Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.683
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Jupiter Jurnal Sistem dan Informatika SMATIKA Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JPM (Jurnal Pemberdayaan Masyarakat) JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) The IJICS (International Journal of Informatics and Computer Science) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer Informasi Interaktif Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Jurnal E-Komtek JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Indonesian Journal of Applied Research (IJAR) Jurnal AbdiMas Nusa Mandiri RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Rengganis Jurnal Pengabdian Masyarakat Melek IT: Information Technology Journal Jurnal Global Ilmiah Jurnal Teknik Elektro dan Komputer
Nurahman
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Other

Published : 55 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 55 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Klasterisasi Perkebunan Kelapa Sawit Rakyat Berdasarkan Luas Area dan Produksi di Wilayah Kalimantan Nor Istiqamah; Nurahman Nurahman
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 3 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 3, September 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.3.3401

Abstract

Perkebunan kelapa sawit rakyat di Kalimantan memiliki peran yang penting dalam sektor pertanian dan ekonomi daerah. Skala usaha yang lebih kecil dan akses terbatas terhadap sumber daya teknis dan keuangan dapat mempengaruhi produktivitas dan kualitas produksi. Selain itu, harga jual yang fluktuatif dan persaingan yang ketat di pasar dapat mempengaruhi pendapatan petani. Terdapat juga dampak negative dan positifnya dari perkebunan kelapa sawit, ekspansi perkebunan kelapa sawit memberikan dampak positif berupa peningkatan pendapat rumah tangga dan peningkatan daya beli masyarakat, namun di sisi lain, ekspansi perkebunan kelapa sawit menyebabkan kerusakan lingkungan, kekeringan di wilayah hulu dan kebanjiran di wilayah hilir. Dengan demikian dampak negative seharusnya perlu di minimalis dengan menekankan pemberian dampak positif lebih banyak lagi. Wilayah-wilayah yang memiliki hasil produksi lebih tinggi dengan luas area tertentu bahkan meningkatkan perekonomian masyarakat tentunya perlu di lestarikan. Untuk wilayah-wilayah yang belum mengangkat perekonomian masyarakat perlu di evaluasi kembali bahkan perlu mendapatkan binaan. Untuk itu perlu dilakukan pengelompokkan wilayah agar dapat diketahui cluster wilayah wilayah di Kalimantan. Bedasarkan permasalahan tersebut salah satu teknik yang dapat akan dilakukan yaitu metode klasterisasi. Pada penelitian ini pengelompokkan data menggunakan algoritma k-means untuk mengelompokkan perkebunan kelapa sawit berdasarkan tingkat populasi tertinggi di Kalimantan yaitu dengan data luas area, produksi, dan produktivitas, kesejahteraan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sebuah informasi lebih dalam dan dapat digunakan untuk membuat strategi atau kebijakan dalam meningkatkan perkebunan kelapa sawit berkelanjutan di Kalimantan. Klasterisasi dilakukan dengan membagi wilayah menjadi beberapa kelompok tertentu. Pengujian pada Cluster dilakukan sebanyak 7 kali mulai dari nilai K=2 hingga nilai K=8. Pengujian performa pada nilai cluster dilakukan dengan metode Elbow. Hasil analisis menunjukkan bahwa kurva memiliki siku yang paling tajam pada nilai k = 4. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa nilai k yang paling cocok atau optimal untuk data penelitian ini adalah 4.
ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK REKOMENDASI MENU MINUMAN DI JINGGA COFFEE Nurahman Nurahman; Aziz Maulana; Achmad Suprianur; Faishal Umar Faruq
Jurnal Global Ilmiah Vol. 1 No. 1 (2023): Jurnal Global Ilmiah
Publisher : International Journal Labs

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55324/jgi.v1i1.2

Abstract

Masyarakat yang terlibat dalam dunia bisnis seringkali membutuhkan penggunaan teknologi terbaru sebagai alat yang dapat membantu mereka menyelesaikan tugas-tugas yang mereka hadapi. Sebagai contoh, mereka memerlukan teknologi yang mampu memberikan analisis yang relevan terhadap aktivitas bisnis yang mereka jalankan. Saat ini, sektor cafe di wilayah Sampit tengah mengalami pertumbuhan yang signifikan. Bisnis cafe menjadi motor utama dalam pertumbuhan ekonomi Sampit, dan sebagian besar cafe menawarkan berbagai jenis minuman kopi. Analisis association rule mining adalah metode yang termasuk dalam data mining yang digunakan untuk mengidentifikasi pola asosiatif antara beragam item. Sebagai contoh, dengan menganalisis data pembelian di sebuah toko, kita dapat menentukan sejauh mana kemungkinan seorang pelanggan akan membeli barang a dan barang b secara bersamaan. Dengan pengetahuan ini, pemilik toko dapat melakukan penataan barang secara strategis. Teknik ini juga dikenal dengan istilah analisis keranjang belanja (market basket analysis).Dalam penelitian ini, data penjualan di cafe jingga coffe Sampit pada tanggal 01 hingga 31 Agustus 2023 digunakan sebagai sumber data. Data tersebut kemudian dimasukkan ke dalam perangkat Rapidminer. Penelitian ini melibatkan tiga variabel dari dataset transaksi penjualan restoran, di mana dua variabel data dipilih untuk dianalisis keterhubungannya guna mengidentifikasi pola dan jumlah pola berulang. Analisis ini menggunakan metode association rule berdasarkan tingkat kepercayaan (confidance) yang tinggi, dengan dukungan dari seluruh data (support). Nilai minimum confidance yang digunakan adalah 1,0 atau setara dengan 100%, dan nilai minimum support adalah 0,6 atau setara dengan 60%.Dari pemrosesan 346 data transaksi penjualan menu minuman di Jingga Coffee menggunakan RapidMiner dengan algoritma FP-Growth, dengan persyaratan support minimum sebesar 60% dan confidence sebesar 100%, kami menyimpulkan bahwa hasil perhitungan selama satu bulan di Jingga Coffee menghasilkan satu aturan dengan support sebesar 96% dan confidence sebesar 100%. Aturan tersebut adalah sebagai berikut: "Jika pelanggan membeli minuman lemon tea, maka pelanggan juga membeli minuman kopi susu." Dan hasil rule dapat digunakan sebagai pembantu pemilik Jingg coffee merekomendasikan minuman ke pelanggan.
Pemeringkatan Baju Terlaris Pada Toko Serba Murah 10 Sampai Dengan 40 Ribu Sampit Shinta Putri; Nurahman Nurahman
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer Vol. 10 No. 3 (2021): Jurnal Teknik Elektro dan Komputer
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35793/jtek.v10i3.35644

Abstract

Abstract — The technology for making this shirt ranking decision support system is to help the Sampit 10/40 Sampit Cheap Convenience Store. In determining the clothes to be sold using a manual system, the shop owner makes the decision-making process faster and can be an accurate recommendation. The method used in this research is the waterfall method. The input required is the weighted value of the alternative of the clothes against the predetermined criteria. The value will be obtained from the rules of the simple additive weighting method. The results of this calculation are the output solutions in determining the clothes. The decision support system for determining the ranking of the best selling clothes sold by this cheap department store can help users in knowing precisely about the comparison of alternative clothing products being tested against determined criteria so that decisions can be made accurately, quickly and precisely.This system was implementation as a website. Key words—Rangking: waterfall: website Abstrak — Teknologi pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan baju ini adalah untuk membantu pihak Toko Serba Murah Sampit 10/40 Sampit. Dalam menentukan baju yang akan dijual dengan sistem yang secara manual maka pemilik toko sehingga proses pengambilan keputusan menjadi lebih cepat dan dapat menjadi rekomendasi yang akurat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall. Input yang dibutuhkan adalah bobot nilai dari alternatif dari baju terhadap kriteria yang sudah ditentukan. Nilai akan diperoleh dari aturan metode simple additive weighting. Hasil dari perhitungan ini merupakan output solusi dalam menentukan baju.Sistem pendukung keputusan penentuan pemeringkatan baju terlaris dijual oleh toko serba murah ini dapat membantu pengguna dalam hal mengetahui secara tepat tentang perbandingan alternatif produk baju yang diuji terhadap kriteria yang ditentukan sehingga dapat dilakukan pengambilan keputusan secara akurat cepat dan tepat.  Sistem ini telah diterapkan dalam suatu website. Kata kunci — Pemeringkatan; waterfall; website
PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS PMI KABUPATEN KOTAWARINGIN TIMUR) Hazanisya Priliani Hutrim; Nurahman Nurahman
Jurnal Informatika dan Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2020): Jurnal Informatika dan Sistem Informasi
Publisher : Universitas Ciputra Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Donor darah merupakan hal yang cukup penting untuk menolong seseorang yang membutuhkan darah. Dalam proses pendonoran darah, calon pendonor harus dalam kondisi yang benar-benar masuk dalam kondisi paling aman dan layak. Jika salah menentukan kriteria indikator calon pendonor darah maka akan berakibat fatal bahkan dapat menimbulkan kematian. Karena pentingnya uji kelayakan tersebut, maka dilakukan uji kelayakan pendonor menggunakan klasifikasi data mining dengan metode Naïve Bayes Classifier. Metode Naïve Bayes Classifier merupakan metode sederhana yang dapat digunakan untuk menentukan calon pendonor darah dengan peluang-peluang kemungkinan apakah termasuk sebagai calon pendonor atau non pendonor, yang diambil dari hasil data yang diperoleh dengan hasil perhitungan menurut rumus dasar teorema Naïve Bayes Classification. Kategori yang terdapat pada metode Naïve Bayes adalah merupakan data valid, sehingga dalam pengerjaannya sudah didapatkan hasil yang nilainya juga sudah pasti. Contohnya, pendonor darah yang ingin menyumbangkan darahnya harus memenuhi kriteria- kriteria tertentu seperti usia, Hb, tekanan darah dan berat badan. Penentuan calon donor darah diimplementasikan untuk memudahkan PMI dalam melakukan penentuan kelayakan kepada calon pendonor darah. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi model algoritma Naïve Bayes tergolong baik yaitu sebesar 77%.
Analisis Pemilihan Bibit Cabai Terunggul Menggunakan Metode VIKOR dan AHP Nur Hidayat; Nurahman; Depi Rusda; Dwi Wahyu Prabowo
Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Vol. 10 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer
Publisher : Universitas Mohammad Husni Thamrin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37012/jtik.v10i2.2271

Abstract

Hortikultura merupakan salah satu sektor yang berkembang pesat dalam pertanian Indonesia. Jenis tanaman yang dibudidayakan dalam hortikultura meliputi buah-buahan, sayur-sayuran, bunga dan tanaman hias. Salah satu produk dari hortikultura tersebut adalah cabai. Cabai adalah buah dari tanaman yang termasuk dalam genus Capsicum dan famili solanacea. Cabai sering digunakan sebagai bumbu dapur untuk menambah rasa pedas pada makanan. Bagi masyarakat rumahan yang ingin menanam cabai di sekitar perkarangan rumah, memilih bibit cabai yang unggul merupakan langkah yang sangat penting guna menghasilkan hasil yang optimal. Untuk membantu masyarakat dalam memilih bibit cabai yang unggul dilakukan penelitian berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Penlitian  ini menggunakan SPK metode VIKOR dan AHP  dalam membantu masyarakat memilih bibit cabai terunggul. Dipilihnya metode VIKOR karena metode berfokus pada peringkat dan pemilihan dari sekumpulan alternatif kriteria yang saling bertentangan untuk mengambil keputusan guna mencapai tujujan akhir. Sementara itu penggunaan metode AHP dipilih karena AHP merupakan teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menghasilkan skala rasio dari perbandingan berpasangan berbendtuk diskrit maupun kontinu dalam struktur hierarki tingkat berganda, yang memberikan manfaat dalam pengambilan keputusan untuk memelih alternatif terbaik dari kriteria tertentu. Kemudian dari kedua metode tersebut dilakukan analisis performa untuk menentukan metode mana yang paling optimal. Hasil dari analisis performa menunjukkan bahwa metode AHP menjadi metode yang paling optimal dengan nilai performa 35,95%  sehingga, hasil dari perhitungan metode AHP dapat menjadi rekomendasi bagi masyarakat dalam melakukan pemilihan bibit cabai terunggul.  
KLASIFIKASI DATA TINGKAT KERAWANAN KEBAKARAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CART Nurahman; Sumanti, Rika
Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Vol. 7 No. 1 (2024): JIRE APRIL 2024
Publisher : LPPM STMIK Lombok

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36595/jire.v7i1.1127

Abstract

Kebakaran hutan dan lahan merupakan permasalahan yang mendesak di wilayah Kabupaten Kotawaringin timur. Dampak negatifnya meliputi kerusakan ekosistem hutan dan lahan. Hal itu menimbulkan polusi udara yang sangat menganggu aktivitas Masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan model klasifikasi yang dapat memprediksi tingkat kerawanan kebakaran berdasarkan variabel-variabel tertentu. Pengembangan model klasifikasi agar dapat memprediksi tingkat kerawanan kebakaran dilakukan dengan menggunakan algoritma CART. Algoritma CART merupakan algoritma yang mampu mengklasifikasikan data tingkat kerawanan kebakaran dengan menghasilkan sebuah pohon keputusan. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan nilai dari klasifikasi data menggunakan perhitungan Algoritma CART pada aplikasi Rapidminer menunjukkan tingkat akurasi 79.89% yang berarti memadai dalam memprediksi tingkat kerawanan kebakaran.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Sawit Berdasarkan Ekstraksi Fitur RGB dan GLCM Menggunakan Algoritma K-NN Ragil Kurniawan; Nurahman
Jurnal Ilmiah Komputasi Vol. 22 No. 4 (2023): Jurnal Ilmiah Komputasi : Vol. 22 No 4, Desember 2023
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32409/jikstik.22.4.3402

Abstract

Tanaman kelapa sawit merupakan tanaman perkebunan tropis yang memiliki persebaran luas di Indonesia dan merupakan sumber utama produksi minyak kelapa sawit. Dengan adanya produksi buah kelapa sawit berskala besar dari perusahaan kelapa sawit serta perkebunan-perkebunan milik masyarakat lokal, dituntut hadirnya inovasi yang dapat memberi manfaat dan meningkatkan produktivitas perkebunan kelapa sawit itu sendiri. Dengan memperhatikan tingkat kematangan dari buah sawit yang sangat penting dalam penentu hasil dan kualitas panen, dilakukan penelitian yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan buah sawit berdasarkan warna dengan memanfaatkan citra yang diekstraksi menjadi dataset. Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi algoritma K-NN terhadap data citra buah kelapa sawit yang diolah dengan bahasa pemrograman python oleh software google colab menggunakan metode ekstraksi fitur RGB dan GLCM. Hasil yang diperoleh berupa dataset yang menyajikan susunan pola numerik dari fitur GLCM dan rata-rata fitur RGB. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma KNN dan diperoleh hasil akurasi dari nilai k=9,7,5, dan 3 senilai 56.00% dan nilai k=1 senilai 68.00%.
Penerapan E-CRM untuk Media Promosi Online dengan metode SDLC pada Madrasah Al-Falah Bumi Agung Yuliyanti; Nurahman
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) Vol 16 No 2 (2022): Jurnal Sistem dan Informatika (JSI)
Publisher : Direktorat Penelitian,Pengabdian Masyarakat dan HKI - Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/jsi.v16i2.420

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang semakin pesat seperti sekarang ini, keunggulan teknologi informasi telah menjadi keperluan berbagai segi kebutuhan baik individu maupun instansi khususnya dibidang pendidikan. Salah satu lembaga pendidikan yang mempunyai misi meningkatkan pelayanan adalah Madrasah Al-Falah Bumi Agung. Namun Madrasah Al-Falah Bumi Agung masih terkendala dalam memberikan formasi terhadap masyarakat seperti penerimaan peserta didik baru masih mengunakan spanduk yang terpasang di Madrasah tersebut. Sehingga memerlukan biaya untuk mencetak spanduk dan masyarakat harus datang ke Madrasah untuk mengetahui informasi, serta jumlah peserta didik baru yang mendaftar cenderung sedikit setiap tahunnya. Untuk mengatasi masalah tersebut, diperlukan sebuah sistem yaitu menerapkan metode E-CRM dengan modul marketing dan customer service dan untuk pengembangan sistem menggunakan metode SDLC model Waterfall. Dalam membangun aplikasi ini, PHP digunakan sebagai media pemrograman dan MySQL digunakan sebagai manajemen basis data serta metode pengujian menggunakan blackbox testing. Dengan dibuatnya sistem ini dapat menangani permasalahan pada Madrasah Al-Falah Bumi Agung, memberikan pelayanan tentang informasi, serta penyebaran informasi mengenai promosi sekolah dapat tersebar luas.
PENGELOLAAN KUALITAS LAYANAN PERGURUAN TINGGI MELALUI RANCANG BANGUN PROTOTiPE VISITOR MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS WEB Purwanto, Yuli; Setiawan; Nurahman; Bambang Priambodo; Adisusilo, Anang Kukuh
Melek IT : Information Technology Journal Vol. 10 No. 1 (2024): Melek IT: Information Technology Journal
Publisher : Informatics Department-Universitas Wijaya Kusuma Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30742/melekitjournal.v10i1.290

Abstract

Konsep layanan tamu di perguruan tinggi mencakup berbagai aspek yang bertujuan untuk menyambut, memberikan informasi, dan memastikan kenyamanan bagi tamu yang datang ke kampus. Pada umumnya kegiatan layanan pendaftaran tamu pada perguruan tinggi masih manual, baik melalui kunjungan langsung, melalui telepon, email, ataupun surat. Pencatatan secara manual tersebut dengan menggunakan kertas log atau buku tamu secara konvensional sehingga memakan waktu lebih lama selain tidak efesien dalam pengarsipannya, selain itu masalah keamanan yang disebabkan karena tidak ada kegiatan untuk memverifikasi identitas setiap pengunjung. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas layanan di lingkungan perguruan tinggi melalui pengembangan sistem manajemen pengunjung berbasis web atau sistem manajemen tamu (Visitor Management System). Sistem ini dirancang untuk mengelola kunjungan di lingkungan kampus dengan efisien dan efektif. Metode pengembangan yang digunakan adalah pendekatan rancang bangun prototipe. Penggunaan sistem ini diharapkan dapat membantu dalam memonitor dan mengontrol lalu lintas pengunjung, memfasilitasi proses registrasi, dan memberikan informasi yang akurat dan tepat waktu kepada pengunjung. Dengan demikian, pengelolaan kualitas layanan di perguruan tinggi dapat ditingkatkan secara signifikan melalui implementasi sistem manajemen pengunjung berbasis web ini.  Obyek dari penelitian ini adalah Direktorat Pendidikan pada salah satu perguruan tinggi negeri di Surabaya.  Metode penelitian yang digunakan dimulai dari tahapan identifikasi masalah, perancangan sistem, perancangan kode program dan pengujian system.  Analisis kebutuhan sistem dilakukan dengan melakukan analisis dari kebutuhan layanan, kendala, dan tujuan sistem melalui wawancara, studi literatur, maupun observasi lapangan.  Hasil dari penelitian ini adalah tersedianya sistem Visitor Management System berbasis WEB dengan beberapa fungsi pengguna dimana masing masing pengguna bisa memasukan data pada form secara online untuk meminta sebagai tamu.
KLASIFIKASI MASA AWAL PANEN SAWIT PADA PT. MUSTIKA SEMBULUH MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE Poppy Sulistiawaty; Nurahman Nurahman
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v6i2.946

Abstract

Permasalahan dalam penentuan masa awal pananen kelapa sawit memberikan dampak terhadap hasil produksi berikutnya. Selain nutrisi yang cukup terhadap pohon kelapa sawit dan banyaknya tangkai pelepah serta kondisi buah yang seimbang pada setiap pohon sawit, maka masa awal panen juga merupakan salah satu hal yang penting. Penentuan masa awal panen kelapa sawit dipengaruhi dengan berbagai variabel diantaranya tahun tanam, luas area, jarak tanam, jenis bibit dan berbagai variabel lainnya. Banyaknya variabel dan data tentunya cukup sulit untuk menentuaan masa awal panen kelapa sawit. Untuk itu, Algoritma klasifikasi dalam data mining dapat membantu untuk menganalisis penentuan masa awal panen kelapa sawit. Salah satu model dari metode klasifikasi yang mudah digunakan oleh siapa saja adalah pohon keputusan atau yang disebut dengan decision tree. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu model pohon keputusan yang dapat digunakan untuk memprediksi masa awal paen kelapa sawit. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah Classification and Regression Tree. Proses pengolahan data dilakukan pengujian klasifikasi terhadapt dataset sebanyak 5 kali. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Classification and Regression Tree mampu menghasilkan model pohon keputusan dengan nilai performa akurasi tertinggi 96,21%. Node akar pada pohon keputusan dimuai dari variabel tahun tanam dan dilanjutkan dengan variabel yang lainnya.
Co-Authors Abdul Aziz Achmad Suprianur Ade Riani Ade Riani Agung Purwanto Agung Purwanto Ahmad fahrudin Ansari Aida Puspita Sari Anang Kukuh Adisusilo Andry Wardana Andy Ismail Aziz Maulana Bambang Priambodo Boby Yudistira Depi Rusda Diana Dwi Aulia Dwi Tjahjo Seabtian Dwi Wahyu Prabowo Dwi Wahyu Prabowo Dwi Wahyu Prabowo Eddy Mashamy Edo Tio Gunawan Elika Thea Kirana ella ayu lestari Faishal Umar Faruq Febri Widianto Fujianto Fujianto Hazanisya Priliani Hutrim Heri Abijono Ibnu Ramadhan ica warisa Imam Hanafi Rahman Indah Ayu Wijayanti Istanta Jetri Susanto julhaidi, akhmad Karina Indah Deswanti Lukman Bachtiar M Syahrifudin Minarni Minarni Mohammad Mastur Alfitri Muhammad Mastur Alfitri Nadia Sari Nadia Sari Nindi Ernawati Nindi Ernawati Noprida Arianto Nor Istiqamah Norman Norman Nur Hidayat Nur Hidayat Poppy Sulistiawaty Prasetyaningrum, Eka Prihandoko . Putri, Shinta Ragil Kurniawan Ragil Kurniawan Rani Ayu Sampita Sari Rismadina Puspa Rosida Rosida Safitri, Diah Atika Setiawan Shinta Putri Sigit Mulyanto Siti - aminah stepani Sumanti, Rika Thea Kirana, Elika warisa warisa Wenti Utari winda pertiwi Winda Pertiwi Wira Pradana Yessy Susianto Yuli Purwanto, Yuli Yuliyanti Yunita, Selviana