Tanaman cabai menjadi tanaman yang paling banyak ditanam di Indonesia, karena tanaman ini dapat
berbuah dan tumbuh di dataran tinggi maupun di dataran rendah. Setiap tahunnya permintaan pasar
akan cabai terus meningkat, bahkan setiap tahunnya harga cabai cenderung meningkat yang di
akibatkan pasokan cabai berkurang dan permintaan pasar kurang terpenuhi. Kegagalan panen yang
dialami para petani cabai menyebabkan pertumbuhan inflasi di tahun 2020 sebanyak 0,31%
disumbang oleh naiknya harga di sektor pangan, termasuk di dalamnya cabai rawit dan cabai merah.
Fluktuasi harga cabai ini sangat dipengaruhi cuaca, panen raya, kebijakan perdagangan dan
momentum yang mengiringi. Sesuai dengan latar belakang, tujuan dari penelitian ini untuk
memprediksi penanaman cabai menggunakan algoritme C4.5. pertama proses pengumpulan data cuaca
dan harga dilakukan oleh peneliti yang diambil dari DISPERINDAG, BMKG dan data harga cabai di
pasaran untuk dijadikan dataset, dataset dikumpulkan dilakukan preprosessing untuk menghilangkan
missing value, outliers data dan juga imbalance data, lalu setelah itu dilanjutkan dengan tahap
pembuatan model, dari model tersebut dapat memprediksi penanaman cabai. Hasil prediksi dengan
menggunakan rule dari pohon keputusan yang di dapatkan mempunyai tingkat akurasi