Vol. 8, No.2,  69-85,  Januari  2012
Analisis Produktivitas Tumbuhan Buah Melalui Feature Selection
Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar 

## Abstrak
Variabel dan seleksi fitur yang difokuskan dari penelitian ini diterapkan untuk data tumbuhan buah. Suatu objek perlu diketahui fitur-fiturnya agar dapat dikenali dan dibedakan dari objek lain.  Fitur-fitur  optimal  yang  dapat  diketahui  dari  suatu  objek  akan  mempermudah  dan mempercepat  proses  identifikasi  objek  tersebut.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan  seleksi  fitur ( feature selection ). Feature selection adalah suatu metode penganalisaan data yang bertujuan untuk  memilih fitur  yang berpengaruh (fitur optimal) dan mengesampingkan fitur  yang  tidak berpengaruh.  Ada  beberapa  algoritma feature  selection yang  dapat  digunakan,  salah  satunya adalah Relief . Relief memanfaatkan  teknik  bobot  ( weight )  untuk  mengukur  signifikansi  fitur dalam  konteks  klasifikasi.  Fitur  yang  memiliki  nilai  bobot  di  atas  ambang  batas  ( threshold ) yang  digunakan  akan  dipilih.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  fitur  optimal  dari data tumbuhan buah di kabupaten Aceh Tengah dan Bener Meriah . Hasil menunjukkan untuk setiap data yang diuji hanya  menghasilkan satu fitur optimal dengan nilai threshold berbeda. Hubungan    yang  terjadi  antara  jumlah  data  dan threshold terhadap  fitur  optimal adalah terbalik.
Kata Kunci : Feature selection, algoritma Relief, threshold, fitur optimal.

## Abstract
Variable and feature selection have become the  focus of this research in areas of application for  fruit  plants  datasets.  An  object  needs  to  be  known  its  features  to  be  recognizable  and distinguished  from  other  objects.  Optimal  features  that  can  be  known  from  an  object  will simplify  and  accelerate  the  process  of  identifying  the  object.  Therefore  needs  the  feature selection  to  select  the  influential  features  (optimal  feature)  and  discard  not  effected  features. Feature  selection    has  varied  method  or  algorithm,  one  of  which  is  Relief.  Relief  utilizing value  of  weights  to  measure  the  significance  features  in  classification.  Features  that  have  a weight  value  above  the  threshold  used  will  be  selected.  The  purpose  of  this  study  is  to  get optimal features of fruit plants datasets of Aceh Tengah and Bener Meriah. The result shows for any data that tested only produce one optimal feature with a different threshold value. And the  relationship  between  the  amount  of  data  and  the  threshold  toward  optimal  features  is reversed.
Keywords: Feature selection, relief algorithm, threshold, optimal features .
 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Syiah Kuala, Nangroe Aceh Darussalam

## 1. Pendahuluan
Provinsi  Aceh  terletak  di  bagian  barat  Indonesia  tepatnya  di  bagian  ujung  pulau Sumatera. Secara geografis Aceh terletak antara 2 o – 6 o LU dan 95 o – 98 o LS dengan ketinggian rata-rata 125 m di atas permukaan laut. Luas wilayah Aceh 57.365,57 km 2 , atau 12,26% dari luas pulau Sumatera yang terdiri atas hutan bagian terluas dari Aceh dengan luas 39.615,76 km 2 , lahan perkebunan 3.135,22 km 2 dan lahan pertambangan mempunyai luas 4,42 km 2 [1].
Provinsi  Aceh  merupakan  provinsi  yang  sangat  cocok  untuk  budidaya  berbagai  jenis komoditi  perkebunan,  salah  satunya  adalah  tumbuhan  buah.  Secara  tradisi  Aceh  di  Istana Kerajaan masa Sultan Iskandar Thani terdapat suatu kebun bunga dan buah yang digelar Taman Ghairah yang kini dikenal Taman Putroe Phang. Di taman tersebut ditanam berpuluh jenis bunga dan  buah-buahan.  Hal  ini  menunjukkan  adanya  upaya  pelestarian  terhadap  jenis-jenis  tanaman baik bunga maupun buah yang dilakukan pemerintah. Perhatian pemerintah Aceh terhadap jenis buah-buahan telah dilakukan sejak lama, terutama di kabupaten Aceh Tengah dan Bener Meriah yang merupakan daerah perekonomian dengan mayoritas pekerjaan penduduknya bersumber dari pemanfaatan  hasil  alam.  Melihat  dari  kondisi  topografi  daerah  yang  dikenal  sebagai  kawasan pegunungan  itu,  Aceh  Tengah  dan  Bener  Meriah  sangat  cocok  untuk  pengembangan  tumbuhan buah  dan  memiliki  prospek  sangat  baik.  Ukuran  perkebunan  yang  luas  serta  cuaca  yang  dingin sangat  sesuai  untuk  tanaman  budidaya  buah-buahan  seperti  alpukat,  jeruk,  pisang,  nenas, markisah dan sebagainya.
Kabupaten  Aceh  Tengah  dengan  ibukota  Takengon  terdiri  14  kecamatan  dan  271 gampong/desa.  Kabupaten  ini  berbatasan  dengan:  kabupaten  Aceh  Timur  sebelah  timur, kabupaten  Gayo  Lues  sebelah  selatan,  kabupaten  Nagan  Raya  dan  Aceh  Barat  sebelah  barat, Bireuen dan Pidie sebelah barat laut, serta berbatasan dengan Bener Meriah sebelah utara. Secara geografis kabupaten ini terletak pada 4 o 10’33”- 5 o 57’50” LU dan 95 o 15’40’’- 97 o 20’25”BT. Luas daerah 4.318,39 km 2 dan tinggi rata-rata 200 -2.600 m di atas permukaan laut.
Sedangkan kabupaten Bener Meriah dengan ibukota Simpang Tiga Redelong terdiri atas 7 kecamatan, 13 mukim, dan 232 gampong/desa. Kabupaten Bener Meriah merupakan kabupaten pemekaran dari kabupaten Aceh Tengah yang terletak pada tinggi rata-rata 100 – 2.500 m di atas permukaan laut.  Kabupaten ini memiliki luas daerah 1.888,70 km 2 dan terletak pada 4 o 33’50’’- 4 o 54’50’’  LU  dan  96 o 40’75’’-  97 o 17’50’’BT.  Kabupaten  ini  masih  tergolong  muda  sejak  2004 atau  dibagian  tengah  provinsi  Aceh  yang  berbatasan  langsung  dengan  kabupaten  Aceh  Utara sebelah utara, kabupaten Aceh Timur sebelah timur, kabupaten Aceh Tengah sebelah selatan dan barat serta kabupaten Bireuen sebelah barat laut.
Adanya pasar bebas memungkinkan kedua kabupaten tersebut mengerahkan potensi dan kemampuan  petani  atau  pedagang  buah  dalam  rangka  meningkatkan  kemampuannya  untuk bersaing,  baik  memproduksi  dan  memasarkan  hasil  tumbuhan  buah.  Dengan  kata  lain,  harus mampu bersaing dalam perekonomian global yang kompetitif, karena kemampuan produksi dan pemasaran dilandaskan pada kemampuan  menciptakan bibit tumbuhan buah yang unggul dalam perkembangan  pertanian  dan  perkebunan.  Karena  itu,  perlu  dilakukan  pengklasifikasian  yang tepat  terhadap  fitur-fitur  yang  mempengaruhi  produktivitas  tumbuhan  buah  sehingga  dapat diketahui faktor-faktor apa saja yang perlu diutamakan guna meningkatkan nilai ekonomi petani buah.  Sementara  itu  banyak software yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  fenomena tersebut, di antaranya dengan menggunakan software R .
Tumbuhan buah merupakan hasil perkebunan yang banyak mendatangkan keuntungan di Indonesia.  Hal  ini  didukung  oleh  sumber  daya  lahan  dan  potensi  buah  yang  sangat  beragam. Pengertian  buah-buahan  mengacu  pada  pengertian  sehari-hari  adalah  bagian  tanaman  yang memiliki bau aromatis dan rasa manis. Tumbuhan buah juga memiliki peranan ekonomi sebagai bahan  pangan  atau  bahan  baku  industri  karena  di  dalamnya  tersimpan  berbagai  macam  produk metabolisme, mulai dari karbohidrat, protein, lemak, vitamin, mineral, alkaloid hingga terpenoid.

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
Keanekaragaman  tumbuhan  buah  merupakan  sumber  genetik  yang  tidak  akan  pernah tergantikan  jika  hilang  ataupun  punah.  Plasma  nutfah  ini  menjadi  bahan  baku  utama  bagi pengembangan jenis baru atau varietas unggul buah-buahan di masa yang akan datang. Jenis-jenis tumbuhan buah liar memiliki beberapa kelebihan bagi pemilihan sifat guna penyilangan jenis.
Adapun  rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  produktivitas  dan fenomena  tumbuhan  buah,  sekaligus  bagaimana  pengaruh  perubahan  iklim  terhadap  tumbuhan buah  di  kabupaten  Aceh  Tengah  dan  Bener  Meriah.  Sedangkan  tujuan  penelitian  adalah  untuk menganalisis beberapa faktor ekonomi, yaitu analisa endogen (nilai penjualan, keuntungan netto , keuntungan bruto , besar biaya waktu tanam, besar biaya waktu pemeliharaan, besar biaya waktu panen)  dan  analisa  eksogen  (pengaruh  cuaca  dan  iklim  serta  pola  tanam)  yang  mempengaruhi produktivitas  tumbuhan  buah.  Sehingga  dapat  diketahui  produktivitas  dan  faktor-faktor  mana yang perlu diutamakan dalam melihat produktivitas  tumbuhan buah.
Selain  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  pengumpulan  fitur-fitur  yang  akan  dipilih sehingga dapat diketahui faktor-faktor yang paling  mempengaruhi produktivitas tumbuhan buah di Aceh Tengah dan Bener Meriah, manfaat penelitian ini adalah dapat menjadi acuan atau bahan pertimbangan  bagi  para  petani  tumbuhan  buah  dalam  menghadapi  perubahan  iklim,  dan memberikan  kemudahan  dalam  proses  pengklasifikasian  fitur  yang  memiliki  dimensi  besar  dan juga dapat menentukan fitur terbaik (optimal) diantara fitur-fitur yang ada.

## 2. Landasan Teori

## 2.1. Pengertian Klasifikasi
Menurut  [2],  klasifikasi  data  merupakan  langkah  awal  dalam    analisis  data.  Klasifikasi data berarti memisah-misahkan sifat-sifat dari data yang heterogen ke dalam kelompok-kelompok yang homogen, sehingga sifat-sifat data yang menonjol mudah dilihat.
Adapun tujuan klasifikasi data adalah :
1. Mengelompokkan sifat-sifat yang sama ke dalam kelompok atau kelas tertentu.
2. Mempermudah untuk membandingkan.
3. Mengelompokkan informasi yang menonjol dan menghilangkan hal-hal tidak perlu.
4. Menunjukkan sifat-sifat yang menonjol sehingga mudah dilihat secara sekilas.
5. Mempermudah  mengadakan  perlakuan  secara  statistik  terhadap  data  yang  telah dikumpulkan.

## 2.2. Feature Selection
2.2.1   Definisi Feature Selection
Menurut [3], Feature Selection adalah suatu proses yang mencoba untuk menemukan sub himpunan  dari  himpunan  fitur  yang  tersedia  untuk  meningkatkan  aplikasi  dari  suatu  algoritma pembelajaran. Feature  Selection digunakan  dibanyak  area  aplikasi  sebagai  alat  untuk menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan  dan  atau  fitur  berlebihan.  Sebuah  fitur  dikatakan  tidak relevan  jika  memberikan  sedikit  informasi,  sedangkan  sebuah  fitur  dikatakan  berlebihan  jika informasi  yang  diberikan  adalah informasi  yang  terkandung  dalam  fitur  lain  (tidak  memberikan informasi baru).

## 2.2.2   Metode Feature Selection
Secara garis besar ada empat langkah dalam metode Feature Selection yaitu :
1. Prosedur  generasi  (pembangkitan),  untuk  menghasilkan  calon  subhimpunan berikutnya dapat dilakukan dengan beberapa cara yaitu : lengkap, heuristik dan acak.
2. Evaluasi  fungsi,  untuk  mengevaluasi  subhimpunan,  dengan  cara  mengukur  jarak, informasi, konsistensi, ketergantungan, dan mengukur tingkat kesalahan klasifikasi.
3. Kriteria penghentian,  untuk  memutuskan  kapan  harus  berhenti,  dengan  cara  melihat nilai  ambang  batas,  diawali  dengan  sejumlah  pengulangan  dan  sebuah  ukuran subhimpunan fitur terbaik.
4. Prosedur validasi, untuk memeriksa apakah subhimpunan valid.
Secara jelas, keempat langkah tersebut diuraikan berikut.

## Prosedur Generasi
Prosedur  generasi  merupakan  prosedur  pencarian  yang  pada  dasarnya  menghasilkan subset (subhimpunan)  dari  fitur-fitur  untuk  dievaluasi.  Prosedur  generasi  dapat  dimulai:  (1) Tanpa fitur, (2). Dengan semua fitur, dan (3). Dengan sub himpunan acak dari fitur.
Dalam  dua  kasus  pertama,  fitur  secara  iteratif  ditambahkan  atau  dihapus,  sedangkan dalam kasus terakhir, fitur secara iteratif ditambahkan atau dihapus secara acak setelahnya.
Jika himpunan fitur asli berisi N jumlah fitur, maka jumlah calon bersaing untuk menjadi sub himpunan yang dihasilkan adalah 2 N . Ini merupakan jumlah besar bahkan untuk setengah dari jumlah N . Ada berbagai pendekatan untuk menyelesaikan masalah ini, yaitu:
(a) Lengkap
Urutan  ruang  pencarian  prosedur  generasi  ini  adalah O ( 2 N ),  sebuah  sub  himpunan  yang sedikit untuk dievaluasi. Sub himpunan fitur yang optimal sesuai dengan evaluasi fungsi, karena  prosedur  ini  dapat  dilakukan  dengan  cara  mundur.  Mundur  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  berbagai  teknik,  seperti: branch  and  bound ,  pencarian  pertama terbaik, dan balok pencarian.
(b) Heuristik
Dalam  setiap  pengulangan  prosedur  generasi  ini,  semua  sisa  fitur  yang  belum  dipilih (ditolak) masih dipertimbangkan untuk pemilihan (penolakan). Ada banyak variasi untuk proses sederhana ini, tapi generasi subhimpunan pada dasarnya meningkat atau menurun. Urutan  ruang  pencarian  adalah O ( N 2 )  atau  kurang.  Prosedur  ini  sangat  sederhana  untuk diterapkan  dan  sangat  cepat  dalam  memperoleh  hasil,  karena  ruang  pencarian  hanya kuadrat dari jumlah fitur.
(c) Acak Prosedur generasi ini masih baru dalam penggunaannya dalam metode Feature Selection dibandingkan  dengan  dua  kategori  lainnya.  Meskipun  ruang  pencarian  adalah O ( 2 N ), tetapi metode ini biasanya mencari lebih sedikit jumlah subhimpunan daripada 2 N dengan menetapkan  jumlah  maksimum  pengulangan  yang  mungkin.  Optimalitas  subhimpunan yang  dipilih  tergantung  pada  sumber  daya  yang  tersedia.  Setiap  prosedur  generasi  acak akan memerlukan nilai-nilai dari beberapa parameter.

## Evaluasi Fungsi
Evaluasi  fungsi  mengukur  kebaikan  sub  himpunan  yang  dihasilkan  oleh  beberapa prosedur  generasi,  dan  nilai  ini  dibandingkan  dengan  yang  terbaik  sebelumnya.  Jika  ditemukan yang  lebih  baik,  maka  sub  himpunan  terbaik  sebelumnya  digantikan.  Ada  beberapa  cara  dalam melakukan evalusi fungsi yaitu :
(a) Ukuran Jarak

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
Juga dikenal sebagai keterpisahan, perbedaan, atau diskriminasi ukuran. Untuk dua kelas, fitur X adalah fitur yang lebih disukai dari fitur Y apabila X menginduksi perbedaan yang lebih besar antara kedua kelas probabilitas kondisional dari Y dan jika perbedaan adalah nol,  maka X dan Y tidak  dapat  dibedakan  (sama).  Sebagai  contoh jarak Euclidean yang merupakan  metode  pengukuran  jarak  di  antara  dua  objek  berdasarkan  akar  jumlah kuadrat  jarak  kedua  objek.  Rumus  umum  jarak Euclidean yaitu,  jika X berkoordinat ) ,... , ( 2 1 n x x x dan  objek Y berkoordinat ) ,... , ( 2 1 n y y y ,  maka  jarak Euclidean kedua objek tersebut menurut [5] adalah
) ( ... ) ( ) ( ) , ( 2 2 2 2 1 1 n n y x y x y x y x d       
(b) Informasi Ukuran
Langkah ini biasanya untuk menentukan kualitas informasi dari suatu fitur. Fitur X lebih disukai dari pada fitur Y jika kualitas informasi dari fitur X adalah lebih besar dari pada yang dari fitur Y (misalnya, ukuran entropi). Entropy dapat diukur dengan rumusan:
Entropy (D i ) = -   k j j i j i c c 1 2 ) ( Pr log ) ( Pr ,
dimana  Pr i ( c j )  adalah  rasio  data  dengan  kategori c j dalam  kelas D i .  Total entropy dari seluruh  kelas (kelompok) menurut [5] dihitung dengan :
Entropy total ( D i ) =   k i i D D 1 x entropy(D i ) ,
dengan D i adalah jumlah data kelas i dan D adalah total jumlah data.
(c) Ukuran Ketergantungan
Ukuran ketergantungan sama halnya dengan mengukur korelasi. Koefisien adalah ukuran ketergantungan  klasik  dan  dapat  digunakan  untuk  menemukan  korelasi  antara  fitur  dan kelas. Jika korelasi fitur X dengan kelas C lebih tinggi dari pada korelasi fitur Y dengan C ,  maka  fitur X lebih  disukai  dari  pada Y .  Nilai  ini  untuk  menentukan  ketergantungan fitur pada fitur lain dan menunjukkan tingkat redundansi dari fitur.
(d) Ukuran Konsistensi
Ini  adalah  karakteristik  yang  berbeda  dari  ukuran  lain,  karena  ketergantungannya  pada kumpulan  data  pelatihan dan  penggunaan min-feature  bias dalam  memilih  sebuah subhimpunan dari fitur.
(e) Ukuran Tingkat Kesalahan Klasifikasi Metode-metode  yang  menggunakan  jenis  evaluasi fungsi  ini  disebut  "metode wrapper ", yaitu  klasifikasi  adalah  evaluasi  fungsi.  Sebagai  fitur  yang  dipilih  menggunakan klasifikasi yang kemudian akan digunakan dalam memperkirakan label kelas dari contoh yang tak terlihat, memiliki tingkat akurasi sangat tinggi namun komputasi cukup mahal.

## Kriteria Penghentian
Prosedur  generasi  dan  evaluasi  fungsi  dapat  mempengaruhi  pilihan  untuk  kriteria penghentian. Kriteria penghentian berdasarkan prosedur generasi meliputi:
1. Apakah yang sudah ditetapkan sejumlah fitur yang dipilih dan
2. Apakah yang sudah ditetapkan mencapai jumlah pengulangan.
Sedangkan kriteria penghentian berdasarkan evaluasi fungsi dapat berupa:
1. Apakah  tambahan  (atau  penghapusan)  dari  setiap  fitur  tersebut  tidak  menghasilkan subset (subhimpunan) yang lebih baik  dan
2. Apakah bagian yang optimal menurut beberapa evaluasi fungsi diperoleh.

## Prosedur Validasi
Proses validasi bukan merupakan bagian dari proses Feature Selection itu sendiri, namun sebuah Feature  Selection harus  divalidasi  yaitu  dengan  cara  melakukan  pengulangan  terhadap evaluasi fungsi sub himpunan dari fitur sampai kriteria penghentian terpenuhi [3].

## 2.3. Relief Feature Selection
2.3.1   Algoritma Relief
Relief adalah algoritma Feature Selection yang terinspirasi oleh instance-based learning, yang  memanfaatkan  teknik  bobot  untuk  mengukur  signifikansi  fitur.  Misal  diberikan  data pelatihan  , besar sampel m dan batas relevansi  , Relief akan mendeteksi himpunan fitur secara statistik  yang  relevan  dengan  konsep  target.  adalah threshold (ambang  batas)  relevan  yang berada  pada  interval 1 0    .  Dengan  asumsi  bahwa  skala  dari  setiap  fitur  nominal  atau numerik ( integer atau real ) maka selisih nilai fitur antara dua contoh X dan Y didefinisikan oleh fungsi difference sebagai berikut :
a. Jika x k dan y k nominal,  diff ( x k , y k ) = 0, jika x k dan y k sama; diff  ( x k , y k )  =  1,  jika x k dan y k berbeda.
b. Jika x k dan y k numerik,  diff  ( x k , y k )  = k k k nu ) y - (x ,  dimana, nu k adalah  unit  normalisasi untuk menormalkan nilai difference (selisih) ke dalam interval [0, 1].
Relief  Feature  Selection merupakan Feature  Selection yang  masuk  ke  dalam  kelompok subset selection tipe filter. Secara garis besar ada dua kelompok besar dalam pelaksanaan Feature Selection yaitu Ranking  Selection dan Subset  Selection . Ranking  Selection adalah  metode  yang secara khusus memberikan ranking pada setiap fitur yang ada dan mengesampingkan fitur yang tidak memenuhi standar tertentu. Kelompok ini menentukan tingkat ranking secara bebas antara satu  fitur  dengan  fitur  yang  lainnya.  Fitur  yang  mempunyai  ranking  tinggi  akan  digunakan  dan yang rendah akan di kesampingkan. Sedangkan Subset Selection adalah metode pemilihan yang mencari suatu himpunan dari fitur yang dianggap sebagai fitur yang optimal [4].

## 2.3.2   Threshold τ (Ambang Batas)
Threshold merupakan  nilai  batas  relevan  untuk  pemilihan  fitur  optimal.  Nilai threshold
berada pada interval 0 sampai 1 ( 1 0    ), dan penggunaannya bersifat independen tergantung pada pengguna. Dalam algoritma Relief, threshold akan dibandingkan dengan nilai weight (bobot) dari  suatu  fitur.  Apabila  suatu  fitur  memiliki  nilai  bobot  lebih  besar  dari threshold yang digunakan maka fitur tersebut merupakan fitur optimal sedangkan jika nilai bobot fitur lebih kecil sama  dengan  (  )  dari threshold maka  fitur  tersebut  tidak  akan  dipilih  karena  tidak  termasuk dalam kategori fitur optimal [6,7].

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Data yang digunakan berasal dari data sekunder Dinas Tanaman Pangan dan Holtikultura Kabupaten Aceh Tengah dan Bener Meriah serta data primer yaitu data tumbuhan buah dengan beberapa faktor yang mempengaruhinya dalam riset unggulan strategis nasional (Rusnas) batch II Tahun 2009 oleh Subianto dkk. pada tahun 2009.

## 3.2. Identifikasi Fitur
Terdapat  18  fitur  penjelas  dan  1  fitur  respon  yang  digunakan  pada  penelitian  ini.  Fitur yang  terdapat  dalam  penelitian  merupakan  item  dari  setiap  pertanyaan  dalam  kuesioner  dan merupakan faktor-faktor yang diduga memiliki pengaruh terhadap produktivitas tumbuhan buah. Jika  suatu  gejala  diduga  dipengaruhi  oleh  beberapa  fitur  kualitatif  maka  dibutuhkan pengklasifikasian  kelompok  (kategori).  Setiap  fitur  memiliki  2  sampai  5    kategori,  seperti  yang terlihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Fitur-fitur yang Digunakan dalam Analisa Algoritma Relief.
Fitur Keterangan Kategori F 1 Keuntungan netto per musim 1.  ≤  Rp. 100.000 (1) 2.  Rp. 100.000 – Rp. 500.000 (2) 3.  Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 (3) 4.  Rp. 1.000.000 – Rp. 5.000.000 (4) 5.  > Rp. 5.000.000 (5) F 2 Keuntungan bruto per  musim 1.  ≤  Rp. 100.000 (1) 2.  Rp. 100.000 – Rp. 500.000 (2) 3.  Rp. 500.000 – Rp. 1.000.000 (3) 4.  Rp. 1.000.000 – Rp. 5.000.000 (4) 5.  > Rp. 5.000.000 (5) F 3 Besar  biaya waktu tanam 1. ≤  Rp.700.000 (1);  2. > Rp. 700.000  (2) F 4 Besar  biaya waktu pemeliharaan 1. ≤  Rp. 400.000 (1); 2.  > Rp. 400.000 (2) F 5 Besar biaya waktu panen 1. ≤  Rp. 230.000 (1); 2.  > Rp. 230.000 (2) F 6 Waktu tanam 1. ≤ 6 hari (1);        2. > 6 hari (2) F 7 Waktu pemeliharaan 1. ≤ 12 bulan  (1);   2.   > 12 bulan  (2) F 8 Waktu panen 1. ≤ 4  Bulan (1);      2.  > 4  Bulan (2) F 9 Jenis Tumbuhan Buah 1. Alpukat (1);   2. Jeruk  (2);  3. Pisang  (3) F 10 Perkiraan umur tumbuhan buah 1. ≤  5 tahun (1);      3. 10 – 20 tahun (3) 2. 5 – 10 tahun (2)  4. > 20  tahun (4) F11 Jumlah Tenaga Kerja 1. ≤  2 orang (1);  2.  > 2 orang (2) F 12 Umur Petani 1. ≤  30 tahun  (1);  2.   31 – 40 tahun  (2) 3. >  40 tahun (3) F 13 Luas Lahan (ha) 1. ≤  1/8 ha (1);        4.  1/2 – 3/4 ha (4) 2. 1/8 – 1/4  ha (2);  5. > 1 ha (5) 3. 1/4 – 1/2 ha (3)
F 14 Pengaruh Cuaca dan Iklim  terhadap bunga 1.  Bunga rontok (1); 2. Bunga tidak rontok(2) F 15 Pengaruh Cuaca dan Iklim terhadap Ukuran  buah 1.  Buah menjadi kecil  (1) 2.  Buah tidak menjadi kecil (2) F 16 Pengaruh Cuaca dan Iklim terhadap Gagal Buah 1. Buah tidak jadi (1);  2. Buah jadi (2) F 17 Pengaruh Cuaca dan Iklim terhadap Buah 1. Buah berjatuhan (1);  2. Buah tidak berjatuhan (2) F 18 Pengaruh Cuaca dan Iklim terhadap Kuantitas  hasil panen 1. Hasil panen buah berkurang (1) 2. Hasil panen buah tidak berkurang (2) F 19 Nilai Penjualan  per  musim 1.  ≤  Rp. 5.000.000  (1); 2.  >  Rp. 5.000.000 (2)

## 3.3. Metode Pengambilan dan Pengolahan Data
Metode  pengambilan  data  menggunakan  metode  PRA  ( Participatory  Rural  Appraisal ) dan  RRA  ( Rapid  Rural  Appraisal )  terhadap  pemanfaatan  jenis  tumbuhan  buah  dari  kedua kabupaten. Sedangkan metode pengolahan data berupa metode statistika deskriptif dan inferensia dengan Feature Selection menggunakan algoritma Relief dengan tahapan:
1. Melabel data menjadi binary classification : kelas positif dan negatif.
2. Menentukan threshold yang dipakai 0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9 & 1
3. Meng import data Excel dengan R.2.6.1 .  Data  yang  dipanggil  merupakan  data  buah  di Aceh  Tengah,  Bener  Meriah  dan  data  gabungan  dari  kedua  kabupaten  tersebut  setelah diklasifikasi sebelumnya.
4. Langkah  2  dan  3  diulang  sebanyak  10  kali  untuk  setiap threshold yang  digunakan  dari masing-masing  data.  Dari  banyaknya  pengulangan  yang  dilakukan,  berapa  nilai weight dari tiap fitur.
5. Membandingkan  hasil  nilai  bobot  dari  tiap  fitur  tersebut  dengan  nilai threshold yang digunakan  dan  mendapatkan  simpulan  fitur  terbaik  (optimal).  Suatu  fitur  dikatakan optimal apabila nilai bobotnya lebih besar dari nilai threshold yang digunakan.

## 3.4. Deskripsi R dan Analisis
Untuk membantu perhitungan dalam analisa data digunakan Tinn- R versi 1.19.2.3 dan R versi R .2.6.1.  Analisis  luaran R dikaitan  dengan  kondisi  di  lapangan  dengan  menggambarkan diagram alur produktivitas ketiga sampel tumbuhan buah yang diujicobakan berdasarkan tinjauan analisa endogen dan eksogen.
R    project pertama  kali  dikembangkan  oleh  Robert  Gentleman  dan  Ross  Ihaka  yang bekerja  di  departemen  statistik  Universitas  Auckland  tahun  1995.  Sejak  saat  itu software ini mendapat sambutan yang luar biasa dari kalangan statistikawan, industrial engineering , peneliti, programmer , dan sebagainya. Saat ini R ditangani oleh R Core Development Team R. Software ini  merupakan  suatu  fasilitas  perangkat  lunak  versi open  source untuk  perhitungan  statistik (model  linier  dan  nonlinier,  uji  statistik  klasik,  analisis time-series ,  klasifikasi, clustering dan sebagainya) dan peragaan grafik. R memiliki kemampuan menganalisis data dengan sangat efektif

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
dan  dilengkapi  dengan  operator  pengolahan array dan  matriks. R juga  mampu  menampilkan grafik yang sangat canggih demikian pula untuk peragaan datanya 1 .

## 4. Hasil dan Pembahasan
Dari hasil riset diperoleh 39 jenis tumbuhan buah dengan 23 famili. Untuk Aceh Tengah dan Bener Meriah, Rutaceae (Jeruk-jerukan) dan Solanaceae (Terong-terongan) adalah kelompok tumbuhan  yang  banyak  jenisnya  dibandingkan  lainnya.  Diduga  jenis-jenis  tersebut  adalah  yang paling  mudah  hidup  di  kabupaten tersebut  karena  lingkungannya  sesuai  dibandingkan jenis  dari famili  lainnya.  Keberadaan  jenis  ini  (lokal)  akan  semakin  bertambah/berkurang  sejalan  dengan penggunaan bibit tanaman/varietas baru (non lokal) yang dilakukan oleh petani.
Tabel 2. Tumbuhan Buah Potensial di Daerah Kajian (Sept – Nov) Tahun 2009.
No Kab. Bener Meriah Kab. Aceh Tengah 1 DURIAN / Durian ALPUKAT / Avocado 2 JAMBU BIJI / Guava DURIAN / Durian 3 PEPAYA / Papaya JAMBU BIJI / Guava 4 PISANG / Banana JERUK KEPROK 5 NENAS / Pineapple JERUK SIAM 6 ALPUKAT / Avocado JERUK LAINNYA 7 JERUK / Orange NENAS / Pineapple 8 MARKISAH / Marquisa PEPAYA / Papaya 9 MANGGA/ Mangosteen PISANG / Banana 10 NANGKA/ Jackfruit MARKISAH / Marquisa 11 JAMBU AIR NANGKA / Jackfruit
Untuk Aceh Tengah, luas tanam tahun 2008 (1757 ha), dengan 11 jenis tumbuhan buah potensial,  total  produktivitas  1.170  ton/ha.  Perkembangan  2005-2008,  luas  tanam  naik  22,93%, luas panen turun 0,38%, total produksi turun 3,36%.
Adanya  keterkaitan  perubahan  iklim,  demografi  dan  daya  dukung  lingkungan menyebabkan perubahan siklus tanam, pemeliharaan/perawatan, dan panen tumbuhan buah. Dari hasil  riset  diketahui  perubahan  tersebut  tidak  hanya  berdampak  pada  volume  hasil  panen (kuantitas)  juga  berpengaruh  pada  kualitas  hasil  panen.  Pengaruh  iklim  menurut  para  petani terhadap tumbuhan buah antara lain 88 petani (39,64%) menyatakan bunga rontok/berguguran, 33 petani  (14,86%)  menyatakan  buah  menjadi  kecil,  21  petani  (9,46%)  menyatakan  buah  tidak jadi/gagal  menjadi  buah,  94  petani  (42,34%)  menyatakan  buah  berjatuhan,  dan  102  petani (45,95%)  menyatakan  hasil  panen  buah  berkurang.  Bila  hal  ini  berlanjut  maka  akan mempengaruhi produksi tumbuhan buah dan nilai ekonomi tumbuhan buah (rendah).

## 4.1 Identifikasi dan Kategori
Petani tumbuhan buah yang menjadi responden untuk kabupaten Aceh Tengah berjumlah 53  petani  (43,80%)  dan  Bener  Meriah  berjumlah  68  petani  (56,20%),  dengan  total  keseluruhan responden  121  petani.  Dilihat  dari  segi  jenis  tumbuhan  buah  yang  ditanam  petani,  maka tumbuhan  buah  jeruk  47,1%,  alpokat  40,5%  dan  pisang  12,4%.  Dalam  penelitian  ini  analisis faktor  endogen  yang  mempengaruhi  produktivitas  tumbuhan  buah  dilihat  pada  nilai  penjualan, keuntungan bruto , keuntungan netto, besar biaya waktu tanam, besar biaya waktu pemeliharaan
1 http:// www.r-project.org

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
dan  besar  biaya  waktu  panen.  Sedangkan  faktor  eksogen  adalah  pengaruh  cuaca  dan  iklim terhadap  bunga,  buah  jadi,  ukuran  buah,  gagal  buah,  pola  waktu  tanam,  waktu  pemeliharaan, waktu  panen,  perkiraan  umur  tumbuhan  buah,  jumlah  tenaga  kerja,  jenis  tumbuhan  buah,  umur petani dan luas lahan.

## 4.2 Pengujian Data Buah Kabupaten Aceh Tengah
Data  yang  pertama  diuji  adalah  data  buah  kabupaten  Aceh  Tengah,  terdapat  19  fitur untuk  setiap  data  yang  diuji  dan  menggunakan threshold yang  dimulai  dari  0  sampai  dengan  1. Gambar  1  menyajikan  hasil  analisa  algoritma Relief secara  keseluruhan  dari  semua threshold yang  digunakan.  Tampak  bahwa  nilai  bobot  tertinggi  dari  data  buah  kabupaten  Aceh  Tengah adalah  pada  persekitaran  0,4,  yang  artinya  hanya  sampai threshold 0,4  saja  fitur  optimal  akan diperoleh.  Sedangkan  untuk threshold  0,5  tidak  terdapat  fitur  optimal  karena  tidak  ada  nilai bobot yang melebihinya,dan fitur yang memiliki nilai bobot tertinggi adalah fitur 4 (besar biaya waktu pemeliharaan).
Gambar 1. Hasil Fitur Kab. Aceh Tengah.
Dari  hasil  analisa  algoritma Relief pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa  untuk threshold 0, ada 15 fitur optimal yang diperoleh dan fitur yang memiliki nilai bobot paling tinggi adalah fitur 4 atau besar biaya waktu pemeliharaan. Untuk threshold 0,1 ada 5 fitur yang diperoleh, namun yang menjadi fitur optimal hanya 4 fitur yaitu fitur 4, 8, 14 dan fitur 6. Sedangkan fitur 5 karena nilai bobotnya lebih kecil dari threshold yang digunakan (0,0981132 < 0,1)  maka tidak termasuk dalam kategori fitur optimal. Dan untuk threshold 0,2, 0,3 dan 0,4 hanya menghasilkan satu fitur optimal yaitu fitur 4. Sehingga dapat dikatakan bahwa fitur 4 (besar biaya waktu pemeliharaan) merupakan fitur terbaik (optimal) untuk data buah Kabupaten Aceh Tengah. Hal ini berarti besar biaya  waktu  pemeliharaan  sangat  mempengaruhi  hasil  buah  yang  ditanam  sehingga  akan berpengaruh pula pada nilai penjualan atau pendapatan yang akan diperoleh petani.
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  tingginya  penurunan  jumlah  fitur  optimal  yang  terjadi antara threshold 0 dengan 0.1, berawal berjumlah 15 fitur optimal menjadi 4 fitur optimal. Untuk threshold 0.1 ke 0.2,  berkurang 3 fitur optimal (dari 4 menjadi 1 fitur optimal). Sedangkan antara threshold 0.2, 0.3 dan 0.4 tidak terjadi penurunan stasioner. Namun untuk threshold 0.5 sampai 1 tidak ada fitur optimal yang dihasilkan.

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
Tabel 3. Hasil Analisa Data untuk Setiap Threshold. Threshold = 0 Threshold = 0,1 No  Feature  Frequency Weight No  Feature  Frequency Weight 1 4 10 0,4264151 1 4 10 0,4264151 2 8 10 0,2000000 2 8 10 0,2000000 3 14 10 0,1528302 3 14 9 0,1528302 4 6 10 0,1094340 4 6 6 0,1094340 5 5 9 0,0981132 5 5 7 0,0981132 6 17 9 0,0886793 Threshold = 0,2 7 1 10 0,0779481 1 4 10 0,4264151 8 3 6 0,0433962 Threshold = 0,3 9 18 9 0,0415094 1 4 9 0,4264151 10 9 10 0,0386793 Threshold = 0,4 11 2 10 0,0365566 1 4 7 0,4264151 12 13 10 0,0341719 13 15 6 0,0245283 14 10 10 0,0184486 15 7 5 0,0169811
Gambar 3. Hasil Data untuk Setiap Threshold.

## 4.3 Pengujian Data Buah Kabupaten Bener Meriah
Sama  halnya  dengan  pengujian  pada  data  di  Aceh  Tengah,  dengan  19  fitur  dan menggunakan 11 buah threshold yang dimulai dari 0 sampai dengan 1. Gambar 3 menampilkan hasil analisa algoritma Relief untuk semua threshold yang digunakan. Tampak bahwa nilai bobot tertinggi dari data buah di Bener Meriah berada pada persekitaran 0,3, artinya fitur optimal akan diperoleh  hanya  sampai  nilai threshold 0,3.  Untuk threshold  0,4  tidak  terdapat  fitur  optimal
Grafik Hasil Algoritma Relief Data Kabupaten Aceh Tengah
0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Threshold J um la h Fi tur O pt im a l

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
karena  tidak  ada  nilai  bobot  yang  melebihinya.  Fitur  yang  memiliki  nilai bobot  tertinggi  fitur  3 adalah besar biaya waktu tanam.
Gambar 3. Hasil Fitur di Kab. Bener Meriah.
Dari  hasil  analisa  algoritma Relief pada  Tabel  4  dapat  dilihat  bahwa  untuk threshold 0, ada  13  fitur  optimal  yang  diperoleh  dan  fitur  yang  memiliki  nilai  bobot  tertinggi  adalah  fitur  3 (besar biaya waktu tanam). Untuk threshold 0,1 dan 0,2 ada dua fitur yang diperoleh yaitu fitur 3 (besar  biaya  waktu  tanam)  dan  fitur  8  (waktu  panen).  Nilai  bobot  fitur  dari  kedua threshold ini adalah  sama,  yang  berbeda  terletak  pada  nilai  frekuensinya.  Untuk threshold 0,3  hanya menghasilkan satu fitur optimal yaitu fitur 3 (besar biaya waktu tanam). Sehingga dapat dikatakan bahwa  fitur  3  merupakan  fitur  terbaik  untuk  data  buah  di  Bener  Meriah.  Hal  ini  berarti  besar biaya  waktu  tanam  sangat  mempengaruhi  hasil  buah  yang  ditanam  sehingga  akan  berpengaruh pula pada nilai penjualan atau pendapatan yang akan diperoleh petani buah.
Tabel  4. Hasil analisa data untuk setiap threshold
Threshold = 0 Threshold = 0,1 No  Feature  Frequency Weight No  Feature  Frequency Weight 1 3 10 0,3073529 1 3 10 0,3073529 2 8 10 0,2808824 2 8 10 0,2808824 3 2 10 0,0816176 Threshold = 0,2 4 4 9 0,0647059 1 3 9 0,3073529 5 9 10 0,0577206 2 8 9 0,2808824 6 1 10 0,0572610 Threshold = 0,3 7 5 8 0,0529412 1 3 5 0,3073529 8 13 10 0,0498366 9 11 9 0,0485294 10 16 9 0,0338235 11 12 7 0,0231618 12 10 9 0,0093137 13 14 5 0,0088235
Gambar 4. Hasil Analisa Data Setiap Threshold.
Gambar  4  menunjukkan  bahwa  tingginya  penurunan  jumlah  fitur  optimal  yang  terjadi antara threshold 0 dengan 0,1, yang awalnya berjumlah 13 fitur optimal menjadi 2 fitur optimal. Untuk threshold 0,1 ke 0,2,  tidak terjadi penurunan (stasioner). Sedangkan untuk threshold 0,2 ke 0,3 dan 0,3 ke 0,4 jumlah fitur optimal berkurang 1, dan untuk threshold 0,4 sampai 1 tidak ada fitur optimal yang dihasilkan.

## 4.4 Pengujian Data Gabungan di Kedua Kabupaten
Data  ketiga  yang  diuji  adalah  data  buah  gabungan  dari  kedua  kabupaten.  Dengan menggunakan threshold yang juga dimulai dari 0 sampai 1 dan dengan 19 fitur diuji. Gambar 5 menyajikan  hasil  analisa  algoritma Relief secara  keseluruhan  dari  semua threshold yang digunakan.  Tampak  bahwa  nilai  bobot  tertinggi  dari  data  buah  gabungan  dari  kedua  kabupaten pada persekitaran 0,2, yang artinya hanya sampai threshold 0,2 saja fitur optimal akan diperoleh. Sedangkan untuk threshold  0,3 tidak terdapat fitur optimal karena tidak ada nilai bobot yang melebihinya dan fitur yang memiliki nilai bobot tertinggi adalah fitur 8 (waktu panen).
Gambar 6. Hasil Fitur Data Gabungan Kedua Kabupaten.
Grafik Hasil Algoritma Relief Data Kabupaten Bener Meriah
0 2 4 6 8 10 12 14 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Threshold J um la h Fi tur O pt im a l

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
Dari  hasil  analisa  algoritma Relief pada  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  untuk threshold 0, ada 16 fitur optimal yang diperoleh dan fitur yang memiliki nilai bobot paling tinggi adalah fitur 8  (waktu  panen).  Untuk threshold 0,1  ada  6  fitur  yang  diperoleh  namun  yang  menjadi  fitur optimal hanya 5 fitur yaitu fitur 8, 4, 3, 14 dan fitur 16. Sedangkan fitur 17 (pengaruh cuaca dan iklim terhadap buah) karena nilai bobotnya lebih kecil dari threshold yang digunakan (0,0900826 <  0,1)    maka  tidak  termasuk  dalam  kategori  fitur  optimal,  dan  fitur  yang  memiliki  nilai  bobot paling  tinggi  adalah  fitur  8  (waktu  panen),  seperti  halnya  pada threshold 0.  Selanjutnya  untuk threshold 0,3 hanya menghasilkan dua fitur optimal yaitu fitur 8 (waktu panen) dan fitur 4 (besar biaya waktu pemeliharaan). Sehingga dapat dikatakan bahwa fitur 8 merupakan fitur terbaik atau optimal  untuk  data  gabungan  ini.  Hal  ini  berarti  waktu  panen  sangat  mempengaruhi  hasil  buah yang dihasilkan sehingga akan berpengaruh pula pada nilai penjualan atau pendapatan yang akan diperoleh petani.
Tabel  5. Hasil Analisa Data untuk Setiap Threshold.
Threshold = 0 Threshold = 0,1 No  Feature  Frequency Weight No  Feature  Frequency Weight 1 8 10 0,2247934 1 8 10 0,2247934 2 4 10 0,2148760 2 4 10 0,2148760 3 3 10 0,1479339 3 3 9 0,1479339 4 14 10 0,1454546 4 14 8 0,1454546 5 16 10 0,1132231 5 16 5 0,1132231 6 17 10 0,0900826 6 17 5 0,0900826 7 18 10 0,0834711 Threshold = 0,2 8 2 10 0,0586777 1 8 6 0,2247934 9 5 8 0,0528926 2 4 5 0,2148760 10 11 9 0,0495868 11 1 10 0,0331095 12 6 7 0,0330579 13 9 10 0,0219008 14 13 10 0,0153352 15 10 10 0,0150597 16 12 7 0,0018595
Gambar  7  menunjukkan  bahwa  tingginya  penurunan  jumlah  fitur  optimal  yang  terjadi antara threshold 0 dengan 0,1, berawal berjumlah 16 fitur optimal menjadi 5 fitur optimal. Untuk threshold 0,1  ke  0,2,  berkurang  3  fitur  optimal  (dari  5  fitur  optimal  menjadi  2  fitur  optimal). Sedangkan untuk threshold 0,2 ke 0,3 jumlah fitur optimal berkurang 1, dan untuk threshold 0,3 sampai 1 tidak ada fitur optimal yang dihasilkan

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
Gambar 7. Hasil Analisa Data untuk Setiap Threshold.

## 4.5 Perbandingan Jumlah Fitur Optimal untuk Setiap Threshold
Dari  ketiga  data  yang  diuji  dilakukan  perbandingan  terhadap  jumlah  fitur  optimal  yang dihasilkan untuk setiap threshold nya, seperti yang diberikan pada Tabel 6. Untuk threshold 0 dan 0,1, yang memperoleh fitur optimal terbanyak adalah data gabungan sedangkan untuk threshold 0,2  fitur  terbanyak  diperoleh  dari  data  kabupaten  Bener  Meriah  dan  gabungan.  Namun  untuk threshold 0,3 dan 0,4, data gabungan tidak lagi memperoleh fitur optimal.
Tabel 6. Perbandingan Jumlah Fitur Optimal untuk Setiap Threshold.
Threshold = 0 Threshold = 0.1 Aceh Tengah Bener Meriah Gabungan Aceh Tengah Bener Meriah Gabungan 1 1 1 4 3 3 2 2 2 6 8 4 3 3 3 8 - 8 4 4 4 14 - 14 5 5 5 - - 16 6 8 6 Threshold = 0.2 7 9 8 4 3 4 8 10 9 - 8 8 9 11 10 Threshold = 0.3 10 12 11 4 3 - 13 13 12 Threshold = 0.4 14 14 13 4 - - 15 16 14 17 - 16 18 - 17 - - 18
Sementara  itu  dari  hasil  uji  coba  terhadap  tiga  jenis  tumbuhan  buah  tersebut,  setelah melalui pemilihan peubah penjelas berpengaruh dengan uji independensi dan uji parameter model
Grafik Hasil Algoritma Relief Data Gabungan 0 5 10 15 20 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Threshold J um la h Fi tur O pt im a l

## Miftahuddin, M. Subianto, Zumaidar
maka  diperoleh tiga  peubah  yang  mempengaruhi  produktivitas  tumbuhan buah (nilai  penjualan) yaitu: keuntungan bruto per musim ( X 2 ), besar biaya waktu pemeliharaan ( X 4 ) dan pengaruh iklim dan  cuaca  terhadap  buah  jadi  ( X 17 ).  Faktor-faktor  berpengaruh  tersebut  merupakan  faktor  yang diutamakan agar mencapai produktivitas maksimal. Model regresi logistik yang diperoleh setelah pencocokan model dengan peubah berpengaruh adalah
Melalui  hasil  penelitian  ini  diketahui  bahwa  produktivitas  tumbuhan  buah  di  kedua kabupaten  terlihat  adanya  hubungan  antara  algoritma relief dengan  model  regresi  logistik terutama  pada  fitur  besar  biaya  pada  waktu  pemeliharaan.  Sedangkan  keuntungan  bruto  per musim  dan  pengaruh  iklim  dan  cuaca  terhadap  buah  jadi hanya  terlihat  pada thershold 0. Walaupun demikian faktor-faktor yang berpengaruh dari masing-masing metode tersebut menjadi perhatian penting dalam meningkatkan produktivitas tumbuhan buah di masa mendatang.

## 5. Kesimpulan
Dalam  produktivitas  tumbuhan  buah  di  masing-masing  kabupaten  memiliki  kesamaan dan  perbedaan  faktor-faktor  berpengaruh  sebagai  karakteristik  faktor.  Hal  ini  terlihat  pada threshold yang  digunakan  dan  bobot  yang  dihasilkan.  Fitur  optimal  untuk  data  buah  di  Aceh Tengah  adalah  fitur  4  (besar  biaya  waktu  pemeliharaan)  dengan  nilai threshold 0,4  dan  bobot 0,4264151.  Fitur  optimal  untuk  data  buah  di  Bener  Meriah  adalah  fitur  3  (besar  biaya  waktu tanam)  dengan  nilai threshold 0,3  dan  bobot  sebesar  0,3073529.  Fitur  optimal  untuk  data  buah gabungan dari kedua kabupaten adalah fitur 8 (waktu panen) dengan threshold 0,2 dan nilai bobot 0,2247934.
Untuk threshold 0 ada 10 fitur optimal yang sama dari ketiga data yang diuji yaitu: Fitur 1  (keuntungan netto per  musim);  Fitur  2  (keuntungan bruto per  musim);  Fitur  3  (besar  biaya waktu tanam); Fitur 4 (besar biaya waktu pemeliharaan); Fitur 5 (besar biaya waktu panen); Fitur 8 (waktu panen); Fitur 9 (jenis tumbuhan buah); Fitur 10 (perkiraan umur tumbuhan buah); Fitur 13 (luas lahan); Fitur 14 (pengaruh cuaca dan iklim terhadap bunga).
Untuk threshold 0,1  dan 0,2  hanya  fitur  8 (waktu  panen)  yang  merupakan  fitur optimal yang sama dari ketiga data yang diuji. Jumlah data dan threshold memiliki hubungan linier yaitu semakin  besar  jumlah  data  yang  diuji,  maka  akan  semakin  sedikit  fitur  optimal  yang  diperoleh begitu pula dengan threshold, semakin tinggi nilai threshold yang digunakan maka akan semakin sedikit  pula  fitur  optimal  yang  akan  diperoleh,  hal  ini  dikarenakan threshold merupakan  nilai batas  penentuan  (ambang  batas)  suatu  fitur  dikatakan  optimal  atau  tidak.  Oleh  karena  itu pengembangan  lebih  lanjut  dampak  faktor  berpengaruh  terhadap  produktivitas  tumbuhan  buah agar lebih dicermati dengan analisa feature yang lain.

## 6. Ucapan Terima Kasih
Peneliti  menyampaikan  terima  kasih  sebesar-besarnya  kepada  Martina  N,  S.Si,  Helmi, S.Si dan rekan-rekan di Dinas Pertanian dan Holtikultura di Kabupaten Aceh Tengah dan Bener Meriah  serta  DP2M  Dikti  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  melalui  Hibah  Penelitian  Rusnas tahun 2009.

## Daftar Pustaka
[1]    Badan  Pusat  Statistik  Aceh,  2009. Geografis .  Sumber: http://aceh.bps.go.id/ ,  [diakses  16 Maret 2010].
[2]     Boedijoewono  N.,  1987. Pengantar  Statistika  Ekonomi  dan  Bisnis .  Unit  Penerbit  dan Percetakan STIM YKPN, Yogyakarta.
[3]     Dash  M.  dan  Liu  H.,  1997.  Feature  Selection  for  Classification .  Intelligent  Data Analysis ,1(1-4) : 131-156.
[4]  Guyon I. dan Elisseeff A., 2003. An Introduction to Variable and Feature Selection. Journal of Machine Learning Research 3, 1157-1182.
[5]    Han J. dan Micheline K., 2006. Data Mining: Concepts and Technique. Morgan Kaufmann Publishers , San Francisco.
[6]    Kira  K.  dan  Rendell  L.A.,  1992a.  A  Practical  Approach  to  Feature  Selection . In Proceedings  of  the  Ninth  International  Workshop  on  Machine  Learning ,  Morgan Kaufmann Publishers Inc., 249-256.
[7]    Kira K. dan. Rendell L.A, 1992b. The Feature Selection Problem: Traditional Methods and A New Algorithm . In Procedding of Tenth National Conference on Artificial Intelligence , MIT Press, 129-134.