## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Penerapan Algoritma ID3 dalam Prediksi Kebutuhan Pupuk

## Milyani Aritonang
Program Studi Teknik Informatika, Universitas BUDI DARMA, Medan, Indonesia Email: milyani209@gmail.com
Abstrak −Kebutuhan pupuk pada Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT) tidak menentu tergantung permintaan petani, oleh sebab itu di butuhkan prediksi kebutuhan pupuk. Pupuk yang diprediksi pada Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT) ada lima jenis antara lain pupuk Urea, pupuk ZA, pupuk SP-36, pupuk NPK, dan pupuk Organik maka dapat di lakukan prediksi kebutuhan pupuk.  Dalam  prediksi  data  mining  pada  kebutuhan  pupuk  menggunakan  algoritma    ID3.  Dimana  cara  kerjanya  menghitung  nilai entropy dan gain untuk mendapatkan hasil akhir berupa pohon ke putusan dan rule. Pengujian dilakukan dengan menggunakan software tanagra. Hasil pengujian yang dilakukan pada aplikasi tanagra dengan menggunakan algoritma ID3 berbentuk decision tree, sedangkan pada perhitungan hasil yang didapatkan berupa pohon keputusan.
Kata Kunci : Kebutuhan Pupuk; Data Mining; Algoritma ID3
Abstract −The need for fertilizer at the Plant Protection Development Unit (UPPT) is uncertain depending on the demand of farmers, therefore it is necessary to predict fertilizer needs. There are five types of fertilizers predicted by the Plant Protection Development Unit (UPPT), including Urea fertilizer, ZA fertilizer, SP-36 fertilizer, NPK fertilizer, and Organic fertilizer, so fertilizer needs can be predicted. In predicting data mining on fertilizer needs using the ID3 algorithm. Where it works is calculating the value of entropy and gain to get the final result in the form of a tree to the decision and rule. Testing is done using the tanagra software. The results of the tests carried out on the tanagra application using the ID3 algorithm are in the form of a decision tree, while in the calculation the results obtained are in the form of a decision tree.
Keywords : Fertilizer Needs; Data Mining; ID3 Algoritma Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Pupuk  merupakan  material  yang  ditambahkan  pada  tanah  atau  tanaman  yang  berfungsi  untuk  melengkapi  unsur  hara sehingga pertumbuhan tanaman menjadi lebih baik. Pupuk merupakan bahan kimia atau organisme yang berperan dalam penyediaan unsur hara bagi keperluan secara langsung atau tidak langsung. Penggunaan pupuk pada tanaman harus di perhatikan oleh petani yaitu teknik dan cara pemupukannya. Jika pemupukan di lakukan secara asal dapat megakibatkan tanaman menjadi rusak. Dalam pemberian pupuk perlu diperhatikan kebutuhan tumbuhan agar tumbuhan tidak mendapat terlalu  banyak  zat  makanan  dan  tidak  berbahaya  pada  tumbuhan.Unit  Pembinaan  Perlindungan  Tanaman  (UPPT) merupakan  kantor  pertanian  yang  menyediakan  Pupuk  untuk  di  terima  masyarakat.  Pupuk  yang  di  berikan  sesuai permintaan  petani.  Maka  untuk  memprediksi  ke  butuhan  pupuk  yang  di  perlukan  selanjutnya  kita  perlu  menghitung kebutuhan pupuk tersebut dengan menggunakan algoritma ID3.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  jurnal  Edik  Informatika  penelitian  bidang  komputer  sains  dan  pendidikan informatika  V2.i2(213-219).  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar[1]. Berdasarkan penelitian selanjutnya penerapan algoritma klasifikasi data mining ID3 untuk menentukan penjurusan siswa SMAN 6 Semarang yang di buat oleh Obbie Kristanto Metode yang di gunakan adalah  algoritma  ID3.  ID3  merupakan  algoritma  yang  di  gunakan  untuk  membagun  sebuah  decision  tree  atau  pohon keputusan.
Dalam  penerapan  algoritma  ID3 (Iterative  Dichotomiser  3) merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk membangkitkan  pohon  keputusan.  Metode  ini  menggunakan  konsep dari  entropy  informasi.  Pemilihan  atribut  dengan menggunakan information gain. Pemilihan atribut pada ID3 dilakukan dengan propertis statistik, yang disebut dengan information gain. Gain megukur seberapa baik suatu atribut memisahkan trening exampel kedalam kelas target. Atribut dengan informasi tertinggi akan di pilih. Dengan tujuan untuk mendefinisikan gain, pertama-tama digunakan ide dari teori informasi yang disebut entropy[2], [3].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Iterative Dichotomicer 3 (ID3)
Iterative Dichotomicer 3 (ID3) adalah algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran pohon keputusan) yang paling dasar. Algoritma ini melakukan pencarian  secara rakus /menyeluruh (greedy) pada semua kemungkinan pohon keputusan[4]–[6].
Salah  satu  algoritma  induksi  pohon keputusan yaitu ID3 ( Iterative Dichotomiser  3). ID3 dikembangkan oleh J. Ross Quinlan. Algoritma ID3 dapat diimplementasikan menggunakan fungsi rekursif (fungsi yang memanggil dirinya sendiri). Algoritma ID3 berusaha membangun decision tree (pohon keputusan) secara top-down (dari atas  ke  bawah), mulai dengan pertanyaan : “atribut mana  yang pertama kali harus dicek dan diletakkan pada  root ?”  pertanyaan  ini dijawab  dengan  mengevaluasi  semua  atribut  yang  ada  dengan  menggunakan  suatu  ukuran  statistik  (yang  banyak digunakan    adalah    information  gain  )  untuk  mengukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  kumpulan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
sampel data. Langkah-langkah pada algoritma ID3 diuraikan sebagai berikut: 1. Entropy
Entropy  adalah ukuran dari  teori  informasi yang  dapat  mengetahui karakteristik dari  impuryt,dan homogenity  dari kumpulan data. Dari nilai entropy tersebut kemudian dihitung nilai information gain (IG) masing-masing atribut. Dimana :
a. S adalah ruang (data) sample yang digunakan untuk training.
b. P+ adalah jumlah yang bersolusi  positif (mendukung) pada data sample untuk  kriteria tertentu
c. P+ adalah jumlah yang bersolusi negatif  (tidak  mendukung)  pada  data sample  untuk kriteria tertentu.Dari rumus entropy diatas dapat disimpulkan bahwa definisi entropy (S) adalah jumlah bit yang diperkirakan dibutuhkan untuk  dapat  mengekstrak suatu kelas (+ atau  -)  dari  sejumlah data  acak pada suatu ruang  sampel S. Entropy bisa dikatakan  sebagai  kebutuhan  bit  untuk  menyatakan  suatu  kelas.  Semakin  kecil  nilai  entropy  maka  semakin  baik digunakan dalam mengekstraksi suatu kelas.
Panjang  kode  untuk  menyatakan  informasi  secara  optimal  adalah  –log2  p  bits  untuk  messages  yang  mempunyai probabilitas p. Sehingga jumlah bit yang diperkirakan untuk mengekstraksi S ke dalam kelas adalah :-p+log2 p+- p- log2p-
2. Informasi Gain
Setelah mendapat nilai entropy untuk suatu  kumpulan  data,  maka  kita  dapat  mengukur efektivitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan data.  Ukuran  efektifitas ini disebut information gain. Secara matematis, infomation gain dari suatu atribut A,dituliskan sebagai berikut :
dimana : A : atribut V : suatu nilai yang mungkin untuk atribut A Values (A) : himpunan yang mungkin untuk atribut A |Sv| : Jumlah sampel Untuk nilai v |S| : Jumlah seluruh sempel data Entropy(Sv): entropy untuk sampel-sampel yang memilki nilai v [2].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  kebutuhan  pupuk  dapat  melakukan  pengumpulan  data.  Oleh  sebab  itu,  untuk  menghasilkan  kesimpulan berdasarkan pohon keputusan pada analisa data kebutuhan pupuk diperlukan data terdahulu. Analisa tersebut dilakukan berdasarkan teknik algoritma ID3 dengan beberapa langkah yang telah ditentukan. Data yang diambil merupakan data tahun 2017-2019 pada Unit Pembinaan Perlindungan Tanaman (UPPT) dan Cara kerjanya dapat dilihat pada tabel berikut ini. Pengumpulan data yang ingin di prediksi. Seperti tabel di bawah ini :
Tabel 1. Data Sampel Bulan UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK 2017 Januari 57000 28500 13500 13500 0 2017 Februari 57000 13500 13500 1200 0 2017 Maret 0 0 0 0 0 2017 April 12600 9635 3145 13545 0 2017 Mei 2800 2800 2800 0 0 2017 Juni 9550 6600 0 13200 0 2017 Juli 7880 5415 1900 6970 0 2017 Agustus 4000 3475 1900 8950 10500 2017 September 3880 1940 0 5820 0 2017 Oktober 7150 6450 3650 7850 910 2017 November 3650 3650 3650 3650 910 2017 Desember 3500 2800 0 4200 0 2018 Januari 0 0 0 0 0 2018 Februari 2650 0 100 3950 300 2018 Maret 1300 500 950 4200 400 2018 April 0 750 150 3800 0 2018 Mei 0 750 1150 4350 200 2018 Juni 0 550 1200 4050 0 2018 Juli 0 50 300 1600 0 2018 Agustus 3100 400 700 3350 450 2018 September 2950 800 950 4800 200 2018 Oktober 2200 725 1500 5600 500 2018 November 0 0 0 0 0 2018 Desember 0 0 0 0 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Bulan UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK 2019 Januari 70930 51005  15280 81260 1700 2019 Februari 57630 41030  11580 61310 29000 2019 Maret 38925 28800  13950 50580 25000 2019 April 113851 92957  7766 98657 0 2019 Mei 7140 48762  7766 51522 13958 2019 Juni 42450 48195  0 45335 0
Setelah itu ubah bentuk data seperti yang ada pada tabel di bawah:
Tabel 2. Kebutuhan Pupuk UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK Kebutuhan Pupuk Naik Naik Naik Naik Turun Naik Tetap Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Naik Naik Naik Naik Tetap Naik Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Naik Naik Turun Naik Tetap Naik Turun Turun Naik Turun Tetap Turun Turun Turun Tetap Naik Naik Naik Turun Turun Turun Turun Turun Turun Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Naik Tetap Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Tetap Tetap Naik Naik Naik Naik Tetap Turun Naik Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Tetap Turun Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Turun Naik Turun Turun Naik Naik Naik Naik Turun Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Naik Naik Turun Naik Turun Naik Turun Turun Tetap Turun Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun
Kemudian Hitunlah Entropy untuk node akar (semua data) Entropy (Semua) = -pi log2 pi
= -[( P (Naik|Semua) x  log2 ( P (Naik|Semua))   +  ( P (Tetap|Semua) x log2 ( P( Tetep|Semua)) + ( P (Turun|Semua) x log2 ( P( Turun|Semua))] = -[((13/30) x log2 (13/30)) + ((4/30) x log2 (4/30)) + ((13/30) x log2 (13/30))] = 1,4331
Setelah itu lakukan Perhitungan entropy dan gain pada setiap atribut dengan cara perhitungan seperti dibawah ini.
Entropy (Semua Naik) = -pi log2 pi = -[( P (Naik|Naik) x log2 P (Naik|Naik)) + ( P (Tetap|Naik) x log2 P (Tetap|Naik)) + ( P (Turun|Naik) x log2 ( P( Turun|Naik))] = -[((8/9) x log2 (8/9)) + ((0/9) x log2 (0/9)) + ((1/9) x log2 (1/9))] = 0
Entropy (Semua Tetap) = -pi log2 pi = -[( P (Naik|Tetap) x log2 P (Naik|Tetap)) + ( P (Tetap|Tetap) x log2 P (Tetap|Tetap)) + ( P (Turun|Tetap) x log2 ( P( Turun|Tetap))] = -[((1/5) x log2 (1/5)) + ((2/5) x log2 (2/5)) + ((2/5) x log2 (2/5))]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
= 1,5219
Entropy (Semua Turun) = -pi log2 pi = -[( P (Naik|Turun) x log2 P (Naik|Turun)) + ( P (Tetap|Turun) x log2 P (Tetap|Turun)) + ( P (Turun| Turun) x log2 P( Turun| Turun))] = -[((4/16) x log2 (4/16)) + ((2/16) x log2 (2/16)) + ((10/16) x log2 (10/16))] = 1,2987 Gain ( Semua, Urea ) = Entropy ( Semua ) – P (Vi|S) x Entropy (Si) = E (Semua) - [( P (Naik|Semua) x E (Semua Naik)) + ( P (Tetap|Semua) x E ( Semua Tetap)) ( P (Turun|Semua) x E ( Semua Turun))] = 1,4331 – (((9/30) x 0) + ((5/30) x 1,5219) + ((16/30) x 1,2987)) = 0,4868
Dari perhitungan di atas maka akan di dapatkan node akar seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Hasil perhitungan entropy dan gain untuk node akar Node Jumlah Naik Tetap Turun Entropy Gain 1 Total 30 13 4 13 1,4331 Urea Naik 9 8 0 1 0 0,4868 Tetap 5 1 2 2 1,5219 Turun 16 4 2 10 1,2987 ZA Naik 10 9 0 1 0 1,1625 Tetap 3 2 1 0 0 Turun 17 2 3 12 1,1595 SP-36 Naik 13 10 0 3 0 1,1827 Tetap 6 1 4 1 1,2516 Turun 11 2 0 9 0 NPK 1,4331 Naik 14 13 0 11 0 Tetap 1 0 1 0 0 Turun 15 0 3 12 0 Organik Naik 10 8 0 2 0 Tetap 10 2 4 4 1,5219 Turun 10 3 0 7 0
Maka langka selanjutnya melakukan pemisahan menjadi 3 kelompok seperti pada tabel dibawah.
Tabel 4. Hasil pemisahan data oleh fiktur ‘NPK” UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK Kebutuhan Pupuk Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Tetap Naik Naik Naik Turun Naik Tetap Naik Turun Turun Tetap Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Turun Turun Naik Turun Turun Naik Tetap Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Tetap Tetap Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Turun Naik Turun Turun Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Turun Naik Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Turun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021
UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK Kebutuhan Pupuk Turun Turun Naik Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Naik Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Naik Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun
Setelah itu maka kita akan mencari node akar ke dua dengan cara perhitungan seperti mencari node akar pertama. Dan akan mendapat hasil perhitungan untuk node akar ke dua seperti tabel di bawah in
Table 4. Hasil perhitungan entropy dan gain untuk node 2
Node Jumlah  Naik  Turun  Entropy  Gain 2 Total 14 13 1 0,3712
Langka selanjutnya menghitung node akar ke 4 dengan cara perhitungan seperti mencari node sebelumnya. Dan akan mendapatkan hasil perhitungan seperti tabel di bawah ini.
Tabel 5. Hasil perhitungan entropy dan gain untuk node 4
Node Jumlah  Tetap  Turun  Entropy  Gain 4 Total 15 3 12 0,7219 UREA 0,0366 Naik  1 1 0 0 Tetap  3 1 2 0,9182 Turun  11 9 2 0,684 ZA 0,0223 Naik  1 0 1 0
SP-36
0,5055
Naik  3 0 3 0 Tetap  4 3 1 0,8112 Turun  8 0 8 0 Organik 0,2621 Naik  2 0 2 0 Tetap  7 3 4 0,9852 Turun  6 0 6 0
Langka selanjutnya melakukan pemisahan dari setiap hasil node yang di dapat seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 6. Tabel Hasil Pemisahan Data UREA ZA SP-36 NPK ORGANIK Kebutuhan Pupuk Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Tetap Naik Naik Naik Turun Naik Tetap Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Turun Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Naik Turun Naik Turun Naik Naik Tetap Naik Naik Naik Naik Tetap Tetap Naik Naik Naik Naik Turun Turun Tetap Naik Naik Naik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Setelah itu langka selanjutnya membuat pohon keputusan dari hasil di atas .
Gambar 1. Pohon Keputusan

## 3.1 Pengujian
Untuk  pengujian  metode  ID3  menggunakan tools tanagra  versi  1.4.50  .  Dan  Ini  adalah  tampil  tanagra  sesuda  data  di masukan lewat microsoft excel . Ini adalah tampilan akhir dari decission tree.
Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Turun Naik Naik Naik Naik Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Tetap Turun Turun Naik Turun Tetap Turun Tetap Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Tetap Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Tetap Turun Tetap Tetap Turun Turun Tetap Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Tetap Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Turun Naik Turun Naik Turun Turun Turun Turun Turun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 4, Juli 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 247-253
Submitted: 23/11/2020 ; Accepted: 14/07/2021 ; Published: 31/07/2021

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil-hasil  analisis  dan  percobaan  yang  dilakukan  pada  bab  sebelumnya,  maka  kesimpulan  yang  dapat diambil cara kerja algoritma ID3 dengan hasil akhir adalah pohon keputusan dan juga rule, dimana pohon keputusan dan rule dibentuk berdasarkan nilai dari entropy dan juga gain. Data mining dapat diterapkan untuk memprediksi kebutuhan pupuk  pada  Unit  Pembinaan  Perlindungan  Tanaman  (UPPPT). Tools tanagra  dapat  digunakan  untuk  menguji  hasil menggunakan algoritma ID3.

## REFERENCES
[1] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[2] G. G. Reader, “Organization and Development of a Comprehensive Care Program,” Am. J. Public Heal. Nations Heal. , vol. 44, no. 6, pp. 760–765, 2008.
[3] A.  E.  Pramadhani  and  T.  Setiadi,  “PENERAPAN  DATA MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  PREDIKSI  PENYAKIT  ISPA ( Infeksi Saluran Pernapasan Akut ) DENGAN ALGORITMA DECISION TREE ( ID3 ),” J. Sarj. Tek. Inform. e-ISSN  2338- 5197 , vol. 2, no. 1, pp. 831–839, 2014.
[4] D. M. Agustina and Wijanarto, “Analisis Perbandingan Algoritma ID3 Dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penerima Hibah Pemasangan Air Minum Pada PDAM Kabupaten Kendal,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 1, no. 3, pp. 234–244, 2016.
[5] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[6] W. W. Ariestya, Y. E. Praptiningsih, and W. Supriatin, “Decision Tree Learning Untuk Penentuan Jalur Kelulusan Mahasiswa,” J. Ilm. FIFO , vol. 8, no. 1, p. 97, 2016.