  baik  95.26%,  dan  recall  kurang  baik  98.14%.  Dengan  hasil  yang diperoleh  maka  dapat  di  simpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  C4.5  dapat  mengklasifikasikan  tingkat  keberhasilan produksi ayam broiler.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa  penerapan data mining telah berhasil menghasilkan model klasifikasi  dengan menggunakan algoritma C4.5 untuk klasifikasi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di Riau. Atribut yang paling mempengaruhi nya itu adalah feed convertion ratio (FCR). dan dari 952 data awal yang dibagi menjadi 80% data laith dan 20%  data  uji,  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  97.11% ,  nilai  presisi  sebesar  98.89%,  dan  nilai recall  seebesar  98.16%. untuk penelitian selanjutnya, direkomendasikan untuk meningkatkan jumlah data yang digunakan untuk proses training, karena jumlah data training berpengaruh terhadap nilai akurasi, serta perlu dilakukannya perbandingan dengan algoritma lain agar mendapatkan hasil yang lebih baik serta data yang mencakup daerah yang lebih luas.

## REFERENCES
[1] N. L. Sari and I. , Yovita, “ANALISIS PENGARUH JUMLAH PENDUDUK, INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI RIAU TAHUN 2002-2021,” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 11, no. 1, pp. 567–574, 2022.
[2] mediacenter.riau.go.id,  “Hasil  Sensus  Penduduk,  BPS  Riau  Jumlah  Penduduk  Riau  Tumbuh  855,  72  Ribu  Jiwa,” mediacenter.riau.go.id ,  2021.  https://mediacenter.riau.go.id/read/60008/hasil-sensus-penduduk-bps-riau-jumlah-pendudu.html
Hal 101−108 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
(accessed Nov. 21, 2022).
[3] K. T. Arum, E. R. Cahyadi, and A. Basith, “Evaluasi Kinerja Peternak Mitra Ayam Ras Pedaging,” J. Ilmu Produksi dan Teknol. Has. Peternak. , vol. 5, no. 2, pp. 78–83, 2017, doi: 10.29244/jipthp.5.2.78-83.
[4] R. SURYANTI, “KEBERLANJUTAN USAHA PETERNAKAN AYAM RAS PEDAGING PADA POLA KEMITRAAN,” J. Pangan , vol. 28, no. 3, 2020, doi: 10.33964/jp.v28i3.446.
[5] Pratama, I. M. D. A, I. P. A. Astawa, and I. M. Suasta, “ANALISIS PERFORMANCE USAHA TERNAK AYAM BROILER PADA MODEL KEMITRAAN DENGAN SISTEM OPEN HOUSE (Studi Kasus di Desa Baluk Kecamatan Negara),” J. Trop.
Anim. Sci. , vol. 9, no. 3, pp. 509–522, 2021, [Online]. Available:
https://simdos.unud.ac.id/uploads/file_penelitian_1_dir/80a62e1b18443e312ea393947017b283.pdf
[6] T. Wahyu Widayati, I. Sumpe, S. Pakage,  and D. Hendrik Hay, “PERFORMA PRODUKSI DAN PENDAPATAN USAHA AYAM POTONG DI KABUPATEN BIAK PAPUA,” Pros. Semin. Teknol. dan agribisnis Peternak. , pp. 24–25, 2021.
[7] T. Nuryati, “Analisis Performans Ayam Broiler Pada Kandang Tertutup Dan Kandang Terbuka,” J. Peternak. Nusant. , vol. 5, no. 2, pp. 77–86, 2019.
[8] Bps.go.id,  “Produksi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  menurut  Provinsi  (Ton),  2019-2021,” Bps.go.id ,  2021. https://www.bps.go.id/indicator/24/488/1/produksi-daging-ayam-ras-pedaging-menurut-provinsi.html (accessed Nov. 21, 2021).
[9] D. Ulfa, A. Suyatno, and Y. S. K. Dewi, “POLA DAN KINERJA KEMITRAAN PADA USAHA PETERNAKAN AYAM BROILER DI KABUPATEN KUBU RAYA KALIMANTAN BARAT,” Anal. Kebijak. Pertan. , vol. 19, no. 1, pp. 19–32, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.php/akp/article/view/11647/9715
[10]  C. B. D. P. Mahardika, W. Y. Pello, and M. Pallo, “Performa Usaha Kemitraan Ayam Ras Pedaging,” Partner , vol. 25, no. 1, pp. 1270–1281, 2020, doi: 10.35726/jp.v25i1.450.
[11]  A.  Sanmorino,  “Metode  Perhitungan  Tingkat  Keberhasilan  Panen  Broiler  Berdasarkan  Performance  Index  (  Pi  )  Pada  Grup Ternak Di Kota Prabumulih,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 7, no. 1, pp. 37–42, 2017.
[12]  S.  Pakage et  al. ,  “Pengukuran  Performa  Produksi  Ayam  Pedaging  pada  Closed  House  System  dan  Open  House  System  di Kabupaten  Malang  Jawa  Timur  Indonesia,” J.  Sain  Peternak.  Indones. ,  vol.  15,  no.  4,  pp.  383–389,  2020,  doi: 10.31186/jspi.id.15.4.383-389.
[13]  A.  Fatma  Ayu  Rahman,  S.  Wartulas,  J.  K.  Raya  Pagojengan,  and  P.  Brebes,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Di Universitas Peradaban),” Ade Fatma Ayu Rahman IJIR , vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2020.
[14]  H.  Syuryanny Nurindah  and  S.  Syahdan,  “Penerapan Algoritma  C4.5  Dalam Klasifikasi  Penerimaan  Peserta  Didik  Baru,” J. Sains Benuanta , vol. 1, pp. 1–6, 2022, [Online]. Available: http://journal.unikaltar.ac.id/index.php/JSB/index
[15]  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.
[16]  D. I. Baihaqi, A. N. Handayani, and U. Pujianto, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan C4.5 Untuk Memprediksi Mortalitas Pada Peternakan Ayam Broiler,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  383–390,  2019,  doi: 10.24176/simet.v10i1.2846.
[17]  M.  A.  Tanjung,  P.  P,  and  H.  Qurniawan,  “Analisa  Kelayakan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 6, no. 1, p. 217, 2021, doi: 10.30645/jurasik.v6i1.286.
[18]  A. M. Siregar and A. Fauzi, “Klasifikasi Kab Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Pendapatan Dari Sektor Pertanian Dengan Algoritma Decision Tree,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5542.