## KLASIFIKASI KUALITAS MUTU JAGUNG DENGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA DINAS PERTANIAN BOJONEGORO
Classification of corn quality using the decision tree method at the bojonegoro agriculture office
Moch. Lutfi 1)
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Yudharta Pasuruan Email: moch.lutfi@yudharta.ac.id

## ABSTRAK
Jagung merupakan sumber pangan di beberapa daerah di Indonesia, selain sebagai sumber pangan manusia jagung juga dapat sebagai bahan pakan ternak. Klasifikasi mutu kualitas jagung sangat diperlukan untuk menghasilkan hasil produksi yang berkualitas. Kualitas  mutu  jagung  ditentukan  oleh attribut varietas,  panjang,  bentuk  ,  warna,  rasa, teknik, musim, hama, PH dan mutu yang digunakan sebagai proses klasifikasi kualitas mutu dengan algoritma decision tree . Hasil penelitian dibandingkan dengan tiga kriteria decision  tree yaitu gain  ratio , information  gain dan gini  index .  Hasil  akurasi menunjukkan bahwa nilai kriteria tertinggi sebesar 72,76%  pada kriteria gini index dan nilai terendah pada kriteria gain ratio sebesar 60,67%. Kata Kunci: klasifikasi kualitas, mutu jagung, metode decision tree

## ABSTRACT
Corn is a food source in several regions in  Indonesia, in addition to being a hu- man food source, corn can also be used as animal feed ingredients. Quality classifica- tion of corn is needed to produce quality products. The quality of corn quality is deter- mined by the attributes of varietas, lengths, shapes, colors, flavors, techniques, seasons, pests,  PH  and  the  quality  used  as  a  classification  process  of  quality  using  a  decision tree algorithm. The results of the study were compared with three decision tree criteria namely  gain  ratio,  information  gain  and  Gini  index.  Accuracy  results  show  that  the highest criterion value is 72.76% in the Gini index criterion and the lowest value is the criterion gain ratio of 60.67%.
Keywords: corn quality, decision tree method, quality classification

## PENDAHULUAN
Jagung  merupakan  sumber  pangan di  beberapa  daerah  di  Indonesia,  selain sebagai  sumber  pangan  manusia  jagung juga  dapat  sebagai  bahan  pakan  ternak (Safuan  &  Hadini,  2012;  Siregar  & Nugraha,  2018).  Untuk  meningkatkan produktivitas  jagung,  hal  yang  harus
diperhatikan adalah meningkatkan produktivitas  mutu  kualitas  produksi jagung tersebut.
Namun  kenyataannya  sampai  saat ini yang menjadi permasalahan adalah ku- rangnya  kualitas  mutu  produksi  jagung. Tingginya  kerusakan  biji  jagung  di akibatkan  oleh  kurang  baiknya  dalam
e-ISSN: 2599-3003
proses  penanganan  (Firmansyah  dkk., 2007).
selama  ini  evaluasi  kualitas  biji jagung  dalam  proses  pengklasiﬁkasian masih  dilakukan  dengan  cara  manual melalui  pengamatan  secara  langsung. Evaluasi  mutu  jagung  dengan  cara pengamatan  secara  langsung  memiliki beberapa kelemahan, antara lain membutuhkan  proses  waktu  yang  lama sehingga hasil dari proses klasifikasi mutu jagung  tidak  konsisten  (Fitriani  dkk., 2017;  Kusumaningtyas  &  Asmara,  2016). Ketidak konsistenan ini disebabkan keterbatasan  visual  manusia,  kelelahan dan  adanya  perbedaan  persepsi  tentang kualitas  oleh  masing-masing  pengamat (Bustomi & Dzulfikar, 2014).
Klasifikasi merupakan proses pembelajaran  secara  terbimbing  melalui training set  berdasarkan  data  histori (Prabowo dkk., 2018; Yaumi, 2017). Pada penelitian  ini  digunakan Training set dengan  menggunakan  metode decision tree pada  dataset  kualitas  mutu  produksi jagung  pada  dinas  pertanian  kabupaten Bojonegoro.
Decision tree merupakan algoritma  yang  digunakan  untuk  proses klasifikasi  maupun  prediksi  melalui  tahap pembentukan  pohon  keputusan.  Pohon keputusan  digunakan  untuk  prosedur
penalaran  untuk  mendapatkan  jawaban dari  serbuah  masalah  (Prasetyo,  2014). Quinlan  (1986)  memperkenalkan  dalam ID3  induksi decision  tree hanya  bisa dilakukan pada fitur yang bertipe kategorikal, sedangkan tipe numerik tidak dapat digunakan. Namun quinlan melakukan perbaikan metode ID3 menjadi C4.5  yang  dapat  menangani  fitur  tipe numerik,  melakukan  pemotongan,  dan penurunan rule  set .    Algoritma  C4.5  juga dapat  menggunakan  kriteria gain dalam menentukan  fitur  untuk  pemecahan node dari akar.
Dalam  penelitian  ini  digunakan metode decision  tree untuk  menentukan kualitas  mutu  produksi  jagung  dan melakuan  perbandingan  akurasi  pada kriteria gain  ratio , gini  indeks, dan infomation gain .

## METODE PELAKSANAAN
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif. Metode kuantitatif bertujuan  untuk  mencapai  pemahaman tentang  bagaimana  sesuatu  dikonstruksi, bagaimana dibangun, atau bagaimana cara kerjanya (Berndtsson dkk., 2007). Penelitian  kuantitatif  pada  umumnya ditekankan oleh hipotesis, yang berdasarkan  rumus  dan  diuji  secara bertahap, dengan tujuan untuk
menunjukkan  bahwa  hipotesisnya  benar atau  salah.  Oleh  karena  itu,  salah  satu upaya  untuk  membenarkan  hipotesis,  jika hipotesis  tahan  uji,  maka  akan  dianggap benar  sebalikan  jika  hipotesisnya  di  uji tidak  tahan  maka  dianggap  salah.  Aspek pendekatan kuantitatif adalah untuk menekankan
bahwa pengukuran merupakan inti dasarnya karena memberikan  hubungan  antara  observasi dan  model,  teori,  maupun  hipotesis (Hamdi  &  Bahruddin,  2015).  Hasil  dari penelitian  dan  metode  kuantitatif  adalah mengembangkan model, teori, dan hipotesis yang berkaitan dengan fenomena alam.
Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah model dari eksperimen. Pada penelitian hasil eksperimen  mencakup  investigasi  antara hubungan sebab-akibat menggunakan pengujian  yang dikontrol  oleh diri sendiri (Dawson,  2009).  Sering  kali  penelitian semi  eksperimental  mendapatkan  kendala pada  tidak  cukupnya  akses  terhadap sampel,  masalah  etika  dan  sebagainya. Eksperimen  biasanya  dilakukan  dalam pengembangan,  evaluasi  dan  pemecahan masalah  proyek.  Karena  penelitian  yang diakui  harus  mengikuti  tahap  prosedur (Dawson, 2009), maka pada penelitian ini dilakukan  dengan  mengikuti  tahapan seperti Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan tahap-tahap
pada Gambar 1. sebagai berikut ini:
1. Pengumpulan data
Pengumpulan  data  bukan  hanya
sekedar  melihat  dan  mengambil  data sampel, tetapi harus mampu mendeskripsikan data yang ada, dan harus memiliki kontribusi
terhadap
Pengumpulan data Mutu produksi jagung Pengolahan data awal Metode yang diusulkan
Eksperimen dan pengujian metode
Validasi dan Evaluasi hasil
e-ISSN: 2599-3003
pengetahuan. Data tersebut dapat
memberikan penjelasan, hubungan, perbandingan, prediksi, estimasi, generalisasi, dan teori (Dawson, 2009).

## 2. Pengolahan awal data
Data  yang  sudah  dikumpulkan diolah menggunakan algoritma softcomputing untuk  mengurangi  data yang  tidak  relevan,  atau  data  dengan atribut yang hilang.
3. Metode yang diusulkan
Untuk  menggambarkan  alur  metode yang  diusulkan  dan  menjelaskan  cara kerja  metode  yang  diusulkan  maka gambaran  penelitian  ini  digambarkan secara  skematik  dan  disertai  dengan rumus  dan  penghitungan.  Sedangkan metode diusulkan akan dibentuk dari data awal  yang  sudah  proses,  dan  hasil pengolahan  metode  akan  diukur  dengan metode yang digunakan.
4. Eksperimen dan pengujian metode
Menjabarkan bagaimana eksperimen yang  dilakukan  hingga  terbentuknya metode, serta menjelaskan cara
mengujinya.
5. Validasi dan Evaluasi hasil Validasi
dilakukan dengan mengukur hasil klasifikasi maupun prediksi  dibandingkan  dengan  data  awal. Evaluasi hasil dilakukan dengan mengamati  hasil  klasifikasi  maupun
prediksi  menggunakan  algoritma soft- computing .  Pengukuran  kinerja  dilakukan dengan  membandingkan  nilai accuracy dan  dibuatkan  diagram  untuk  mengetahui signifikasi  perbedaan  kinerja  metode, sehingga hasil klasifikasi maupun prediksi dari  masing-masing  algoritma  dapat diketahui hasil yang lebih akurat.
Tahapan algoritma decision tree
Tahapan membangun pohon
keputusan adalah sebagai berikut:
a. Siapkan dataset produksi jagung
b. Pilih atribut sebagai akar.
c. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
d. Bagi kasus pada cabang.
e. Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang sampai  semua  kasus  pada  cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  memilih  atribut  yang  akan digunakan  sebagai  akar,  didasarkan  pada nilai gain tertinggi  dari  atribut  tersebut. Untuk  mendapatkan  nilai gain ,  terlebih dahulu harus di tentukan nilai Entropinya:

## Entropi
Untuk
mendapatkan nilai Information gain dan gain Ratio , terlebih dahulu  kita  harus  menghitung  nilai Entropy (Madadipouya, 2015).

## ∑
Keterangan:
S  =  himpunan (dataset) kasus K  =  banyaknya partisi S Pj  =  probabilitas  yang  di  dapat  dari  sum (ya) dibagi total kasus.
Sementara  untuk  perhitungan  nilai gain digunakan.

## Information gain
Setelah  mendapatkan  nilai Entropy langkah  selanjutnya  adalah  perhitungan nilai Information  gain dari  suatu  atribut (Madadipouya, 2015) .

## ∑
Keterangan:
S =  himpunan kasus
A  =  atribut K  =  jumlah partisi atribut A |Si|  =  jumlah kasus pada partisi ke-i |S|  =  jumlah kasus dalam S
Gain ratio
Untuk  melakukan  perhitungan gain Ratio  terlebih  dahulu  menghitung  nilai Split Information (Madadipouya, 2015).

## ∑
Keterangan:
A  merupakan  pecahan  hasil  dari  c yang  di  sebit  si  sampai  dengan  sc  yang memiliki nilai banyak dengan menyatakan rumus gain ratio .
Gini index :
∑
Keterangan :
K  =  atribut C  =  Jumlah variabel Y Pk  =  Proporsi  jumlah  kelas  atribut  K terhadap jumlah kelas C. Penerapan  algoritma Decision  tree sebagai klasifikasi mutu produksi tanaman jagung ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 2. Model penelitian yang diusulkan
Dataset; dinas pertanian bojonegoro
Validasi; 10 Flod Cross Validation Model
Decition Tree:
1. gain ratio
2. information gain 3. gini index
Training Data Testing Data
Evaluasi confusion matrix
Tahapan  metode  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Penerapan Metode Decision tree
2. Validasi  menggunakan k-fold  cross validation
3. Evaluasi menggunakan Confusion Matrix
Evaluasi dengan confution matrix
Evaluasi  menggunakan Confusion
Matrix menghasilkan  nilai  akurasi, presisi, recall .  Akurasi  pada  klasifikasi merupakan  evaluasi  hasil  ketepatan  data secara  benar  setelah  dilakukan  pengujian terhadap  metode  yang  digunakan . Precision atau confidence merupakan jumlah  kasus  yang  diprediksi  negatif maupun  positif. Recall atau sensitivity merupakan  jumlah  kasus  positif  yang sebenarnya  diprediksi  positif  secara  benar (Andriani, 2013; Berndtsson dkk., 2007).
Tabel 1. Confusion matrix Actual Predicted - + - True negative False positive
+ False negative True positive
positive merupakan  jumlah record
positif  pada  dataset  klasifikasi  maupun prediksi true positive. negative merupakan jumlah record  negative pada dataset klasifikasi maupun prediksi true  negative.
False  positive merupakan  jumlah record positive pada  dataset  klasifikasi  maupun
prediksi positive . False negative merupakan  jumlah record  positive pada dataset klasifikasi maupun prediksi negative.
Berikut adalah persamaan rumus confusion matrix :
1. Akurasi (Acc): jumlah prediksi yang benar, Persamaan di bawah adalah persamaan akurasi.
2. Sensitivity : membandingkan jumlah tp terhadap tupel yang positif. Persamaan  di bawah adalah
persamaan sensitivity .
3. Specificity :   membandingkan   jumlah tn   terhadap   tupel   yang   negative. Persamaan di bawah adalah
persamaan specificity .
4. Positive   predictive   value :   jumlah kasus   dengan   hasil   diagnosis positif.  Persamaan di bawah adalah persamaan positive predictive value .
5. Negative  Predictive  Value :  jumlah kasus  dengan  hasil  diagnosis
negative .
Persamaan di bawah adalah persamaan negative predictive value .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengumpulan data
Data  dalam  penelitian  ini  adalah data  tanaman  jagung  yang  diperoleh  dari database dinas pertanian Kabupaten Bojonegoro.  Dataset  ini  terdiri  dari  4961 data dengan 10 atribut, yaitu :
1. Varietas sebagai regular attribute .
2. Panjang sebagai regular attribute .
3. Bentuk sebagai regular attribute .
4. Warna sebagai regular attribute .
5. Rasa sebagai regular attribute .
6. Teknik sebagai regular attribute .
7. Musim sebagai regular attribute .
8. Hama sebagai regular attribute .
9. PH sebagai regular attribute .
10. Mutu sebagai label
Tabel 2. Perbandingan akurasi decision tree C4.5 ID3 CART gain raiso information gain gini index 69.67 72.39 72.76 Setelah dilakukan pengukuran
terhadap kriteria tahap selanjutnya dilakukan  proses  membandingkan  akurasi dari masing-masing kriteria yang digunakan.
Gambar 3. grafik perbandingan akurasi decision tree
Dari  grafik  perbandingan  diatas penggunaan  kriteria  dari gain  ratio, information  gain  , dan gini  index pada decision  tree menunjukkan  perbedaan yang  signifikan, gini  index menunjukkan tingkat  akurasi  yang  tertinggi,  sedangkan akurasi terendah pada kriteria gain ratio.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  dari  ketiga  kriteria yang  sudah  diimplementasikan  pada decision tree yaitu gain ratio , information gain dan gini  index .  Hasil  akurasi menunjukkan bahwa nilai kriteria tertinggi
69.6 7 72.3 9 72.76 GAIN RAISO INFORMATION GAIN
GINI INDEX
C4.5 ID3 CART DECISION TREE P E R B A N D I N G A N  A K U R A S I Pengumpulan data Pengolahan awal data

## Evaluasi hasil

## Decition Tree
sebesar  72,76%    pada  kriteria gini  index dan nilai terendah pada kriteria gain ratio sebesar 60,67%.

## DAFTAR PUSTAKA
Andriani,  A.  (2013).  Sistem  pendukung keputusan  berbasis  decision  tree dalam  pemberian  beasiswa  studi kasus:  Amik  BSI  Yogyakarta. Seminar  Nasional  Teknologi  In- formasi  Dan  Komunikasi , 2013 , 163–168.
Berndtsson,  M.,  Hansson,  J.,  Olsson,  B., &  Lundell,  B.  (2007). Thesis  pro- jects: A guide for students in com- puter science and information sys- tems . Springer Science & Business Media.
Bustomi,  M.  A.,  &  Dzulfikar,  A.  Z.
(2014).  Analisis  distribusi  inten- sitas  RGB  citra  digital  untuk  klas- ifikasi kualitas biji jagung menggunakan  jaringan  syaraf  tiru- an. Jurnal Fisika dan Aplikasinya , 10 (3), 127–132.
Dawson,  C.  W.  (2009). Projects  in  com- puting and information  systems: A student’s  guide .  Pearson  Prentice Hall.
Firmansyah,  I.  U.,  Aqil,  M.,  &  Sinuseng,
Y. (2007). Penanganan pascapanen  jagung .  Puslitbang Tanaman  Pangan,  Badan  Litbang Pertanian.
Fitriani, D., Hasbullah, R., & Rachmat, R.
(2017).  Penentuan  prioritas  sarana pascapanen jagung untuk menurunkan kehilangan hasil dengan  metode  Analytical  Hierar- chy Process (AHP). Jurnal
Penelitian  Pascapanen  Pertanian ,
12 (2), 60–69.
Hamdi,  A.  S.,  &  Bahruddin,  E.  (2015).
Metode  penelitian  kuantitatif  ap- likasi  dalam  pendidikan .  Deepub- lish.
Kusumaningtyas,  S.,  &  Asmara,  R.  A.
(2016).  Identifikasi  Kematangan
Buah  Tomat  Berdasarkan  Warna Menggunakan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan  (JST). Jurnal  In- formatika Polinema , 2 (2), 72–72.
Madadipouya,  K.  (2015).  A  new  decision tree  method  for  data  mining  in medicine. Advanced  Computation- al  Intelligence:  An  International Journal (ACII) , 2 (3).
Prabowo,  R.  Y.,  Rahmadwati,  R.,  & Mudjirahardjo,  P.  (2018).  Klasifi- kasi  kandungan  nitrogen  berdasar- kan warna daun melalui color clus- tering menggunakan metode fuzzy c-means dan hybrid PSO k-means. Jurnal EECCIS , 12 (1), 1–8. Prasetyo,  E.  (2014). Data  mining  men- golah  data  menjadi  informasi menggunakan  matlab .  Andi  Off- set.
Quinlan,  J.  R.  (1986).  Induction  of  deci- sion  trees. Machine  Learning ,
1 (1),
81–106. https://doi.org/10.1023/A:1022643 204877 Safuan, L. O., & Hadini, H. (2012). Klas-
ifikasi  genotip  jagung  lokal  asal kabupaten wakatobi dan kabupaten bombana  berdasarkan  karakter  fe- notipnya. J.  Agroteknos , 2 (3),
126–133.
Siregar,  G.,  &  Nugraha,  S.  (2018).
Perkembangan  produksi  dan  kon- sumsi jagung di provinsi Sumatera
Utara. Journal  Agribusiness  Sci- ences (JASC) , 1 (01).
http://jurnal.umsu.ac.id/index.php/ JASc/article/view/1542
Yaumi, M. (2017). Prinsip-prinsip  desain pembelajaran: Disesuaikan
dengan  kurikulum  2013  edisi
Kedua (2 ed.). Kencana.