## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861

## Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Jumlah Produksi Kelapa Sawit
Rahma Yuni * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatra Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* rahmayuni195@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: rahmayuni195@gmail.com
Abstrak− Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas penting di Indonesia saat ini dan memiliki prospek pengembangan yang  cukup  menjanjikan,  Pt.  Toton  Usaha  Mandiri  merupakan  perkebunan  kelapa  sawit,  perkebunan  kelapa  sawit  sangat menguntungkan  sehingga  banyak  hutan  di  konversi  menjadi  perkebunan  kelapa  sawit,  walaupun  kelapa  sawit  sangat menguntungkan tapi sangat sulit dalam menentukan jumlah produksi minyak sawit kedepannya, oleh karena itu penulis akan melakukan prediksi jumlah produksi minyak sawit kedepan dengan faktor yang mempengaruhi produksi minyak sawit antara lain permintaan, penawaran, efisiensi produksi dan variable - variabel yang berhubungan dengan produksi kelapa sawit seperti total pendapatan, total pasokan dan total permintaan diperlukan untuk mencapai tingkat produksi yang baik. Salah satu cara memprediksi laju produksi minyak sawit adalah dengan menggunakan metode C4.5. Algortima C4.5 adalah algoritma yang mampu  membentuk  sebuah  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  kemudian  akan  menghasilkan  sebuah  pengetahuan baru. Pada atribut targer jumlah produksi kelapa sawit seperti Memuaskan dan Tidak Memuaskan. Analisa  yang digunakan adalah  Algoritma  C4.5  yang  memiliki  sampel  data  sebanyak  54  data  dari  tahun  2019  sampai  2023  bulan  Juni.  Dengan pengolahan data menggunakan aplikasi Rapid Miner didapat nilai akurasi sistem sebesar 96.30% dan prediksi tidak memuaskan adalah 16 dan prediksi memuaskan adalah 36 dengan nilai precision sebesar 94.12% dan nilai recall sebesar 97.30%.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma C4.5; Kelapa Sawit
Abstract− Palm oil is one of the important commodities in Indonesia today and has quite promising development prospects, Pt. Toton Usaha Mandiri is an oil palm plantation, oil palm plantations are very profitabel so many forests are being converted into  oil  palm  plantations,  even  though  oil  palm  is  very  profitabel,  it  is  very  difficult  to  determine  the  amount  of  palm  oil production in the future, therefore the author will predict the amount of palm oil production going forward with factors that influence palm oil production including demand, supply, production efficiency and variables related  to palm oil production such as total income, total supply and total demand needed to achieve good production levels. One way to predict the rate of palm oil production is to use the C4.5 method. The C4.5 algorithm is an algorithm that can form a decision tree, where the decision tree will then produce new knowledge. In the target attribute, the amount of palm oil production is Satisfactory and Not Satisfactory. The analysis used is the C4.5 Algorithm which has a data sample of 54 data from 2019 to 2023 June. By processing the data using the Rapid Miner application, the system accuracy value was 96.30% the unsatisfactory prediction was 16 and the satisfactory prediction was 36 with a precision value of 94.12% and a recall value of 97.30%.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Palm Oil

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  (Elaeis  guineensis  Jacq.)  merupakan  tanaman  yang  berasal  dari  Afrika  Barat  dan  pertama  kali diperkenalkan ke Indonesia oleh pemerintah kolonial Belanda pada tahun 1848 di Kebun Raya Bogor. Sejak saat itu kelapa sawit mulai dibudidayakan di berbagai daerah di Indonesia sebagai komoditas perkebunan. Salah satu produk  dari  komoditas  kelapa  sawit  di  Indonesia,  yaitu  minyak  sawit,  pada  tahun  2019  memiliki  nilai  ekspor mencapai  20,21  juta ton  dengan  nilai  US$  15,98  milyar  dan  menjadi  salah  satu  yang  tertinggi  di  dunia.  Tidak hanya  itu,  pada  tataran  global  Food  and  Agriculture  Organization  (FAO)  menempatkan  Indonesia  sebagai produsen utama minyak kelapa sawit. Hal ini menjadikan kelapa sawit sebagai salah satu komoditas penting di Indonesia saat ini dan memiliki prospek pengembangan yang cukup menjanjikan, Kelapa Sawit adalah salah satu jenis tanaman perkebunan yang memiliki posisi penting disektor pertanian, yang menghasilkan minyak tertinggi di dunia. hal ini disebabkan karena dari sekian banyak tanaman yang menghasilkan minyak atau lemak. Kelapa sawit merupakan tumbuhan tropis golongan palmae alam Indonesia yang beriklim tropis. Pertumbuhan dan panen kelapa sawit juga tergantung pupuk dan curah hujan yang turun tiap harinya. Kelapa sawit dianggap sudah tua jika berumur  20  sampai  25  tahun,  Perkebunan  kelapa  sawit  sangat  menguntungkan  bagi  industri,  sehingga  banyak hutan yang dikonversi menjadi perkebunan kelapa sawit. Salah satunya seperti PT.Toton usaha mandiri, walaupun menguntungkan  tapi  ada  banyak  resiko  yang  dihadapi  seperti  salah  satunya  tidak  diketahui  laju  produksi  yang akan dating oleh sebab itu penulis akan mengambil objek dari permasalahan tersebut menentukan jumlah produksi minyak sawit di masa depan tidaklah mudah.[1], [2]
Perkebunan  kelapa  sawit  sangat  menguntungkan  bagi  industri,  sehingga  banyak  hutan  yang  dikonversi menjadi  perkebunan  kelapa  sawit.  Salah  satunya  seperti  PT.Toton  usaha  mandiri  Namun,  menentukan  jumlah produksi minyak sawit di masa depan tidaklah mudah. Banyak faktor yang terlibat dalam perhitungan menghalangi pedoman  untuk  menentukan  jumlah  minyak  kelapa  sawit  yang  diproduksi.  Faktor-faktor  tersebut  antara  lain permintaan,  penawaran,  efisiensi  produksi.  Variabel-variabel  yang  berhubungan  dengan  produksi  kelapa  sawit seperti total pendapatan, total pasokan dan total permintaan diperlukan untuk mencapai tingkat produksi yang baik. Salah satu cara memprediksi  laju produksi  minyak sawit adalah dengan  menggunakan  metode C4.5. Algoritma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
C4.5 sekarang banyak digunakan untuk memprediksi jumlah produksi di bidang lain karena algoritma C4.5 dapat memperhitungkan variabel yang tidak pasti.[2], [3]
Untuk Mempertahankan upaya ini membutuhkan tekad kebijakan, pengendalian dan perencanaan yang baik memprediksi produksi  minyak  sawit  masa depan,  mesin pembelajaran  merupakan salah satu teknik  yang dapat digunakan memprediksi produksi masa depan. Salah satunya algoritma C4.5 pembelajaran mesin adalah regresi Beberapa linear untuk digunakan dalam pencarian pola hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah produksi dan digunakan untuk memprediksi kinerja produksi bulan depan. Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan artifisial yang berfokus pada pengembangan dan penelitian sebuah sistem yang dapat belajar dari data dia  menerima  pembelajaran  mesin  adalah  bidang  penelitian  itu  memberikan  kesempatan  untuk  memprogram komputer untuk belajar tanpa memprogramnya secara terpisah
Pada  tahun  1990-an  istilah  data  mining  lahir  populer  di  komunitas  pengguna database Faktanya, pengembangan  pertama  dari  penambangan  data  dimulai  pada  pada  1763  ketika  Thomas  Bayes  menerbitkan teorema Bayes. Penambangan data didefinisikan sebagai berikut proses penggalian informasi dari kumpulan data dapat  didefinisikan  sebagai  penggunaan  yang  sangat  luas  seperti  algoritma  industri  dan  teknik  desain  statistik, pembelajaran mesin dan sistem manajemen dasar Penambangan data sebagai urutan proses prosesnya dapat dibagi menjadi beberapa langkah.[4]–[6]
Data mining adalah analisis menjelajahi kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak terduga dan merangkum informasi dengan cara yang berbeda dari sebelumnya, yang dapat dimengerti dan bermanfaat bagi pemilik informasi. Data mining adalah bidang dengan beberapa disiplin ilmu pemersatu teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, basis data dan visualisasi hingga pemrosesan masalah pengambilan informasi dari database 9 yang besar.[7]–[9]
Untuk  mengukur  tingkat  akurasi  pada  dataset  dapat  dilakukan  dengan  teknik  klasifikasi  datamining, klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukannya kedalam kelas tertentu dari jumlah kelas  yang  tersedia.  Klasifikasi  melakukan  pembangunan  model  berdasarkan  data  latih  yang  ada,  kemudian menggunakan  model  tersebut  untuk  mengklasifikasikan  pada  data  yang  baru.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan sebagai  pekerjaan  yang  melakukan  pelatihan/pembelajaran  terhadap  fungsi  target  yang  memetakan  setiap  set atribut  (fitur)  ke  satu  jumlah  label  kelas  yang  tersedia.  Algoritma  C5.0  merupakan  bagian  dari  pada  teknik klasifikasi datamining, algoritma C5.0 memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan sebagai pohon keputusan atau seperangkat aturan.
Algoritma C4.5 merupakan salah satu metode yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi data dengan menggunakan atribut kategori.  Algoritma C4.5 diterapkan membentuk pohon keputusan yang  mewakili  aturan  klasifikasi.  C4.5  adalah  perpanjangan  Algoritma  pohon  keputusan  ID3.  Kelebihan Algoritma C4.5 adalah pada kehandalannya yang dapat menangani data diskrit, dimana karakteristik dataset dari data  yang  ada  dapat  dianalisis  secara  efektif  dengan  algoritma  C4.5.  Algoritma  ID3/C4.5  ini  secara  rekursif membuat  pohon  keputusan  berdasarkan  data  pelatihan  yang  disusun.  Elemen  penting  Algoritma  C4.5  adalah entropi dan manfaat.
Pada penelitian yang telah dilaksanakan berdasarkan data produksi kernel kelapa sawit terdapat faktor nilai trend dan musiman hingga baik apabila algoritma triple exponential smoothing 4 dan double moving average untuk peramalannya. Algoritma triple exponential smoothing menggunakan parameter 𝛼 = 0,2, 𝛽 = 0, 𝛾 = 0,2 dengan pengujian nilai MAPE sebesar 9.48% dan dikategorikan sangat baik sedangkan double moving average sebesar 11.2%  dikategori  baik.  Data  yang  digunakan  data  produksi  kernel  10  tahun  terakhir  dari  januari  2013  hingga desember 2022.[10], [11]
Algoritma C4.5  merupakan algoritma  yang digunakan untuk  menghasilkan suatu pohon keputusan yang mampu  mengklasifiksi  suatu  objek.  C4.5  mempresentasikan  konsep-konsep  dalam  bentuk  pohon  keputusan. Aturanaturan  yang dihasilkan oleh C4.5  mempunyai relasi  yang  hirarki,  seperti  suatu pohon (mempunyai akar, titik, cabang, dan daun). Klasifikasi produksi tanaman menggunakan data mentah numerik dan non-numerik dibagi dengan atribut untuk memudahkan analisis selanjutnya, dan kemudian ketika semua data dibagi dengan atributnya, proses  5  klasifikasi  dilakukan  sebagai  output  pohon  keputusan.  Penanaman  pengambilan  keputusan  ramalan produksi merupakan keputusan baik atau tidaknya produksi komoditi penanaman.[12], [13]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian kali ini digunakan untuk memperoleh dan mengumpulkan data yang dikumpulkan oleh penulis Dalam penyelesaian penulisan  ilmiah  ini, penulis  menggunaka penelitian kepustakaan,  yaitu kemanapun penulis dapat menjangkau  bahan  penulisan  ilmiah  mengumpulkan  berbagai  referensi  pendukung  menulis  dan  pemrograman, seperti  layanan  informasi.  Untuk  mengetahui  gambaran  perkembangannya  aplikasi  yang  penulis  butuhkan. Kerangka penelitian ini dapat digambarkan pada gambar berikut ini:[14]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan dari kerangka penelitian diatas:
1. Identifikasi  Masalah  Tahap  Masalah  merupakan  tahap  awal  penelitian.  Peneliti  merumuskan  masalah berdasarkan  permasalahan  yang  ditemukan  pada  data  produksi  kelapa  sawit  dan  menandai  batasan permasalahan identifikasi penelitian agar lebih terarah.
2. Studi  Literatur  Dalam  buku  Ruslan  Metode  penelitian  kehumasan  dan  komunikasi  dikutip  oleh  j.Supranto, dalam  penelitian  kepustakaan,  informasi  atau  dicari  diteliti  dengan  membaca  jurnal,  bahan  referensi  dan publikasi yang tersedia di perpustakaan.
3. Pengumpulan data Penelitian ini menggunakan 2 cara untuk memperoleh informasi, yaitu melalui observasi dan  wawancara.  Mengenai  observasi,  peneliti  melakukan  pengamatan  dari  lokasi  penelitian  saya  untuk mendapatkan  hasil  yang  akurat. Pada  saat  yang  sama,  peneliti  kelapa  sawit  secara  langsung.mewawancarai karyawan yang bekerja di divisi produksi.
4. Preprocessing Data Pemrosesan awal data Pra-pemrosesan, yaitu data primer dan pemrosesan data, diperlukan seringkali  sebelum  penambangan  data.  Data  primer  (data  mentah)  terkadang  memiliki  inkonsistensi,  noise, data tidak  lengkap dan  missing  value. Pemrosesan data  menggambarkan  jenis proses  yang  memproses data mentah  sebagai  persiapan  untuk  proses  pemrosesan  lainnya.  Tujuan  preprocessing  data  mining  adalah mengubah  data  menjadi  bentuk  yang  lebih  sederhana  dan  lebih  efisien  untuk  kebutuhan  pengguna.  Setelah preprocessing data primer (mentah), langkah selanjutnya adalah pindah ke tahap pemrosesan data.
5. Pengolahan Data Tahapan pengolahan data ini dilakukan menggunakan rumus Algoritma C4,5.
6. Pengelompokan Menggunakan  Aplikasi RapidMiner  Adapun tahapan  yang dilakukan dalam  menyelesaikan suatu masalah dengan jelas dan teratur guna untuk menyelesaikan suatu pengelompokan pada perangkat lunak dapat ditingkatkan dalam bentuk Flowhcart
7. Hasil  dan  Kesimpulan  Tahapan  ini  adalah  tahapan  terakhir  yaitu  dengan  adanya  hasil  output  yang  telah  di klasifikasikan  dan  untuk  mengembilan  kesimpulan  dapat  diperoleh  dari  pengujian  hasil  output  yang  di dapat.[15]

## 2.2 Data Mining
Pada tahun 1990-an istilah data mining lahir populer di komunitas pengguna database Faktanya, pengembangan pertama  dari  penambangan  data  dimulai  pada  pada  1763  ketika  Thomas  Bayes  menerbitkan  teorema  Bayes. Penambangan  data  didefinisikan  sebagai  berikut  proses  penggalian  informasi  dari  kumpulan  data  dapat didefinisikan  sebagai  penggunaan  yang  sangat  luas  seperti  algoritma  industri  dan  teknik  desain  statistik, pembelajaran mesin dan sistem manajemen dasar Penambangan data sebagai urutan proses prosesnya dapat dibagi menjadi  beberapa  langkah.  Level  interaktif,  pengguna  terlibat  langsung  atau  menggunakan  basis  data. Perkembangan  data  mining  yang  pesat  tidak  dapat  lepas  dari  perkembangan  teknologi  informasi  yang memungkinkan data dalam jumlah yang besar terakumulasi. Tetapi pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data
Mulai Identifikasi Masalah Mengolah Data Menggunakan Algoritma C4.5 Menghitung Dan Menggunakan Aplikasi Rapid Minner Pengumpulan Data Studi Literatur Hasil Dan Kesimpulan Preprocessing Selesai

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
telah  menciptakan suatu kondisi  yang disebut dengan  “rich of data but poor of  information” karena data  yang terkumpul  itu  tidak  dapat  digunakan  dalam  suatu  aplikasi  yang  berguna.  Bahkan  tidak  jarang  kumpulan  data tersebut dibiarkan begitu saja sehingga tercipta “data tombs”[16], [17]

## 2.3 Decision Tree
Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi untuk melakukan pengukuran menggunakan struktur pohon yang  terdiri  dari kumpulan node yang dihubungkan oleh cabang-cabang dari decision root sampai ke leaf node. Metode ini digunakan untuk mengecek setiap atribut-atribut yang memungkinkan untuk menghasilkan keputusan- keputusan baru hingga pada akhirnya menemukan keputusan yang tepat (leaf node)[18], [19]

## 2.4 Algoritma C 4.5
Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari algoritma ID3 yang mana algoritma C4.5 memiliki keunggulan dibandingkan  algoritma  ID3  yaitu  bisa  mengatasi  missing  value,  bisa  mengatasi  continue  data,  dan  praining. Kelebihan  lainnya dari algoritma C4.5  memiliki  nilai  akurasi  yang dapat diterima, hasil pohon keputusan  yang dibagun mudah diinterpres tasikan, efisien dalam menangani atribut bertipe diskret dan numerik. Melalui Decision Tree  juga  akan  didapat  pola  atau  rules  dari  klasifikasi  tersebut  Secara  umum.  Langkah-langkah  untuk  yang digunakan pada algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut: [20] a. Memanghitung Entropy dan Gain .
b. Memilih Gain tertinggi sebagai akar ( Node )
c. Mengulangi  proses  perhitungan  Entropy  dan  Gain  untuk  mencari  cabang  sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki  kelas  yang  sama  yaitu  pada  saat  semua  variabel  telah  menjadi  bagian  dari  pohon  keputusan  atau masing –masing variabel telah memiliki daun atau keputusan.
d. Membuat Rule berdasarkan pohon keputusan Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada.
Untuk menghitung gain digunakan persamaan 1 berikut
𝐺𝑎𝑖𝑛 ( 𝑆 , 𝐴 ) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) − ∑ 𝑆𝑖 𝑆 𝑛 𝑖 =1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 ) (1)
Dimana : S : Himpunan Kasus
A : Atribut n : Jumlah Partisi Atribut A |Si| : Jumlah Kasus pada Partisi ke-I | S| : Jumlah Kasus dalam S Sementara itu, perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆 ) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖 =1 𝑝𝑖 (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini membahas mengenai pengolahan data dengan algoritma C4.5 kemudian dilakukan uji validasi dengan model cross validation untuk menguji tingkat akurasi dari algoritma C4.5

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  utama  diperoleh  dari  Pt.Toton  Usaha  Mandiri.  Dalam  penelitian,  data  populasinya  adalah  data  jumlah produksi kelapa sawit PT.Toton Usaha Mandiri. Penelitian ini merupakan data tahun 2019 sampai dengan tahun 2023 bulan Juni. Untuk sampel penelitian yaitu sebanyak 54 data

## 3.2 Analisis Data
Setelah proses observasi dilakukan untuk mengetahui dan mengamati secara langsung objek yang diteliti dan juga melakukan proses pengumpulan data di Pt. Toton Usaha Mandiri. Data yang sudah di analisa adalah Luas lahan ialah sempit dan luas, Jumlah produksi ialah banyak dan sedikit.. Pada atribut targer jumlah produksi kelapa sawit seperti Memuaskan dan Tidak Memuaskan. Analisa yang digunakan adalah Algoritma C4.5 yang memiliki sampel data sebanyak 54 data dari tahun 2019 sampai 2023 bulan Juni.

## 3.3 Data Set
Untuk membuat pohon keputusan terlebih dahulu kita harus mempunyai data mentahannya terlebih dahalu, dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 1. Data Jumlah Produksi Kelapa Sawit Pt. Toton Usaha Mandiri Dari Tahun 2019 Sampai 2023
No Bulan Luas Lahan (Ha)  Jumlah Produksi (Ton) 1. Januari 19 43 2.459

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
No Bulan Luas Lahan (Ha)  Jumlah Produksi (Ton) 2. Februari 19 37 2.128 3. Maret 19 36 1.826 4. April 19 37 1.731 5. Mei 19 29 2.002 6. Juni 19 31 2.079 7. Juli 19 32 2.754 8. Agustus 19 29 2.044 9. September 19 30 2.364 10. Oktober 19 23 2.419 11.  November 19 24 2.015 12. Desember 19 24 1.668 13. Januari 20 43 1.970 14. Februari 20 37 1.711 15. Maret 20 36 1.824 16. April 20 37 1.948 17. Mei 20 29 1.766 18. Juni 20 31 2.433 19. Juli 20 32 2.988 20. Agustus 20 29 2.941 21. September20 30 2.491 22. Oktober 20 23 1.956 23.  November 20 24 1.824 24. Desember 20 24 1.784 25. Januari 21 43 2.120 26. Februari 21 37 1.808 27. Maret 21 36 2.613 28. April 21 37 2.635 29. Mei 21 29 2.141 30. Juni 21 31 2.865 31. Juli 21 32 3.208 32. Agustus 21 29 3.246 33.  September 21 30 2.274 34. Oktober 21 23 2.153 35.  November 21 24 2.225 36. Desember 21 24 1.845 37. Januari 22 43 1.751 38. Februari 22 37 1.729 39. Maret 22 36 2.190 40. April 22 37 2.136 41. Mei 22 29 2.479 42. Juni 22 31 3.225 43. Juli 22 32 2.693 44. Agustus 22 29 2.615 45.  September 22 30 2.605 46. Oktober 22 23 2.343 47.  November 22 24 1.996 48. Desember 22 24 1.837 49. Januari 23 43 1.755 50. Februari 23 37 1.313

## 3.4 Transformasi Data
Berdasarkan data produksi kelapa sawit  yang sudah  melalui proses cleaning  maka dilakukan transformasi data, data  yang  dapat  ditransformasikan  adalah  luas lahan,dan  jumlah  produksi..  Data  yang  dinput  merancang  model Decision Tree. Transformasi telah dilakukan dengan membuat klasifikasi terhadap masing-  masing atribut  yang ditentukan, lihat tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi pada Atribut No Atribut Class 1. Luas lahan (Ha) 23 - 33 ( Sempit) 34 - 43 ( Luas)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
No Atribut Class 2. Jumlah Produksi (Ton) 1305 - 2275 ( Sedikit) 2276 - 3246 ( Banyak) 3. Hasil 35 - 57 (Tidak Memuaskan 57 - 110 (Memuaskan)
Dari  tabel  3.  telah  di  jelaskan  bahwasanya  mempunyai  2  target  yang  peneliti inginkan  adalah  tidak memuaskan dan memuaskan. Analisis yang di tetapkan dengan 2 sampel data terlihat pada tabel 4.4 sebagi berikut:
Tabel 3. Data Set No  Luas Lahan (Ha)  Jumlah Produksi (Ton) Hasil 1. Luas Banyak Tidak Memuaskan 2. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 3. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 4. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 5. Sempit Sedikit Memuaskan 6. Sempit Sedikit Memuaskan 7. Sempit Banyak Memuaskan 8. Sempit Sedikit Memuaskan 9. Sempit Banyak Memuaskan 10. Sempit Banyak Memuaskan 11. Sempit Sedikit Memuaskan 12. Sempit Sedikit Memuaskan 13. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 14. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 15. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 16. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 17. Sempit Sedikit Memuaskan 18. Sempit Banyak Memuaskan 19. Sempit Banyak Memuaskan 20. Sempit Banyak Memuaskan 21. Sempit Banyak Memuaskan 22. Sempit Sedikit Memuaskan 23. Sempit Sedikit Memuaskan 24. Sempit Sedikit Memuaskan 25. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 26. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 27. Luas Banyak Memuaskan 28. Luas Banyak Memuaskan 29. Sempit Sedikit Memuaskan 30. Sempit Banyak Memuaskan 31. Sempit Banyak Memuaskan 32. Sempit Banyak Memuaskan 33. Sempit Sedikit Memuaskan 34. Sempit Sedikit Memuaskan 35. Sempit Sedikit Memuaskan 36. Sempit Sedikit Memuaskan 37. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 38. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 39. Luas Sedikit Memuaskan 40. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 41. Sempit Banyak Memuaskan 42. Sempit Banyak Memuaskan 43. Sempit Banyak Memuaskan 44. Sempit Banyak Memuaskan 45. Sempit Banyak Memuaskan 46. Sempit Banyak Memuaskan 47. Sempit Sedikit Memuaskan 48. Sempit Sedikit Memuaskan 49. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 50. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 51. Luas Sedikit Tidak Memuaskan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
No  Luas Lahan (Ha)  Jumlah Produksi (Ton) Hasil 52. Luas Sedikit Tidak Memuaskan 53. Sempit Sedikit Memuaskan 54. Sempit Sedikit Memuaskan

## 3.5 Perhitungan Algoritma C4.5
Data hasil transformasi selanjutnya dianalisa untuk menghasilkan sebuah pohon keputusan dengan menggunakan algoritma  C4.5,  Algoritma  C4.5  menggunakan  kriteria  penguatan  dalam  menentukan  fitur  yangmerupakan pemecah simpul pada pohon yang diinduksi Dengan analisa metodologi penelitian menggunakan entropy dan gain, maka hasilyang di dapatkan seperti pada berikut :
Menghitung entropy Total : (-17/54)*log2(17/54) + (-37/54)*log2(37/54) = 0,89865 Menghitung entropy Sempit : (-0/34)*log2(0/34) + (-34/34)*log2(34/34) = 0
Menghitung entropy Luas : (-17/20)*log2(17/20) + (-3/20)*log2(3/20) = 0,60984 Menghitung entropy Banyak : (-1/19)*log2(1/19) + (-18/19)*log2(18/19) = 0,29747 Menghitung entropy Sedikit : (-16/35)*log2(16/35) + (-19/35)*log2(19/35) = 0.99469 Menghitung gain Luas lahan : ((0,89865) – (34/54)*0) – ((20/54)*0,60984) = 0,67279
Menghitung gain Jumlah Produksi :  ((0,89865) – (19/54)*0,29747) –  ((35/54)*0,99469) = 0,14928 Berikut ini hasil perhitungan nilai entropy dan gain yang diuraikan pada tabel
Tabel 4. Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Jumlah (S) Tidak Memuaskan (Si) Memuaskan (Si) Entropy  Gain Total 54 17 37 0,89865 Luas Lahan Sempit 34 0 34 0 0,67279 Luas 20 17 3 0,60984 Jumlah Produksi Banyak 19 1 18 0,29747 0,14928 Sedikit 35 16 19 0,99469

## 3.6 Proses Pengujian Data Menggunakan Rapid Minner
Setelah  data  dianalisis  dan  diklasifikasikan  menggunakan  metode  Algoritma  C4.5.  Maka  untuk  tahap selanjutnya  adalah  dengan  pembuktian  dari  analisis perhitungan  manual  tersebut.  Adapun  aplikasi  yang digunakan  dalam  pengujian  klasifikasi  jumlah  produksi  kelapa  sawit  ini  adalah  menggunakan  aplikasi  Rapid Miner.  Pada tahap  pengujian  model  ini  data  yang  digunakan  telah  melewati  tahap preprocessing. Desain model yang akan digunakan ditunjukkan pada Gambar 4. 1 a. Retrieve data  berfungsi  untuk  mengimport dataset  yang  akan digunakan, pada penelitian ini.
b. Set Role berfungsi untuk membedakan baris penamaan atribut  kordinator dan prediksi posisi yang akan dimasukkan kedalam kategori.
c. Decision tree ialah metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini.
d. Apply Model ialah operator yang digunakan metode yang digunakan dalam penelitian ini C4.5
e. Performance ialah operator yang digunakan untuk mengukur performance akurasi dari model seperti ditunjukkan pada gambar berikut
Pada gambar diatas dilakukan retrieve data atau input data, kemudian dilakukan set role, selanjutnya tahapan pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
gambar  diatas  adalah menghubungkan  port-port dari  operator  decision  tree,  operator  apply  model  dan  operator performance, sehingga jika model tersebut dijalankan maka akan didapatkan hasil pohon keputusan seperti gambar dibawah ini
Gambar 3. Tampilan hasil decision tree
Gambar 4. Hasil Rule Decision Tree algoritma C4.5
Dari hasil pohon keputusan tersebut, didapatkan rule aturan sebagai berikut:
a. Jika Luas Lahan “Luas” dan Jumlah Produksi “Banyak”, maka jumlah produksi kelapa sawit “Memuaskan”.
b. Jika  Luas  Lahan  “Luas”  dan  Jumlah  Produksi  “Sedikit”,  maka  jumlah  produksi kelapa  sawit  “Tidak Memuakan”.
c. Jika Luas  Lahan  “Sempit”dan  jumlah panen kelapa  sawit “Memuaskan,  maka jumlah  produksi  kelapa sawit “Memuaskan”.
Gambar 5. Nilai Akurasi Algoritma C4.5
Dengan pengolahan data menggunakan aplikasi Rapid Miner didapat nilai akurasi sistem sebesar 96.30%. Dari gambar di jelaskan bahwa prediksi tidak memuaskan adalah 16 dan prediksi memuaskan adalah 36 dengan nilai  precision  sebesar  94.12%  dan  nilai  recall  sebesar  97.30%.  Maka  dari  perhitungan  manual  dan  pengujian menggunakan aplikasi RapidMiner yang telah dibandingkan di dapat hasil yang sama yaitu luas lahan.

## 4. KESIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa berdasarkan hasil dari seluruh proses yang telah dilakukan dalam menentukan prediksi jumlah  produksi  kelapa  sawit  yaitu  menerapkan  Algoritma  C4.5  yang  menghasilkan  sebuah  informasi  untuk prediksi  jumlah  produksi  kelapa  sawit  hingga  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  96.30%  dengan  jumlah  54 data.Tingkat  akurasi  data  menggunakan  Rapid  Minner  dengan  54  data  sebesar  96.30%  dan  berdasarkan  pohon keputusan kriteria yang paling mempengaruhi dalam memprediksi jumlah produksi kelapa sawit adalah luas lahan.

## REFERENCES
[1] F. Marisa, A. L Maukar, I. Khalim, And M. Romadloni Putra, “Analisa Prediksi Varietas Buah Salak Yang Sesuai Dengan Lahan  Daerah  Kabupaten  Banjarnegara  Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen Informatika,Vol. 8, Pp. 20–25, 2022
[2] D. Damayanti, “Implementasi Algoritma C4.5 Prediksi Produksi  Komoditas Tanaman Perkebunan Berdasarkan Luas Lahan,” Tin: Terapan Informatika Nusantara, Vol. 2, No. 10, Pp. 571–579, Mar. 2022
[3] A. Rufiyanto, M. Rochcham, And A. Rohman, “Prediksi Kepuasan Mahasiswa Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Terhadap Pelayanan Akademik,” Transformtika, Vol. 18, No. 2, Pp. 210–214, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6861
[4] Setyadi, Niken Putri “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Hasil Produksi Karet Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” Teknologi Org, Volume 2 (7), 2022
[5] N. Tulus Ujianto And N. A. Ramdhan, “Implementasi Data Mining C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik,” Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal Of Umus, Vol. 4, No. 01, Pp. 105–111, 2022.
[6] K. Umam, D. Puspitasari, And A. Nurhadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Nasabah Pt Erdika Elit Jakarta,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 4, No. 1, P. 65, Jan. 2020, Doi: 10.30865/Mib.V4i1.1652.
[7] V. Anestiviya, A. Ferico, And O. Pasaribu, “Analisis Pola Menggunakan Metode C4.5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus : Sman 1 Natar),” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (Jtsi), Vol. 2, No. 1, Pp. 80–85, 2021
[8] S. Parsaoran Tamba, “Penerapan Data Mining Algoritma Apriori Dalam Menentukan Stok Bahan Baku Pada Restoran Nelayan Menggunakan Metode Association Rule,” Jurnal Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer Prima, Vol. 5 No. 2, Febuari 2022.
[9] F. Syahputra, H. Hartono, And R. Rosnelly, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Memprediksi Ketersediaan Uang Pada Mesin Atm,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 5, No. 2, P. 556, Apr. 2021
[10]  S.  F.  Zauhairah,  B.  Barus,  E.  D.  Wahjunie,  B.  Tjahjono,  And  A.  Murtadho,  “Penentuan  Pemetaan  Kadar  Air  Tanah Optimal  Pada  Lahan  Perkebunan  Kelapa  Sawit  (Studi  Kasus:  Kebun  Cikasungka,  Pt  Perkebunan  Nusantara  Viii, Cimulang, Bogor),” Jurnal Tanah Dan Sumberdaya Lahan, Vol. 9, No. 2, Pp. 447–456, Jul. 2022.
[11]  R. A. Sandika, S. K. Gusti, L. Handayani, And S. Ramadhani, “Implementasi Triple Exponential Smoothing Dan Double Moving Average Untuk Peramalan Produksi Kernel Kelapa Sawit,” Journal Of Information System Research (Josh), Vol. 4, No. 3, Pp. 883–893, Apr. 2023
[12]  S. Y. Nababan And M. Harahap, “Implementasi Metode Tsukamoto Pada Analisis Prediksi Hasil Kelapa Sawit,” 2020.
[13]  L.  Genisa  And  D.  I.  Mulyana,  “Implementasi  Penerapan  Metode  C4.5  Dan  Naïve  Bayes  Dalam  Tingkat  Kelulusan Akreditasi Lembaga Paud Pada Badan Akreditasi Nasional,” Jurnal Media  Informatika Budidarma, Vol. 5, No. 4, P. 1595, Oct. 2021
[14]  D.  Damayanti,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Prediksi  Produksi  Komoditas  Tanaman  Perkebunan  Berdasarkan  Luas Lahan,” Tin: Terapan Informatika Nusantara, Vol. 2, No. 10, Pp. 571–579, Mar. 2022, Doi: 10.47065/Tin.V2i10.1026.
[15]  D. P. Utomo And M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 4, No. 2, P. 437, Apr. 2020
[16]  Mahdi,  Arhasni.  M,  Atami.  Khairuni,  Herwinsyah.  Renol  “Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Penerima Rumah Bantuan Di Kampung Kotalintang,” Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol. 8 No. 1 Juni 2023.
[17]  A.  Oktafiqurahman,  K.  Kusrini,  and  A.  Nasiri,  “Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk  Tes  Kepribadian  Penerimaan Karyawan Di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Tengah,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN) , vol. 11, no. 1, p. 11, Apr. 2023.
[18]  Washilaturrizqi,  Nurdiawan, Odi, “Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Penerima Bantuan  Sosial (Studi Kasus Klasifikasi Kemiskinan Desa Lurah),” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, Vol. 7 No. 1, Februari 2023
[19]  A.  Novriandy,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan  Algoritma  C4.5  dalam  Klasifikasi  Kelayakan  Bantuan UMKM,” Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 208–217, 2023
[20]  Marlina Desi, Bakri Muhammad, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) Vol. 2, No. 1, 23 – 28, Maret 2021.