TRANSFORMATIKA , Vol.19, No.1, Juli 2021, pp. 114-130 ISSN: 1693-3656,
journals.usm.ac.id/index.php/transformatika

## Implementasi Data Mining Untuk Estimasi Produktivitas Kacang Hijau Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linier Di Kabupaten Grobogan
Yulinda Kusumaningrum 1 , Siti Asmiatun 2 , Astrid Novita Putri 3
1 Program  Studi  Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknik  Informasi  dan  Komunikasi,  Universitas Semarang
1 Jl.  Soekarno  Hatta,Tlogosari  Kulon,  Kota  Semarang,  Jawa  Tengah  50131,  e-mail: yulinda@usm.ac.id
2 Jl. Soekarno Hatta,Tlogosari Kulon, Kota Semarang, Jawa Tengah 50131, e-mail: mia@usm.ac.id 3 Jl. Soekarno Hatta,Tlogosari Kulon, Kota Semarang, Jawa Tengah 50131, e-mail: astrid@usm.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received  15 Desember 2020
Received in revised form 26 Juli 2021 Accepted 27 Juli 2021
Available online 31 Juli 2021

## ABSTRAK
The  Grobogan  Regency  Agriculture  Service  is  an  agency  that operates in the agricultural sector. One of the crop commodities in Grobogan  Regency  is  green  beans.  Judging  from  the  results obtained each year, green bean production in Grobogan Regency is inconsistent.  The  rise  and  fall  of  green  bean  productivity  is influenced  by  several  factors.  Factors  such  as  area,  production, number of farmers and productivity can be estimated to determine the  production  of  green  beans  in  Grobogan  Regency.  Therefore, using the Multiple Linear Regression algorithm is expected to help to obtain results on how much green bean production is in Grogoban Regency  as  a  reference  for  farmers  to  increase  their  green  bean harvest each year. Based on the calculation results, it was found that the  estimated  productivity  of  green  beans  in  Grobogan  Regency reached  760.8297302  Tons/Ha,  whereas  previously  the  land  was 865 Hectares (Ha)
Keywords: data mining, linear regression, estimation, productivity, green beans

## 1.Pendahuluan
Kacang hijau merupakan salah satu komoditas tanaman pangan yang penting di Indonesia. Komoditas kacang hijau merupakan salah satu komoditas dari tanaman pangan yang memiliki nilai ekspor terbesar kedua setelah jagung. Kacang hijau merupakan salah satu tanaman pangan sumber protein  nabati.  Kandungan  protein  kacang  hijau  sebesar  22%  menempati  urutan  ketiga  setelah kedelai  dan  kacang  tanah.  Kacang  hijau  berumur  genjah  (55-65  hari),  tahan  kekeringan,  variasi jenis penyakit relatif sedikit, dapat ditanam pada lahan kurang subur dan harga jual relatif tinggi serta  stabil  [1].    Di  Jawa  Tengah  yang  sudah  menjadi  daerah  sentra  produksi  kacang  hijau,  di antaranya  Kabupaten  Demak,  Grobogan,  Kebumen  dan  masih  banyak  lagi.  Apresiasi  patut diberikan  kepada  Kementerian  Pertanian  yang  selalu  mengoptimalkan  potensi-potensi  yang dimiliki oleh Indonesia terutama di sektor pertanian. Salah satunya di Kabupaten Grobogan yang menjadi salah satu Kabupaten penghasil Kacang hijau terbesar di Jawa Tengah data dari BPS Jawa Tengah  [2].  Dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa  Tengah  mengenai  Luas  Tanam  Padi  dan Palawija di Kabupaten Grobogan tahun 2018, jumlah Luas tanam Padi dan Palawija pada kacang hijau  menempati  urutan  ke  3  setelah  Padi  dan  Jagung.  Hal  ini  sangat  kurang  untuk  memenuhi produksi kacang hijau yang sangat tinggi untuk di ekspor juga [3]. Oleh sebab itu maka diperlukan estimasi produktivitas kacang hijau.
Dengan  Berkembangnya  Ilmu  Data  Mining  memberikan  sebuah  inovasi  baru  dalam pendayagunaan  kumpulan  data  yang  banyak  sehingga  dapat  bermanfaat  bagi  pengembangan pengetahuan, baik secara khusus pada bidang yang berkaitan dengan data tersebut maupun secara global. Banyak juga fungsi yang dapat diterapkan dalam ilmu data mining, antara lain klasterissasi, prediksi,  estimasi,  klasifikasi  dan  asosiasi.  Untuk  mencapai  fungsi-fungsi  tersebut  dilakukan dengan  berbagai  metode  (algoritma)  seperti  Linier  Regression  untuk  estimasi,  Support  Vector Machines (SVM) untuk prediksi, K-Means untuk klasterisasi, C.45 untuk klasifikasi, dan apriori untuk asosiasi [4]
Estimasi  adalah  suatu  metode  dimana  kita  dapat  memperkirakan  nilai  Populasi  dengan memakai  nilai  sampel.  Estimasi  biasanya  diperlukan  untuk  mendukung  keputusan  yang baik,menjadwalkan  pekerjaan,  menentukan  berapa  lama  proyek  perlu  dilakukan  dan  berapa biayanya,  menentukan  apakah  proyek  layak  dikerjakan,  mengembangkan  kebutuhan  arus  kas, menentukan  seberapa  baik  kemajuan  proyek,  menyusun  anggaran  time  phased  dan  menetapkan baseline  proyek  [5].  Estimasi  sendiri  memiliki  beberapa  keunggulan  diantara  lain  dapat memprediksi data time series dari beberapa tahun tertentu,yang dirangkum dan dihitung sehingga menghasilkan prediksi yang akan datang dengan hasil berupa prosentase. Beberapa prosentase yang didapat  akan  dihasilkan  dari  perhitungan  estimasi  dan  juga  dibantu  dengan  menggunakan Algoritma Linier Regeression Berganda [6]
Dari latar belakang diatas dapat disimpulkan bahwa di perlukan suatu estimasi produksi berdasarkan luas lahan, produksi dan produktivitas sehingga dapat memaksimalkan hasil produksi kacang hijau di Kabupaten Grobogan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  kuantitatif.  Dimana  metode  ini  digunakan  untuk mengetahui pengaruh antar variabel yang akan diteliti [7]. Data primer adalah data yang diperoleh dari http://aplikasi.pertanian.go.id/bdsp/newind.asp dan dinas pertanian Grobogan mengenai Data Produksi, Data Produktivitas, Data Luas Panen Kacang Hijau. Pada penelitian ini terdapat beberapa tahapan penelitian seperti pada gambar di bawah ini :
116

## Gambar 1. Database Mirroring Architecture
Pada penelitian ini menggunakan sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Data  Dinas  Pertanian  Republik  Indonesia.Dari  gambar  diatas,  dapat  dijelaskan  langkah  demi langkah  sebagai  berikut:  Dari  gambar  diatas,  dapat  dijelaskan  langkah  demi  langkah  sebagai berikut :
a. Dari data yang di dapat, kemudian dikelompokan menjadi data-data yang diperlukan yaitu hanya data kacang hijau saja
b. Kemudian setelah di kelompokkan, data diolah dan dilakukan penghilangan atribut angka 0 yang tidak diperlukan guna mempermudah pada proses perhitungan.
c. Setelah  itu  menentukan  variable,  perhitungan  dan  rules.  Menuliskan  persamaan  Linier Regresi Berganda.
d. Perhitungan  dengan  Eliminasi  Gauss  Jordan,  kemudian  di  Estimasi  hasil  perhitungan tersebut. MAPE adalah untuk mengecek seberapa besar error yang didapat.

## 3.Hasil Dan Pembahasan
3.1 Pengmuplan Data
Data Luas Tanam Kacang Hijau dan Dinas Pertanian Kabupaten Grobogan. Data tersebut dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1 Data Sampel Produksi Kacang Hijau No  Kecamatan Luas Tanam Luas Panen Produksi 1 Kedungjati 0 0 0 2 Karangrayung 951 915 1027 3 Penawangan 3842 3692 4562 4 Toroh 387 372 431 5 Geyer 0 0 0 6 Pulokulon 0 0 0 7 Kradenan 335 276 326 8 Gabus 556 534 662 9 Ngaringan 1230 1044 1228 10 Wirosari 1163 1187 1459 11 Tawangharjo 1860 1787 2025 12 Grobogan 1098 1055 1243 13 Purwodadi 2698 2593 3192 14 Brati 880 846 952 15 Klambu 1342 1290 1340 16 Godong 6081 5852 7250 17 Gubug 35 35 42 18 Tegowanu 1065 1023 1138 19 Tanggungharjo 865 765 882

## 3.2 Preprocessing Data
Tahap  Prepocessing  Data  melakukan  pembersihan  atau  cleaning  data.  Berikut ditampilkan beberapa lampiran data dari 400 record data disajikan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Sampel Preprocessing Kacang Hijau
No Kecamatan Luas Tanam Luas Panen Produksi 1 Karangrayung 951 915 1027 2 Penawangan 3842 3692 4562 3 Toroh 387 372 431 4 Kradenan 335 276 326 5 Gabus 556 534 662 6 Ngaringan 1230 1044 1228 7 Wirosari 1163 1187 1459 8 Tawangharjo 1860 1787 2025 9 Grobogan 1098 1055 1243 10 Purwodadi 2698 2593 3192 11 Brati 880 846 952 12 Klambu 1342 1290 1340 13 Godong 6081 5852 7250 14 Gubug 35 35 42 15 Tegowanu 1065 1023 1138 16 Tanggungharjo 865 765 882

## 3.3 Perhitungan Regresi
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi  variabel  dependen  adalah  Hasil  Produksi  (Y). Sedangkan  variabel  independen  adalah  Luas  Tanam  (X1),  Luas  Panen  (X2).  Untuk mengetahui  pengaruhnya  dapat  digunakan  rumus  analisis  regresi  linier  berganda  sebagai berikut :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + e
Untuk  mencari  persamaan  regresi  linier  berganda,  terlebih  dahulu  menghitung koefisien-koefisien regresi dengan mencari penggandaan antara variabel yang satu dengan yang lain. Berikut hasil koefisien Regresi Linier Berganda pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. Koefisien Regresi Linier Berganda Coefficients Standard Error t Stat P-value Intercept 31,44834435  78,10503798  0,402642  0,688030415 Lpanen(ha)  1,365489249  0,224433181  6,084168  1,93191E-08 Ltanam(ha) - 0,364413745  0,217708161 -1,67386  0,097133926
Berdasarkan analisis data dengan menggunakan Excel, maka dapat diperoleh persamaan regresi
Y = 31,449 + 1,367 1 + -0,364 2 + e.
Hasil persamaan regresi diatas menunjukkan bahwa luas tanam dan luas panen sangat berpengaruh terhadap hasil produktivitas tanaman kacang hijau.
118

## 3.4 Estimasi produktivitas
Model regresi linear ganda tersebut kemudian diterapkan pada data testing. Hasil perhitungan estimasi dapat dilihat pada tabel 4 berikut :
Tabel 4 Hasil prediksi produktivitas kacang hijau Sample Luas panen(ha) Luas tanam(ha) Predicted Produksi (ton) 1 215 250 233,9250966 2 754 784 775,3268618 3 2029 2040 2058,62199 4 632 652 656,8397878 5 1397 1405 1427,035513 6 2363 2373 2393,345622 7 1763 1789 1786,8697 8 1362 1370 1391,997871 9 2201 2251 2216,594841 10 1908 1950 1926,195028 11 516 530 542,9015119 12 549 570 573,3861073 ... ... ... ... 108 765 865 760,8297302

## 3.5 Menghitung Eror dengan MAPE
Untuk mengetahui akurasi hasil produktivitas kacang hijau maka dilakukan perhitungan untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  dengan  menggunakan  MAPE  ( Mean  Absolute Percentage Error ).
Tabel 5. Hasil Perhitungan MAPE Sample  Actual  Forcast Error Nilai Absolut Error MAPE At -Ft | At -Ft| | (At - Ft)/At| 1 334  233,9251  100,0749  100,0749034  0,299625 2 901  775,3269  125,6731  125,6731382  0,139482 3 1932  2058,622  -126,622  126,6219903  0,065539 4 294  656,8398 -362,84  362,8397878  1,234149 5 240  1427,036  -1187,04  1187,035513  4,945981 6 961  2393,346  -1432,35  1432,345622  1,490474 7 822 1786,87 -964,87  964,8697001  1,173807 8 1381  1391,998  -10,9979 10,9978705  0,007964 9 1330  2216,595  -886,595  886,5948408  0,666613 10 1954  1926,195  27,80497  27,80497179 0,01423 11 882  542,9015  339,0985  339,0984881  0,384465 12 351  573,3861  -222,386  222,3861073  0,633579 13 981  926,9543  54,04566  54,04565927  0,055092
14 4740  4219,571  520,4289  520,4289092  0,109795 15 531  715,8111  -184,811  184,8110768  0,348043 ....... ........ ............ .............. ................ .......... Total MAPE  25,16286
Hasil  pengujian  prediksi  hasil  produksi  kacang  hijau  dengan  histori  penjualan  pada periode 2011-2019 menunjukkan bahwa hasil uji MAPE data yang diuji adalah presentase kesalahan kurang dari 50%. Berdasarkan tabel kriteria MAPE menunjukkan bahwa prediksi hasil  produksi  kacang  hijau  dengan  metode  Linear  Regresi  Sederhana  adalah  tergolong dalam  kategori  cukup.  Hal  tersebut  sesuai  dengan  penelitian  yang  menyatakan  bahwa produktivitas  kacang  hijau  sangat  dipengaruhi  oleh  luas  lahan  dan  luas  panen  [8].  Hasil penelitian lain juga menyampaikana bahwa luas tanam dan luas panen itu sebanding dengan hasil produksinya [9].

## 4.Kesimpulan dan Saran

## 4.1 Kesimpulan
Dari hasil perhitungan diperoleh kesimpulan yaitu estimasi produktivitas kacang hijau di Kabupaten Grobogan mencapai 760,8297302 Ton/Ha yang sebelumnyalahannya adalah 865 Hektar (Ha). Hal tersebut menunjukkan produktivitas kacang hijau tahun depannya mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya
4.2 Saran
Untuk  mendapatkan  nilai  yang  lebih  akurat,  pada  penelitian  selanjutnya  bisa menggunakan metode lain dalam perhitungannya.

## Daftar Pustaka
[1] Budhi  Santoso  Radjit  dan  Nila  Prasetiaswati.  2012.  Prospek  Kacang  Hijau  Pada  Musim Kemarau di Jawa Tengah. Buletin Palawija No. 24: 57–68.
http://dx.doi.org/10.21082/bulpa.v0n24.2012.p57-68
[2]    Evi Dewi dan Rijal Adjji. 2019. Estimasi Ketersediaan Lahan Pertanian Beras Menggunakan Algoritma  Regresi  Linear.  Jurnal  INFORMATION  SYSTEM  FOR  EDUCATORS  AND PROFESSIONALS Vol. 4, No. 1, Desember 2019, 75 - 84 E-ISSN: 2548-3587
[3]   Desi Putri Hastuti, Supriyono dan  Sri Hartati. 2018. Pertumbuhan dan Hasil Kacang Hijau (Vigna  radiata,  L.)  pada  Beberapa  Dosis  Pupuk  Organik  dan  Kerapatan  Tanam.  Journal  of Sustainable Agriculture. 33(2), 89-95. Universitas Sebelas Maret.
[4]  F.O. Musalim, L.W. Santoso, dan A. Setiawan. 2012. “Pembuatan Aplikasi Analisa Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Harga Penjualan, “ Universitas Kristen Petra.
[5]  Magdalena  Sitindaon.  2017.  Analisis  Potensi  Ekspor  Hasil  Pertanian  Tanaman  Pangan  di Kabupaten Pati. Economics Development Analysis Journal 6 (1) (2017). Universitas Negeri Semarang
[6]  Nurmansyah, W., Sri Hartati. 2013. Prototipe Sistem Pakar Penentu Jenis Gangguan Psikologi Klinis Menggunakan Forward Chaining dan Formula Bayes .Yogyakarta. FMIPA UGM
120
[7]  Padilah,  T.  N.,  &  Adam,  R.  I.  2019.  Analisis  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Estimasi Produktivitas  Tanaman  Padi  Di  Kabupaten  Karawang. FIBONACCI:  Jurnal  Pendidikan Matematika dan Matematika , 5 (2), 117-128
[8]  Prasetyo,  E.,  2014.  DATA  MINING  :Mengolah  Data  Menjadi  Informasi  Menggunakan Matlab, Yogyakarta, CV. Andi Offset
[9]  Sari, D. K., Ismullah, I. H., Sulasdi, W. N., & Harto, A. B. 2010. Estimasi Produktivitas Padi Sawah  Berbasis  Kalender  Tanam  Heterogen  Menggunakan  Teknologi  Pengindraan  Jauh. Jurnal Itenas Rekayasa , 14 (3).
[10] Warih,  E.  I.  A.,  &  Rahayu,  Y.  2015.  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Estimasi Produktivitas Tanaman Tebu Dengan Menggunakan Algoritma Linear Regresi Berganda di Kabupaten Rembang. eprints. dinus. ac. id/16925/1/jurnal_16115. pdf. Semarang