## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 175-183 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4538

## Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Dalam Klasifikasi Produktivitas Padi
Hamim Tohari * , Sri Harini, M Ainul Yaqin, Irwan Budi Santoso, Cahyo Crysdian
Fakultas Saintek, Program Studi Magister Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim, Malang, Indonesia Email: 1,* hamimtohari77@gmail.com, 2 sriharini@mat.uin-malang.ac.id, 3 yaqinov@ti.uin-malang.ac.id,
4 irwan@ti.uin-malang.ac.id, 5 cahyo@ti.uin-malang.ac.id Email Penulis Korespondensi: hamimtohari77@gmail.com Submitted: 06/11/2023; Accepted: 30/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  penghasil  beras  terbesar  di  dunia.  Penduduk  Indonesia  hampir  95% mengonsumsi  beras  sebagai  bahan  pangan  pokok  wajib,  sehingga  setiap  tahunnya  permintaan  beras  semakin  meningkat seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  penduduk.  Jawa  Timur  dikenal  dengan  provinsi  penghasil  padi  terbesar  di  Indonesia. Untuk mengoptimalkan produksi beras, provinsi Jawa Tengah dapat mengelompokkan kota  atau kabupaten penghasil padi. Hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  dan  mengetahui  kota  atau  kabupaten  yang  memiliki  potensi  dalam  memproduksi  padi sekaligus mengetahui daerah yang memiliki produksi padi kurang maksimal. Untuk melihat terpenuhinya kebutuhan beras di provinsi  Jawa  Timur  maka  diperlukan  adanya  prediksi  produktivitas  padi  di  wilayah  Jawa  Timur  sehingga  bisa  dijadikan dasar dalam upaya peningkatan hasil panen padi untuk periode berikutnya. Dalam penelitian ini digunakan metode Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi data untuk prediksi hasil panen di provinsi Jawa Timur. Keunggulan dari algoritma SVM yaitu dapat digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi dengan kernel linier ataupun non-linier kernel. Data yang digunakan  adalah  data  statistik  pertanian  yang  didapat  dari  website  jatim.bps.go.id.  data-data  tersebut  kemudian  dianalisis dengan proses data mining. Hasil dari penelitian ini berupa pola prediksi dengan pohon keputusan yang dapat dijadikan dasar prediksi dalam memperkirakan hasil panen pada periode selanjutnya. Dari pembagian data training sebanyak 80% dan  data testing  20%  didapatkan  hasil  dengan  akurasi  80%  pada  saat  memprediksi  kategori  „0‟  (tidak  sesuai  target),  dan  mendapat akurasi  100%  pada  saat  memprediksi  kategori  „1‟  (sesuai  target).  Dan  secara  keseluruhan,  classification  model  memiliki akurasi  88%.  Kontribusi  yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah  memberikan  gagasan  dalam  pengolahan  data  di bidang pertanian.
Kata Kunci: Padi; Produktivitas; Jawa Timur; Klasifikasi; SVM
Abstract −Indonesia is one of the largest rice producing countries in the world. Almost 95% of the Indonesian population consumes  rice  as  a  mandatory  staple  food,  so  that  every  year  the  demand  for  rice  increases  along  with  the  increase  in population. East Java is known as the largest rice producing province in Indonesia. To optimize rice production, Central Java province can group rice producing cities or districts. This aims to see and find out cities or districts that have the potential to produce rice as  well  as  find out areas that have less than optimal rice production. To see  whether the need for rice in East Java province is met, it is necessary to predict rice productivity in the East Java region so that it can be used as a basis  for efforts to increase rice yields for the next period. In this research, the Support Vector Machine (SVM) method was used to classify data for predicting crop yields in East Java province. The advantage of the SVM algorithm is that it can be used for classification and regression problems with linear kernels or non-linear kernels. The data used is agricultural statistical data obtained from the website jatim.bps.go.id. The data is then analyzed using a data mining process. The results of this research are in the form of a prediction pattern with a decision tree which can be used as a basis for predictions in estimating harvest results in the next period. From dividing 80% training data and 20% testing data, results were obtained with 80% accuracy when  predicting  category  '0'  (not  on  target),  and  100%  accuracy  when  predicting  category  '1'  (on  target).  And  overall,  the classification model has an accuracy of 88%. The contribution to be achieved in this research is to provide ideas
for data processing in the agricultural sector.
Keywords : Rice; Productivity; East Java; Classification; SVM

## 1. PENDAHULUAN
Pangan  merupakan  salah  satu  kebutuhan  pokok  dan  mendasar  bagi  manusia  yang  harus  dipenuhi.  Pemenuhan kebutuhan pangan dilakukan sebagai upaya agar pangan selalu tersedia setiap saat dan juga dapat terjangkau oleh seluruh  lapisan  masyarakat[1].  Untuk  mewujudkan  terlaksananya  ketahanan  pangan  bagi  masyarat  Indonesia, sektor  pertanian  menjadi  sektor  utama  dalam  upaya  penyediaan  kebutuhan  pangan.  Pertanian  selalu  menjadi sasaran utama dalam upaya pembangunan sektor ekonomi di Indonesia[2].
Kajian  tentang  sektor  pertanian  seolah  tak  bisa  lepas  dengan  diskusi  tentang  ketahanan  pangan. Berdasarkan undang-undang, konsep ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya pangan bagi rumah tangga yang  tercermin  dari  tersedianya  pangan  yang  cukup,  baik  jumlah  maupun  mutunya,  aman,  merata  dan terjangkau[3]. Tujuan utama dari kebijakan pangan adalah untuk menjamin tercapainya ketahanan pangan yang meliputi  pasokan,  keamanan,  diversifikasi,  kelembagaan  dan  organisasi  pangan.  Karena  itu,  kebijakan  ini dibutuhkan  untuk  meningkatkan  kemandirian  pangan.  Pembangunan  yang  mengabaikan  kemandirian  dalam memenuhi kebutuhan dasar bagi penduduk akan berakibat fatal sehingga bisa menimbulkan ketergantungan pada negara lain. Dengan kata lain, kedaulatan pangan di negara akan terancam[4].
Kesuksesan pemerintah dalam membangun sektor pertanian suatu daerah terlihat dari kemampuan daerah tersebut  mewujudkan  swasembada  pangan.  Pengembangan  sektor  pertanian  berdampak  pada  jangkauan  luas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
terhadap  program  pengentasan  kemiskinan  dan  peningkatan  sumber  daya  manusia.  Pangan  di  Indonesia  selalu identik dengan beras, dikarenakan selama ini beras merupakan makan pokok bagi sebagian besar masyarakat di negeri ini[5].
Jawa  menjadi  penyumbang  terbesar  di  sektor  pangan  nasional  melebihi  wilayah  lain  di  Indonesia.  Oleh karena  itu,  Jawa  memiliki  peran  penting  dalam  perubahan  status  Indonesia  dari  pengimpor  beras  terbesar menjadi  pengekspor  terbesar  di  tahun  1984  yang  ditandai  dengan  keberhasilan  swasembada  beras  sehingga memperoleh penghargaan dari FAO Organisasi Pangan dan Pertanian Dunia) pada tahun 1985[6].
Dapat dikatakan bahwa sejak tahun 2016 hingga 2019 peranan kategori pertanian mengalami penurunan sebesar  2,09  persen,  namun  mengalami  penguatan  pada  tahun  2020  sebesar  0,55  persen  dibanding  tahun 2019[7].  Di  samping  itu,  peran  strategis  sektor  pertanian  juga  ditunjukkan  dari  kontribusinya  terhadap penyerapan  tenaga  kerja  yang  terbesar  dibandingkan  dengan  sektor  lainnya,  yakni  sekitar  33,01  persen berdasarkan hasil Survei Angkatan Kerja Nasional pada Agustus 2020[8]. Peningkatan ini membuktikan sektor pertanian adalah sektor yang paling bertahan di kala pandemi COVID-19 sehingga perlunya perhatian yang lebih dari  pemerintah  agar  dapat  mendongkrak  gairah  ekonomi  saat  ini  di  samping  peranan  penting  sektor  pertanian terhadap  keberlangsungan  hidup  masyarakat  khususnya  di  Provinsi  Jawa  Timur[9].  Untuk  mengoptimalkan produksi  beras,  provinsi  Jawa  Timur  dapat  mengelompokkan  kota  atau  kabupaten  penghasil  padi.  Hal  ini bertujuan  untuk  melihat  dan  mengetahui  kota  atau  kabupaten  yang  memiliki  potensi  dalam  memproduksi  padi sekaligus  mengetahui  daerah  yang  memiliki  produksi  padi  kurang  maksimal[10].  Metode  dalam  data  mining dapat menemukan pola-pola yang tidak terlihat dan menarik dari kumpulan data[11].
Wijayanto  dan  Yoka  melakukan  pengelompokkan  kota/kabupaten  penghasil  padi  di  Jawa  Tengah berdasarkan  produktivitas  padinya  dengan  metode  clustering.  Clustering  yang  digunakan  adalah  dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  yang  didapatkan  dari  metode  ini  yaitu  3  cluster  antara  lain  C0 menggambarkan  daerah  yang  hasil  produktivitas  padinya  sedang  terdiri  dari  12  daerah.  C1  menggambarkan daerah  yang  hasil  produktivitas  padinya  rendah  terdiri  dari  18  daerah.  Serta  C2  menggambarkan  daerah  yang hasil produktivitas padinya tinggi terdiri dari 12 daerah[4].
Siti  Rokhmah  melakukan  penelitian  menggunakan  algoritma  C.45  dalam  klasifikasi  data  untuk  prediksi hasil  panen  diwlayah  Kabupaten  Sukoharjo.  Data  yang  digunakan  adalah  data  statistik  pertanian  yang  didapat dari  website  sukoharjo.bps.go.id.  data-data  tersebut  kemudian  dianalisis  dengan  teknik  data  mining,  sehingga menghasilkan  data  training  yang  siap  untuk  di  olah  dengan  algoritma  C.45,  pengujian  dilakukan  dengan  split validation  untuk  menghasilkan  validitas  klasifikasi  data.  Hasil  model  prediksi  dengan  algoritma  C.45  diuji dengan  split  validation  dengan  tingkat  performance  100  %  terhadap  data  yang  sama  dengan  tahun  yang berbeda[3].
Selain metode di atas, metode data mining yang dapat digunakan untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine  (SVM).  SVM  merupakan  algoritma  dengan  metode  supervised  learning  yang  menganalisa  data  dan mengenali pola[12]. Adapun keunggulan dari algoritma SVM, yaitu dapat digunakan untuk masalah klasifikasi dan  regresi  dengan  kernel  linier  ataupun  non-linier  kernel  yang  dapat  menjadi  satu  kemampuan  algoritma pembelajaran  untuk klasifikasi serta regresi dengan akurasi  yang tinggi[13]. SVM dikembangkan oleh Vapnik, Guyon  &  Boser[14].  Pertama  kali  SVM  ditampilkan  sekitar  tahun  1992  pada  Annual  Workshop  on Computational Learning Theory[15]. Metode SVM merupakan metode machine learning dengan tujuan mencari hyperplane terbaik yang membagi dua buah kelas di input space[16]. Metode SVM merupakan salah satu teknik yang baru bila dibangingkan dengan teknik lain[17]. Pemilihan fungsi kernel yang tepat dan sesuai merupakan hal  yang sangat penting dan  diperlukan, sebab fungsi dari kernel tersebut  yang akan  menentukan  feature space dimana fungsi dari klasifier akan dicari[18].
Maka dari itu, sebagai perbandingan, dalam penelitian ini metode SVM akan digunakan untuk klasifikasi produktivitas padi di Jawa Timur. Tujuan penelitian ini adalah berkontribusi dalam memberikan gagasan dalam pengolahan data di bidang pertanian dengan mengaplikasikan metode SVM untuk klasifikasi produktivitas padi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM) terhadap dataset  produksi  padi.  Penelitian  ini  akan  bertahap  melalui  beberapa  proses.  Adapun  tahapan  penelitian  bisa dilihat pada gambar 1 di bawah ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Berikut penjelasan untuk uraian diagram di atas: a. Gathering data
Tahapan awal dalam penelitian ini adalah memilih dataset yang akan digunakan. Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah merupakan dataset sebanyak 190 data yang terdiri dari data lahan, jumlah panen padi, produktivitas padi dan target produktivitas padi dari seluruh kota/kabupaten di Jawa Timur. Dengan data ini diharapkan dapat memperoleh hasil yang akurat dan terpercaya.
b. Pre-processing
Sebelum  dilakukan  proses  pengklasifikasian  data,  dilakukan  metode  pemrosesan  data  awal  terlebih  dahulu sesuai dengan proses metode Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu preprocessing data. Data atau record dan  atribut  harus  melalui  beberapa  tahap  pengolahan  awal  data  seperti  pembersihan  data  (cleaning), filtering, transformasi data, dan lain-lain sehingga mendapatkan data yang berkualitas.
c. Model Algoritma
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan  adalah  Support  Vector  Machine  (SVM).  Untuk  tahap pemodelan SVM dilakukan dengan tujuan untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah kelas  pada input  space .  Tingkat  akurasi  pada  model  yang  akan  dihasilkan  dalam  proses  peralihan  dengan SVM sangat bergantung terhadap fungsi kernel dan parameter yang digunakan.
d. Evaluasi Evaluasi dilakukan dengan cara menganalisa hasil dari algoritma yang digunakan untuk memastikan bahwa hasil  perhitungan  dan  pengujian  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  Evaluasi  dilakukan  untuk  mengukur  hasil klasifikasi guna mengetahui tingkat accuracy, precision, dan recall. Proses evaluasi menggunakan Confusion Matrix . Berikut tabel 1 dari Confusion Matrix:
Tabel 1 . Tabel Confusion Matrix
Correct Classification Classified as Actual “+” Actual “-“ Predicted “+” TP (True Positive) FP (False Postive) Predicted “-“ FN (False Negative)  TN (True Negative)

## 2.2 Tahap Pengujian
Adapun penjelasan mengenai langkah-langkah dalam pengujian sebagai berikut: a. Insert Dataset
Langkah pertama ialah memasukkan dataset yang akan diujikan. b.  Gathering Information
Pada  tahapan  ini  mengumpulkan  sejumlah  informasi  pada  dataset  mulai  dari  jumlah  baris,  jumlah  atribut, korelasi antar atribut, jumlah variabel NULL/NaN, dan lain-lain.
c.  Data Preprocessing
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  preprocessing  seperti  data  cleansing,  selection  feature, transformation data, dan feature engineering. Ini berguna untuk membersihkan nilai value yang kosong dan juga pemilihan atribut karena tidak semua atribut akan dipakai.
d.  Split data Validation
Pada tahap ini data akan membagi jumlah keseluruhan dataset menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan nilai yaitu 80:20, dengan data training 80% dan data testing 20%. Setelah membagi dataset langkah selanjutnya  adalah  memasukkan  data  training  kedalam  model  algoritma.  Setelah  melakukan  penerapan algoritma,  kemudian  hasil  tersebut  akan  diujikan  dengan  data  testing  sehingga  akan  mendapatkan  bentuk confusion matrix sebagai nilai akhir.

## 2.3 Data Penelitian
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  pertanian  di  Provinsi  Jawa  Timur  tahun  2022  yang diperoleh  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa  Timur.  Totalnya  ada  190  data.  Data  tersebut  akan diolah menggunakan metode data mining s Support Vector Machine (SVM). Adapun data penelitian sebagaimana terdapat di tabel 2.
Tabel 2 . Dataset Penelitian Kabupaten/Kota Luas Lahan (ha) Produksi Padi (ton) Produktivitas Padi (ku/ha) Kab. Pacitan 17.988,72 90.955,25 50,56 Kab. Ponorogo 64.543,87 370.435,11 57,39 Kab. Trenggalek 22.293,31 117.346,67 52,64 Kab. Tulungagung 40.611,23 221.637,05 54,58 Kab. Blitar 34.255,13 217.566,97 63,51 Kab. Kediri 29.851,89 172.474,88 57,78

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Kabupaten/Kota Luas Lahan (ha) Produksi Padi (ton) Produktivitas Padi (ku/ha) Kab. Malang 47.821,21 283.895,29 59,37 Kab. Lumajang 56.064,69 303.468,63 54,13 Kab. Jember 119.808,13 613.237,38 51,18 Kab. Banyuwangi 77.952,96 462.584,81 59,34 Kab. Bondowoso 49.262,33 246.388,27 50,02 Kab. Situbondo 27.172,07 141.914,27 52,23 Kab. Probolinggo 34.231,53 187.277,08 54,71 Kab. Pasuruan 47.999,47 254.578,42 53,04 Kab. Sidoarjo 31.431,32 196.839,63 62,63 Kab. Mojokerto 49.281,71 287.251,32 58,29 Kab. Jombang 55.229,58 343.427,84 62,18 Kab. Nganjuk 71.223,24 387.897,28 54,46 Kab. Madiun 74.141,77 419.977,93 56,65 Kab. Magetan 42.606,10 263.822,71 61,92 Kab. Ngawi 129.474,04 785.037,99 60,63 Kab. Bojonegoro 133.739,17 715.198,84 53,48 Kab. Tuban 85.194,97 502.136,24 58,94 Kab. Lamongan 151.263,60 920.935,59 60,88 Kab. Gresik 63.241,32 410.323,14 64,88 Kab. Bangkalan 39.691,95 193.329,37 48,71 Kab. Sampang 34.880,84 172.558,93 49,47 Kab. Pamekasan 20.497,42 108.020,20 52,70 Kab. Sumenep 40.558,48 223.000,46 54,98 Kota Kediri 1.882,04 10.449,52 55,52 Kota Blitar 734,37 5.259,99 71,63 Kota Malang 1.753,52 11.524,42 65,72 Kota Probolinggo 1.309,07 8.067,16 61,63 Kota Pasuruan 1.432,61 7.939,57 55,42 Kota Mojokerto 742,57 4.324,18 58,23 Kota Madiun 2.174,03 11.585,31 53,29 Kota Surabaya 1.455,52 8.180,52 56,20 Kota Batu 963,70 5.912,16 61,35

## 2.4 Pre-Processing
Sebelum proses data mining dimulai, data diproses terlebih dahulu untuk diberi label dalam 2 kelas. Dalam hal ini dibagi dalam 2 kelas, yaitu : tidak sesuai target (0) dan sesuai target (1). Adapun nilai produktivitas padi akan sesuai target jika > 60 dan tidak sesuai target jika < 60. Berikut tabel 3 yang merupakan hasil dari pre-processing data:
Tabel 3 . Hasil Pre-Pocessing Kabupaten/Kota Luas Lahan Produksi Padi Produktivitas Padi  Target Kab. Pacitan 17.988,72 90.955,25 50,56 0 Kab. Ponorogo 64.543,87 370.435,11 57,39 0 Kab. Trenggalek 22.293,31 117.346,67 52,64 0 Kab. Tulungagung 40.611,23 221.637,05 54,58 0 Kab. Blitar 34.255,13 217.566,97 63,51 1 Kab. Kediri 29.851,89 172.474,88 57,78 0 Kab. Malang 47.821,21 283.895,29 59,37 0 Kab. Lumajang 56.064,69 303.468,63 54,13 0 Kab. Jember 119.808,13 613.237,38 51,18 0 Kab. Banyuwangi 77.952,96 462.584,81 59,34 0 Kab. Bondowoso 49.262,33 246.388,27 50,02 0 Kab. Situbondo 27.172,07 141.914,27 52,23 0 Kab. Probolinggo 34.231,53 187.277,08 54,71 0 Kab. Pasuruan 47.999,47 254.578,42 53,04 0 Kab. Sidoarjo 31.431,32 196.839,63 62,63 1 Kab. Mojokerto 49.281,71 287.251,32 58,29 0 Kab. Jombang 55.229,58 343.427,84 62,18 1 Kab. Nganjuk 71.223,24 387.897,28 54,46 0 Kab. Madiun 74.141,77 419.977,93 56,65 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 175-183 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4538
Kabupaten/Kota Luas Lahan Produksi Padi Produktivitas Padi  Target Kab. Magetan 42.606,10 263.822,71 61,92 1 Kab. Ngawi 129.474,04 785.037,99 60,63 1 Kab. Pamekasan 20.497,42 108.020,20 52,70 0 Kab. Sumenep 40.558,48 223.000,46 54,98 0 …. … … … … Kota Blitar 734,37 5.259,99 71,63 1 Kota Malang 1.753,52 11.524,42 65,72 1 Kota Probolinggo 1.309,07 8.067,16 61,63 1 Kota Pasuruan 1.432,61 7.939,57 55,42 0 Kota Mojokerto 742,57 4.324,18 58,23 0 Kota Madiun 2.174,03 11.585,31 53,29 0 Kota Surabaya 1.455,52 8.180,52 56,20 0 Kota Batu 963,70 5.912,16 61,35 1
Berikut atribut penelitian sebagaimana dijelaskan di tabel 4:
Tabel 4. Atribut Penelitian Atribut Keterangan Skala Y Target (Label) Nominal X 1 Kota/Kabupaten Nominal X 2 Luas Lahan Numerik X 3 Produksi Padi Numerik X 4 Produktivitas Padi
Numerik
Berikut deskripsi atribut penelitian sebagaimana dijelaskan di tabel 5:
Tabel 5. Deskripsi Atribut Penelitian Atribut Deskripsi Y Target Produktivitas Padi yang dicapai 0 = tidak sesuai target 1 = sesuai target X 1 Nama Kota/Kabupaten X 2 Total luas lahan yang digunakan menanam padi X 3 Jumlah Produksi Padi dalam satuan ton X 4 Nilai Produktivitas Padi

## 2.5. Tahapan Pemodelan
Support Vector Machine (SVM) ialah model classification supervised learning . Tujuan SVM ialah menemukan batas  pemisah  ( hyperplane )  untuk  memaksimalkan  margin  sehingga  didapat  performa  yang  maksimal.  SVM dapat memprediksi secara optimal, baik terhadap regresi ataupun  klasifikasi.  Di  masa  kini, permasalahan tidak bisa dipecahkan secara linier. Hal itu menyebabkan perlu diterapkan pemecahan masalah secara non-linier[19]. Untuk mengubah data dari non-linier ke dalam bentuk linier diperlukan suatu fungsi yang bernama kernelisasi. Kernel didefinisikan menjadi fungsi yang menggambarkan fitur data mulai dari perspektif terendah menjadi fitur baru  dengan  perspektif  yang  lebih  besar.  3  variasi  kernel  yang  sering  digunakan  untuk  pemecahan  masalah secara non-linier dengan persamaan sebagai berikut :
a) Kernel Polynominal
(    )   (        ) (1) b) Kernal Gaussian RBF (    )       ( )                                                                                                                                (2) c) Kernel Linear (    ) (3)
Dengan x dan y adalah pasangan dua data pada semua bagian data training. Parameter 𝞼 adalah sigma, c adalah complexity , d adalah degree dan adalah kuadrat dari jarak vektor x dan y .
Menurut  teorema  Vapnik,  pemilihan  margin  maksimum  akan  diberikan  kemampuan  generalisasi  yang baik.  Untuk  menentukan  persamaan hyperplane  <w,  x>  +  b  =  0 harus  diketahui  lebih  dahulu  nilai w dan b . Disini  nilai w merupakan  nilai  yang  berkaitan  dengan  margin.  Untuk  memperolehnya  digunakan  bantuan hyperplane  kanonik.  Dalam  hal ini,  x + adalah data  yang terletak pada klas  y = + 1 dan terdekat ke hyperplane

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 175-183 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4538
dan x - adalah data yang terletak pada kelas y = -1 dan terdekat ke hyperplane . Lebar margin y adalah jarak x + ke hyperplane atau jarak x - ke hyperplane[20].
Sebelum menerapkan data-data dalam algoritma SVM, data training dan data testing ditentukan terlebih dahulu  dari  data  yang  merupakan  hasil  transformasi.  Data  training  dimasukkan  ke  dalam  fase  training  pada algoritma  SVM.  Setelah  didapatkan  modelnya,  data  testing  dimasukan  ke  dalam  fase  testing  pada  algoritma SVM. Tahapan permodelan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 . Tahap Permodelan
Langkah selanjutnya adalah Penerapan metode SVM dan membagi dataset menjadi 2 yaitu data training dan data testing. Data dibagi 2 dengan bobot nilai sebesar 80:20 dimana 80% data akan digunakan sebagai data training  dan  20%  data  akan  digunakan  sebagai  data  testing.  Adapun  proses  pemodelan  metode  SVM  dalam penelitian ini  menggunakan platform Jupyter Notebook untuk  membuat  sebuah program  dengan  menggunakan bahasa pemrograman python .

## 2.6 Tahap Evaluasi
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil  kinerja  Metode  SVM  dengan  menggunakan C onfusion  Matrix .  Confusion  Matrix  adalah  tabel  dengan  4  kombinasi  berbeda  dari  nilai  prediksi  dan  nilai aktual. Ada empat istilah yang merupakan representasi hasil proses klasifikasi pada confusion matrix yaitu True Positive (TF), True  Negative  (TN) , False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN)[12].  Pada  tahapan  ini  akan dilakukan  pembuatan confusion  matrix dengan  menggunakan  library  pendukung  dari  ScikitLearn  dan memvisualisasikannya menggunakan seaborn. Langkah terakhir dalam penelitian ini adalah melakukan validasi dan evaluasi terhadap hasil pengujian. Pada tahapan ini  akan didapatkan hasil akhir dari kemampuan algoritma dalam klasifikasi produktivitas padi di Jawa Timur. Hasil yang akan didapatkan adalah berupa accuracy score , recall , dan precision .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  produksi  padi  di  Jawa  Timur  tahun  2022  yang  diperoleh dari website BPS Jawa Timur. Total ada 190 data yang terdiri dari beberapa atribut yaitu : nama kota/kabupaten, luas  lahan,  jumlah  produksi  padi  dan  nilai  produktivitas.  Sebelum  proses  data  mining  dimulai,  data  diproses terlebih dahulu untuk diberi label dalam 2 kelas, yaitu : tidak sesuai target (0) dan sesuai target (1). Data diproses menggunakan salah satu algoritma data mining yaitu Support Vector Machine (SVM). Proses permodelan SVM menggunakan platform Jupyter Notebook . Berikut visualisasi bentuk persebaran data sebagaimana di gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Bentuk Persebaran Data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 175-183 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4538
Dalam proses penerapan algoritma SVM, langkah pertama adalah membagi dataset menjadi 2, yaitu data training  dan  data  testing.  Data  dibagi  2  dengan  bobot  nilai  sebesar  80:20  dimana  80%  data  akan  digunakan sebagai data training dan 20% data akan digunakan sebagai data testing. Setelah pembagian data dilakukan, data pun siap untuk diproses menggunakan algoritma SVM sehingga mendapatkan hasil klasifikasi. Pada  tahap  evaluasi,  hasil  kinerja  Metode  SVM  dievaluasi  dengan  menggunakan  C onfusion  Matrix .  Pada tahapan  ini  akan  dilakukan  pembuatan confusion  matrix dengan  menggunakan  library  pendukung  dari ScikitLearn. Berikut hasil visualisasi confusion matrix sebagaimana di gambar 4.
Gambar 4. Visualisasi Confusion Matrix
Pada  gambar  4  diketahui,  nilai  True  Positive  (TP)  =  4  dan  False  Positive  (FP)  =  1.  Sedangkan  False Negative  (FN)  =  0  dan  True  Negative  (TN)  =  3.  Class  0  mewakili  “tidak  sesuai  target”  dan  class  1  mewakili “sesuai target” dimana sumbu x mewakili “ actual values ” dan sumbu y mewakili “ predicted values ” . TP : Dimana status aslinya adalah “tidak sesuai target” (class 0), dalam model ini dapat dinyatakan bahwa status tersebut memang benar — benar “tidak sesuai target”(class 0). berhasil memprediksi sebanyak 4. TF :  Dimana  status  aslinya  adalah  “sesuai  target”  (class  1),  dalam  model  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  status tersebut memang benar-benar “sesuai target”(class 1). berhasil memprediksi sebanyak 1. FP :  Status  aslinya  adalah  “sesuai  target”  (Class  1),  dalam  model  ini  dapat  dinyatakan  bahwa  status  tersebut adalah “tidak sesuai target” (class 0). dengan nilai prediksi 0.
FN : Status aslinya adalah “tidak sesuai target” (class 0), dalam model ini dapat dinyatakan bahwa status tersebut adalah “sesuai target” (class 1) dengan nilai prediksi 3.
Tahap  terakhir  adalah  melakukan  validasi  dan  evaluasi  terhadap  hasil  pengujian.  Pada  tahapan  ini  akan didapatkan hasil akhir dari kemampuan algoritma dalam klasifikasi dataset  produksi padi di Jawa Timur. Hasil yang  akan  didapatkan  adalah  berupa accuracy  score,  recall ,  dan precision .  Berikut  hasil  dari  validasi menggunakan platform Jupyter Notebook sebagaimana di gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Validasi
Precision  adalah  akurasi  prediksi  positif.  Recall  adalah  fraksi  positif  yang  diidentifikasi  dengan  benar. Skor  F1  adalah  rata-rata  presisi  dan  recall  harmonik  tertimbang  sehingga  skor  terbaik  adalah  1.0  dan  yang terburuk  adalah  0.0.  Support  adalah  jumlah  kemunculan  aktual  kelas  dalam  kumpulan  data  yang  ditentukan. Sehingga hasil validasi sebagai berikut di tabel 6.
Tabel 6. Hasil Validasi Akurasi Presisi Recall Tidak Sesuai Target (0) 0,89 1,00 0,80 Sesuai Target (1) 0,86 0,75 1,00
Dari  data  produktivitas  padi  seluruh  kota/kabupaten  yang  ada  di  Jawa  Timur,  dibuat  pembagian  data training  sebanyak  80%  dan    data  testing  20%  mendapatkan  akurasi  80%  pada  saat  memprediksi  kategori  „0‟

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
(tidak sesuai target), dan mendapat akurasi 86% pada saat memprediksi kategori „1‟ (sesuai target). Dan secara keseluruhan, classification model memiliki akurasi 88%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode Support  Vector Machine untuk klasifikasi produktivitas padi di Jawa Timur bisa bekerja secara optimal dan baik. Ini dibuktikan dengan  pembagian  data  training  sebanyak  80%  dan  data  testing  20%  mendapatkan  akurasi  89%  pada  saat memprediksi kategori „0‟ (tidak sesuai target), dan  mendapat akurasi 86% pada saat memprediksi kategori „1‟ (sesuai target). Dan secara keseluruhan, classification model memiliki akurasi 88%.

## REFERENCES
[1] I.  Febriani,  M.  Safii  and  O.  Alfina,  “Implementasi  Data  Mining  Peningkatan  Produksi  Beras Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Majalah Ilmiah Methoda , vol. 12, no. 3, 2022.
[2] A.  Setia  Budi,  P.  Hadi  Susilo,  and  N.  Nafi‟iyah,  “SVM  ALGORITHM  FOR  PREDICTING  RICE YIELDS,” Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan , vol. 13, no. 2, 2020.
[3] S. Rokhmah, A. Susilowati, and M. Intan, “Klasifikasi Data untuk Prediksi Hasil Panen Tanaman Padi di Wilayah Kabupaten Sukoharjo Menggunakan Algoritma C4.5,” JURTI , vol. 6, no. 2, 2022.
[4] S.  Wijayanto  and  M.  Y.  Fathoni,  “Pengelompokkan  Produktivitas  Tanaman  Padi  di  Jawa  Tengah Menggunakan Metode Clustering K-Means,” Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer , vol. 13, no. 2, 2021
[5] B. Satria, E. M. Harahap  and Jamilah, “Peningkatan Produktivitas Padi Sawah (Oryza sativa L.) Melalui Penerapan  Beberapa  Jarak  Tanam  dan  Sistem  Tanam,” Jurnal  Agroekoteknologi  FP  USU ,  vol.  5,  no.  3, 2017.
[6] S. M. S. Sianturi and N. A. Hasibuan, “Analisa Data Pertanian Tanaman Pangan untuk Memprediksi Hasil Panen  dengan  Data  Mining  Algoritma  C.45  (Studi  Kasus  :  Dinas  Tanaman  Pangan  dan  Holtikutura Provinsi Sumut),” Jurnal Pelita Informatika , vol. 7, no. 4, 2019.
[7] A.  Desiani,  Irmeilyana,  H.  Hanum,  Y.  Andriani,  S.  I.  Maiyanti,  C.  M.  Uteh  and  I.  Rayani,  “Penerapan Metode  Support  Vector  Machine  Dalam  Klasifikasi  Bunga  Iris,” Indonesian  Journal  of  Applied Informatics , vol. 7, no. 1, 2022.
[8] A.  Zalvadila,  L.  Syafie,  and  H.  Darwis,  “Klasifikasi  Penyakit  Tanaman  Bawang  Merah  Menggunakan Metode SVM dan CNN,” Jurnal Pengembangan IT , vol. 8, no. 3, 2023.
[9] E.  Rasmikayati  and  D.  A.  Faisal,  “DINAMIKA  PRODUKTIVITAS  PADI  DITINJAU  DARI FLUKTUASI  SUSUT  HASIL  SERTA  FAKTOR  SOSIAL,  EKONOMI  DAN  BUDAYA  YANG MEMPENGARUHINYA,” Agribisnis dan Sosial Ekonomi Pertanian , vol. 1, no. 2, 2016.
[10]  E.  Haryatmi  and  S.  P.  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  untuk  Model  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, 2021.
[11]  R.  R.  Fiska,  “Penerapan  Teknik  Data  Mining  dengan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Memprediksi  Siswa  yang  Berpeluang  Drop  Out  (Studi  Kasus  di  SMKN  1  Sutera),” SATIN-Sains  dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, 2017.
[12]  M.  F.  Akbarollah,  W.  Wiyanto,  D.  Ardiatma,  and  A.  T.  Zy,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Dalam Klasifikasi Penyakit Jantung,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 4, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4071.
[13]  D.  E.  Safitri  and  A.  S.  Fitrani,  “IMPLEMENTASI  METODE  KLASIFIKASI  DENGAN  ALGORITMA SUPPORT  VECTOR  MACHINE  KERNEL  GAUSSIAN  RBF  UNTUK  PREDIKSI  PARTISIPASI PEMILU TERHADAP DEMOGRAFI KOTA SURABAYA,” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI) , vol. 5, no. 1, 2022, doi: 10.21927/ijubi.v5i1.2259.
[14]  D. Vernanda, N.  N. Purnawan, T. H. Apandi,  and Haryati, “ANALISIS DATA UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT  KEMATANGAN  BUAH  NANAS  MENGGUNAKAN  SVM,” Jurnal  Ilmiah  Ilmu  dan Teknologi Rekayasa , vol. 4, 2022, doi: 10.31962/jiitr.vvii.67.
[15]  Y.  Amrozi,  D.  Yuliati,  A.  Susilo,  N.  Novianto,  and  R.  Ramadhan,  “Klasifikasi  Jenis  Buah  Pisang Berdasarkan Citra Warna dengan Metode SVM,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 11, no. 3, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1502.
[16]  F.  R.  Lumbanraja,  F.  Lufiana,  Y.  Heningtyas  and  K.  Muludi,  “Implementasi  Support  Vector  Machine (SVM) untuk Klasifikasi Pederita Diabetes Mellitus,” Jurnal Komputasi , vol. 10, no. 1, 2022.
[17]  I.  M.  Parapat,  M.  T.  Furqon  and  Sutrisno,  “Penerapan  Metode  Support  Vector  Machine  (SVM)  Pada Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  Anak,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 10, 2018.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[18]  A.  Handayanto,  K.  Latifa,  N.  D.  Saputro,  and  R.  R.  Waliyansyah,  “Analisis  dan  Penerapan  Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA : Jurnal Informatika , vol. 7, no. 2, 2019.
[19]  E.  Haryatmi  and  S.  Pramita  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 2, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.
[20]  A. Darmawan, N. Kustian dan W. Rahayu, “Implementasi Data Mining Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya,” Jurnal String , vol. 2, no. 3, 2018.