KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 2, Oktober 2023, Hal 903-912 DOI 10.30865/klik.v4i2.1246 https://djournals.com/klik

## Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
Rakhmat Kurniawan, Aidil Halim, Henni Melisa *
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1 rakhmat.kr@uinsu.ac.id, 2 aidilhalimlubis@uinsu.ac.id, 3 hennimelisahutabarat@gmail.com Email Penulis Korespondensi: hennimelisahutabarat@gmail.com
Abstrak −Tapanuli Selatan merupakan salah satu daerah yang dikenal dengan pertanian salak yang luas. Pertanian salak yang terdapat di daerah Tapanuli Selatan ini merupakan salah satu sumber perekonomian dari masyarakat yang berada di daerah Tapanuli Selatan. Dinas Pertanian Daerah Tapanuli Selatan adalah sebuah instansi yang bergerak di berbagai bidang pertanian, dalam kegiatan tahunan melakukan pencatatan hasil produksi pertanian salak. Hasil produksi pertanian salak yang di dapatkan sering mengalami perubahan, maka  diperlukan  sebuah  sistem  untuk  melakukan  prediksi,  tujuannya  yaitu  untuk  mengetahui  hasil  panen  pertanian  salak.  Dengan penerapan  algoritma  SVM  (Support  Vector  Machine)  telah  berhasil  dilakukan  dengan  jumlah  data  sebanyak  28  data  hasil  panen pertanian  salak  di  daerah Tapanuli  Selatan pada  tahun 2019-2020.  Tingkat  error yang  di  dapatkan dari  RMSE  (Root  Mean  Square Error) pada pembuatan model prediksi yaitu sebesar 1,49 sedangkan pada tingkat akurasinya di dapatkan sebesar 44%.
Kata Kunci: Tapanuli Selatan; Pertanian Salak; Prediksi; Support Vector Machine; Akurasi
Abstract − South Tapanuli is an area known for its extensive salak farming. Salak farming in the South Tapanuli area is one of the economic sources of the people in the South Tapanuli area. The South Tapanuli Regional Agriculture Office is an agency engaged in various fields of agriculture, in its annual activity it records the results of salak agricultural production. Salak agricultural production results that are obtained often experience changes, so we need a system to make predictions, the goal is to find out the yield of salak farming. With the application of the SVM (Support Vector Machine) algorithm, it has been successfully carried out with a total of 28 data on salak agricultural yields in the South Tapanuli Region year 2019 - 2020. The error rate obtained from the RMSE (Root Mean Square Error) in making the prediction model is 1,49 while the accuracy level is 44%.
Keywords : South Tapanuli; Salak Agriculture; Prediction; Support Vector Machine; Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Sains  dan  teknologi  adalah  sebagai  alat  bagi  manusia  untuk  mengurangi  peran  dan  beban  manusia  dalam  melakukan sesuatu. Dengan hadirnya sains dan teknologi manusia sebenarnya dapat mengurangi keterlibatannya secara menyeluruh dalam  setiap  aktivitas  kehidupan.  Sains  juga  dapat  mensejahterakan  manusia  apabila  digunakan  sesuai  aturan  yang digariskan  oleh  agama.  Demikian  juga  penggunaan  teknologi  yang  hampir  mendominasi  seluruh  kehidupan  manusia tanpa mengenal batas, tempat dan waktu [1].
Tapanuli  Selatan  merupakan  salah  satu  Kabupaten  yang  ada  di  Provinsi  Sumatera  Utara.  Kabupaten  Tapanuli Selatan merupakan salah satu Kabupaten yang dikenal dengan pertanian salak yang luas.  Pertanian salak yang terdapat di  Kabupaten  Tapanuli  Selatan  merupakan  salah  satu  sumber  perekonomian  dari  Masyarakat  yang  berada  di  daerah Kabupaten Tapanuli Selatan. Kabupaten Tapanuli Selatan ini berada di daerah pegunungandan memiliki banyak potensi yaitu dalam bidang pertanian, peternakan, objek wisata dan juga dalam bidang perdagangan.
Tanaman  salak  merupakan  tanaman  buah  asli  dari  Indonesia  yang  dapat  dijumpai  hampir  di  semua  provinsi wilayah  Nusantara.  Nama  ilmiah  tanaman  salak  adalah salacca  edulis  reinw .  Dalam  satu  tahun  tanaman  salak  dapat dipanen tiga kali, jadi ada tiga musim panen dalam satu tahun yaitu panen besar pada bulan November -Februari, panen sedang pada bulan Mei-Agustus, dan panen kecil pada bulan Maret-Oktober. Masaknya buah salak dalam satu tandan tidak seragam, yang masak terlebih dahulu adalah buah dibagian ujung. Karena itu pemetikan buah salak dilakukan secara berkala, dipilih dahulu buah yang sudah masak. Sedangkan sisa buah dalam tandan akan dipanen pada hari berikutnya setelah buah masak [2].
Hasil produksi pertanian salak di daerah ini setiap tahunnya naik turun yang tidak stabil. Kurangnya saran atau belum  ada  yang  memberikan saran  bahwa  prediksi  ini  perlu  dilakukan  untuk  meningkatkan  produksi  pertanian  salak. Prediksi sangat dibutuhkan mengetahui gambaran hasil panen kedepannya meningkat atau menurun. Dalam memprediksi hasil panen pertanian salak, diperlukan keahlian khusus untuk menganalisa hasil prediksi pertanian salak menjelang masa panen dengan mempertimbangkan banyak faktor seperti: luas lahan (luas laham yang digunakan pada pertanian salak sangat berpengaruh terhadap hasil panen yang akan diperoleh, jika lahan yang digunakan luas maka potensi hasil panen juga akan semakin besar), jumlah pokok (jumlah pokok yang ditanam pada pertanian salak tergantung luas lahannya, apabila luas lahan semakin besar, maka jumlah pokok yang akan digunakan juga banyak) dan lain sebagainya.
Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang mungkin terjadi di masa lalu dan  sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisish  antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat diperkecil. Prediksi tidak harus memberikan jawaban secara pasti kejadian yang akan terjadi, melainkan berusaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi [3].
Dalam penelitian ini akan dilakukan prediksi hasil panen pertanian salak yang diperoleh dari data yang di dapat dari Dinas Pertanian Kabupaten Tapanuli Selatan. Data yang digunakan yakni luas lahan pertanian salak, jumlah tanaman salak, hasil panen/setiap tahunnya. Hasil yang di dapatkan dari pembuatan sistem ini adalah model prediksi yang dapat memprediksi hasil panen pertanian salak di daerah Tapanuli Selatan.
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
SVM  ( Support  Vector  Machine )  telah  berhasil  diterapkan  pada  banyak  kasus  dengan  akurasi  tingkat  tinggi. Keberhasilan  tersebut  dapat  dilihat  pada  penelitian  Suhardjono  yang  menghasilkan  akurasi  85,81%  pada  penelitian prediksi waktu kelulusan mahasiswa menggunakan SVM berbasis Pso[4]. Selanjutnya dalam penelitian Pratama[5] dari penelitian tersebut di dapatkan rata-rata akurasi terbaik sebesar 80,55%. Dengan demikian algoritma dinyatakan berhasil jika menghasilkan nilai keakuratan kisaran 70% - 100%.
Pada penelitian ini digunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) untuk memprediksi hasil panen pertanian salak. Algoritma SVM ( Support Vector Machine ) dapat diartikan sebagai upaya untuk menemukan hyperlane terbaik, yang bertindak sebagai pemisah antara dua kategori dalam ruang input [6].
Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana menerapkan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) dalam memprediksi hasil panen pertanian salak di Daerah Tapanuli Selatan dan untuk mengetahui bagaimana prediksi yang dihasilkan dari penerapan algoritma SVM ( Support Vector Machine ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1    Landasan Teori
2.1.1 Prediksi
Prediksi  merupakan  salah  satu  cara  atau  proses  untuk  memprediksi  atau  memperkirakan  secara  urut  dan  sistematis mengenai  sesuatu  yang  mungkin  dapat  terjadi  pada  masa  depan  berdasarkan  tentang  informasi  pada  masa  lalu  dan sekarang yang dimiliki, agar tingkat error dan kesalahannya dapat diperkecil. Dalam prediksi tidak harus memberikan suatu jawaban secara pasti tentang kejadian yang nanti akan terjadi pada masa yang akan datang, melainkan berusahan untuk mencari jawaban yang akurat mungkin nanti akan terjadi [7].

## 2.1.2 Algoritma  Machine Learning
Kata algoritma atau algoritme muncul dari kata “algoritmi”, yaitu bentuk Latin dari al-Khwarizmi (Muhammad ibn Musa al-Khawarizmi), seorang matematikawan, ahli astronomi, dan ahli geografi dari Persia yang hidup pada tahun 780-850. Dalam matematika dan ilmu komputer, algoritma adalah prosedur langkah demi langkah untuk perhitungan. Algoritma digunakan untuk penghitungan, pemrosesan data, dan penalaran otomatis. Menurut Harold Stuart Stone, algoritma adalah “ Precise instructions ( In language understood by the computer ) for a fast, efficient, good process that specifies the movies of the computer ” [8].
Saat ini sudah tersedia ratusan bahkan ribuan algoritma machine learning . Secara garis besar, algoritma machine learning dapat dikelompokkan menajdi tiga kategori, yaitu : a. Supervised learning
b. Unsupervised learning
c. Reinforecement learning
2.1.3 Algoritma SVM (Support Vector Machine)
SVM ( Suppport Vector Machine ) adalah metode machine learning yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperlane terbaik memisahkan dua buah kelas pada input space [9]. Secara sederhana SVM ( Support Vector Machine ) memiliki konsep mencari hyperlane terbaik, yang berfungsi sebagai batas dari dua buah class [10]. Dalam algoritma SVM ada trik kernel dimana ada SVM linear dan SVM nonlinear . Dimana SVM adalah hyperlane linear yang bekerja hanya pada data yang hanya dapat dipisahkan dengan cara linear . SVM nonlinear yaitu data yang berdistribusi pada kelas yang tidak linear sering digunakan pendekatan kernel pada fitur awal data set. Dimana kernel dapat diartikan sebagai suatu fungsi yang memetakan fitur data yang memiliki dimensi awal rendah linear [11]. Persamaan SVM:
f(x) = w t ϕ (x) + b (1)
Dimana: b = bias x = (x 1 , x 2 , …x D ) T = Variabel Input w = (w 0 , w 1 , …w D ) T = Parameter Bobot ϕ (x)
= Fungsi Transformasi Fitur

## 2.1.4 Preprocessing Data
Preprocessing merupakan langkah awal yang dilakukan dalam pengolahan data untuk membantu metode yang digunakan agar dapat berjalan dengan baik dan nantinya menghasilkan faktor kesalahan Root Mean Square (RMSE) yang rendah. Pada tahap preprocessing , dilakukan proses cleaning data, transformasi data dan normalisasi data [12]. Normalisasi data set dilakukan agar data set yang digunakan memiliki nilai yang konsisten dan rentang yang tidak terlalu jauh. Berikut merupakan persamaan atau rumus dari normalisasi data. Pada penelitian ini normalisasi data set menggunakan metode simple feature scalling [13].
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)

## 2.1.5 Root Mean Square Error (RMSE)
Root mean square error (RMSE) digunakan dalam analisis perbandingan data lapangan dengan data hasil proses yang diolah  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan  yang  terjadi  [11]. Root  mean  square  error (RMSE)  merupakan  besarnya tingkat kesalahan hasil prediksi, dimana semakin kecil (mendekati 0) nilai RMSE maka hasil prediksi akan semakin akurat [14]. Berikut persamaan RMSE :
RMSE  = √ ∑ 𝑦𝑡−𝑦𝑡2 𝑛 (2)
Dimana : RMSE   = Root Mean Square Error n = Jumlah Sampel yt
= Nilai Aktual Indeks
yt 2 = Nilai Prediksi Indeks

## 2.1.6 Flowchart
Flowchart merupakan diagram yang menyatakan aliran proses dengan menggunakan anotasi bidang-bidang geometri, seperti lingkaran, persegi empat, wajik, oval, dan sebagainya untuk mempresentasikan langkah-langkah kegiatan beserta urutannya dengan menghubungkan masing-masing langkah tersebut menggunakan tanda panah [15].

## 2.1.7 Python
Python adalah bahasa pemrograman interpretative yang di anggap mudah dipelajari serta berfokus pada keterbacaan kode. Dengan kata lain, python diklaim sebagai bahasa pemrograman yang memiliki kode-kode pemrograman yang sangat jelas, lengkap dan mudah untuk dipahami [16]. Terdapat beberapa library yang digunakan dalam bahasa pemrograman python ini antara lain, library pandas , library numpy dan library sklearn . Dimana library  pandas ini  bersifat open  source serta  menyediakan  berbagai tools berfungsi  untuk  melakukan analisis  data  yang  cenderung  mudah  diaplikasikan  dan  mudah  digunakan. Pandas merupakan library yang  popular digunakan  dalam  bidang  data science . Pandas memiliki  banyak  fungsi,  diantaranya  dapat  digunakan  dalam  proses pembuatan tabel, mengubah dimensi dari sebuah dataframe , proses pengecekan data, serta fungsi-fungsi lainnya. Numpy memiliki banyak sekali kelebihan, diantaranya adalah memudahkan pengguna untuk melakukan operasi komputasi pada data, dan cocok digunakan untuk melakukan akses pada data acak. Scikit-learn atau yang biasa disebut sklearn merupakan sebuah library machine learning yang menyediakan berbagai macam algoritma pembelajaran, baik supervised maupun unsupervised leraning yang dapat langsung digunakan dan dimanfaatkan untuk berbagai keperluan. Penggunaan sklearn berfokus pada pemodelan data [17].

## 2.1.8 Jupyter Notebook
Jupyter notebook adalah aplikasi yang digunakan untuk merancang, mengembangkan, melaksanakan dan berkomunikasi dengan  kode  khusus  [18]. Anaconda merupakan  sebuah  platform  bahasa  pemrograman python yang  bersifat open – source . Bertujuan untuk menyederhanakan manajemen paket dan penyebaran [19].

## 2.2 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan-tahapannya adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2.1 Analisis Kebutuhan
Perangkat keras yang digunakan pada pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut: a. Processor : Intel(R) Core(TM) i3-6006U CPU @ 2.00GHz 1.99 GHz b. Memory : Random Access Memory (RAM) 4.00GB c. Penyimpanan : 64-bit Operating System
Perangkat lunak yang digunakan pada pembuatan sistem ini adalah sebagai berikut:
a. Operating system windows 10 pro 64 bit
b. Python 3.7.0

## Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
c. Jupyter notebook
2.2.2 Pengumpulan Data
a. Penelitian kepustakaan merupakan penelitian yang dilakukan dengan mencari referensi dari buku perpustakaan dan juga jurnal dari internet sebagai sumber untuk landasan teori dengan tujuan untuk memahami dan mencari referensi yang berhubungan dengan judul yang diangkat pada tugas akhir ini.
b. Pengumpulan  data  dari  Dinas  Pertanian  Daerah  Tapanuli  Selatan,  pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Daerah  Tapanuli  Selatan.  Data  yang  digunakan  yakni  data  tahun  2019-2020,  data tersebut mempunyai beberapa atribut yang dapat di proses dengan algoritma support vector machine (SVM) antara lain, kecamatan, luas lahan, dan hasil panen.
Tabel 1. Atribut dan Skala Pengukuran Dataset No. Atribut Skala Pengukuran 1. Kecamatan Batang Angkola Sayur Matinggi Tantom Angkola Angkola Muaratais
Angkola Timur Angkola Selatan Angkola Barat Angkola Sangkunur Batang Toru Marancar
Muara Batang Toru Sipirok Saipar Dolok Hole Aek Bilah 2. Luas lahan Hektar 3. Hasil panen Ton
Pada  tabel  1  di  atas  atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kecamatan,  luas  lahan  dan  hasil  panen. Kemudian  untuk  skala  pengukuran  pada  atribut  kecamatan  merupakan  nama-nama  desa  dari  daerah  Tapanuli  Selatan tersebut,  skala  pengukuran  atribut  luas  lahan  merupakan  hektar  dan  untuk  skala  pengukuran  pada  atribut  hasil  panen merupakan ton.
Adapun dataset yang di peroleh dari Dinas Pertanian Daerah Tapanuli Selatan dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 2. Dataset Dinas Pertanian Daerah Tapanuli Selatan Tahun Kecamatan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 2019 Batang Angkola 140,45 1.404,05 Sayurmatinggi 1,47 19,11 Tantom Angkola 0,00 0,00 Angkola Timur 0,50 8,00 Angkola Selatan 45,35 453,05 Angkola Barat 15.883,20 131.126,97 Angkola Sangkunur 0,00 0,00 Batang Toru 565,00 5.650,00 Marancar 2.125,00 17.625,00 Muara Batang Toru 0,45 4,50 Sipirok 10,80 108,00 Arse 1,00 15,00 Saipar Dolok Hole 0,78 7,80 Aek Bilah 0,00 0,00 2020 Batang Angkola 0,00 0,00 Sayurmatinggi 0,00 0,00 Tantom Angkola 0,00 0,00 Angkola Muaratais 0,00 0,00 Angkola Timur 0,50 35,80 Angkola Selatan 6,00 60,00 Angkola Barat 5.730,75 145.168,90 Batang Sangkunur 0,18 0,80 Batang Toru 1.130,00 10.502,25
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
Marancar 120,00 600,00 Muara Batang Toru 0,29 2,40 Sipirok 9,30 49,60 Arse 0,00 0,00 Saipar Dolok Hole 0,18 1,73 Aek Bilah 0,00 0,00
Pada  tabel  2  di  atas  merupakan  dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini,  data  tersebut  diperoleh  dari  Dinas Pertanian Daerah Tapanuli Selatan.

## 2.2.3 Preprocessing Data
Preprocessing data digunakan untuk mendapatkan data yang baik dan siap untuk digunakan. Terdapat beberapa data yang memiliki missing value , noisei , dan tidak konsisten. Tahapan preprocessing data ini dipakai untuk masukan apakah sudah sesuai  dengan  apa  yang  dibutuhkan.  Pada  tahap preprocessing data  ini  dilakukan  proses cleaning ,  dimana  data  yang missing value akan dihapus, sehingga data yang dimiliki memiliki atribut yang lengkap. Kemudian dilakukan transformasi data,  pada  proses  ini  data  berupa  huruf  pada  setiap  atribut  akan  diubah  menjadi  angka,  hal  ini  dilakukan  untuk mempermudah dalam memproses datanya dan dilakukan proses normaliasasi data menggunakan metode simple feature scaling .

## 2.2.4 Pembuatan Sistem
Berikut merupakan flowchart algoritma SVM yang akan digunakan pada prediksi hasil panen pertanian salak.
Gambar 2. Flowchart Algoritma SVM
Pada gambar 2 di atas merupakan flowchart dari algoritma SVM dalam melakukan prediksi hasil panen pertanian salak. Data input dilakukan preprocessing data terlebih dahulu, kemudian selanjutnya data dari hasil preprocessing data dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  algoritma  SVM.  Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan algoritma SVM akan di evaluasi menggunakan RMSE ( Root Mean Square Erroe ). Nilai RMSE merupakan hasil akhir dari flowchart ini.

## 2.2.4 Pengujian Sistem
Proses  pengujian  sistem  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  hasil  panen  pertanian  salak  pada  tahun  2019-2020. Jumlah data terdiri dari 28 data dengan 3 variabel yaitu nama kecamatan, luas lahan, dan hasil panen/setiap tahunnya. Data  tersebut  akan  dilakukan preprocessing dengan  beberapa  tahapan  yaitu cleaning data,  transformasi  data  dan normalisasi data. Kemudian dilakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma SVM, kemudian lakukan evaluasi RMSE.

## 2.2.4 Penerapan
Penerapan  sistem  ini  adalah  untuk  memprediksi  hasil  panen  pertanian  salak  di  Daerah  Tapanuli  Selatan,  berdasarkan kecamatannya, luas lahan, dan hasil panen/setiap tahunnya.
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pembahasan
3.1.1 Preprocessing Dataset
a. Clenaing Dataset
Cleaning dataset dilakukan untuk menghapus data yang terindikasi sebagai missing value , data yang tidak lengkap nilai fiturnya dan data yang duplikat.
Tabel 3. Cleaning Dataset No. Kecamatan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 1. Batang Angkola 140,45 1.404,05 2. Sayurmatinggi 1,47 19,11 3. Angkola Timur 0,50 8,00 4. Angkola Selatan 45,35 453,05 5. Angkola Barat 15.883,20 131.126,97 6. Batang Toru 565,00 5.650,00 7. Marancar 2.125,00 17.625,00 8. Muara Batang Toru 0,45 4,50 9. Sipirok 10,80 108,00 10. Arse 1,00 15,00 11. Saipar Dolok Hole 0,78 7,80 12. Angkola Timur 0,50 35,80 13. Angkola Selatan 6,00 60,00 14. Angkola Barat 5.730,75 145.168,90 15. Batang Sangkunur 0,18 0,80 16. Batang Toru 1.130,00 10.502,25 17. Marancar 120,00 600,00 18. Muara Batang Toru 0,29 2,40 19. Sipirok 9,30 49,60 20. Saipar Dolok Hole 0,18 1,73
Pada  tabel  3 di  atas  merupakan  hasil cleaning dataset,  yaitu  penghapusan  kecamatan  yang  tidak  memiliki  luas lahan dan hasil panen pertanian salak di daerah Tapanuli Selatan.

## b. Transformasi Dataset
Proses transformasi dilakukan untuk merubah data dalam bentuk kata atau kalimat kedalam bentuk angka agar dapat  di  proses  oleh  model  prediksi  yang  di  buat.  Proses  transformasi  dilakukan  pada  kolom  kecamata,  proses transformasi yang dilakukan menggunakan metode LabelEncoder .
Tabel 4. Hasil Transformasi Data No. Kecamatan Keterangan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 1. 0 Angkola Barat 15.883,20 131.126,97 2. 0 Angkola Barat 5.730,75 145.168,90 3. 1 Angkola Sangkunur 0,18 0,80 4. 2 Angkola Selatan 45,35 453,05 5. 2 Angkola Selatan 6,00 60,00 6. 3 Angkola Timur 0,50 8 No. Kecamatan Keterangan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 7. 3 Angkola Timur 0,50 35,80 8. 4 Arse 1,00 15 9. 5 Batang Angkola 140,45 1.404,05 10. 6 Batang Toru 565 5.650 11. 6 Batang Toru 1.130,00 10.502,25 12. 7 Marancar 2.125 17.625 13. 7 Marancar 120,00 600,00 14. 8 Muara Batang Toru 0,45 4,5 15. 8 Muara Batang Toru 0,29 2,40 16. 9 Saipar Dolok Hole 0,78 7,8 17. 9 Saipar Dolok Hole 0,18 1,73 18. 10 Sayur Matinggi 1,47 19,11 19. 11 Sipirok 10,80 108 20. 11 Sipirok 9,30 49,60

## Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
Pada tabel 4 di atas merupakan hasil dari transformasi data yang dilakukan pada kolom kecamatan, yakni dilakukan pengubahan kata menjadi angka.

## c. Normalisasi Dataset
Normalisasi dataset dilakukan agar dataset yang digunakan memiliki nilai yang konsisten dan rentang yang tidak terlalu  jauh.  Untuk  proses  normalisasi  dilakukan  dengan  menggunakan  metode simple  feature  scaling .  Untuk  proses normalisasi  dataset  menggunakan  rumus 𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 = 𝑋 𝑋𝑚𝑎𝑥 .  Nilai 𝑋 yang  digunakan  pada  proses  ini  terdiri  dari variabel luas lahan dan hasil panen, untuk nilai 𝑋 𝑚𝑎𝑥 diperoleh dari nilai tertinggi (maksimal) dari setiap variabel.
Tabel 5. Normalisasi Dataset No Kecamatan Keterangan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 1. 5 Batang Angkola 0,0088426 0,0096718 2. 10 Sayur Matinggi 0,0000925 0,0001316 3. 3 Angkola Timur 0,0000314 0,0000551 4. 2 Angkola Selatan 0,0028552 0,0031208 5. 0 Angkola Barat 1 0,9032717 6. 6 Batang Toru 0,0355721 0,0389201 7. 7 Marancar 0,1337891 0,1214103 8. 8 Muara Batang Toru 0,0000283 0,0000309 9. 11 Sipirok 0,0006799 0,0007439 10. 4 Arse 0,0000629 0,0001033 11. 9 Saipar Dolok Hole 0,0000491 0,0000537
Pada tabel 5 di atas merupakan hasil normalisasi dataset yang dilakukan pada kolom luas lahan dan hasil panen pertanian salak di daerah Tapanuli Selatan.
Untuk variabel hasil panen yang juga merupakan variabel y dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi menjadi dua kelas. Dengan mencari nilai median dari hasil panen.
Tabel 6. Klasifikasi Dataset No Kecamatan Keterangan Luas Lahan (Ha) Hasil Panen (Ton) 1. 5 Batang Angkola 0,0088426 1 2. 10 Sayur Matinggi 0,0000925 -1 3. 3 Angkola Timur 0,0000314 -1 4. 2 Angkola Selatan 0,0028552 1 5. 0 Angkola Barat 1 1 6. 6 Batang Toru 0,0355721 1 7. 7 Marancar 0,1337891 1 8. 8 Muara Batang Toru 0,0000283 -1 9. 11 Sipirok 0,0006799 1 10. 4 Arse 0,0000629 -1 11. 9 Saipar Dolok Hole 0,0000491 -1
Pada tabel 6 di atas merupakan hasil klasifikasi dataset yang dilakukan pada kolom hasil panen. Nilai median pada penelitian ini di dapatkan dari perhitungan yang dilakukan di Microsoft Excel, nilai median yang di dapat yaitu sebesar 0,0006799 (54,80 ton). Berarti jika hasil panen lebih besar dari 0,0006799 (54,80 ton) akan diberi label “1” dan untuk hasil panen yang lebih kecil dari 0,0006799 (54,80 ton) akan diberi label “-1”.

## 3.1.2 Hasil Analisis Data
Dari  hasil  uji  model  prediksi  menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine )  dengan  menggunakan  11  data training dan 9 data testing di dapatkan hasil panen yang berbeda sesuai dengan data masukkan yang diberikan. Berikut merupakan data hasil prediksi yang di dapatkan.
Tabel 7. Hasil Analisis Data
Kecamatan Keterangan Data Real Hasil Prediksi 3 Angkola Timur -1 1 2 Angkola Selatan -1 1 0 Angkola Barat 1 1 1 Angkola Sangkunur -1 1 4 Batang Toru 1 1 5 Marancar 1 1 6 Muara Batang Toru -1 1 8 Sipirok -1 1
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
7 Saipar Dolok Hole 1 1
Hasil  yang  terdapat  pada  tabel  7  di  atas  merupakan  hasil  dari  perhitungan  data  proses  testing  data  tahun  2020 dimana data real pada tabel tersebut merupakan data asli tahun 2020 sedangkan yang hasil prediksi merupakan hasil yang diperoleh dari proses testing menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine). Dari proses perhitungan manual yang menggunakan 9 data testing dan 11 data training dapat dihitung nilai RMSE dan tingkat akurasi berdasarkan hasil dari perhitungan manual. Adapun nilai RMSE dam akurasi berdasarkan hasil perhitungan manual sebagai berikut :
a. RMSE
Proses perhitungan nilai RMSE menggunakan rumus yang terdapat pada bab 2, adapun hasilnya sebagai berikut :
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑(𝑦 𝑖 − 𝑦̂ 𝑖 ) 2
𝑛 𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ ∑(−1−1)2+(−1−1)2+(1−1)2+(−1−1)2+(1−1)2+(1−1)2+(−1−1)2+(−1−1)2+(1−1)2
9
𝑅𝑀𝑆𝐸 =   √ 20 9

## 𝑅𝑀𝑆𝐸 =  1,49071
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  diperoleh  nilai  RMSE  sebesar 1,49071 untuk  hasil  prediksi  menggunakan perhitungan manual.
b. Akurasi
Proses perhitungan nilai akurasi menggunakan rumus atau persamaan yang terdapat pada confusion matrix , adapun hasilnya sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 × 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 + 0 4 + 0 + 0 + 5 × 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4 3 × 100%

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  44%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  diperoleh  nilai  Akurasi  sebesar  44%  untuk  hasil  prediksi  menggunakan perhitungan manual.

## 3.2 Hasil

## 3.2.1 Implementasi Sistem Prediksi
Model  prediksi  yang  dibuat  pada  penlitian  ini  menggunakan  algoritma  SVM  ( Support  Vector  Machine )  dengan menggunakan bahasa pemrograman python dengan library pandas , library numpy , dan library sklearn , dan menggunakan text editor jupyter notebook . Adapun tahapan yang dilakukan dalam representasi data akan di implmentasikan ke dalam model prediksi yang dibuat.
Berikut ini merupakan hasil preprocessing dataset pada model prediksi hasil panen pertanian salak di Daerah Tapanuli Selatan.

## Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
Pada gambar 3 di atas merupakan hasil preprocessing pada model prediksi yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman python .

## 3.2.2 Pengujian
Pada tahapan ini didapatkan hasil prediksi pada model prediksi yang dibuat, berikut merupakan hasil prediksi yang didapatkan.

## Gambar 4. Hasil Prediksi pada Model
Pada gambar 4 di atas merupakan hasil preprocessing pada model prediksi yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman python . Pada tabel tersebut dapat dilihat perbandingan hasil data asli yang digunakan dengan hasil prediksi yang di dapatkan.
Kemudian  dilakukan  proses  pencarian  nilai  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  dari  keseluruhan  dataset  yang berjumlah 20 dataset yang di bagi menjadi data training dan data testing , dengan dataset tahun 2019 sebagai data training dan dataset tahun 2020 sebagai data testing.
Gambar 5. Hasil RMSE ( Root Mean Square Error )
Gambar 5 di atas merupakan hasil yang di dapatkan dari model prediksi yang dibuat, yakni di dapatkan nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) nya sebesar 1,49 dan mendapatkan akurasi 0,44%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan algoritma SVM ( Support Vector Machine ) di dapatkan nilai RMSE ( Root Mean Square Error ) sebesar 1,49071 dari perhitungan manual dengan 11 data training dengan 9 data testing dan  tingkat  akurasi  dengan  akurasi  44%.  Dan  pada  model  prediksi  yang  dibuat  di  dapatkan  hasil  RMSE  ( Root  Mean Square Error ) sebesar 1,49 dengan akurasi 44%. Dari hasil  yang di dapatkan dalam perhitungan manual maupun dalam model  prediksi  yang  dibuat  keduanya  sama-sama  mendapatkan  hasil  RMSE  ( Root  Mean  Square  Error )  sebesar  1,49 dengan tingkat akurasi 44%.

## REFERENCES
[1] M. AR, “Sains, Teknologi, Dan Nilai-Nilai Moral,” Elkawnie , vol. 2, no. 2, p. 109, 2016, doi: 10.22373/ekw.v2i2.2657.
[2] H. Priyatno, Potensi Buah Salak Sebagai Suplemen Obat dan Pangan , 1st ed. Surakarta: Muhammadiyah University Press, 2018.
[3] E. P. K. Orpa, E. F. Ripanti, and T. Tursina, “Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no. 4, p. 272, 2019, doi: 10.26418/justin.v7i4.33163.
[4] Suhardjono, W. Ganda, and H. Abdul, “Prediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Svm Berbasis Pso,” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 97–101, 2019.
[5] A. Pratama, R. C. Wihandika, and D. E. Ratnawati, “Implementasi algoritme support vector machine (SVM) untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. April, pp. 1704–1708, 2018.
[6] I. Colanus, R. Drajana, and A. Bode, “Support Vector Machine Untuk Prediksi Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Gorontalo,” J. NOE , vol. 4, no. 2, pp. 3–10, 2021.
[7] R.  H.  Kusumodestoni  and  S.  Sarwido,  “Komparasi  Model  Support  Vector  Machines  (Svm)  Dan  Neural  Network  Untuk Mengetahui  Tingkat  Akurasi  Prediksi  Tertinggi  Harga  Saham,” J.  Inform.  Upgris ,  vol.  3,  no.  1,  2017,  doi: 10.26877/jiu.v3i1.1536.
[8] P. Rifkie, Algoritma Machine Learning . Bandung: Informatika Bandung, 2021.
[9] M. Fitri, M. Anastasia, and A. T. Mohammad, Data Mining Konsep dan Penerapannya . Yogyakarta: Deepublish, 2021.
[10]  F. S. Jumeilah, “Penerapan Support Vector Machine (SVM) untuk Pengkategorian Penelitian,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 1, pp. 19–25, 2017, doi: 10.29207/resti.v1i1.11.
Rakhmat Kurniawan, Prediksi Hasil Panen Pertanian Salak di Daerah Tapanuli Selatan Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)
[11]  I. C. R. Drajana, “Metode Support Vector Machine Dan Forward Selection Prediksi Pembayaran Pembelian Bahan Baku Kopra,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 2, pp. 116–123, 2017, doi: 10.33096/ilkom.v9i2.134.116-123.
[12]  H.  W.  Herwanto,  T.  Widiyaningtyas,  and  P.  Indriana,  “Penerapan  Algoritme  Linear  Regression  untuk  Prediksi  Hasil  Panen Tanaman Padi,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 4, p. 364, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i4.537.
[13]  N. Suryani, A. S. Fitrani, D. Normalization, and M. M. Normalization, “Prediction Of Election Participant With Malang City Demographic Data Using The K - Nn Algorithm,” vol. 6, no. 36, pp. 2369–2376, 2022.
[14]  I. Suprayogi, Trimaijon, and Mahyudin, “Model Prediksi Liku Kalibrasi Menggunakan Pendekatan Jaringan Saraf Tiruan (ZST) (Studi Kasus : Sub DAS Siak Hulu),” J. Online Mhs. Fak. Tek. Univ. Riau , vol. 1, no. 1, pp. 1–18, 2014.
[15]  R.  I.  Akhsanu, Panduan  Pembuatan  Flowchart .  Surabaya:  Fakultas  Kesehatan  masyarakat  Departemen  Administrasi  Dan Kebijakan Kesehatan, 2017.
[16]  E. Jubile, Python Untuk Programmer Pemula . Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2019.
[17]  Nurhayati, Teknik  Ensemble  Learning  Untuk  Peningkatan  Performa  Akurasi  Model  Prediksi  (Seleksi  Mahasiswa  Penerima Beasiswa) . Tangerang: Pascal Books, 2022.
[18]  N. F. Aldi, H. N. Hanum, and H. Roni, Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning . Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[19]  A.  M.  F.  Alwan,  A.  Roni,  and  A.  R.  Maulana, Tutorial  Optimasi  Single  Exponential  Smoothing  Menggunakan  Algoritma Genetika . Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.