## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN HASIL BUDIDAYA UDANG VANAME DENGAN METODE ALGORITMA C4.5

## (PT ANUGERAH SUMBER LAUT JAYA)
Muchamad Iqbal 1 , Wendi Usino 2 , Triono 3
1 STMIK Bina Sarana Global, 2 Universitas Budi Luhur, 3 STMIK Bina Sarana Global
1 miqbal@stmikglobal.ac.id
2 wendi.usino@budiluhur.ac.id
3 triono@stmikglobal.ac.id
Abstrak  - Kondisi  geografis  Indonesia  dengan  dua  per  tiganya  perairan  dapat  memberikan  keuntungan tersendiri bagi masyarakat Indonesia yang berprofesi sebagai nelayan. Salah satu komoditas budidaya air laut yang  memiliki  nilai  ekonomi  dan  permintaan  ekspor  yang  tinggi  salah  satunya  adalah  udang  vaname ( Liopenaeus  Vannamei ),  yang  sering  disebut  sebagai  udang  putih.  Salah  satu  metode  klasifikasi  adalah algoritma  C4.5,  metode  algoritma  C4.5  dalam  pemilihan  atribut  dapat  dilakukan  dengan  cara  menggunakan Gain dengan tujuan mencari nilai Entropy . Algoritma C4.5 dapat membagi-bagi data berdasarkan kriteria yang dipilih  agar  terbentuk  sebuah  pohon  keputusan  ( Decision  Tree )  yang  menggunakan  pendekatan  secara top down . Dari data-data yang diperoleh maka bisa dihitung dari hasil perhitungan pada luas tambak, bibit, pakan, dan pupuk akan didapatkan hasil optimasinya. Hasil dari program yang dibuat berdasarkan data-data kualitas air yang  dianalisa  dengan  teknik data  mining dapat  dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna untuk pihak perusahaan dan dari pemodelan pohon keputusan dengan metode Algoritma C4.5 didapatkan hasil accuracy sebesar 76,47%, precision sebesar 72,72% dan recall sebesar 88,88%. Dari hasil  pengujian tersebut diketahui bahwa klasifikasi termasuk dalam kategori Fair Classification .
Kata Kunci: Optimasi Hasil Panen, Algoritma C4.5, Udang Vaname, Gain, Nilai Entropy, Decision Tree, Fair Classification
Abstract - Indonesia's geographical condition, with two-by-one of its waters, can provide its own benefits for Indonesians who are fishermen. One of the sea water cultivation commodities which has economic value and high export demand one of them is shrimp Vaname (Liopenaeus Vannamei), which is often referred to as white shrimp. One method of classification is algorithm C 4.5, algorithm method C 4.5 in attribute selection can be done by using Gain with the purpose of finding the value of Entropy. The C 4.5 algorithm can divide data based on  criteria  chosen  to  form  a  decision  Tree  using  a  top  down  approach.  From  the  data  obtained,  it  can  be calculated from the results of calculations on the area of pond, seedlings, feed, and fertilizer will be obtained the results of its optimization. The results of the programs created based on water quality data analyzed by data mining  techniques  can  be  utilized  to  obtain  useful  information  for  the  company  and  from  the  modeling  of decision tree with algorithm method C 4.5 Obtained the accuracy of 76.47%, precision at 72.72% and recall by 88.88%. From the test results it is known that the classification belongs to the Fair Classification category.
Keywords: harvest Optimization, C4.5Algorithm, Vannamei Shrimp, Gain, Entropy  value, Decision Tree, Fair Classification

## 1. PENDAHULUAN
Produksi  perikanan  budidaya  komoditas  udang vaname  selama  lima  tahun  (2009 – 2013)  memiliki kecenderungan  terus  naik.  Produksi  udang  vaname pada  tahun  2009  sebesar  170.969  ton,  tahun  2010 sebesar  206.578  ton,  tahun  2011  sebesar  246.420 ton, tahun 2012 sebesar 251.763 ton, dan pada tahun 2013  sebesar  386.314  ton  (Sumber:  DJPB Kementerian  Kelautan  dan  Perikanan).  Sejalan dengan  tren  produksi  udang  yang  terus  menaik, volume  ekspor  udang  vaname  juga  menunjukkan peningkatan  yang  signifikan.  Artinya  peningkatan produksi udang sejalan dengan peningkatan ekspor.
Di  Indonesia  udang  vaname  merupakan    salah  satu jenis  udang  yang  telah  mengalami  perkembangan yang  pesat  karena  beberapa  keunggulan  yang
dimiliki antara lain dapat tumbuh dengan cepat, nilai konsumsi  pakan  yang  rendah  dan  mampu beradaptasi  terhadap  kisaran  salinitasi  yang  tinggi serta  dapat  dipelihara  pada  tebar  yang  tinggi. Kualitas  air  mempunyai  peran  yang  sangat  penting pada  keberhasilan  budidaya  udang.  Air  sebagai media  hidup udang, berpengaruh langsung terhadap kesehatan  dan  pertumbuhan  udang.  Kualitas  air menentukan  keberadaan  berbagai  jenis  ekosistem yang  ada  di  dalam  tambak,  baik  terhadap  udang maupun  biota  lainnya.  Kualitas  air  yang  jauh  dari nilai  maksimal  dapat  menyebabkan  kegagalan pertumbuhan  udang,  sebaliknya  kualitas  air  yang maksimal dapat mendukung pertumbuhan udang.
PT  Anugerah  Sumber  Laut  Jaya  adalah  perusahaan budidaya udang vaname yang berlokasi di Kalianda, Lampung  Selatan.  Saat  ini  hasil  budidaya    udang vaname  tidak  bagus  dalam  hal size udang  vaname,
ini  disebabkan  karena  kualitas  air  yang  kurang optimal.  Dengan  kondisi  tersebut  menyebabkan tidak  optimalnya  keuntungan  yang  didapat  oleh perusahaan.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  suatu  sistem yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan  keputusan,  dalam  hal  mengelola kualitas air.
Penelitian yang dilakukan oleh (Aditya Wirawan dan Azhari  Azhari,  2014)  menghasilkan  kesimpulan secara  umum,  kondisi  garam  dan  ketinggian wilayah  sangat  berpengaruh  kepada  rekomendasi jenis  ikan,  kondisi  pH  dan  kandungan  O2  tidak begitu  berpengaruh  kepada  rekomendasi  jenis  ikan, Fuzzy Mamdani bisa diterapkan untuk penyelesaian permasalahan  perikanan  sebagaimana  telah  ada penelitian sebelumnya di bidang pertanian.
Sementara  itu  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (LUMENTUT & Prof. Sri Hartati, M.Sc, 2015) yang menghasilkan  kesimpulan  secara  umum,  tentang Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dibuat dengan  kesesuaian  kondisi  air  dan  perhitungan analisis  finansial  sudah  sesuai  seperti  yang diharapkan.  Yaitu  dapat  memilih  jenis  budidaya ikan  yang  sesuai  harapan  serta  menguntungkan untuk  dibudidayakan.  Metode  perhitungan  TOPSIS dapat  membantu  dalam  penyederhanaan  perhitungan dengan  melakukan  perbandingan  pada  setiap alternatif    yang ada  dengan  parameter  kesesuain  air dan analisis finansial yang didapat.
Sedangkan Penelitian yang dilakukan oleh (Setyorini dan  Ratnawati,  2017)  menghasilkan  kesimpulan secara  umum,  Dengan  dibuatnya  sistem  untuk menghitung  optimasi  hasil  panen  udang  vaname menggunakan fuzzy mamdani ini dapat disimpulkan antara lain:
1. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan    bahwa  fuzzy  mamdani  bisa digunakan  untuk  menentukan  nilai  optimal, normal  atau  tidak  optimal  budidaya  udang vaname.
2. Dari contoh perhitungan yang ada, didapatkan  kesimpulan  yaitu  menunjukkan hasil 29680 ekor sedangkan dari data realnya diperoleh hasil 29470 ekor. Dengan demikian perbandingan  antara  data  real  (data  panen) dan    setelah  proses  optimasi  memiliki perbedaan 210 ekor.
3. Dari  Pengujian  menyeluruh  dapat  dilihat bahwa  antara  data  real  dan  hasil  sistem optimasi memiliki perbedaan terkecil sebesar 27  ekor  dan  tertinggi  sebesar  722 Ekor.
Dan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Nono Sudarsono,  2016),  menghasilkan  kesimpulan  secara umum,  yaitu  dengan  membuat  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  budidaya  ikan  air  tawar. Aplikasi  yang  di  buat  menghasilkan  informasi berupa  rekomendasi  pemilihan  bibit  ikan  air  tawar
dan  mempermudah  pengelola  dalam  pengambilan keputusan  budidaya  ikan  air  tawar.  Dengan  adanya aplikasi  yang  sudah  dibuat,  maka  tidak  adanya hambatan  dalam  proses  pembesaran  bibit  ikan,  dan panen  hasil  budidaya  sesuai  dengan  waktu  yang telah  di  targetkan.  Saran  aplikasi  sistem  penunjang keputusan  budidaya  ikan  air  tawar,  untuk kedepannya dapat  dilakukan pengembangan, seperti penambahan kriteria-kriteria penilaian tiap bibit ikan perlu  perawatan,  evaluasi  dan  analisa  secara  rutin, sehingga perlu diadakan perbaikan atau penyempurnaan terhadap aplikasi yang dibuat.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  yang  dapat penulis  lakukan  adalah  dengan  cara  menganalisa data-data yang berhubungan dengan budidaya udang vaname,  dalam  sebuah  laporan  penelitian  dengan judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Hasil  Budidaya  Udang  Vaname  Dengan  Metode Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus  di  PT  Anugerah Sumber Laut Jaya)”.

## 2.   KAJIAN PUSTAKA DAN RUMUSAN HIPOTESIS

## A. Udang vaname
Udang  vaname  berasal  dari  Amerika,  dimana populasi  ini  dapat  ditemui  di  perairan  pantai  serta laut Amerika Latin seperti Meksiko, dan Nikaragua, serta  Puerto  Riko.  Udang  vaname  digolongkan dalam famili Penindae. Penggolongan udang vaname secara lengkap sebagai berikut:
Filum  : Arthopoda Kelas  : Crustacea Ordo : Decapoda Famili  : Penaide Genus  : Litopenaeus Spesies  :Litopenaeus vaname

## Gambar 1. Contoh Udang Vaname
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  bentuk  udang  vaname yang  bersifat nocturnal atau  jenis  hewan yang aktif dalam  mencari  makan  pada  malam  hari.  Sifat  lain pada  udang  vaname  adalah  kanibalisme,  sifat  ini sering  muncul  pada  udang  yang  sehat  atau  yang tidak sedang ganti kulit dengan sasaran udang yang sedang ganti kulit.

## B. Kualitas Air
Untuk mengetahui cara mengukur kualitas air dapat dilakukan  dengan  cara  visual,  yaitu  dengan  cara melihat  kecerahan  warna  air  dan  tinggi  permukaan
air,  atau  cara  lain  dengan  menggunakan  alat  ukur kualitas  air.  Tabel  1  merupakan  standar  kualitas  air yang di keluarkan oleh tim WWF-Indonesia.
Tabel 1. Tabel Kualitas air
(Sumber: Tim Perikanan WWF-Indonesia) Paramater Optimal Toleransi DO (Disscolved Oxygen) >4 ppm >3 ppm Temperatur 28 – 32 0 C 26 – 35 0 C Salinitasi 15 – 25 ppt 0 – 35<35 ppt pH 7,5 – 8 7 – 8,5 NH 3 0 ppm 0,1 – 0,5 ppm No 2 0 ppm 0,1 – 1 ppm H 2 S 0 ppm 0,001 ppm Alkalinitas 100- 120 ppm >100 ppm Kecerahan 25 – 40 cm Pestisida/insektiida 0 ppb Warna air Hijau kecoklatan
Dalam budidaya udang pengamatan atau pengecekan kualitas  air  dilakukan  setiap  hari  dan  dicatat  dalam formulir pemantauan kualitas air. Pengamatan harian terhadap paramater air yaitu: (Badrudin, 2014)

## C. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Bonczek,  dkk.,  dikutip  dari  Turban, Decision  Support  Systems  And  Intelligent  Systems, dikutip  dari  Nofriansyah,  Sistem  Pendukung Keputusan  vs  Data  Mining,  (Dicky  Nofriansyah, 2015)  mendefinisikan  sistem  pendukung  keputusan sebagai  berikut:  “Sistem  berbasis  komputer  terdiri dari tiga komponen yang saling berinteraksi,  yaitu : sistem bahasa (suatu mekanisme untuk memberikan komunikasi  antara  pengguna  dan  komponen  sistem pendukung  keputusan  lain),  sistem  pengetahuan (repositori pengetahuan merupakan domain masalah yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan  bisa juga disebut sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem  pemrosesan  masalah  (merupakan  hubungan antara dua komponen lainnya,  yang terdiri dari satu atau  lebih  kapabilitas  manipulasi  masalah  umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan).”

## D. Data mining
Menurut (Dicky Nofriansyah, 2015) pengertian data mining adalah,  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk mengurai penemuan pengetahuan di dalam database . Data  mining merupakan  suatu  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk mengekstrasi  dan  mengedintifikasi  informasi  yang bermanfaat      dan    pengetahuan    yang    terkait    dari berbagai   database   besar.
Menurut  (Hermawati,  2017)  definisi data  mining adalah  proses  yang  mengerjakan  satu  atau  lebih teknik  pembelajaran  komputer  ( machine  learning )
dengan  tujuan  menganalisis  dan  mengekstraksi pengetahuan ( knowledge ).

## E. Teknik Klasifikasi Dalam Data mining
Menurut  (Prabowo Pudjo Widodo, Rahmadya  Trias Handayanto,  2013)  untuk  menentukan  nilai  suatu model  baik  atau  buruk,  diperlukan  elemen-elemen kunci,  diantaranya,  Akurasi  Prediksi,  Kecepatan, Robustness , Skalabilitas, Interpretability ,
Kesederhanaan,
F. Pohon Keputusan ( Decision Tree )
Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi yang sangat populer karena mudah untuk diinterprestasi  oleh  manusia.  Tingkat  akurasinya sangat  baik,  selama  data  yang  akan  dijadikan patokan  merupakan  data  yang  akurat.  Konsep  dari pohon keputusan ini adalah mengubah data menjadi pohon  keputusan  dan  aturan-aturan  keputusan. Terlihat pada Gambar 2

## Gambar 2. Contoh Konsep Pohon Keputusan
(Sumber: Hermawati)
Gambar 3. Contoh Pohon Keputusan (Sumber: Hermawati)
Pengertian  tentang  pohon  keputusan  ( decision  tree ) menurut (Hermawati, 2017) adalah sebagai berikut : Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya  dinyatakan dalam  bentuk  tabel  dengan  atribut  dan record . Atribut  menyatakan  sebagai  suatu  parameter  yang dibuat  sebagai  kriteria  dalam  pembentukan  pohon keputusan.  Atribut  memiliki  nilai-nilai  yang dinamakan  dengan instance .  Pada  pohon  keputusan terdapat  3  jenis  node,  yaitu: Root  Node , Internal Node , Leaf Node atau Terminal Node . .
G. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  membuat  klasifikasi  atau segmentasi.  Secara  umum  penggunaan  algoritma C4.5  untuk  pengambilan  keputusan  adalah  sebagai berikut:  pertama  pilih  atribut  sebagai  akar,  lalu membuat cabang untuk tiap-tiap nilainya, selanjutnya membagi kasus kedalam cabang, Ulangi proses  itu  untuk  setiap  cabang,  sampai  keseluruhan kasus pada cabang dapat memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-atribut  yang  ada. Untuk  menghitung  gain  digunakan  rumus  seperti dalam Persamaan 1.
Gain(S,A)=Entropy(S -
Keterangan:
S : himpunan kasus A : atribut N : jumlah partisi atribut A |Si|
: jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Sedangkan,  perhitungan  nilai  entropy  dapat  dilihat pada Persamaan 2.
Entropy(S) =
log 2 pi
Keterangan:
S : himpunan Kasus A : fitur n : jumlah partisi  S Pi : proporsi dari S i terhadap S

## H. Gini Index
Salah  satu  teknik  untuk  menangani  atribut  yang bersifat numeric atau  kontinyu  adalah  dengan  Gini. Beberapa nilai splitting dimana jumlah nilai splitting =  jumlah  nilai  yang  berbeda.  Tiap  nilai splitting mempunyai  sebuah matrix perhitungan  yang berhubungan dengan nilai tersebut.
Rumus mencarai nilai GINI = 1 -  j [p(j | t)] 2

## I. Confusion Matrix
Confusion matrix adalah suatu cara pengujian untuk meminimalisir  kesalahan  ( error )  dan    memastikan keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang diinginkan. Confusion  matrix menggambarkan  hasil yang  benar  dan  salah  dari  suatu  model  klasifikasi, nilai confusion  matrix biasanya  ditunjukkan  dalam satuan persen (%) seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Confusion Matrix (Sumber: Musthafa, dkk.)
Predicted Class Bagus Tidak Bagus Actual Class Bagus True Positive (TP) False Negative (FN) Tidak Bagus False Positive (FP) True Negative (TN)
Precision   = TP/(TP + FP) x 100% Recall     = TP/(TP + FN) x 100% Accuracy  = (TP + TN)/Total Sampel x 100%
Tabel 3. Tabel hasil Confusion Matrix
Akurasi Hasil 90% - 100% Excellent Clasification 70% - 80% Fair Clasification 60% - 70% Poor Clasification 50% - 60% Failure

## J. Rumusan Hipotesis
Mengacu  pada  penjelasan  tentang  faktor-faktor  apa saja  yang  dapat  mempengaruhi  pengambilan keputusan. Diduga dalam hal metode penelitian yang digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan dengan algoritma C4.5 dapat mengetahui atribut atau kriteria  yang  tepat  dalam  budidaya  udang  vaname, dan  dapat  menganalisa  data-data  yang berhubungan dengan budidaya udang, sehingga sistem pendukung keputusan  yang  dibuat  dapat  menentukan  hasil budidaya  udang  yang  mampu  memberikan keputusan  terbaik  dengan  menggunakan  metode algoritma C4.5

## 3.  METODE PENELITIAN
Pada  metode  sistem  pendukung  keputusan  terdapat beberapa informasi yang perlu dipelajari lebih lanjut lagi  sehingga  informasi-informasi  yang  diharapkan dan  dibutuhkan  dalam  pemecahan  sebuah  masalah dapat terselesaikan dengan baik. Pada metode sistem pendukung  keputusan,  terdapat  sebuah  metode penambangan data dengan tujuan untuk menyelesaikan  masalah  dan  memberikan  informasi- informasi  yang  dibutuhkan,  metode  penambangan data  tersebut  dikenal  dengan  istilah  teknik data mining .  Penambangan  data  merupakan  suatu  proses analisis  data  dengan  tujuan  menemukan  suatu  pola dari  kumpulan  beberapa  data,  untuk  mendapatkan informasi  berupa  pola  yang  mempunyai  arti  bagi pendukung keputusan.
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  pada metode  penambangan  data  diantaranya  adalah metode  klasifikasi,  dimana  metode  klasifikasi merupakan  suatu  proses  untuk  menentukan  model data  yang  dapat  menjelaskan  konsep,  membedakan konsep  serta  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk mendapatkan perkiraan kelas dari suatu objek, yang kelasnya  tidak  diketahui.  Salah  satu  metode klasifikasi  yang  dapat  digunakan  adalah  algoritma C4.5,  pada  algoritma  C4.5  pemilihan  atribut  dapat dilakukan  dengan  cara  menggunakan Gain, dengan cara  mencari  nilai Entropy terlebih  dahulu. Algoritma  C4.5  dapat  membagi  data  berdasarkan kriteria  yang  dipilih  untuk  membuat  sebuah  pohon keputusan  ( Decision  Tree )  yang  menggunakan pendekatan secara top down .

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN
A. Pengelompokan dan analisa data
Di dalam penulisan penelitian ini akan melakukan :
1. Mencari node dan leaf ,  serta rule yang dihasilkan dari decision tree .
2. Tidak  semua  atribut  pada  kasus  ini  akan digunakan,  penulis  hanya  menggunakan  data sebanyak 6 atribut dan 1 atribut target saja.
3. Uji data inputan
4. Akurasi data
5. Dalam  analisis  data  mining  menggunakan  76 data latih dan 17 data uji
Data  yang  digunakan  oleh  penulis  dalam  penelitian ini  merupakan  data  primer  yang  diperoleh  dari  PT Anugerah  Sumber  Laut  Jaya,  Kalianda  Lampung Selatan.  Data  yang  didapat  mempunyai  93  data, terdiri dari 76 data sebagai data latih, 17 data sebagai data  uji.  Data  tersebut  terdiri  dari  11  atribut,  serta memiliki  1  atribut  target,  atribut-atribut  ini  semua dapat terlihat pada Tabel 4.
Langkah awal yang harus dilakukan sebelum proses klasifikasi adalah dengan cara melakukan preprocessing  data ,  untuk  pra  proses  dan  analisa data digunakan sebayak 76 data latih dan 17 data tes.
1. Data selection
Yaitu  dengan  cara  pemilihan  data  dari sekumpulan  data  operasional,  tahapan  ini dilakukan  sebelum  tahap  penggalian  informasi dalam  KDD  dimulai.  Data  hasil  seleksi  akan digunakan  untuk  proses data  mining ,  disimpan dalam  suatu  berkas,  dan  terpisah  dari  basis  data operasional.
Tabel 4. Tabel Data Atribut Atribut Keterangan Pond_local ID  tambak  atau  kolam  merupakan  atribut dari  data    kualitas  air,  atribut  ini  tidak dipakai  karena  hanya  sebagai  ID  nama tambak. Tgl_data Merupakan  atribut  dari  datakualitas  air, atribut  ini  tidak  digunakan  karena  hanya sebagai mengetahui waktu pencatatan dalam parameter kualitas air. Doc Merupakan atribut dari data  kualitas air, doc adalah  umur  udang  dalam  budidaya  udang dan atribut ini  tidak digunakan. Tinggi air Merupakan  atribut  dari  data  kualitas  air, tinggi  air  mempengaruhi  dalam  budidaya udang  sehingga  atribut  ini  dipakai.  Data bersifat  numeric  atau  kontinyu  dan  akan dikategorikan menggunakan GINI. Salinitas Merupakan  atribut  dari  data  kualitas  air, salinitas  mempengaruhi  dalam  budidaya udang  sehingga  atribut  ini  dipakai.  Data bersifat  numeric  atau  kontinyu  dan  akan dikategorikan menggunakan GINI.
DO (Disscolved Oxygen) Merupakan atribut dari data kualitas air, DO mempengaruhi biota tambak seperti plankton sehingga  sangat  mempengaruhi  dalam budidaya udang sehingga atribut ini dipakai. Data  bersifat  numeric  atau  kontinyu  dan akan dikategorikan menggunakan GINI. Ph Merupakan atribut dari data kualitas air, pH  mempengaruhi  dalam  budidaya udang sehingga atribut ini dipakai. Data bersifat numeric atau kontinyu dan akan dikategorikan menggunakan GINI. Suhu Merupakan atribut dari data kualitas air, Suhu    mempengaruhi  dalam  budidaya udang sehingga atribut ini dipakai. Data bersifat numeric atau kontinyu dan akan dikategorikan menggunakan GINI. Alkalinitas
Merupakan atribut dari data kualitas air,
Alkaliitas mempengaruhi dalam budidaya udang sehingga atribut ini dipakai. Data bersifat numeric atau kontinyu dan akan dikategorikan menggunakan GINI. Kecerahan
Kecerahan  atau  transparan  dari  air tambak,  atribut  ini    termasuk  dalam data  kualitas  air  tetapi  atribut  ini  tidak digunakan karena terdapat  banyak nilai yang  kosong atau missing value . Warna Warna air termasuk dalam data kualitas air tetapi atribut ini tidak digunakan karena terdapat banyak nilai yang kosong atau missing value .
Output
Atribut  target  budidaya  udang  dengan kategori  BAGUS  yaitu  size  udang vaname dengan size 50 ekor/kg atau >=
20  gr/ekor  dan  TIDAK  BAGUS    yaitu size  udang  vaname  dengan  size  di  atas 50 ekor./kg atau < 20 gr/ekor
2. Cleaning pada  umumnya  data  didapat  dari  objek  yang diteliti,  diantaranya  memiliki  isian-isian  yang tidak  sempurna,  seperti  data  yang  hilang,  serta
terdapat  data  yang  tidak  terisi.  Selain  itu,  ada juga  atribut-atribut  data  yang  tidak  relevan, sehingga lebih baik data tersebut dibuang, karena keberdaannya  dapat  mengurangi  mutu  atau akurasi  dari  hasil data  mining yang  diharapkan nantinya.
Dari data yang ada, atribut atau variabel yang dapat digunakan adalah:
1. Tinggi air 2. Salinitas 3. DO 4. pH 5. Suhu 6. Alkalinitas
7. Output
Penggunaan  atribut  atau  variabel  tersebut  dengan pertimbangan  bahwa  atribut  dari  data  kualitas  air mempengaruhi  hasil  budidaya  udang  sehingga diharapkan  hasil output masuk  dalam  satu klasifikasi dan dapat berjalan dengan baik.
Tabel 5. Atribut Kualitas Air yang digunakan
Tinggi Air
Salinitas DO pH Suhu Alkalinitas Output 130,12 26,23 4,64 7,48 28,73 110 TIDAK BAGUS 130,96 25,85 4,63 7,5 28,69 110,96 TIDAK BAGUS 130,19 25,77 4,77 7,49 28,72 109,81 BAGUS 131,96 26,5 4,67 7,5 28,7 109,42 TIDAK BAGUS 130 25,31 4,83 7,52 28,83 108,08 BAGUS 128,54 25,54 4,74 7,51 28,82 108,85 BAGUS 127,46 26,08 4,85 7,48 28,87 106,92 BAGUS 125,92 26,23 4,87 7,5 28,88 108,46 BAGUS 127,88 26,19 4,92 7,52 28,81 107,5 BAGUS 128,19 26 4,82 7,49 28,78 106,73 TIDAK BAGUS 128,77 25,85 4,9 7,49 28,74 106,35 TIDAK BAGUS 129,23 25,88 4,64 7,53 28,73 110,19 TIDAK BAGUS 131,54 25,73 4,53 7,48 28,73 109,42 TIDAK BAGUS 130,27 26,31 4,56 7,46 28,7 109,23 TIDAK BAGUS 130,96 25,92 4,54 7,48 28,76 108,85 BAGUS 128,81 25,81 4,57 7,46 28,77 109,23 TIDAK BAGUS 129,81 26,51 4,62 7,44 28,75 108,85 TIDAK BAGUS 129,04 25,85 4,6 7,44 28,7 106,92 TIDAK BAGUS 128,88 26,15 4,52 7,49 28,68 109,62 TIDAK BAGUS 126,96 26,75 4,67 7,51 28,8 113,46 TIDAK BAGUS 130,19 26,54 4,78 7,51 28,83 110,58 BAGUS 128,46 26,46 4,81 7,47 28,87 108,65 TIDAK BAGUS
131,15 26,73 4,71 7,5 28,9 111,15 BAGUS 128,96 26,15 4,78 7,52 29,04 114,62 BAGUS 128,81 26,5 4,79 7,51 29,03 109,04 BAGUS 127,15 26,62 5,09 7,48 29,04 109,23 TIDAK BAGUS 126,35 26,88 4,87 7,53 29,18 109,23 BAGUS 126,54 26,58 4,88 7,52 29,07 110,19 BAGUS 127,65 26,31 4,94 7,5 29,02 109,42 BAGUS 129,04 26,5 5,01 7,49 28,93 110,38 TIDAK BAGUS 128,85 26,35 4,76 7,53 28,95 111,15 BAGUS 129,62 26,73 4,74 7,49 28,92 110 TIDAK BAGUS 129,5 26,73 4,68 7,46 28,9 111,15 TIDAK BAGUS 128,27 26,58 4,75 7,48 28,98 110,77 TIDAK BAGUS 127 26,35 4,78 7,49 29,01 110 TIDAK BAGUS 128,08 26,62 4,83 7,45 29,02 111,35 TIDAK BAGUS 128,08 26,54 4,62 7,45 28,88 110 TIDAK BAGUS 127,12 26,35 4,61 7,52 29 113,46 TIDAK BAGUS 119,46 26,73 4,72 7,6 29,21 125 BAGUS 122,85 26,42 4,71 7,61 29,15 124,23 TIDAK BAGUS 123,46 26,35 4,74 7,6 29,1 120 BAGUS 124,62 27,04 4,66 7,58 29,38 121,54 TIDAK BAGUS 119,08 26,15 4,73 7,56 29,22 127,5 BAGUS 121,35 26,69 4,72 7,6 29,17 124,04 BAGUS 123,69 26,38 4,69 7,58 29,03 119,64 BAGUS 124,04 26,08 4,69 7,58 28,91 117,5 TIDAK BAGUS 121,31 26,31 4,89 7,61 28,78 122,69 BAGUS 119,54 26,42 4,74 7,6 28,82 125,58 BAGUS 124,54 26,96 4,72 7,61 28,82 123,65 BAGUS 125,96 26,52 4,69 7,6 28,81 131,54 TIDAK BAGUS 120,38 26 4,9 7,61 28,83 121,15 BAGUS 122,12 26,81 4,7 7,59 28,83 125,58 BAGUS 124,54 26,31 4,94 7,6 28,92 123,46 BAGUS 124,42 27 4,64 7,61 28,92 117,5 TIDAK BAGUS 124,54 26,77 4,72 7,6 29,05 123,46 BAGUS 125,19 26,77 4,72 7,61 29,08 122,31 BAGUS 122,58 26,73 4,72 7,6 28,98 118,65 BAGUS 129,04 25,85 4,6 7,44 28,7 106,92 TIDAK BAGUS 129,81 26,15 4,62 7,44 28,75 108,85 TIDAK BAGUS 130,96 25,92 4,54 7,48 28,76 108,85 BAGUS 130,27 26,31 4,56 7,46 28,7 109,23 TIDAK BAGUS 128,19 26 4,82 7,49 28,78 106,73 BAGUS
127,46 26,08 4,85 7,48 28,87 106,92 BAGUS 128,54 25,54 4,74 7,51 28,82 108,85 BAGUS 130,12 26,23 4,64 7,48 28,73 110 TIDAK BAGUS 127,15 26,62 5,09 7,48 29,03 109,23 TIDAK BAGUS 126,54 26,58 4,88 7,52 29,06 110,19 BAGUS 128,85 26,35 4,76 7,53 28,95 111,15 BAGUS 128,27 26,58 4,75 7,48 28,98 110,77 TIDAK BAGUS 128,08 26,62 4,83 7,45 29,02 111,35 TIDAK BAGUS 122,58 26,73 4,72 7,6 28,98 118,65 BAGUS 124,23 26 4,9 7,61 28,84 121,15 BAGUS 119,54 26,42 4,74 7,6 28,82 125,58 BAGUS 124,04 27,04 4,65 7,57 29,38 121,54 TIDAK BAGUS 123,08 30,12 4,73 7,57 29,08 119,62 BAGUS 129,23 25,88 4,64 7,53 28,73 110,19 BAGUS
Pada  data  ini,  atribut  yang  bersifat numeric atau kontinyu  akan  ditransformasi  datanya,  karena  data yang  akan  digunakan  harus  dirubah  terlebih  dahulu ke  dalam  kategori  untuk  selanjutnya  dapat  diproses ke  dalam  data  mining.  Data-data  yang  harus ditransformasi  adalah  tinggi  air,  salinitas,  DO,  pH, suhu,  alkalinitas  dirubah  kedalam  bentuk  kategori. Cara  mengategorikan  atribut yang bersifat  kontinyu yaitu  dengan  mencari  nilai  GINI.  Untuk  rumus mencari nilai GINI
GINI = 1 -  j [p(j | t)] 2 (1)
Langkah-langkah  menghitung  Gini  untuk  atribut kontinyu  menggunakan  Persamaan  (1)  sebagai berikut:
a. Urutkan atribut berdasarkan nilainya
b. Secara linier, pindai nilai-nilai ini setiap waktu perbarui countmatrix dengan mean antara kedua  atribut  yang  mengapitnya  dan  hitung gini index
c. Pilih posisi split position yang mempunyai gini index paling kecil.
1. Hasil  perhitungan  gini  indek  untuk  split 122,965 dan 126,75
Gini (< 122,965) = 1 – (10/11) 2 – (1/11) 2 = 1 – 0,826 – 0,008 = 0,165 Gini (>=   122,965) = 1 – (30/65) 2 – (35/65) 2 = 1 –
0,213 – 0,289 = 0,497 Total Gini index adalah: Gini = (11/76)*0,165 + (65/76)*0,497 = 0,449 Gini (< 126,75) = 1 – (22/28) 2 – (6/28) 2 = 1 – 0,617 – 0,045 = 0,336
Gini (>=   126,75) = 1 – (18/48) 2 – (30/48) 2 = 1 – 0,14 – 0,39 = 0,47 Total Gini index adalah: Gini = (28/76)*0,336 + (48/76)*0,47 = 0,42
Setelah  melakukan  perhitungan  keseluruhan  data tinggi  air  maka  split  position          <  126,75  dan >=126,75  menggantikan  data  baru  karena  diantara data  tersebut  126,75  memiliki  gini  index  terkecil yaitu 0,42
2. Hasil  perhitungan  gini  indek  untuk  split  25,635 dan 26,92
Gini (< 25,635) = 1 – (3/3) 2 – (0/3) 2 = 1 – 1 – 0 = 0 Gini (>=   25,635) = 1 – (37/73) 2 – (36/73) 2 = 1 – 0,257 – 0,243 = 0,5 Total Gini index adalah: Gini = (3/76)*0+ (73/76)*0,5 = 0,48
Gini (< 26,92) = 1 – (38/71) 2 – (33/71) 2 = 1 – 0,286 – 0,216 = 0,498 Gini (>=   26,92) = 1 – (2/5) 2 – (3/6) 2 = 1 – 0,16 – 0,36 = 0,48 Total Gini index adalah: Gini = (71/76)*0,498 + (5/76)*0,48 = 0,496
Setelah  melakukan  perhitungan  keseluruhan  data Salinitas maka split position < 25,635 dan >=25,635 menggantikan  data  baru  karena  diantara  data tersebut  25,635  memiliki  gini  index  terkecil  yaitu 0,48
3. Hasil  perhitungan  gini  indek  untuk  split  4,625 dan 4,695
Gini (< 4,625) = 1 – (2/13) 2 – (11/13) 2 = 1 – 0,024 – 0,716 = 0,26 Gini (>=   4,625) = 1 – (38/63) 2 – (25/63) 2 = 1 – 0,364 – 0,157 = 0,479 Total Gini index adalah: Gini = (13/76)*0,26 + (63/76)*0,479 = 0,441
Gini (< 4,695) = 1 – (4/27) 2 – (23/27) 2 = 1 – 0,022 – 0,725 = 0,253 Gini (>=   4,695) = 1 – (36/49) 2 – (13/49) 2 = 1 –
0,539 – 0,07= 0,391
Total  Gini  index  adalah:  Gini  =  (28/76)*0,253  + (48/76)*0,391 = 0,341 Setelah  melakukan  perhitungan  keseluruhan  data DO maka split position              < 4,695 dan >=4,695 menggantikan  data  baru  karena  diantara  data tersebut  4,695  memiliki  gini  index  terkecil  yaitu 0,341
4. Hasil  perhitungan  gini  indek untuk  split  7,495 dan 7,575
Gini (< 7,495) = 1 – (6/31) 2 – (25/31) 2 = 1 – 0,037 – 0,65 = 0,313 Gini (>=   7,495) = 1 – (34/45) 2 – (11/45) 2 = 1 – 0,57 – 0,059 = 0,371
Total Gini index adalah: Gini = (31/76)*0,313 + (45/76)*0,371 = 0,346 Gini (< 7,575) = 1 – (24/55) 2 – (31/55) 2 = 1 – 0,19 – 0,317 = 0,493 Gini (>=   7,575) = 1 – (16/21) 2 – (5/21) 2 = 1 – 0,58
– 0,056= 0,364 Total Gini index adalah: Gini = (55/76)*0,493 + (21/76)*0,364 = 0,456
Setelah melakukan perhitungan keseluruhan data pH maka split position               < 7,495 dan >=7,495 menggantikan  data  baru  karena  diantara  data tersebut  7,495  memiliki  gini  index  terkecil  yaitu 0,346
5. Hasil  perhitungan  gini  indek  untuk  split  28,755 dan 29,16
Gini (< 28,755) = 1 – (2/16) 2 – (14/16) 2 = 1 – 0,016 – 0,765 = 0,219 Gini (>=   28,755) = 1 – (38/60) 2 – (22/60) 2 = 1 – 0,401 – 0,134 = 0,465
Total Gini index adalah: Gini = (16/76)*0,219 + (60/76)*0,465 = 0,413 Gini (< 29,16) = 1 – (36/70) 2 – (34/70) 2 = 1 – 0,264 – 0,236 = 0,5
Gini (>=   29,16) = 1 – (4/6) 2 – (2/6) 2 = 1 – 0,444 – 0,111= 0,445 Total Gini index adalah: Gini = (70/76)*0,5 + (6/76)*0,445 = 0,495
Setelah  melakukan  perhitungan  keseluruhan  data Suhu  maka  split  position  <  28,755  dan  >=28,755 menggantikan  data  baru  karena  diantara  data tersebut  28,755  memiliki  gini  index  terkecil  yaitu 0,413
6. Hasil  perhitungan  gini  indek  untuk  split 118,075 dan 122,5
Gini (< 118,075) = 1 – (22/54) 2 – (32/54) 2 = 1 – 0,166 – 0,351 = 0,483 Gini (>=   118,075) = 1 – (18/22) 2 – (4/22) 2 = 1 – 0,669 – 0,033 = 0,298
Total Gini index adalah: Gini = (54/76)*0,483 + (22/76)*0,298 = 0,429
Gini (< 122,5) = 1 – (30/64) 2 – (34/64) 2 = 1 – 0,219 – 0,281 = 0,5 Gini (>=   122,5) = 1 – (10/12) 2 – (2/12) 2 = 1 – 0,694
– 0,028= 0,278 Total Gini index adalah: Gini = (64/76)*0,5 + (12/76)*0,278 = 0,463
Setelah  melakukan  perhitungan  keseluruhan  data Alkalanitas  maka  split  position  <  118,075  dan >=118,075  menggantikan  data  baru  karena  diantara data  tersebut  118,075  memiliki  gini  index  terkecil yaitu 0,429.
Maka  dari  perhitungan  gini  indek  di  atas  didapat data-data  yang  sudah  ditransformasi  ke  dalam bentuk kategori yaitu:
Tabel 6. Nilai Atribut yang sudah dikategorikan
No Atribut Kategori 1 Tinggi Air < 126,75 >=  126.75
2 Salinitas < 25,635
>=  25,635
3 DO < 4,695
>=  4,695
4 pH < 7,495
>=  7,495
5 Suhu < 28,755 >=  28,755 6 Alkalinitas < 118,075
>=  118,075

## B. Hasil Pengujian
Dalam kasus ini akan dibuat pohon keputusan untuk analisis  data  menggunakan  metode  algoritma  C4.5 adalah  dengan  menggunakan  76  data  dengan  6 atribut  dan  1  atribut  target.  Tabel  data  yang  siap di analisis sesuai dengan tabel 6. di atas.
Dalam kasus ini akan dibuat pohon keputusan untuk menentukan  hasil  budidaya  udang  bagus  atau  tidak dengan melihat atribut tinggi air, salinitas, DO, pH, suhu, alkalinitas dan output.
Secara umum algoritma C4.5 dapat digunakan untuk membangun keputusan dengan cara sebagai berikut:
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi  proses  tersebut  pada  setiap  cabangnya, sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  menjadikan  atribut  sebagai  akar,  harus berdasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut- atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti dalam Persamaan (2).
Gain(S,A) = Entropy(S) -
(2)
(1)
Sedangkan,  perhitungan  nilai  entropy  dapat  dilihat pada Persamaan (3).
Entropy(S) = log 2 pi (3) (2)
Langkah  pertama  adalah  menghitung  jumlah  kasus untuk  keputusan  bagus  dan  tidak  bagus,  termasuk jumlah kasus untuk atribut tinggi air, salinitas, DO, pH,  suhu  dan  alkalinitas.  Selanjutnya  menghitung nilai entropy dari semua kasus setelah itu melakukan perhitungan Gain untuk masing-masing atribut.

## Tabel 7. Tabel perhitungan Node 1
Nod e Atribut Nilai Kasu s B T B Entro pi Gain 1 Total 76 4 0 3 6 0,998 Tinggi Air < 126,75 28 2 2 6 0,750
>= 126,75 48 1 8 3 0 0,954
0,11 9 Salinitas < 25,635 3 3 0 0,000
>=
25,635 73 3 7 3 6 1,000
0,03 8 DO < 4,695 27 4 2 3 0,605 >= 4,695 49 3 6 1 3 0,835 0,24 5 pH < 7,495 31 6 2 5 0,709
>=
7,495 45 3 4 1 1 0,802 0,23 4 Suhu < 28,755 16 2 1 4 0,544
>= 28,755 60 3 8 2
2 0,948 0,13 5 Alkalinit as < 118,07 5 54 2 2 3 2 0,975
>=
118,07 5 22 1 8 4 0,684 0,10 7
Baris  Total  kasus  dan  seluruh  split  position  setiap atribut    pada  tabel  di  atas  hitung  nilai  entropy dengan Persamaan 2 sebagai berikut:
Entropy (kasus) = (-
)+(-
) = 0,998
Atribut Tinggi Air
Entropy(<126,75) = (- )+(- ) = 0,750 Entropy (>=  126,75) = (- ) + (- ) = 0,954 Atribut Salinitas Entropy (< 25,635) = (- ) + (- ) = 1 Atribut DO Entropy (< 4,695) = (- ) + (- ) = 0,605 Entropy (>=  4,695) = (- ) + (- ) = 0,835 Atribut pH Entropy (< 7,495) = (- ) + (- ) = 0,709 Entropy (>=  7,495) = (- ) + (- ) = 0,802 Atribut Suhu Entropy (< 28,755) = (- ) + (- ) = 0,544 Entropy (>=  28,755) = (- ) + (- ) = 0,948 Atribut Alkalinitas Entropy (< 118,075) = (- ) + (- ) = 0,975 Entropy (>=  118,075) = (- ) + (-
) = 0,684
Selanjutnya  hitung  nilai  Gain  setiap  atribut  dengan Persamaan 1 sebagai berikut:
Gain (Tinggi Air) = 0,998 – ((( = 0,119 Gain (Salinitas) = 0,998 – ((
= 0,038
Gain (DO) = 0,998 – (( = 0,245
Gain (pH) = 0,998 – (( = 0,234 Gain (Suhu) = 0,998 – (( = 0,135 Gain (Alkalinitas) = 0,998 – (( = 0,107
Dari  hasil  perhitungan,  diketahui  bahwa  atribut dengan gain tertinggi adalah DO dengan nilai 0,254, maka  atribut  DO  menjadi  node  akar  ( root  node ).
Kemudian  pada  atribut  DO  dipilih  entropy  terkecil untuk  dijadikan    daun  atau leaf adalah    <4,695 dengan  nilai  entropy  0,605  memiliki  27  kasus dengan  nilai  4  BAGUS  dan  nilai  23  TIDAK BAGUS.  Sedangkan  atribut  DO  >=  4,695  perlu dilakukan  perhitungan kembali. Dari hasil perhitungan  tersebut  dapat  digambarkan  pohon keputusan sementara seperti gambar 4 di bawah ini.

## Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Node 1
Langkah  kedua,  berdasarkan  dari  pohon  keputusan node 1, data-data di atribut DO >= 4,695 kita analisa dengan  menghitung  jumlah  kasus  untuk  output BAGUS  dan  TIDAK  BAGUS  untuk  atribut  tinggi air, salinitas, pH, suhu, dan alkalanitas. Selanjutnya kita  menghitung  entropy  setiap  atribut  dan  gain tertinggi untuk dijadikan internal node.
Baris  Total  kasus  dan  seluruh  split  position  setiap atribut  di  hitung  nilai  entropy  dengan  Persamaan  2 sebagai berikut:
Entropy (kasus) = (-
) + (- ) = 0,835
Atribut Tinggi Air
Entropy (< 126,75) = (- ) + (- ) = 0,267
Tabel 8. Tabel Perhitungan Node 1.1
Nod e Atribut Nilai Kas us B T B Entro pi Gai n 1.1 TOTAL 49 3 6 1 3 0,835 Tinggi Air < 126,75 22 2 1 1 0,267 >= 126,75 27 1 5 1 2 0,991 0,16 9 Salinitas < 25,635 3 3 0 0 >= 25,635 46 3 3 1 3 0,859 0,02 9 pH < 7,495 16 4 1 2 0,811 >=   7,495 33 3 2 1 0,196 0,43 8 Suhu < 28,755 2 1 1 1 >= 28,755 47 3 5 1 2 0,820 0,00 8 Alkalinit as < 118,075 31 1 9 1 2 0,963 >= 118,075 18 1 7 1 0,310 0,11 2 Entropy (>=  126,75) = (- ) + (- ) = 0,991 Atribut Salinitas Entropy (< 25,635) = (- ) + (- ) = 0 Entropy (>=  25,635) = (- ) + (- ) = 859 Atribut pH Entropy (< 7,495) = (- ) + (- ) = 0,811 Entropy (>=  7,495) = (- ) + (- ) = 0,196 Atribut Suhu Entropy (< 28,755) = (- ) + (- ) = 1 Entropy (>=  28,755) = (- ) + (- ) = 0,82
DO TIDAK BAGUS 1.1 ? < 4,695 >=  4,695
Atribut Alkalinitas Entropy (< 118,075) = (- ) + (- ) = 0,963 Entropy (>=  118,075) = (- ) + (- ) = 0,31
Selanjutnya  hitung  nilai  Gain  setiap  atribut  dengan Persamaan 1 sebagai berikut:
Gain (Tinggi Air) = 0,835 – (( = 0,169 Gain (Salinitas) = 0,835 – (( = 0,028 Gain (pH) = 0,835 – (( = 0,438 Gain (suhu) = 0,835 – (( = 0,008 Gain (Alkalinitas) = 0,835 –
((
= 0,112
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat  terlihat  bahwa atribut dengan nilai gain tertinggi adalah pH dengan nilai 0,438, maka atribut pH menjadi node akar ( root node ).  Maka  diketahui  untuk  atribut  pH  >=  7,495 memiliki 33 kasus dengan nilai 32 BAGUS dan nilai 1  TIDAK  BAGUS.  Sedangkan  atribut    pH  <7,495 memiliki 16 kasus dengan nilai 4 BAGUS dan nilai 12 TIDAK BAGUS. Selanjutya kita analisa lagi dari data  yang  tersisa  dan  dapat  dilihat  hasil  data  yang tersisa di bawah ini :

## Tabel 9. Kasus Data yang Tersisa
Node Atribut Nilai Kasus B TB 2.1 TOTAL 16 4 12 Tinggi Air <   126,75 0 0 0 >= 126,75 16 4 12 Salinitas <   25,635 0 0 0 >= 25,635 16 4 12 Suhu <   28,755 2 1 1 >= 28,755 14 3 11 Alkalinita s <   118,075 16 4 12 >= 118,075 0 0 0
Setelah dilakukan analisa terhadap data yang tersisa maka  diambil  kesimpulan  bahwa  pohon  keputusan berhenti sampai disini karena tidak ada sampel yang memenuhi  test  atribute.  Dalam  hal  ini  sebuah  daun
( leaf )  dibuat  dan  dilabeli  dengan  kelas  yang memiliki  sampel  terbanyak.  Pemodelan  pohon keputusan  berakhir  dan  dapat  digambarkan  pohon keputusan seperti gambar 5

## Gambar 5. Hasil Pohon Keputusan Akhir
Setelah  pohon  keputusan  terbentuk  sesuai  pada gambar  di  atas,  maka  akan  dihasilkan  rule  dari pohon keputusan adalah sebagai berikut:
a. If DO < 4,695 Then hasil = TIDAK BAGUS
b. If DO >= 4,695 and pH < 7,49 Then  hasil = TIDAK BAGUS
c. If DO >= 4,695 and pH >= 7,495 Then  hasil = BAGUS

## C.
Evaluasi
Setelah  didapat  model  pohon  keputusan  dan menghasilkan rule seperti tersebut di atas maka akan dilakukan  pengujian  rules  dengan  data  testing sebanyak 17 data.

## Tabel 10. Data Testing
Tinggi Air Salin itas DO pH Suh u Alkali nitas Out put Pred iksi 128,14 25,85 4,64 7,44 28,73 106,72 BAGUS TIDAK BAGUS 129,61 26,35 4,72 7,34 28,7 108,85 BAGUS TIDAK BAGUS 130,5 26,92 4,54 7,48 28,76 108,85 TIDAK BAGUS TIDAK BAGUS 130,27 26,25 4,56 7,46 28,7 109,23 TIDAK BAGUS TIDAK BAGUS 128,19 26,5 4,72 7,49 28,73 106,73 BAGUS TIDAK BAGUS 130,12 26,23 4,64 7,48 28,73 112,5 TIDAK BAGUS TIDAK BAGUS 127,45 26,62 5,09 7,57 29,03 107,23 TIDAK BAGUS BAGUS
DO TIDAK BAGUS pH < 4,695 >=  4,695 BAGUS <  7,495 >=  7,495 TIDAK BAGUS
126,54 26,58 4,88 7,52 29,06 110,19 BAGUS BAGUS 128,85 26,35 4,76 7,53 28,95 111,15 BAGUS BAGUS 127,27 26,58 4,75 7,48 28,77 110,77 TIDAK BAGUS TIDAK BAGUS 127,88 26,57 4,83 7,45 29 111,35 TIDAK BAGUS TIDAK BAGUS 122,58 26,73 4,72 7,6 28,98 118,65 BAGUS BAGUS 124,23 26 4,88 7,63 28,84 121,35 BAGUS BAGUS 119,54 26,42 4,74 7,59 28,82 125,78 BAGUS BAGUS 126,65 27,15 4,71 7,57 29,38 121,54 BAGUS BAGUS 125,5 29,5 4,75 7,57 29,38 119,52 BAGUS BAGUS 127,73 25,88 4,82 7,5 28,63 110,3 BAGUS BAGUS
Pada  tabel  di  atas    menunjukkan  ada  4  data  yang hasil  prediksinya  tidak  tepat,  ditunjukkan  dengan kolom  yang  berwarna  biru.  Untuk  melakukan pengujian maka dihitung akurasi dengan menggunakan  metode Confusion  matrix,  Confusion matrix merupakan  suatu  cara  pengujian  untuk meminimalisir  kesalahan  ( error )  dan    memastikan keluaran  yang  dihasilkan  sesuai  dengan  yang diinginkan. Confusion  matrix menggambarkan  hasil yang benar dan salah dari suatu model klasifikasi .
Tabel 11. Counfusion Matrix data yang diuji
Predicted Class Bagus (11) Tidak Bagus (6) Actual  Class (17) Bagus (11) True Positive (TP) False  Negative (FN) 8 1 Tidak  Bagus (6) False Positive (FP) True Negative (TN) 3 5
Accuracy = (TP + TN)/Total Sampel x 100%
= x 100% = 76,47%
Precision = TP/(TP + FP) x 100%
= x 100% = 72,72%
Recall  = TP/(TP + FN) x 100%
= x 100% = 88,88%
Dari  perhitungan  dengan counfusion  matrix maka dapat  diketahui  nilai accuracy sebesar 76,47% untuk nilai precision sebesar 72,72% dan untuk nilai recall sebesar 88,88%. Dari hasil perhitungan yang dilakukan dapat diketahui hasilnya bahwa klasifikasi hasil  budidaya  udang  vaname  dengan  metode Algoritma  C4.5  termasuk  dalam  kategori Fair classification .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian Sitem Pendukung Keputusan Menentukan Hasil Budidaya Udang Vaname dengan Metode Algoritma C4.5, dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari  hasil  pemodelan  pohon  keputusan  yang terbentuk  diketahui  bahwa  atribut  atau kriteria DO (Disscolved Oxygen) yang paling berpengaruh  terhadap  budidaya  udang vaname.
2. Data-data  hasil  kualitas  air  yang  dianalisa dengan teknik data mining dapat dimanfaatkan  untuk  mendapatkan  informasi yang berguna bagi pihak perusahaan dan dari pemodelan pohon keputusan dengan menggunakan  metode  Algoritma  C4.5 didapatkan  hasil accuracy sebesar  76,47%, precision sebesar  72,72%  dan recall sebesar 88,88%.  Dari  hasil    pengujian  tersebut diketahui  bahwa  klasifikasi  termasuk  dalam kategori Fair Classification .
3. Klasifikasi  dengan  Algoritma  C4.5  dapat digunakan  untuk  pendukung  keputusan  yang dimanfaatkan oleh pihak perusahaan.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Aditya  Wirawan  Dan  Azhari  Azhari.  (2014). Implementasi Metode Fuzzy-Mamdani Untuk Menentukan Jenis Ikan Konsumsi Air Tawar Berdasarkan  Karakteristik  Lahan  Budidaya Perikanan. Journal  Of  Mathematics  And Natural Sciences , 24 (1), 29 – 38.
Badrudin,  (Tim  Perikanan  Wwf-Indonesia).  (2014). Budidaya  Udang  Vaname  Tambak  Semi Intnsif  Dengan  Instalasi  Pengolahan  Air Limbah (Ipal) . Wwf-Indonesia.
Dicky Nofriansyah. (2015). Konsep Data Mining Vs Sistem  Pendukung  Keputusan (1st  Ed.). Yogyakarta: Depublish.
Hermawati, F. A. (2017). Data Mining . Yogyakarta: Putri Chritian.
Lumentut,  H.  B.,  &  Prof.  Sri  Hartati,  M.Sc,  P.  .
(2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk
Memilih Budidaya Ikan Air Tawar Menggunakan Af-Topsis. Etd Ugm , 9 (2).
Nono  Sudarsono,  N.  S.  Dan  R.  H.  (2016).  Sistem Penunjang  Keputusan  Budidaya  Ikan  Air Tawar Di Giri Tirta Cikalang.
Prabowo Pudjo Widodo, Rahmadya Trias Handayanto,  H.  (2013). Penerapan  Data Mining  Dengan  Matlab .  Bandung:  Tekayasa Sains.
Setyorini  Dan  Ratnawati.  (2017).  Optimasi  Hasil
Panen Udang Vanamei Di Tambak Menggunakan  Metode  Fuzzy  Mamdani. Smatika Jurnal , 7 .