## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856

## Analisis Optimasi Algoritma Decision Tree, Logistic Regression dan SVM Menggunakan Soft Voting
Yosiko Aditya Pratama * , Fikri Budiman, Sri Winarno, Defri Kurniawan
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* yosikoaditya@gmail.com, 2 fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id, 3 sri.winarno@dsn.dinus.ac.id,
4 defri.kurniawan@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: yosikoaditya@gmail.com
Abstrak− Pertanian merupakan pilar utama dalam perekonomian sebuah negara. Salah satu kunci kesuksesan dalam pertanian adalah pemilihan lahan yang tepat. Identifikasi lahan yang subur atau tidak dapat dilakukan melalui pendekatan data mining yang dianggap lebih efisien. Hal ini karena data mining memiliki beberapa algoritma untuk mengekstraksi informasi penting dari  sejumlah  besar  data  melalui  proses  klasifikasi.  Namun,  algoritma  klasifikasi  dalam  data  mining  sering  menghadapi tantangan  ketidakseimbangan  data,  yang  dapat  mengakibatkan  tingkat  akurasi  yang  rendah.  Hasil  pemrosesan  data  dengan model perhitungan yang memiliki tingkat akurasi rendah akan mengakibatkan banyaknya prediksi yang salah (fail prediction). Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini melakukan pengujian dan analisis perbandingan hasil Confusion Matrix dari empat model perhitungan, yaitu: algoritma Decision Tree, Logistic Regression, SVM, dan gabungan ketiga algoritma tersebut dengan teknik ensemble Soft Voting. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pemrosesan data menggunakan algoritma Decision Tree, Logistic Regression, dan SVM, ditambah dengan optimasi model ensemble Soft Voting, memberikan akurasi tertinggi sebesar 91.53%. Hasil akurasi ini lebih tinggi jika dibandingkan dengan tiga model perhitungan lainnya, yaitu: algoritma Decision Tree dengan  selisih  3.83%,  Logistic  Regression  dengan  selisih  2.66%,  atau  SVM  dengan  selisih  1.36%.  Penelitian  ini  dapat memberikan kontribusi signifikan dengan mengidentifikasi solusi yang efisien untuk meningkatkan akurasi identifikasi lahan pertanian  yang subur,  yang  merupakan  langkah  kunci  dalam  mendukung kesuksesan sektor pertanian  dalam  perekonomian negara.
Kata Kunci: Decision tree, Logistic Regression, Support Vector Machine, Soft Voting, Data Mining
Abstract− Agriculture constitutes a fundamental pillar of a nation's economy. One key to success in agriculture is the selection of suitable land. The prediction of whether land is fertile or not can be efficiently accomplished through a data mining approach. This  is  because  data  mining  offers  several  algorithms  for  extracting  crucial  information  from  vast  datasets  through classification. However, classification algorithms in data mining often encounter the challenge of data imbalance, which can lead  to  low  accuracy  rates.  Processing  data  with  calculation  models  that  have  low  accuracy  rates  can  result  in  numerous erroneous predictions (fail predictions). To address this issue, this research conducts testing and comparative analysis of t he confusion  matrix  results  from  four  calculation  models:  the  Decision  Tree  algorithm,  Logistic  Regression,  SVM,  and  the combination of these three algorithms using the Soft Voting ensemble technique. The test results indicate that processing data using the Decision Tree, Logistic Regression, and SVM algorithms, along with the optimization of the Soft Voting ensemble model,  achieves  the  highest  accuracy  rate  of  91.53%.  This  accuracy  rate  is  higher  compared  to  the  other  three  calculation models: the Decision Tree algorithm with a difference of 3.83%, Logistic Regression with a difference of 2.66%, and SVM with a difference of 1.36%. This research makes a significant contribution by identifying an efficient solution to improve the accuracy of identifying fertile agricultural land, which is a crucial step in supporting the success of the agricultural sector in the country's economy.
Keywords : Decision tree, Logistic Regression, Support Vector Machine, Soft Voting, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Pertanian  merupakan  sektor  penting  dalam  membangun  perekonomian  negara,  yang  menyimbang  10.9%  PDB Nasional  [1].  Pengelolaan  lahan  pertanian  yang  tepat  dan  optimal  akan  meningkatkan  hasil  pertanian  di  suatu daerah. salah satu kunci pengelolaan lahan pertanian adalah menentukan lahan mana yang bagus dan subur untuk digunakan sebagai lahan pertanian. Tanah subur adalah kondisi suatu tanah yang menyediakan unsur hara yang essensial bagi tumbuhan tanpa memberikan efek racun yang bersumber dari hara [2].
Dengan mengetahui tanah mana yang subur, akan mengurangi kemungkinan gagal panen yang diakibatkan tanah  yang tidak  memberikan pasokan  unsur hara essensial  yang optimal ke tanaman.  Untuk mengetahui tanah tersebut subur ataupun sebaiknya, dapat dianalisis menggunakan pendekatan data mining. Dengan adanya analisis tanah, resiko bercocok tanam di lahan yang tidak subur akan berkurang, sehingga nantinya bisa menoptimalkan hasil panen.
Data mining merupakan proses komputasi dalam menggali informasi penting dan  mengidentifikasi pola- pola tertentu dalam data yang berskala besar [3], [4]. Teknik analisis yang digunakan dalam data mining mencakup beberapa pendekatan kunci seperti asosiasi, estimasi, klasterisasi, dan klasifikasi. Setiap teknik ini memiliki pola pengolahan data yang unik serta menghasilkan informasi yang berbeda.
Teknik analisis asosiasi berfokus pada penemuan hubungan dan korelasi antara item-item dalam data. Ini memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  hubungan  antara  berbagai  entitas  atau  produk  dalam  data,  yang  sangat bermanfaat dalam pemasaran dan rekomendasi produk [5]. Sementara itu, estimasi digunakan untuk menghitung atau memperkirakan nilai yang hilang atau tidak diketahui dalam dataset, memberikan pemahaman lebih dalam tentang data yang tidak lengkap [6]. Klasterisasi adalah teknik yang digunakan untuk mengelompokkan data ke

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan  kesamaan  fitur  atau  karakteristik  tertentu.  Hal  ini  membantu  dalam pengelompokan  data  yang  besar  menjadi  subkelompok  yang  lebih  kecil,  sehingga  memudahkan  analisis  lebih lanjut [7]. Di sisi lain, klasifikasi adalah teknik yang digunakan untuk mengatribusikan label atau kategori tertentu ke  data  berdasarkan  pola-pola  yang  telah  ditemukan  dalam  dataset,  yang  membantu  dalam  prediksi  dan pengambilan keputusan [8].
Dalam  menganalisis  tingkat  kesuburan  tanah,  teknik  yang  paling  cocok  dan  sangat  relevan  adalah klasifikasi.  Klasifikasi  memungkinkan  pengelompokan  data  secara  sistematis  dan  presisi,  dengan mengkategorikan  informasi  tanah  ke  dalam  kelompok  atau  kelas  berdasarkan  beragam  parameter,  atribut,  dan kriteria yang ada [9].
Dengan menggunakan teknik klasifikasi ini, data tanah dapat diorganisir dengan lebih baik dan diberikan label  yang  menggambarkan  karakteristiknya.  Hal  ini  mempermudah  pengolahan  data  yang  lebih  lanjut  dan memungkinkan identifikasi kelas atau kategori yang tepat secara lebih efisien. Teknik klasifikasi juga memberikan kerangka  kerja  yang  kuat  untuk  menganalisis  dan  memahami  perbedaan  dalam  tingkat  kesuburan  tanah,  yang merupakan  elemen  kunci  dalam  pengelolaan  pertanian  yang  berkelanjutan  dan  efektif  [10].  Dengan  demikian, klasifikasi menjadi alat penting dalam upaya memaksimalkan hasil panen dan memastikan pemanfaatan sumber daya pertanian yang optimal.
Ada  banyak  algoritma  klasifikasi  data  mining  yang  bisa  diterapkan  untuk  membantu  memprediksi kesuburan tanah,  yaitu algoritma  Priori,  K-means,  Logistic  Regression, KNN, Naive Bayes, Decision  Tree dan SVM  [11].  Masalah  yang  sering  ada  di  algoritma  klasifikasi  data  mining  adalah  ketidakseimbangan  data (imbalanced  data),  yang  disebabkan  adanya  kelas  yang  memiliki  jumlah  sampel  yang  lebih  banyak  secara signifikan,  sehingga  algoritma  klasifikasi  lebih  cenderung  mengabaikan  kelas  dengan  sampel  sedikit,  sehingga hasil  proses  pengolahan  data  akan  kurang  akurat  [12].  Selain  itu,  penggunaan  algoritma  untuk  membantu menentukan  kesuburan  tanah  juga  terkadang  memiliki  nilai  akurasi  yang  kurang  maksimal,  sehingga  perlu dioptimasi lebih lanjut untuk mengatasi kemungkinan fail prediction.
Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  data  dan  fail  prediction,  perlu  adanya  proses  pengolahan  data menggunakan lebih dari satu algoritma klasifikasi dan penggunaan  metode ensemble. Dengan demikian, proses pengolahan  data  akan  menggabungkan  kelebihan  dari  tiap  algoritma  yang  nantinya  akan  menutupi  kekurangan proses, sehingga akan didapatkan hasil akurasi yang lebih baik.
Disini  penulis  akan  menggunakan  algoritma  Decision  Tree,  Logistic  Regression  dan  Support  vector Machine yang kemudian ketiganya dioptimasi menggunakan metode Soft Voting. Kelebihan algoritma Decisio n tree adalah sifatnya yang fleksibel, mudah diinterpretasikan dan lebih mudah mengolah hubungan non-linear [13]. Lalu Logistic Regression memiliki kelebihan dalam memprediksi masalah klasifikasi biner [14].
Kemudian Support Vector Machine (SVM) memiliki kekuatan dalam mengolah masalah klasifikasi yang lebih kompleks, serta memiliki nilai akrurasi yang tinggi jika dibandingkan dengan Naïve Bayes dan KNN [15]. Dengan  menggabungkan  ketiga  algoritma  tersebut  dengan  metode  esemble  Soft  Voting,  memungkinkan  untuk menggabungkan  prediksi  dari  ketiga  model  algoritma  tersebut  yang  nantinya  akan  menghasilkan  model perhitungan  yang  cenderung  lebih  akurat  dan  andal,  karena  mampu  memanfaatkan  kontribusi  masing-masing model  secara  proporsional,  meningkatkan  stabilitas,  dan  mengurangi  risiko overfitting  atau  bias  yang  mungkin terjadi pada satu model perhitungan tunggal [16].
Sejumlah  penelitian  terdahulu  dalam  bidang  model  perhitungan  maupun  kesuburan  tanah  dengan menggunakan data mining telah dilakukan. Dalam penelitian Fandi Yulian Pamuji dan Viry Puspaning Ramadhan, peneliti  mengggunakan  algoritma  Decision  Tree  dan  Random  Forest  untuk  memprediksi  keberhasilan Immunotheraphy. Namun, masalah ketidakseimbangan data dan nilai akurasi yang tergolong belum cukup tinggi, dengan nilai 84.4% untuk Decision Tree dan 85.5% untuk Random Forest [17].
Penelitian lainnya, Rina Kartika, telah mencoba metode Analytical Hierarchy Process untuk memprediksi kesuburan tanah [18]. Selanjutnya, dalam penelitian  Wahyu Nugraha dan Raja Sabaruddin, Teknik Resampling untuk Mengatasi Ketidakseimbangan data pada C4.5, Random Forest, dan SVM [19]. Di sisi lain, Mochammad Ilham Aziz menganalisis metode Ensemble pada algoritma Decision Tree untuk Klasifikasi penyakit jantung [20]. Selain itu, dalam penelitian Andrea Manconi, peneliti mengkaji optimasi Soft Voting dalam memprediksi pasien yang terkena COVID-19 [21].
Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui berapa akurasi yang dihasilkan oleh algoritma  Decision Tree,  Logistic  Regression  dan  Support  Vector  Machine  sesudah  dilakukan  proses  optimasi  soft  voting  untuk mengatasi  permasalahan  ketidakseimbangan  kelas,  serta  mengavaluasi  hasil  akurasi  jika  dibandingkan  dengan model perhitungan algoritma Decision Tree, Logistic Regression dan Support Vector Machine secara individu.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  merupakan  data  privat  yang  diambil  di  Dinas  Pertanian  Kabupaten Grobogan. Jumlah data yang ada di dataset ini berjumlah 5000 record, 2 Kelas dengan atribut sebanyak 17 buah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
Tabel 1. Identifikasi model data
Data Kelas  Atribut  Record Data Kesuburan 2 17 5000
Adapun variabel input dan outputnya terdiri dari total 17 atribut. Terdapat 16 atribut bertipe data Numeric yang berisi parameter kesuburan tanah, serta 1 atribut bertipe data Binary yang berisi biner apakah tanah subur atau tidak.
Tabel 2. Variabel, atribut dan tipe data

## 2.2 Skema Penelitian
Proses penelitian ini terbagi menjadi tiga, yaitu pre-processing, process dan evaluasi. pada pre-prosessing terdapat tahap Class Balancing dan Standard Scaler. kemudian pada bagian process, data diuji sebanyak empat kali, yaitu: 1. Pengujian dengan Decision Tree, 2. Pengujian dengan Logistic Regression, 3. Pengujian dengan Suport vector Machines,  4.  pengujian  dengan  Decision  Tree,  Logistic  Regression,  Suport  Vector  Machines  dan  Soft  Voting. kemudian hasil uji akan dievaluasi dengan Confussion Matrix.

## Gambar 1. Skema Penelitian

## 2.3 Class Balancing
Data biner yang dipakai di penelitian ini terdiri dari dua kelas, yaitu kelas "1" (fertile) dan kelas "0" (non Fertile), dan jumlah sampel atau instans dari kedua kelas tersebut tidak seimbang, artinya salah satu kelas memiliki jumlah yang jauh lebih banyak daripada kelas yang lain. Penyeimbangan kelas dilakukan untuk membuat jumlah sampel dari kedua kelas menjadi seimbang, yaitu dengan cara menurunkan jumlah sampel dari kelas yang terlalu dominan.
Variabel Atribut Tipe Data Input pH numeric EC numeric OC numeric OM numeric N numeric P numeric K numeric Zn numeric Fe numeric Cu numeric Mn numeric Sand numeric Silt numeric Clay numeric CaCO3 numeric CEC numeric Output Fertile / Non Fertile Binary

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856

## 2.4 StandardScaler
Standard Scaler adalah salah satu teknik pemrosesan data yang digunakan dalam data mining untuk melakukan normalisasi atau standarisasi data. Tujuannya adalah untuk mengubah data mentah menjadi bentuk yang memiliki mean (rerata) nol dan deviasi standar (standar deviasi) satu. Ini membantu dalam menghilangkan perbedaan skala antar  variabel  dalam  data,  sehingga  mencegah  variabel  dengan  skala  yang  besar  mendominasi  perhitungan  di dalam algoritma pemrosesan data. Rumusnya sebagai berikut:
𝑍 = 𝑋−𝜇 𝜎 (1)
Dimana: 𝑍 : nilai baru dari data setelah di-scaling. 𝑋 : nilai asli dari data. 𝜇 : rerata (mean) dari data. 𝜎 : deviasi standar (standard deviation) dari data.
2.5 Klasifikasi Decision Tree
Decision  Tree  (Pohon  Keputusan)  adalah  salah  satu  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk  tugas klasifikasi. Konsep dasar algoritma ini menggambarkan alur pengambilan keputusan seperti struktur pohon dengan node (simpul) yang mewakili keputusan, cabang-cabang yang mewakili kondisi berdasarkan fitur-fitur input, dan daun-daun yang mewakili hasil klasifikasi atau nilai regresi.
Ada empat langkah dalam pemrosesan algoritma Decision tree. Pertama pemilihan atribut terbaik dengan memilih atribut yang menghasilkan Information Gain tertinggi atau Gini Impurity terendah. Setelah atribut terbaik dipilih, data dibagi menjadi subkelompok berdasarkan nilai-nilai atribut tersebut. Proses ini diulangi untuk setiap subkelompok,  hingga  membentuk  pohon  keputusan  secara  hierarkis.  Pembentukan  pohon  berhenti  ketika mencapai  kondisi  terminasi,  seperti  mencapai  kedalaman  maksimum  pohon  atau  tidak  ada  perbedaan  yang signifikan dalam nilai target.

## 2.6 Klasifikasi Logistic regression
Logistic  Regression  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  sukses  atau gagalnya  suatu  peristiwa  dengan  menghasilkan  output  dalam  bentuk  probabilitas  antara  0  dan  1. Algoritma  ini berfungsi  dengan  memodelkan  hubungan  antara  variabel  independen  (fitur)  dengan  variabel  dependen  biner (target)  menggunakan  fungsi  logistik.  Rumus  logistik  (sigmoid)  yang  digunakan  dalam  Logistic  Regression adalah:
𝑃(𝑌 = 1) = 1 1+𝑒 −(𝑏0+𝑏1𝑋1+𝑏2𝑋2+⋯+𝑏𝑘𝑋𝑘 (2)
Dimana:
(𝑃(𝑌 = 1)) : probabilitas bahwa target (Y) adalah 1 (𝑏 0 , 𝑏 1 , 𝑏 2 , … , 𝑏 𝑘 ) : koefisien regresi yang harus dipelajari dari data pelatihan
: fitur-fitur yang digunakan dalam model
2.7 Klasifikasi Support Vector Machine
Support  Vector  Machine  (SVM)  adalah  algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke dalam kategori atau kelas tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada dalam dataset. SVM bekerja dengan mencari hyperplane (bidang pemisah) terbaik yang memaksimalkan margin antara dua kelas yang ingin dipisahkan. Dalam hal  ini,  SVM  mencoba  untuk  memahami  pola  atau  struktur  yang  ada  dalam  data  sehingga  dapat  memprediksi kategori atau kelas yang sesuai untuk data yang belum terlihat. Rumus SVM mencari Hyperplane terbaik dalam bentuk:
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(𝑤. 𝑥. 𝑏) (3)
Dimana: 𝑓(𝑥) : fungsi prediksi yang menghasilkan output untuk data x 𝑤 : vektor bobot yang digunakan untuk menentukan orientasi Hyperplane 𝑥 : vektor fitur dari data yang ingin diprediksi 𝑏 : bias, yang merupakan pergeseran Hyperplane dari titik asal

## 2.8 Soft Voting
Soft  Voting  adalah  metode  ensemble  learning  yang  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  prediksi  dengan menggabungkan  hasil  prediksi  dari  beberapa  model  machine  learning  yang  berbeda.  Cara  kerjanya  cukup sederhana, pertama, setiap model dalam ensemble membuat prediksi terhadap data yang sama. Kemudian, setiap prediksi diberi bobot berdasarkan performa relatif model tersebut. Bobot ini mencerminkan tingkat kepercayaan terhadap masing-masing model. Setelah memberikan bobot, prediksi akhir dihitung dengan mengambil rata-rata

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
tertimbang dari prediksi semua model. Dalam konteks klasifikasi, ini bisa berarti menghitung probabilitas prediksi kelas tertentu dengan mempertimbangkan bobot masing-masing model.

## 2.9 Confusion Matrix
Confusion  Matrix  adalah  alat  evaluasi  yang  penting  dalam  analisis  dan  evaluasi  model  klasifikasi.  Tabel  ini mengorganisir hasil prediksi model dengan jelas, dan memudahkan untuk memahami seberapa baik model tersebut dapat  membedakan  antara  kelas  target  yang  berbeda  dalam  dataset  yang  diberikan. Dalam  Confusion  Matrix, terdapat empat elemen utama yang memberikan wawasan tentang performa model, yaitu:
a. True Positive (TP): Ini adalah kasus di mana model dengan benar memprediksi sampel sebagai positif (kelas yang diinginkan).
b. False  Positive  (FP):  Ini  adalah  kasus  di  mana  model  salah  memprediksi  sampel  sebagai  positif,  padahal seharusnya negatif (kelas yang tidak diinginkan).
c. True Negative (TN): Ini adalah kasus di mana model dengan benar memprediksi sampel sebagai negatif.
d. False  Negative  (FN):  Ini  adalah  kasus  di  mana  model  salah  memprediksi  sampel  sebagai  negatif,  padahal seharusnya positif.

## Gambar 2. Tabel Confussion Matrix
Dengan menggunakan informasi ini, kita dapat menghitung berbagai metrik evaluasi performa model, yaitu:
1. Akurasi (Accuracy),  yaitu  sejauh  mana  model dapat memprediksi dengan  benar seluruh kelas. Rumusnya yaitu
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (4)
2. Presisi  (Precision)  adalah  sejauh  mana  model  dapat  memprediksi  kelas  positif  dengan  benar  dari  semua prediksi positif yang dilakukan. Adapun cara menghitungnya yaitu:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (5)
3. Recall  (Sensitivitas)  adalah  sejauh  mana  model  dapat  mendeteksi  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya. rumusnya sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6)
4. F1-Score  yaitu  adalah  ukuran  yang  menggabungkan  Precision  dan  Recall  untuk  memberikan  pemahaman yang lebih lengkap tentang performa model. berikut rumusnya:
𝐹1  −  𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 .  𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 .  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Class Balancing
pada data Dinas Pertanian kabupaten Grobogan, ada 5000 record dengan output hasil biner fertile (nilai 1) atau Non fertile (nilai 0). Dari 5000 data yang diuji, terdapat perbandingan output yang bisa dilihat di tabel dibawah
Tabel 3. output data sebelum Class Balancing
fertile (1)  non fertile (0) Jumlah Data 2520 2480
Data  yang  tidak  seimbang  akan  meningkatkan  kemungkinan  masalah  imbalance  data  yang  akan mengurangi akurasi hasil. Dengan demikian dilakukanlah penyetaraan data, dimana jumlah hasil output 1 dan 0 harus sama. Data yang  bernilai output 1 akan dikurangi  secara acak sampai  jumlahnya  sama dengan data hasil output 0. Berikut ini adalah hasil dari data balancing
Tabel 4. Output data setelah Class Balancing
fertile (1)  non fertile (0)
Jumlah Data 2480

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
Selanjutnya,  proses  penyetaraan  data  ini  dapat  berdampak  pada  karakteristik  asli  dataset,  sehingga memerlukan langkah-langkah lanjutan dalam analisis data untuk memastikan kualitas dan reliabilitas hasil yang dihasilkan. Untuk itu, data akan diolah lagi menggunakan metode standard scaler

## 3.2 Standard Scaler
Selanjutnya, setelah melakukan class balancing, data yang akan diolah juga harus mengikuti proses Standar Scaler. Hal  ini  diperlukan  untuk  mencegah  variabel  dengan  skala  besar  mendominasi  perhitungan,  yang  dapat memengaruhi hasil analisis. Seiring dengan itu, banyak algoritma pemrosesan data bergantung pada asumsi bahwa data terdistribusi secara normal dengan mean dan deviasi standar yang sama. Oleh karena itu, penggunaan fungsi Standard  Scaler  menjadi  penting  untuk  membantu  memenuhi  asumsi  ini  dan  meningkatkan  kinerja  algoritma. Untuk lebih memahami proses ini, berikut adalah contoh data sebelum diproses menggunakan standard scaler:
Tabel 5. Nilai sebelum Standard Scaler Atribut Nilai pH 8.68 EC 0.08 OC 0.03 OM 0.01 N 86 P 23.84 K 388 Zn 0.37 Fe 8.4 Cu 0.32 Mn 2.2 Sand 89.9 Silt 4.1 Clay 4.2 CaCO3 0 CEC 4.6
Nilai "388" dalam data tersebut, memiliki nilai yang jauh lebih besar dibandingkan dengan variabel lainnya seperti "0.03" atau "4.6". Jika tidak dilakukan normalisasi, variabel "388" ini mungkin mendominasi perhitungan dan  membuat  fitur-fitur  lainnya tampak kurang  berpengaruh,  yang  bisa  mengakibatkan  hasil analisis  yang  bias atau tidak akurat
Dalam  proses  standarisasi  data  ini,  langkah  awalnya  adalah  memahami  dataset  dengan  baik  untuk memastikan pemahaman  yang tepat tentang variabel-variabel  yang terlibat. Selanjutnya, dilakukan  perhitungan rerata (mean) dan deviasi standar (standard deviation) dari setiap fitur dalam dataset. Proses int i dari standarisasi adalah scaling data, di mana setiap nilai dalam fitur diubah dengan mengurangkan mean dan membaginya dengan deviasi standar. Hasilnya adalah data yang telah dinormalisasi, dengan mean 0 dan deviasi standar 1. Data yang telah di-scaling ini siap digunakan dalam berbagai analisis atau pemodelan, membantu menghilangkan perbedaan skala antar fitur, meningkatkan akurasi algoritma, dan mempermudah interpretasi hasil. Berikut ini adalah hasil data setelah diolah menggunakan metode Standard Scaler:
Tabel 6. Nilai setelah Standar Scaler Atribut Nilai pH - 0.07086721 EC -0.64549601 OC 0.15915766 OM -0.71080559 N -0.37410705 P 136.858.555 K 19.250.128 Zn -0.38236917 Fe 0.77246524 Cu -0.25177615 Mn 0.63224742 Sand -0.80875193 Silt -0.54113854 Clay -0.28343365 CaCO3 -0.86331243

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
Atribut Nilai CEC -0.11857233
Proses Standar Scaler dalam penelitian ini telah berhasil mengubah variabel-variabel dalam dataset menjadi format yang konsisten dan terstandardisasi dengan mean 0 dan deviasi standar 1. Hal ini membantu menghindari dominasi  variabel-variabel  dengan  skala  besar  dan  meningkatkan  akurasi  algoritma  pemrosesan  data.  Hasilnya adalah  data  yang  lebih  seimbang  dalam  pengaruh  masing-masing  fitur,  yang  berdampak  positif  pada  kinerja algoritma klasifikasi seperti Decision Tree, Logistic Regression, dan Support Vector Machine, serta meningkatkan hasil evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1 Score.

## 3.3 Evaluasi Confusion Matrix Pada Perhitungan Decision tree
Data yang sudah melalui proses Class Balancing dan Standard Scaler kemudian telah diuji dengan berulang selama empat  kali  untuk  memastikan  kestabilan  hasil,  lalu  dievaluasi  menggunakan  Confusion  Matrix.  Perhitungan evaluasi Confusion Matrix untuk algoritma klasifikasi decision tree menghasilkan hasil seperti yang diperlihatkan dalam gambar berikut:

## Gambar 3. Confussion Matrix Decision tree
Gambar di atas menampilkan evaluasi dari pemrosesan data menggunakan algoritma Decision Tree dengan menggunakan metode confusion matrix. Pada kolom True Positive (TP), tercatat dengan nilai 433, sedangkan pada True  Negative  (TN),  angkanya  adalah  43.  Kemudian,  pada  bagian  False  Positive  (FP),  terdapat  73,  dan  False Negative  (FN)  sebanyak  49.  Dari  hasil  Confusion  Matrix  di  atas,  dapat  dilakukan  perhitungan  akurasi,  presisi, recall, dan F1 Score.
Tabel 7. Hasil evaluasi algoritma Decision Tree Parameter Nilai Akurasi 87.7 % Presisi 85.57 % Recall 89.83 % F1 Score 87.78 %
Hasil  evaluasi  confusion  matrix  untuk  akurasi  mendapatkan  nilai  sebesar  87.7%,  kemudian  hasil  presisi mendapatkan nilai 85.57%. Pada perhitungan recall mendapatkan 89.83%, dan pada F1 score  Confusion Matrix pada  Decision  Tree  mendapatkan  nilai  sebesar  87.78%.  Dari  nilai-nilai  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  model Decision Tree memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan akurasi yang layak. Presisi yang tinggi menunjukkan kemampuan model dalam menghindari kesalahan False Positive, sedangkan recall yang baik menunjukkan kemampuan model dalam mengidentifikasi dengan benar instance positif dalam dataset. Selain itu, nilai  F1  score  mencerminkan  keseimbangan  antara  presisi  dan  recall,  yang  juga  menunjukkan  hasil  yang memuaskan

## 3.4 Evaluasi Confusion Matrix pada perhitungan Logistic regression
Selanjutnya, data juga diproses menggunakan Logistic Regression. Hasil evaluasi berupa akurasi, presisi, recall, dan F1 score dapat dihitung dari Confusion Matrix di gambar berikut:
Dalam hasil evaluasi Confusion Matrix yang diterapkan pada perhitungan Logistic Regression, ditemukan True  Positive  (TP)  dengan  nilai  458,  sementara  True  Negative  (TN)  memperoleh  nilai  424.  Selanjutnya,  False

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
Positive (FP) mendapatkan nilai 48 dan False Negative (FN) memiliki nilai 62. Semua nilai ini berkontribusi pada evaluasi akurasi, presisi, recall, dan F1 score sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil evaluasi algoritma Logistic Regression
Parameter Nilai Akurasi 88.87 % Presisi 90.55 % Recall 88.02 % F1 Score 89.27 %
Dari  hasil  perhitungan  evaluasi  Confusion  Matrix  pada  proses  menggunakan  algoritma  Logistic Regression, dapat disimpulkan  bahwa  model  ini  memiliki  akurasi dengan  nilai 88.87%. Lalu pada perhitungan presisi  mendapatkan  nilai  yang  tinggi,  yaitu  sekitar  90.55%,  menunjukkan  bahwa  model  mampu mengklasifikasikan positif dengan tepat. Selain  itu, recall  yang  mencapai 88.02% dan F1 score sekitar 89.27% yang mana nilai ini menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall yang mana menandakan kinerja model yang solid.

## 3.5 Evaluasi Confusion matrix Pada Perhitungan Support Vector Machine
Selanjutnya,  performa  perhitungan  data  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Grobogan  dengan  algoritma  klasifikasi Support vector Machine (SVM) dapat dilihat melalui perhitungan hasil Confusion Matrix berikut ini.

## Gambar 5. Confussion Matrix SVM
Hasil  Confusion  Matrix  menunjukkan  kinerja  model  yang  baik.  Didapatkan  nilai  461  pada  bagian  True Positive (TP) dan pada bagian False Positive (FP) mendapat nilai 45. Kemudian, didapatkan nilai 53 pada False Negative  (FN)  yang  mana  untuk  mengindikasi  data  positif  yang  tidak  terdeteksi.  Terakhir,  hasil  pada  True Negative (TN) mendapatkan nilai 433. Dari  hasil  Confussion  Matrix  tersebut,  maka  didapatkanlah hasil  matrix akurasi, presisi, recall dan F1 Score sebagai evaluasi, dengan nilai sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil evaluasi algoritma SVM Parameter Nilai Akurasi 90.17 % Presisi 91.12 % Recall 89.69 % F1 Score 90.40 %
Algoritma  SVM  yang  diberikan  memiliki  performa  yang  sangat  baik.  Dengan  akurasi  sebesar  90.17%, model  ini  mampu  dengan  tepat  mengklasifikasikan  sebagian  besar  data.  Presisi  yang  tinggi,  yaitu  91.12%, menunjukkan  bahwa  ketika  model  SVM  memberikan  prediksi  positif,  alias  cenderung  benar.  Recall  sebesar 89.69% menunjukkan bahwa model mampu menemukan sebagian besar kasus positif yang sebenarnya. F1 Score yang  mencapai  90.40%  menggambarkan  keseimbangan  yang  baik  antara  presisi  dan  recall,  menunjukkan kemampuan  algoritma  SVM  dalam  menghadapi  kasus  ketidakseimbangan  kelas.  Dengan  performa  ini,  model SVM ini dapat dianggap efektif untuk tugas klasifikasi yang sesuai.

## 3.6 Evaluasi Confussion Matrix pada perhitungan ketiga algoritma +  Soft Voting
Perhitungan  ini  menunjukan  hasil  performa  ketika  algoritma  Decision  Tree,  Logistic  Regression  dan  SVM digabung dan dioptimasi menggunakan Soft Voting

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
Pengujian Confusion Matrix ini menunjukan performa yang sangat baik. Pada True Positive (TP) mendapat nilai 460 yang mengindikasikan kemampuan model dalam mengidentifikasi dengan tepat kelas positif. Hanya ada 46 False Positive (FP), yang menunjukkan model memiliki tingkat kesalahan positif palsu yang rendah. Kemudian jumlah False Negative (FN) sebanyak 40, yang menunjukan instance positif. Jumlah True Negative (TN) memiliki nilai 446 yang menunjukkanperforma baik untuk mengklasifikasikan negatif dengan benar.
Tabel 10. Hasil evaluasi algoritma ensemble Soft Voting Parameter Nilai Akurasi 91.53 % Presisi 90.91 % Recall 92.03 % F1 Score 91.47 %
Performa dalam proses perhitungan dengan algoritma Decision Tree, Logistic Regression dan SVM yang dioptimasi  menggunakan  metode  ensemble  soft  voting  memberikan  nilai  akurasi  91.53%,  yang  mana  dalam mengklasifikasikan keseluruhan data memiliki indikasi sangat baik. Nilai presisi mendapatkan 90.91% dan recall sebanyak  92.03%,  yang  mana  keduanya  memiliki  hasil  yang  sangat tinggi.  Kemudian  F1  score  mendapat  nilai performa sebanyak 91.47%, yang berarti presisi dan recall memiliki keseimbangan yang tinggi.

## 3.7 Analisa Hasil Pengujian
Dalam  analisis  model  klasifikasi  yang  telah  dilakukan,  kita  akan  mengevaluasi  performa  empat  model  yang berbeda: Decision Tree, Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), dan Ensemble Soft Voting yang akan disajikan dalam bentuk diagram batang sebagai perbandingan performa keempat model perhitungan tersebut.

## Gambar 7. Perbandingan hasil presisi
Pertama, pada hasil evaluasi presisi, yang mengukur sejauh mana model mampu mengklasifikasikan positif dengan benar tanpa memberikan banyak  False  Positives. Model Logistic Regression dan SVM memiliki tingkat presisi yang tinggi, dengan Logistic Regression mencapai sekitar 90.55% dan SVM sekitar 91.12%. Ensemble Soft Voting juga  memiliki  presisi  yang  tinggi  juga,  sekitar  90.91%.  Meskipun  Decision  Tree  memiliki  presisi  yang  lebih rendah, sekitar 85.57%, masih memiliki kemampuan yang layak dalam mengklasifikasikan positif.
Gambar 8. Perbandingan hasil recall
Kemudian, hasil evaluasi recall, yang mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi semua instance positif dalam  dataset.  Ensemble  Soft  Voting  memiliki  nilai  recall  tertinggi,  yaitu  sekitar  92.03%,  yang  mana  ini menunjukkan  kemampuannya  dalam  mengidentifikasi  nilai  positif  dengan  sangat  baik.  Decision  Tree  juga memiliki  recall  yang  tidak  kalah  tinggi,  dengan  nilai  sekitar  89.83%,  kemudian  diikuti  oleh  Algoritma    SVM

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
dengan  hasil  nilai  sekitar  89.69%,  dan  Logistic  Regression  mendapat  nilai  recall  terendah  jika  dibandingkan dengan ketiga model perhitungan lainya, dengan mendapatkan sekitar 88.02%. Meskipun begitu, nilai dari Logistic Regression masih bisa dibilang mampu mengidentifikasi nilai positif dengan baik.
Gambar 9. Perbandingan hasil F1 Score
Selanjutnya,  F1  Score,  yang  mana  nilai  ini  mencerminkan  keseimbangan  antara  presisi  dan  recall.  Pada  model perhitungan  Ensemble  Soft  Voting  memiliki  F1  Score  tertinggi,  yaitu  sekitar  91.47%,  hal  ini  menunjukkan keseimbangan  yang  baik  antara  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  positif  dengan  benar  dan mengidentifikasinya dengan baik. Kemudian disusul oleh algoritma SVM  yang  memiliki F1 Score dengan nilai sekitar 90.40%, diikuti oleh Logistic  Regression  dengan  mendapatkan  nilai  F1 Score sekitar 89.27%.  Decision Tree memiliki F1 Score terendah dibanding dengan tiga model perhitungan lainya, dengan mendapat nilai sekitar 87.78%, yang mana nilai ini juga tetap mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall.
Gambar 10. Perbandingan hasil akurasi
Terakhir, pada hasil evaluasi akurasi, yang mengukur seberapa baik model cocok dengan data secara keseluruhan. Hasilnya adalah  model perhitungan ensemble  soft  voting  memiliki  nilai  akurasi tertinggi,  dengan  mendapatkan nilai sebesar 91.53%, hal ini  menunjukkan kemampuannya dalam mengklasifikasikan data dengan benar secara keseluruhan, lebih baik jika dibandingkan dengan ketiga nilai model perhitungan lainya. Kemudian disusul SVM yang memiliki akurasi sekitar 90.17%, diikuti oleh Logistic Regression dengan hasil akurasinya sekitar 88.87%, dan terakhir Decision Tree mendapat nilai akurasi terendah dengan nilai sebesar 87.7%. Nilai akurasi dari decision tree memiliki selisih yang cukup jauh jika dibandingkan dengan model perhitungan esemble soft voting dengan perbedaan 3.83%
Singkatnya,  dalam  pengujian  algoritma  Decision  Tree,  Logistic  Regression,  dan  SVM,  ketiga  model menunjukkan  kinerja  yang  baik.  Decision  Tree  memiliki  akurasi  87.7%  dan  F1  Score  87.78%,  menandakan kemampuan klasifikasi yang baik. Logistic Regression mencapai  akurasi 88.87% dan F1 Score 89.27%, dengan presisi yang sangat tinggi. SVM juga mengesankan dengan akurasi 90.17% dan F1 Score 90.40%, menunjukkan kemampuan baik dalam mengklasifikasikan data. Namun, perpaduan ketiganya dengan Soft Voting menghasilkan performa  terbaik  dengan  akurasi  91.53%  dan  F1  Score  91.47%,  menunjukkan  bahwa  ensemble  model  dapat meningkatkan kinerja secara signifikan. Dari segi presisi, Logistic Regression memiliki unggulan, sementara SVM memiliki  kombinasi  baik  antara  presisi  dan  recall.  Keseluruhan,  Soft  Voting  memberikan  keseimbangan  yang optimal antara akurasi, presisi, dan recall.
Keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam  penggunaan  algoritma  Machine Learning  dalam  konteks  klasifikasi  data.  Hasil  evaluasi  model  machine  learning  memberikan  bukti  bahwa penggabungan model dengan ensemble  Soft Voting dapat menjadi solusi efektif untuk meningkatkan ketepatan klasifikasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856

## 4. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  algoritma  Machine  Learning,  seperti  Decision  Tree,  Logistic  Regression, dan  SVM,  memiliki  potensi  besar  dalam  mengatasi  permasalahan  klasifikasi  pada  dataset  ini.  Masing-masing model memberikan tingkat akurasi yang sangat baik, dengan SVM mencapai akurasi tertinggi pada 90.17%. Ini mengindikasikan  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  data  dengan  tepat.  Namun,  perlu  diperhatikan bahwa penggunaan ensemble model dengan Soft Voting menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 91.53%. Hal ini menunjukkan bahwa penggabungan berbagai model-machine learning dapat meningkatkan kinerja secara signifikan dan  mendukung kesimpulan bahwa ensemble  model dapat digunakan untuk meningkatkan ketepatan klasifikasi.  Penting  untuk  dicatat  bahwa  presisi  dan  recall  juga  memiliki  peran  penting  dalam  evaluasi  model. Logistic  Regression  menonjol  dalam  hal  presisi  dengan  90.55%,  sementara  SVM  menunjukkan  keseimbangan yang baik antara presisi dan recall dengan F1 Score 90.40%. Harapan ke depan dalam penelitian ini adalah untuk terus mengembangkan dan mengoptimalkan model ini serta menjalankan eksperimen lebih lanjut dengan berbagai teknik preprocessing dan tuning parameter. Selain itu, pemahaman yang lebih mendalam tentang fitur-fitur yang paling  berpengaruh  dalam  pengklasifikasian  juga  dapat  digali  untuk  meningkatkan  akurasi  model.  Selain  itu, penggunaan model ini dalam konteks nyata dapat memberikan pandangan berharga dalam mendukung keputusan dan pemecahan masalah di bidang pertanian Kabupaten Grobogan, memungkinkan pemangku kepentingan untuk mengambil  tindakan  yang  lebih  tepat  waktu  dan  efektif  dalam  mengelola  sumber  daya  pertanian.  Dengan pembaruan dan peningkatan yang berkelanjutan, model klasifikasi ini memiliki potensi besar untuk memberikan kontribusi yang berarti dalam mendukung sektor pertanian yang berkelanjutan dan efisien.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Yang pertama dan utama, penulis ingin berterimakasih kepada Allah SWT yang telah memberikan kelancarandan petunjuk dalam pembuatan jurnal. Selanjutnya penulis juga ingin memberikan berterimakasih kepada bapak dosen pembimbing,  Fikri  Budiman,  serta  teman-teman  saya,  Ridlo,  Yoga,  Khaliq,  yang  juga  memberikan  bantuan wawasan  dalam  jurnal  ini.  Tidak  lupa  terimakasih  juga  ditujukan  kepada  Band  Dewa19,  Avenged  Sevenfold, Queen, yang selalu memberikan suasana nyaman dengan lagu-lagunya.

## REFERENCES
[1]  S. I. Kusumaningrum, “Pemanfaatan Sektor Pertanian Sebagai Penunjang Pertumbuhan Perekonomian Indonesia,” Jurnal Transaksi, Vol. 11, No. 1, Hlm.80, 2019.
[2]  L.  Apriatin  Dan  L.  Kamelia,  “Pemanfaatan  Tanah  Subur  Melalui  Pendampingan  Budidaya  Sayuran  Secara  Organik,” Jurnal Abdimu : Pengabdian Kepada Masyarakat, Vol. 1, No. 2, Hlm. 39–47, 2021, Doi: 10.32627.
[3]  L.  Setiyani,  M.  Wahidin,  D.  Awaludin,  Dan  S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review,” Faktor Exacta, Vol. 13, No. 1, Hlm. 35, Jun 2020, Doi: 10.30998/Faktorexacta.V13i1.5548.
[4]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  Dan  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (Jtsi), Vol. 2, No. 2, Hlm. 100, 2021.
[5]  A.  R.  Wibowo  Dan  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining  Metode  Asosiasi  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Perusahaan Ritel,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, Vol. 10, No. 2, Hlm. 200–212, 2020.
[6]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, Dan I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image Dengan Algoritma Expectation Maximization (Studi Kasus: Pt. Pyridam Farma Tbk),” Jurikom (Jurnal Riset Komputer), Vol. 7, No. 2, Hlm. 214, Apr 2020, Doi: 10.30865/Jurikom.V7i2.2097.
[7]  A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, Dan W. Gata, “Analisis Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi,”  Jurnal  Teknoinfo,  Vol.  14,  No.  2,  Hlm.  115,  Jul  2020,  Doi: 10.33365/Jti.V14i2.679.
[8]  T.  Novika,  P.  Poningsih,  H.  Okprana,  A.  P.  Windarto,  Dan  H.  Siahaan,  “Penerapan  Data  Mining  Klasifikasi  Tingkat Pemahaman Siswa Pada Pelajaran Matematika,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 5, No. 1, Hlm. 9, Jan 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i1.2498.
[9]  K.  F.  Irnanda,  D.  Hartama,  Dan  A.  P.  Windarto,  “Analisa  Klasifikasi  C4.5  Terhadap  Faktor  Penyebab  Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 5, No. 1, Hlm. 327, Jan 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i1.2763.
[10] S. Sunardi, A. Fadlil, Dan N. M. P. Kusuma, “Comparing Data Mining Classification For Online Fraud Victim Profile In Indonesia,” Intensif: Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi, Vol. 7, No. 1, Hlm. 1–17, Feb 2023, Doi: 10.29407/Intensif.V7i1.18283.
[11] F.  Handayani  Dkk.,  “Komparasi  Support  Vector  Machine,  Logistic  Regression  Dan  Artificial  Neural  Network  Dalam Prediksi Penyakit Jantung”, Jepin (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), Vol. 7, No. 3, hlm. 329, Des 2021.
[12] N. Sulistiyowati Dan M. Jajuli, “Integrasi Naïve Bayes Dengan Teknik Sampling Smote Untuk Menangani Data Tidak Seimbang”, Jurnal Nuansa Informatika, Vol. 14, No. 1, Hlm. 34, 2020.
[13] A. Prayoga Permana, K. Ainiyah, Dan K. Fahmi Hayati Holle, “Analisis  Perbandingan Algoritma Decision Tree, Knn, Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kesuksesan Start-Up”, JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), Vol. 6, No. 3, Hlm. 178, 2021.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6856
[14] P. :  Amset,  I.  Batusangkar,  I.  B.  Press,  N.  Putu,  N.  Hendayanti,  Dan  M.  Nurhidayati,  “Regresi  Logistik  Biner  Dalam Penentuan Ketepatan Klasifikasi Tingkat Kedalaman Kemiskinan Provinsi-Provinsi Di Indonesia”, Sainstek : Jurnal Sains Dan Teknologi, Vol. 12, No. 02, Hlm. 63-70, 2020.
[15] O.  Bangun,  H.  Mawengkang,  Dan  S.  Efendi,  “Metode  Algoritma  Support  Vector  Machine  (Svm)  Linier  Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 6, No. 4, Hlm. 2006, Okt 2022, Doi: 10.30865/Mib.V6i4.4572.
[16] H. B. Kibria, M. Nahiduzzaman, M. O. F. Goni, M. Ahsan, Dan J. Haider, “An Ensemble Approach For The Prediction Of Diabetes Mellitus Using A Soft Voting Classifier With An Explainable Ai,” Sensors, Vol. 22, No. 19, Okt 2022, Doi: 10.3390/S22197268.
[17] F. Yulian Pamuji, V. Puspaning Ramadhan, Dan R. Artikel, “Jurnal Teknologi Dan Manajemen Informatika Komparasi Algoritma Random Forest Dan Decision Tree Untuk Memprediksi Keberhasilan Immunotheraphy Info Artikel Abstrak,” Vol. 7, No. 1, Hlm. 46–50, 2021.
[18] R.  Kartika,  S.  Adi,  Dan  A.  Murnomo,  “Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Untuk  Prediksi  Tingkat Kesuburan Tanah”, Edu Komputika Journal, Vol. 6, No. 1, Hlm. 8, 2019
[19] W.  Nugraha  Dan  R.  Sabaruddin,  “Teknik  Resampling  Untuk  Mengatasi  Ketidakseimbangan  Kelas  Pada  Klasifikasi Penyakit Diabetes Menggunakan C4.5, Random Forest, Dan Svm”, Vol. 20, No. 3, Hlm. 352-361, 2021.
[20] M. Ilham Aziz Dan A. Zainul Fanani, “Analisis Metode Ensemble Pada Klasifikasi Penyakit Jantung Berbasis Decision Tree”, Techno.COM, Vol. 7, No. 1, 2023, Doi: 10.30865/Mib.V7i1.5169.
[21] A.  Manconi,  G.  Armano,  M.  Gnocchi,  Dan  L.  Milanesi,  “A  Soft-Voting  Ensemble  Classifier  For  Detecting  Patients Affected By Covid-19,” Applied Sciences (Switzerland), Vol. 12, No. 15, Agu 2022, Doi: 10.3390/App12157554.