## PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN PERTANIAN TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI KABUPATEN KUPANG
Welmy Sinlae 1 , Sebastianus A. S. Mola 2 dan Nelci D. Rumlaklak 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jl. Adisucipto-Penfui Kupang-NTT
1 Email: Welmysinlae7@gmail.com , 2 Email: adimola@staf.undana.ac.id , 3 Email: dessyrumlaklak@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Tanaman  cabai  merupakan  salah  satu  tanaman  yang  dibudidayakan  di  Nusa  Tenggara  Timur (NTT).  Wilayah  Kabupaten  Kupang  merupakan  salah  satu  wilayah  penghasil  cabai  yang  ada  di  NTT. Produksi  cabai  secara  keseluruhan  di  Kabupaten  Kupang  pada  tahun  2019  sampai  2020  mengalami peningkatan. Namun peningkatan produksi ini belum maksimal mengingat banyaknya lahan yang belum dimanfaatkan sebagai lahan pertanian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk penanaman cabai. Dalam penelitian ini penulis menerapkan penalaran  berbasis  kasus/ case-based  reasoning (CBR)  dalam  menentukan  kesesuaian  lahan  pertanian tanaman cabai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan 7 kriteria yaitu: curah hujan, drainase, tekstur tanah, kedalaman tanah, C-organik, kemiringan lahan dan bahaya terjadinya bencana.  Proses  pencarian  solusi  dimulai  dengan  mengeliminasi  data  yang  tidak  relevan  menggunakan metode Naive  Bayes dan  berlanjut  dengan  perankingan  nilai  kemiripan  terbaik  menggunakan  KNN. Berdasarkan hasil pengujian dengan 110 kasus lahan cabai didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 92.2% dan rata-rata hasil akurasi dari keseluruhan fold sebesar 89.1%. Kata kunci: penalaran berbasis kasus, Naïve Bayes, KNN, kesesuaian lahan , tanaman cabai

## ABSTRACT
The chili plant is one of the plants cultivated in East Nusa Tenggara (NTT). Kupang Regency is one of the chili producing areas in NTT. Overall chili production in Kupang Regency from 2019 to 2020 has increased. However, the increase in production has not been maximized considering the large amount of land that has not been used as agricultural land. Therefore we need a system that helps in determining the  suitability  of  agricultural  land  for  planting  chilies.  In  this  research  case-based  reasoning  (CBR)  in determining the suitability of agricultural land for chili plants. The method used in this research is Naïve Bayes  with  7  criteria,  namely,  rainfall,  drainage,  soil  texture,  soil  depth,  C-organic,  land  slope  and  the danger of a disaster. The process of finding a solution begins by eliminating irrelevant data using the Naive Bayes method and continues with ranking the best similarity values using KNN. Based on the test results with 110 cases of chili fields, the highest accuracy result is 92.2%, and the average accuracy result of the entire fold is 89.1%.
Keywords: case-based reasoning, Naïve Bayes, KNN, land suitability, chili plants

## I. PENDAHULUAN
Tanaman cabai ( Capsicum annanum ) merupakan tanaman yang memiliki ciri-ciri buah berwarna merah  ketika  sudah  matang  dan  berwarna  hijau  ketika  masih  mentah,  dan  memiliki  rasa  yang  sangat pedas. Rasa  pedas  ini  disebabkan  oleh  zat  kapsaisin  yang  terdapat  dalam buah  cabai.  Tanaman  cabai di Indonesia  biasanya  dibudidayakan  pada  area  bekas  persawahan  ataupun  area  perkebunan  yang  kering. Persyaratan  pertumbuhan  tanaman  harus  dicukupi  sehingga  memperoleh  hasil  buah  yang  banyak  dan tanaman  yang  tumbuh  dengan  subur.  Cabai  biasanya  tumbuh  di  berbagai  jenis  tanah  yang  memiliki pengairan serta ketersediaan air yang cukup selama masa pertumbuhan dan perkembangan dari tanaman cabai [ 1 ].
Kabupaten  Kupang  merupakan  salah  satu  wilayah  penghasil  cabai  di  NTT.  Produksi  cabai Kabupaten Kupang mencapai 108,5 ton pada 2019 [ 2 ]  dan meningkat menjadi 460, 3 ton pada 2020 [ 3 ] Peningkatan  ini  adalah  hal  yang  positif  dan  harus  dikembangkan.  Potensi  lahan  pertanian  yang  belum dimanfaatkan sebesar lebih dari 100 ribu Ha [ 4 ].
Keadaan  iklim  di  NTT  pada  umumnya  dengan  curah  hujan  yang  rendah  membawa  tantangan tersendiri  dalam  pengolahan  lahan.  Walaupun  telah  diusulkan  metode  irigasi  untuk  lahan  kering  seperti dalam  [ 5 ],  [ 6 ]  namun  pemilihan  jenis  lahan  yang  tepat  harus  mendapat  perhatian  utama.  Ada  beberapa kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  kesesuaian  lahan  tanaman  cabai  yaitu:  curah  hujan,  drainase, tekstur tanah, kedalaman tanah, c-organik, bahaya terjadinya bencana, dan kemiringan lahan [ 7 ]. Beberapa penelitian sebelumnyatelah menelaah penentuan kesesuaian lahan tanaman cabai seperti dalam  [ 8 ]  di  Kabupaten  Malang,  [ 9 ]  di  Sumatra  Selatan,  dan  [ 10 ]  di  Kabupaten  Bireun.  Walaupun menggunakan kriteria yang sama dengan yang digunakan dalam peneltian ini, karakteristik lahan di ketiga daerah tersebut berbeda dengan karakteristik lahan di Kabupaten Kupang.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Data Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer berupa data drainase, tekstur tanah, bahaya  terjadinya  bencana,  kedalaman  tanah,  c-organik,  dan  kemiringan  lahan.  Data  lahan  pertanian sebanyak 110 data dari 12 lokasi pertanian di 6 desa dan kelurahan yaitu Desa Sillu, Kelurahan Camplong 1, Desa Kuimasi, Kelurahan Naibonat, Desa Manusak, Desa Nunkurus, Desa Pukdale, Kelurahan Tuatuka, Desa Oesao, Kelurahan Oesao, Kelurahan Babau, dan  Kelurahan Tarus Data curah hujan diperoleh dari Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika NTT.

## 2.2 Kriteria Lahan
Lahan yang sesuai untuk tanaman cabai harus memiliki campuran bahan organik dan anorganik [ 11 ]. Tanaman cabai dapat tumbuh dengan baik pada tanah yang memilik kadar keasaman pH 5,5 – pH 6,8. Tanaman cabai juga akan mampu tumbuh dengan subur pada wilayah yang memiliki jumlah curah hujan dengan rata-rata 600-1200 mm/tahun dan tingkat penyinaran matahari lebih besar dari 45%. Cabai dapat tumbuh pada wilayah yang ketinggiannya 0 – 1.200 m di atas permukaaan laut [ 12 ]. Karena keterbatasan alat maka pH dan kadar sulfidik tanah tidak digunakan dalam penelitian ini. Demikian juga dengan kriteria temperatur tanah.  Ketujuh kriteria dan masing-masing sub kriterianya, ditunjukan pada tabel 1 .
Tabel 1. Kriteria dan sub kriteria No Kriteria Sub kriteria Kode sub kriteria 1 Curah hujan 0-1200 mm/tahun 1 1201-1400 mm/tahun 2 >1400 mm/tahun 3 2 Drainase Baik , Agak terhambat B, AB Agak cepat AC Terhambat T 3 Tekstur tanah Halus H Agak halus AH Sedang S Agak kasar AK 4 Kedalaman tanah >75 cm 1 51-75 cm 2 30-50 cm 3 5 C-organik Tersedia T Cukup tersedia CT Kurang tersedia KT 6 Bahaya terjadi bencana Tidak ada TA Ringan R Sedang S Berat T 7 Kemiringan lahan Datar D Agak berbukit AB Berbukit B
Penilaian kesuaian lahan dapat digolongkan atas dasar kelas kesesuaian lahan yaknis sangat sesuai, sesuai dan cukup sesuai [ 13 ]. 2.3 Case Based Reasoning (CBR)
CBR adalah sebuah rancangan yang digunakan untuk memecahkan suatu kasus melalui sebuah pesan dari kasus yang sebelumnya ditangani oleh pakar. Dalam penyelesaian kasus menggunakan CBR,
solusi yang disarankan diperoleh dari kasus sebelumnya yang paling mirip dengan kasus yang baru. Dapat dijelaskan  secara  singkat,  bahwa  CBR  juga  merupakan  suatu  teknik  pemecahan  dalam  sebuah  kasus berdasarkan pengalaman yang ada sebelumnya. Pengalaman yang sebelumnya sudah pernah terjadi pada masa sebelumnya akan disimpan di dalam basis kasus [ 14 ]. 2.4 Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan metode yang tidak memiliki aturan, Naïve Bayes menggunakan cabang matematika  yang  dikenal  dengan  teori probabilitas untuk  mencari  peluang  terbesar  dari  kemungkinan klasifikasi, dengan cara melihat frekuensi tiap klasifikasi pada data training . Naïve bayes memiliki banyak nama  seperti Simple  Bayes , Independence  Bayes ,  dan Idiot’s Bayes. Secara  umum  metode Naïve  Bayes ditunjukan dalam persamaan 1 [ 15 ].
P(C) = P(X|C)P(C) P(X) .............................................................................................................  (1)
Dimana:
X: Kelas data yang belum ditemukan C: Suatu kelas spesifik merupakan data X dari hipotesis P(C|X): Peluang dari hipotesis C didasarkan dari kondisi X (posterior probability) P(C): Peluang hipotesis C tanpa mendukung evidence apapun (prior probability) P(X): Peluang dari nilai X P(X|C: Peluang X berdasarkan kondisi pada hipotesis C Proses klasisfikasi memerlukan sejumlah bukti untuk menentukan kelas dimana cocok bagi sampel yang dianalisis. Oleh kerena itu, teorema Naïve Bayes di atas disesuaikan dengan persamaan 2 . P(C i ) = n(Ci) n(S) ……………………… .............................. ………………...……………… (2) di mana: n(C i ) :  Jumlah kemungkinan yang ada yang  mungkin muncul pada kejadian C i n(S):  Jumlah kemungkinan yang ada yang muncul pada ruang sampel S Untuk menghitung nilai probabilitas atribut X digunakan fungsi probabilitas Laplace Smoothing dengan  nilai  K=1  untuk  menghindari  kasus  nilai  probabilitas  nol.  Persamaan Laplace  Smoothing dapat dilihat pada persamaan 3 . P(X) = Count+K
N+(K∗Z) ............................................................................................................. (3) di mana:
( X ): Peluang setiap atribut dari X Count: Total kemunculan peluang dalam X K : Parameter smoothing N : Jumlah data Z : Jumlah jenis kelas dari sampel Berdasarkan pada persamaan 1 , karena P(X) konstanta maka solusinya adalah X ∈ C i jika: 𝑃 ( 𝑋⎸𝐶 i ) 𝑃 ( 𝐶 i ) = max( 𝑃 ( 𝑋⎸𝐶 i ) 𝑃 ( 𝐶 i )), i,j,k = 1,2,3.............................................................. (4) Untuk  menghitung  P(X|C i ),  atribut-atributnya  diasumsikan  sebagai  independen  bersyarat  dengan persamaan 5 : P ( 𝑋 | 𝐶 )= ∏ 𝑃(𝑋 𝑡 |𝐶 𝑘 𝑡=1 )  ..................................................................................................... (5) di mana:
X t : nilai dari atribut dalam sample X K: jumlah atribut Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam metode Naïve Bayes [ 15 ]:
1. Hitung  jumlah  dari  probabilitas yang ada pada setiap kelas pada tiap basis kasus  sesuai  dengan persamaan 2 .
2. Hitung total probabilitas nilai dari setiap fitur yang terdapat pada target kasus pada setiap kelas dalam basis kasus, sesuai dengan persamaan 3 .
3. Hitung nilai bobot tiap kelas sesuai persamaan 5 .
4. Hitung bobot kelas yang paling tertinggi yang akan dijadikan sebagai solusi sesuai persamaan 4 .
2.5 Kemiripan/Similarity Metode  kemiripan/ similarity merupakan  transformasi  nilai  kedekatan  berdasarkan  kemiripan kasus lama dengan kasus baru. Atribut kasus lama dan kasus baru akan dibandingkan. Jika atributnya sama maka nilai kemiripan akan sama dengan 1 namun jika tidak akan 0.  Rumus perhitungan kemiripan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan persamaan 6 [ 16 ].
SM pq = 𝛼 (𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛) 𝛼 (𝑐𝑜𝑚𝑚𝑜𝑛)+  𝛽 (𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒𝑟𝑒𝑛𝑡) .......................................................................................  (6)
di mana:
SM pq : ukuran kemiripan antara kasus p dan kasus q dengan p adalah kasus baru dan q adalah kasus yang tersimpan di basis kasus common : jumlah atribut yang sama different: jumlah atribut yang berbeda 2.6 K-Nearest Neighbor Algoritma  K- Nearest  Neighbor merupakan  pendekatan  untuk  mencari  kasus  dengan  kedekatan antara  kasus  baru  dengan  kasus  lama,  yaitu  berdasarkan pada  kecocokan bobot  sejumlah  fitur  yang  ada [ 14 ]. Pada penelitian ini digunakan K=1 sehingga menjadi 1-NN.

## 2.7 Gambaran Umum Sistem
Pada gambar 1 dapat dilihat langkah awal dari sistem adalah Petugas Penyuluh Lapangan (PPL) akan memasukan data atau kasus baru berupa data kriteria lahan tanaman cabai untuk diolah dalam sistem CBR,  dan  berdasarkan  kriteria  tersebut  proses indexing akan  dilakukan  di  dalam  sistem  dengan menggunakan metode Naïve Bayes , dari proses tersebut maka kasus yang memiliki indeks yang sama akan ditemukan. Kemudian sistem akan melakukan proses perhitungan K terbaik antara kasus yang baru yang dimasukan dengan kasus yang lama yang berada dalam basis kasus menggunakan K- NN untuk mencari kesamaan kasus berdasarkan hasil proses indexing , setelah proses selesai maka akan ditemukan data yang mirip dengan kasus baru dan kasus lama sehingga didapatkan hasil penentuan kesesuaian lahan tanaman cabai.  Sistem  mengecek  apakah  hasil  penentuan  kesesuaian  lahan  tersebut  memiliki  nilai  lebih  besar threshold atau  tidak.  Jika  ya  maka  kasus  ditemukan  jika  tidak  maka  hasil  penentuan  kesesuaian  lahan tersebut akan direvisi. Pakar akan memasukan data revisi. Pakar akan memperbaiki kasus-kasus tersebut untuk mengatasi kesalahan-kesalahan yang terjadi.
Mulai
Input data Indexing dengan metode Naive Bayes Kasus yang ditemukan Hitung nilai K  terbaik dengan metode K-NN Apakah nilai kemiripan > nilai treshold Menemukan solusi dengan kasus termirip Proses Revisi oleh Pakar (Memperbaiki Kasus Baru) selesai Tidak ya Retain Retrive Revise Reuse Database kasus
Gambar 1. Flowchart Sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Perhitungan CBR Misalkan terdapat 10 data lahan pertanian seperti pada tabel 2 . Data lahan pertanian yang akan ditentukan kelas lahannya sebagai berikut:
Lokasi : Kelurahan Camplong
Curah Hujan                            : 600 mm (1) Drainase                                  : Agak Cepat (AC) Tekstur Tanah                         : Agak Halus (AH)
Kedalaman Tanah                   : 50 cm (3) C-organik                                : Tersedia (T) Bahaya Terjadinya Bencana  : Ringan (R) Kemiringan Lahan                  : Agak berbukit (AB)
Tabel 2. Contoh data lahan pertanian pada basis kasus No Lokasi Curah hujan (C1) Drai nase (C2) Tekstur Tanah (C3) Kedalam an Tanah (C4) C- orga nik (C5) Bahaya terjadinya bencana (C6) Kemiri ngan lahan (C7) Kelas Lahan (S) 1 Kelurahan Naibonat 1 AC H 2 T R AB S2 2 Kelurahan Babau 1 B AH 1 T TA D S1 3 Kelurahan Tarus 1 AC H 2 CT R D S2 4 Desa Pukdale 1 AC S 2 T R AB S2 5 Kelurahan Oesao 1 B AH 1 T TA D S1 6 Desa Manusak 1 AC S 2 T R AB S2 7 Desa Nunkurus 1 AC AH 2 T R AB S2 8 Desa Sillu 1 T AK 3 KT B B S3 9 Desa Kuimasi 1 AC H 2 CT R D S2 10 Kelurahan Camplong 1 1 B S 1 T TA D S1
Sumber: data primer Indeksing dengan Naïve Bayes dimasukan menggunakan metode bayesian. Adapun langkah-langkahnya adalah: Langkah 1 : Hitung jumlah dari probabilitas yang ada pada setiap kelas pada tiap basis kasus sesuai dengan persamaan 2 . ( 𝐶 1 )= P(Kelas Lahan =S1) = | 𝑐1 𝑠 | = 3 10 = 0,3
( 𝐶 2 )= P(Kelas Lahan =S2) = | 𝑐2 𝑠 | = 6 10 = 0,6 ( 𝐶 3 )= P(Kelas Lahan =S3) = | 𝑐3 𝑠 | = 1 10 = 0,1
Langkah  2 :  Hitung total probabilitas nilai dari setiap fitur yang terdapat pada target kasus pada setiap kelas dalam basis kasus, sesuai dengan persamaan 3 . P ( 𝑋 1 ⎸𝐶 1 ) = P(Curah hujan=1 ⎸ Penentuan=S1 ) = 3+1 3+(1∗1) = 4 4 = 1
P ( 𝑋 2 ⎸𝐶 1 ) = P(Drainase=AC ⎸ Penentuan=S1) = 0+1 3+(1∗1) = 1 4 = 0,25
P ( 𝑋 3 ⎸𝐶 1 ) = P(Tekstur tanah=AH ⎸ Penentuan=S1) 2+1 3+(1∗1) = 2 4 = 0,5
P ( 𝑋 4 ⎸𝐶 1 ) = P(Kedalaman tanah=3 ⎸ Penentuan =S1 = 0+1 3+(1∗1) = 1 4 = 0,25
P ( 𝑋 5 ⎸𝐶 1 ) = P(C-organik=T ⎸ Penentuan =S1) = 3+1 3+(1∗1) = 4 4 = 1
P ( 𝑋 6 ⎸𝐶 1 ) = P(Bahaya terjadinya bencana=R ⎸ Penentuan =S1) = 0+1 3+(1∗1) = 1 4 = 0,25
P ( 𝑋 7 ⎸𝐶 1 ) = P(Kemiringan lahan=AB ⎸ Penentuan=S1) = 0+1 3+(1∗1) = 1 4 = 0,25
P ( 𝑋 1 ⎸𝐶 2 ) = P(Curah hujan=1 ⎸ Penentuan=S2) = 6+1 6+(1∗1) = 7 7 = 1 P ( 𝑋 2 ⎸𝐶 2 ) = P(Drainase=AC ⎸ Penentuan=S2) = 6+1 6+(1∗1) = 7 7 = 1
P ( 𝑋 3 ⎸𝐶 2 ) = P(Tekstur tanah=AH ⎸ Penentuan=S2)= 1+1 6+(1∗1) = 2 7 = 0,285
P ( 𝑋 4 ⎸𝐶 2 ) = P(Kedalaman tanah=3 ⎸ Penentuan =S2) = 0+1 6+(1∗1) = 1 7 = 0,142
P ( 𝑋 5 ⎸𝐶 2 ) = P(C-organik=T ⎸ Penentuan =S2) = 4+1 6+(1∗1) = 5 7 = 0,714
P ( 𝑋 6 ⎸𝐶 2 ) = P(Bahaya terjadinya bencana=R ⎸ Penentuan =S2) = 6+1 6+(1∗1) = 7 7 = 1
P ( 𝑋 7 ⎸𝐶 2 ) = P(Kemiringan lahan=AB ⎸ Penentuan=S2) = 4+1 6+(1∗1) = 5 7 = 0,714
P ( 𝑋 1 ⎸𝐶 3 ) = P(Curah hujan=1 ⎸ Penentuan=S3) = 1+1 1+(1∗1) = 2 2 = 1
P ( 𝑋 2 ⎸𝐶 3 ) = P(Drainase=AC ⎸ Penentuan=S3) = 0+1 1+(1∗1) = 1 2 = 0,5
P ( 𝑋 3 ⎸𝐶 3 ) = P(Tekstur tanah=AH ⎸ Penentuan=S3) = 0+1 1+(1∗1) = 1 2 = 0,5
P ( 𝑋 4 ⎸𝐶 3 ) = P(Kedalaman tanah=3 ⎸ Penentuan =S3) = 1+1 1+(1∗1) = 2 2 = 1
P ( 𝑋 5 ⎸𝐶 3 ) = P(C-organik=T ⎸ Penentuan =S3) = 0+1 1+(1∗1) = 1 2 = 0,5
P ( 𝑋 6 ⎸𝐶 3 ) = P(Bahaya terjadinya bencana=R ⎸ Penentuan =S3) = 0+1 1+(1∗1) = 1 2 = 0,5
P ( 𝑋 7 ⎸𝐶 3 ) = P(Kemiringan lahan=AB ⎸ Penentuan=S3) = 0+1 1+(1∗1) = 1 2 = 0,5
Langkah 3 : Hitung nilai bobot tiap kelas sesuai persamaan 5 . P ( 𝑋 ⎸𝐶 1 )  = ∏ P(X ⎸ Kelas lahan  = S1) 7 𝑗=1 = 1 x 0,25 x 0,5 x 0,25 x 1 x 0,25 x 0,25 = 0,00195 P ( 𝑋 ⎸𝐶 2 ) = ∏ P(X ⎸ Kelas lahan  = S2) 7 𝑗=1 = 1 x 1 x 0,285 x 0,142 x 0,714 x 1 x 0,714 = 0,02063 P ( 𝑋 ⎸𝐶 3 ) = ∏ P(X ⎸ Kelas lahan  = S3) 7 𝑗=1 = 1 x 0,5 x 0,5 x 1 x 0,5 x 0,5 x 0,5 = 0,03125 Langkah 4 : Hitung bobot kelas yang paling tertinggi yang akan dijadikan sebagai solusi sesuai persamaan 4 . P( 𝑋 ⎸𝐶 1 ) 𝑃 ( 𝐶 1 ) = P(X ⎸ Kelas lahan  = S1) x P(Kelas lahan  = S1) = 0,00195 x 0.3 = 0,00057 P( 𝑋 ⎸𝐶 2 ) 𝑃 ( 𝐶 2 ) = P(X ⎸ Kelas lahan  = S2) x P(Kelas lahan  = S2) = 0,02063 x 0.6 = 0,01237 P( 𝑋 ⎸𝐶 3 ) 𝑃 ( 𝐶 3 ) = P(X ⎸ Kelas lahan  = S3) x P(Kelas lahan  = S3) = 0,02063 x 0.1 = 0,00206 Kelas yang terpilih adalah: P(X|Ci)P(Ci) = max( 𝑃 ( 𝑋 ⎸𝐶 1 ) 𝑃 ( 𝐶 1 ), 𝑃 ( 𝑋 ⎸𝐶 2 ) 𝑃 ( 𝐶 2 ) , 𝑃 ( 𝑋 ⎸𝐶 3 ) 𝑃 ( 𝐶 3 )) = max (0,00057; 0,01237; 0,00206) = 0,01237 Nilai maximum dari P(X|Ci)P(Ci) adalah 0,01237dengan kategori 𝐶 2 atau kelas lahan S2. Perhitungan Kemiripan Proses retrieve dilakukan dengan mencari kemiripan antara kasusaru terhadap semua kasus pada basis kasus dengan kelas lahan S2. Tabel 3 menunjukan contoh kasus pada basis kasus dengan kelas lahan S2 dengan kasus pada nomor 11 adalah kasus baru.
Dengan menggunakan persamaan 6 dapat dihitung kemiripan antara kasus baru dengan data kasus pada basis kasus.
Perhitungan kasus 11 dengan 1:
SM 11,1 = α(common) α(common)+β(different) = C1+C2+C5+C6+C7 (C2+C5)+(C1+C3+C4+C6+C7) = (1+1+1+1+1) (1+1)+(1+1+1+1+1) = 5 7 = 0,714
Selanjutnya dihitung kemiripan kasus 11 dengan dengan kasus 3, 4 6, 7, dan 9.
SM 11,3 =  = 3 7 = 0,428
SM 11,4 =  = 5 7 = 0,714
SM 11,6 =  = 5 7 = 0,714
SM 11,7 = 6 7 = 0,857
SM 11,9 =  = 3 7 = 0,428 Perangkingan Hasil perhitungan kemiripan antara kasus baru dengan semua kasus pada basis kasus kemudian diurutkan berdasarkan nilai kemiripannya. Hasil pengurutan dapat dilihat pada tabel 4 .
Tabel 3. Contoh data dengan kelas lahan S2 dengan kasus nomor 11 adalah kasus baru
No Lokasi Curah hujan (C1) Drai nase (C2) Tekstur Tanah (C3) Kedalam an Tanah (C4) C- organik (C5) Bahaya terjadinya bencana (C6) Kemiri ngan lahan (C7) Kelas Lahan (S) 1 Kelurahan Naibonat 1 AC H 2 T R AB S2 3 Kelurahan Tarus 1 AC H 2 CT R D S2 4 Desa Pukdale 1 AC S 2 T R AB S2 6 Desa Manusak 1 AC S 2 T R AB S2 7 Desa Nunkurus 1 AC AH 2 T R AB S2 9 Desa Kuimasi 1 AC H 2 CT R D S2 11 Kelurahan Camplong 1 AC AH 3 T R AB S2 Tabel 4. Hasil perangkingan kasus pada basis kasus berdasarkan nilai kemiripan Id Kasus Lokasi Nilai Kemiripan Nilai Kemiripan (%) 7 Desa Nunkurus 0,857 85,7 1 Kelurahan Naibonat 0,714 71,4 4 Desa Pukdale 0,714 71,4 6 Desa Manusak 0,714 71,4 3 Kelurahan Tarus 0,428 42,8 9 Desa Kuimasi 0,428 42,8
Dengan  menggunakan  prinsip  K-NN  dengan  nilai  K=1  maka  dipilih  1  kasus  terbaik  berdasarkan  nilai kemiripan teresar yakni kasus dengan id kasus 7 yag akan menjadi solusi bagi contoh kasus denganid kasus 11.

## 3.2 Pengujian Kemiripan dan Akurasi
Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem berbasis kasus yang dapat menentukan kelas kesesuaian lahan  tanaman  cabai.  Tingkat  kemiripan  hasil  juga  ditampilkan  sebagai  informasi  kepada  pengguna. Pengujian akurasi dan kemiripan ini menggnakan jumlah basis kasus yang berbeda mulai dari 50% dari dataset  sampai  90%.  Perlu  diketahui  bahwa  pemilihan  dataset  sebagai  basis  kasus  dalam  pengujian  ini diurutkan berdasarkan waktu pengambilan data primer. Data yang terbaru akan selalu digunakan sebagai data uji, begitu juga sebaliknya. Seperti pada tabel 5 , secara umum sistem memberikan hasil akurasi yang sangat baik yakni 96,48% untuk rata-rata akurasi pengujian dan rata-rata kemiripan sebesar 86,08%. Tabel 5 juga menunjukan bahwa system sangat tangguh untuk basis kasus yang sedikit (50% dari toal dataset ) yang menghasilkan nilai kemiripan dan akurasi yang hanya sedikit lebh kecil dari nilai rata-ratanya. Nilai kemiripan  tertinggi  diperoleh  pada  jumlah  basis  kasus  sebesar  88  data  (80%)  sedangkan  nilai  akurasi tertinggi pada jumlah basis kasus sebesar 99 data (90%).
Tabel 5. Nilai kemiripan dan akurasi dari beragam jumlah basis kasus
Dataset yang digunakan sebagai basis  kasus Kemiripan (%) Akurasi (%) 99 data (90%) 87.09 100.00 88 data (80%) 89.09 95.45 77 data (70%) 85.88 96.96 66 data (60%) 84.86 95.45 55 data (50%) 83.45 94.54 Rata-rata 86.08 96.48

## 3.3 Pengujian Akurasi dengan 10-Fold Cross Validation
Pengujian sistem ini bertujuan untuk mengukur keakuratan sistem dalam menentukan kesesuaian lahan  pertanian  cabai  menggunakan  K- Fold  Cross  Validation. Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  110
kasus  lahan  cabai  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  92.2%,  dan  rata-rata  hasil  akurasi  dari keseluruhan fold sebesar 89.1%.  Hasil pengujian K- Fold Cross Validation ditunjukan pada tabel 6 .  Hasil ini  menunjukan  bahwa  dengan  menggunakan  ketujuh  kriteria  tersebut,  sistem  dapat  mengklasifikasikan secara baik kecocokan lahan pertanian untuk tanaman cabai.
Tabel 6. Akurasi Pengujian Sistem dengan K- Fold Cross Validation. Fold ke- Akurasi (%) 1 88.3% 2 92.2% 3 85.7% 4 90.9% 5 89.6% 6 89.6 7 87% 8 87% 9 90.9% 10 89.6% Rata-rata 89.1%

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  menunjukan  bahwa  penggunaan  7  kriteria  dan  sub  kriterianya  dalam  penentuan kesesuaian lahan sudah tepat. Hasil pengujian kemiripan dan akurasi menunjukan hasil yang memuaskan dengan rata-rata kemiripan 86,06% dan rata-rata  akurasi sebesar 96,48%. Demikian juga jika urutan waktu pengambilan data diabaikan, dengan pengjian akurai menggunakan 10-fold cross validation menunjukan hasil juga memuaskan sebesar 89,1%.

## 4.2 Saran
Terdapat beberapa kriteria yang dapat digunakan dalam pengembangan system selanjutnya yakni tingkat keasaman (pH) tanah, kadar sulfidik dan temperatur. Walaupun sistem menghasilkan kemiripan dan akurasi  yang  baik  namun  keterwakilan  data  dari  semua  daerah  di  Kabupaten  Kupang  juga  harus diperhatikan karena kondisi lahan bisa saja berbeda. Untuk kepentingan visual, perlu dikembangkan  sistem berbasis spasial yang dapat menunjukan peta lahan potensial untuk tanaman cabai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Fikrizal,  ‘Evaluasi  Kesesuaian  Lahan  Tanaman  Cabai  Piper  Retrofracterum  di  Kecamatan Kamang Magek Kabupaten Agam’, Jurnal Buana , vol. 2, no. 2, pp. 546–546, 2018.
[2] BPS Kabupaten Kupang, ‘Kabupaten Kupang dalam Angka Tahun 2019’, BPS Kabupaten Kupang. Accessed:
Feb. 19, 2021. [Online]. Available:
https://kupangkab.bps.go.id/publication/2019/08/16/b086aa5e1c1af027afee5eee/kabupaten- kupang-dalam-angka-2019.html .
[3] BPS Kabupaten Kupang, ‘Kabupaten Kupang dalam Angka Tahun 2020’, BPS Kabupaten Kupang.
Accessed: Feb. 19, 2021. [Online]. Available:
https://kupangkab.bps.go.id/publication/2020/02/28/3e6382713bdf2d7c28e58183/kabupaten- kupang-dalam-angka-2020--penyediaan-data-untuk-perencanaan-pembangunan.html.
[4] L.  M.  Faot,  I.  N.  Sirma,  and  S.  P.  N.  Nainiti,  ‘EFISIENSI  PEMASARAN  CABAI  RAWIT  DI KECAMATAN AMARASI KABUPATEN KUPANG PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR’, Buletin EXCELLENTIA (p-ISSN: 2301-6019) , vol. 7, pp. 90–97, 2019.
[5] I. M. Udiana, W. Bunganaen, and R. A. P. Padja, ‘Perencanaan sistem irigasi tetes (drip irrigation) di Desa Besmarak Kabupaten Kupang’, Jurnal Teknik Sipil , vol. 3, no. 1, pp. 63–74, 2014.
[6] M.  K.  Salli,  ‘PENERAPAN  TEKNOLOGI  HEMAT  AIR  PADA  BUDIDAYA  TANAMAN SEMUSIM  LAHAN  KERING  DI  DESA  BAUMATA  TIMUR  KABUPATEN  KUPANG’, J- Dinamika: Jurnal Pengabdian Masyarakat , vol. 4, no. 1, 2019.
[7] Dinas  Pertanian  Kabupaten  Kupang, Buku  Petunjuk  Teknis  Evaluasi  Lahan  Pertanian  Kabupaten Kupang . 2000.
[8] Y.  A.  Masruro,  ‘Penentuan  Zona  Kesesuaian  Lahan  Tanaman  Jagung  dan  Cabai  di  DAS  Mikro Sumberbulu, Kecamatan Wajak, Kabupaten Malang’, PhD Thesis, Universitas Brawijaya, 2019.
[9] H.  Hatta  and  N.  Nursanty,  ‘PENENTUAN  PRODUKTIVITAS  DAERAH  KABUPATEN TERBAIK SEBAGAI PENGHASIL TANAMAN SAYURAN CABAI DI PROVINSI SUMATERA
SELATAN  MENGGUNAKAN  DIAGRAM  KARTESIUS’, Publikasi  Penelitian  Terapan  Dan Kebijakan , vol. 3, no. 1, pp. 26–33, 2020.
[10]  D.  Azmi  and  S.  Afijal  Riyadhul  Fajri,  ‘Group  Decision  Support  System  Penentuan  Lokasi Penanaman Cabai Merah’, Lentera: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi , vol. 15, p. 145312.
[11]  Nawangsih, H. Purwanto, and W. Agung, Budidaya Cabai Hot Beauty . 1999.
[12]  P. M. Wijoyo, Taktik Jitu Menanam Cabai Di Musim Hujan . 2009.
[13]  S. R. Sitorus, ‘Evaluasi sumberdaya lahan’, Penerbit Transito Bandung , 1985.
[14]  S.  K.  Pal  and  S.  C.  K.  Shiu, Foundations  of  Soft  Case-Based  Reasoning:  Pal/Soft  Case-Based Reasoning . Hoboken, NJ, USA: John Wiley & Sons, Inc., 2004.
[15]  M. Bramer, Principles of Data Mining . London: Springer London, 2013.
[16]  A. Tversky, ‘Features of similarity.’, Psychological review , vol. 84, no. 4, p. 327, 1977.