Data Mining Parameter Syarat Tumbuh Optimal Lahan Perkebunan untuk Rule Sistem Pakar Menggunakan Metode C45 dan Forward Chaining - Aneke Rintiasti; Raflin Fauzi (Jurnal Industri Hasil Perkebunan, 2018)
Ekspor produk non migas Indonesia salah satunya berasal dari industry perkebunan. Industri perkebunan tentunya tidak dapat dipisahkan dengan pengolahan lahan perkebunan Oleh karena itu perlu digali pola dan rule informasi sebagai  pengetahuan pakar dengan inputan parameter-parameter kondisi lahan untuk menentukan tanaman industry yang paling cocok ditanam pada lahan tersebut melalui proses Data Mining. Lahan tanaman Industri yang diteliti dalam penelitian ini terdiri dari lahan cengkeh, lahan kopi robusta, lahan kopi arabika, lahan tebu, lahan kakao dan lahan Teh. Dari setiap tanaman industri digunakan 15 (lima belas) parameter sebagai syarat tumbuh optimal serta sebagai target pencocokan dengan karakteristik lahan dilapangan. Syarat tumbuh dan karakteristik tanah setiap tanaman industry memiliki nilai yang berbeda-beda. Nilai-nilai syarat tumbuh tersebut merupakan data yang akan diolah dalam Data Mining dengan dipetakan kedalam pohon keputusan mengunakan aplikasi WEKA dengan metode C45 dan forward chaining. Pada pohon keputusan ini akan didapatkan rule yang lebih sederhana, sehingga dapat digunakan untuk menyusun pertanyaan dan memberikan jawaban layaknya seorang pakar. Pohon keputusan berhasil didapatkan untuk 6 (enam) tanaman industri dengan Kappa Statistic bernilai 1 yang berarti dapat dipercaya. Pertanyaan yang dihasilkan oleh pohon keputusan telah disederhanakan dari 15 (lima belas) parameter menjadi  hanya 5 (lima) parameter kunci yaitu : intensitas penyinaran, pH tanah, jenis tanah, curah hujan, bulan kering. Parameter kunci ini muncul sesuai dengan tujuan pohon keputusan menyederhanakan rule, karena pakar tidak perlu menanyakan semua parameter untuk mendapatkan kesimpulan.