KLASIFIKASI VOLATILITAS HARGA DAGING AYAM DAN CABE RAWIT MERAH DENGAN DECISION TREE

Mohamad Hegar Sukmana Wibowo; Muhammad Din Al Ayubi; Elkin Rilvani

doi:10.64626/jukomtek.v4i2.455

Penulis

Mohamad Hegar Sukmana Wibowo Universitas Pelita Bangsa
Muhammad Din Al Ayubi Universitas Pelita Bangsa
Elkin Rilvani Universitas Pelita Bangsa

DOI:

https://doi.org/10.64626/jukomtek.v4i2.455

Kata Kunci:

Volatilitas Harga, Algoritma C4.5, Komoditas Pangan, Machine Learning, Kabupaten Bekasi

Abstrak

Fluktuasi harga pada komoditas pangan utama seperti daging ayam dan cabai rawit merah menunjukkan pola volatilitas yang signifikan di Kabupaten Bekasi, berdampak pada konsumen, produsen, dan pemerintah daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat volatilitas harga kedua komoditas tersebut menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Data harga harian tahun 2024 diperoleh dari Dinas Komunikasi, Informatika, Persandian, dan Statistik Kabupaten Bekasi, kemudian diproses dan dianalisis menggunakan RapidMiner dengan rasio data latih dan uji sebesar 80:20. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mencapai akurasi sebesar 93,84% untuk harga daging ayam dan 80,56% untuk harga cabai rawit merah. Temuan ini menunjukkan efektivitas algoritma C4.5 dalam mengenali pola volatilitas harga dan potensinya dalam mendukung pengambilan keputusan sistem pemantauan harga daerah serta sistem peringatan dini terhadap gejolak pasar. Penelitian ini memberikan kontribusi praktis bagi upaya stabilisasi harga oleh pemerintah

Referensi

Ansyah, A.A., Fahrudin, T.M. and Prasetya, D.A., 2024. Penerapan Decision Tree C4.5 untuk klasifikasi data kandidat tenaga kerja pada perusahaan outsourcing. Jurnal Informatika dan Sistem Cerdas, 8(2), pp.78–85.

Bagaskara, W., Pusparini, N.N. and Irwansyah, 2024. Klasifikasi penjadwalan kerja perawatan air conditioner menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Jurnal Sistem Informasi, 10(2), pp.33–40.

Fatma, Y.L. and Rochmawati, N., 2024. Prediksi siswa putus sekolah menggunakan algoritma Decision Tree C4.5. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 12(1), pp.15–20.

J-PTIIK, 2018. Penerapan algoritma C4.5 untuk memprediksi nilai kelulusan mahasiswa. [online] Available at: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/jptiik/article/download/1660/1166/19365 [Accessed 17 Jul. 2025].

KOMIK, 2020. Penerapan algoritma C4.5 pada klasifikasi potensi siswa berprestasi. [online] Available at: https://ejurnal.stmikbudidarma.ac.id/komik/article/download/1688/1364 [Accessed 17 Jul. 2025].

Seminar-ID, 2021. Algoritma C4.5 dalam data mining untuk menentukan klasifikasi. [online] Available at: https://ejurnal.seminarid.com/index.php/tin/article/download/919/631/ [Accessed 17 Jul. 2025].

Suryani, I. and Widodo, A., 2022. Analisis volatilitas harga komoditas pangan strategis di Indonesia. Jurnal Ekonomi dan Pembangunan Indonesia, 25(1), pp.34–45.

Witten, I.H. and Frank, E., 2005. Data mining: Practical machine learning tools and techniques. 2nd ed. San Francisco: Morgan Kaufmann.

Zakir, A. et al., 2023. Penerapan data mining untuk klasifikasi data penjualan makanan terlaris dengan algoritma C4.5. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika, 2(2). [online] Available at: https://jifti.upnjatim.ac.id/index.php/jifti/article/view/118 [Accessed 17 Jul. 2025].

Zarkasi, A.R., 2024. Analisis data produksi menggunakan metode Decision Tree (C4.5) di PT. Baja Marga Kharisma Utama (BMKU). Skripsi. Universitas Bina Sarana Informatika.