## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086

## Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Rekomendasi Tanaman Pangan
Merlinda Wibowo * , Rafian Ramadhani
Fakultas Informatika, Program Studi Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1,* merlinda@ittelkom-pwt.ac.id, 1 18102245@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: merlinda@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Penentuan tanaman pangan yang tepat perlu dilakukan untuk meningkatkan perekonomian masyarakat dalam bidang pertanian.  Penggunaan  pola  tanam  tradisional  perlu  dilakukan  perubahan  dengan  memanfaatkan  teknologi  informasi. Pemanfaatan data dari pemerintah daerah dapat digunakan untuk membantu dalam memberikan rekomendasi jenis tanaman pangan  dengan  cara  diolah  dengan  beberapa  metode  data  mining.  Metode  ini  dapat  melakukan  ektraksi  informasi  untuk menemukan pola dan pengetahuan dari data tersebut. Pendekatan metode klasifikasi digunakan sebagai pengelompokan data bedasarkan keterikatan data terhadap data sampel. Beberapa metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini, yaitu Naïve Bayes,  Decision  Tree,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Neural  Network,  Random  Tree,  Random  Forest, dan K  Nearest Neighbor (KNN) . Metode-metode tersebut berhasil dibandingkan untuk mengetahui metode mana yang terbaik sebagai metode untuk  membantu  merekomendasikan  tanaman  pangan  yang  tepat  dan  akurat  berdasarkan  hasil  kinerja  klasifikasi  masing- masing metode. Random Tree terpilih sebagai metode terbaik pada hasil perbadingan kinerja ini dengan penggunaan metode diskritisasi dan normalisasi pada tahap pra pemrosesan data. Hal ini dapat dilihat berdasarkan hasil  nilai Akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score pada penggunaan diskritisasi seluruhnya sebesar 98%. Sedangkan, penggunaan normalisasi menunjukkan hasil nilai Akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score seluruhnya sebesar 99%.
Kata Kunci: Naïve Bayes ; Decision Tree ; Support Vector Machine ; Neural Network ; Random Tree ; Random Forest ; K Nearest Neighbor ; Klasifikasi; Perbandingan Metode; Rekomendasi; Tanaman Pangan
Abstract −Determination of the right food crops needs to be done to improve the community's economy in the agricultural sector. The use of traditional cropping patterns needs to be changed by utilizing information technology. The utilization of data from local governments can be used to assist in providing recommendations for types of food crops by processing them with several  data  mining  methods.  This  method  can  extract  information  to  find  patterns  and  knowledge  from  the  data.  The classification method approach is used as a grouping of data based on data attachment to sample data. This study uses several classification methods, namely Naïve Bayes, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), Neural Network, Random Tree, Random Forest, dan K Nearest Neighbor (KNN). These methods were successfully compared to find out which method is the best  to help  recommend  appropriate  and  accurate  food  crops  based on  the  results  of  the  classification  performance  of  each method. Random Tree was chosen as the best method for the results of this performance comparison using discretization and normalization methods at the pre-processing stage of the data. It can be seen based on the results of the Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score values on the use of discretization of 98%, respectively. Meanwhile, normalization showed that the results of the Accuracy, Precision, Recall, and F1-Score values are 99%, respectively.
Keywords : Naïve Bayes; Decision Tree; Support Vector Machine; Neural Network; Random Tree; Random Forest; K Nearest Neighbor; Classification; Comparison; Recommendation; Food Crops

## 1. PENDAHULUAN
Negara Indonesia merupakan negara agraris dimana sebagian besar penduduknya bermata pencarian dalam bidang pertanian. Pertanian merupakan salah satu sumber perekonomian negara. Pertanian juga menjadi salah satu sektor industri yang menunjang kebutuhan pokok masyarakat seperti tanaman pangan [1]–[3]. Tanaman pangan adalah kebutuhan pokok untuk memenuhi ketercukupan nutrisi tubuh manusia (karbohidrat, protein, mineral dan vitamin) yang bermanfaat untuk keberlangsungan hidup dan Kesehatan [1]. Namun, proses penentuan tanaman pangan yang tepat  masih  kurang  maksimal  karena  masih  banyak  petani  yang  menggunakan  pola  tanam  tradisional  untuk menentukan jenis tanaman yang akan ditanam [1]–[4]. Selain itu, kondisi iklim dan yang telah berubah serta naik- turunnya harga pasar juga mempengaruhi produktifitas lahan pertanian karena berdampak terhadap hasil panen dari  tanaman  pangan  tersebut  [3],  [5].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  solusi  untuk  meningkatkan  efisiensi, produktifitas,  dan  kinerja  sistem  pertanian  berkelanjutan  mereka  dengan  meminimalisir  kesalahan  dalam pemilihan jenis tanaman yang akan ditanam.
Berbagai penelitian telah dilakukan untuk merekomendasikan tanaman pangan dengan diuji menggunakan berbagai metode klasifikasi data mining yang berbeda [1], [3]–[6]. Berdasarkan Triscowati dan Wijayanto dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  [6],  pengembangan  model  klasifikasi  tanaman  pangan  ini  dilakukan  untuk mempermudah  pemantauan  dan  menangani  kondisi  pertanian  di  Indonesia  serta  melakukan  prediksi  tanaman pangan  yang  lebih  akurat.  Menurut  Kaunang et  al. [7] penggunaan  metode Decision  Tree dapat  membantu memberikan hasil pertimbangan dalam pengambilan keputusan  bagi para pemangku kepentingan petani maupun mereka  yang  bekerja  dalam  industri  pengolahan  tanaman  pangan . Hasil  keputusan  dalam  pengelolaan  hasil tanaman pangan ini ini dipengaruhi dengan mempertimbangkan beberapa keadaan seperti curah hujan, suhu rata- rata dan lama penyinaran. Namun, hasil akurasi rata-ratanya masih cukup rendah yaitu 69,48%. Sehingga, peneliti menyarankan untuk melakukan investigasi selanjutnya dengan melakukan perbandingan dengan beberapa model

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
yang lain dengan menambahkan parameter-parameter yang lebih banyak lagi terkait dengan faktor pertumbuhan tanaman  pangan  ini.  Selain  itu,  Sianturi  dan  Hasibuan  [5]  juga  menggunakan  metode Decision  Tree untuk melakukan prediksi dari tanaman pangan akan tetapi berfokus kepada hasil produksi dari tanaman pangan tersebut. Parameter yang digunakan adalah hasil  produksi, curah hujan, hama, dan luas tanam. Namun, belum dilakukan perhitungan akurasi dari penggunaan metode klasifikasi tersebut, Yanuari et al. [4] merekomendasi jenis tanaman pangan ini menggunakan pendekatan metode pembobotan dengan mertimbangkan keadaan cuaca. Penelitian ini menggunakan  parameter  cuaca  yang  lebih  banyak  daripada  penelitian  sebelumnya  seperti  suhu,  tekanan  udara, kecepatan angin, curah hujan, dan kelembapan udara. Hasil akurasinya pada penelitian menunjukkan hasil yang lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya, yaitu 73.33%. Selain itu, Setiadi et al. [3] juga melakukan penelitian yang  sama  namun  dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma Naïve  Bayes untuk  membantu  memberikan rekomendasi tanaman pangan yang tepat. Hasil akurasi yang diperoleh pada penelitian ini adalah sebesar 85.71%. Penelitian ini telah melakukan penambahan parameter selain dari curah hujan, suhu rata-rata dan lama penyinaran, yaitu hasil produksi, produktifitas, luas panen, dan harga jual. Pada penelitian ini, parameter yang digunakan lebih bervariasi dan lengkap sehingga dapat diperoleh hasil akurasi lebih tinggi daripada penelitian sebelumnya. Dari uraian penelitian-penelitian sebelumnya, maka diperlukan proses identifikasi metode terbaik untuk memberikan rekomendasi tanaman pangan yang sesuai dengan pemilihan parameter yang lebih bervariasi dan sesuai dengan pertimbangan  keadaan  cuaca,  hasil  produksi  dan harga  jual  sehingga  hasil  rekomendasi dapat  lebih  akurat  dan tepat guna.
Data  mining  merupakan  proses  untuk  mengesktraksi  informasi  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  atau menemukan pola dari data sehingga dapat dijadikan solusi pengambilan keputusan [8]–[11]. Klasifikasi digunakan sebagai proses penyelesaian masalah dengan menggunakan metode dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan keterikatan data terhadap data sampel [12]. Namun, sebelum dilakukan penerapan dengan metode data mining yang tepat perlu dilakukan pengujian sebagai pembuktian bahwa metode yang digunakan sudah tepat dan akurat. Beberapa metode klasifikasi yang telah digunakan oleh penelitian sebelumnya dapat dibandingkan dan tentukan  mana  metode  yang  terbaik  sebagai  metode  untuk  mendukung  proses  pemberian  rekomendasi  pada tanaman pangan. Berdasarkan uraian diatas, penelitian ini melakukan perbandingan kinerja dari metode-metode klasifikasi untuk mengetahui metode mana yang menghasilkan kinerja yang terbaik. Metode-metode klasifikasi yang dipilih adalah metode yang populer digunakan untuk proses klasifikasi dan sering digunakan pada proses perbandingan metode. Penelitian ini akan menggunakan beberapa metode klasifikasi data mining, antara lain Naïve Bayes,  Decision  Tree, SVM ,  Neural  Network,  Random  Tree,  Random  Forest, dan KNN  [8]–[11],  [13]–[16]. Metode klasifikasi yang terpilih akan digunakan sebagai metode yang terbaik dalam membantu untuk penentuan hasil keputusan atau rekomendasi tanaman pangan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melakukan proses perbandingan metode klasifikasi sebagai metode mana yang terbaik dalam rekomendasi penentuan  tananaman  pangan  perlunya  untuk  perancangan  kerangka  kerja  penelitian.  Kerangka  kerja  ini diperlukan  sebagai  gambaran  umum  untuk  proses  penyelesaian  masalah  pada  proses  perbandingan  metode klasifikasi agar mendapatkan solusi dan hasil yang akurat, cepat dan tepat. Kerangka kerja penelitian dapat dilihat pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini antara lain data cuaca dari Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY), data hasil panen dari Dinas Pertanian Provinsi DIY, dan harga  jual  hasil  produksi  panen  dari  Badan  Ketahanan  Pangan  dan  Penyuluhan  (BKPP)  DIY  pada  tahun  2015 sampai 2017. Data cuaca di dapat dari stasiun Geofisika Yogyakarta dengan beberapa parameter yaitu suhu udara, kelembapan udara, tekanan udara, kecepatan angin, lama penyinaran matahari, jumlah hari hujan, dan curah hujan. Beberapa sampel data dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Data Cuaca BMKG Tahun 2017
Bulan Temperatur Rata-rata ( o C) Kelembapan Rata-rata (%) Tekanan Udara (mb) Lama Penyinaran Matahari (%) … Curah Hujan (mm) Januari 26.0 88.0 1012.5 37 … 455 Februari 26.1 87.6 1013.2 48 … 430 Maret 26.3 87.0 1013.3 57 … 436 … … … … … … … Desember 26.3 85.9 1012.5 52 … 372
Pada tabel 2 disajikan sampel data produksi tanaman padi dan palawija dari Dinas Pertanian pada Tahun 2017 yang berupa data luas panen per hektar, angka produktifitas pertanian (hasil panen per hektar dalam kuintal), dan hasil produksi dalam ton. Data ini direpresentasikan dalam per empat bulanan pada setiap Kabupaten atau Kota.
Tabel 2. Sampel Data Produksi, Produktifitas dan Luas Panen Tahun 2017 No. Kabupaten/Kota Januari-April … September-Desember LP Ku/ha Produksi … LP Ku/ha Produksi 1 Kulonprogo 1,268.0 64.28 8,151 … 2,6521 73.60 19,522 2 Bantul 212.8 58.63 1,248 … 2,813 93.33 26,255 3 Gunungkidul 44,830.9 41.06 184,076 … 424 60.41 2,563 4 Sleman 333.9 49.20 1,643 … 5,961 78.66 44,765 Jumlah KAB (Tanpa KOTA) 46,645.6 41.83 195,118 … 11,581 80.40 93,105
Tabel 3 pemperlihatkan contoh data harga jual pada produsen yang tersaji dalam per minggu. Harga jual direpresentasikan dalam satuan rupiah perkilogram dalam rentang tahun 2015 hingga 2017 yang telah dihimpun oleh BKPP DIY.
Tabel 3. Sampel Data Harga Jual Daerah Bantul 2017 Komoditas Satuan Minggu 1 Minggu 2 Minggu 3 Minggu 4 Rata-rata Jagung Pipilan Kering Tingkat Petani Rp/Kg 3,400 3,425 3,450 3,475 3,438 Kedelai Biji Kering Tingkat Petani Rp/Kg 6,725 6,900 6,950 6,950 6,881 … … … … … … … Beras Premium Tingkat Penggilingan Rp/Kg 10,933 11,392 11,767 11,767 11,465

## 2.2 Pra Pemrosesan Data
Pra pemrosesan data diterapkan untuk meningkatkan akurasi pada proses perbandingan metode klasifikasi pada data yang disajikan [8]–[11], [14].  Semua data yang terkumpul yang masih dalam format raw perlu diintegrasikan, dibersihkan,  ditransformasikan  kemudian  diseleksi  berdasarkan  atribut-atribut  datanya  yang  telah  disesuaikan dengan kebutuhan proses komparasi metode klasifikasi ini.

## 2.2.1 Integrasi Data
Data  yang  telah  terkumpul  kemudian  diintegrasikan  untuk  digunakan  ke  dalam  proses  selanjutnya.  Data integrasikan  untuk  menghasilkan  penyediaan  informasi  yang  lebih  akurat  sebagai  pengambilan  keputusan, efisiensi  operasional  dan  penciptaan  solusi  yang  tepat  [17],  [18].  Data  cuaca  diintegrasikan  dengan  data  hasil produksi tanaman pangan dan harga jual yang telah disesuaikan berdasarkan bulan dan tahun. Data yang dipakai adalah data yang dikolektif dari bulan januari 2015 hingga desember 2017 atau dalam jangka waktu tiga tahun. Hal ini nantinya akan digunakan sebagai dasar rekomendasi untuk tanaman pangan yang sesuai pada kebutuhan petani.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086

## 2.2.2 Pembersihan Data
Setelah data berhasil dintegrasikan atau digabungkan menjadi satu kemudian data akan dibersihkan. Pembersihan data ini meliputi penghapusan duplikasi data, pengecekan data yang tidak konsisten dan perbaikan kesalahan data dengan melakukan pergantian data dengan melakukan perhitungan rata-rata untuk mengisi pada data yang kosong [14],  [18],  [19].  Data-data  yang  tidak  diperlukan  seperti  pada  data  cuaca  tidak  semua  data  akan  dipergunakan dalam penelitian ini. Dari berbagai atribut pada data cuaca hanya digunakan beberapa parameter yang memiliki pengaruh pada pertumbuhan tanaman pangan seperti temperature, kelembapan udara, intesitas cahaya, dan curah hujan [3]–[5], [7].

## 2.2.3 Transformasi Data
Dalam penelitian ini, tranformasi data merupakan salah satu elemen yang penting dalam pengolahan data sehingga dapat  membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan  [18].  Data  ditransformasi  menjadi  bentuk  data  yang didasarkan pada tanaman pangan sebagai atribut keputusannya yang terdiri dari Padi, Jagung, Kedelai, Kacang Tanah, dan Ubi Kayu. Atribut keputusan ini disesuaikan dengan hasil komoditi pangan dari kabupaten atau kota di DIY. Kemudian, tranformasi data ini nantinya akan melewati dua proses yang akan dibandingkan juga yaitu diskritisasi dan normalisasi data. Metode ini merupakan teknik penting untuk meningkat kualitas data.
Diskritisasi data digunakan untuk mengurangi dan menyederhanakan raw data untuk meningkatkan kinerja proses  klasifikasi  yang  lebih  cepat,  tepat,  dan  akurat.  Melakukan  diskretisasi  pada  setiap  atribut  dengan  tipe numerik  dan  mengganti  nilainya  dengan  nilai  interval  diskret.  Pendekatan  ini  dilakukan  dengan mentransformasikan  fitur  kontinu  ke  dalam  fitur  ordinal.  Beberapa  peneliti  menggunakan  metode  ini  untuk mereduksi data hingga mengekstraksi pola dari data [18], [20], [21]. Sedangkan normalisasi data digunakan untuk menyamakan rentang nilai pada setiap atribut dengan menggunakan skala tertentu [22], [23]. Normalisasi ini perlu dilakukan  juga  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dari  metode  yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi  nanti. Penggunaan normalisasi ini dapat dipastikan memiliki pengaruh yang besar terhadap performa dari hasil klasifikasi [22], [23].

## 2.2.4 Seleksi Data
Pada proses seleksi data ini,  data yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 900 baris data yang terdiri dari beberapa atribut yang digunakan sebagai penentu rekomendasi tanaman pangan. Atribut yang digunakan sebagai berikut:
a. Daerah. Kabupaten atau kota di DIY.
b. Bulan dan Tahun. Waktu dimana data dikumpulkan pada setiap bulannya pada tahun 2015-2017.
c. Curah Hujan. Rata-rata curah hujan dalam skala milimeter setiap bulan dari masing-masing kabupaten atau kota.
d. Suhu. Suhu rata-rata perbulan dari setiap kabupaten atau kota dalam skala celcius.
e. Penyinaran matahari. Lama penyinaran yang terkena sinar matahari perbulannya dari setiap kabupaten atau kota dalam skala persen.
f. Hasil Produksi. Jumlah produksi permusim dalam skala ton dari setiap kabupaten atau kota.
g. Harga. Harga setiap komoditi tanaman pangan perkilogram pada setiap kabupaten atau kota.
h. Keuntungan. Keuntungan yang diperoleh perkilogramnya dari haga jual dikurangi dengan biaya produksi.
i. Tanaman. Komoditi tanaman pangan yang ada dihasilkan dari kabupaten atau kota di DIY.
Hasil dari secara keseluruhan pra pemrosesan data secara dipresentasikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Sampel Pra Pemrosesan Data
Daerah Bulan Tahun Curah Hujan Suhu Kelem- bapan Teka-nan Uda- ra Penyi- naran Mata- hari Produk- si Harga Luas Panen Produk- tivitas Biaya Produk-si Keun- tungan Tanaman Pangan Kulon Progo Januari 2015 400 26,2 85 1000,6 60 42810 4060  6412 66,77 1812,191  2247,81 Padi Bantul April 2015 386 26,4 88 996,3 60 8776 2813  1602  594,555  203,5136  2609,49  Jagung Gunung Kidul Februari  2017 362 26,1 87,6 1013,2 48 232184  3513  49139  8440,038  1,007104  3511,99 Padi ..
…
… …
… … … … …
… … … … … … Sleman Mei 2017 184 26,4 83,4 1014,1
75
22 7800 23 13788 0,616478  7799,38  Kedelai
2.3 Proses Penentuan Metode Rekomendasi Tanaman Pangan
Proses penentuan metode rekomendasi tanaman pangan mengunakan beberapa metode data mining yang dapat menemukan informasi pengetahuan yang bermanfaat dari berbagai data dengan cara mengekstrasi dan pengenalan pola  penting  atau  menarik  dari  data.  Beberapa  metode  data  mining  yang  sering  dipakai  sebagai  metode  untuk pengklasifikasian data seperti Naïve Bayes, Decision Tree, SVM , Neural Network, Random Tree, Random Forest, dan KNN [8]–[11], [13]–[16].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
Submitted: 24/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021

## 2.3.1 Proses Klasifikasi
Sebelum melalui proses klasifikasi, data dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji dengan presentase perbandingan  adalah 70:30.  Prosedur  pembagian  data  ini  dapat  mendukung  kinerja  dari proses  klasifikasi  agar cepat dan lebih akurat [14], [19].
a. Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  dalam  klasifikasi  yang  dapat  menggunakan  pengetahuan probabilitas dan statistik dengan menerapkan teorema Bayes dalam berbagai bidang [3], [24]–[26]. Teorema Bayes dapat digambarkan pada rumus berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃( 𝐸 | 𝐻 ) 𝑥 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸) (1)
Dimana, 𝑃(𝐻|𝐸) merupakan  probabilitas  akhir  bersyarat  suatu  hipotesis  H  terjadi  jika  diberikan  bukti  E. Sedangkan, 𝑃(𝐸|𝐻) menunjukkan probabilitas    sebuah    bukti    E terjadi akan memengaruhi hipotesis H. 𝑃(𝐻) adalah probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. Selanjutnya, 𝑃(𝐸) merupakan  probabilitas  awal  (priori)  bukti  E  terjadi  tanpa memandang  hipotesis  atau  bukti  yang  lain.  Pada metode ini, diperlukan untuk mengasumsikan bentuk tertentu dari distribusi probabilitas untuk atribut numerik dan  memperkirakan  parameter  distribusi  dengan  data  pelatihan.  Distribusi  Gaussian  biasanya  dipilih  untuk merepresentasikan probabilitas bersyarat dari fitur kontinu pada sebuah kelas 𝑃 (𝑋𝑖|𝑌) , sedangkan distribusi Gaussian dikarakteristikkan dengan dua parameter yaitu mean dan varian. Pada setiap kelas 𝑦𝑗 , probabilitas bersyarat kelas 𝑦𝑗 untuk   fitur 𝑋𝑖 ditunjukkan pada rumus berikut:
𝑃 (𝑋𝑖 = 𝑥𝑖|𝑌 = 𝑦𝑖) = 1
√2 𝜋 𝜎 𝑖𝑗 𝑒𝑥𝑝 − (𝑥𝑖− 𝜇𝑖𝑗)2 2 𝜎2  𝑖𝑗 (2)
Dimana, 𝑃 adalah peluang, 𝑋𝑖 merupakan atribut ke I, 𝑥𝑖 nilai atribut ke I, 𝑌 adalah kelas yang dicari, dan 𝑦𝑖 adalah sub kelas yang dicari. Kemudian, 𝜇 adalah rata-rata dari seluruh atribut dan 𝜎 merupakn standar deviasi pada varian dari seluruh atribut. Hal ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes harus menggunakan semua atribut dalam data yang kemudian masing-masing akan dianalisis untuk menunjukkan pentingnya independensi setiap atribut [24]–[26].
b. Decision Tree
Decision Tree menggunakan grafik seperti pohon dan bertindak sebagai sistem pendukung keputusan. Metode ini telah berhasil diimplementasikan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi pada tanaman  pangan [1], [5]. Dalam metode ini, simpul internal akan menunjukkan pengujian pada atribut, cabang akan menandakan hasil pengujian, dan simpul daun menunjukkan label kelas. Pada pemilihan atribut dengan akar perlu adanya penentuan niai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Gain merupakan salah satu atribut seleksi ukuran yang  digunakan  untuk  memilih  atribut  tes  pada  setiap  node  pada  pohon  [5].  Berikut  rumus  yang  dapat digunakan untuk memilih atribut tersebut yang ditunjukkan pada rumus dibawah ini.
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆|𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana, 𝑆 merupakan himpunan kasus, 𝐴 adalah atribut, dan n merupakan jumlah partisi atribut 𝐴 . Sedangkan, |𝑆 𝑖 | menunjukkan jumlah kasus pada partisi ke I dan |𝑆| jumlah kasus dalam 𝑆 . Selain itu, untuk menghitung nilai entropi dapat dilihat pada rumus dibawah ini.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (4)
Dimana, 𝑆 merupakan himpunan kasus, 𝐴 adalah atribut, dan n merupakan jumlah partisi 𝑆 . Sedangkan, 𝑝𝑖 menunjukkan proporsi dari 𝑆 𝑖 terhadap 𝑆 .
c. Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah salah satu metode klasifikasi yang mempunyai prinsip dasar linier classifier (kasus klasifikasi yang secara linier dapat dipisahkan). Namun, penambahan konsep kernel pada tempat kerja berdimensi tinggi dapat  membantu  dalam  memecahkan  masalah  non-linier.  Kernel  dapat  diartikan  sebagai  suatu  fungsi  yang memetakan  ulang  data  pada  ruang  dimensi  asal  ke  dalam  ruang  dimensi  yang  lebih  baru  untuk  sementara. Metode ini termasuk metode yang sering dipakai untuk melakukan penentuan keputusan hingga proses prediksi dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi [11]–[13], [15]. Metode ini akan memisahkan ruang atribut dengan hyperplane untuk memaksimalkan margin antara instance dari suatu kelas dengan nilai kelasnya  [11], [27]. Efisiensi algoritma ini tidak terlihat secara akan tetapi tergantung pada dimensi entitas yang diklasifikasikan secara akurat dan paling kuat daripada metode lainnya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
d. Neural Network
Metode ini telah digunakan beberapa peneliti sebagai salah satu metode untuk klasifikasi [6], [8], [11]. Metode ini akan meniru fungsi otak manusia yang didalamnya terdapat ribuan bahkan jutaan jaringan neuron. Neuron merupakan unit pengolahan kecil yang saling terhubung satu sama lainnya dan memiliki input dan keluaran [8]. Metode ini dapat memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan output untuk mendapatkan pola dari datanya dan mampu memecahkan suatu masalah berdasarkan hasil informasi yang berasal dari eksternal maupun internal pada jaringan neuron tersebut [15]
e. Random Tree
Random Tree mempelajari tentang pohon keputusan dan menggunakan subset acak untuk setiap pemisahan dari atribut yang tersedia. Metode ini terdiri dari dua tahapan, pertama metode ini dapat membangun pohon keputusan  menggunakan  sebagian  data  sebagai  data  latih  dan  memilih  fitur  untuk  memotong  nilai  yang memaksimalkan perolehan informasi dengan persyaratan pada setiap tahapnya [14]. Struktur yang dihasilkan atau  disebut  dengan  kerangka  pohon,  akan  berulang  sampai  pohon  mencapai  target  yang  telah  ditentukan. Kedua,  data  latih  digunakan  untuk  menentukan  nilai  atau  klasifikasi  yang  sesuai  dengan  melakukan perhitungan  statistik  kelas  pada  node  daun.  Fitur  dari  data  pelatihan  digunakan  untuk  membangun  struktur pohon dan data itu sendiri untuk memperbarui probabilitas kelas. Probabilitas ini digunakan untuk melacak jumlah sampel yang diklasifikasikan oleh setiap node. Pada titik uji, setiap pohon menghasilkan probabilitas kelas. Probabilitas dari semua pohon dalam ensemble dirata-ratakan untuk menghasilkan estimasi probabilitas kelas secara keseluruhan [12], [28]. Metode ini mudah untuk diterapkan dan juga dapat menghasilkan hasil prediksi yang maksimal karena representasi data dalam bentuk pohon akan memiliki keunggulan dibandingkan dengan pendekatan lainnya [12], [28].
f. Random Forest
Random Forest digunakan dalam klasifikasi, regresi dan tugas lainnya berdasarkan metode ensamble dalam hal  pembelajaran data.  Kinerja  pada  metode  ini  diadaptasi dari  metode decision  tree yang  setiap  pohonnya dikempakan dari sampel bootstrap pada data latih. Nantinya subset dari atribut diambil secara acak dari atribut terbaiknya  dengan  dilakukan  pemilihan  secara  dibagi  menjadi  dua  bagian  [6],  [12],  [28].  Metode  ini  akan menciptakan  contoh  acak  dari  informasi  dan  susunan  kunci ascribe untuk  mengembangkan  pohon  pilihan. Proses klasifikasi akan dibuat untuk data yang tidak teramati dengan mengambil suara mayoritas dari masing- masing  pohon.  Hal  ini  dapat  memberikan  hasil  kinerja  yang  maksimal  dalam  berbagai  masalah  fungsional terutama  dalam  pengumpulan  informasi  yang  tidak  bertanggung  jawab  pada overfitting. Oleh  karena  itu, penggabungan klasifikasi dari beberapa pohon masing-masing perlu dilatih secara terpisah. Selain itu, metode ini dapat mengatasi noise dan outlier dengan baik dan dapat dengan mudah diimplementasikan.
g. K Nearest Neighbor (KNN) KNN merupakan metode yang paling sederhana untuk dipahami dan mudah untuk diimplementasikan sehingga beberapa penelitian telah menerapkan metode untuk proses klasifikasi  [2], [8], [11], [12], [26], seperti pada penentuan produktifitas tanaman pertanian [29]. Metode ini menerapkan pemilihan nilai yang sesuai untuk k, yaitu jumlah data yang terdekat dengan suatu obyek. Proses klasifikasi akan bergantung kepada nilai k tersebut. Sehingga untuk memilih nilai k ini, metode ini harus dijalankan berulang kali untuk dapat menghasilkan nilai k  yang  berbeda-beda  dan  kemudian  diambil  nilai  yang  memiliki  kinerja  terbaik  [26].    Persamaan  yang memenuhi metode KKN ini dapat dilihat pada rumus berikut ini:
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) −   𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟=1 (5)
Dimana, hasil dari adalah pengurangan pada masing-masing atribut yang dikuadratkan dan akan dijumlahkan berdasarkan nilai yang kecil dengan menggunakan data uji.

## 2.3.2 Evaluasi dan Validasi
Pada tahap evaluasi dan validasi ini akan meliputi perbandingan hasil klasifikasi dan visualisasi data dalam bentuk grafik. Hasil dari proses klasifikasi dari beberapa metode yang dipakai seperti Naïve Bayes, Decision Tree, SVM , Neural Network, Random Tree, Random Forest, dan KNN; dilakukan untuk memilih metode mana yang terbaik sebagai  metode  dalam  penentuan  tanaman  pangan. Confusion  Matrix merupakan  metode  dalam  evaluasi  yang dapat menentukan kinerja yang tepat pada sebuah klasifikasi yang berdasarkan pada Akurasi , Recall, Precision , dan F1-Score [14], [19], [26].
Akurasi akan menjelaskan tingkat efektifitas dari metode yang digunakan pada proses klasifikasi. Recall nantinya  akan  menunjukkan  padanan  rasio  prediksi  benar  positif  dengan  keseluruhan  jumlah  data  yang  benar positif.  Sedangkan, Precision menunjukkan  padanan dari  rasio  prediksi  benar  positif  dengan  keseluruhan  hasil yang diprediksi positif. F1-score kemudian akan melakukan perhitungan dengan membandingkan rata-rata nilai Recall dan Precision yang dibobotkan [14], [19], [26]. Perhitungan dari akurasi, Recall, Precision , dan F1-Score tersebut dapat dilihat pada rumus berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (6) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100% (7) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (8) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (9)
Dimana 𝑇𝑁 ( True  Negative )  adalah  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar,  sedangkan, 𝐹𝑃 ( False Positive ) adalah data negative tetapi teridentifikasi sebagai data positif. 𝑇𝑃 ( True Positive ) merupakan data positif yang terdeteksi dengan benar dan 𝐹𝑁 ( False Negative ) adalah data positif tetapi diidentifikasi sebagai data negative, kebalikan dari 𝐹𝑃 . Selain hasil perhitungan confusion matrix , visualisasi hasil klasifikasi dalam bentuk grafik perlu dilakukan untuk mempermudah pembacaan hasil dari klasifikasi  [30]. Setiap hasil kinerja nantinya dapat didokumentasikan dengan baik sebagai repesentasi untuk pemilihan metode yang tepat dan akurat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kinerja pada penggunaan metode klasifikasi perlu dilakukan perbandingan untuk dapat ditentukan metode mana yang tepat berdasarkan kualitas dan efektifitas dari hasil evaluasi dan validasi yang telah dilakukan. Langkah ini diperlukan untuk menetukan metode mana yang terbaik sebagai metode yang dapat mendukung proses penentuan tanaman pangan atau memberikan rekomendasi yang akurat dan tepat guna. Hal ini dapat dijadikan sebagai dasar dari  penelitian  yang  dapat  dilanjutkan  ke  tahapan  untuk  diimplementasikan  secara  langsung  ke  dalam  bidang pertanian.    Rekomendasi  tanaman  pangan  ini  tentunya  sangat  membantu  pada  petani  saat  ini  yang  dapat berpengaruh juga dalam perekonomian bangsa ini.
Rekomendasi ini sangat dibutuhkan pada era perubahan iklim yang sulit untuk diprediksi lagi. Selain itu, cara yang dilakukan secara turun menurun dapat dihindari dengan mengubahnya menjadi lebih moderen dengan menerapkan teknologi sebagai pemberi informasi. Peningkatan perekonomian petani bangsa ini dapat diketahui dari keuntungan yang didapat dari hasil panen yang dijual dengan harga yang sedang tinggi. Sehingga penentuan metode yang  tepat perlu dilakukan berdasarkan dari  atribut-atribut yang  terpilih.  Data  yang  telah  melewati  pra pemrosesan  data  kemudian  diproses  kembali  untuk  memperoleh  hasil confusion  matrix .  Hasil  ini  digunakan sebagai acuan untuk melakukan perbandingan kinerja masing-masing metode klasifikasi.
Metode klasifikasi yang berhasil dibandingkan pada penelitian ini meliputi Naïve Bayes, Decision Tree, SVM, Neural Network, Random Tree, Random Forest , dan KNN . Berdasarkan hasil pengujian dengan mengunakan bahasa pemrograman python dengan aplikasi jupyter notebook , didapat tabel perbandingan perfoma dari masing- masing metode. Perbandingan kinerja ini dibagi menjadi dua bentuk transformasi data yaitu dengan diskritisasi dan normalisasi. Perbandingan kinerja ini masing-masing menghasilkan nilai Akurasi, Recall, Precision, dan F1- Score . Perbandingan dengan penggunaan disktritisasi ditunjukkan pada Tabel 5 dan penggunaan normalisasi pada tabel 6.
Tabel 5. Hasil Kinerja Klasifikasi dengan Diskritisasi Metode Akurasi (%) Precision (%) Recall (%) F1-Score (%) Naïve Bayes 94 96 94 95 Decision Tree 97 98 97 97 SVM 97 97 97 97 Neural Network 97 97 97 97 Random Tree 98 98 98 98 Random Forest 93 93 93 93 KNN 82 84 83 83 Tabel 6. Hasil Kinerja Klasifikasi dengan Normalisasi Metode Akurasi (%) Precision (%) Recall (%) F1-Score (%) Naïve Bayes 81 83 82 82 Decision Tree 98 98 98 98 SVM 84 85 85 85 Neural Network 87 88 88 88 Random Tree 99 99 99 99 Random Forest 96 96 96 96 KNN 61 66 64 64

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
Submitted: 24/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Dari Tabel 5 dan 6, dapat diketahui bahwa penggunaan diskritisasi pada pra pemrosesan data dari beberapa metode  menunjukkan  hasil  kinerja  yang  lebih  tinggi  daripada  dengan  menggunakan  normalisasi.  Hal  ini  dapat dilihat pada metode SVM, Neural Network, dan KNN yang menunjukkan bahwa penggunaan metode distritisasi ini pada pra pemrosesan data memberikan pengaruh yang signifikan pada hasil Akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score. Hasil kinerja metode klasifikasi terbaik dilakukan dengan menggunakan metode Random Tree dengan menunjukkan  tingkat  akurasi  mencapai  98%  dengan  penggunaan  diskritisasi  dan  99%  dengan  menggunakan normalisasi. Selanjutnya, nilai Precision, Recall, dan F1-Score tertinggi juga ditunjukkan oleh metode Random Tree dengan  nilai  98%  seluruhnya  pada  penggunaan  diskritisasi  dan  99%  seluruhnya  dengan  penggunaan normalisasi pada pra pemrosesan datanya. Visualisasi hasil klasifikasi pada tingkat akurasi kinerja dari metode yang digunakan dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.

## Gambar 2. Perbandingan Hasil Akurasi Kinerja Klasifikasi
Pada gambar 2 akurasi pertama menunjukkan hasil dari penggunaan diskritasi pada pra prosesan data dan akurasi  kedua  menunjukkan  hasil  dari  penggunaan  normalisasi.  Dapat  dilihat  pada  grafik  diatas  bahwa  kurva penggunaan  diskritasi  menunjukkan  hasil  yang  lebih  signifikan  daripada  penggunaan  normalisasi  pada  pra pemrosesan  data.  Dari  hasil  perbandingan  metode  diatas,  dapat  diketahui  bahwa Random  Tree terpilih  sebagai metode  terbaik  sebagai  metode  dalam  rekomendasi  tanaman  pangan  di  DIY.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  nilai Akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score yang lebih tinggi dari metode-metode klasifikasi lainnya yang digunakan pada penelitian ini.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini berhasil melakukan perbandingan hasil kinerja dari metode-metode untuk klasifikasi data. Metode- metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  antara  lain Naïve  Bayes,  Decision  Tree, SVM ,  Neural  Network, Random Tree, Random Forest, dan KNN. Metode-metode ini melakukan klasifikasi pada data tanaman pangan di DIY  untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  petani  berdasarkan  atribut-atribut  yang  telah  terpilih.  Hasil rekomendasi ini dapat membantu dalam peningkatan perekonomian masyakarat khususnya dalam bidang pertanian dengan  pemanfaatan  teknologi  sebagai  pemberi  informasi  misalnya  dalam  hal  keuntungan  yang  akan  dapat dihasilkan dari hasil hasil panen dengan harga jual yang tertinggi.  Apalagi dalam masa pandemi dan perubahan iklim yang tidak dapat diprediksi lagi. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan dapat diketahui bahwa Random  Tree merupakan  metode  terbaik  yang  dapat  diimplementasikan  sebagai  metode  untuk  rekomendasi tanaman pangan. Hal ini ditunjukkan dengan nilai Akurasi, Precision, Recall, dan F1-Score yang lebih tinggi dari metode-metode klasifikasi lainnya dengan hasil mencapai 98% secara keseluruhan dengan penggunaan metode normalisasi  dan  99%  secara  keseluruhan  dengan  penggunaan  metode  diskritisasi.  Metode  yang  terpilih  dapat digunakan  sebagai  metode  untuk  membantu  menentukan  tanaman  pangan  atau  hasil  rekomendasi  yang  dapat langsung diimplementasikan kepada masyakarat dalam bentuk aplikasi atau sistem.

## REFERENCES
[1] F. J. Kaunang, R. Rotikan, and G. S. Tulung, “Pemodelan Sistem Prediksi Tanaman Pangan Menggunakan Algoritma Decision Tree,” Cogito Smart Journal , vol. 4, no. 1. pp. 213–218, 2018.
[2] S. Maesaroh and Kusrini, “Sistem Prediksi Produktifitas Pertanian Padi Menggunakan Data Mining,” Energy, J. Ilm. Ilmu-ilmu Tek. , vol. 7, no. 2, pp. 25–30, 2017.
[3] T. Setiadi, F. Noviyanto, H. Hardianto, A. Tarmuji, A. Fadlil, and M. Wibowo, “Implementation Of Naïve Bayes Method In Food Crops Planting Recommendation,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 9, no. 02, pp. 4750–4755, 2020.
[4] Y. Yanuari, M. G. Husada, and D. B. Utami, “Aplikasi Rekomendasi Jenis Tanaman Pangan Menggunakan Metode  Simple Additive Weighting (SAW,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, 2018.
[5] S. M. S. Sianturi and N. A. Hasibuan, “ANALISA DATA PERTANIAN TANAMAN PANGAN UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN DENGAN DATA MINING PANGAN dan HOLTIKUTURA PROVINSI SUMUT ),” J. Pelita Inform. , vol. 18, no. April, pp. 212–219, 2019.
0 20 40 60 80 100 120 Naïve Bayes
Decision Tree SVM Neural Network Random Tree Random
Forest KNN
Hasil Akurasi Kinerja Klasifikasi Akurasi 1 Akurasi 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3086
[6] D. W. Triscowati and S. Indonesia, “PELUANG DAN TANTANGAN DALAM PEMANFAATAN TEKNOLOGI PENGINDERAAN JAUH DAN MACHINE LEARNING UNTUK PREDIKSI DATA TANAMAN PANGAN YANG LEBIH AKURAT,” Semin. Nas. Off. Stat. 2019 , no. October, 2019.
[7] F. J. Kaunang, R. Rotikan, and G. S. Tulung, “Pemodelan Sistem Prediksi Tanaman Pangan Menggunakan Algoritma Decision Tree,” CogITo Smart J. , vol. 4, no. 1, p. 213, 2018.
[8] A. Rohman and M. Rochcham, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo Tek. , vol. 5, no. 1, pp. 23–29, 2019.
[9] W.  D.  Septiani,  “KOMPARASI  METODE  KLASIFIKASI  DATA  MINING  ALGORITMA  C4.5  DAN  NAIVE  BAYES  UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[10]  D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.
[11]  T. Mardiana, H. Syahreva, and T. Tuslaela, “Komparasi Metode Klasifikasi Pada Analisis Sentimen Usaha Waralaba Berdasarkan Data Twitter,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 267–274, 2019.
[12]  I.  Oktanisa and  A.  A.  Supianto,  “Perbandingan Teknik Klasifikasi  Dalam  Data  Mining  Untuk  Bank a  Comparison of  Classification Techniques in Data Mining for,” Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 567–576, 2018.
[13]  M.  Ustuner, M.  T.  Esetlili,  F. B.  Sanli,  S.  Abdikan,  and  Y. Kurucu, “Comparison of crop classification  methods  for  the  sustainable agriculture management,” J. Environ. Prot. Ecol. , vol. 17, no. 2, pp. 648–655, 2016.
[14]  M.  Wibowo,  S.  Sulaiman,  and  S.  M.  Shamsuddin,  “Comparison  of  Prediction  Methods  for  Air  Pollution  Data  in  Malaysia  and Singapore,” Int. J. Innov. Comput. , vol. 8, no. 3, pp. 65–71, 2018.
[15]  Derisma  and  F.  Febrian,  “Perbandingan  Teknik  Klasifikasi  Neural  Network  ,  Support  Vector  Machine  ,  dan  Naive  Bayes  dalam Mendeteksi Kanker Payudara,” Bina Insa. ICT J. , vol. 7, no. 1, pp. 53–62, 2020.
[16]  Hijrah, M. Mukhlizar, and T. M. A. Pandria, “Perbandingan Teknik Klasifikasi Untuk Memprediksi Kualitas Kinerja Karyawan,” J. Optim. , vol. 6, no. 1, pp. 10–21, 2020.
[17]  M. Wibowo, S. Sulaiman, and S. M. Shamsuddin, “Machine Learning in Data Lake for Combining Data Silos,” Data Min. Big Data , vol. 10387, pp. 294–306, 2017.
[18]  M.  Wibowo,  F.  Noviyanto,  S.  Sulaiman,  and  S.  M.  Shamsuddin,  “Machine  Learning  Technique  For  Enhancing  Classification Performance In Data Summarization Using Rough Set And Genetic Algorithm,” Int. J. Sci. Technol. Res. , vol. 8, no. 10, pp. 1108–1119, 2019.
[19]  H. Yuliansyah, R. Adi, P. Imaniati, and M. Wibowo, “Predicting Students Graduate on Time Using C4 . 5 Algorithm,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 7, no. 1, pp. 67–73, 2021.
[20]  R. Bello and R. Falcon, Rough sets in machine learning: A review , vol. 708, no. Ml. 2017.
[21]  Y. Kim, W. Ahn, K. J. Oh, and D. Enke, “An intelligent hybrid trading system for discovering trading rules for the futures market using rough sets and genetic algorithms,” Appl. Soft Comput. , vol. 55, pp. 127–140, 2017.
[22]  D. A. Nasution, H. H. Khotimah, and N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, p. 78, 2019.
[23]  A. Ambarwari, Q. J. Adrian, and Y. Herdiyeni, “Analisis Pengaruh Data Scaling Terhadap Performa Algoritme Machine Learning untuk Identifikasi Tanaman,” J. Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 117–112, 2020.
[24]  L. Jiang, C. Li, S. Wang, and L. Zhang, “Deep feature weighting for naive Bayes and its application to text classification,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 52, pp. 26–39, 2016.
[25]  H.  Zhang,  Z.-X.  Cao, M.  Li,  Y.-Z.  Li,  and C.  Peng,  “Novel naïve  Bayes classification  models  for  predicting the  carcinogenicity of chemicals,” Food Chem. Toxicol. , vol. 97, pp. 141–149, 2016.
[26]  S. T. Rizaldi and M. Mustakim, “Perbandingan Teknik Pembagian Data untuk Klasifikasi Sarana Akses Air pada Algoritma K- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes Classifier,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 12 , pp. 130–137, 2020.
[27]  O. R. Indriani, E. J. Kusuma, C. A. Sari, E. H. Rachmawanto, and D. R. I. M. Setiadi, “Tomatoes classification using K-NN based on GLCM and HSV color space,” Proc. - 2017 Int. Conf. Innov. Creat. Inf. Technol. Comput. Intell. IoT, ICITech 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–6, 2018.
[28]  J. Bofana et al. , “Comparison of different cropland classification methods under diversified agroecological conditions in the Zambezi River Basin,” Remote Sens. , vol. 12, no. 13, 2020.
[29]  S. Pudumalar and E. Ramanujam, “Crop Recommendation System for Precision Agriculture,” IEEE Eighth Int. Conf. Adv. Comput. Crop , pp. 32–36, 2016.
[30]  M. Wibowo, S. Sulaiman, S. Mariyam, and H. Hashim, “Mobile Analytics Database Summarization Using Rough Set,” Int. J. Innov. Comput. , vol. 7, no. 2, pp. 6–12, 2017.