## Rekomendasi Pemilihan Jenis Tanaman Menggunakan Algoritma Random Forest dan XGBoost Regressor
Abdul Rahman 1* , Daniel Udjulawa 2 , Mulyati 3
1,2,3 Universitas Multi Data Palembang Jln. Rajawali No. 14 Palembang – Sumatera Selatan, Indonesia
e-mail: 1 arahman@mdp.ac.id , 2 daniel@mdp.ac.id , 3 muliati@mdp.ac.id
(*) Corresponding Author
Artikel Info : Diterima : 03-11-2023 | Direvisi : 05-07-2024 | Disetujui : 09-07-2024
Abstrak -  Rekomendasi  tanaman  yang  sesuai  dengan  kondisi  lingkungan  dan  nutrisi  tanah  tempat  tanaman ditanam dapat memberikan hasil panen yang optimal. Penerapan machine learning pada bidang pertanian telah banyak dilakukan terutama untuk meningkatkan hasil panen. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dua algoritma machine  learning ,  yaitu Random  forest  dan  XGBoost  Regressor yang  di  implementasikan  dalam merekomendasikan  tanaman yang  sesuai  dengan  kondisi  linkungan  dan  nutrisi  tanah.  Implementasi  dari  kedua algoritma  ini    dibandingkan  tingkat  akurasinya  menggunakan  tiga  alat  ukur  akurasi,  yaitu Mean  Absolute Error ( MAE ), Mean Square Error ( MSE ), dan R 2 . Hasil yang didapat menunjukkan kedua algoritma mempunyai tingkat  akurasi  yang  tidak  jauh  berbeda.  Algoritma random  forest mempunyai  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik menggunakan MAE dan MSE ,  yaitu  sebesar  36.73681574  dan    1.848396760,  sedangkan  algoritma XGBoost Regressor mempunyai tingkat akurasi yang baik dengan menggunakan alat ukur akurasi R 2 atau R-Square dengan tingkat akurasi sebesar 0.98542963509705.

## Kata Kunci : Machine Learning, Random Forest, Rekomendasi Tanaman, XGBoost
Abstracts - Recommendations for plants that suit a particular planting location's environmental conditions and soil nutrients can lead to optimal harvest outcomes. Machine learning applications in agriculture have been widely explored,  particularly  in  enhancing  crop  yields.  This  research  compares  two  machine  learning  algorithms, Random Forest and XGBoost Regressor, which recommend crops suitable for environmental conditions and soil nutrition. The implementation of both algorithms was compared in terms of accuracy using three accuracy metrics: Mean  Absolute  Error  (MAE),  Mean  Square  Error  (MSE),  and  R2.  The  results  indicated  that  both  algorithms exhibited comparable accuracy levels. The Random Forest algorithm demonstrated superior accuracy in terms of MAE and MSE, with values of 36.73681574 and 1.848396760, respectively. Meanwhile, the XGBoost Regressor algorithm  displayed  good  accuracy,  mainly  when  measured  using  the  R2  accuracy  metric,  achieving  a  high accuracy level of 0.98542963509705..
Keywords : Machine Learning, Random Forest, Crop Recommendation,  XGBoost

## PENDAHULUAN
Perkembangan tanaman dipengaruhi oleh empat faktor utama, yaitu: cahaya, air, suhu, dan nutrisi. Keempat faktor  ini  mempengaruhi  aktivitas  hormon  pertumbuhan  tanaman,  memacu  atau  memperlambat  proses pertumbuhannya. Hal ini juga disampaikan oleh Layanan Perluasan Universitas Oregon State, yang menyatakan bahwa faktor-faktor tersebut (cahaya, air, suhu, dan ketersediaan nutrisi) merupakan elemen-elemen utama yang paling berpengaruh terhadap perkembangan tanaman (Craker, 2021)(Upadhyay dkk., 2022). Dinamika perubahan iklim dan kondisi tanah sebagai media tanam membuat para petani memerlukan pendekatan yang cerdas dan dapat diandalkan  untuk  memilih  jenis  tanaman  yang  optimal  guna  mencapai  hasil  panen  yang  maksimal.  Teknologi dalam  bentuk  algoritma machine  learning pada  saat  ini  telah  terbukti  banyak  membantu  dalam  memberikan rekomendasi yang akurat dan dapat diandalkan (Meshram dkk., 2021). Machine learning dengan komputer vision dikaji untuk klasifikasi berbagai set gambar tanaman guna memantau kualitas tanaman dan  prediksi hasil panen yang meliputi parameter tanah seperti karbon organik dan kandungan kelembaban, deteksi penyakit dan gulma
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
pada  tanaman,  serta  deteksi  spesies(Sharma  dkk.,  2021).    Algoritma  machine  learning  digunakan  untuk membangun  indikator  penilaian  iklim  terpadu(ICAI),  indikator  ini  untuk  wilayah  tertentu  dapat  memberikan dampak komprehensif dari berbagai faktor meteorologi untuk kesesuaian iklim suatu tanaman (X. Xu dkk., 2019). Penelitian-penelitian  tersebut  memperlihatkan  peran  penting  perkembangan  teknologi machine  learning yang mampu memberikan kemudahan dan kecerdasan di bidang pertanian.
Machine Learning dapat diterapkan dalam sektor pertanian untuk memperkirakan parameter tanah seperti kadar karbon organik dan kelembaban, serta memprediksi hasil panen, mengidentifikasi penyakit dan gulma pada tanaman, dan  mendeteksi  spesies(Sharma  dkk.,  2021).  Faktor-faktor  cahaya,  air,  suhu,  dan  nutrisi  memberikan pengaruh cukup besar pada pertumbuhan tanaman, oleh sebab itu perlu dikaji untuk menentukan jenis tanaman yang sesuai dengan kondisi faktor-faktor tersebut. Para peneliti juga telah banyak melakukan penelitian terkait dengan  rekomendasi  tanaman  pada  suatu  wilayah  berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan tanaman tersebut. Algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), Random Forest (RF), Multivariate Linear Regression (MLR), dan K-Nearest Neighbour (KNN) digunakan untuk pemilihan  daftar  tanaman  yang  paling  menguntungkan  atau  memprediksi  hasil  tanaman  untuk  tanaman  yang dipilih  oleh  pengguna  berdasarkan  lokasi  penanaman,  dimana  algoritma  RF  menunjukkan  hasil  terbaik  dengan akurasi 95%(S M Pande dkk., 2021). Algoritma machine learning KNN, Decision Tree , RF, Naive Bayes , dan Gradient  Boosting digunakan  untuk  merekomendasikan  tanaman  berdasarkan  kondisi  tanah  tertentu  dimana tanaman akan ditanam, hasilnya algoritma Gradient Boosting mempunyai tingkat akurasi terbaik sebesar 98,18% (Shilpa Mangesh Pande dkk., 2021).  Sistem rekomendasi tanaman pangan berbasis logika fuzzy untuk menangani delapan tanaman pangan utama yang akan ditanam, kinerja model ini divalidasi oleh kumpulan data yang beragam dan mencapai akurasi sekitar 92% (Banerjee dkk., 2021).
Pada penelitian ini dilakukan pengujian tingkat akurasi rekomendasi tanaman dari dua algoritma machine learning , yaitu algoritma RF dan algoritma XGBoost Regressor . Pemilihan algoritma RF pada penelitian ini karena algoritma RF mempunyai tingkat akurasi terbaik dibandingkan dengan algoritma SVM, ANN, MLR, dan KNN dimana  faktor-faktor  yang  digunakan  untuk  merekomendasikan  tanaman  berdasarkan  suhu,  lokasi,  iklim,  tipe tanah, dan curah hujan (S M Pande dkk., 2021), sedangkan algoritma XGBoost Regressor mempunyai keunggulan dalam  waktu  komputasi  yang  lebih  cepat  dan  kemampuan  menangani  data  secara  akurat  dengan  banyak  fitur (Supriya & Akki, 2021). Pada penelitian ini faktor-faktor yang digunakan untuk merekomendasikan jenis tanaman menggunakan algoritma RF dan XGBoost Regressor terdiri dari kandungan nutrisi tanah Nitrogen (N), Fosfor (P), dan Kalium (K), suhu, kelembaban, dan pH tanah, serta curah hujan.
Penelitian  terhadap  prediksi  hasil  panen pertanian  menggunakan  algoritma  RF  dan XGBoost  Regressor telah banyak dilakukan. Algoritma RF dengan pendekatan berbasis peringkat digunakan untuk untuk prediksi hasil jagung,  pendekatan  ini  memberikan  berkontribusi  pada  pengambilan  keputusan,  sehingga  menghasilkan pengelolaan lahan jagung yang akurat (Marques Ramos dkk., 2020). Pendekatan algoritma RF dengan variabel masukan yang berasal dari prediktor yang dihasilkan dari citra UAV untuk memprediksi massa tunas segar, jumlah buah tomat, dan massa hasil panen berdasarkan sejumlah variabel yang berasal dari citra UAV (Johansen dkk., 2020). Model RF digunakan untuk memprediksi hasil panen gandum, barley, dan canola  dengan menggunakan tiga  model  terpisah  yang  dibuat  berdasarkan  kondisi  pra-tanam,  pertengahan  musim,  dan  akhir  musim  untuk mengeksplorasi  perubahan  dalam  kemampuan  prediktif  model  seiring  dengan  bertambahnya  informasi  dalam musim (Filippi dkk., 2019). Algoritma XGBoost Regressor menunjukkan hasil yang jauh lebih baik dibandingkan dengan algoritma SVM, Decision Tree , dan RF dalam memprediksi hasil panen berdasarkan luas lahan pertanian, curah  hujan,  dan  data  suhu  maksimum  dan  minimum  (Ravi  &  Baranidharan,  2020). Framework prediksi  hasil kedelai  yang  mengintegrasikan  peningkatan  gradien  ekstrim  ( XGBoost )  dan  rekayasa  fitur  multidimensi dikembangkan di tingkat kabupaten di Amerika Serikat menggunakan dataset yang tersedia untuk umum (Li dkk., 2023). Model identifikasi area tanam gandum musim dingin berdasarkan algoritma XGBoost berhasil dibangun berdasarkan citra Sentinel-2, dengan mempertimbangkan 27 fitur spektral, tekstur, dan topograf, dimana algoritma XCBoost mengungguli tiga algoritme ML tradisional, yaitu RF, SVM dan CART (Wang dkk., 2023).
Penelitian ini memberikan konstribusi di bidang pertanian terkait pemilihan tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan (suhu, kelembaban, pH, iklim) dan nutrisi tanah (N,P,K) untuk mendapatkan hasil panen yang optimal.  Selain  itu  memberikan  konstribusi  terhadap  penerapan machine  learning dibidang  pertanian  dengan membandingkan dua algoritma, yaitu RF dan XGBoost Regressor .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  seperti  yang  tersaji  pada  Gambar  1  terdiri  dari beberapa tahap, yaitu: studi literature, pengumpulan data, pengolahan data awal, implementasi algoritma machine learning , pelatihan dan pengujian data, serta validasi dan evaluasi.
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065

## Mulai
Studi Literature
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Implementasi Algoritma Machine Learning
Pelatihan dan Pengujian Data
Validasi dan Evaluasi

## Selesai
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 1. Metode Penelitian

## 1. Studi Literatur
Pada tahap studi literatur dilakukan peninjauan literatur terkait pemilihan jenis tanaman berdasarkan faktor- faktor seperti iklim, tanah, kondisi lingkungan, dan nutrisi tanah. Analisis metode-metode penelitian sebelumnya yang  digunakan  dalam  konteks  penggunaan  algoritma  machine  learning  terhadap  rekomendasi  pemilihan  jenis tanaman. Menemukan state of the art penelitian ini terhadap penelitian-penelitian terdahulu yang telah dilakukan terkait  penerapan machine  learning pada  prediksi  hasil  panen  pertanian  dan  rekomendasi  tanaman  yang  sesuai dengan kondisi tanah dimana tanaman akan ditanam untuk mendapatkan hasil panen yang optimal.

## 2. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  kumpulan  data  ( dataset )  publik crop  recommendation (Singh,  2023)  yang merupakan  kumpulan  data  yang  memuat  karakteristik  tanah  dan  lingkungan  yang  optimal  untuk  pertumbuhan tanaman. Kumpulan data ini terdiri dari 8 atribut, yaitu: N, P, K, temperature , humidity , pH, rainfall , dan label (jenis  tanaman)  dengan  jumlah  banyaknya  data  sebesar  2200  baris  data.  Untuk  jenis  tanaman  yang  di rekomendasikan pada kumpulan data ini terdiri dari  22 jenis tanaman dengan masing-masing tanaman terdiri dari 100  data.  Jenis  tanaman  dari  dataset  yang  digunakan  terdiri  dari: Rize,  Maize,  Jute,  Cotton,  Coconut,  Papaya, Orange, Apple, Muskmelon, Watermelon, Grapes, Mango, Banana, Pomegranate, Lentil, Blackgram, Mungbean, Mothbeans, Pigeonpeas, Kidneybeans, Chickpea , dan Coffee .

## 3. Pengolahan Data Awal
Pada tahap pengolahan data awal ini dilakukan proses pembersihan data dan normalisasi data dari kumpulan data. Pada kumpulan data crop recommendation yang digunakan pada penelitian ini tidak ditemukan data-data yang kosong ( null ). Pada atribut label tipe data yang digunakan dalam bentuk string atau karakter, sehingga untuk keperluan proses pemodelan menggunakan machine learning , data tersebut diubah ke dalam bentuk numerik. Pada pengolahan  data  awal  ini  dilakukan  proses  normalisasi  data.  Normalisasi  fitur  biasanya  dilakukan  untuk menyesuaikan dan mengnormalisasi nilai-nilai fitur, sehingga nilai-nilai fitur dapat dikurangi ke dalam rentang tertentu,  seperti  [−1.0,  1.0]  atau  [0,  1.0].  Tindakan  normalisasi  fitur  membantu  mengurangi  perbedaan  yang berlebihan dari berbagai rentang nilai fitur dan mengurangi ketergantungan algoritma pada unit pengukuran fitur. Umumnya, normalisasi fitur menggunakan transformasi linear, transformasi log, transformasi Tan, dan metode lain untuk standarisasi data, sehingga data dapat diubah ke dalam ruang bersama yang lebih kecil(Q. Xu & Yin, 2021).  Pada  Gambar  2,  diperlihatkan  kumpulan  data  sebelum  dilakukan  proses  normalisasi,  sedangkan  pada Gambar 3 memperlihatkan hasil proses normalisasi kumpulan data crop recommendation.
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Sumber: Penelitian (2023) Gambar 2. Kumpulan Data sebelum di Normalisasi
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 3. Kumpulan Data setelah di Normalisasi

## 4. Implementasi Algoritma Machine Learning
Pada penelitian ini digunakan dibandingkan tingkat akurasi dua buah algoritma machine learning, yaitu: algoritma Random  Forest dan  algoritma XGBoost  Regressor untuk  merekomendasikan  tanaman  yang  sesuai dengan kondisi lingkungan dan kadar nutrisi tanah.
Algoritma RF dibentuk dengan beberapa pohon keputusan, dan setiap pohon mendapatkan efek susunan posisinya dengan menggunakan klasifikasi yang berbeda. Pendekatan ini memungkinkan penilaian alokasi sampel dengan menggunakan teknik pengambilan sampel acak, yang juga  sangat sesuai untuk model-model yang kecil (Murugan dkk., 2019).

## 5. Pelatihan dan Pengujian Data
Pada machine learning peran penting data latih dan data uji tak  terbantahkan dalam membangun model yang handal. Data latih sebagai dasar utama yang menyediakan bahan bagi model untuk mempelajari pola dan relasi  antar  variabel.  Melalui  interaksi  dengan  data  latih,  model  dapat  membentuk  representasi  internal  yang
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
memungkinkannya membuat prediksi atau keputusan ketika dihadapkan pada data serupa. Sebaliknya, data uji, sebagai  himpunan  data  yang  terpisah,  menjadi  ukuran  penting  untuk  mengevaluasi  kinerja  model.  Dengan memanfaatkan kumpulan data ini dapat dilakukan pengujian seberapa baik model mampu beradaptasi dengan data yang belum pernah dilihatnya sebelumnya. Pemisahan yang jelas antara data latih dan data uji memastikan bahwa model  tidak  sekadar  menghafal  data  pelatihan,  melainkan  mampu  menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  dapat diandalkan dalam berbagai situasi dunia nyata. Oleh karena itu, kebijakan penggunaan data latih dan data uji yang cerdas menjadi kunci utama dalam merancang model machine learning yang handal dan adaptif.
Pada penelitian ini, untuk membagi kumpulan data menjadi data latih dan data uji menggunakan Splitting train and test set . Proses pembentukan data latih dan data uji di perlihatkan pada Gambar 4. Pada proses Gambar 4, data latih ditentukan 80% dari kumpulan data yaitu sebanyak 1760 baris data dan data uji sebanyak 20% dari kumpulan data, yaitu sebanyak 440 baris data.
Sumber: Penelitian (2023)
Gambar 4. Proses Pembentukan Data Latih dan Data Uji

## 6. Validasi dan Evaluasi
Untuk validasi dan evaluasi hasil prediksi rekomendasi tanaman menggunakan algoritma RF dan XGBoost digunakan tiga alat ukur, yaitu: Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), dan R 2 atau R-squared. Persamaan untuk MAE, MSE dan R-squared ditunjukkan pada persamaan (1), (2), dan (3) (Chicco dkk., 2021).
𝑀𝐴𝐸 = 1 𝑚 ∑ |𝑋 𝑖 −   𝑌 𝑖 | 𝑚 𝑖=1 (1)
𝑀𝑆𝐸 = 1 𝑚 ∑ 〈𝑋 𝑖 −   𝑌 𝑖 〉 2 𝑚 𝑖=1 (2)
𝑅 2 =  1 − ∑ 〈𝑋𝑖 −  𝑌𝑖〉2 𝑚 𝑖=1 ∑ 〈𝑌̅− 𝑌𝑖〉2 𝑚 𝑖=1 ; 𝑌̅ = 1 𝑚 ∑ 𝑌 𝑖 𝑚 𝑖=1 (3)
Keterangan: X i = Nilai aktual Y i = Nilai prediksi Ȳ = Nilai mean dari nilai sebenarnya m = Jumlah sampel i   = Sampel ke-i

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membandingkan  tingkat  akurasi  menggunakan  algoritma random  forest dan  algoritma XGBoost Regressor digunakan tiga alat ukur akurasi, yaitu MSE, MAE, dan R 2 . Pada masing-masing algoritma dilakukan sepuluh  kali  pengujian  tingkat  akurasi.  Pada  Tabel  1,  menunjukkan  hasil  pengujian  menggunakan  algoritma random  Forest,  hasilnya  didapatkan  rata-rata  tingkat  akurasi  sebagai  berikut:  MSE  didapatkan  tingkat  akurasi sebesar 36.73681574, MAE didapatkan hasil rata-rata sebesar 1.848396760, dan menggunakan R 2 didapatkan hasil akurasi sebesar 0.98533501961927.
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
Tabel 1. Hasil Pengujian Algoritma Random Forest Pengujian ke- MSE MAE R 2 1 36.18003079 1.866090909 0.98581883221623 2 34.71698025 1.821013636 0.98639229124164 3 33.89301159 1.806286363 0.98671525497282 4 38.22413768 1.867888636 0.98501762165197 5 38.55066330 1.939588636 0.98488963628514 6 37.88469704 1.826336363 0.98515066921088 7 39.74381712 1.895961363 0.98442196629931 8 37.29349415 1.846872727 0.98538239779370 9 35.47541704 1.796079545 0.98609501345656 10 35.40590844 1.770759090 0.98612225813076 Rata-rata  = 36.73681574 1.848396760 0.98533501961927 Sumber: Penelitian (2023)
Pada  Tabel  2,  menunjukkan  hasil  pengukuran  tingkat  akurasi  menggunakan  MSE,  MAE,  dan  R 2 untuk implementasi  algoritma XGBoost  Regressor untuk  rekomendasi  pemilihan  jenis  tanaman.  Setelah  dilakukan sepuluh kali pengujian didapatkan hasil yang sama untuk nilai akurasi MSE, MAE, dan R 2 . Hasil tingkat akurasi menggunakan  algoritma XGBoost  Regressor sebagai  berikut:  MSE  didapatkan  tingkat  akurasi  sebesar 37.17297890, MAE didapatkan hasil rata-rata sebesar 2.203242909, dan menggunakan R 2 didapatkan hasil akurasi sebesar 0.98542963509705.
Tabel 2. Hasil Pengujian Algoritma XGBoost Regressor Pengujian ke- MSE MAE R 2 1 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 2 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 3 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 4 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 5 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 6 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 7 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 8 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 9 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 10 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 Rata-rata = 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 Sumber: Penelitian (2023)
Tabel 3. Perbandingan Akurasi Algoritma Random Forest dan XGBoost Regressor
Algoritma MSE MAE R 2 Random Forest 36.73681574 1.848396760 0.98533501961927 XGBoost Regressor 37.17297890 2.203242909 0.98542963509705 Sumber: Penelitian (2023)
Berdasarkan tiga nilai akurasi yang telah didapat dari hasil pengujian algoritma Random Forest (Tabel 1) dan XCBoost (Tabel 2) pada kumpulan data rekomendasi tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan dan nutrisi tanah maka diperoleh hasil bahwa kedua algoritma mempunyai tingkat akurasi yang hampir sama seperti yang tersaji pada Tabel 3. Berdasarkan Tabel 3, untuk algoritma Random Forest tingkat hasil akurasinya cukup baik dibandingkan dengan algoritma XGBoost Regressor dengan menggunakan MSE dan MAE, namun dengan menggunakan R 2 atau R-Square diperoleh akurasi terbaik menggunakan algoritma XGBoost Regressor . Perbedaan tingkat akurasi yang didapatkan dalam penelitian ini tidak menunjukkan perbedaan yang cukup jauh, sehingga kedua algoritma ini dapat digunakan dengan baik untuk melakukan prediksi rekomendasi pemilihan
Vol. 4 No. 2 Juli 2024 | E-ISSN: 2774-9711 | P-ISSN: 2808-9065
jenis tanaman pada lingkungan dan nutrisi tanah yang sesuai. Hasil pengujian prediksi rekomendasi tanaman berdasarkan kondisi lingkungan dan nutrisi media tanam menggunakan algoritma Random Forest dan XGBoost Regressor tersaji pada Tabel 4. Pada Tabel 4 ini, diberikan 5 kombinasi nilai-nilai N, P, K, Suhu, Humidity, pH, Rainfall dimasukkan pada model prediksi, sehingga didapatkan rekomendasi tanaman yang sesuai dengan nilai- nilai yang dimasukkan tersebut.
Tabel 4. Hasil Prediksi Rekomendasi Tanaman Algoritma Random Forest dan XGBoost Regressor
No N P K Suhu Humidity pH Rainfall Rekomendasi Tanaman 1 49 61 45 32.76795 94.57377  6.7642  240.479592 Papaya 2 3 136 205 17.58629 80.84806  6.3347 71.406545 Grapes 3 116 71 47 27.57278 82.06388  6.4357 91.342765 Banana 4 61 64 52 43.30204 92.83405  6.6411  110.562229 Papaya 5 25 65 21 33.86351 68.59232  6.8802 69.244641 Blackgram Sumber: Penelitian (2023)

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  melakukan  investigasi  tingkat  akurasi  dua  buah  algoritma  Machine  Learning,  yaitu Random  Forest  dan  XGBoost  Regressor  untuk  melakukan  prediksi  rekomendasi  tanaman  yang  sesuai  dengan kondisi lingkungan dan nutrisi tanah. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa kedua algoritma mempunyai tingkat akurasi  yang  sama  baiknya.  Algoritma  Random  Forest  mempunyai  tingkat  akurasi  yang  baik  diukur  dengan menggunan  MSE  dan  MAE,  yaitu  sebesar  36.73681574  dan    1.848396760,  sedangkan  algoritma  XGBoost Regressor mempunyai tingkat akurasi yang baik dengan menggunakan alat ukur akurasi R 2 atau R-Square dengan tingkat  akurasi  sebesar  0.98542963509705.  Hasil  penelitian  memberikan  rekomendasi  bahwa  kedua  algoritma yang digunakan pada penelitian ini dapat di implementasi untuk melakukan prediksi rekomendasi tanaman yang sesuai dengan kondisi lingkungan dan nutris tanah dimana tanaman tersebut akan ditanam.

## REFERENSI
Banerjee,  G.,  Sarkar,  U.,  &  Ghosh,  I.  (2021). A  Fuzzy  Logic-Based  Crop  Recommendation  System (D. Bhattacharjee,  D.  K.  Kole,  N.  Dey,  S.  Basu,  &  D.  Plewczynski  (ed.);  hal.  57–69).  Springer  Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-7834-2_6
Chicco, D., Warrens, M. J., & Jurman, G. (2021). The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. PeerJ Computer Science , 7 , 1–24. https://doi.org/10.7717/PEERJ-CS.623 Craker, L. E. (2021). 4 Plant Growth Factors That Affect All Plants. Journal of Soil Science & Plant Health , 5 (3). Filippi, P., Jones, E. J., Wimalathunge, N. S., Somarathna, P. D. S. N., Pozza, L. E., Ugbaje, S. U., Jephcott, T.
G., Paterson, S. E., Whelan, B. M., & Bishop, T. F. A. (2019). An approach to forecast grain crop yield using multi-layered,  multi-farm  data  sets  and  machine  learning. Precision  Agriculture , 20 (5),  1015–1029. https://doi.org/10.1007/s11119-018-09628-4
Johansen, K., Morton, M. J. L., Malbeteau, Y., Aragon, B., Al-Mashharawi, S., Ziliani, M. G., Angel, Y., Fiene, G., Negrão, S., Mousa, M. A. A., Tester, M. A., & McCabe, M. F. (2020). Predicting Biomass and Yield in a  Tomato  Phenotyping  Experiment  Using  UAV  Imagery  and  Random  Forest. Frontiers  in  Artificial Intelligence , 3 (May). https://doi.org/10.3389/frai.2020.00028 Li, Y., Zeng, H., Zhang, M., Wu, B., Zhao, Y., Yao, X., Cheng, T., Qin, X., & Wu, F. (2023). A county-level soybean  yield  prediction  framework  coupled  with  XGBoost  and  multidimensional  feature  engineering. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 118 , 103269. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103269
Marques  Ramos,  A.  P.,  Prado  Osco,  L.,  Elis  Garcia  Furuya,  D.,  Nunes  Gonçalves,  W.,  Cordeiro  Santana,  D.,
Pereira Ribeiro Teodoro, L., Antonio da Silva Junior, C., Fernando Capristo-Silva, G., Li, J., Henrique Rojo Baio, F., Marcato Junior, J., Eduardo Teodoro, P., & Pistori, H. (2020). A random forest ranking approach to  predict  yield  in  maize  with  uav-based  vegetation  spectral  indices. Computers  and  Electronics  in Agriculture , 178 , 105791. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.compag.2020.105791
Meshram, V., Patil, K., Meshram, V., Hanchate, D., & Ramkteke, S. D. (2021). Machine learning in agriculture domain:  A  state-of-art  survey. Artificial  Intelligence  in  the  Life  Sciences , 1 ,  100010.
https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ailsci.2021.100010 Murugan, A., Nair, S. A. H., & Kumar, K. P. S. (2019). Detection of Skin Cancer Using SVM, Random Forest and kNN Classifiers. Journal of Medical Systems , 43 (8), 269. https://doi.org/10.1007/s10916-019-1400-8 Pande, S M, Ramesh, P. K., Anmol, A., Aishwarya, B. R., Rohoilla, K., & Shaurya, K. (2021). Crop Recommender System  Using  Machine  Learning  Approach. 2021  5th  International  Conference  on  Computing
Methodologies and Communication (ICCMC) , 1066–1071.
https://doi.org/10.1109/ICCMC51019.2021.9418351
Pande, Shilpa Mangesh, Ramesh, P. K., Anmol, A., Aishwarya, B. R., Rohilla, K., & Shaurya, K. (2021). Crop Recommender System Using Machine Learning Approach. Proceedings - 5th International Conference on Computing Methodologies and
Communication, ICCMC 2021 , Iccmc , 1066–1071.
https://doi.org/10.1109/ICCMC51019.2021.9418351
Ravi, R., & Baranidharan, B. (2020). Crop Yield Prediction using XG Boost Algorithm. International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE) , 8 (5), 3516–3520. https://doi.org/10.35940/ijrte.d9547.018520
Sharma, A., Jain, A., Gupta, P., & Chowdary, V. (2021). Machine Learning Applications for Precision Agriculture:
A Comprehensive Review. IEEE Access , 9 , 4843–4873. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3048415 Singh, R. (2023). Crop recommendation data
(V1 ed.). Harvard Dataverse. https://doi.org/doi:10.7910/DVN/4GBWFV
Supriya, B. N., & Akki, C. B. (2021). Sentiment prediction using enhanced xgboost and tailored random forest.
International Journal of Computing and Digital Systems , 10 (1), 191–199. https://doi.org/10.12785/ijcds/100119
Upadhyay, H., Juneja, A., Turabieh, H., Malik, S., Gupta, A., Bitsue, Z. K., & Upadhyay, C. (2022). Exploration of Crucial Factors Involved in Plants Development Using the Fuzzy AHP Method. Mathematical Problems in Engineering , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/4279694
Wang, Y., Zhu, D., & Ding, Y. (2023). Identification of Winter Wheat- Identification of Winter Wheat-Growing Areas Based on the XGBoost Algorithm. Preprints . https://doi.org/10.20944/preprints202303.0346.v1 Xu, Q., & Yin, J. (2021). Application of Random Forest Algorithm in Physical Education. Scientific Programming , 2021 , 1996904. https://doi.org/10.1155/2021/1996904
Xu, X., Gao, P., Zhu, X., Guo, W., Ding, J., Li, C., Zhu, M., & Wu, X. (2019). Design of an integrated climatic assessment  indicator  (ICAI)  for  wheat  production:  A  case  study  in  Jiangsu  Province,  China. Ecological Indicators , 101 , 943–953. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2019.01.059