Pemetaan dan Klasifikasi Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Tanaman Menggunakan Metode Naïve Bayes di Desa Cukilan
Yubal Nugroho Paseneke 1) , Adi Nugroho 2) 1,2) Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Dr. O. Notohamidjojo No.1 - 10, Blotongan, Kec. Sidorejo, Kota Salatiga 50715 Email: 1) 672015206@student.uksw.edu, 2) adi.nugroho@uksw.edu Riwayat artikel: Received: 10-06-2022 Revised: 23-07-2022 Accepted: 24-07-2022

## Abstract
Cukilan Village is one of the villages in the Suruh sub-district, Semarang Regency, Central Java. Almost all of the villagers in Cukilan Village work as farmers. Agriculture can generally be done anywhere, but the problem is how to increase and maintain production. For this reason, a classification system is needed to determine the suitability of soil types to plant species. Classification is carried out using the Naive Bayes method. After doing the calculations, it was found that the soil types of brown andosol, brown latosol, and reddish brown latosol have the highest suitability. In contrast, the dark brown Mediterranean has the lowest suitability. The classification results are then compared to the production results. Sweet potato plants have 100% suitability for all types of soil, but their production is not optimal. It was found that there are still many factors needed in the process of plant development, such as temperature, pH, fertilization, etc. Therefore, other calculation attributes are required to get maximum results, k. Then the mapping is carried out using a Geographic Information System (GIS), which visualizes agricultural land, drainage routes, and transportation routes.
Keywords: classification, Naive Bayes, geographic information system, soil type, plant type

## Abstrak
Desa Cukilan adalah salah satu desa di Kecamatan Suruh, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah. Hampir seluruh penduduk Desa Cukilan bekerja sebagai petani. Pertanian umumnya dapat dilakukan di mana saja, namun yang menjadi masalah adalah bagaimana meningkatkan dan mempertahankan hasil produksi. Untuk itu dibutuhkan sistem klasifikasi yang dapat menentukan kesesuaian jenis tanah terhadap jenis tanaman. Klasifikasi yang dilakukan menggunakan metode Naive Bayes . Setelah melakukan perhitungan ditemukan bahwa jenis tanah andosol coklat, latosol coklat, dan latosol coklat kemerahan memiliki kesesuaian tertinggi, sedangkan mediteran coklat tua memiliki kesesuaian terendah. Hasil klasifikasi kemudian dibandingkan terhadap hasil produksi. Tanaman ubi memiliki kesesuaian 100% terhadap semua jenis tanah, namun hasil produksinya belum maksimal. Masih banyak faktor yang dibutuhkan dalam proses perkembangan tanaman seperti suhu, pH , pemupukan, dan sebagainya. Oleh karena itu, dibutuhkan atribut perhitungan lain untuk mendapatkan hasil yang maksimal, kemudian pemetaan menggunakan Sistem
Informasi Geografis (SIG) yang menghasilkan visualisasi lahan pertanian, jalur drainase , serta jalur transportasi.
Kata kunci: klasifikasi, Naive Bayes , sistem informasi geografis, jenis tanah, jenis tanaman

## Pendahuluan
Berdasarkan data katalog Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Semarang tahun 2020, Desa Cukilan merupakan salah satu desa di Kecamatan Suruh dengan luas 6,21 km 2 dengan luas lahan pertanian 4,26 km 2 dan jumlah penduduk sebanyak 5.536 jiwa [1]. Sebagian besar mata pencaharian warga desa Cukilan adalah petani. Dalam bertani tentunya terdapat beberapa hal dasar yang harus diperhatikan seperti lokasi atau lahan yang tersedia, ketersediaan air, jenis tanah, serta jenis tanaman yang sesuai [2]. Dalam diskusi bersama petani di Desa Cukilan, ditemukan bahwa petani ingin meningkatkan hasil produksi dan melakukan proses ekspor terhadap hasil produksi, karena hasil produksi berpengaruh positif terhadap volume ekspor [3]. Terdapat sebuah masalah yang dialami petani di Desa Cukilan yaitu kurangnya pengetahuan dalam pemilihan lahan yang memiliki kesesuaian terhadap jenis tanaman yang akan ditanam. Pemilihan lahan tentunya mempengaruhi hasil produksi [4].
Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah metode Naïve Bayes dapat digunakan sebagai sistem klasifikasi kesesuaian jenis tanah terhadap jenis tanaman. Penelitian ini juga bertujuan membuat sistem pemetaan awal wilayah pertanian, yang meliputi batas wilayah pertanian, jalur drainase yang tersedia, dan jalur transportasi di Desa Cukilan. Metode Naïve Bayes dipilih sebagai metode penghitungan dikarenakan metode ini menghitung probabilitas menggunakan data masa lalu dan hanya membutuhkan data latih yang kecil [5]. Sesuai dengan data penelitian yang digunakan yaitu data klasifikasi kesesuaian jenis tanah terhadap tanaman, maka data hasil produksi beberapa tahun sebelumnya digunakan sebagai nilai perbandingan untuk mengetahui tingkat kesesuaian jenis tanah terhadap jenis tanaman yang terdapat di Desa Cukilan. Pemetaan dilakukan dengan Geographic Information Sytem (GIS) pada aplikasi Open Source yaitu QuantumGIS (QGIS). Aplikasi ini memberikan output berupa visualisasi peta sesuai koordinat yang didapatkan. Dalam GIS, pemetaan wilayah dapat dilakukan dengan beberapa jenis geometrI antara lain polygon , line , dan point [6]. Penelitian ini dilakukan sebagai langkah awal dalam proyek “Cukilan Smart Village ”, sehingga perhitungan klasifikasi kesesuaian merupakan tahap pengujian apakah metode Naïve Bayes dapat digunakan sebagai metode penghitungnya. Pemetaan yang dilakukan juga merupakan pemetaan awal, yang meliputi pemetaan batas wilayah lahan pertanian, pemetaan jalur drainase, dan pemetaan jalur transportasi.

## Kajian Pustaka
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh Pratama, dkk. yang membahas tentang penerapan Naïve Bayes untuk kesesuaian lahan tanaman. Dari penelitian tersebut dijelaskan bahwa salah satu faktor yang mempengaruhi produksi tanaman pangan adalah kesesuaian antara lahan tanaman dan tanaman itu sendiri, yaitu unsur hara, pH tanah, dan material organik yang terkandung pada lahan tanam. Metode Naïve Bayes digunakan untuk melakukan evaluasi dan klasifikasi lahan tanaman. Metode klasifikasi ini dapat membantu petani dalam mengambil dalam keputusan pemilihan lahan tanaman yang sesuai [2]. Berbeda dari penelitian tersebut, yang mengimplementasikan hasil klasifikasi ke dalam bentuk tabel data, dalam penelitian ini hasil klasifikasi diimplementasikan ke dalam SIG yang kemudian menghasilkan sistem pemetaan kesesuaian lahan. Luaran dari penelitian ini adalah sebuah peta lahan pertanian yang berisi data jenis tanah yang terdapat pada lahan pertanian serta tingkat kesesuaiannya terhadap jenis tanaman yang atau akan ditanam.
Metode klasifikasi Naïve Bayes juga digunakan dalam penelitian lainnya oleh Imanda, dkk. untuk kesesuaian lahan tanaman jagung. Hasil metode klasifikasi Naïve Bayes berupa rekomendasi yang digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam melakukan pengambilan keputusan saat menentukan pemilihan lahan tanaman yang sesuai [7]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Zulfikar dan Fahmi. Penelitian ini menerapkan metode Naïve Bayes dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan kualitas bibit padi unggul. Analisis dan pengujian kualitas bibit padi dilakukan menggunakan klasifikasi Bayes . Naïve Bayes didefinisikan sebagai klasifikasi probabilitas dan statistik yang melakukan prediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman atau data sample yang didapatkan di masa lalu [8].
Pada dua penelitian sebelumnya dilakukan klasifikasi kesesuaian jenis tanah terhadap masing-masing jenis tanaman yaitu jagung dan padi. Berbeda dengan penelitian tersebut, dalam penelitian ini digunakan lebih banyak data jenis tanaman yaitu padi, jagung, ubi jalar, kentang, kopi, coklat, kelapa, karet, cengkeh dan teh. Data jenis tanaman tersebut dijadikan bahan perhitungan dalam melakukan klasifikasi kesesuaian jenis tanah.
Dalam Petunjuk Teknis Klasifikasi Tanah Nasional yang ditulis oleh Subardja, dkk. dikemukakan bahwa tiap jenis tanah memiliki perbedaan dalam hal potensi dan kendala. Klasifikasi jenis tanah yang benar perlu dilakukan sebelum dilakukan proses penanaman. Klasifikasi dilakukan agar lahan tanam dapat digunakan sesuai dengan kriteria tanaman yang akan ditanam dan mendapatkan hasil produksi yang maksimal [9].
Penelitian yang dilakukan oleh Utami tentang penentuan tingkat kesuburan tanah dengan Naïve Bayes menyebutkan bahwa penjenisan tanah dibagi menjadi dua atribut kelayakan, yakni atribut tanah subur dan tanah tidak subur. Adapun
kriteria jenis tanah dibagi menjadi tujuh jenis tanah yaitu regosol , latosol , organosol , aluvium atau alluvial , podzol , laterit , dan litosol [10].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Ambarita tentang SIG potensi tanaman pangan. SIG adalah cara yang tepat untuk mengetahui dan memberikan informasi lokasi tentang potensi tanaman dan jenis tanah [11]. Astrini dan Oswald mengemukakan bahwa QGIS adalah sebuah perangkat lunak yang dapat memasukkan, menyimpan, memperbaiki, memperbaharui, mengelola, memanipulasi, mengintegrasikan, menganalisa dan menampilkan data dalam suatu informasi dengan basis geografis [12].
Berdasarkan penelitian-penelitan yang telah dilakukan sebelumnya maka akan dilakukan penelitian tentang klasifikasi kesesuaian jenis tanah terhadap tanaman di Desa Cukilan menggunakan metode Naïve Bayes dan pemetaan wilayah lahan pertanian dengan SIG menggunakan aplikasi QGIS. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah sistem klasifikasi kesesuaian yang dapat digunakan sebagai acuan pemilihan lahan pertanian sehingga dapat membantu mengoptimalkan hasil produksi warga Desa Cukilan. Dengan adanya pemetaan yang juga sedang dikembangkan, maka jalur drainase dan jalur transportasi dapat diketahui lebih detail secara visual dalam membantu proses pertanian.

## Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif. Klasifikasi kesesuaian jenis tanah terhadap jenis tanaman dihitung menggunakan Naïve Bayes yaitu dengan menghitung probabilitas kesesuaian jenis tanah terhadap jenis tanaman [13]. Tahapan awal yang dilakukan adalah mengidentifikasi masalah yang terjadi dalam proses pertanian di Desa Cukilan, lalu dilanjutkan dengan melakukan studi literatur tentang bagaimana penelitian akan dilakukan, serta mengetahui alat dan metode apa yang akan digunakan dalam penelitian. Setelah melakukan studi literatur, dilakukan pengumpulan data. Data yang dikumpulkan antara lain data wilayah Desa Cukilan, data jenis tanah dan tanaman yang terdapat di Desa Cukilan. Data wilayah Desa Cukilan didapatkan dengan dua cara yaitu melalui Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Semarang dan melakukan survei lapangan secara langsung. Survei lapangan dilakukan untuk memperbaiki ataupun menambahkan beberapa titik-titik pemetaan yang telah didapatkan dari BPS Kabupaten Semarang. Untuk pengumpulan data jenis tanah dan tanaman, data didapatkan melalui Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Semarang [14]. Terdapat satu masalah dalam pengumpulan jenis tanah yaitu belum tersedianya data jenis tanah serta persebarannya di Desa Cukilan secara khusus, sehingga jenis tanah yang digunakan sebagai sampel penelitian ini adalah jenis tanah keseluruhan yang terdapat di Kecamatan Suruh.
Bersumber dari data BPS Kabupaten Semarang, Desa Cukilan memiliki luas wilayah terbesar kedua [1] dan jenis tanaman serta hasil produksi setiap desa
memiliki kesamaan dalam hal jenis [14]. Oleh karena itu jenis tanah yang diuji dalam penelitian ini diharapkan tidak berbeda jauh dari jenis tanah yang terdapat di wilayah pertanian Desa Cukilan secara khusus. Pengumpulan data hasil produksi juga dilakukan melalui BPS Kabupaten Semarang [1] yang akan digunakan sebagai pembanding hasil klasifikasi kesesuaian jenis tanah dan tanaman terhadap hasil produksinya. Setelah melakukan pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah melakukan pemetaan wilayah pertanian Desa Cukilan, melakukan klasifikasi kesesuaian jenis tanah dan tanaman, lalu mencari perbandingan terhadap data hasil produksi, dan melakukan perancangan pemetaan awal wilayah pertanian di Desa Cukilan. Alur tahap penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Tahapan Penelitian
Alur klasifikasi dari metode Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
1. Pembacaan data training .
2. Penghitungan jumlah dan probabilitas data. Jika data bersifat numerik, maka:
a. Mencari nilai mean atau rata-rata dan standar deviasi dari data numerik masing-masing parameter, dimana untuk menghitung rata-rata dapat digunakan persamaan (1), sedangkan untuk mencari standar deviasi menggunakan persamaan (2).
𝜇 ∑ (1)
𝜎 ∑ (2)
Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Perancangan sistem pemetaaan lahan pertanian Batas wilayah desa Tanah dan tanaman Klasifikasi Klasifikasi Produksi Pemetaan Data Survei
b. Mencari nilai probabilistik dengan menghitung jumlah data sesuai kategori yang sama dibagi jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai dalam bentuk tabel mean , standar deviasi dan probabilitas
Alur dari metode klasifikasi Naïve Bayes terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2 Skema Alur Metode Naïve Bayes [15]

## Hasil dan Pembahasan

## 1. Klasifikasi Jenis Tanah Terhadap Tanaman
Sebelum membuat tabel klasifikasi kesesuaian, dibutuhkan data jenis tanah dan jenis tanaman yang terdapat di Desa Cukilan. Data didapatkan melalui Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Semarang. Data jenis tanah dan jenis tanaman yang terdapat di Kecamatan Suruh dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2. Data jenis tanah dan tanaman serta kesesuaiannya dapat dilihat pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Setelah didapatkan data kesesuaian jenis tanah terhadap tanaman, kemudian dihitung probabilitas kesesuaian jenis tanah terhadap tanaman yang menggunakan persamaan (3). Hasil probabilitas kesesuaian dapat dilihat pada Tabel 5.
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑎𝑛𝑎ℎ
(3)
Start Baca data training Apakah data numerik? Standar deviasi tiap parameter Solusi Mean tiap parameter Tabel Probabilitas Tabel mean dan standar Jumlah data probabilitas Stop Ya Tidak
205 Tabel 1 Jenis Tanah di Kecamatan Suruh [14] Jenis Tanah Kecamatan Suruh Aluvial coklat tua No Regosol kelabu Yes Regosol kelabu dan grumosol kelabu tua Yes Andosol coklat No Andosol coklat dan latosol coklat kemerahan No Andosol kelabu tua dan litosol No Mediteran coklat tua Yes Grumosol No Latosol coklat Yes Latosol coklat tua dan kemerahan Yes Latosol merah kekuningan, latosol coklat tua dan litosol No Latosol coklat kemerahan Yes Tabel 2 Jenis Tanaman di Kecamatan Suruh[14] Tanaman Pangan Tanaman Perkebunan Padi (Oryza sativa) Kelapa (Cocos nucifera L.) Ubi Jalar (Ipomoea batatas) Kopi (Coffea robusta & Arabica) Kentang (Solanum) Karet (Hevea brasiliensis) Jagung (Zea mays) Coklat (Theobroma cacao) Cengkeh (Syzigium aromaticum) Teh (Camelia sinensis) Tabel 3 Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Jenis Tanaman Pangan [14] Jenis tanah Tanaman Pangan Padi Ubi jalar Kentang Jagung Regosol kelabu No Yes  No  No Regosol kelabu dan grumosol kelabu tua No Yes  No  Yes Mediteran coklat tua No Yes  No  No Latosol coklat Yes Yes  No  Yes Latosol coklat tua dan kemerahan Yes Yes  No  Yes Latosol coklat kemerahan Yes Yes  No  Yes Tabel 4 Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Jenis Tanaman Perkebunan [14] Jenis tanah Tanaman Perkebunan Kelapa Kopi Karet Coklat Cengkeh Teh Regosol kelabu No No No Yes  No  Yes Regosol kelabu dan grumosol kelabu tua No No No Yes  No  Yes Mediteran coklat tua No Yes No  No  No  No Latosol coklat Yes Yes No  Yes  Yes  Yes Latosol coklat tua dan kemerahan Yes Yes No  Yes  Yes  Yes Latosol coklat kemerahan Yes Yes No  Yes  Yes  Yes
Tabel 5 Hasil Probabilitas Kesesuaian Jenis Tanah Jenis Tanah Probabilitas Kesesuaian* Regosol kelabu 0,3 Regosol kelabu dan grumosol kelabu tua 0,4 Mediteran coklat tua 0,1 Latosol coklat 0,9 Latosol coklat tua dan kemerahan 0,9 Latosol coklat kemerahan 0,9
*nilai terkecil = 0, nilai tertinggi = 1
Dari hasil probabilitas kesesuaian dapat diketahui jenis tanah paling subur atau dapat dikelola dengan baik dalam proses pertanian di Desa Cukilan adalah jenis tanah latosol coklat, latosol coklat tua kemerahan, dan latosol coklat kemerahan dengan tingkat probabilitas kesesuaian terhadap jenis tanaman yang diuji sebesar 0.9. Tanah paling tidak subur atau belum cukup dimanfaatkan adalah mediteran coklat tua dengan hasil probabilitas kesesuaian sebesar 0.1.
Proses dilanjutkan dengan menghitung probabilitas kesesuaian jenis tanaman terhadap jenis tanah. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6. Dari hasil perhitungan probabilitas kesesuaian tanaman dapat dilihat bahwa jenis tanaman paling sesuai atau dapat ditanam pada setiap lahan pertanian di Desa Cukilan adalah tanaman ubi jalar, sedangkan tanaman kentang dan karet mendapatkan kemungkinan terkecil atau hingga tidak dapat dibudidayakan pada lahan pertanian di Desa Cukilan.
Tabel 6 Hasil Probabilitas Kesesuaian Jenis Tanaman Jenis Tanaman Probabilitas Kesesuaian* Padi (Oryza sativa) 0,5 Ubi Jalar (Ipomoea batatas) 1 Kentang (Solanum) 0 Jagung (Zea mays) 0,66 Kelapa (Cocos nucifera L.) 0,5 Kopi (Coffea robusta & Arabica) 0,66 Karet (Hevea brasiliensis) 0 Coklat (Theobroma cacao) 0,83 Cengkeh (Syzigium aromaticum) 0,5 Teh (Camelia sinensis) 0,83 *nilai terkecil = 0, nilai tertinggi = 1
Proses dilanjutkan dengan menghitung perbandingan hasil klasifikasi kesesuaian terhadap data hasil produksi. Data hasil produksi tanaman pangan di Kecamatan Suruh dapat dilihat pada Tabel 7.
207 Tabel 7 Data Hasil Produksi Tanaman Pangan Kecamatan Suruh [1] Jenis Tanaman Produksi Tanaman Pangan Menurut Tahun (Ton) Rata-rata 2016 2017 2018 2019 Padi sawah 33.609,21 35.289,64 36.701,00 34.718,00 35.079,46 Padi ladang 146,16 195,75 404,00 432,00 294,47 Jagung 6.002,86 4.498,65 2.397,00 4.190,00 4.272,12 Ketela pohon 5.665,51 8.429,47 6.514,00 1.962,00 5.642,74 Ubi jalar 2.786,16 1,653,72 2.013,00 1.145,00 1.899,47 Kacang tanah 172,78 103,17 158,00 123,00 139,23
Diketahui terdapat tiga jenis tanaman pada hasil produksi yang sesuai dengan data jenis tanaman di Kecamatan Suruh yang diuji yaitu padi, jagung dan ubi jalar. Hasil perhitungan kemudian dibandingkan antara probabilitas tanaman terhadap jenis tanah dan probabilitas tanaman hasil produksi yang terdapat di Kecamatan Suruh. Tabel 8 menunjukkan jenis tanaman, kesesuaian, dan probabilitas persentase produksi.
Tabel 8 Jenis Tanaman, Kesesuaian, dan Probabilitas Persentase Produksi Jenis Tanaman Kesesuaian Jenis Tanah Probabilitas Persentase Produksi Kab. Semarang  Kec. Suruh Padi sawah dan ladang 0.83 0.5 60.24 % Jagung 0.75 0.66 88 % Ubi Jalar 1 1 100 %
Hasil dari perhitungan tiga jenis tanaman yang dapat diperbandingkan kesesuaiannya terhadap hasil produksi yaitu tanaman jagung 88% dengan rata-rata produksi 4.272,12 ton, kemudian diikuti tanaman padi 60.24% dengan rata-rata produksi keseluruhan 35.373,94 ton. Ubi jalar yang seharusnya memiliki nilai produksi terhadap kesesuaian jenis tanah sebesar 100%, hanya dapat diproduksi tertinggi ketiga dengan rata-rata produksi 1.899,47 ton per tahun. Diketahui semua jenis tanah pertanian cocok digunakan sebagai media pembudidayaan ubi jalar, namun jenis tanah tersebut harus memiliki beberapa aspek khusus seperti keasaman tanah yang sesuai, drainase yang baik, dan akan lebih baik jika jenis tanah merupakan pasir berlempung dan gembur. Faktor jenis dan cara pemupukan juga mempengaruhi proses pertumbuhan dalam pembudidayaan ubi jalar [16].

## 2. Pemetaan Wilayah Pertanian
Setelah didapatkan data batas wilayah Desa Cukilan melalui Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang, kemudian dilakukan survei lapangan untuk memperbaiki dan menambahkan data yang kurang ataupun belum diperoleh. Setelah data diperoleh, pemetaan mulai dilakukan menggunakan aplikasi QGIS.
Data batas wilayah yang didapatkan melalui BPS adalah data dengan geometri polygon , yaitu visualisasi pemetaan dua dimensi dengan kordinat plotting yang saling terhubung dan membentuk suatu bidang wilayah [12]. Pemetaan dilakukan menggunakan Coordinate Reference System (CRS) EPSG: 4326 - WGS 84 (dapat dilihat pada Gambar 3).

## Gambar 3 CRS yang Digunakan
Data wilayah Desa Cukilan diolah kembali sesuai kebutuhan aplikasi lalu disimpan dengan format file . shp yang kemudian dimasukkan ke dalam aplikasi pemetaan [17]. Proses input data ke dalam aplikasi dengan menambahkan layer vector baru menggunakan file . shp yang telah disiapkan sebelumnya (Gambar 4), kemudian divisualisasikan menjadi sebuah pemetaan awal (Gambar 5).
Gambar 4 Pemetaan Awal Menggunakan File . shp
Gambar 5 Visualisasi Data Batas Wilayah Desa Cukilan
Pemetaan awal masih berupa visualisasi koordinat wilayah yang belum benar-benar tergambar dengan baik. Data kemudian mulai diolah di dalam aplikasi dan juga menambahkan detail visualisasi agar semakin mudah jelas informasi yang akan ditampilkan. Dalam melakukan pengolahan data dan detailing visualisasi, ditambahkan sebuah layer dasar XYZ menggunakan data citra satellite sebagai peta dasar. Source yang digunakan seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 Source Layer Satelitte
Setelah menambahkan layer satellite lalu mengolah dan menambah visualisasi dari data wilayah desa Cukilan, didapatkan hasil pemetaan seperti pada Gambar 7. Masing-masing warna pada peta merupakan wilayah tiap dusun yang berbeda. Warna hijau dikhususkan sebagai penanda wilayah pertanian.

## Gambar 7 Hasil Visualisasi Pemetaan Wilayah Desa Cukilan
Pada data wilayah Desa Cukilan ditambahkan beberapa data sebagai kebutuhan pemetaan wilayah dan potensi komoditas pertanian “Cukilan Smart Village ” di Desa Cukilan, Kabupaten Semarang, Jawa Tengah. Data yang ditambahkan adalah pemetaan jalan dan drainase. Jalan merupakan suatu sarana transportasi penting dalam melakukan pertanian maupun produksi [18], sedangkan drainase atau pengairan adalah salah satu faktor penting dalam proses pertanian
[19]. Pada data wilayah Desa Cukilan, tidak tersedia data pemetaan jalan maupun drainase, sehingga penelitian ini dilakukan sejalan dengan proyek “Cukilan Smart Village ” untuk membangun pemetaan jalan dan drainase. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan survei lapangan serta penyesuaian terhadap citra satellite . Setelah didapatkan data pemetaan jalan dan drainase, data kemudian diintegrasikan ke dalam peta wilayah Desa Cukilan (Gambar 9).
Gambar 9 Pemetaan Jalan Pada Wilayah Desa Cukilan
Hasil dari pemetaan didapatkan pemetaan batas wilayah tiap dusun, wilayah lahan pertanian serta pemetaan jalur transportasi dan drainase. Kendala yang dihadapi adalah data persebaran jenis tanah pada wilayah pemetaan belum tersedia sehingga pemetaan visualisasi persebaran jenis tanah belum dapat dilakukan.

## Simpulan
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini yaitu klasifikasi Naïve Bayes dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kesesuaian jenis tanaman terhadap jenis tanah di Desa Cukilan menggunakan perbandingan terhadap hasil produksi. Terlihat dari hasil produksi yang berjalan positif dengan hasil probabilitas kesesuaian yang cukup tinggi yaitu jagung 88% dengan rata-rata produksi 4.272,12 ton, kemudian padi 79,52% dengan rata-rata produksi 35.373,94 ton, dan ubi jalar yang seharusnya memiliki nilai probabilitas terhadap kesesuaian jenis tanah sebesar 100%, hanya dapat diproduksi tertinggi ketiga dengan rata-rata produksi 1.899,47 ton per tahun. Namun berdasarkan kasus pada tanaman ubi jalar, disimpulkan atribut penghitungan harus lebih diperbanyak dengan menambahkan atribut penentu lain seperti pH tanah, jenis dan cara pemupukan, hingga faktor iklim, suhu, dan ketinggian wilayah pertanian. Dalam pengujian efektifitas klasifikasi pada penelitian ini hanya terpusat pada data hasil produksi, sehingga dibutuhkan data hasil produksi yang benar dan tepat.
Sementara itu pemetaan yang dilakukan masih merupakan pemetaan awal untuk menentukan batas wilayah pertanian serta penambahan atribut pendukung proses pertanian seperti jalur transportasi dan jalur drainase. Hal ini disebabkan oleh belum tersedianya data persebaran jenis tanah pada tiap wilayah desa Cukilan.
Penelitian ini merupakan sebuah pengujian awal apakah metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kesesuaian antara jenis tanah dan jenis tanaman. Penelitian ini dapat dilanjutkan dengan menambahkan atribut lain sebagai faktor perbandingan dalam proses klasifikasi maupun proses uji efektifitas, dan menambahkan data persebaran jenis tanah, pemetaan topografi hingga pemetaan curah hujan pada wilayah pertanian desa Cukilan jika data yang dibutuhkan telah tersedia.

## Daftar Pustaka
[1] BPS, “Kecamatan Suruh Dalam Angka 2020,” Katalog BPS  1102001.3322040 , vol. 1102001.33, no. 2020, pp. 1–71, 2020, [Online]. Available: https://semarangkab.bps.go.id/publication/2020/09/28/d633b83f6155bb71c2c0fb21 /kecamatan-suruh-dalam-angka-2020.html.
[2]  M. Y. I. Angga Pratama, Hafizh Al Kautsar Aidilof, Ilham Saputra, “Penerapan Model Klasifikasi Clustering Naïve Bayes Kesesuaian Lahan Tanaman,” J. Ilm. Sains, Teknol. Ekon. Sos. dan Budaya , vol. 4, no. 4, pp. 29–34, 2020.
[3]  A. S. Mejaya, D. Fanani, and M. K. Mawardi, “Pengaruh Produksi, Harga Internasional, dan Nilai Tukar terhadap Volume Ekspor (Studi pada Ekspor Global Teh Indonesia Periode Tahun 2010-2013),” J. Adm. Bisnis , vol. 35, no. 2, pp. 20– 29, 2016.
[4] L. B. Sembiring, A. M. H. Pardede, and ..., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lahan Pertanian yang Tepat Untuk Tanaman Jagung Menggunakan Metode Moora (Studi Kasus Dinas Ketahanan Pangan dan Pertanian Kota Binjai),” Semin. Nas. Inform. , vol. 5, 2021, [Online]. Available: http://www.ejournal.pelitaindonesia.ac.id/ojs32/index.php/SENATIKA/article/vie w/1170.
[5] M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir , vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
[6]  T. Qf. Project and OPENGIS.ch, “QField User Guide,” GitHub , 2019. https://qfield.org/docs/old-doc/user-guide/index.html (accessed Feb. 26, 2022).
[7] G. D. Imanda, I. F. Astuti, and Ramadiani, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Kesesuaian Lahan Tanaman Jagung,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 24–32, 2020.
[8]  M. Zulfikar and H. Fahmi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Naïve Bayes Dalam Menentukan Kualitas Bibit Padi Unggul Pada Balai Pertanian Pasar Miring,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1566.
[9] D. S. Subardja, S. Ritung, M. Anda, Sukarman, E. Suryani, and R. E. Subandiono, Petunjuk Teknis Klasifikasi Tanah Nasional , vol. 22. 2014.
[10]  F. H. Utami, “Penentuan Tingkat Kesuburan Tanah Di Balai Penyuluhan Pertanian Perikanan Dan Kehutanan Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dalam Data Mining,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 27–39, 2015, [Online]. Available: http://e-journal.upp.ac.id/index.php/RJOCS/article/view/485.
[11]  A. Ambarita, “Sistem Informasi Geografis Potensi Tanaman Pangan (Studi Kasus : Kabupaten Halmahera Barat Provinsi Maluku Utara),” Indones. J. Netw. Secur. , vol. 6, no. 1, pp. 53–62, 2018, doi: 10.31219/osf.io/fv5r6.
[12]  R. Astrini and P. Oswald, “Modul PelatihanQuantum GIS Tingkat Dasar Untuk Pemetaan Evakuasi Tsunami,” BAPPEDA Provinsi NTB , no. 2012, pp. 1–152, 2012.
[13]  A. Mukminin and D. Riana, “Komparasi Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” J. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 21–31, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1002.
[14]  S. Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten, “Profil Keanekaragaman Hayati Kabupaten Semarang Tahun 2017,” Semarang, 2017.
[15]  Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[16]  S. A. Threskia, “Respon Pemberian Pupuk Organik Padat dan Beberapa Varietas Ubi Jalar (Ipomea Batatas L) Terhadap Pertumbuhan dan Produksi Tanaman,” Universitas Pembangunan Panca Budi Medan, 2019.
[17] A.  Ismail, PENGOLAHAN DATA GEOSPASIAL MENGGUNAKAN OPENSOURCE QUANTUM GIS . Jakarta: Direktorat Perencanaan dan Evaluasi Pengelolaan DAS Ditjen Bina Pengelolaan DAS dan Perhutanan Sosial - Kementerian Kehutanan, 2013.
[18]  S. Tarigan and R. Syumanjaya, “Analisis Pengaruh Kualitas Infrastruktur Jalan Terhadap Harga-Harga Hasil Pertanian Di Kecamatan Dolok Silau,” J. Ekon. dan Keuang. , vol. 1, no. 6, p. 14750, 2013.
[19]  S. Ritung, K. Nugroho, A. Mulyani, and E. Suryani, Petunjuk Teknis Evaluasi Lahan untuk Komoditas Pertanian (Edisi Revisi) . 2011.