Data Mining Prediksi Produksi Garam Pada Pertanian Tradisional Menggunakan Algoritma C4.5
Keywords:
Alghorithm 4.5, Data Mining, Salt, Prediction, ProductionAbstract
Data mining is an automated process of existing data. The data to be processed is a very large amount of data. The goal of data mining is to find relationships or patterns that might provide useful information. One of these efforts is to calculate the potential for salt production as accurately as possible so that it will be known how much information is predicted for salt production in several areas. The problems faced by farmers are not only about not being able to produce suitable salt for industrial salt, but also the problem of the area of salt farmers' land and the unpredictable weather in Indonesia. This study applies the C4.5 algorithm. This method is to get predictions of production in conventional salt farming. The results of this research and testing show that there is an increase in salt production in 2019 compared to 2018.
References
Algoritma, M., Untuk, C., Iriadi, N., & Nuraeni, N. (n.d.). KAJIAN PENERAPAN METODE KLASIFIKASI DATA KELAYAKAN KREDIT PADA BANK. 132–137.
Ansar, N. R. (2019). Implementasi Manajemen Penerimaan Peserta Didik Baru Berbasis Online di SMK Negeri 6 Makassar. Jurnal Dinamika Manajemen Pendidikan, 4(1), 65. https://doi.org/10.26740/jdmp.v4n1.p65-72.
Anugerah, P. T., & Laut, S. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN HASIL BUDIDAYA UDANG VANAME DENGAN METODE ALGORITMA C4 . 5. 14(1), 28–39.
Azwanti, N. (2018). ANALISA ALGORITMA C4 . 5 UNTUK MEMPREDIKSI PENJUALAN MOTOR PADA PT . CAPELLA DINAMIK NUSANTARA. 13(1).
Hakim, A. (2020). Model Empiris Impor Garam Indonesia Empirical Model of Indonesian Salt Imports. 11(2), 125–135.
Hidayati, N., Suntoro, J., & Setiaji, G. G. (2021). Perbandingan Algoritma Klasifikasi untuk Prediksi Cacat Software dengan Pendekatan CRISP-DM. 7(November), 117–126. https://doi.org/10.34128/jsi.v7i2.313.
I, B. R. C. T., Gafar, A. A., Fajriani, N., Ramdani, U., Uyun, F. R., P, Y. P., & Ransi, N. (2017). Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan. (April), 58–62.
Jurnal, J., & Informasi, S. (2016). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN WALLPAPER MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5 STMIK Royal , Ksiaran. 2.
Molyono, W. M., Achmadi, S., & Pranoto, Y. A. (2021). PEMETAAN TAMBAK GARAM SERTA PRODUKSI GARAM PADA KABUPATEN PAMEKASAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING. 5(2).
Sari, F., & Saro, D. (2018). Jurnal Penelitian Pos dan Informatika KELUARGA BERENCANA DI KECAMATAN DUMAI TIMUR IMPLEMENTATION OF ALGORITHM C4 . 5 TO DETERMINING LOCATION PRIORITY COUNSELING FAMILY PLANNING PROGRAM IN EAST DUMAI Abstrak. 8(1), 63–76. https://doi.org/10.17933/jppi.2018.080105.
Sukma, A. R., Halfis, R., & Hermawan, A. (2019). Klasifikasi Channel Youtube Indonesia Menggunakan Algoritma C4 . 5. V(1), 21–28. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.
Sunge, A. (2019). STUDI KASUS : PT HANKOOK TIRE INDONESIA PREDIKSI KOMPETENSI KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5. (March 2018), 14–22.
Wilayah, P., Dan, P., Di, P. T., & Anugerah, B. (2021). THE DEVELOPMENT OF COASTAL AREAS AND THE FRONT ISLANDS IN INDONESIA TO ENFORCE NATIONAL SOVEREIGNTY 13 Desember 1957 . Deklarasi tersebut yang akhirnya mengantarkan Indonesia menjadi Nation Convention on the Law of the Sea 1982 atau UNCLOS 1982 (
Aryani 2021 ). Ocean Conveyor Belt dan berada di antara Samudera Hindia dan Samudera Pasifik , telah terkandung di dalamnya ( Kuswardani 2020 ). Dihadapkan pada panjangnya garis pantai pengelolaannya . Sebagaimana dijelaskan di dalam Peraturan Presiden No . 78 Tahun 2005 wilayah negara , serta meningkatkan kesejahteraan masyarakat di wilayah perbatasan , perlu. 16, 237–250. https://doi.org/10.47441/jkp.v16i2.211
