Penerapan Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Pemilihan Tanaman Umbi di Desa Cinangka / Dimas Pratama Hariyanto / 15190010 / Pembimbing: Muhamad Miftahudin / Program Studi: Teknik Informatika

Petani sering mengalami kesulitan dalam menentukan jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi cuaca, sehingga berdampak pada ketidaktepatan waktu tanam dan risiko gagal panen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan tanaman berbasis data cuaca historis menggunakan pendekatan machine learning. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah supervised learning dengan algoritma Decision Tree C4.5, yang mampu melakukan klasifikasi berdasarkan data dan menghasilkan model prediksi dalam bentuk pohon keputusan yang mudah dipahami oleh pengguna non-teknis seperti petani. Sistem ini dirancang untuk mengolah data historis cuaca dan karakteristik lingkungan pertanian guna menghasilkan rekomendasi tanaman yang optimal. Algoritma Decision Tree C4.5 dipilih karena memiliki interpretabilitas tinggi dan akurasi yang baik dalam proses klasifikasi. Dengan adanya sistem ini, diharapkan petani dapat mengambil keputusan secara lebih tepat, efisien, dan berbasis data, khususnya dalam menghadapi ketidakpastian kondisi iklim di Kabupaten Bogor.