Terbit online pada laman  : https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 2, No 2, November 2021, pp 40-46

## Implementasi  Algoritma  C.45 Pada  Data  Pengolahan  Limbah  Kelapa Sawit

## Wahyu Sri Rejeki
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: milyani209@gmail.com

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History Received : Mar 11, 2021 Accepted : Nov 30, 2021 Published  : Nov 30, 2021 Permasalahan  yang  dihadapi  pada  PT.  PP.  London  Sumatera  Indonesia  Tbk, Bagerpang  Palm  Oil  Mill,  adalah  masih  terdapatnya  kesalahan  didalam pengelompokan limbah cair  tersebut yang  berdampak buruk serta mengakibatkan  kerusakan  lingkungan  serta  terganggunya  aktifitas  disekitar perusahaan.  Salah  satu  cara  untuk  mengolah  data  tersebut  adalah  dengan menerapkan  atau  menggunakan  teknik  data  mining.  Dimana  data  mining merupakan proses analisa data yang besar menjadi informasi untuk menentukan pola dari kesimpulan data yang di analisa. Penerapan algoritma C.45 yang nanti nya  akan  menggali  data  yang  sudah  ada  dan  akan  membentuk  suatu  pohon keputusan,  dimana  pohon  keputusan  inilah  nanti  nya  yang  akan  membantu perusahaan  agar  mengetahui  pengelompokan  dan  pengolahan  limbah  cair tersebut agar tidak berdampak buruk bagi sekitar perusahaan.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma C.45; Pohon Keputusan; Limbah
K ORESPONDENSI

## Email: milyani209@gmail.com

## A B S T R A C T
The problems faced at PT. PP. London Sumatra Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil  Mill,  is  that there  are still  errors  in  the  grouping of  the  liquid  waste which have a bad impact and cause environmental damage and disrupt activities around the  company.  One  way  to  process  the  data  is  to  apply  or  use  data  mining techniques.  Where  data  mining  is  the  process  of  analyzing  large  data  into information  to  determine  the  pattern  of  the  conclusions  of  the  data  being analyzed. The application of the C.45 algorithm which later will explore existing data  and  will  form  a  decision  tree,  where  this  decision  tree  will  later  help  the company to know the grouping and processing of the liquid waste so as not to have a bad impact on the surrounding company.
Keywords : Data Mining; C.45 Algorithm; Decision Tree; Waste

## 1. PENDAHULUAN
PT.PP.London  Sumatera  Indonesia  Tbk,  Bagerpang Palm  Oil  Mill, merupakan  suatu  perusahaan  perkebunan  dan perdagangan  yang  berbasis  di  London.  Perkebunan  London-Sumatera  kemudian  lebih  dikenal  dengan  nama (Lonsum), berkembang menjadi salah satu perusahaan perkebunan terkemuka di dunia, dengan lebih 100.000 hektar perkebunan kelapa sawit, karet, kakao dan teh di empat pulau terbesar di  Indonesia. Lonsum  juga dikenal  sebagai produsen  bibit  kelapa  sawit  yang  berkualitas,  yang  kini  menjadi  salah  satu  pendorong  pertumbuhan  perseroan. Lonsum  juga  merupakan  penghasil  minyak  sawit  terbesar  kedua  di  Indonesia  yang  telah  menerima  sertifikat Roundtable  on  Sustainable  Palm  Oil  (RSPO), ditahun  2009  setelah  pelaksanaan  audit  ahli  independen  atas perkebunan dan pabrik kelapa sawit di sumatera.
Namun  PT.PP.London  Sumatera  Indonesia  Tbk,  Bagerpang Palm  Oil  Mill tidak  berinteraksi  langsung dengan  konsumen  maupun supplier ,  karena  Lonsum  merupakan  anak  perusahaan  dari  PT.  Indofood.  Pada  lonsum sendiri  tahapan  pertama  yang  dilakukan  untuk  pengolahan  kelapa  sawit  sebelum  di  proses  menjadi    limbah  ialah penimbangan  berat  buah  di  stasiun  penerimaan,  kemudian  dilakukan  sortasi  dan  kemudian  akan  masuk  kedalam stasiun  perebusan,  setelah  itu  masuk  menuju  stasiun  penebah,  selanjutnya  akan  dikirimkan  pada  stasiun  kempa, selanjutnya akan menuju stasiun klarifikasi dan stasiun inti, kemudian hasilnya akan disimpan dan di ambil sampel untuk dilakukan pengecekan kadar FFA pada CPO dilaboraturium, kemudian hasil tersebut akan disimpan CPO dan Karnel  yang  telah  disimpan  akan  dikirim  keperusaan  induk,  apabila  perusahaan  telah  menerima  karnel  dan  CPO maka  proses  pengolahan  buah  telah  selesai.  Kemudian  sisa  hasil  dari  proses  pengolahan  buah  disebut  sebagai limbah,  yang  dimana  limbah  tersebut  harus  diolah  kembali  agar  tidak  merusak  ataupun  mengganggu  lingkungan juga  aktifitas  disekitar PT.PP.London  Sumatera  Indonesia  Tbk,  Bagerpang Palm  Oil  Mill .  Salah  satu  limbah  yang
dihasilkan  adalah  limbah  cair  yang  dimana  limbah  cair  tersebut  dikelompokan  terhadap  beberapa  kategori.  Hasil pengolahan limbah cair pada Lonsum akan dialirkan ke perkebunan kelapa sawit sebagai pupuk organik dan sebagai penyiraman kompos, maka limbah cair tersebut harus diolah terlebih dahulu. Tujuan utama dari pengolahan limbah cair  adalah  menyederhanakan  senyawa  yang  kompleks,  karena  semakin  tinggi  kompleksitas  suatu  senyawa,  maka semakin  besar  pula  BOD  nya  atau  kata  lain  kekompleksitasan  senyawa  berbanding  dengan  peningkatan  BOD. Proses penglompokan limbah cair tersebut dapat diihat dari kandungan-kandungan yang terdapat pada limbah hasil sisa produksi, permasalahan yang dihadapi pada PT.PP.London Sumatera Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil Mill adalah  masih  terdapatnya  kesalahan  didalam  pengelompokan  limbah  cair  tersebut  yang  berdampak  buruk  serta mengakibatkan kerusakan lingkungan serta terganggunya aktifitas disekitar PT.PP.London Sumatera Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil Mill . Oleh karena itu dibutuhkan proses pengolahan data limbah pada PT.PP.London Sumatera Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil Mill secara baik dan juga benar, salah satu cara untuk mengolah data tersebut adalah dengan menerapkan atau menggunakan teknik Data mining.
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini tidak diketahui  secara manual  dari suatu  basis data dengan melakukan penggalian pola-pola dari data menjadi  informasi yang lebih berharga yang diperoleh dengan cara mengintraksi  dan mengenali pola yang penting atau menarik  dari data  atau  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  di  dalam database.  Data mining  merupakan  proses  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengidentifikasikan  formasi  pengetahuan  potensial  dan  berguna  yang  bermanfaat  yang tersimpan  didalam  database  besar.  Dengan  menggunakan  data  mining  diharapkan  dapat  memperoleh  sebuah pengetahuan  pada  pengolahan  limbah  cair  di  PT.PP.London  Sumatera  Indonesia  Tbk,  Bagerpang Palm  Oil  Mill berdasarkan  dari  data-data  pada  basis  data  yang  telah  tersedia,  hingga  tidak  terjadi  lagi  kesalahan  pada pengelompokan limbah cair tersebut.
Algoritma C4.5 merupakan algoritma klasifikasi pohon keputusan yang banyak digunakan karena memiliki kelebihan  utama  dari  algoritma  lainnya.  Kelebihan  algoritma  C4.5  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang mudah  diinterprestasikan,  memiliki  tingkat  akurasi  yang  dapat  diterima,  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe diskret  dan  dapat  menangani  atribut  bertipe  diskret  dan  numerik.  Dalam  mengkonstruksi  pohon  keputusan, algoritma  C4.5  membaca  seluruh  sampel data  mining dari storage dan  memuatnya  ke  memori  [1].  Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan oleh David Hartanto Kamagi yang berjudul Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa mengatakan bahwasannya Data  mining  dengan algortima C4.5 dapat diimplementasikan untuk mengetahui hal yang paling berpengaruh pada hasil [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Data Mining [1]
Data Mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi  yang berguna dari gudang bisnis data yang besar. Istilah data mining terkadang disebut juga sebagai knowledge discovery. Salah satu teknik data mining yang dibuat untuk menelusuri  data  yang  ada  untuk  membangun  sebuah  model,  kemudian  akan  menggunakan  model  tersebut  untuk dapat mengenali pola data yang lain yang tidak berada dalam basis data yang tersimpan. Kebutuhan untuk prediksi ini juga dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknik dalam data mining sebagai pengelompokan data[2].
Menurut  Eko  Prasetyo  pada  buku Data  Mining Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab  mengatakan “Teknik data  mining adalah  bagaimana  mencari  data  yang  tersedia  untuk  menciptakan  sebuah  model,  lalu memanfaatkan basis data yang tersimpan[2].
Kesimpulan dari data mining menurut penulis yaitu serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa informasi  yang selama ini tidak diketahui  secara manual  dari  suatu  basis data dengan melakukan penggalian pola- pola dari data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi.
Ada  istilah  lain  yang mempunyai  makna  yang  sama  dengan data  mining yaitu Knowledge-Discovery  in  Database (KDD). Memang data mining atau KDD bertujuan untuk memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga  menghasilkan  informasi  baru  yang  berguna.  Ternyata  data  mining  mempunyai  empat  akar  bidang  ilmu sebagai berikut [4]:
1. Statistik
Bidang  ini  merupakan  akar  paling  tua,  tanpa  ada  statistik  maka  data  mining  mungkin  tidak  ada.  Dengan menggunakan statistik klasik ternyata data yang diolah dapat diringkas dalam apa yang umum dikenal sebagai exploratory data analysis ((EDA).  EDA  bertujuan  sebagai  proses  identifikasi  hubungan  yang  tersistematis antar variable atau fitur ketika tidak memiliki informasi alami. Teknik EDA klasik yang digunakan dalam data mining di antaranya :
a. Metode komputasional : statistic deskriptif (distribusi, paramete r statistic klasik ( mean , median , rata – rata, varian  dan  sebagainya),  korelasi,  tabel  frekuensi,  teknik  eksplorasi multivariate (analisis cluster ,  analisis faktor,  analisis  komponen  utama  dan  klasifikasi,  analisis  diskriminan, classification  tree ,  analisis korespondensi),  model linear atau nonlinear  r lanjutan  ( regresi  linear atau nonlinear , time  series atau forecasting dan sebagainya).
b. Visualisasi  data  :mengarah  pada  representasi  informasi  dalam  bentuk  visual  dan  dapat  dipandang  sebagai satu  yang  paling  berguna.  Pada  saat  yang  sama,  visualisasi  data  merupakan  metode  eksplorasi  data  yang
atraktif. Teknik visualisasi yang paling umum yang dikenal adalah histogram semua jenis kolom, silinder, kerucut, piramida, lingkaran, batang dan sebagainya), kotak, scatter, konturmatrik, icon dan sebagainya.
2. Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI)
Artificial  Intelligence berbeda  dengan  statistik.  Teorinya  dibangun  berdasarkan  teknik heuristic sehingga Artificial  Intelligence memiliki  peran  pada  pengolahan  informasi  sesuai  dengan  model  penalaran  manusia. Salah  satu  cabang  dari  AI,  yaitu  pembelajaran  mesin  atau machine  learning ,  merupakan  ilmu  penting direpresentasikan  dalam  pembangun data  mining ,  menggunakan  teknik  di  mana  sistem  komputer  berjalan dengan pelatihan.
3. Pengenalan Pola
Data mining juga merupakan bagian dari pengenalan pola, hanya saja pengolahan data berasal dari basis data. Data yang digunakan berasal dari basis data kemudian dilakukan pengolahan dimana proses pengolahan bukan pada  bentuk  relasi,  tetapi  pada  bentuk  normal. Data  mining memiliki  cirri  tersendiri  yakni  melakukan pencarian pola asosiasi serta melakukan pencarian pola sekuensial.
4. Sistem Basis Data Sistem basis data pada data mining memiliki fungsi sebagai penyedia informasi data yang akan diproses untuk penggaliannya dengan memanfaatkan metode – metode yang sudah ada.

## 2.2 Pengelompokan Teknik – Teknik  Data Mining
Pada  proses  pemecahan  masalah  dan  pencarian  pengetahuan  baru  terdapat  beberapa  pengelompokan  berdasarkan tugas yang dilakukan [5]:
1. Estimasi
Dimanfaatkan  terhadap  estimasi  pada  data  baru  yang  belum  memiliki  keputusan  terhadap histori yang  ada. Sebagai contoh, estimasi terhadap biaya pembangunan gedung diluar kota.
2. Asosiasi
Asosiasi  dimanfaatkan  pada  proses  pengenalan  prilaku  pada  kejadian  –  kejadian  tertentu  atau  hubungan asosiasi  yang  muncul  dari  setiap  kejadian.  Sebagai  contoh  bidang market  bisnis pada  swalayan,  untuk menyusun tata letak barang yang akan  dijual sesuai dengan produk – produk yang sering dibeli oleh pelanggan secara bersamaan.
3. Klasifikasi
Merupakan  teknik  yang  melihat  pada  setiap  kelakuan  serta  atribut  pada  kelompok  yang  telah  terdefinisikan. Dengan  teknik  ini  bisa  menentukan  klasifikasi  terhadap  data  baru  dengan  melakukan  manipulasi  data  yang telah terklasifikasi  sebelumnya dan memanfaatkan hasilnya untuk  menentukan klasifikasi  yang baru. Sebagai contoh dilakukan pada Akademik dengan mengklasifikasikan siswa yang berhak mendapatkan beasiswa.
4. Klastering
Klastering  merupakan teknik analisis kelompok yang berbeda dari basis data, klastering  hampir sama dengan klasifikasi  tetapi  proses  pengelompokan  dilakukan  pendefinisian  dilakukan  sebelum  proses  data  mining dijalankan.
5. Prediksi
Prediksi umumnya dimanfaatkan untuk perkiraan ataupun forecasting dari suatu kejadian sebelum kejadian itu terjadi. Contohnya untuk memperkirakan cuaca apakah cerah, berawan, mendung atau hujan.
2.3 Algoritma C.45
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode  untuk  membuat decision  tree berdasarkan training data  yang  telah disediakan.  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Beberapa  pengembangan  yang  dilakukan  pada C4.5 adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing value , bisa mengatasi continiu data, dan pruning [1]. Pada tahapal goritma C4.5 memiliki 2 prinsip kerja yaitu:
1. Pembuatan  pohon  keputusan.  Tujuan  dari  algoritma  penginduksi  pohon  keputusan  adalah  mengkontruksi struktur  data  pohon  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  sebuah  kasus  atau record baru  yang belum  memiliki  kelas.  C4.5  melakukan  konstruksi  pohon  keputusan  dengan  metode divide  and  conquer .  Pada awalnya  hanya  dibuat node akar  dengan  menerapkan  algoritma divide  and  conquer .  Algoritma  ini    memilih pemecahan kasus-kasus yang terbaik dengan menghitung dan membandingkan gain rasio , kemudian node- node yang  terbentuk  di level berikutnya,  algoritma divide  and  conquer akan  diterapkan  lagi  sampai  terbentuk  daun- daun.
2. Pembuatan aturan-aturan (rule set). Aturan- aturan yang terbentuk dari pohon keputusan akan membentuk suatu kondisi dalam bentuk if- then .
Aturan-aturan ini didapat  dengan cara menelusuri  pohon keputusan dari  akar sampai daun. Setiap node dan syarat percabangan akan membentuk suatu kondisi atau suatu if, sedangkan untuk nilai-nilai yang terdapat pada daun akan membentuk. Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
2.4 Pilih atribut sebagai akar.
1. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
2. Bagi kasus dalam cabang.
3. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  memilihat  aribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi    dari  atribut-atribut  yang  ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut : Gain(S,A) = Entropy(S)−∑ | 𝑆𝑖 | | 𝑆 | 𝑛𝑖 =1 ∗𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 ( 𝑆𝑖 )…………….....(3.1) Keterangan: S :himpunan kasus A   : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si|   : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S Sementara itu, penghitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut : Entropy(S) = ∑ − 𝑝𝑖∗ log2 𝑝𝑖𝑛𝑖 =1……………………………..(3.2) Keterangan: S : himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S pi :proporsi dari S_i terhadap S Pada  saat  pembangunan  pohon  keputusan,  banyaknya  cabang  mungkin  mencerminkan  adanya noise atau outlier pada training data.  Pemangkasan  pohon  dapat  dilakukan  untuk  mengenali  dan  menghapus  cabang-cabang tersebut. Pohon  yang dipangkas akan menjadi  lebih  kecil dan lebih mudah dipahami, pohon semacam  itu biasanya juga menjadi lebih cepat dan lebih baik dalam melakukan klasifikasi[5].

## 2.5 Limbah
Limbah  adalah  buangan  yang  dihasilkan  dari  suatu  proses  produksi  baik  industry  maupun  domestik  (rumah tangga)[6].  Dimana  masyarakat  bermukim,  disanalah  berbagai  jenis  limbah  akan  dihasilkan,  seperti  sampah,  air kakus ( black water), dan ada air buangan dari berbagai aktivitas domestik lainnya. Limbah juga merupakan semua material sisa atau buangan yang berasal dari proses teknologi maupun dari proses alam dimana kehadirannya tidak bermanfaat bagi lingkungan dan tidak memiliki nilai ekonomis. Pada dasarnya berbagai jenis limbah dihasilkan oleh kegiatan  manusia,  baik  itu  kegiatan industry maupun  domestik  (rumah  tangga)  dan  berdampak  buruk  terhadap lingkungan dan juga bagi kesehatan manusia. Menurut Peraturan Pemerintah Nomor 101 tahun 2014, limbah adalah sisa  suatu  usaha  atau  kegiatan,  berdasarkan  dari  wujud  limbah  yang  dihasilkan,  limbah  dibagi  menjadi  tiga  yaitu limbah padat, limbah cair dan gas dengan penjelasan sebagai berikut:
1. Limbah padat adalah limbah yang berwujud padat. Limbah padat bersifat kering, tidak dapat berpindah kecuali ada yang memindahkannya. Limbah padat ini misalnya, sisa makanan, sayuran, potongan kayu, sobekan kertas, sampah, plastik, dan logam
2. Limbah  cair adalah  limbah  yang  berwujud  cair.  Limbah  cair  terlarut  dalam  air,  selalu  berpindah,  dan  tidak pernah  diam.  Contoh  limbah  cair  adalah  air  bekas  mencuci  pakaian,  air  bekas  pencelupan  warna  pakaian,  dan sebagainya.
3. Limbah  gas adalah  limbah  zat  (zat  buangan)  yang  berwujud  gas.  Limbah  gas  dapat  dilihat  dalam bentuk  asap. Limbah  gas  selalu  bergerak  sehingga  penyebarannya  sangat  luas.  Contoh  limbah  gas  adalah  gas  pembuangan kendaraan  bermotor.  Pembuatan  bahan  bakar  minyak  juga  menghasilkan  gas  buangan  yang  berbahaya  bagi lingkungan.
Limbah  memiliki  ciri-ciri  tertentu  yang  membedakannya  dengan  bend  alainnya.  Adapun  beberapa karakteristik limbah adalah sebagai berikut:
1. Berukuran Mikro, limbah memiliki ukuran kecil atau partikel-partikel kecil yang masih dapat  dilihat  oleh mata manusia.
2. Bersifat  dinamis,  limbah  selalu  bergerak  sesuai  dengan  lingkungan  sekitarnya.  Misalnya,  ketika  limbah  masuk kesungai maka limbah tersebut akan mengikuti arah aliran sungai tersebut.
3. Penyebarannya  berdampak  luas,  dampak  yang  ditimbulkan  oleh  limbah  pada  lingkungan  dan manusia  efeknya beragam.  Ketika  kontaminasi  limbah  sudah  berat  maka  akan  menyebabkan  kerusakan  bagi  lingkungan  dan manusia.
4. Berdampak  jangka  panjang,  limbah  dapat  menimbulkan  dampak  yang  cukup  lama  di  wilayah  yang terkontaminasi. Sehingga dibutuhkan waktu yang cukup lama untuk mengembalikan kondisi wilayah tersebut.

## 3.  HASIL DAN PENELITIAN
Analisa  berfungsi  untuk  mengetahui  dan  mengamati  permasalahan  yang  sedang  terjadi,  kemudian  merumuskan masalah  dan  mencari  cara  solusi  untuk  memecahkan  permasalahan  yang  ada.  Untuk  mengetahui  data  pengolahan limbah agar lebih akurat dan tidak terjadi kesalahan pada PT. PP. London Sumatera Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil  Mill,  y aitu  dengan  menggunakan  teknik  Data Mining  yang  diharapkan  dapat  memperoleh  sebuah  pengetahuan pada  pengolahan  limbah  cair  di  Lonsum  yang  dimana  data-data  di  ambil  berdasarkan  dari  basis  data  yang  telah tersedia, hingga tidak terjadi lagi kesalahan pada pengelompokan limbah cair.
Tahapan pertama yang harus dilakukan agar limbah tersebut tidak mengganggu dan merusak lingkungan juga aktifitas disekitar perusahaan yaitu dengan mengolah kembali limbah pertama dengan cara melakukan penyaringan, kemudian proses pengolahan awal, setelah proses pengolahan awal maka akan  dilakukan pengedapan, dan setelah
itu  pengapungan  yang  berfungsi  untuk  menyingkirkan  lemak  atau  minyak  kepermukaan  air.  Dimana  limbah  yang dihasilkan  adalah  limbah  cair,  kemudian  akan  dikelompokan  terhadap  beberapa  kategori  dan  dapat  diihat  dari kandungan-kandungan yang terdapat pada limbah hasil sisa produksi, yang kemudian hasil pengolahan limbah cair pada Lonsum akan dialirkan ke perkebunan kelapa sawit sebagai pupuk organik dan sebagai penyiraman kompos.
Salah  satu  cara  untuk  mengolah  data  tersebut  adalah  dengan  menerapkan  atau  menggunakan  teknik data mining .  Dimana data  mining merupakan proses analisa data yang besar menjadi informasi  untuk  menentukan pola dari kesimpulan data yang di analisa. Penerapan  algoritma C.45 yang nanti nya akan menggali data yang sudah ada dan  akan  membentuk  suatu  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  inilah  nanti  nya  yang  akan  membantu perusahaan agar mengetahui pengelompokan dan pengolahan limbah cair tersebut agar tidak berdampak buruk bagi sekitar perusahaan.

## 3.1 Analisa Data Mining Menggunakan Algoritma C.45
Sistem  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  penyebab  pengolahan  limbah  cair  yaitu  dengan  menggunakan  data  awal mumeric dan nonmumeric yang akan dibagi melalui atribut-atribut untuk memudahkan analisa berikutnya, kemudian setelah semua data yang dibagi melalui  atributnya maka akan dilakukan proses klasifikasi  dengan membuat  pohon keputusan  sebagai output. Proses  pengambilan  keputusan  untuk  mengklasifikasi  penyebab  pengelompokan pengolahan limbah yang menjadi keputusan adalah kandungan-kandungan yang terdapat  didalam limbah sisa hasil produksi.
Atribut  merupakan  kolom  data  yang  menunjukan  fungsi  nya  sebagai  pembentuk  karekteristik  yang mempunyai banyak nilai, katagori, maupun kode untuk setiap basis data. Berikut yang merupakan keterangan atribut dalam pengolahan limbah cair yaitu :
1. Suhu
Merupakan  ukuran  derajat  panas  atau  dingin  nya  suatu  benda,  suhu  mempunyai  4  skala  yaitu celcius, fahrenheit, reamur , dan kelvin.
2. Ph
Merupakan  derajat  keasaman  yang  digunakan  untuk  menyatakan  tingkat  keasamaan  atau  kebebasan  yang dimiliki oleh suatu larutan.
3. BOD-5( BiochemicalOxygenDemand, 5 days )
BOD-5 menunjukan jumlah oksigen ( mg O 2 ) yang dikomsumsi mikroba aerobik saat menguraikan organik terurai dalam waktu 5 hari pada 1 liter limbah cair.
4. COD ( Chemical Oxygen Demand )
Merupakan senyawa organik yang tidak terurai, seperti selisih antara nilai COD dan nilai BOD 5 dari suatu limbah cair dianggap menunjukan jumlah senyawa organic yang tidak sesuai.
5. TSS ( Total suspended solid atau pedatan tersuspensi )
Merupakan residu  yang tertahan oleh saringan dengan ukuran partikel  maksismal 2pm atau lebih besar dari ukuran partikel koloid, contohnya lumpur, logam, tanah liat, iksida, sulfide, bakteri dan jamur.
6. NH-N3
Merupakan senyawa kompleks ionik, yang terdiri atas ion positif ( cation ) dan ion negative ( anion ).
7. PO-P4 Merupakan persamaan dan pemyetaraan reaksi redoks.
Berikut adalah tabel data pengelohan limbah pada PT.PP.London Sumatera Indonesia Tbk, Bagerpang Palm Oil Mil.
Tabel 1 . Data Limbah 3 BulanTerakhir Tanggal Suhu  Ph BOD-5  COD  TSS NH-N3  PO-P4 Keterangan 01-01-19  28⁰C 7.54 8 90 5 1 3.17 BAIK 03-01-19  30⁰C 7.55 15 50 52 18 2.91 BAIK 05-01-19  25⁰C 7.56 10 80 19 6 0.925 BAIK 08-01-19  15⁰C 7.57 11 64 20 9 2.85 BAIK 11-01-19  18⁰C 7.58 6 66 40 7 0.256 BAIK 13-01-19  25⁰C 7.59 5 75 19 12 3.17 BAIK 16-01-19  30⁰C 8.1 8 80 10 19 2.85 BAIK 19-01-19  33⁰C 8.11 9 35 15 15 0.827 BAIK 21-01-19  15⁰C 8.12 10 60 55 13 0.834 BAIK 23-01-19  10⁰C 8.13 20 80 33 11 3.17 TIDAK BAIK 26-01-19  25⁰C 8.14 15 90 35 15 0.929 BAIK 29-01-19  30⁰C 8.15 25 89 40 15 0.245 BAIK 03-02-19  30⁰C 8.16 9 55 50 12 2.87 BAIK 06-02-19  27⁰C 8.17 15 69 30 22 2.85 BAIK 09-02-19  12⁰C 8.18 5 50 55 25 2.69 TIDAK BAIK 12-02-19  10⁰C 8.19 10 35 30 33 2.66 TIDAK BAIK 15-02-19  18⁰C 8.2 11 80 22 12 3.23 BAIK 18-02-19  22⁰C 8.21 14 55 45 17 3.35 BAIK
Tanggal Suhu  Ph BOD-5  COD  TSS NH-N3  PO-P4 Keterangan 21-02-19  30⁰C 6.3 12 70 25 22 2.13 BAIK 24-02-19  20⁰C 8.55 17 75 44 29 3.17 TIDAK BAIK 27-02-19  28⁰C 6.6 19 89 55 33 3.16 BAIK 30-02-19  18⁰C 8.13 22 90 11 25 3.16 TIDAK BAIK 03-03-19  15⁰C 8.14 30 50 17 12 3.1 TIDAK BAIK 06-03-19  10⁰C 8.15 29 60 19 11 0.321 TIDAK BAIK 09-03-19  25⁰C 8.16 28 70 50 1 0.825 BAIK 11-03-19  18⁰C 8.17 12 80 45 15 0.865 BAIK 13-03-19  27⁰C 8.18 15 55 34 17 0.833 BAIK 16-03-19  30⁰C 8.19 11 90 39 23 0.825 BAIK 19-03-19  15⁰C 8.2 10 60 44 28 0.825 BAIK 21-03-19  29⁰C 8.21 5 40 66 33 0.885 BAIK 23-03-19  30⁰C 7.54 15 55 60 36 0.825 BAIK 26-03-19  28⁰C 7.55 18 50 62 12 0.875 BAIK 29-03-19  30⁰C 7.56 20 90 12 21 0.825 BAIK 31-03-19  30⁰C 7.57 30 80 10 18 0.825 BAIK
Sebelum  menerapkan  data  pada  algoritma  C.45  yang  digunakan  perlu  kiranya  dilakukan  tahapan preprosesing  yang  berguna  untuk  menyesuaikan  data  terhadap  karakteristik  terhadap  algoritma  yang  digunakan. Adapun preprosesing data dapat dilihat pada tabel dibawah ini:

## 3.2 Hasil Pengujian
Hasil  akhir  atau output dari  aplikasi RapidMiner adalah  berupa  pohon  keputusan  atau decision  tree atau id3. Dari pohon keputusan inilah akan dihasilkan rules atau aturan-aturan yang dapat membantu dalam mengambil keputusan. Pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Pohon Keputusan Hasil Pengujian
Dari hasil pohon keputusan tersebut, didapatkan rule aturan sebagai berikut : Suhu = S2: TIDAK BAIK {BAIK=0, TIDAK BAIK=3} Suhu = S3 |   COD = C5: TIDAK BAIK {BAIK=0, TIDAK BAIK=2} |   COD = C6: BAIK {BAIK=2, TIDAK BAIK=0} |   COD = C7: BAIK {BAIK=1, TIDAK BAIK=0} Suhu = S4 |   Nh-N3 = N2: BAIK {BAIK=1, TIDAK BAIK=0} |   Nh-N3 = N3: BAIK {BAIK=2, TIDAK BAIK=0} |   Nh-N3 = N5: TIDAK BAIK {BAIK=0, TIDAK BAIK=1} |   Nh-N3 = N6: TIDAK BAIK {BAIK=0, TIDAK BAIK=1} Suhu = S5: BAIK {BAIK=5, TIDAK BAIK=0} Suhu = S6: BAIK {BAIK=15, TIDAK BAIK=0} Suhu = S7: BAIK {BAIK=1, TIDAK BAIK=0}
Selanjutnya setelah didapatkan rule dan juga pohon keputusan, kemudian menghitung tingkat akurasi yang dari proses klasifikasi. Adapun tingkat akurasi dapat dilihat pada gambar 5.9 berikut :
Pada gambar 2 telah dilakukan pengujian data pengolaha limbah kelapa sawit dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner, dan didapatkan bahwa tingkat akurasi dari pohon keputusan sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  disimpulkan  dengan  memanfaatkan  data  mining  dapat  mengetahui pengelompokan  pengolahan  limbah  kelapa  sawit  yang  baik  untuk  dijadikan  pupuk  organik  pada  PT.PP.London Sumatera Indonesia.Tbk. Algoritma C.45 dapat membantu untuk membuat suatu keputusan dalam mengidentifikasi suatu  permasalahan  dan  melihat  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  suatu  masalah,  dan  dapat membantu untuk memecahkan suatu masalah. Aplikasi RapidMiner Classification Decision Tree digunakan sebagai aplikasi pendukung keputusan dan pengujian atas hasil yang didapatkan secara manual, yang menghasilkan sebuah pohon keputusan. Dari pohon keputusan inilah akan menghasilkan sebuah aturan-aturan yang dapat membantu pihak PT.PP.London  Sumatera  Indonesia.Tbk  dalam  data  pengolahan  limbah  kelapa  sawit  serta  mudah  dipahami  oleh pengguna aplikasi.

## REFERENCES
[1]   S.  D.  N.  S.  Hikmah  Widya.,  "Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Jenis  Transaksi Nasabah  Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam Dengan Algoritma C.45," Media Informatika Budidarma, vol. 1, no. 2, pp. 32-37, Juni 2017.
[2]   E. Prasetyo, Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2012.
[3]   E. Prasetyo, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2014.
[4]   D. Nofriansyah, Buku Algoritma Data Mining dan Pengujian, 2017.
[5]   D. H. Kamagi and S. Hansun, "Implementasi Data Mining dengan Algortima C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa," ULTMATICS, vol. VI, no. 1, pp. 15-20, 2014.
[6]   P. Limbah, Agustus 2018. [Online]. Available: http://googleweblight.com.
[7]   B. S. D. Oetomo, Perencanaa dan Pengembangan Sistem Informasi, Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2002.
[8]   A. Preantoko, Jago Microsoft Excel 2010, Jakarta: Kawan Pustaka, 2010.
[9]   D. A. C, D. A. Baskoro, L. Ambarwati and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Miner, 2013.