## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026

## Implementasi Algoritma C4.5 Prediksi Produksi Komoditas Tanaman Perkebunan Berdasarkan Luas Lahan

## Desi Damayanti
Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: damadamayan12@gmail.com
Absrtak− Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT) Biru-biru merupakan instansi yang berperan membantu masyarakat dalam meningkatkan  produksi  dari  komoditas  tanaman  perbunan  diwilayah  binaanya,  baik  dari  segi  kualitas  maupun  kuantitas.  Namun terkadang masih terjadi permasalahan yang dialami petani, yaitu ketidaksesuaian hasil produksi komoditas tanaman perkebunan dengan luas lahan yang mereka miliki, sehingga dapat mempengaruhi tingkat pendapatan petani itu sendiri. Salah satu cara untuk mengolah data  tersebut  adalah  dengan  menerapkan  teknik  data  mining,  dimana  data  mining  merupakan  proses  analisa  data  yang  besar  yang diekstrak menjadi suatu informasi untuk menentukan pola dari analisa pada data produksi komodity tanaman perkebunan berdasarkan luas lahan. Algoritma C.45 yang nantinya akan menggali data yang sudah ada dan akan membentuk suatu pohon keputusan, dimana pohon  keputusan  itulah  yang  nantinya  akan  membantu  pihak  Unit  Pembinaan  Perlindungan  Tanaman  (UPPT)  Biru-biru  dalam mengambil tindakan yang baik dalam membantu meningkatkan produksi komoditas tanaman perkebunan dan memberikan penyuluhan kepada petani binaanya untuk mengantisipasi kerugian pada petani.

## Kata Kunci : Data Mining; Algoritma C.45; Produksi
Abstract− The  Blue-blue  Plant  Protection  Development  Unit  (UPPT)  is  an  agency  that  plays  a  role  in  assisting  the  community  in increasing  the  production  of  plantation  crop  commodities  in  their  fostered  areas,  both  in  terms  of  quality  and  quantity.  However, sometimes there are still problems experienced by farmers, namely the incompatibility of the production of plantation crop commodities with the area of land they have, so that it can affect the level of income of the farmers themselves. One way to process this data is to apply data mining techniques, where data mining is a process of analyzing large data that is extracted into information to determine the pattern of analysis on plantation crop commodity production data based on land area. The C.45 algorithm will later explore existing data and will form a decision tree, where the decision tree will later assist the Blue-blue Plant Protection Development Unit (UPPT) in taking good actions in helping to increase the production of plantation crop commodities. and provide counseling to fostered farmers to anticipate losses to farmers.
Keywords: Data Mining; C.45 Algorithm; Production

## 1. PENDAHULUAN
Perlindungan tanaman memiliki peran penting dalam usaha perkebunan terutama dalam menekan kehilangan hasil akibat serangan  organisme  pengganggu  tumbuhan  (OPT),  dan  meningkatkan  nilai  produk  perkebunan.  Dalam  mendukung pelaksanaan pengendalian OPT, pemerintah pusat telah membangun perangkat-perangkat  perlindungan perkebunan di seluruh Indonesia yang sampai dengan tahun 2017 berjumlah 578 yang diantaranya terdiri 28 unit Labolatorium Lapangan (LL), 4 unit Labolatorium Utama Pengendali Hayati (LUPH), 12 unit Sub Labolatorium Hayati, 31 unit Brigade Proteksi Tanaman (BPT), dan 500 Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT). Dengan tersedianya perangkat perlindungan perkebunan tersebut diharapkan upaya pengendalian OPT perkebunan dimasing-masing provinsi dapat dilakukan dengan cepat dan efektif.
Petugas  UPPT  menjadi  pendamping  petani  dalam  melakukan  pengamatan  dan  pengendalian  OPT  perkebunan, membantu labolatorium lapangan dan labolatorium utama pengendalian hayati untuk melakukan uji lapang yang meliputi pemilihan lokasi atau lahan dan calon petani, melakukan pembinaan secara latihan dan kunjungan (LAKU) dilahan dan pendataan kelompok tani diwilayah binaanya, dan selanjutnya melakukan inventarisasi desa atau kecamatan diwilayah binaanya  dan  menentukan  skala  prioritas  lokasi  pengamatan  berdasarkan  luas  areal  komoditi  utama  dan  intensitas serangan OPT. Untuk saat ini luas area lahan yang terdaftar pada Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT) seluas 4447,4 Ha untuk tanaman dan seluas 3720 Ha untuk perkebunan.
Ukuran luas lahan perkebunan sangat relatif dan bergantung pada volume komoditas yang dihasilkan, namun suatu perkebunan memerlukan suatu luas untuk menjaga kestabilan keuntungan melalui sistem produksi yang diterapkannya serta  meningkatkan  produksi  komoditas  baik  dari  segi  kualitas  maupun  kuantitas.  Pada  UPPT  terdapat  6  komodity tanaman perkebunan (Kelapa Dalam luas 199 Ha, Kelapa Sawit luas 2705 Ha, Karet luas 457,3 Ha dan Kakao luas 427,1 Ha, Kemiri luas 139,5 Ha, dan Pinang seluas 63,5 Ha). Unit pembinaan perlindungan tanaman (UPPT) merupakan suatu instansi yang bergerak dalam bidang pertanian dan peternakan.
Dalam  bidang  pertanian  UPPT  berperan  sebagai  pendamping  petani  dalam  melakukan  pengamatan  dan pengendalian OPT (Organisme Penggangu Tanaman) perkebunan atau meningkatkan nilai produksi dan produktifitas dari setiap komodity tanaman  perkebunan berdasarkam areal luas lahan yang dimiliki oleh petani binaannya, baik dari segi kualitas  maupun  kuantitas.  Dalam  meningkatkan  nilai  produksi  sangat  bergantung  pada  kualitas  produktifitas  dari komodity itu sendiri. Produksi komodity yang dihasilkan terkadang tidak mampu mencapai target petani, atau produksi yang  dihasilkan  petani  binaannya  terlampau  sedikit  berbanding  terbalik  dari  luas  lahan  yang  mereka  miliki,  yang mengakibatkan menurunnya penghasilan petani binaanya. Maka diperlukan adanya prediksi produksi komoditi tanaman perkebunan berdasarkan luas lahan untuk mengantisipasi atau mengurangi resiko kerugian pada petani.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
Oleh karena itu dibutuhkan proses pengolahan data produksi dan produktifitas komodity tanaman perkebunan pada Unit  Pembinaan  Perlindungan  Tanaman  (UPPT)  secara  baik  dan  benar,  salah  satu  cara  untuk  mengolah  data  tersebut adalah dengan menerapkan atau menggunakan teknik data mining . Data Mining sendiri memiliki beberapa teknik, salah satunya  klasifikasi.  Teknik  klasifikasi  terdiri  dari  beberapa  metode,  dan dicision  tree adalah  bagian  dari  metode klasifikasi. Kemudian metode dicision tree memiliki algoritma, dan algoritma C4.5 adalah salah satu dari algoritma yang memiliki dicision tree .
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Nurul Azwanti yang   berjudul “ Analisa Algoritma C.45 Untuk Memprediksi  Penjualan  Motor  Pada  PT.  Capella  Dinamika  Nuasantara  Cabang  Muka  Kuning  “    (Studi  Kasus  :  PT. Capella Dinamika Nuasantara Cabang Muka Kuning)  mengatakan bahwa Algoritma C4.5 merupakan hasil dari proses Data  Mining akan  menghasilkan  sebuah  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan  tersebut  dapat  menjadi  alternatif dalam  pengambilan  keputusan  serta  mampu  memprediksi  penjualan  motor  yang  nantinya  akan  berguna  untuk mendistrubusikan  motor  dibeberapa  wilayah  [1].  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. Aturan-aturan yang dihasilkan oleh C4.5 mempunyai relasi yang hirarki, seperti suatu pohon (mempunyai akar, titik, cabang, dan daun).
Beberapa menyebut struktur model yang dihasilkan oleh C4.5 sebagai pohon ( dicision tree ), sementara sebagian orang menyebutnya pohon aturan ( rule tree ). Dimana dalam proses pengerjaan pada algoritma C4.5 menghitung nilai gain dan entropy terhadap atribut-atribut data yang telah disajikan oleh basis data sebelumnya. Dari proses klasifikasi dan hasil  yang  didapatkan  digambarkan  dalam  bentuk  pohon  keputusan,  dan  berdasarkan  pohon  keputusan  tersebut didapatkan sebuah informasi baru yang berasal dari basis data sebelumnya dalam bentuk aturan-aturan atau rule . Hasil dari  penulisan  ini  dapat  menghasilkan  sebuah  data  yang  akurat  dalam  memprediksi  produksi  tanaman  perkebunan berdasarkan luas lahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
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  model tersebut untuk mengenali pola data lain yang tidak tersedia didalam basis data yang tersimpan [2]. Dalam data mining pengelompokan data dapat juga dilakukan  untuk mengetahui pola secara universal dari data yang tersedia agar dilakukan langkah tindak lanjut lainnya yang berguna sebagai pendukung kegiatan dan tujuan akhir tertentu”. Dari pengertian diatas maka dapat diambil kesimpulan bahwasannya data mining merupakan sebuah proses penemuan serta pengenalan pola dan juga pengelompokkan data-data yang besar serta bertujuan untuk mendapatkan hubungan atau pola yang memberikan manfaat.

## 2.2 Knowledge Discovery
Adapun  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:
1. Statistik
Bidang  ini  merupakan  akar  paling  tua,  tanpa  ada  statistik  maka data  mining mungkin  tidak  ada.  Dengan menggunakan statistik data yang diolah bisa diringkas atau dapat dikenal dengan Exploratory Data Analysis (EDA). EDA bertujuan sebagai proses identifikasi hubungan yang tersistematis antar  variabel/fitur ketika tidak memiliki informasi alami.
2. Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) Artificial Intelligence berbeda dengan statistik. Teorinya dibangun berdasarkan teknik heuristik 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  ciri  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.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026

## 2.3 Algoritma C.45
Algoritma  C4.5  yaitu  sebuah  algoritma  yang  digunakan  untuk  membangun decision  tree (pengambilan  keputusan). Algoritma  C.45  adalah  salah  satu  algoritma  induksi  pohon  keputusan  yaitu  ID3  ( Iterative  Dichotomiser  3 ).  ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Dalam prosedur algoritma ID3, input berupa sampel training , label training dan atribut. Algoritma C4.5 merupakan pengembangan dari ID3. Beberapa pengembangan yang dilakukan pada C4.5 adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing value , bisa mengatasi continue data, dan pruning .  Untuk memilih atribut akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti yang tertera dalam persamaan berikut :
…………………….. (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, perhitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
……………………………………. (2)
Keterangan: S          : Himpunan  Kasus A          : Fitur n          : Jumlah partisi S pi         : Proporsi  dari Si terhadap  S Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki  kelas yang sama.

## 2.4 Tanaman
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI),  tanaman  merupakan  tumbuhan  yang  sengaja  ditanam  oleh  orang, biasanya  berupa  sayuran,  buah-buahan  dan  lain  sebagainya  [4].  Dalam pertanian, tanaman adalah  beberapa jenis organisme yang dibudi dayakan pada suatu ruang atau media untuk dipanen pada masa ketika sudah mencapai tahap pertumbuhan tertentu. Pengertian ini dibedakan dari penggunaan secara awam bahwa tanaman sama dengan tumbuhan. Pada  kenyataannya,  hampir  semua  tanaman  adalah  tumbuhan,  tetapi  ke  dalam  pengertian  tanaman  tercakup  pula beberapa fungi (jamur  pangan,  seperti  jamur  kancing  dan  jamur  merang)  dan alga (penghasil agar-agar dan nori)  yang sengaja dibudidayakan untuk dimanfaatkan nilai ekonominya. Tanaman "sengaja" ditanam, sedangkan tumbuhan adalah sesuatu yang muncul atau tumbuh dari permukaan bumi. Tumbuhan yang "tidak dipanen" masih disebut tanaman jika diperuntukkan  sebagai  estetika  dalam pertamanan dan arsitektur  lanskap,  misal  tanaman bunga.  Tanaman  pertanian utama yang dibudidayakan di seluruh dunia yaitu gandum, jagung, beras, kentang, tebu, kedelai, dan sebagainya [5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem yang digunakan dalam klasifikasi produksi komodity tanaman perkebunan yaitu dengan menggunakan data awal numeric 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 memprediksi produksi komodity tanaman perkebunan yang menjadi keputusan adalah apakah produksi dari komodity tanaman perkebunan tersebut baik atau tidak baik.
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 data produksi komodity tanaman perkebunan yaitu :
1. Komodity
Komoditas adalah barang dagangan utama, benda niaga (hasil bumi dan kerajinan setempat yang memiliki nilai jual) atau  bahan  mentah  yang  menurut  mutunya  sesuai  dengan  standart  perdagangan  internasional,  misalnya  gandum, karet, kopi, dan lain sebagainya.
2. Luas Lahan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
Luas lahan merupakan lokasi atau tempat yang memiliki luas tertentu yang dapat dijadikan lahan usaha tani untuk memproduksi tanaman pertanian.
3. Produktifitas
Produktifitas adalah istilah dalam kegiatan produksi sebagai perbandingan antara keluaran (output) dengan masukan (input) atau suatu ukuran untuk yang menyatakan bagaimana baiknya suatu sumber daya diatur dan dimanfaatkan untuk mencapai hasil yang optimal.
4. Produksi
Produksi adalah suatu upaya untuk menghasilkan keluaran (output ) baik berupa barang maupun jasa. Berikut adalah tabel produksi komoditas tanaman perkebunan pada Unit Pembinaan dan Perlindungan Tanaman (UPPT) Biru-biru :
Tabel 1 Data Produksi Komodity No Desa Komodity Luas Lahan (Ha) Jumlah Produktifitas (Kw/Ha/Thn) Jumlah Produksi (Ton) Hasil 1 Ajibaho Kelapa Sawit 10 260 26 Baik 2 Ajibaho Kakao 15 210 21 Tidak Baik 3 Ajibaho Kelapa Sawit 36.5 300 30 Baik 4 Ajibaho Kakao 10 85 8.5 Baik 5 Ajibaho Karet 23.5 365 36.5 Baik 6 Ajibaho Kakao 5 40 4 Tidak Baik 7 Mardinding Kelapa Sawit 30 780 78 Baik 8 Mbaruai Karet 18 312 31 Baik 9 Biru-biru Kakao 7.6 45 4.5 Baik 10 Biru-biru Pinang 60 585 58 Baik 11 Biru-biru Kelapa Sawit 18 360 36 Tidak Baik 12 Mbaruai Karet 12 330 33 Tidak Baik 13 Mbaruai Pinang 8 60 6 Baik 14 Mardinding Kelapa Sawit 17.5 560 56 Baik 15 Mardinding Karet 12 450 45 Baik 16 Mardinding Pinang 8 120 12 Baik 17 Mardinding Kelapa Sawit 22 420 42 Baik
Sebelum  menerapkan  data  pada  algoritma  C.45  yang  digunakan  perlu  kiranya  dilakukan  tahapan  preprosesing yang berguna untuk menyesuaikan data terhadap algoritma yang digunakan. Adapun preprosesing data dapat dilihat pada tabel 4.2 – 4.5 dibawah ini :
Tabel 2. Preprosesing Atribut Luas Lahan No Luas Lahan Keterangan 1 0 – 10 Ha Kecil 2 11 – 35 Ha Sedang 3 >35 Luas
Keterangan preprosesing atribut luas lahan :
1. Jika luas lahan diantara 0-10 Ha, maka dikategorikan kecil 2. Jika luas lahan diantara 11-35 Ha, maka dikategorikan sedang
3. Jika luas lahan diantara >35 Ha, maka dikategorikan luas
Tabel 3. Preprosesing Atribut Jumlah Produktifitas No Produktifitas Keterangan 1 0 – 250 Sedikit 2 251 – 500 Sedang 3 >500 Banyak
Keterangan preprosesing atribut jumlah produktifitas:
1. Jika Produktifitas diantara 0-250, maka dikategorikan sedikit 2. Jika Produktifitas diantara 251-500 , maka dikategorikan sedang
3. Jika Produktifitas diantara >500, maka dikategorikan banyak

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
Tabel 4. Preprosesing Atribut Produksi
No Produksi Keterangan 1 0 – 25 Ton Sedikit 2 26 – 50 Ton Sedang 3 >50 Banyak
Keterangan preprosesing atribut atribut produksi: 1. Jika produksi diantara 0-25, maka dikategorikan sedikit
2. Jika produksi diantara 26-50 , maka dikategorikan sedang
3. Jika produksi diantara >50, maka dikategorikan banyak
Setelah tahapan preprosesing, data yg akan digunakan terhadap algoritma C.45 dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 5. Data Hasil Preprosesing No Desa Komodity Luas Lahan (Ha) Jumlah Produktifitas (Kw/Ha/Thn) Jumlah Produksi (Ton) Hasil 1 Ajibaho Kelapa Sawit Kecil Sedang Sedang Baik 2 Ajibaho Kakao Sedang Sedikit Sedikit Tidak Baik 3 Ajibaho Kelapa Sawit Luas Sedang Sedang Baik 4 Ajibaho Kakao Kecil Sedikit Sedikit Baik 5 Ajibaho Karet Sedang Sedang Sedang Baik 6 Ajibaho Kakao Kecil Sedikit Sedikit Tidak Baik 7 Mardinding Kelapa Sawit Sedang Banyak Banyak Baik 8 Mbaruai Karet Sedang Sedang Sedang Baik 9 Biru-biru Kakao Kecil Sedikit Sedikit Baik 10 Biru-biru Pinang Luas Banyak Banyak Baik 11 Biru-biru Kelapa Sawit Sedang Sedang Sedang Tidak Baik 12 Mbaruai Karet Sedang Sedang Sedang Tidak Baik 13 Mbaruai Pinang Kecil Sedikit Sedikit Baik 14 Mardinding Kelapa Sawit Sedang Banyak Banyak Baik 15 Mardinding Karet Sedang Sedang Sedang Baik 16 Mardinding Pinang Kecil Sedikit Sedikit Baik 17 Mardinding Kelapa Sawit Sedang Sedang Sedang Baik

## 3.1 Menentukan Gain dan Entropy
Pohon keputusan dibuat setelah menghitung entropy total, entropy masing-masing atribut dan menghitung gain dan menentukan gain tertinggi. Entropy merupakan kebutuhan untuk menyatakan suatu kelas atau atribut yang digunakan dalam mengestrak suatu kelas.
Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, algoritma C.45 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
1. Pilih atribut sebagai akar.
2. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
3. Bagi kasus dalam cabang.
4. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Langkah menghitung gain dan entoropy yang dimana gain dan entropy digunakan untuk pembentukan pohon keputusan sebagai berikut :
Tabel 6. Perhitungan Nilai Node 1 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1 17 13 4 0.787126586 Desa 0.00233 Ajibaho 6 4 2 0.918295834 Mardinding 5 1 0 0.464385619 Mbaruai 3 2 1 0.91829  5834 Biru-Biru 3 2 1 0.918295834 Komodity 0.13152 Kelapa Sawit 6 5 1 0.650022422

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain Kakao 4 2 2 1 Karet 4 3 1 0.811278124 Pinang 3 3 0 0 Luas Lahan 0.07155 Kecil 6 5 1 0.650022422 Sedang 9 6 3 0.918295834 Luas 2 2 0 0 Produktifitas 0.1054 Sedikit 6 4 2 0.918295834 Sedang 8 6 2 0.811278124 Banyak 3 3 0 0 Produksi 0.1054 Sedikit 6 4 2 0.918295834 Sedang 8 6 2 0.811278124 Banyak 3 3 0 0 Penjelasan :
Jumlah kasus/data set sebanyak 17
Kategori yang baik sebanyak 13
Kategori yang baik sebanyak 4 Cara menghitung nilai gain 0,787126586-((6/17)* 0,918295834)-((5/17)*)-((3/17)* 0,918295834)-(( 0,918295834/17)* 0,918295834) Cara menghitung Entropy  ((-13/17)*log2(13/17)+(-4/17)*log2(4/17))
Setelah  dilakukan  perhitungan  gain  dan  entropy  pada  node  1.  Maka  dapat  dibentuk  pohon  keputusan  seperti gambar dibawah ini :

## Gambar 1. Pohon Keputusan Setelah Perhitungan Node 1
Dari data perhitungan node 1, telah ditemukan 1 atribut dengan hasil klasifikasi yaitu Komodity Pinang dengan hasil Baik. Tetapi masih terdapat atribut lain yang masih memiliki 2 hasil klasifikasi, sehingga perlu dilakukan kembali perhitungan  untuk  pembentukan  pohon  keputusan  selanjutnya  adapun  data  setelah  dilakukan  perhitungan  pohon keputusan Node 1 dapat dilihat pada table berikut :
Tabel 7. Data Setelah Perhitungan Node 1 No Desa Komodity Luas Lahan (Ha) Jumlah Produktifitas (Kw/Ha/Thn) Jumlah Produksi (Ton) Hasil 1 Ajibaho Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Baik 2 Ajibaho Kakao Kecil Sedikit Sedikit Tidak Baik 3 Ajibaho Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Baik 4 Ajibaho Kakao Kecil Sedikit Sedikit Baik 5 Ajibaho Karet Kecil Sedikit Sedikit Baik 6 Ajibaho Kakao Kecil Sedikit Sedikit Tidak Baik 7 Mardinding Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Baik 8 Mbaruai Karet Kecil Sedikit Sedikit Baik Komodit y Node 1.2 Node 1.1 Baik Pinang Kelapa Sawit Kakao
Karet

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
No Desa Komodity Luas Lahan (Ha) Jumlah Produktifitas (Kw/Ha/Thn) Jumlah Produksi (Ton) Hasil 9 Biru-biru Kakao Kecil Sedikit Sedikit Baik 11 Biru-biru Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Tidak Baik 12 Mbaruai Karet Kecil Sedikit Sedikit Tidak Baik 14 Mardinding Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Baik 15 Mardinding Karet Kecil Sedikit Sedikit Baik 17 Mardinding Kelapa Sawit Kecil Sedikit Sedikit Baik
Setelah  didapatkan  data  dari  perhitungan  node  1,  kemudian  melakukan  kembali  perhitungan  entropy  dan  gain  untuk mendapatkan node pada pohon keputusan lanjutan.
Tabel 8. Nilai Perhitungan Node 1.1 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1.1 Komodity -> Kelapa Sawit 6 5 1 0.650022422 Desa 0.65002 Ajibaho 2 2 0 0 Mardinding 3 3 0 0 Biru-Biru 1 0 1 0 Luas Lahan 0 Kecil 6 5 1 0.650022422 Produktifitas 0 Sedikit 6 5 1 0.650022422 Produksi 0 Sedikit 6 5 1 0.650022422
Setelah didapatkan data dari perhitungan node 1.1, kemudian melakukan kembali perhitungan entropy dan gain untuk mendapatkan node pada pohon keputusan lanjutan.
Tabel 9. Nilai Perhitungan Node 1.2 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1.2 Komodity -> Kakao 4 2 2 1 Desa 0.3112 8 Ajibaho 3 1 2 0.91829583 4 Biru-Biru 1 1 0 0 Luas Lahan 0 Kecil 4 2 2 1 Produktifitas 0 Sedikit 4 2 2 1 Produksi 0 Sedikit 4 2 2 1
Setelah didapatkan data dari perhitungan node 1.2, kemudian melakukan kembali perhitungan entropy dan gain untuk  mendapatkan  node  pada  pohon  keputusan  lanjutan.  Untuk  nilai  perhitungan  node  1.3  dapat  dilihat  pada  tabel dibawah ini :
Tabel 10. Nilai Perhitungan Node 1.3 Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain 1.3 Komodity - > Karet 4 3 1 0.811278124 Desa 0.31128 Ajibaho 1 1 0 0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Baik Tidak Baik Entropy Gain Mbrurai 2 1 1 1 Mardinding 1 1 0 0 Luas Lahan 0 Kecil 4 3 1 0.811278124 Produktifita s 0 Sedikit 4 3 1 0.811278124 Produksi 0 Sedikit 4 3 1 0.811278124
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa atribut yang memiliki nilai gain tertinggi adalah 0.31128, maka didapatlah pohon keputusan sebagai berikut :
Gambar 2. Pohon Keputusan Setelah Perhitungan Node 1.1, 1.2, 1.3
Adapun kesimpulan rules yg dapat diambil dari pohon keputusan yang telah dibuat dapat \: If Komodity = Pinang Then Hasil = Baik If Komodity = Kelapa Sawit And Desa Ajibaho, Then Hasil = Baik If Komodity = Kelapa Sawit And Desa Mardinding, Then Hasil = Baik If Komodity = Kelapa Sawit And Desa Biru-biru, Then Hasil = Tidak Baik If Komodity = Kakao And Desa Biru-biru, Then Hasil = Baik If Komodity = Kelapa Sawit And Desa  Ajibaho, Then Hasil = Tidak Baik If Komodity = Karet And Desa Ajibaho, Then Hasil = Baik If Komodity = Kelapa Sawit And Desa Mbaruai, Then Hasil = Tidak Baik Jika Komodity = Kelapa Sawit And Desa  Mardinding, Then Hasil = Baik

## 4.  KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  melakukan  perhitungan,  ternyata  mampu menyelesaikan permasalahan perusahaan dalam memprediksi produksi komodity tanaman perkebunan berdasarkan luas lahan  pada  Unit  Pembinaan  Perlindungan  Tanaman  (UPPT)  Biru-biru.  Penerapan  algoritma  C4.5  dapat  memberikan informasi  berupa  rule  prediksi  untuk  menggambarkan  proses  yang  terkait  dengan  produksi  komodity  tanaman perkebunan.
Baik Komodit y Desa Desa Desa Baik Baik Pinang Kelapa Sawit Kakao Karet Tidak Baik Ajibaho Mardinding Biru-Biru Baik Baik / Tidak Baik Ajibaho Biru-Biru Baik Baik / Tidak Baik Baik Ajibaho Mardindin g Mbaruai

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i10.1026

## REFERENCES
[1] Nurul Azwanti, "Analisa Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada Pt. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning ," Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. 13, no. 1, pp. 1858-4853, Februari 2018.
[2] Eko Prasetyo, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, 1st ed., Nikodemus WK, Ed. Yogyakarta: C.V Andy Uffset, 2012.
[3] Eko Prasetyo, Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2014.
[4] Kamus Besar Bahasa Indonesia. [Online]. https//kbbi.kata.web.id/tanaman, 2019
[5] Wikipedia. [Online]. https://id.wikipedia.org/wiki/Tanaman , 2019
[6] Kamus Besar Bahasa Indonesia. [Online]. https://kbbi.web.id/perkebunan-budi-daya/ , 2019
[7] Wikipedia. [Online]. https://id.wikipedia.org/wiki/perkebunan , 2019
[8] Budi Sutedjo Dharma Oetomo, Perencanaa dan Pengembangan Sistem Informasi. Yogyakarta: CV. A ndi Offset, 2002.
[9] Andi Preantoko, Jago Microsoft Excel 2010. Jakarta: Kawan Pustaka, 2010.
[10]  C.  Denis  Aprilla,  Donny  Aji  Baskoro,  Lia  Ambarwati, and I  Wayan  Simri  Wicaksana, Belajar  Data  Mining  Dengan Rapid Miner., 2013.