Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Analisa Data Illegal Logging
Claudia Putri S.I. Butar-Butar
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: Claudias.i.butarbutar@gmail.com
Abstrak− Data  mining  merupakan  suatu  penemuan  informasi  dengan  melakukan  penggalian  pola  informasi  yang  berisi  pencarian trend dalam sejumlah data yang sangat besar membantu proses penyimpanan data dalam mengambil suatu keputusan di waktu yang akan  datang.  Dalam  menentukan  pola  dilakukan  teknik  klasifikasi  mengumpulkan record  (training  data). Hutan  adalah  peranan penting yang sangat penting bagi pembangunan bangsa dan negara. Karena hutan dapat memberikan manfaat yang sebesar-besarnya. Namun, keadaan Illegal Logging saat ini telah mengalami penurunan luas yang drastis, untuk itu dengan memanfaatkan data Illegal Logging dapat menghasilkan informasi tentang Illegal Logging yang menjadi prioritas dan yang tidak prioritas untuk di tebang atau di tangani terlebih dahulu sehingga fungsi hutan benar pada penggunaanya. Algoritma C4.5 atau biasa di kenal dengan metode pohon keputusan dapat memberikan informasi rule data untuk menggambarkan proses yang terkait dengan pengolahan data illegal logging . Karakteristik  data  yang  diklasifikasi  dapat  di  peroleh  dengan  jelas,  baik  dalam  bentuk  struktur  pohon  keputusan  maupun  dalam bentuk aturan. Sehingga dalam tahap pengujian dengan software Weka dapat membantu dalam mengolah data Illegal Logging yang valid.
Kata Kunci : Dinas Kehutanan; Data Mining; Algoritma C4.5
Abstract− Data mining is an information discovery by extracting information partterns that contain trend searches in a large amount of data that helps the process of storing data in making a decision in the future. In determining then pattern classification techniques do to collect records (training data). Forests are an important role that is very important for nation and state development. Because forests  can  provide  maximum  benefits.  However,  that  current  state  of  illegal  logging  has  experienced  a  drastic  reduction  in  area, therefore utilizing illegal logging data can produce information about illegal logging that is a priority and which is not a  priority and which is not a priority to be cut down or handled first so  that the forest function is correct in its use. Algorithm C4.5 or commonly known  as  the  decision  tree  method  can  provide  rule  data  information  to  describe  the  processes  associated  with  processing  illegal logging data. The characteristic of the classified data can be obtained clearly, both in the form of decision tree structures and in the form of rules. So that in the testing phase with WEKA software can assist in processing valid illegal logging.
Keywords : Departement Forestry; Data Mining; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Hutan  merupakan  paru-paru  dunia  yang  dimana  kawasan  hutan  ditumbuhi  dengan  pepohonan  dan  tumbuhan  lainnya, sehingga berfungsi sebagai penampung karbon dioksida, habitat, hewan, serta pelestarian tanah, dan merupakan salah satu biosfer bumi yang terpenting, kita dapat menemukan hutan baik di daereh tropis maupun daerah beriklim dingin, di dataran  rendah  maupun  di  pengunungan  di  pulau  kecil  maupun  di  benua  besar.  Hutan  merupakan  suatu  kumpulan tumbuhan dan juga tanaman, terutama pepohonan atau tumbuhan berkayu.
Analisa data illegal logging Illegal Logging merupakan suatu rangkaian kegiatan yang saling terkait mulai dari produsen kayu illegal yang melakukan penebangan kayu secara illegal hingga ke pengguna atau konsumen bahan baku kayu. Kayu tersebut akan melalui proses penyaringan yang illegal , pengangkutan illegal dan melalui proses penjualan yang illegal . Illegal merupakan  suatu  pelanggaran  ataupun  tidak  ada  izin  dari  pihak  yang  bersangkutan. Logging merupakan pemotongan, pemrosesan ditempat dan pemuatan pohon atau kayu[1].
Pada  masa  kini  perkembangan  teknologi  komputer  telah  mengalami  banyak  perkembangan  yang  sangat  pesat. Pemakaian  teknologi  komputer  sebagai  salah  satu  aplikasi  dari  teknologi  informasi  sudah  menjadi  suatu  kebutuhan, karena  banyak  pekerjaan  yang  dapat  diselesaikan  dengan  cepat.  Komputer  merupakan  suatu  alat  elektronik  yang mampu  melakukan  beberapa  tugas  antara  lain  menerima  input  data illegal  logging ,  memproses  input  data illegal logging tadi  sesuai  dengan  programnya,  menyimpan perintah-perintah  dan hasil  dari  pengolahan data illegal    logging dan menyediakan output dalam bentuk informasi data illegal logging.
Algoritma  C4.5  suatu  algoritma  yang  digunakan  unuk  menghasilkan  suatu  pohon  keputusan  yang  mampu mengklasifikasi suatu obyek. C4.5 merepresentasi konsep - konsep dalam bentuk pohon keputusan. Aturan-aturan yang dihasilkan  oleh  C4.5  mempunyai  relasi  yang  hirarkis  seperti  suatu  pohon  (mempunyai  akar,  titik,  cabang,  dan  daun). Beberapa menyebut struktur model yang dihasilkan C4.5 sebagai pohon keputusan ( decision tree ) sementara yang lain menyebutnya pohon aturan (rule tree ). Dimana di dalam proses pengerjaan pada algoritma C4.5 menghitung nilai gain dan entropy terhadap atribut – atribut data yang telah disajikan oleh basis data sebelumnya. Dari proses klasifikasi dan hasil  yang  didapatkan  digambarkan  dalam  bentuk  pohon  keputusan  dan  berdasarkan  pohon  keputusan  tersebut didapatkanlah sebuah informasi baru yang berasal dari basis data sebelumnya dalam bentuk aturan – aturan atau reale. Hasil  dari  penulisan  ini  dapat  menghasilkan  sebuah  data  yang  akurat  dalampengolahan  data illegal  logging .
Dapat disimpulkan bahwa dalam pengolahan illegal logging dapat diprediksi atau dapat dikelola data yang lama sampai data terbaru pengolahan hutan tersebut layak atau tidak dilindungi.
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data mining, sering juga disebut knowledge discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.  Keluaran dari data mining bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa depan [1][2].
Dari defenisi-defenisi yang telah disampaikan, hal penting yang terkait dengan data mining adalah:
a. Data mining merupakan suatu proses otomatis terhadap data yang sudah ada.
b. Data yang akan diproses berupa data yang sangat besar.
c. Tujuan  data  mining  adalah  mendapatkan  hubungan  atau  pola  yang  akan  mungkin  memberikan  indikasi  yang bermanfaat[3].
Data  mining  bukanlah  suatu  bidang  yang  sama  sekali  baru.  Salah  satu  kesulitan  untuk  mendefinisikan  data mining  adalah  kenyataan  bahwa  data  mining  mewariskan  banyak  aspek  dan  teknik  bidang-bidang  ilmu  yang  sudah mapan  terlebih  dahulu.  menunjukkan  bahwa  data  mining  memiliki  akar  panjang  dari  ilmu  seperti  ilmu  kecerdasan buatan ( artificial intelligent ), maching learning, statistic, database, dan juga informasi retrievel [4][3] .

## 2.1 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk  membentuk decision tree berdasarkan training data . Algoritma ini merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal [7]. Decision tre e adalah model prediksi menggunakan struktur berhirarki[5]. Konsep dari decision tree adalah mengubah data menjadi decision tree dan  aturan-aturan  keputusan  ( decision  rules ).  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3.Beberapa pengembangan yang dilakukan C4.5 adalah bisa mengatasi missing value, continue data dan pruning . Algoritma C4.5 mempunyai  input  berupa training  samples dan samples , training  samples berupa  data  contoh  yang  akan  digunakan untuk membangun sebuah tree yang telah diuji kebenarannya, sedangkan untuk semples merupakan field-field data yang nantinya akan kita gunakan sebagai parameter dalam melakukan klasifikasi data [7][6]. Adapun langkah-langkah untuk penyelesaian Algoritma C4.5 yaitu sebagai berikut:
1. Mencari Nilai Entropy dari kriteria-kriteria
2. Mencari Nilai Gain dari setiiap atribut
3. Pembentukan Atribut sebagai akar berdasarkan gain tertinggi
4. Pembentukan Cabang berdasarkan masing-masing nilai
5. Ulangi Proses untuk masing-masing cabang [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  tentang  menganalisa  data  illegal  logging  pada  kantor  dinas  kehutanan  provinsi  sumatera  utara, dengan  menentukan  beberapa  atribut  untuk  mencapai  hasil  yang  maksimal. Atribut  merupakan  kolom  data  yang menunjukkan  fungsinya  sebagai  pembentuk  karakteristik  yang  mempunyai  nilai,  kategori  maupun  kode  untuk  setiap basis data. Berikut yang merupakan keterangan atribut dalam pengolahan data illegal logging yaitu: 1. Tanggal kejadian
Merupakan waktu kejadian pelanggaran yang dilakukan pada kawasan hutan.
2. Jenis pelanggaran (Jl)
Kelas  jenis  laporan illegal  logging ini  melakukan  pengecekan  dominasi  oleh  adanya  suatu  jenis  laporan  Tebang, Bakar, tidak.
3. Terlapor
Terlapor adalah orang yang telah melanggar undang –undang penyalagunaan hutan.
4. Sanksi (S)
Kelas sanksi illegal logging diklasifikasikan menjadi kelas ada, tidak, ada. 5. Barang Bukti (Bb)
Merupakan  aktivitas  yang  sedang  berlangsung  yang  turun  ke  lapangan  pada illegal  logging yang  diklasifikasikan menjadi tidak,ada,tidak.
6. Kawasan Hutan
Kawasan hutan ini merupakan daerah hutan yang telah terjadi pelanggaran illegal logging.
7. Keterangan
Merupakan hasil penelitian bahwa keputusan memiliki kelas seperti penyidikan, Tersangka, Vonis. Berikut adalah tabel illegal logging di Provinsi Sumatera Utara dapat dilihat pada tabel 1. dibawah ini:
Tabel 1. atribut Jumlah pelanggaran Jumlah pelanggaran Hukuman 1-5 kali Ringan 5- 10  kali Sedang 10-15kali Berat
Berikut ini adalah tabel pembagian atribut tersangka dapat dilahat pada tabel berikut ini:
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 2. atribut Jumlah tersangka
Jumlah Tersangka Hukuman 1-5 kali Ringan 5- 10  kali Sedang 10-15kali Berat
Selajutnya pembagian atribut jlh tersangka  dengan hukuman yang didapatkan dapat dilahat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. atribut Jumlah saksi Jumlah saksi Hukuman 1-3 Ringan 3- 6 Sedang 6-9 Berat
Selanjutnya pembagian atribut Jlh saksi  dengan hukuman yang didapatkan dapat dilahat pada tabel berikut ini:
Tabel 4. atribut Jumlah barang Jumlah barang bukti Hukuman 5 – 10 Ringan 10-15 Sedang 15- 20 Berat
Berdasarkan hasil pembagian data diatas, maka dilakukan penyusunan didalam tabel berikut ini:
Tabel 5. Data Illegal Logging Lokasi kejadian Tgl kejadian Pelanggaran Tersangka Jlh saksi Brg bukti Hukuman Desa Sibaganding 1 April 2016 15 11 9 5 Ringan Gudang CV. Cipta Agro 22 Juni 2016 8 6 8 6 Sedang Simpang Bukit 3 September 2016 7 5 7 7 Berat UD. Mulia 15 September 2016 14 3 6 8 Ringan Desa Sibaganding 14 Maret 2018 12 7 5 9 Sedang Gudang CV. Cipta Agro 24 September 2016 13 9 4 10 Berat Simpang Bukit 2 Nopember 2016 6 7 3 Sedang UD. Mulia 20 Agustus 2018. 9 14 2 4 Sedang Panglong Simbai 25 April2018. 6 12 1 5 Berat Desa Sibaganding 22 Mei 2017 5 12 8 3 Sedang Gudang CV. Cipta Agro 11 Juni 2017. 4 8 4 11 Berat Simpang Bukit 19 Juni 2017. 5 7 7 14 Ringan UD. Mulia 8 Maret 2018 3 14 2 12 Berat Panglong Simbai 13 Maret 2018 2 12 5 13 Ringan Desa Sibaganding 22 Juni 2016 1 7 9 19 Sedang

## Pilih Atribut Sebagai Akar
Untuk  melihat  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut–atribut  yang  ada  dengan menggunakan  dua  persamaan  maka  akan  didapatkan entropy dan gain yang  digunakan  sebagai  akar  dalam  membuat pohon keputusan. Entropy total Untuk menggunakan 2 persamaan nilai entropy berdasarkan penilaian keseluruhan data berdasarkan tabel data decision illegal logic.
Keterangan : 1. Jumlah kasus (si) = 15 2. Nilai atribut (Ringan) = 4
3. Nilai atribut (Sedang) = 6
4. Nilai atribut (Berat) =  5
Dari keterangan di atas, dapat dihitung nilai entropy dengan rumus berikut ini :
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑠))    = (− 4 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 15 )) + (− 6 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 15 ) + (− 5 15 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 15 )))
= (-4 : 15*LOG2(4:15)+(-6 :15)*LOG2(6:15)+(-5:15)*LOG2(5:15)) = 1.671260397
Entropy  (total) adalah  menghitung  nilai  total  hukuman  ringan  (4)  dan  sedang  adalah  (6)  dan  berat  (5),  sedangkan  15 adalah jumlah keseluruhan kasus.
1. Atribut Jlh Pelanggaran
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (5)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
= (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (8)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=   (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-1 :1)*LOG2(1:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (7)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-1:1)*LOG2(1:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (14)    = (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=   (-1 : 1*LOG2(1:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (12)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-1 :1)*LOG2(1:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (13)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-1:1)*LOG2(1:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (6)    = (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ))
=  (-0 : 2*LOG2(0:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-1:2)*LOG2(1:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (9)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
= (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-1 :1)*LOG2(1:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (6)    = (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ))
=  (-0 : 2*LOG2(0:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-1:2)*LOG2(1:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (5)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
=  (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (4)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-1:1)*LOG2(1:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (5)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
=  (-1: 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (3)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-1:1)*LOG2(1:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (2)    = (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=  (-1 : 1*LOG2(1:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-1:1)*LOG2(1:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (1)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=  (-0 : 1*LOG2(0:1)+(-1 :1)*LOG2(1:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
Gain (Total, jlh pelanggaran )
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |jlh pelanggaran i | |total| 𝑛 𝑖=1
∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (jlh pelanggaran ) … (6)
= 1.671260397– (( 2 15 ∗ 0) + ( 1 15 ∗ 0 ) +   ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 )) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0
= 0.
2. Atribut Saksi
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (9)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
=   (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (8)    = (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
=  (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (7)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 ))
=   (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-0 :2)*LOG2(0:2)+(-1:2)*LOG2(1:2)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (6)    = (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=   (-1 : 1*LOG2(1:1)+(-0 :1)*LOG2(0:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (5)    = (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 1 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 ))
=  (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-0:2)*LOG2(0:2)) = 0 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (4)    = (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 0 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 2 )) + (− 2 2 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 2 ))
=   (-1 : 2*LOG2(1:2)+(-1 :2)*LOG2(1:2)+(-2:2)*LOG2(2:2))
= 0 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (3)    = (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) + (− 0 1 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 ))
=   (-0 : 1*LOG2(0:2)+(-1:1)*LOG2(1:1)+(-0:1)*LOG2(0:1)) = 0 Gain (Total, jlh Saksi )
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |jlh Saksi i | |total| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (jlh Saksi ) … (6)
= 1.671260397– (( 2 15 ∗ 0) + ( 2 15 ∗ 0 ) +   ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 )      + ( 1 15 ∗ 0 ) + ( 2 15 ∗ 0 ) + ( 1 15 ∗ 0 )) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0 Tabel node 1
Tabel 6. Node No Jlh kasus Ringan Sedang Berat entropy Gain 1 Total Jlh pelanggaran 5 2 1 1 0 0 0 8 1 0 1 0 0 7 1 0 0 1 0 14 1 1 0 0 0 12 1 0 1 0 0 13 1 0 0 1 0 6 2 0 1 1 0 9 1 0 1 1 0 6 2 0 1 1 0 5 2 1 1 0 0 4 1 0 0 1 0 5 2 1 1 0 0 3 1 0 0 1 0 2 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 Jlh sanksi 9 2 1 1 0 0 0 8 2 0 2 0 0 7 2 1 0 1 0 6 1 1 0 0 0 5 2 1 1 0 0 4 2 0 0 2 0 3 1 0 1 0 0 2 2 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0
Gambar 1. Node Pohon Keputusan
Jlh pelanggaran Jlh Sanksi Ringan Tidak ada 5-10 ada Berat Ringan Sedang Berat 1-3
3-6 6-9
Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 79-85 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berdasarakan pembentukan pohon keputusan diatas, dan jumlah hasil perhitungan entropy dan gainnya sama dan mendapatkan  nilai  0.  Maka  proses  perhitungannya  berhenti.  Oleh  karna  itu  maka    didapatkan  hasil  analisa illegal logging yaitu jika jumlah pelanggaran 5 -10 dan jumlah saksi 6- 9 dinyatakan mendapatkan hukuman yang sangat berat.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  implementasi  yang  dilakukan  disimpulkan  bahwa  hasil  penyelesaian  , Algoritma  C4.5 dapat  mengetahui  cara  menganalisa  data illegal  Logging .  Penggunaan Algoritma  C4.5 untuk  perhitungan  dalam mengidentifikasi faktor-faktor penyebab illegal logging ternyata mampu menyelesaikan permasalahan Dinas Kehutanan Sumatera Utara dalam mengelola data illegal logging. nn Pengujian yang dilakukan oleh data mining terhadap aplikasi Weka sangatlah mudah dalam mendapatkan informasi yang efektif serta hasil rule yang lebih mudah dipahami.

## REFERENCES
[1] N.  Made,  A.  Santika,  I.  K.  Gede,  D.  Putra,  and  I.  M.  Sukarsa,  “Implementasi  Metode  Clustering  DBSCAN  pada  Proses Pengambilan Keputusan,” vol. 6, no. 3, pp. 185–191, 2015.
[2] 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, p. 7, 2017.
[3] B. Santosa, Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis , 10th ed. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[4] E. Ndruru and R. Limbong, “Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokan Jurusan yang Diminati Siswa SMK Negeri 1 Lolowa â€ TM u menggunakan Metode Clustering,” vol. 3, no. 2, pp. 107–113, 2018.
[5] A.  C.  Wijaya,  N.  A.  Hasibuan,  and  P.  Ramadhani,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  C5  .  0  DALAM  KLASIFIKASI PENDAPATAN MASYARAKAT ( STUDI KASUS : KELURAHAN MESJID KECAMATAN MEDAN KOTA ),” vol. 13, 2018.
[6] Feri Sulianto dan Dominikus Juju, data meramalkan bisnis perusahaan mining , 19th ed. 2010.