## PERANCANGAN DECISION RULE PADA PRODUKSI KULIT KIKIL SAPI DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DI PABRIK TIGA BERSAUDARA

## Bramantiyo Eko Putro, Tatan Saepurohman*
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Suryakancana Jl. Pasir Gede Raya, Cianjur, Indonesia 43216
(Received: June 11, 2020/ Accepted: October 19, 2020)

## Abstrak
Pabrik Tiga Bersaudara merupakan perusahaan yang bergerak di bidang industri makanan dengan produk berupa  kikil  sapi. Persaingan  bisnis  setiap tahunnya semakin  kompetitif, berdasarkan data  Badan Pusat Statistik  menunjukkan  bahwa  persaingan  bisnis  pada  komoditas  daging  sapi  di  Cianjur  mengalami peningkatan.  Persaingan  tersebut  memaksa  perusahaan  mencari  berbagai  alternatif  untuk  unggul. Peningkatan kualitas merupakan salah satu solusi agar dapat bersaing. Penelitian ini bertujuan merancang decision  rule  untuk  produksi  kulit  kikil  sapi  di  pabrik  Tiga  Bersaudara.  Pengumpulan  data  dilakukan dengan cara observasi dan wawancara, diperoleh 110 data proses produksi. Data diolah dengan metode decision  tree menggunakan RapidMiner dan dilakukan perancangan decision  rule. Berdasarkan analisis perancangan decision rule variabel yang perlu dipertimbangkan dalam mementukan kualitas kulit kikil sapi adalah  temperatur air pemasakan, lama pemesanan, volume perendaman air 2 dan 3.  Aturan keputusan yang  terbentuk  adalah  jika  temperatur  pemasakan  ≤  95.75°  C  maka  kita  harus  melihat  data  lamanya pemesanan bahan baku. Jika waktu pemesanan bahan baku ≤ 18,5 hari, hasilnya akan bagus. Anteseden ini  memiliki  konsekuensi  terbaik  yang  menghasilkan  prediksi  benar  48,1%  dengan  tingkat  kemurnian prediksi 100%.
Kata kunci: Decision Tree; Decision Rule; Kualitas; Kikil Sapi

## Abstract
[Decision Rule Design On  Beef Knuckle Production Using  Decision tree Method In Tiga  Bersaudara Factory] Tiga Bersaudara Factory is a company engaged in the food industry with beef knuckles product. Business  competition  is  getting  more  competitive every  year,  based  on  data  from the  Central  Bureau  of Statistics,  it  shows  that  business  competition  for  beef  in  Cianjur  has  increased.  This  competition  forces companies to look for various alternatives to excel. Quality improvement is one solution in order to compete. This study aims to design a decision rule for the production of beef knuckles hides in the Tiga Bersaudara factory. Data collection was carried out by means of observation and interviews, obtained 110 production process data. The data is processed using a decision tree method using Rapid Miner and a decision rule is designed.  Based  on  the  analysis  of  the  decision  rule  design,  the  variables  that  need  to  be  considered  in determining the quality of cow gravel hull are cooking water temperature, ordering time, water immersion volume 2 and 3.The decision rule that is formed is if the cooking temperature is ≤ 95.75 ° C then we must look at the data on the length of ordering the material. If the ordering time for raw materials is ≤ 18.5 days, the result will be good. This antecedent had the best consequence resulting in a true prediction of 48.1% with a predictive purity level of 100%.
Keywords: Decision tree; Decision Rule; Quality; Beef Knuckle

## 1. Pendahuluan
Pabrik  Tiga  Bersaudara  adalah  perusahaan  yang bergerak di bidang industri makanan yang memproduksi
*Penulis Korespondensi.
E-mail: bramantiyo@unsur.ac.id
kulit kikil sapi di Cianjur. Menurut data dari Badan Pusat Statistik (BPS) persaingan bisnis pada komoditas daging sapi  di  Cianjur  cenderung  mengalami  peningkatan.  Hal tersebut ditunjukkan dengan data produksi daging ternak di Kabupaten Cianjur  selama empat tahun terakhir  pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Produksi Daging Sapi Kabupaten Cianjur (BPS, 2016, 2017, 2018, 2019)
Peluang  tersebut  mendorong  persaingan  pelaku usaha  di  Cianjur.  Persaingan  tersebut  memaksa perusahaan  mencari  berbagai  alternatif  untuk  unggul dalam  persaingan.  Salah  satu  yang  dapat  dilakukan perusahaan  agar  dapat  bersaing  adalah  meningkatkan kualitas  hasil  produksinya.  Kualitas  adalah  faktor  kunci untuk tujuan bisnis dari setiap produk pangan pertanian, terutama  dalam  daging  karena  pentingnya  dalam makanan  sebagai  sumber  protein,  vitamin  dan  mineral (Siche  et  al.,  2016;  Velásquez,  Cruz-Tirado,  Siche, Quevedo, 2017).
Sektor manufaktur adalah bisnis di mana kualitas produk  tergantung  pada  proses  produksi  (Belekoukias, Garza-Reyes,    Kumar,  2014).  Pengawasan  produk diimplementasikan  sebagai  jaminan    pada  konsumen bahwa  produk  yang  diterima  konsumen  memiliki  mutu yang  baik.  Oleh  karena  itu,  dengan  melakukan  kontrol dan  pengawasan  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa kegiatan  produksi  dan  operasi  dilakukan  sesuai  dengan apa  yang  direncanakan  dan  jika  penyimpangan  terjadi, maka  penyimpangan  ini  dapat  diperbaiki  sehingga  apa yang diharapkan dapat dicapai (Assauri, 2016).
Pabrik  Tiga  Bersaudara  adalah  perusahaan  yang bergerak di bidang industri makanan yaitu memproduksi kulit kikil. Pabrik Tiga Bersaudara  merupakan  satu dari beberapa produsen kulit kikil yang terdapat di Kabupaten Cianjur.  Menurut  (Ardini    Utami,  2016),  proses produksi kulit kikil dapat disederhanakan sebagai berikut:
1) Proses  perendaman  pertama,  yang  bertujuan mempermudah  pembersihan  bulu  yang  akan dilakukan pada proses kedua.
2) Proses pembersihan bulu.
3) Proses  perendaman  kedua,  yang  bertujuan  untuk membersihkan bulu dan kapur yang masih tersisa.
4) Proses pemasakan/ perebusan.
5) Proses perendaman ketiga, yang bertujuan agar kulit kikil yang sudah matang tidak kering.
Berdasarkan  hasil  penelitian  (Saepurohman Putro,  2019),  pabrik  Tiga  Bersaudara  mengalami permasalahan  pengambilan  keputusan  dalam  proses produksinya.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  tidak konsistennya  ukuran  volume  air  perendaman  1,  jumlah kapur,  volume  air  perendaman  2,  temperatur  air pemasakan,  dan  volume  air  perendaman  3.  Penelitian (Saepurohman  Putro, 2019) juga menunjukkan bahwa produksi kulit kikil sapi di pabrik Tiga Bersaudara masih ditemukan banyak produk cacat. Hal tersebut menunjukkan bahwa pengambilan keputusan pabrik Tiga Bersaudara  saat  proses  produksi  menyebabkan  sulitnya memprediksi  kualitas  akhir  kulit  kikil  sapi.  Hal  ini mengakibatkan kerugian seperti produk yang seharusnya dalam kategori cacat, namun tetap masuk pada kategori produk  yang  baik.  Begitu  pun  sebaliknya  produk  yang dikategorikan  baik  (berkualitas),  namun  termasuk  pada kategori  yang  cacat.  Selain  itu  tidak  adanya  pedoman membuat  pabrik  Tiga  Bersaudara  sulit  mengambil keputusan. Di sisi lain, tidak banyak penelitian mengenai kulit  kikil  sapi  karena  potongan  tersebut  umumnya digunakan di Asia Tenggara dan setiap potongan daging memiliki karakteristik kualitasnya sendiri (Anwer, Khan, Pasha,  Tariq,    Sohaib,  2013;  Putro    Saepurohman, 2020; Valous, Zheng, Sun,  Tan, 2016). Oleh karena itu penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pedoman proses  produksi  yang  harus  dilakukan  oleh  pabrik  Tiga Bersaudara untuk  mendapatkan kualitas kulit kikil  yang baik.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  metodologi Decision  tree . Decision  tree merupakan  sebuah kumpulan decision  nodes ,  yang  terhubung  melalui branches (cabang), membentang ke bawah dari root node sampai berakhir pada leaf nodes (Larose  Larose, 2014). Pengembangan decision  tree dimulai  dari root  node , berdasarkan  konvensi  ditempatkan  di  bagian  atas diagram decision  tree ,  semua  atribut  dievaluasi  pada decision  node ,  dengan  tiap outcome yang  mungkin menghasilkan cabang.  Setiap hasil  yang  memungkinkan menghasilkan percabangan dan setiap percabangan akan mengarah kepada decision  node yang  lain atau berakhir pada leaf node (Hadi, 2017). Teknik ini telah diterapkan pada  penelitian  kualitas  makanan  yang  beragam, terutama  pada  tugas  prediksi  dan  klasifikasi  seperti memprediksi  bobot  ternak  (Ali  et  al.,  2015),  cacat manufaktur  (Kim,  Oh,  Jung,    Kim,  2018),  atau memprediksi  parameter  kualitas  untuk  menilai  daging (Ropodi, Pavlidis, Mohareb, Panagou,  Nychas, 2015). Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini meliputi: 1. Tahap pengumpulan data dilakukan dengan wawancara dan observasi. Data  yang  diperoleh  dari
hasil  wawancara  adalah  penilaian  kriteria  kualitas akhir kikil berdasarkan tekstur dan warna akhir. Data yang dikumpulkan secara langsung melalui observasi adalah  selama  tiga  bulan  dengan  jumlah  110  data. Data  atribut  tersebut  sebagai  berikut:  negara  asal bahan  baku,  waktu  pemesanan,  volume  air perendaman  pertama,  jumlah  kapur,  volume  air perendaman kedua, suhu air rebusan, tekstur masak, volume air perendaman ketiga.
2. Data prepocessing yang dilakukan adalah pengecekan missing  values dan outlier s  data dengan bantuan perangkat lunak Rapidminer. 3. Membagi  data  menjadi training  data  set dan testing data  set ,  tahap  ini  memilih  data  secara  acak  untuk menjadi train  data dan test  data . Train  data , adalah data yang dipilih menjadi test data secara acak adalah sebanyak 30%.
4. Model Pohon keputusan, model decision tree dengan algoritma  C5.0  pada  penelitian  ini  diperoleh  dengan bantuan  perangkat  lunak  Rapidminer.  Strategi pengembangan decision  tree dengan  menggunakan Algoritma  C5.0  adalah  sebagai  berikut  (Dalbergio, Hayati,  Nasution, 2019):
a. Langkah  pertama  untuk  membangun  pohon keputusan  yaitu  pemilihan  atribut  akar,  dengan menghitung nilai gain dengan menggunakan:
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑚 𝑖=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (1)
dengan:
 S: Himpunan kasus
 S i : Himpunan kasus pada partisi ke- I  A: Atribut
 m: Jumlah partisi
 |S i |: Jumlah kasus pada partisi ke- I
Sebelum mendapatkan nilai gain dicari terlebih dahulu nilai entropy menggunakan:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = − ∑ 𝑝 𝑖 2 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 (2) dengan:
 S: Himpunan kasus
 p i : Proporsi dari S i terhadap S
b. Menentukan  cabang  masing-masing  atribut dengan  cara  yang  sama  seperti  mencari  atribut akar.
c. Kelas  dibagi  dalam  cabang  dan  apabila  cabang mempunyai  dua  kelas  maka  yang  dipilih  kelas yang  terbanyak  dan  proses  diulang  untuk masing-masing cabang sampai semua kelas pada cabang memiliki kelasnya masing-masing.
5. Uji  kebaikan  model,  model  pohon  keputusan  yang diperoleh  selanjutnya  diuji  kebaikan  modelnya dengan data  test  set .  Ukuran  kebaikan  model  pada
penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut  (Barbosa, Nacano, Freitas, Batista,  Barbosa, 2014):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (3) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = (𝑇𝑃) (𝑇𝑃+𝐹𝑁) (4) 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓𝑖𝑡𝑎𝑠 = (𝑇𝑁) (𝑇𝑁+𝐹𝑃) (5)
Keterangan:
 TP = True Positive
 TN = True Negatives
 FP = False Positive
 FN = False Negative
6. Perancangan decision  rule ,  adalah  uraian  penjelasan yang merepresentasikan sebuah pohon keputusan.
Selanjutnya pada tahap ketiga analisis, berdasarkan  dari  hasil  pengolahan  data  maka  dilakukan analisa  sesuai  dengan  metode  yang  digunakan  yaitu decision tree . Terakhir yaitu tahap kesimpulan dan saran. Tahap  ini  akan  dilakukan  menarik  kesimpulan  secara umum  menurut  hasil  yang  telah  dilakukan  dan  sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  diperoleh  dari  pengamatan  secara  manual selama  tiga  bulan  dengan  total  110  data.  Jumlah  atribut adalah 8, yaitu sebagai berikut: negara asal bahan baku, lama  pemesanan,  volume  air  perendaman  pertama, jumlah  kapur,  volume  air  perendaman  kedua,  suhu  air pemasakan,  tekstur  pemasakan,  volume  air  perendaman ketiga,  dan  1  kelas  atribut  yaitu  kualitas  akhir  yang menilai dari tekstur dan warna akhir.

## Data Preprocessing
Data
preprocessing bertujuan untuk meminimalkan GIGO ( Garbage-In-Garbage-Out ). Data mining sering berkaitan dengan data yang belum pernah dilihat  selama  bertahun-tahun,  sehingga  banyak  data yang  berisi  nilai-nilai  bidang  yang  telah  kadaluwarsa, tidak  lagi  relevan,  atau  hilang  (Larose,  2014).  Sebelum dilakukan  pengolahan  dengan  metode decision  tree , dilakukan prepocessing data dengan beberapa tahapan.

## Missing Values
Missing  value adalah  nilai  atribut  yang  tidak dikenal  (kosong)  atau  hilang  (Ilham,  2020).  Pada  tahap ini  dilakukan  pemeriksaan missing  values dengan menampilkan  statistik  deskriptif  dari  data.  Gambar  2 menunjukkan bahwa parameter (variabel) tidak ditemukan  adanya missing  values yaitu  dengan  nilai kosong. Berdasarkan hasil pemrosesan data menunjukkan
bahwa  seluruh  variabel  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  olah data lebih lanjut

## Outliers
Outlier adalah  nilai  ekstrem  yang  berlawanan dengan  tren  data  (Larose,  2014).  Oleh  karena  itu  data tersebut perlu untuk tidak diikutsertakan dalam olah data
yang  lebih  lanjut  (Devi    Devi,  2016).  Tahap  ini dilakukan  dengan  menampilkan  plot  kotak  semua variabel.  Berdasarkan  analisis  menggunakan boxplot yang terbentuk tidak ditemukan adanya outlier . Plot dari masing-masing variabel dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 3.
Negara asal Volume perendaman 1 Jumlah kapur Volume perendaman 2 Suhu air pemasakan Volume perendaman 3 Tekstur pemasakan Lama pemesanan
Kualitas akhir Gambar 3 . Boxplot
Gambar 2. Data Deskriptif

## Model Decision Tree
Model decision  tree yang  dihasilkan  dengan bantuan Rapidminer pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar  4 .  Faktor-faktor  penting  yang  mempengaruhi model berdasarkan C5.0 adalah sebagai berikut suhu air pemasakan,  waktu  pemesanan,  volume  air  perendaman kedua,  dan  volume  air  perendaman  ketiga.  Berdasarkan hasil  olah  data,  faktor  yang  terpilih  sebagai root  node adalah suhu air rebusan.
Model  pohon  keputusan  menunjukkan  bahwa untuk memprediksi kualitas kulit kikil sapi, hal terpenting adalah memeriksa proses pemasakan. Kontrol pada tahap ini dapat menentukan apakah kualitas produksi kulit kikil sapi  akan  baik,  cukup,  atau  buruk  (cacat).  Volume perendaman  pertama  tidak  muncul  dalam  model  pohon keputusan.  Hasil  tersebut  dapat  diperoleh  karena  proses perendaman pertama dan kedua dianggap sama. Nilai dari data  dua  proses tersebut  yang  hampir  sama,  sekitar  400 liter  air.  Sedangkan  volume  proses  perendaman  ketiga adalah  proses  perendaman  akhir  dengan  tempat perendaman yang sangat berbeda dan volume sekitar 800 liter.

## Uji Kebaikan Model
Model pohon keputusan yang diperoleh selanjutnya diuji kebaikan modelnya dengan data test set . Confusion  matrix dapat  digunakan  sebagai  uji  kualitas classifier algoritma C5.0. Oleh karena itu, untuk dataset ini terdapat tiga kelas sehingga diperoleh 3x3 confusion matrix yang ditunjukkan masing-masing pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Confusion Matrix Hasil Tes C5.0 Predicted Class Total Good Enough Bad Good 16 4 0 20 Enough 4 6 1 11 Bad 0 1 1 2 20 11 2 33
Tabel  1 menunjukkan  bahwa  ada  20  data  (70%) dapat  diklasifikasikan  dengan  benar,  sedangkan  10  data (30%) diklasifikasikan secara keliru dari 33 set data uji. Ini menunjukkan bahwa C5.0 memberikan akurasi yang layak dengan nilai akurasi 70%. Jumlah kesalahan yang menyebabkan  penurunan  akurasi  terjadi  dalam  kondisi false positive .
Tabel 2 . Ukuran Kebaikan Model
Ukuran kebaikan model Akurasi Sensitivitas Spesitivitas C5.0 70% 80% 83%
Tabel  2 menyajikan  akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas  untuk  algoritma  C5.0.  Model  pohon menjelaskan faktor terpenting yang dapat membantu Tiga Bersaudara  dalam  menghasilkan  kulit  kikil  sapi berkualitas  lebih  baik. Tabel  2 juga  menunjukkan sensitivitas  untuk  C5.0  sekitar  80%  dan  spesifisitas dengan  nilai  83%.  Model  klasifikasi  yang  baik  harus memiliki tingkat sensitivitas dan  spesifisitas  yang dapat diterima, tetapi apa yang dianggap dapat diterima sangat bervariasi   pada   konteks   penelitian   tersebut  (Larose,
Gambar 4 . Model Decision tree
2014).  Oleh  karena  itu  model decision  tree pada penelitian ini dinyatakan memiliki cukup sensitivitas dan spesifisitas.

## Analisis Model Keputusan
Model  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dapat diterima.  Hal  ini  dikarenakan  berdasarkan  kondisi lapangan pada proses pemasakan pabrik Tiga Bersaudara tidak  mempunyai  alat  pengukur  suhu  dan  bahan  bakar yang  digunakan  masih  tradisional  yaitu  menggunakan kayu bakar yang terlihat pada Gambar 5 . Suhu air sangat berpengaruh terhadap kualitas akhir kulit kikil, jika suhu terlalu  rendah  atau  kurang  dari  suhu  yang  disarankan maka kualitas akhir kulit kikil tidak matang atau tekstur keras.  Namun  apabila  suhu  air  terlalu  panas  pun  akan menyebabkan  kualitas  kulit  kikil  tidak  baik,  yakni kualitas kulit akan lembek.
Selain  itu,  berdasarkan  hasil  wawancara  kepada pemilik  pabrik  menyatakan  bahwa  kualitas  bahan  baku kulit  kikil  yang  baik  salah  satunya  diimpor  dari  negara Turki dan Spanyol. Oleh karena  itu bahan  baku periode lama  pemesanan  akan  sangat  mempengaruhi  kualitas bahan  baku  kulit  kikil  sapi  yang  akan  diolah.  Lama pemesanan  menjadi  faktor  yang  penting  dikarenakan tidak tentunya waktu kedatangan bahan baku dari mulai dipesan sampai dengan tiba di pabrik. Waktu terpendek dari lama pemesanan membutuhkan sekitar satu minggu.
Terakhir yaitu volume air perendaman, berdasarkan  kondisi  secara  nyata  tidak  mempunyai standar batasan air pada perendaman. Proses perendaman dapat  dilihat  pada Gambar  6 .  Pabrik  Tiga  Bersaudara hanya menggunakan keyakinan dan kebiasaan kerja para karyawan.  Volume  air  perendaman  sangat  berpengaruh terhadap  kualitas  akhir  kulit.  Apabila  terlalu  banyak  air akan menyebabkan penyerapan air pada kulit yang terlalu banyak  sehingga  kualitas  akhir  kulit  akan  buruk  dan teksturnya akan lembek.

## Perancangan Decision Rule
Hal yang menarik dalam decision tree adalah pada interpretasinya,  khususnya  yang  berkaitan  dengan decision rule. Contoh pada decision tree C5.0 kita dapat
membuat decision  rule . Decision  rule ini  terbentuk  jika terdapat  penyebab,  maka  terdapat  akibat. Decision  rule akan ditunjukkan pada Tabel 3 .
Decision rule untuk menghasilkan kulit kikil sapi yang berkualitas dapat dijelaskan lebih lanjut. Jika suhu pemasakan    97.5  °  C  maka  kualitasnya  akan  buruk. Antecedent ini  memiliki  konsekuensi  sekitar  6,5% prediksi  benar  bahwa  kualitas  kulit  kikil  sapi  akan berkualitas  buruk. Rule ini  memiliki  keyakinan  100% dimana  prediksi  benar  tersebut  murni.  Artinya  ada kemungkinan terjadinya cacat 6,5% pada proses produksi jika temperatur pemasakan  melebihi 97,5 ° C. Cacat ini terjadi  karena  proses  pemasakan  yang  terlalu  matang sehingga tekstur kulit kikil sapi terlalu lunak. Dinyatakan sebelumnya  bahwa  jenis dan potongan daging  memiliki karakteristik kualitas yang berbeda (Putro Saepurohman,  2020).  Walaupun  terdapat  perbedaan karakteristik  dan  penyebab,  namun  hasil  penelitian  ini menunjukkan  kesamaan  dengan  penelitian  sebelumnya yaitu  bagaimana  variasi suhu akan  menentukan kualitas daging  (Gagaoua,  Monteils,    Picard,  2019;  Li  et  al., 2012;  Mir,  Rafiq,  Kumar,  Singh,    Shukla,  2017). Antecedent ini  merupakan  salah  satu  pedoman  penting yang harus diperhatikan untuk pabrik Tiga Bersaudara.
Sebaliknya,  jika  suhu  memasak  ≤  97,5°  C  maka pantau  suhu  pemasakan.  Jika  suhu  pemasakan  masih berkisar  95,75°  -  97,5°  C  untuk  beberapa  waktu  maka kualitasnya akan cukup. Antecedent ini adalah pedoman terpenting  kedua  untuk  dipertimbangkan.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  terdapat  konsekuensi  23,4% prediksi  benar  bahwa  kualitas  kulit  kikil  akan  cukup. Kemurnian  konsekuensinya  tersebut  cukup  tinggi  yaitu sekitar  94%  prediksi  benar  tersebut  murni.  Dapat disimpulkan  bahwa  terdapat  produk  akhir  yang  cukup tinggi dengan kualitas kelas yang tidak baik. Produk akhir ini mengalami masalah yang sama dengan pendahulunya yaitu suhu pemasakan.
Selanjutnya  jika  temperatur  pemasakan  ≤  95,75° C  maka  kita  harus  melihat  data  lamanya  pemesanan bahan  baku.  Jika  waktu  pemesanan  bahan  baku  ≤  18,5 hari,  hasilnya  akan  bagus. Antecedent  ini memiliki konsekuensi terbaik yang  menghasilkan  48,1%  prediksi
Gambar 5 . Proses Pemasakan
Gambar 6 . Proses Perendaman
benar bahwa kualitas kulit kikil sapi akan baik. Selain itu antecedent ini 100% murni memprediksi benar sehingga tidak  ada  prediksi  benar  lainnya  kecuali  kualitas  yang baik.  Pabrik  Tiga  Bersaudara  harus  memastikan  proses pemasakan  pada  suhu  yang  sesuai  dan  memiliki  bahan baku  yang  segar  untuk  mendapatkan  kualitas  kulit  kikil sapi yang baik. Hasil penelitian ini mendukung penelitian sebelumnya  yang  mempertimbangkan umur bahan baku dalam memprediksi kualitas daging. Waktu pemotongan yang  tepat  untuk  bahan  bakunya  akan  menghasilkan kualitas daging yang lebih baik (Ekiz, Baygul, Yalcintan, Ozcan, 2020; Gagaoua et al., 2019; Monteils  Sibra, 2019).  Meskipun  dalam  penelitian  ini  bahan  baku didatangkan dari luar negeri sehingga perlu mempertimbangkan  total  waktu  pemotongan,  waktu pengiriman, dan waktu penyimpanan hingga diproduksi. Pedoman  ini  akan  memberi  Tiga  Bersaudara  jumlah aman dalam produksinya.
Sebaliknya,  jika  pemesanan    18,5  hari,  perlu dilakukan  pengecekan  kembali  suhu  pemasakan.  Jika temperatur  pemasakan  ≤  95,125  °  C  maka  kualitasnya sudah baik tetapi jika temperatur pemasakan  95,125 ° C  maka  periksa  data  volume  perendaman  kedua.  Jika volume perendaman kedua ≤ 478,655 liter maka kualitas kulit kikil sapi akan baik. Meskipun antecedent tersebut memprediksi  kualitas  yang  baik  tetapi  memiliki persentase  yang  rendah  pada  prediksi  yang  benar  yaitu hanya  sekitar  2-5%.  Hasil decision  rule memastikan bahwa antecedent tersebut  memiliki  konsekuensi  murni 100%.  Penelitian  ini  mendukung  penelitian  sebelumnya
tentang  pengaruh  daya  tampung  air  terhadap  kualitas daging  (Kamruzzaman,  El  Masry,  Sun,    Allen,  2012; Mir et al., 2017; Santana et al., 2018). Proses perendaman kulit  kikil  sapi  tidak  dapat  dihindari  karena  bertujuan membersihkan  bahan  baku.  Proses  ini  mempengaruhi indikator kapasitas penyimpanan air dari kulit kikil sapi. Decision  tree dan decision  rule menunjukkan  bahwa kadar  air  yang  bervariasi  pada  proses  akan  menentukan kualitas akhir dari kulit kikil sapi.
Terakhir, meskipun volume perendaman kedua 478,655  liter,  volume  perendaman  ketiga  tetap  perlu dikontrol. Jika volume pencelupan ketiga ≤ 838,230 liter, hasilnya akan mencukupi, tetapi jika volume pencelupan ketiga    838,230,  kualitas  produk  akhir  akan  baik. Meskipun antecedent tersebut  memiliki  prediksi  benar hanya  sekitar  6-8%  tetapi  tingkat  kemurniannya  cukup bervariasi.  Terlebih  lagi  prediksi  kualitas  baik  hanya memiliki 50% prediksi benar yang murni.

## Implikasi Manajerial
Hasil  analisis  interpretasi  berdasarkan  model pengambilan  keputusan  dalam  proses  pemasakan terdapat  permasalahan  yaitu  temperatur  air  pemasakan. Hal  tersebut  dikarenakan  tidak  adanya standard temperatur air pada proses pemasakan. Hal tersebut juga dikarenakan  pabrik  Tiga  Bersaudara  tidak  mempunyai alat  untuk  mengukur  suhu  air.  Selain  itu  untuk  proses pemasakan pabrik Tiga Bersaudara masih menggunakan alat  tradisional  yaitu  menggunakan  pembakaran  kayu sehingga besar kecilnya api tidak bisa konstan. Sebaiknya
Tabel 3 . Decision Rule Antecedent Consequent Support Confidence Jika temperatur air pemasakan  97,5°C Kualitas kulit kikil buruk 6,5% 1.00 Jika temperatur air pemasakan 95,75°C – 97,5 Kualitas kulit kikil cukup 23,4% 0.94 Jika temperatur air pemasakan ≤ 97,5°C dan temperatur air pemasakan ≤ 95,75°C dan lama pemesanan ≤ 18,5 hari Kualitas kulit kikil baik 48,1% 1.00 Jika temperatur air pemasakan ≤ 97,5°C dan temperatur air pemasakan ≤ 95,75°C dan lama pemesanan  18,5 hari dan temperatur pemasakan ≤ 95,125°C Maka kualitas kulit kikil baik 5,2% 1.00
Jika temperatur air pemasakan ≤ 97,5°C dan temperatur air pemasakan ≤ 95,75°C dan lama pemesanan  18,5 hari dan temperatur pemasakan  95,125°C dan volume perendaman 2 ≤ 478,655 liter Maka kualitas kulit kikil baik 2,6% 1.00
Jika temperatur air pemasakan ≤ 97,5°C dan temperatur air pemasakan ≤ 95,75°C dan lama pemesanan  18,5 hari dan temperatur pemasakan  95,125°C dan volume perendaman 2 478,655 liter dan volume perendaman ≤ 838,230 liter Maka kualitas kulit kikil cukup 6,5% 1.00
Jika temperatur air pemasakan ≤ 97,5°C dan temperatur air pemasakan ≤ 95,75°C dan lama pemesanan  18,5 hari dan temperatur pemasakan  95,125°C dan volume perendaman 2 478,655 liter dan volume perendaman  838,230 liter Maka kualitas kulit kikil akan baik 7,8% 0.50
pabrik  Tiga  Bersaudara  mempunyai  alat  pengukur  suhu dan  menggunakan  pembakaran  kompor  gas,  agar  api yang  dihasilkan  dalam  pemasakan  dalam  keadaan konstan. Sehingga dengan melakukan hal tersebut maka temperatur  air  pemasakan  dapat  diatur  pada  suhu 95,75°C  sehingga  menghasilkan kualitas kulit kikil  sapi yang  baik.  Contoh  kompor  gas  dan  alat  pengukur  suhu yang  dapat  digunakan  pada  proses  pemasakan  dapat dilihat pada Gambar 7 dan 8 . Selain  itu  yang  menjadi  pertimbangan  agar kualitas kulit kikil menghasilkan kualitas yang baik yaitu lama  pemesanan  dan  proses  perendaman.  Berdasarkan data penelitian lama pemesanan terpendek adalah bahan baku yang diperoleh dari negara Turki dan Spanyol yaitu satu  minggu.  Hal  tersebut  dilandasi  hasil  dari  model pengambilan  keputusan  bahwa  lama  pemesanan  yang kurang dari 18 hari akan menghasilkan kualitas kulit kikil sapi yang lebih baik. Oleh karena itu diperlukan optimasi proses pemesanan bahan baku.
Terakhir  yaitu  pada  volume  air  perendaman  dua dan tiga, sebaiknya pabrik Tiga Bersaudara menggunakan  panduan  pengambilan  keputusan  dengan cara volume air perendaman 2  478,665 liter air. Untuk melakukan proses perendaman 2 dengan panduan volume air  478,665  liter  mudah untuk dilakukan. Pabrik  Tiga Bersaudara dapat menyiapkan dan mengukur drum yang kosong  dengan  ketinggian  yang  memberikan  batas volume  478,665  liter.  Drum  tersebut  diberikan  tanda berwarna  kuning  untuk  mempermudah  sebagai  batasan pengisian air. Hal tersebut juga dapat dilakukan pada tong yang  dipergunakan  dalam  proses  perendaman  3. Mekanisme  tersebut  diharapkan  mempengaruhi  kualitas akhir produk kulit kikil yang diharapkan kualitasnya baik.

## 4. Kesimpulan
Pedoman  proses  produksi  yang  perlu  diterapkan oleh pabrik Tiga Bersaudara untuk mendapatkan kualitas kulit  kikil  yang  baik.  Berdasarkan  analisis  perancangan decision  rule ,  terdapat  beberapa  variabel  yang  perlu dipertimbangkan  yaitu  pada  temperatur  air  pemasakan, lama pemesanan, volume perendaman air 2 dan 3. Dalam makalah  ini  algoritma  C5.0  memproduksi  model klasifikasi  untuk  memprediksi  kulit  kikil  sapi  dengan
akurasi yang cukup baik yaitu sekitar 70%. Decision rule paling  baik  adalah  jika  temperatur  air  pemasakan  ≤ 97,5°C  dan  temperatur  air  pemasakan  ≤  95,75°C  dan lama  pemesanan  ≤  18,5  hari  dengan  prediksi  benar sebesar 48% dan tingkat kemurnian 100%. Pedoman ini akan membantu pabrik kulit kikil sapi untuk menentukan pengukuran  yang  tepat  dan  konsisten  dalam  proses produksi dengan atribut penting untuk menjaga kualitas

## 5. Daftar Pustaka
Ali, M., Eyduran, E., Tariq, M. M., Tirink, C., Abbas, F.,
Bajwa, M. A., … Jan, S. (2015). Comparison of artificial  neural  network  and  decision  tree algorithms used for predicting live weight at post weaning period from some biometrical characteristics  in  harnai  sheep. Pakistan  Journal of Zoology , 47 (6), 1579–1585.
Anwer, M., Khan, M. I., Pasha, I., Tariq, M. R.,  Sohaib, M. (2013). Quality assessment of meat in relation to colour and muscle fiber types. Pakistan Journal of Food Sciences , 23 (2), 80–86. Ardini,  S.,    Utami,  D.  B.  K.  (2016).  STUDI KANDUNGAN  FORMALIN  PADA  KIKIL  DI PASAR WAGE KECAMATAN PURWOKERTO TIMUR KABUPATEN BANYUMAS TAHUN 2016. Keslingmas , 35 (3),
152–337. Retrieved from http://ejournal.poltekkes- smg.ac.id/ojs/index.php/keslingmas/issue/view/8
4
Assauri,  S.  (2016). Manajemen  Produksi  dan  Operasi (3rd ed.). Jakarta: RajaGrafindo Persada.
Barbosa, R. M., Nacano, L. R., Freitas, R., Batista, B. L., Barbosa, F. (2014). The Use of Decision Trees and Na??ve Bayes Algorithms and Trace Element Patterns for Controlling the Authenticity of Free- Range-Pastured  Hens’  Eggs. Journal  of  Food Science , 79 (9), C1672–C1677.
https://doi.org/10.1111/1750-3841.12577 Belekoukias, I., Garza-Reyes, J. A.,  Kumar, V. (2014). The  impact  of  lean  methods  and  tools  on  the operational performance of manufacturing organisations. International       Journal       of
Gambar 7 . Contoh Kompor Gas untuk Proses
Pemasakan (WINN, n.d.)
Gambar 8 . Contoh Alat Pengukur Suhu untuk Proses Pemasakan (Benetech, n.d.)
Production Research , 52 (18), 5346–5366.
https://doi.org/10.1080/00207543.2014.903348
Benetech. (n.d.). Infrared thermometer GM320. Retrieved October 28, 2020, from http://www.benetechco.net/en/products/infrared- thermometer-gm320.html BPS.  (2016).  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  Angka  2016. Retrieved October 28, 2020, from https://jabar.bps.go.id/publication/2016/07/15/22 97a52073f5f32eca26eb8a/provinsi-jawa-barat- dalam-angka-2016.html BPS.  (2017).  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  Angka  2017. Retrieved October 28, 2020, from
https://jabar.bps.go.id/publication/2017/08/12/62
379e17bcc20052a7991d35/provinsi-jawa-barat- dalam-angka-2017.html BPS.  (2018).  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  Angka  2018. Retrieved October 28, 2020, from https://jabar.bps.go.id/publication/2018/08/16/d8 b96de222796402938666e4/provinsi-jawa-barat- dalam-angka-2018.html
BPS.  (2019).  Provinsi  Jawa  Barat  dalam  Angka  2019.
Retrieved October 28, 2020, from
https://jabar.bps.go.id/publication/2019/08/16/b0 a6b953b76cbe2239dc912d/provinsi-jawa-barat- dalam-angka-2019.html
Dalbergio, D., Hayati, M. N.,  Nasution, Y. N. (2019). Klasifikasi Lama Studi Mahasiswa Menggunakan Metode  C5.0  pada  Studi  Kasus  Data  Kelulusan Mahasiswa  Fakultas  Matematika  Dan  Ilmu Pengetahuan  Alam  Universitas  Mulawarman Tahun  2017. Prosiding  Seminar  Nasional Matematika,  Statistika,  Dan  Aplikasinya  2019 , 1 (1), 36–42.
Devi, R. D. H.,  Devi, M. I. (2016). Outlier detection algorithm  combined  with  decision  tree  classifier for early diagnosis of breast cancer. International Journal  of  Advanced  Engineering  TEchnology , 7 (2), 93–98.
Ekiz, B., Baygul, O., Yalcintan, H.,  Ozcan, M. (2020). Comparison  of  the  decision  tree,  artificial  neural network  and  multiple  regression  methods  for prediction of carcass tissues composition of goat kids. Meat Science , 161 . https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2019.108011 Gagaoua, M., Monteils, V.,  Picard, B. (2019). Decision tree,  a  learning  tool  for  the  prediction  of  beef tenderness  using  rearing  factors  and  carcass characteristics. Journal of the Science of Food and Agriculture , 99 (3), 1275–1283.
https://doi.org/10.1002/jsfa.9301
Hadi,  F.  (2017).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Menganalisa  Pemberian  Pinjamana  Dengan Menggunakan  Metode  Algoritma  C5  .  0  (  Studi Kasus :  Koperasi  Jasa  Keuangan  Syariah Kelurahan Lambung Bukik ). Jurnal KomTekInfo ,
4 (2), 214–223.
Ilham,  A.  (2020).  HYBRID  METODE  BOOSTRAP DAN TEKNIK IMPUTASI PADA METODE C4- 5  UNTUK  PREDIKSI  PENYAKIT  GINJAL KRONIS. Statistika , 8 (1), 43–51. Retrieved from https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/arti cle/view/5765
Kamruzzaman, M., ElMasry, G., Sun, D. W.,  Allen, P. (2012).  Prediction  of  some  quality  attributes  of lamb  meat  using  near-infrared  hyperspectral imaging  and  multivariate  analysis. Analytica Chimica Acta , 714 , 57–67. https://doi.org/10.1016/j.aca.2011.11.037
Kim,  A.,  Oh,  K.,  Jung,  J.  Y.,    Kim,  B.  (2018). Imbalanced  classification  of manufacturing quality  conditions  using  cost-sensitive  decision tree ensembles. International Journal of Computer Integrated Manufacturing , 31 (8), 701– 717.
https://doi.org/10.1080/0951192X.2017.1407447 Larose,  D.  T.  (2014). Discovering  Knowledge  in  Data: An  Introduction  to  Data  Mining,  2nd  Edition  - Daniel  T.  Larose . Wiley .  Retrieved  from http://as.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/produ ctCd-0470908742.html
Larose, D. T.,  Larose, C. D. (2014). DISCOVERING KNOWLEDGE IN DATA An Introduction to Data Mining  Second  Edition  Wiley  Series  on  Methods and Applications in Data Mining . Li, C., Liu, D., Zhou, G., Xu, X., Qi, J., Shi, P.,  Xia, T. (2012).  Meat  quality  and  cooking  attributes  of thawed pork with different low field NMR T 21.
Meat Science , 92 (2), 79–83.
https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2011.11.015 Mir, N. A., Rafiq, A., Kumar, F., Singh, V.,  Shukla, V. (2017).  Determinants  of  broiler  chicken  meat quality  and  factors  affecting  them:  a  review. Journal of Food Science and Technology , 54 (10), 2997–3009.  https://doi.org/10.1007/s13197-017- 2789-z
Monteils,  V.,    Sibra,  C.  (2019).  Identification  of combinations  of  influential  rearing  practices applied  during  the  heifers’  whole  life  on  the carcass  quality  by  the  decision  tree  method.
Livestock Science , 230 .
https://doi.org/10.1016/j.livsci.2019.103823 Putro, B. E.,  Saepurohman, T. (2020). A Classification Approach  to  Predicting  Beef  Knuckle  Quality using  the  Decision  Tree  and  Naïves  Bayes Method: Case Study: Tiga Bersaudara Factory. In 2020  IEEE  7th  International  Conference  on Industrial Engineering  and Applications (ICIEA)
(pp. 779–783). IEEE.
https://doi.org/10.1109/ICIEA49774.2020.91020 19
Ropodi, A. I., Pavlidis, D. E.,  Mohareb, F.,  Panagou,  E.
Z.,  Nychas, G. J. E. (2015). Multispectral image analysis  approach  to  detect  adulteration  of  beef and  pork  in  raw  meats. Food  Research International , 67 , 12–18. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2014.10.032
Saepurohman,  T.,    Putro,  B.  E.  (2019).  Analisis Principal  Component  Analysis  (PCA)  Untuk Mereduksi  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi Kualitas Kulit Kikil Sapi. In Prosiding Seminar Konferensi  Nasional  IDEC (p.  C01.1-C01.10). Surakarta:  Universitas  Sebelas  Maret.  Retrieved from https://idec.ft.uns.ac.id/prosiding2019
Santana,  E.  J.,  Geronimo,  B.  C.,  Mastelini,  S.  M., Carvalho,  R.  H.,  Barbin,  D.  F.,  Ida,  E.  I., Barbon,  S.  (2018).  Predicting  poultry  meat characteristics  using  an  enhanced  multi-target regression method. Biosystems Engineering , 171 , 193–204.
https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.04.
023
Siche,  R.,  Vejarano,  R.,  Aredo,  V.,  Velasquez,  L.,
Saldaña, E.,  Quevedo, R. (2016). Evaluation of Food  Quality  and  Safety  with  Hyperspectral Imaging (HSI). Food Engineering  Reviews , 8 (3), 306–322. https://doi.org/10.1007/s12393-015- 9137-8
Valous, N. A., Zheng, L., Sun, D. W.,  Tan, J. (2016). Quality  Evaluation  of  Meat  Cuts.  In Computer Vision  Technology  for  Food  Quality  Evaluation: Second  Edition (pp.  175–193).  Elsevier  Inc. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-802232- 0.00007-4
Velásquez, L., Cruz-Tirado, J. P., Siche, R.,  Quevedo, R.  (2017).  An  application  based  on  the  decision tree  to  classify  the  marbling  of  beef  by hyperspectral imaging. Meat Science , 133 , 43–50. https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2017.06.002 WINN. (n.d.). COMMERCIAL STOVE HIGH PRESSURE W-5A. Retrieved October 28, 2020, from https://winngas.com/commercial-stove/w- 5a-8997020191035