## PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENENTUKAN
KUALITAS TELUR AYAM HIBRIDA
(Studi Kasus di CV. Senik Desa Suruhwadang Kabupaten Blitar)
Moh. Fikri Yunus, Indyah Hartami Santi, Sabitul Kirom Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Informasi Universitas Islam Balitar Blitar, Jalan Majapahit no 2 – 4 Blitar, Indonesia yunusfikri111@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini menerapkan algoritma C4. 5 untuk menentukan kualitas telur ayam hibridra di CV Senik desa suruhwadang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kualitas telur ayam hibridra menggunakan algoritma C4. 5. Dengan dilakukannya data mining melibatkan 90 data wawancara tersebut memiliki 2 kategori pilihan yaitu: bagus dan tidak bagus. Terdapat 5 atribut yang mempengaruhi penentuan kualitas telur ayam yaitu: Kebersihan Kulit,  Kondisi  Kulit  Telur,  Warna  Kulit,  Bentuk  Telur,  Ukuran/Berat.  Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat memudahkan pihak CV. Senik dalam menentukan kualitas telur ayam dengan kendala yang dapat diminimalisir. Berdasarkan hasil penelitian menggunakan algoritma C4. 5 jumlah hasil yang bagus sebanyak 56 dan yang tidak bagus  sebanyak  34.    Hasil  pengunjian  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  tingkat  akurasi  dalam  menentukan kualitas  telur  rata-rata  sebesar  80%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  C4.  5  cocok  digunakan  untuk menentukan kualitas telur ayam hibridra di CV Senik.
Kata kunci : Algoritma C4.5 , Rapid Miner, Telur Ayam Hibrida

## 1. PENDAHULUAN
Telur ayam hibrida merupakan salah satu bahan makanan hewani yang dikonsumsi selain daging, ikan dan susu. Telur ayam hibrida juga merupakan pangan hasil  ternak  yang  paling  sering  dikonsumsi  oleh masyarakat.  Telur  ayam  hibrida  mengandung  gizi yang  tinggi,  ketersediaan  yang  berkelanjutan,  dan harga  yang  terjangkau  sehingga  menjadikan  telur ayam  hibrida  sangat  diminati  oleh  para  konsumen. Namun,  telur  ayam  hibrida  mudah  mengalami kerusakan  dan  penurunan  kualitas  akibat  masuknya bakteri kedalam telur [1].
CV.  Senik  yang  didirikan  oleh  bapak  Suwani Mudyadi  ini  yang  bergerak  dalam  produksi  maupun penjualan  ayam  dan  telur.  dimana  perusaan  ini mencakup  semua  para  peternak  yang  ada  dengan minimal  anggota.  Kemudian  para  peternak  tersebut membuat  kesepakatan  dengan  perusahaan  bahwa telur-telur  ayam  mereka  akan  disetorkan  ke perusahaan ini, dengan gantinya perusahaan memberikan  keringanan  dalam  mengambil  pakan ternak, obat, vaksin.
Pentingnya  penyortiran  telur  dilakukan  agar mengetahui  kualitas  telur  mana  yang  terbaik, berdasarkan  Observasi  yang  dilakukan  di  CV  Senik karyawan  beberapa  kali  melakukan  kesalahan  dalam melakukan penyortiran. sehingga perlu adanya metode dalam penentuan telur yang berkualitas.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  tinjauan  pustaka,  penulis  menjabarkan materi  –  materi  yang  dapat  digunakan  untuk pengembangan  jurnal  imiah  ini.  Berikut  adalah tinjauan pustaka yang digunakan oleh penulis:

## 2.1. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk membuat pohon keputusan, algoritma  ini  diciptakan  oleh  J.  Rose  Quinlan  dan merupakan  pengembangan  dari  algoritma  [2].  Dalam penelitian  yang  dilakukan  oleh  Juna  Eska  [3] menyebutkan  bahwa  cara  algoritma  C4.5  untuk membangun pohon keputusan yaitu :
a. memilih atribut yang digunakan untuk akar b. membuat sebuah cabang untuk setiap nilai
c. membagi kasus dalam beberapa cabang
d. mengulang  proses  untuk  setiap  cabang  hingga memiliki kelas yang sama
Dalam  memilih  atribut  yang  digunakan  untuk akar  terlebih  dahulu  menghitung  nilai  gain  tertinggi. Untuk  menghitung  gain  diperlukan  menghitung  nilai entropy  total  terlebih  dahulu  dengan  rumus  sebagai berikut :
Entropy (S) Σ 𝑖=1 𝑛 − 𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (1)
Keterangan :
S : himpunan kasus n : jumlah partisi S pi : proporsi Si terhadap S setelah  menemukan  nilai  entropy  pada  setiap  kasus, selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  gain  dengan rumus sebagai berikut :
Gain (S,A) = 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ 𝑖=1 𝑛 |𝑆 𝑖 | |𝑆| ∗ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑖 ) (2) Keterangan : S :  himpunan kasus A :  atribut N :  jumlah partisi atribut A
|Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S|
: jumlah kasus dalam S
Proses partisi pohon keputusan akan berhenti saat : a.  Semua record sudah mendapat kelas yang sama b.  Tidak ada atribut didalam record yang dipartisi lagi c.  Tidak ada record dalam cabang yang kosong

## 2.2. Data Mining
Data mining merupakan suatu proses mengekstrasi  pengetahuan  dari  database  besar  dan identifikasi  informasi  yang bermanfaat menggunakan tehnik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine  learning  [4].  Merujuk  pada  penelitian  dari Setio [5] ada beberapa kelompok metode data mining berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan  yaitu  : Klasifikasi, estimasi, prediksi, pengklasteran, asosiasi.

## 2.3. Pohon Keputusan
Pohon  keputusan  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  yang  dapat  digunakan  untuk  membagi kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan  record yang  lebih  kecil  dengan  menerapkan  serangkaian aturan  keputusan.  Pohon  keputusan  adalah  sebuah diagram  alir  yang  mirip  dengan  struktur  pohon, dimana  internal  node  menotasikan  atribut  yang  diuji, setiap cabangya mepresentasikan hasil dari atribut tes tersebut dan leaf node mepresentasikan kelas tertentu [6]. Pada pohon keputusan terdapat 3 jenis node, yaitu: 1. Root Node, merupakan node yang paling atas, pada node ini  tidak  terdapat input dan  bisa  juga  tidak mempunyai output. 2. Internal Node, merupakan percabangan dari suatu node, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai sebuah output minimal dua. 3. Leaf  Node atau  terminal  node,  merupakan  node yang  berada  paling  akhir,  pada  node  ini  hanya terdapat  satu input dan  tidak  mempunyai  sebuah output.
Berikut adalah konsep dasar gambar pohon keputusan:
Root Node 1 Leaf 1 Leaf 2 Leaf 3

## Gambar 1. Dasar pohon keputusan

## 2.4. Pengertian Telur Ayam
Telur  ayam  merupakan  salah  satu  bahan makanan hewani yang dikonsumsi selain daging, ikan dan  susu.  Telur  ayam  mengandung  gizi  yang  tinggi, ketersediaan  yang  berkelanjutan,  dan  harga  yang relatif  lebih  dibandingkan  dengan  telur  lainnya sehingga menjadikan telur ayam sangat diminati oleh
para  konsumen.  Namun,  telur  mudah  mengalami kerusakan  dan  penurunan  kualitas  akibat  masuknya bakteri  kedalam  telur.  Dalam  menentukan  kualitas telur ayam dilihat dari kualitas kulit  telurnya. berikut ini  ada  beberapa  yang  dijadikan  kriteria  untuk menentukan kualitas telur ayam hibrida terbaik:
a. Kebersihan  kulit,  kualitas  semakin  baik  jika  kulit telur dalam keadaan  bersih dan tidak ada kotoran sama sekali
b. Kondisi kulit telur ayam, dapat dilihat dari tekstur dan  kehalusannya.  Sehingga  kualitas  telur  ayam semakin baik jika tekstur kulitnya halus dan tidak retak
c. Warna  kulit,  warna  kulit  telur  ada  2  yaitu  warna coklat dan putih.
Dalam menentukan perbedaan kulit tersebut disebabkan adanya pigmen cephorpyrin yang terdapat pada  permukaan  kulit  telur  yang  berwarna  coklat relative tebal dibandingkan yang kulit yang berwarna putih.  Ukuran  telur  dikelompokkan  dalam  2  bagian seperti tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Ukuran telur
No Klasifikasi Ukuran(Berat)/Butir 1 A >10,5 Gr 2 B <10,5 Gr

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Penelitian
Pada tahapan penelitian, dimulai dari identifikasi masalah,  pengumpulan  data,  penerapan  metode algoritma C4.5, pengujian metode, analisis, penarikan kesimpulan.  Berikut  adalah flowchart dari  tahapan penelitian:
Mulai Identifikasi Masalah Pengumpulan data Penerapan metode Pengujian metode analisis Penarikan kesimpulan selesai
Gambar 2. Tahapan penelitian
a. Identifikasi Masalah
Dalam  proses  penelitian,  tahap  awal  yaitu identifikasi  masalah  yang  ada  pada  peternak  di Desa
Suruhwadang. Peneliti menemukan permasalahan  yaitu  peternak  belum  melakukan penyortiran berdasarkan kriteria-kriteria penentuan kualitas  telur,  dengan  penentuan  kualitas  telur ayam  untuk  menentukan  harga  berdasarkan kualitas telur menggunakan algoritma C4.5.
b. Pengumpulan Data Setelah  mempelajari  masalah  dan  referensi  yang ada,  tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data. Data  –  data  ini  dapat  diperoleh  dari  observasi langsung pada tempat penelitian, untuk menyelesaikan penelitian.
c. Penerapan Algoritma C4.5
Pada  tahap  penerapan  algoritma  C4.5  ini,  data  – data  yang  telah  terkumpul  dipilah  kembali  untuk dimasukkan  kedalam  aturan  –  aturan  algoritma C4.5. Karena algoritma C4.5 menggunakan pohon keputusan (decission  tree) maka  secara  umum untuk membangun pohon keputusan yaitu dengan memilih atribut akar, membuat cabang untuk tiap – tiap  nilai,  membagi  kasus  dalam  cabang  ulangi proses  untuk  setiap  cabang  sampai  semua  kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
d. Pengujian Algoritma C4.5 Pada tahap ini pengujian algoritma C4.5 dilakukan secara  manual  dan  menggunakan tool  Rapid Miner, data yang akan diuji  merupakan  hasil dari oberservasi  peneliti  di  lokasi,  Proses  pengujian dilakukan  guna  untuk  menguji accuration, precision, recall hasil dari pengolahan data secara hitung  manual  maupun  hitung  otomatis  dengan Rapid miner.
e. Penarikan Kesimpulan Dalam tahap  ini, peneliti sudah  menemukan hasil yang diharapkan untuk selanjutnya hasil penelitian tersebut  digunakan  untuk  menyelesaikan  tahapan penelitian selanjutnya.

## 3.2. Penerapan Algoritma C4.5
Berikut  adalah  penjelasan  gambar  3  yaitu penerapan algoritma C4. 5:
a. Data Mining Data mining pada penelitian ini akan mengidentifikasi faktor-faktor yang
mempengaruhi  penentuan  kualitas  telur  ayam hibrida  Dari  faktor-faktor  di  atas  memiliki  dua kategori  hasil  yaitu  bagus  dan  tidak  bagus,  maka digunakan teknik klasifikasi yang termasuk dalam pengelompokan  data  mining,  karena  dalam klasifikasi terdapat target atribut.
b. Pemilihan Atribut Tahap  selanjutnya  adalah  pemilihan  atribut  yang digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  media transmisi pembelajaran, dalam mengklasifikasikan setiap  atribut  menggunaka  skala likert yaitu  1  = baik, 2 = tidak baik
Mulai Selesai Menghitung Data Dengan Rumus Algoritma C4.5 Pohon Keputusan Validasi dengan Confusion Matriks Menghitung data dengan rapid Mainer Pemilihan Atribut Pengolahan Data Mining Rule-Rule
Gambar 3. Flowchart Penerapan Algoritma C4. 5
c. Menghitung Data Dengan Rumus Algoritma C4. 5 Pada tahap ini peneliti menghitung secara manual dengan  rumus-rumus  yang  sudah  ditetapkan  pada algoritma C4. 5. Dalam perhitungan mempunyai 2 tahapan yaitu menghitung entropy total, menghitung entropy dan gain setiap atribut. d. Menghitung Data Menggunakan Aplikasi Rapid Miner
Hasil  Perhitungan  manual  menggunakan  rumus Algoritma  C4.  5   digunakan  sebagai  acuan  untuk nantinya  sesuai  atau  tidak  dengan  perhitungan menggunakan aplikasi Rapid Miner . e. Pohon Keputusan Setelah root utama  ditentukan  dari  nilai gain tertinggi,  selanjutnya  membuat  pohon  keputusan sesuai hasil perhitungan yang sudah dilakukan oleh peneliti.
f. Rule- Rule Dari  pohon  keputusan  yang  sudah  diketahui hasilnya maka akan ada rule-rule yang akan ditulis berbentuk  kalimat  sehingga  mudah  dipahami  dan dimengerti.
g. Validasi Dengan Confusion Matrix
Pada tahap ini akan dilakukan validasi keakuratan hasil  yang  diperoleh  menggunakan  beberapa teknik  yang  terdapat  dalam  aplikasi Rapid  Miner yaitu Confusion  Matrix untuk  mengukur  tingkat akurasi, precision, recall .

## 3.3. Pengumpulan Data
Instrumen  yang  digunakan  untuk  pengumpulan data pada penelitian ini yaitu:
a. Observasi Dalam penelitian ini, peneliti melakukan pengamatan  langsung  terhadap  objek  penelitian
yang berkaitan dengan kualitas Telur Ayam di CV. Senik Desa Suruhwadang.
b. Wawancara Wawancara  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data primer  dengan  jalan  mewawancarai  sumbernya dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan  yang berkaitan dengan penentuan kualitas Telur Ayam.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengolahan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  hasil  wawancara.  Data  yang  diperoleh  peneliti berupa sempel telur ayam yang diambil secara random sebanyak 90 butir telur. Wawancara kepada pihak CV. Senik  Desa  Suruhwadang  dilaksanakan  pada  bulan Juni  yang  berisikan  5  atribut  antara  lain  Kebersihan Kulit, Kondisi Kulit Telur, Warna Kulit, Bentuk Telur, dan  Ukuran  atau  Berat  Telur.  Dari  hasil  wawancara tersebut  diperoleh  informasi  yang  nantinya  bisa dipergunakan  dalam  mengambil  keputusan.  Berikut ini  adalah  contoh  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini pada tabel 2:
Tabel 2. Data sebagian hasil wawancar
No Kebersihan telur Kondisi Kulit Telur Warna Kulit Bentuk Telur Ukuran/ Berat Telur Keputusan 1 Kotor Kulit Utuh Coklat Bulat A Bagus 2 Kotor Kulit Utuh Coklat Bulat A Bagus 3 Bersih Retak Coklat Benjol- Benjol B Tidak Bagus 4 Bersih Retak Putih Provosi onal A Bagus 5 Kotor Kulit Utuh Putih Bulat A Tidak Bagus
Penentuan  kualitas  telur  ayam  hibrida  ini  sudah diketahui yaitu baik dan tidak baik sesuai kesepakatan peneliti dan pemilik. Berikut adalah kriteria yang telah disepakati.
Tabel 3. Penentuan kriteria No Kriteria Keterangan 1 Kebersihan Kulit kualitas semakin baik jika kulit telur dalam keadaan bersih dan tidak ada kotoran sama sekali 2 Kondisi Kulit Telur dapat dilihat dari tekstur dan kehalusannya. Sehingga kualitas telur ayam semakin baik jika tekstur kulitnya halus dan tidak retak
3 Warna Kulit
warna kulit telur ada 2 yaitu warna coklat dan putih. Kualitas telur yang berwarna coklat lebih baik dibandingkan telur yang berwarna putih. Dalam penyimpanan, telur yang berkulit coklat lebih awet atau tahan lama dibandingkan telur yang berwarna putih.
4 Bentuk Telur
Bentuk telur yang baik adalah provosional, tidak berbenjol benjol, tidak lonjong dan tidak bulat.
No Kriteria Keterangan 5 Ukuran/Berat Telur Klasifikasi A dengan berat >10,5gr dan Klasifikasi B dengan berat <10,5gr
Berdasarkan ketentuan dalam penetapan kriteria dalam  penentuan  kualitas  telur  ayam  hibrida  ialah kebersihan  kulit,  kondisi  kulit  telur,  warna  kulit, bentuk telur, ukuran/berat telur maka didapatkan hasil transformasi data yang disebut tabel Tranformasi Data seperti tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil transformasi data
No Kebersihan Kulit Kondisi Kulit Telur Warna Kulit Bentuk Telur Ukuran/ Berat Telur Keputusan 1 Tidak Baik Baik Baik Tidak Baik A Bagus 2 Tidak Baik Baik Baik Tidak Baik A Bagus 3 Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik B Tidak Bagus 4 Baik Tidak Baik Tidak Baik Baik A Bagus 5 Tidak Baik Baik Tidak Baik Tidak Baik A Tidak Bagus

## 4.2 Menghitung  Data  dengan  Rumus  Algoritma C4.5
Setelah  data  maka  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  nilai  entropy  total,  entropy  atribut,  gain berikut adalah perhitungannya.
𝑒𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = (− 56 90 × 𝑙𝑜𝑔 2 56 90 ) + (− 34 90 × 𝑙𝑜𝑔 2 34 90 ) = 0,9564574
Setelah entropy total  dihitung  nilainya,  selanjutnya menghitung entropy dan gain untuk  setiap  atribut, berikut perhitungannya:
1. Entropy Kebersihan Kulit
Menghitung nilai entropy kebersihan kulit Nilai entropy atribut kebersihan kulit :
Entropy (Kebersihan    Kulit,  baik)  = (− 39 50 × 𝑙𝑜𝑔 2 39 50 ) + (− 11 50 ×
𝑙𝑜𝑔 2 11 50 ) = 0,7601675
Entropy (Kebersihan  Kulit  ,  Tidak  baik)  = (− 17 40 × 𝑙𝑜𝑔 2 17 40 ) + (− 23 40 × 𝑙𝑜𝑔 2 23 40 ) = 0,98370826
Selanjutnya adalah menghitung nilai gain dari atribut Kebersihan Kulit.
Nilai gain atribut Kebersihan Kulit: 𝒈𝒂𝒊𝒏(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 − 𝑲𝒆𝒃𝒆𝒓𝒔𝒊𝒉𝒂𝒏 𝑲𝒖𝒍𝒊𝒕) = 0,9564574 −(( 50 90 ) 𝑥(0,7601675) +   ( 40 90 ) 𝑥(0,98370826) = 0,0969385
2. Entropy Kondisi Kulit Telur
Menghitung nilai entropy Kondisi Kulit Telur Nilai entropy atribut Kondisi Kulit Telur :
Entropy (Kondisi  Kulit  Telur,  baik)  = (− 43 56 × 𝑙𝑜𝑔 2 43 56 ) + (− 13 56 × 𝑙𝑜𝑔 2 13 56 ) = 0,78172812
Entropy (Kondisi  Kulit  Telur  ,  Tidak  baik)  = (− 13 34 × 𝑙𝑜𝑔 2 13 34 ) + (− 21 34 × 𝑙𝑜𝑔 2 21 34 ) = 0,95968689
Selanjutnya adalah menghitung nilai gain dari atribut Kondisi Kulit Telur:
Nilai gain atribut Kondisi Kulit Telur: 𝒈𝒂𝒊𝒏(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 − 𝑲𝒐𝒏𝒅𝒊𝒔𝒊 𝑲𝒖𝒍𝒊𝒕 𝑻𝒆𝒍𝒖𝒓) = 0,9564574 −(( 56 90 ) 𝑥(0,78172812) +   ( 34 90 ) 𝑥(0,95968689) = 0,1075004
3. Entropy Warna Kulit
Menghitung nilai entropy warna kulit Nilai entropy atribut Warna Kulit :
Entropy (Warna    Kulit,  baik)  = (− 45 55 × 𝑙𝑜𝑔 2 45 55 ) + (− 10 55 × 𝑙𝑜𝑔 2 10 55 ) = 0,68403844
Entropy (Warna  Kulit  ,  Tidak  baik)  = (− 11 35 × 𝑙𝑜𝑔 2 11 35 ) + (− 24 35 × 𝑙𝑜𝑔 2 24 35 ) = 0,89805879
Selanjutnya adalah  menghitung nilai gain dari atribut Warna Kulit:
Nilai gain atribut Warna Kulit: 𝒈𝒂𝒊𝒏(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 − 𝑾𝒂𝒓𝒏𝒂 𝑲𝒖𝒍𝒊𝒕) = 0,9564574 −(( 55 90 ) 𝑥(0,68403844) +   ( 35 90 ) 𝑥(0,89805879) = 0,1891888
4. Entropy Bentuk Telur
Menghitung nilai entropy Bentuk Telur Nilai entropy atribut Bentuk Telur :
Entropy (Bentuk  Telur,  baik)  = (− 34 43 × 𝑙𝑜𝑔 2 34 43 ) + (− 9 43 × 𝑙𝑜𝑔 2 9 43 ) = 0,74014704
Entropy (Bentuk  Telur,  Tidak  baik)  = (− 22 47 × 𝑙𝑜𝑔 2 22 47 ) + (− 25 47 × 𝑙𝑜𝑔 2 25 47 ) = 0,99705906
Selanjutnya adalah menghitung nilai gain dari atribut Bentuk Telur:
Nilai gain atribut Bentuk Telur: 𝒈𝒂𝒊𝒏(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 − 𝑩𝒆𝒏𝒕𝒖𝒌 𝑻𝒆𝒍𝒖𝒓) = 0,9564574
−(( 43 90 ) 𝑥(0,74014704) +   ( 47 90 ) 𝑥(0,99705906) = 0,0821452
5. Entropy Ukuran/Berat Telur
Menghitung nilai entropy Ukuran/Berat Telur Nilai entropy atribut Ukuran/Berat Telur :
Entropy (Ukuran/Berat  Telur,  A)  = (− 48 64 × 𝑙𝑜𝑔 2 48 64 ) + (− 16 64 × 𝑙𝑜𝑔 2 16 64 ) = 0,81127812
Entropy (Ukuran/Berat  Telur,  B)  = (− 8 26 × 𝑙𝑜𝑔 2 8 26 ) + (− 18 26 × 𝑙𝑜𝑔 2 18 26 ) = 0,89049164
Selanjutnya adalah menghitung nilai gain dari atribut Ukuran/Berat Telur:
Nilai gain atribut Ukuran/Berat Telur: 𝒈𝒂𝒊𝒏(𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 − 𝑩𝒆𝒓𝒂𝒕 𝑻𝒆𝒍𝒖𝒓) = 0,9564574 −(( 64 90 ) 𝑥(0,81127812) +   ( 26 90 ) 𝑥(0,89049164) = 0,1222954
4.3 Mengolah  Data  Menggunakan  Algoritma
C4.5 dengan Aplikasi Rapid Miner
Pada tahap ini data wawancara yang sudah diolah menggunakan Microsoft  Excel selanjutnya  di  proses menggunakan aplikasi Rapid Miner dan untuk proses pengujian validasi menggunakan split validation yang juga  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner.  Dari pengolahan  data  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner maka  hasil  yang  didapat  yaitu  pohon  keputusan  dan rulenya. Berikut adalah Tabel 5 data ketika di import ke dalam aplikasi Rapid Miner :
Tabel 5. Sample data yang diolah di rapidminer
No Kebersihan Kulit Kondisi Kulit Telur Warna Kulit Bentuk Telur Ukuran/ Berat Telur Keputusan 1 Tidak Baik Baik Baik Tidak Baik A Bagus 2 Tidak Baik Baik Baik Tidak Baik A Bagus 3 Baik Tidak Baik Baik Tidak Baik B Tidak Bagus 4 Baik Tidak Baik Tidak Baik Baik A Bagus 5 Tidak Baik Baik Tidak Baik Tidak Baik A Tidak Bagus
Setelah melakukan proses perhitungan Algoritma C4.5  menggunakan  aplikasi  Rapid  Mainer,  maka menghasilkan bentuk pohon keputusan seperti gambar 3 sebagai berikut:
Gambar 4. Pohon keputusan
Dari pohon keputusan diatas  maka diperoleh 12 model  rules  atau  aturan-aturan  dalam  menentukan kualitas  telur  ayam.  Berikut  adalah  rule  yang diperoleh:
1. Rule untuk  menentukan  hasil  (Bagus) di  tidak baik
IF  Warna  Kulit  tidak  baik  dan  Kebersihan  Kulit tidak  baik  dan  Kondisi  Kulit  Telur  tidak  baik THEN Hasil= Tidak Bagus
IF  Warna  Kulit  tidak  baik  dan  Kebersihan  Kulit tidak  baik  dan  Kondisi  Kulit  Telur  baik  dan Bentuk Telur Baik THEN Hasil=Bagus
IF  Warna  Kulit Tidak Baik dan  Kebersihan  Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur B THEN Hasil= Tidak Bagus
IF  Warna  Kulit Tidak Baik dan  Kebersihan  Kulit
Baik  dan  Ukuran/Berat  Telur  A  THEN
Hasil=Bagus
IF Warna Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur A dan Kondisi Kulit Telur Baik THEN Hasil= Bagus
2. Rule untuk menentukan hasil (Bagus) di baik IF Warna Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur A dan Kondisi Kulit Telur tidak Baik dan Kebersihan Kulit baik THEN Hasil= Bagus
IF Warna Kulit baik dan Ukuran/Berat Telur A dan Kondisi Kulit Telur tidak baik dan Kebersihan Kulit tidak baik dan Bentuk Telur baik THEN Hasil= Bagus
IF Warna Kulit baik dan Ukuran/Berat Telur A dan Kondisi Kulit Telur tidak baik dan Kebersihan Kulit  tidak  baik  dan  Bentuk  Telur  tidak  baik THEN Hasil= Tidak Bagus
IF Warna Kulit baik dan Ukuran/Berat Telur B dan Bentuk Telur Baik THEN Hasil= Bagus
IF Warna Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur B dan Bentuk Telur tidak  baik dan  Kebersihan  Kulit tidak baik THEN Hasil= Tidak Bagus
IF Warna Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur B dan Bentuk Telur tidak  baik dan  Kebersihan  Kulit baik  dan  Kondisi  Kulit  Telur  baik  THEN Hasil=Bagus
IF Warna Kulit Baik dan Ukuran/Berat Telur B dan Bentuk Telur tidak  baik dan  Kebersihan  Kulit baik dan Kondisi Kulit Telur tidak baik THEN Hasil= Tidak Bagus

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  dalam  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan algoritma C4.5 untuk menentukan kualitas telur ayam hibrida berjalan dengan baik. dengan rumus
menghasilkan  gain  tertinggi  yaitu  0,1891888  dari atribut warna kulit yang nantinya dijadikan akar utama pohon  keputusan  dan  kinerja  algoritma  C4.5 menghasilkan  pohon  keputusan  dan  mendapatkan  12 rule atau aturan penentuan kualitas telur ayam hibrida. Adapaun  saran  yang  dapat  disampaikan  yaitu diharapkan adanya penelitian ini dapat dikembangkan atau membandingkan dengan algoritma klasifikasi lain agar mendapatkan hasil yang lebih baik dan pengadaan aplikasi  agar  mempermudah  pihak  CV.  Senik  dalam menentukan kualitas telur ayam hibrida.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hutagaol, Y.P.S., Helmiah, F. and Sumantri, S., 2021. Penerapan Metode Algoritma C4. 5 untuk Menentukan  Kualitas  Telur  Ayam  Australia Terbaik.  J-Com  (Journal  of  Computer),  1(3), pp.159-166.
[2] Mardi,  Y.,  2017.  Data  Mining:  Classification Using  the  C4.  5  Algorithm. Journal  of Informatics Education, 2(2), pp.213-219.
[3] Eska,  J.,  2018.  Penerapan  Data  Mining  Untuk Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4. 5..
[4] Safii,  M.,  2018.  Implementasi  Data  Mining Dengan Metode Pohon Keputusan Algoritma Id3 Untuk  Menentukan  Status  Mahasiswa.  Jurnal Mantik Penusa, 2(1).
[5] Setio, P.B.N., Saputro, D.R.S. and Winarno, B., 2020,  February.  Klasifikasi  Dengan  Pohon Keputusan  Berbasis  Algoritme  C4.  5.  In
PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika (Vol. 3, pp. 64-71).
[6] Safii,  M.,  2018.  Implementasi  Data  Mining Dengan Metode Pohon Keputusan Algoritma Id3 Untuk  Menentukan  Status  Mahasiswa.  Jurnal Mantik Penusa, 2(1).