## ANALISIS DATA MINING PADA PRODUKSI IKAN AIR TAWAR DI KECAMATAN PANJALU MENGGUNAKAN METODE C4.5
Apip Novareza, Ruli Herdiana, Iin Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Kapip0909@gmail.com

## ABSTRAK
Produksi perikanan  merupakan sektor penting dalam industri pangan dan ekonomi  global juga ketahanan pakan. Untuk meningkatkan efisiensi dan pengelolaan produksi perikanan, analisis data mining telah menjadi alat yang  berharga  dalam  mengidentifikasi  pola-pola  yang  tersembunyi  dalam  data  produksi  perikanan.  Salah  satu metode yang umum digunakan dalam analisis data mining adalah metode C4.5, yang merupakan algoritma pohon keputusan  untuk tugas klasifikasi. Penelitian  ini bertujuan  untuk  menerapkan  metode  C4.5 dalam analisis data produksi  perikanan  dengan  fokus  pada  klasifikasi  hasil  produksi  perikanan.  Metode  C4.5  digunakan  untuk mengidentifikasi hubungan antara atribut-atribut yang terkait dengan produksi perikanan dan hasil produksi yang terjadi.  Langkah-langkah  dalam  penerapan  metode  C4.5  melibatkan  pemilihan  atribut  yang  paling  informatif, pembentukan  pohon  keputusan,  dan  proses  pruning  untuk  menghindari  overfitting.  Hasil  eksperimen menunjukkan bahwa metode C4.5 mampu menghasilkan model klasifikasi yang cukup akurat dalam memprediksi hasil produksi perikanan. Selain itu, pohon keputusan yang dibuat memberikan wawasan yang bermanfaat tentang komponen yang mempengaruhi produksi perikanan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam upaya peningkatan produksi perikanan di Kecamatan Cihaurbeuti dan dapat menjadi dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam mengelola sektor perikanan di wilayah tersebut. Penelitian ini juga  dapat  menjadi  contoh  bagi  penelitian  serupa  di  daerah  lain  yang  menghadapi  tantangan  serupa  dalam mengoptimalkan hasil produksi perikanan. Seluruh rangkaian tahapan pada penelitian ini dapat diukur efektif pada penerapan algoritma C4.5 dalam klasifikasi potensi produksi perikanan di Kecamatan Panjalu. Hasil pengukuran akurasi data yang diperoleh terhadap data produksi perikanan nilai akurasinya mencapai 94.44%. Dan factor yang paling berpengaruh terhadap tingkat produksi perikanan adalah luas kolam.
Kata Kunci :  C4.5, Produksi,Perikanan.

## 1. PENDAHULUAN
Kecamatan Kecamatan Panjalu adalah salah satu wilayah  yang  memiliki  potensi  besar  dalam  sektor perikanan di wilayah tersebut. Kecamatan ini terletak di  daerah  Ciamis  Jawa  Barat.  Daerah  ini  kaya  akan hasil  produksi,  salah  satunya  adalah  di  bidang perikanan.  Masyarakat  di  sana  banyak  yang mempunyai  kolam ikan baik untuk produksi  maupun budidaya. Di tengah perkembangan industri perikanan yang  semakin  pesat,  pengetahuan  terhadap  factor- faktor  yang  menentukan  terhadap  tingkat  produksi menjadi krusial untuk meningkatkan produktivitas dan ekonomi masyarakat setempat.
Kondisi  Masyarakat  yang  minim  pengetahuan menjadi  salah  satu  hambatan  dalam  produksi perikanan.  Masyarakat  atau  pembudidaya  ikan  air tawar  perlu  adanya  pengetahuan  tentang  factor  apa saja  yang  mempengaruhi  terhadap  tingkat  produksi perikanan.  Menurut  [1]  dalam  jurnalnya  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa;  (1)  Uji  keseluruhan (Uji-F)  menghasilkan  variabel-variabel  bebas  yang terdiri dari luas kolam (X1), jumlah benih (X2), jumlah pakan (X3), pengalaman usaha (X4), dan tenaga kerja (X5) secara serentak berpengaruh signifikan terhadap produksi  usaha  budidaya  ikan    Oleh  karena  itu, diperlukan analisis yang mendalam untuk menentukan factor-faktor mana yang berpengaruh terhadap tingkat produksi  di  Kecamatan  Panjalu.  Salah  satu  metode
yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  ini adalah  metode  C4.5,  yang  merupakan  salah  satu metode  pengambilan  keputusan  berbasis  pohon keputusan  (decision  tree).  Yang  mana  akan mengklasifikasikan  hasil  produksi  perikanan  di kecamatan  panjalu.  Metode  C4.5  adalah  salah  satu teknik  data  mining  yang  efektif  untuk  mengekstraksi pola-pola penting dari data. Dalam konteks ini, metode C4.5 dapat digunakan untuk memahami faktor-faktor yang  paling  berpengaruh  terhadap  tingkat  produksi ikan di Kecamatan Panjalu, sehingga dapat membantu mengklasifikasi tingkat produksi.
Dalam  studi  kasus  sebelumnya  yang  di  lakukan oleh  [2]  dengan  judul  Analisis  Data  mining  dengan Metode  C.  45  pada  Klasifikasi  Kenaikan  Rata-Rata Volume  Perikanan  Tangkap.  Hasil  penelitian  ini bertujuan  untuk  melihat  kenaikan  rata-rata  hasil  ikan tangkapan yang Dapat disebabkan oleh faktor Jumlah nelayan, Kondisi Cuaca, Kondisi Air, Lebar Jaring dan jumlah trip berlayar. Dalam penelitian yang saat ini di kerjakan  akan  lebih  spesifik  tentang  implementasi Algoritma C4.5 dan melihat mengenai factor apa yang sangat  berkontribusi  terhadap  produksi  perikanan  di Kecamatan Cihaurbeuti.
Dalam  study  sebelumnya  yang  di  lakukan  oleh [3]  yang  berjudul  analisis  kualitas  air  pada  lokasi budidaya ikan air tawar di kecamatan suwawa Tengah, Dimana  hasil  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melihat
kelayakan  air  untuk  budidaya  ikan  air  tawar.  Dalam penelitian yang saat ini di kerjakan akan menghasilkan klasifikasi  produksi  perikanan  dimana  salah  satu atribut yang mempengaruhi terhadap potensi perikanan itu sendiri adalah sumber air.
Dalam  study  sebelumnya  [4]  Menjelaskan tentang  Ukuran  luas  perkebunan    yang  bervariasi mempengaruhi  terhadap  produksi  yang  dihasilkan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  C4.5  Dimana C4.5  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk konstruksi decision tree atau  pohon keputusan dalam pengambilan  keputusan.  Dalam  penelitian  yang  saat ini  di  kerjakan  menggunakan  metode  yang  serupa yaitu C4.5.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan metode  C4.5  pada  klasifikasi  tingkat  produksi perikanan  di  Kecamatan  Panjalu.  Di  harapkan  dapat memudahkan  Masyarakat  mengetahui  factor-faktor yang  mempengaruhi  terhadap  tingkat  produksi perikanan.  Dengan  memanfaatkan  data  mengenai komoditi ikan jumlah pakan, jumlah benih, luas kolam, sumber air dan produksi. Penelitian ini juga bertujuan untuk  mengidentifikasi  hubangan  antara  atribut dengan hasil produksi. Dengan demikian penelitian ini berpotensi memberikan wawasan terhadap Masyarakat  ataupun  pemerintah  daerah  setempat. Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengoptimalkan produksi perikanan di kecamacatan panjalu.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  C4.5  yang merupakan  salah  satu  metode  data  mining  untuk mengetehui akurasi prediksi tingkat produksi perikanan  di  kecamatan  panajalu.  C4.5  juga memberikan  tingkat  akurasi  yang  ideal.  Dimana menurut [5] dalam jurnalnya yang berjudul Penerapan Algoritma  C4.  5  Untuk  Prediksi  Minat  Penjurusan Siswa  Di  Smkn  1  Kademangan  menjelaskan  bahwa Algoritma C4.5 ialah algoritma yang diterapkan untuk menyusun  pohon  keputusan  (Decision  Tree).  Pohon keputusan yaitu metode klasifikasi dan prediksi yang familiar.
Dengan  melakukan  analisis  tingkat  produksi perikanan  menggunakan  metode  C4.5,  diharapkan dapat  melihat  factor-fakto  yang  mempengaruhi terhadap  tingkat  produksi  perikanan  di  Kecamatan Panajalu.Pada  gilirannya  dapat  mengarah  pada peningkatan  produksi  perikanan  dan  kesejahteraan masyarakat setempat. Analisis ini juga dapat menjadi dasar bagi pembuat kebijakan dalam mengembangkan strategi  pengelolaan  perikanan  yang  berkelanjutan  di wilayah  tersebut.  Melalui  pendekatan  analisis  data mining,  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi yang signifikan dalam menjaga keseimbangan antara eksploitasi keberlanjutan ekosistem  perikanan  di  Kecamatan  Panjalu.  Dengan memahami  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat produksi  perikanan,  diharapkan  langkah-langkah strategis  yang  lebih  efektif  dan  tepat  dapat  diambil untuk menjaga produksi perikanan yang berkelanjutan.  Di  harapkan  memberikan  manfaat jangka panjang bagi Masyarakat

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Hasil Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik Analisis data menggunakan  metode  C4.5  dapat  dijabarkan  sebagai berikut:
Paper [3] Bapak Suswanto menghadapi beberapa tantangan dalam usahanya, di antaranya adalah variasi hasil penjualan yang tidak stabil dan persaingan ketat dengan pesaing di pasar tempe. Belum adanya sistem pengolahan  data  menyebabkan  kesulitan  dalam mengelola  hasil  produksi,  sedangkan  kurangnya pengetahuan  dalam  menangani  masalah  operasional dapat  membahayakan  daya  saing.  Selain  itu,  potensi kerugian yang tidak diinginkan juga menjadi ancaman. Kelebihan dari algoritma C4.5 mencakup kemampuannya untuk menghasilkan pohon keputusan yang  mudah  diinterpretasikan,  memiliki  tingkat akurasi yang dapat diterima, efisiensi dalam mengelola atribut  bertipe  diskret,  serta  kemampuannya  untuk menangani  baik  atribut  bertipe  diskret  maupun numerik.
Paper  [4]  menjelaskan  tentang  Analisis  Data mining  dengan  Metode  C.  45  pada  Klasifikasi Kenaikan  Rata-Rata  Volume  Perikanan  Tangkap dimana  penulis  (Matondang  et  al.,  2021b)  dalam pengerjaannya menggunakan Data mining, Algoritma C4.5  dan  Rapidminer  yang  mana  dalam  jurnalnya dapat  di  simpulkan  bahwa  Data  yang  digunakan berasal  dari  situs  resmi  BPS  Simlaungun  dan mencakup  informasi  mengenai  hasil  tangkapan  ikan beserta faktornya. Setelah melakukan proses pembersihan  data,  data  tersebut  dianalisis  dengan menggunakan algoritma C4.5 dan dilakukan pengujian dengan  menggunakan  perangkat  lunak  RapidMiner. Hasil  dari  RapidMiner  menunjukkan  hasil  yang konsisten,  yaitu  atribut  Jumlah  nelayan  memiliki tingkat akurasi sebesar 100%.
Paper  [5]  Menjelaskan  tentang  Ukuran  luas perkebunan   yang bervariasi  mempengaruhi terhadap produksi yang dihasilkan. Penelitian ini menggunakan metode  C4.5  Dimana  C4.5  merupakan  metode  yang digunakan  untuk  konstruksi  decision  tree  atau  pohon keputusan dalam pengambilan keputusan.
Paper [6] Menjelaskan tentang Prediksi produksi karet  dilakukan  pada  PT.  Perkebunan  Nusantara  VII Trikora  Lampung  Selatan.Mengenai  jumlah  hasil produksi  beserta  luas  areal  perkebunan  yang  disetiap tahunnya  mengalami  fluktuatif.  Kondisi  fluktuatif tersebut  disebabkan  oleh  luas  areal  perkebunan mengalami  pertambahan  tetapi  hasil  produksi  karet menurun.  Prediksi  dilakukan  menggunakan  teknik Data Mining dengan  menerapkan algoritma Decision Tree C4.5.
Paper  [7]  Menjelaskan  tentang  Implementasi algoritma c. 45 untuk klasifikasi deteksi serangan pada protokol  jaringan  Dimana  penulis  [8]  menjelaskan bahwa Berdasarkan hasil penelitian, data yang diambil pada tanggal 28 Agustus 2020 mencakup 125543 data, di mana terdapat 28 paket data yang terdeteksi sebagai worm  trojan.  Hasil  analisis  klasifikasi  data  jaringan
menggunakan  algoritma  C4.5  menunjukkan  tingkat akurasi  sebesar  93,62%.  Penelitian  ini  fokus  pada klasifikasi  berdasarkan  protokol  jaringan  yang digunakan,  namun  selanjutnya  dapat  melibatkan pengukuran  parameter  lain  dalam  jaringan  dan penerapan  algoritma  data  mining  yang  berbeda. Dimana  Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu terdiri dari beberapa tahapan yaitu Pengambilan data, processing data, Analisis dan monitoring.
Paper  [9]  Menjelaskan  tentang  Implementasi Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Pada  Klasifikasi Penyakit  Tuberkulosis.  Tujuan  dari  jurnal  penelitian ini  adalah  untuk  menggunakan  algoritma  Decision Tree  C4.5  dalam  membantu  diagnosis  penyakit tuberkulosis,  dengan  harapan  dapat  memberikan informasi  yang cepat dan tepat kepada tenaga  medis. Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi algoritma C4.5 dalam klasifikasi penyakit tuberkulosis menggunakan data mining dapat memudahkan proses klasifikasi  berdasarkan  subtipe  yang  ada  dan meminimalisir  kesalahan  dalam  proses  diagnosa. Algoritma  ini  mampu  mengklasifikasikan  dan menganalisis  data  penyakit  tuberkulosis  dengan akurat,  serta  disajikan  dalam  beberapa  tampilan aplikasi  data  mining  untuk  klasifikasi  penyakit tuberkulosis.
Paper  [10]  menjelaskan  tentang  Analisis Klasifikasi C4.5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor Adira  Cabang  Pematangsiantar.  Tujuan  dari  jurnal penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  pola pembayaran  sepeda  motor  di  Cabang  Adira Pematangsiantar  dan  mengidentifikasi  masalah  yang mungkin  terjadi  dalam  pola  pembayaran  tersebut. Hasilnya menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu memberikan  solusi  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 86,67% dalam menganalisis pola pembayaran sepeda motor.
Paper  [11]  menejelaskan  tentang  Klasifikasi Pohon  Keputusan  Dengan  Algortima  C45  Untuk Kasus Pemilihan Produk. Tujuan dari jurnal penelitian ini  adalah  untuk  menggunakan  algoritma  C45  dalam membangun
pohon
keputusan
untuk merekomendasikan  produk  kecantikan  berdasarkan kriteria  seperti  jenis  kulit,  masalah  kulit,  dan  usia konsumen.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  algoritma C45  efektif  dalam  menghasilkan  4  produk  yang direkomendasikan  berdasarkan  data  latih  sebanyak 206 baris. Selain itu, pengujian menunjukkan akurasi sebesar  96%  dalam  merekomendasikan  produk perawatan kulit berdasarkan kondisi kulit pelanggan.
Paper [12] Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Tukino pada tahun 2023 yang berjudul “Analisis  Prediksi  Penjualan  Sayuran  Hidroponik Menggunakan  Algoritma  C4.5  pada  PT  Batam  Indo Agri  Perkasa”  PT  Batam  Indo  Agri  Perkasa mengalami kesulitan dalam memprediksi stok Sayuran Hidroponik  yang  akan  habis  karena  banyaknya pembeli dan variasi selera konsumen. Oleh karena itu, perusahaan  perlu  mengembangkan  sistem  prediksi penjualan  Sayuran  Hidroponik  yang  dapat  menjadi
strategi yang sangat membantu dalam mencapai tujuan tersebut  dengan  meningkatkan  stabilitas  usaha  dan keuntungan.
Paper [13] Berdasarkan penelitian yang dilakukan  oleh  Sanni  Ucha  Putri  ,  Eka  Irawan,  Fitri Rizky pada tahun 2021  yang  berjudul “Implementasi Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes Dengan  Algoritma  C4.5”  penelitian  ini  bertujuan untuk  membuat  model  prediksi  menggunakan  Data Mining  Algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  sebuah pohon  keputusan  serta  pengujian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  Rapidminner  agar  pencegahan terhadap  penyakit  diabetes.  Menggunakan  beberapa atribut  klasifikasi  yaitu  berat  badan,  usia,  tekanan darah,  denyut  nadi  dan  kadar  gula  darah.  Hasil  dari penelitian  ini  akan  dijadikan  sebagai  acuan  untuk dapat  melihat  apakah  seseorang  beresiko  terkena penyakit diabates atau tidak berdasarkan atribut yang telah ditetapkan.
Paper [14] Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Chella Aprianti , Muhammad Faishal , Yuyun  Umaidah  pada  tahun  2021  yang  berjudul “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penjualan
Baju Muslim
Dimasa
Pandemi Covid-19 Menggunakan  Metode  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus: Garaya Collection)” Kebutuhan strategi khusus untuk meningkatkan  penjualan,  oleh  karena  itu  penerapan klasifikasi  menggunakan  Metode  data  mining. Penerapan algoritma C4.5 di Garaya Collection untuk menentukan  penjualan  pakaian  yang  sedang  laku Sangat  baik,  laris  manis,  dan  tidak  laris  manis. Kemudian menggunakan C4.5 Metode algoritma pada rapidminer, dilakukan dengan memasukkan data pada Kategori,  Merek  Barang,  Harga,  Waktu  Jual,  dan Penjualan. dan akan diproses dan masuk bentuk pohon keputusan. Setelah itu, rapidminer akan menghasilkan mana yang terjual, terjual, dan tidak laku.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode pendekatan KDD
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Metode penelitian KDD (Knowledge Discovery in Databases) yang  mana  KDD  merupakan  suatu  pendekatan sistematis  untuk  mengekstraksi  pengetahuan  yang berharga dari data. KDD merupakan suatu proses yang melibatkan beberapa langkah yang saling terkait. Tahapan Metode Penelitian : a. Mengidentifikasi masalah: Mengidentifikasi Masalah  yang  ada  di  lingkungan.  masalah  yang di  ambil  mengenai  potensi  produksi  di Kecamatan Panjalu
b. Study  Literarur:  Literatur  diambil  dari  berbagai sumber yaitu berupa artikel, jurnal ilmiah tentang metode  KDD,  Data  Mininng,  C4.5,  Decission tree, serta bahan bacaan lain yang mendukung
c. Metode  Pendekatan  KDD:  Melakukan  Data Selection, Data Prossesing, Data Transformasi
d. Pelabelan (K-means): Menentukan label menggunakan algoritma K-means
e. Proses data mining klasifikasi:
Mengklasifikasikan  data  menggunakan  metode C4.5 dengan tools rapid miner
f. Hasil  dan  Pembahasan:  Pada  tahapan  ini  akan dilakukan  analisa  data  yang  dihasilkan  dari metode klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dataset  tentang  produksi perikanan  di  Kecamatan  Panjalu  terdapat  1000  data. Dalam  data  ini  terdapat  19  attribut  data  yaitu  nama, nik,  Tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  agama,  Pendidikan terakhir, jumlah tanggungan, alamat, desa, kecamatan, kabupaten,  provinsi,  komoditi  ikan,  jenis  ikan,  luas kolam,  jumlah  pakan,  jumlah benih,  sumber  air, dan produksi. Bisa di lihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Dataset
Pada tahap ini di lakukan data selection. Tahapan ini bertujuan untuk memilih data yang akan di gunakan dalam  proses  klasifikasi  melalui  tools  Rapidminer. Tahapan  seleksi  di  lakukan  di  Rapid  Miner mengPgunakan operator select attribute. Tahapan data selection adalah di mulai dengan memasukan operator read excel yang bertujuan untuk memuat data yang ada di excel, yang mana data awal terdapat 1000 data dan 19 atribut. Lanjut dengan memasukan operator select attribute seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 3. select attribute
Parameter set role yang di gunakan tampak pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Parameter dan Attribute yang di pilih pada
Operator Select Attribute NO. Parameter Isi 1 Attribute nama Produksi 2 Target role Label
Hasil dari perubahan menjadi label dapat di lihat pada gambar berikut :
Gambar 4. Hasil Pemodelan
Dalam menentukan data training dan data testing di  gunakan  operator  spilt  data,  dalam  operator  split data dibagi menjadi 90% untuk data training dan 10% di gunakan untuk data testing.
Gambar 5. Edit Parameter Split data
Untuk memperoleh hasil akurasi yang maksimal maka di gunakan operator cross validation seperti pada gambar berikut :
Gambar 6. Cross Validation
Gambar 7. Desain Model
Gambar  di  atas  adalah  langkah  pemodelan decision tree. Dalam proses ini yang di gunakan adalah operator  decision  tree  untuk  menghasilkan  pohon keputusan  yang  dapat  di  gunakan  untuk  klasifikasi. Dilanjutkan dengan memasukan operator apply model yang berguna untuk menerapkan model pada data set. Langkah terakhir adalah dengan memasukan operator performance  (classification)  yang  berguna  untuk evaluasi kinerja klasifikasi.

## 4.1. Decision tree
Gambar 8. Decission Tree
Berdasarkan gambar di atas dapat di deskripsikan:
a. Jika  luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  83,5  yaitu luas  kolam  lebih  besar  dari  (>)  89  dengan  luas kolam  lebih  besar  (>)  dari  92,5  maka  tingkat produksi masuk kategori tinggi.
b. Jika luas kolam lebih besar (>) dari 83,5 dengan luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  89  yaitu  luas kolam lebih kecil sama dengan (≤) 92,5 dengan komoditi  ikan  bawal  maka  tingkat  produksi masuk kategori tinggi.
c. Jika luas kolam lebih besar (>) dari 83,5 dengan luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  89  yaitu  luas kolam lebih kecil sama dengan (≤) 92,5 dengan komoditi ikan mas maka potensi produksi masuk kategori sedang.
d. Jika luas kolam lebih besar (>) dari 83,5 dengan luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  89  yaitu  luas kolam lebih kecil sama dengan (≤) 92,5 dengan komoditi  ikan  mujair  maka  tingkat  produksi masuk kategori tinggi.
e. Jika luas kolam lebih besar (>) dari 83,5 dengan luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  89  yaitu  luas kolam lebih kecil sama dengan (≤) 92,5 dengan komoditi ikan nila maka tingkat produksi masuk kategori tinggi.
f. Jika  luas  kolam  lebih  besar  (>)  dari  85,5  yaitu luas kolam lebih kecil sama dengan (≤) 89 maka tingkat produksi masuk ke dalam kategori tinggi
g. Jika luas kolam lebih kecil sam dengan (≤) 85,5 maka tingkat produksi rendah

## 4.2. Confushion matrix

## Gambar 9. Accuracy Data Training
Hasil  pengukuran  akurasi  data  yang  di  peroleh dari  data  training  nilainya  94,44%.  Dari  gambar tersebut  diketahui  prediksi  tinggi  dengan  true  tinggi mencapai  376,  true  rendah  10,  dan  true  sedang  6 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 95.92%. Diketahui prediksi rendah dengan true tinggi mencapai 8,  true  rendah  474,  dan  true  sedang  mencapai  26 dengan hasil pencapaian nilai presisi sebesar 93.31%. Sedangkan  prediksi  sedang  dengan  true  tinggi  0  true rendah  0  dan  true  sedang  juga  0  dengan  hasil pencapaian  nilai  presisi  sebesar  0.00%.  Untuk  recall data yang sangat tinggi terdapat pada class recall true rendah mencapai 97.93%.

## 4.3. Visualisasi
Gambar 10. Visualisasi
Berdasarkan  gambar  visualisasi  di  atas  tingkat produksi  berdasarkan  luas  kolam  dengan  kategori tinggi  memiliki  rentang  nilai  mulai  dari  0-392 sedangkan  potensi  produksi  yang  masuk  kategori rendah memiliki rentang nilai mulai dari 0-509.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  penerapan algoritma  C4.5  untuk  menganalisis  faktor  yang berpengaruh  terhadap  tingkat  produksi  perikanan  di Kecamatan  Panjalu.  Metode  analisis  data  yang digunakan  yaitu  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database)  dan  tools  yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  RapidMiner.  Tahapan  analisis  data  yang dilakukan yaitu sebagai berikut:
Data  selection  dilakukan  dengan  pemilihan atribut yang sesuai untuk digunakan dalam penelitian dan  semua  atribut  yang  terdapat  dalam  data  diambil sebanyak 6 atribut dari 19 atribut yang terdapat dalam data  karena  dirasa  relevan  dengan  penelitian  ini. Kemudian,  tahapan  preprocessing  dilakukan  dalam penelitian  ini  untuk  mengecek  data  duplikat,  kosong atau  hilang  Namun  pada  tahap  ini  keseluruhan  data tidak  terdapat  missing  value  ataupun  duplikat. Selanjutnya tahap transformasi data, dalam penelitian ini  di  lakukan  menggunakan  operator  set  role  untuk mengubah attribute nama menjadi id, dan menggunakan  operator  nominal  to  numerical  untuk mengubah data nominal ke bentuk numeric. Sebelum masuk ke dalam tahap data mining di karenakan data belum mempunyai label di lakukanlah pelabelan data dengan  K-medoids.    Pada  tahapan  data  mining diterapkan  algoritma  C4.5  untuk  menganalisis  faktor yang berpengaruh terhadap tingkat produksi perikanan di  Kecamatan  Panjalu.  Kemudian  melakukan  tahap evaluasi  dengan  mengetahui  nilai  akurasi  yang dihasilkan  dari  data  tersebut.  Seluruh  rangkaian tahapan  pada  penelitian  ini  dapat  diukur  efektif  pada penerapan  algoritma  C4.5  dalam  klasifikasi  potensi produksi perikanan di Kecamatan Panjalu.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  uji  coba  pada penelitian  data  mining  prediksi  potensi  produksi perikanan  di  Kecamatan  Panjalu  menggunakan algoritma  C4.5  bahwa  tingkat  produksi  dapat diprediksi  dengan  nilai  akurasi.  Hasil  pengukuran akurasi  data  yang  diperoleh  terhadap  data  produksi perikanan nilai akurasinya mencapai 94.44%. Tingkat akurasi  sebesar  94.44%  mencerminkan  tingkat keandalan algoritma C4.5 dalam melakukan klasifikasi  tingkat  produksi  perikanan.  Keandalan  ini menjadi faktor penting dalam memberikan keyakinan kepada pemangku kepentingan, termasuk masyarakat, pemerintah  setempat,  dan  pelaku  usaha  perikanan, untuk mengandalkan hasil prediksi dalam pengambilan  keputusan  terkait produksi perikanan di Kecamatan Panjalu.
Berdasarkan gambar 4.18 di atas pada penelitian ini  terdapat  factor  yang  paling  berpengaruh  terhadap tingkat  produksi  di  Kecamatan  Panjalu  yaitu  luas kolam.  Pada  penelitian  yang  telah  di  lakukan sebelumnya  hipotesis  yang  menyatakan  bahwa variable pupuk, benih, luas lahan dan produktivitas rtp berpengaruh terhadap produksi perikanan budidaya di terima  dengan  tingkat  signifikasi  mencapai  99%. (Asmanah  et  al.,  2009).  Maka  dari  hasil  penelitian inipun relevan dengan penelitian terdahulu bawasannya  luas  lahan  berpengaruh  terhadap  hasil produksi.  Dengan  di  ketahuinya  factor  yang  paling berpengaruh  terhadap  tingkat  produksi  perikanan  ini diharapkan  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam pengelolaan  perikanan  yang  lebih  efektif  dan berkelanjutan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan evaluasi  model dan uji coba, dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  C4.5  dalam klasifikasi  tingkat  produksi  perikanan  di  Kecamatan Panjalu cukup efektif.
Algoritma C4.5 dalam prediksi tingkat produksi perikanan di Kecamatan Panjalu menghasilkan tingkat akurasi  sebesar  94.44%.  Hal  ini  menandakan  bahwa model  yang  dikembangkan  mampu  memberikan prediksi  yang  sangat  akurat  terkait  tingkat  produksi perikanan.
Hasil  evaluasi  model  menunjukkan  bahwa  luas kolam  menjadi  faktor  paling  berpengaruh  terhadap tingkat  produksi  perikanan  di  Kecamatan  Panjalu. Temuan ini relevan dengan penelitian terdahulu.
Berdasarkan hasil penelitian yang menggunakan algoritma  C4.5  untuk  menganalisis  tingkat  produksi perikanan  di  Kecamatan  Panjalu,  disarankan  untuk mengembangkan  model  dengan  mempertimbangkan penambahan  atribut,  seperti  kondisi  lingkungan  dan suhu  air,  guna  meningkatkan  akurasi  prediksi. Perluasan cakupan data juga perlu diperhatikan untuk memperoleh informasi lebih komprehensif. Implementasi  sistem  pemantauan  periodik  terhadap faktor-faktor  yang  berpengaruh,  seperti  luas  kolam, diharapkan  dapat  memastikan  keberlanjutan  dan aktualitas  model.  Melibatkan  pihak  terkait  dan menyelenggarakan  program  edukasi  kepada  petani perikanan dapat mendukung penerapan hasil penelitian.  Penggunaan  algoritma  alternatif,  uji  coba terhadap variabilitas waktu, dan keterlibatan komunitas  lokal  juga  perlu  dipertimbangkan  untuk memperkuat validitas dan adopsi model. Pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dan penelitian lanjutan dapat memberikan dukungan lebih lanjut  dalam  pengelolaan  potensi  produksi  perikanan di wilayah tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  A.  Pamungkas,  D.  P.  Sudjatmiko,  and  A.
Zaini, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produksi Ikan Nila di Kecamatan Lingsar Kabupaten Lombok Barat,” no. 1, 2023.
[2]  D. Yulia, A. P. Kusuma, and D. F.  H. Permadi, “Penerapan  Algoritma  C4.  5  Untuk  Prediksi Minat Penjurusan Siswa Di Smkn 1 Kademangan,” JATI (Jurnal Mhs. … , 2022.
[3]  Y.  Maulana,  R.  Winanjaya,  and  F.  Rizk, “Klasifikasi  Penjualan  Tempe  Dengan  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 53–58, 2023.
[4]  M.  R.  Matondang,  M.  R.  Lubis,  and  H.  Satria, “Analisis Data mining dengan Metode C. 45 pada Klasifikasi Kenaikan Rata-Rata Volume Perikanan  Tangkap,” J.  Penerapan  Kecerdasan Buatan , vol. 2, no. 2, pp. 74–81, 2021.
[5]  D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5
Prediksi Produksi Komoditas Tanaman Perkebunan  Berdasarkan  Luas  Lahan,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 10, pp. 571–
579, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i10.1026.
[6]  N.  P.  Setyadi,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Hasil  Produksi  Karet  Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,” J. Teknol. Pint. , vol. 2, no. 7, pp. 1–11, 2022, [Online]. Available: http://teknologipintar.org/index.php/teknologipi ntar/article/view/203
[7]  I.  Anggraeni  and  S.  Andriani,  “Implementasi algoritma c. 45 untuk klasifikasi deteksi serangan pada protokol jaringan,” Komputasi J. Ilm. Ilmu
… , 2021, [Online]. Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/komputasi/ article/view/3562
[8]  I.  Anggraeni  and  S.  Andriani,  “Implementasi algoritma c. 45 untuk klasifikasi deteksi serangan pada  protokol  jaringan,” J.  Ilm.  Ilmu  Komput. dan Mat. , vol. 18, no. 2, pp. 62–68, 2021.
[9]  S.  A.  Rahmadhani,  M.  S.  Asih,  and  ..., “Implementasi  Algoritma  Dececion  Tree  C.  45 Pada  Klasifikasi  Penyakit  Tuberkolosis.  In Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  ….,”
SEMINAR … . download.garuda.kemdikbud.go.id, 2020.
[Online]. Available: http://download.garuda.kemdikbud.go.id/article. php?article=2573771&val=24090&title=IMPLE MENTASI  ALGORITMA  DECISION  TREE C45 PADA KLASIFIKASI PENYAKIT TUBERKULOSIS
[10]  F. A. Pambudi, A. P. Windarto, M. Fauzan, J. T. Hardinata,  and  R.  Winanjaya,  “Analisis
Klasifikasi C4. 5 Pada Pola Pembayaran Sepeda Motor  Adira  Cabang  Pematangsiantar,” Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 1, no. 4, pp. 160–
169, 2021, [Online]. Available: http://djournals.com/klik/article/view/144
[11]  D.  Kurniawati,  E.  Wahyuningsih,  and  D.  P. Welfianti, “KLASIFIKASI POHON
KEPUTUSAN  DENGAN  ALGORTIMA  C45 UNTUK  KASUS  PEMILIHAN  PRODUK,” J. Innov.  Res.  Knowl. ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  950–958,
2023,
[Online]. Available:
https://bajangjournal.com/index.php/JIRK/articl e/view/6676
[12]  Tukino,  “Analisis  Prediksi  Penjualan  Sayuran Hidroponik Menggunakan Algoritma C4.5 pada PT  Batam  Indo  Agri  Perkasa,” J.  Desain  Dan Anal. Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 129–137, 2023, doi: 10.58520/jddat.v2i2.30.
[13]  S.  U.  Putri,  E.  Irawan,  and  F.  Rizky, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Penyakit  Diabetes  Dengan  Algoritma  C4.5,” Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  Manajemen) , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[14]  C.  Aprianti,  M.  Faishal,  and  Y.  Umaidah, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Penjualan Baju Muslim Dimasa Pandemi Covid- 19 Menggunakan Metode Algoritma C4.5 (Studi Kasus:  Garaya  Collection),” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 1, pp. 104–112, 2021, doi: 10.5281/zenodo.5816231.