PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PREDIKSI PRODUK JENIS MAKANAN KUCING YANG SESUAI KEBUTUHAN DENGAN ALGORITMA DECISION TREE (ID3) - Indah Puspitorini; Ita Dewi Sintawati (Yayasan Azam Kemajuan Rantau Anak Bengkalis, 2021)
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa handal metode klasifikasi dengan algoritma klasifikasi Decision tree (Id3) dapat membantu untuk memudahkan dalam mendapatkan informasi guna menentukan nama produk makanan kucing yang sesuai dengan kebutuhannya. Banyaknya varian atau jenis makanan yang harus disesuaikan dengan umur kucing, kebutuhan khusus dari kucing seperti untuk kucing hamil, menyusui, mencegah obesitas, mencegah diare (kesehatan pencernaan), menambah berat badan, kesehatan bulu (melebatkan), untuk kucing yang telah dikebiri (steril), pakan kucing yang membuat kotoran tidak bau, serta tipe pakan kucing yang berupa tipe pakan basah (wet food) atau Kering (dry food). Dengan banyaknya jenis-jenis makanan kucing yang disediakan untuk kebutuhan kucing maka diharapkan dari hasil penelitian ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Dengan menerapkan metode klasifikasi dengan Algoritma klasifikasi Decision tree (Id3) dapat memudahkan para pemelihara kucing serta pegawai petshop, juga untuk penjual makanan kucing serta masyarakat lainnya yang ingin mendapatkan informasi guna menentukan nama produk makanan kucing yang sesuai kebutuhan kucingnya.. Setelah melalui proses pengolahan data mining dengan Rapid miner, diperoleh gambar pohon keputusan. Berdasarkan pohon keputusan tersebut diketahui Tipe Pakan sebagai root pohon untuk menentukan merk atau tipe makanan kucing yang direkomendasikan.