Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Data Mining Algoritma C4.5 Terhadap Prediksi Faktor Menurunnya Hasil Panen Padi
Nove Viktor Boyke Siahaan 1 , Poningsih 2 , Dedi Suhendro 3 , Dedy Hartama 4 , Suhada 5 1,4 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3,5 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia email : 1 noveviktor@gmail.com, 2 poningsih@amiktunasbangsa@ac.id,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id, 4 dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, 5 suhada.atb@gmail.com Abstract
The aim of the study was to predict the factors causing the decline in rice yields. By knowing the factors of declining rice yields, business owners can further evaluate the causes of declining rice yields and  then  look  for  solutions  on  how  to  overcome  them.  The  method  used  in  this  study  is  the  C4.5 Algorithm,  the  source  of  the  data  used  is  primary  data  obtained  by  direct  interviews  with  rice  mill owners  and  farmers  in  Siborna  Village,  Kec.  Panei  Kab.  Simalungun  Prov.  North  Sumatra.  The variables used include (1) Pests, (2) Rice Grains, (3) Leaf Color, (4) Planting Month and (5) Planting Method. The results obtained 8 rules for the classification of factors causing the decline in rice yields with 3 increasing decision rules and 5 decreasing decision rules with an accuracy rate of 93.33%. It can be concluded that the predictor of the decline in rice yields is based on the connectedness of the Attributes of Planting Month, Pests, Rice Grains, Leaf Color and Planting Methods.
Keywords : Rice Harvest Results, Predictions, Data Mining, C4.5 Algorithm

## Abstrak
Tujuan penelitian adalah untuk memprediksi faktor  penyebab menurunnya hasil panen  padi. Dengan  mengetahui  faktor  menurunnya  hasil  panen  padi,  pemilik  usaha  dapat  mengevaluasi  lebih lanjut  penyebab  menurunya  hasil  panen  padi  kemudian  mencari  solusi  bagaimana  cara menanggulanginya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma C4.5, sumber data yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  diperoleh  dengan  wawancara  langsung  kepada  pemilik kilang padi  dan  petani  di  Desa  Siborna  Kec.  Panei  Kab.  Simalungun  Prov.  Sumatera  Utara.  Adapun variabel  yang digunakan  diantaranya  (1)  Hama,  (2)  Bulir  Padi,  (3) Warna  Daun,  (4)  Bulan Tanam dan  (5) Cara Tanam. Hasil penelitian diperoleh 8 rules untuk klasifikasi faktor penyebab menurunnya hasil panen padi dengan 3 rules keputusan meningkat dan 5 rules keputusan menurun dengan tingkat akurasi 93,33%. Dapat disimpulkan bahwa prediksi faktor menurunya hasil panen padi didasari oleh keterhubungan Atribut Bulan Tanam, Hama, Bulir Padi, Warna Daun dan Cara Tanam.
Kata kunci : maksimal 5 kata terpenting dalam makalah

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman padi merupakan tanaman budidaya yang memiliki peranan penting bagi  umat  manusia.  Tanaman  padi  menjadi  sumber  bahan  pangan  utama hampir dari setengah penduduk dunia. Di Indonesia padi telah menjadi komoditas pangan utama sehingga banyak masyarakat pedesaan yang memilih untuk menjadi petani padi sebagai salah satu mata pencaharian mereka[1]. Para petani padi khususnya di Siborna Kec. Panei Kab. Simalungun Prov.Sumatera Utara mereka tidak menjual padinya dalam bentuk  beras melainkan menjual padi secara borongan atau lebih dikenal dengan istilah sistem tebas. Berdasarkan hasil wawancara yang dilakukan kepada pemilik kilang padi dan petani di Desa Siborna Kec. Panei Kab. Simalungun Prov.Sumatera  Utara  yang  merupakan  objek  dari  penelitian  ini,  menerangkan
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
usaha mereka ini bergerak sebagai perusahaan penggilingan padi yang melakukan transaksi pembelian tanaman padi petani secara langsung.
Harga yang terbentuk berdasarkan hasil taksiran pemborong yang dilakukan dengen  melihat  kondisi  padi  apakah  terserang  hama,  apakah  bulir  pada  padi banyak atau sedikit, cara tanam padi, musim tanam, warna daun padi. Berdasarkan kriteria  tersebut,  maka  selanjutnya  akan  ditaksir  hasil  yang  diperoleh  dari tanaman  padi  tersebut  untuk  ditentukan  harga  yang  sesuai  dengan  jumlah taksiran.  Namun  sering  kali  hasil  panen  padi  mengalami  statistik  penurunan karena  gagal  panen,  tidak  diketahui  apa  faktor  utama  yang  menyebabkan  hasil panen padi petani kerap gagal, hal ini juga berimbas pada turun nya harga jual padi karna jumlah hasil taksiran tidak sesuai dengan harapan, jika hal ini terus berlanjut maka petani padi akan terus mengalami kerugian.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  perlunya  dilakukan  pengukuran  faktor penyebab  menurunnya  hasil  panen  padi  dengan  melakukan  wawancara  kepada pemilik  kilang  dan  petani  di  Desa  Siborna  Kec.  Panei  Kab.  Simalungun Prov.Sumatera  Utara.  Ada  beberapa  metode  untuk  mengetahui  faktor  penyebab menurunnya  hasil  panen  padi  salah  satu  nya  adalah  melalui  pedekatan Data Mining [2] dengan  menggunakan  Algoritma  jenis  pohon  keputusan  ( decision  tree ) yaitu  Algotirma  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu  algoritma  yang digunakan untuk melakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan  dan bersifat prediktif[3][4]. 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  C.45  merupakan  pengembangan  dari  ID3[5]. Teknik  prediktif  melakukan  prediksi  terhadap  data  dengan  menggunakan  hasil- hasil  yang  telah  diketahui  dari  data  yang  berbeda.  Model  ini  dapat  dibuat berdasarkan penggunaan data historis lain[6].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  Mengklasifikasi  faktor  menurunnya  hasil panen  padi  menggunakan  Algoritma  C4.5  dan  menguji  hasil  dari  prediksi  fatktor menurunnya  hasil  panen  padi  dengan  Algoritma  C4.5  menggunakan  aplikasi RapidMiner . Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan pengetahuan baru kepada pemilik kilang padi dan petani dari permasalahan faktor mengetahui faktor penyebab  menurunnya  hasil  panen  padi  yang  diperoleh.  Dengan  mendapatkan hasil  tersebut  pemilik  kilang  padi  dan  petani  mendapatkan  solusi  bagaimana menyelesaikan  masalah  menurunnya  hasil  panen  padi  dan  mengurangi  resiko kerugian pada usahanya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  Pada  bagian  ini  penulis  menggambarkan  bagaimana pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  seperti  lokasi  dan  waktu  penelitian, rancangan  penelitian, prosedure pengumpulan  data  dan  menganalisis  data  yang akan digunakan pada penelitian ini.
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.1. Lokasi Penelitian
Dalam penyusunan skripsi ini penulis melakukan penelitian di Desa Siborna Kec.  Panei  Kab.  Simalungun  Prov.Sumatera  Utara.  Waktu  pengumpulan  data  dan pengolahan data dilakukan selama satu minggu dari tanggal 22 Juni 2020 – 28 Juni 2020.

## 2.2. Rancangan Penelitian
Pada rancangan penelitian ini penulis menguraikan metodologi dan kerangka penelitian  kerja  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  penelitian. Rancangan  atau  model  penelitian  ini  disajikan  dalam  rancangan Folwchart pada Gambar 1 berikut :
Selesai Analisa Masalah Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah Data Menerapkan Metode Menguji Data Kesimpulan Mulai Gambar 1. Flowchart Rancangan Penelitian
Pada  Gambar  1  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengklasifikasi faktor menurunnya hasil panen padi menggunakan Algoritma C4.5 yang terdiri dari :

## a) Analisa Masalah
Menganalisis  masalah  terkait  faktor  menurunnya  hasil  panen  padi  dan menentukan  parameter  atau  atribut  penilaian  apa  yang  digunakan  dalam penelitian.
b) Mempelajari Literatur
Penelitian  ini  harus  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan informasi dan teori yang mendukung dalam penelitian.
c) Menetapkan Metode Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik data  mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 untuk mencari solusi permasalahan penelitian.
d) Mengumpulkan Data
Data dikumpulkan dengan menggunakan teknik observasi dan wawancara langsung dengan pemilik kilang padi di desa siborna.
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
e) Mengelola Data
Mengelola  data  dengan  Data Transformation  Servis (DTS)  kedalam  bentuk Microsoft Excel 2007 (.xls).
f) Menguji Data
Melakukan  pengujian  data  dengan  menggunakan  aplikasi RapidMinerversi 5.3 .
g) Kesimpulan
Kesimpulan yang diperoleh dari klasifikasi faktor menurunnya hasil panen padi  memberikan  keputusan  yang  dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi dalam mengurangi resiko kerugian dan meningkatkan hasil panen padi.

## 2.3. Analisis Data
Analisis data dilakukan setelah semua informasi yang dibutuhkan terkumpul. Pada  penelitian  ini  digunakan  5  variabel  dalam  melakukan  klasifikasi  terhadap faktor menurunnya hasil panen padi yang dibuat dalam bentuk Kuesioner. Kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut :
a) Hama  (C1), yaitu jenis hama yang menyerang tanaman padi.
b) Bulir  Padi    (C2),  berkaitan  dengan  kepadatan  bulir  padi,  apakah  padi memiliki bulir yang banyak atau sedikit.
c) Warna Daun (C3),  dapat menjadi indikator kondisi padi, apakah tergolong kondisi yang normal atau tidak normal.
d) Bulan  Tanam  (C4),  menggambarkan  kondisi  iklim  dan  musim  pada  masa tanam padi.
e) Cara Tanam (C5), yakni cara tanam yang digunakan petani apakah dengan sistem tradisional atau dengan sistem yang modern.
Data yang digunakan akan diolah dari  hasil kuesioner, yang telah diberikan kepada  para  petani  di  desa  siborna.  Jumlah  Populasi  dihitung  dari  bayak  nya kepala  keluarga  yang  ada  didesa  tersebut  adalah  sebanyak  116  Kartu  Keluarga. Untuk  menentukan  jumlah  sampel  data  yang  dibutuhkan  maka  dilakukan perhitungan menggunakan Rumus Slovin [7].
(1)
Keterangan : N = Jumlah Populasi e = Margin of error 5% = Sampel Perhitungannya adalah :
= 89,922 dibulatkan menjadi 90.
Berdasarkan  perhitungan  di  atas  maka  penulis  memberikan  sebanyak  90 form  kuesioner  kepada  masing  –  masing    petani  yang  ada  di  Desa  Siborna. Kemudian  dilakukan  analisis  data  untuk  mendapakan  hasil  agar  peneliti
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
mengetahui  prediksi  faktor  menurunnya  hasil  panen  padi,  informasi  terkait penelitian  ini  menggunakan  data kuantitatif dengan  teknik  analisis  data  yang mengunakan jenis statistik deskriptif.

## 2.4. Pemodelan RapidMiner
Pengujian  menggunakan  Algoritma C4.5 dengan  menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3 berikut :
Gambar 2. Desain Model Algoritma C4.5
Gambar 3. Desain Model Algoritma C4.5 Didalam Komponen Split Validation
Dari  Gambar  2  dan  Gambar  3  dapat  dijelaskan  pemodelan  Algoritma C4.5 pada aplikasi RapidMiner yaitu :
a) ReadExcel merupakan  operator  yang  digunakan  untuk  mengimport dataset dengan tipe file excel (.xls, .xlsx).
b) Validation merupakan  operator  yang  membagi  total  bdari dataset menjadi  data training dan  data testing .    Metode validation yang digunakan  adalah Split  Validation yang  membagi  data training dan testing berdasarkan nilai split ratio yang ditentukan,
c) Decision  Tree merupakan  metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam peneleitian ini
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
d) Apply  Model yaitu  operator  yang  menjalankan  algoritma C4.5 yang digunakan dalam penelitian ini
e) Performance digunakan untuk mengukur performa akurasi dari model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengolahan
Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah dapat dilihat pada tabel hasil model asosiasi yang dapat dilihat pada Gambar 4 berikut :
Gambar 4. Pohon Keputusan Akhir Perhitungan Algoritma C4.5
Berdasarkan Gambar 4 dapat terbentuk aturan atau rule yaitu 3 (tiga) rules keputusan  Meningkat  dan  5  (lima) rules keputusan  Menurun  dijelaskan  melalui teks narasi sebagai berikut:
a) Jika Bulan Tanam = Bulan 10-11, maka hasilnya Meningkat {Meningkat = 15, Menurun = 0},
b) Jika Bulan Tanam = Bulan 12-1, maka hasilnya Menurun {Meningkat = 0, Menurun = 37},
c) Jika  Bulan  Tanam  =  Bulan  2-6  dan  Hama  =  Burung,  maka  hasilnya Menurun {Meningkat = 0, Menurun = 6},
d) Jika Bulan Tanam = Bulan 2-6 dan Hama = Tikus dan Bulir Padi = Sedikit dan  Warna  Daun  Tidak  Normal  dan  Cara  Tanam  =  Tradisional,  maka hasilnya Meningkat {Meningkat = 6, Menurun = 4},
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
e) Jika Bulan Tanam = Bulan 2-6 dan Hama = Ulat, maka hasilnya Menurun {Meningkat = 0, Menurun = 5},
f) Jika  Bulan  Tanam  =  Bulan  2-6  dan  Hama  =  Wereng  dan  Bulir  Padi  = Banyak  dan  Warna  Daun  Normal  dan  Cara  Tanam  =  Modern,  maka hasilnya Menurun {Meningkat = 1, Menurun = 3},
g) Jika  Bulan  Tanam  =  Bulan  2-6  dan  Hama  =  Wereng  dan  Bulir  Padi  = Sedikit, maka hasilnya Menurun {Meningkat = 0, Menurun = 1},
h) Jika Bulan Tanam  = Bulan 7-9, maka hasilnya  Meningkat {Meningkat  = 12, Menurun = 0}

## 3.2. Pengujian Dengan Menggunakan Tools RapidMiner
Hasil  pengolahan  data  dengan  model  pohon  keputusan  sesuai  dengan software RapidMiner , dapat dilihat pada Gambar 5. sebagai berikut :
Gambar 5. Decision Tree Pada RapidMiner
Berdasarkan  Gambar  5  tersebut  merupakan  pohon  keputusan  yang dihasilkan pada Rapidminer dengan aturan atau rule yang dapat dilihat pada text view pada Gambar 6  sebagai berikut :
Gambar 6. Rule Decision Tree Pada RapidMiner
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.3. Akurasi Data
Hasil  penerapan  Algoritma  C4.5  menggunakan software  RapidMiner dengan operator X Validation diperoleh nilai akurasi yaitu sebesar 93,33%. dimana untuk Class Precision pada prediksi label Meningkat sebesar 86,84% dan Class Precision pada prediksi label Menurun sebesar 98,08%. Berikut ini adalah hasil akurasi yang diperoleh.
Gambar 7. Nilai Akurasi Algoritma C4.5

## 3.4. Pembahasan
Berdasarkan  pengolahan  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  hasil  aturan atau rule yang sama. Artinya hasil proses yang dilakukan peneliti pada perhitungan Algoritma  C4.5  dan Rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dan  sesuai.  Sehingga pengujian  dengan RapidMiner dapat  dikatakan  berhasil  dan  dapat  menemukan pohon keputusan pada kasus pediksi faktor menurunnya hasil panen padi didesa Siborna Kec.Panei.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  penulis  menarik  beberapa kesimpulan diantaranya :
a) Data Mining dengan algoritma C4.5 dapat diterapkan untuk mengklasifikasi prediksi  factor  menurunnya  hasil  panen  padi  di  Desa  Siborna  Kec.Panei. Hasil    yang  diperoleh  dari  pengujian  metode  algoritma  C4.5  kedalam RapidMiner memiliki nilai validiasi yang sama.
b) Hasil  Pengujian  Menggunakan  Algoritma  C4.5  menggunakan  aplikasi RapidMiner  memiliki  nilai accuracy sebesar  93,33%.  Dapat  disimpulkan bahwa  prediksi  faktor  menurunya  hasil  panen  padi  didasari  oleh keterhubungan  Atribut  Bulan  Tanam,  Hama,  Bulir  Padi,  Warna  Daun  dan Cara Tanam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Ramdhaniati, A. Yulyatin, M. Dianawati, and I. Ishaq, “Efektivitas Pola Distribusi dan Minat Petani Terhadap Benih UPBS BPTP Jawa Barat,” BPTP JABAR , vol. 7, no. 07, pp. 1–8, 2017.
[2] S. Wahyuni, K. Saputra, and M. I. Perangin-Angin, “Implementasi RapidMiner Dalam Menganalisa  Data  Mahasiwa  Drop  Out,” Abdi  Ilmu ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  4516–4524, 2017, doi: 10.1002/pmic.201000579.
[3] S.  Hawani,  D.  Hartama,  A.  P.  Windarto,  and  S.  Solikhun,  “Penerapan  C4.5  Untuk Menentukan  Calon  Suami  Terbaik  Dalam  Pernikahan  Pada  Kantor  KUA  Siantar Martoba Pematangsiantar,” JURASIK , vol. 1, pp. 64–68, 2016.
Volume 7 Nomor 1 Februari 2022, pp 27-35 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[4] P. P. P. A. N. . F. I. R. . Zer, D. Hartama, and S. R. Andani, “Analisa Faktor Dominan Mahasiswa  Kesulitan  Memahami  Bahasa  Pemrograman  Menggunakan  Metode C4.5,” SENARIS , vol. 1, no. September, p. 492, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.55.
[5] Muhammad Arif Rahman, “Algoritma C45 Untuk Menentukan Mahasiswa Penerima Beasiswa  (Studi  Kasus :  Pps  Iain  Raden  Intan  Bandar  Lampung),” J.  Teknol.  Inf.
Magister Darmajaya , vol. 1, no. 02, pp. 118–128, 2015.
[6] S.  Saifullah,  M.  Zarlis,  Z.  Zakaria,  and  R.  W.  Sembiring,  “Analisa  Terhadap Perbandingan Algoritma Decision Tree Dengan Algoritma Random Tree Untuk Pre- Processing  Data,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  1,  no.  2,  p.  180, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i2.41.
[7] A.  Purwanto,  M.  Asbari,  and  P.  B.  Santoso,  “Pengaruh  Kompetensi,  Motivasi, Kepemimpinan,  Komitmen  dan  Budaya  Kerja  Sistem  Manajemen  Integrasi  ISO 9001, ISO 14000  Dan ISO 45001 Pada Industri Otomotif,” PRODUKTIVITAS , vol. 6, pp. 158–166, 2019.