November 2022

## Klasifikasi Varietas Unggul Padi Menggunakan Metode Bagging, Boosting, dan

## Extremely Randomized Trees
Lukmanul Hakim 1 , Asep Saefuddin 2 , Sausan Nisrina 3
1) Program Studi Sains Data Universitas Insan Cita Indonesia, Indonesia
2) Departemen Statistika FMIPA IPB University, Indonesia
3) Program Studi Statistika Universitas Hamzanwadi, Indonesia e-mail: lukman@uici.ac.id

## ABSTRAK
Padi  merupakan  salah  satu  komoditas  pertanian  yang  utama  di  Indonesia.  Salah  satu  faktor pendukung  yang  berperan  sangat  penting dalam  meningkatkan prodifitas padi  yaitu  varietas unggul. Varietas  unggul  padi  memiliki  karakteristik  yang  mirip  antara  varietas  satu  dengan  yang  lainnya. Sehingga,  dalam  menentukan  jenis  padi  yang  sesuai,  petani  perlu  memilih  varietas  yang  digunakam melalui  proses  klasifikasi.  Pada  tahapan  ini  terdapat  tiga  metode  yang  digunakan  yaitu  bagging, boosting,  dan  extremely  randomized  trees.  Dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  secara  keseluruhan metode  extremaly  randomized  trees  memiliki  kekmampuan  yang  lebih  optimal  jika  dibandingkan dengan  metode  bagging  dan  boosting.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dari  tiga  parameter  yang  digunakan yaitu  sensitifitas,  spesifisitas  dan  akurasi  memiliki  nilai  yang  tertinggi.  Selanjutnya  di  susul  dengan metode boosting dan bagging.
Kata Kunci: Klasifikasi, Bagging, Boosting, Extremely randomized trees.

## ABSTRACT
Rice is one of the main agricultural commodities in Indonesia. One of the supporting factors that play a very  important  role  in  increasing  the  productivity  of  rice  is  superior  varieties.  Rice  superior  varieties have  characteristics  that  are  similar  between  one  variety  and  another.  Thus,  in  determining  the appropriate type of rice, farmers need to choose the variety used through the classification process. At this  stage  there  are  three  methods  used,  namely  bagging,  boosting,  and  extremely  randomized  trees. From  the  results  of  the  analysis  carried  out  as  a  whole  the  extremely  randomized  trees  method  has more  optimal  capabilities when  compared  to  the bagging and boosting methods. It  is  shown  that  the three  parameters  used,  namely  sensitivity,  specificity,  and  accuracy  have  the  highest  values.  Then followed by the boosting and bagging methods.
Keywords: Classification, Bagging, Boosting, Extremely randomized trees.

## 1.  PENDAHULUAN
Padi  merupakan  salah  satu  produk  pertanian  yang  menjadi  komoditas  utama  di  Indonesia (Triyanto,  2013).  Padi  menghasilkan  beras  yang  merupakan  kebutuhan  pangan  pokok  bagi masyarakat.  Produksi  beras  secara  berkelanjutan  merupakan  suatu  keharusan  untuk memenuhi  kebutuhan  masyarakat  serta  menjaga  konsistensi  baik  kondisi  sosial  maupun ekonomi  (Simatupang,  2004).  Oleh  karena  itu,  upaya  terus  dilakukan  dalam  meningkatkan jumlah  produksi  padi,  hal  ini  sejalan  dengan  meningkatnya jumlah penduduk dan gaya  hidup masyarakat (Gurning, 2018).
Faktor  pendukung  yang  berperan  sangat  penting  dalam  upaya  meningkatkan  produksi  padi yaitu  varietas  unggul  (Rachman  dkk,  2019).  Sebelum  tahun  1970,  petani  di  Indonesia menggunakan varietas padi lokal yang memiliki  jumlah  melimpah dan  menyebar di lingkungan yang  sempit  dan  berbeda  (Shinta,  2001).  Tahun  2021  Kementrian  Pertanian  merilis  buku mengenai  empat  variaetas  unggul  padi  yaitu  INPARI,  HIPA,  INPAGO,  dan  INPARA.  Varietas Unggul  Padi  memiliki  karakteristik  yang  berbeda.  Karakteristik  padi  seperti  bentuk  tanaman,
Lukmanul Hakim, dkk.
128
daun bendera, bentuk gabah, kerontokan dan sebagainya berpengaruh terhadap ketahanan padi hingga  tekstur  nasi.  Dalam  menentukan  jenis  padi  yang  sesuai,  maka  petani  perlu  memilih varietas yang digunakam melalui proses klasifikasi (Rachman, 2019).
Menurut Han (2012), dalam penelitiannya menjelaskan bahwa klasifikasi adalah  suatu analisis yang  digunakan  untuk  membedakan  kelas  data  dengan  tujuan  agar  dapat  memprediksi  kelas yang belum diketahui. Dalam pengertian yang berbeda, klasifikasi merupakan proses dalam data mining  yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  data  baru  berdasarkan  record  kelas  data sebelumnya  (Arhami  dkk,  2020).  Pada  analisis  klasifikasi  mensyaratkan  target  variabel  harus kategorik.  Misalnya,  pada  pendapatan  diberi  tiga  kategori  yaitu  kategori  pertama  pendapatan tinggi, kategori kedua pendapatan sedang, dan kategori ketiga pendapatan rendah  (Gunadi dan Sensuse, 2016).  Dalam  penerapannya  analisis  klasifikasi  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu analisis  diskriminan  dan  regresi  logistik.Mengingat  tingkat  kompleksitas  data  yang  digunakan pada  penelitian  ini  cukup  tinggi  dengan  kelas  yang  tidak  seimbang  tentu  saja  membutuhkan metode  khusus  dalam  melakukan  pengklasifikasin.  Metode  yang  mampu  memprediksi  kelas tidak  seimbang  pada  level  algoritma  dikenal  dengan  istilah  ensemble.  Ensemble  adalah menggabungkan  klasifikasi  tunggal  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik (Saifudin, 2015). Metode ensemble yang umum dikenal dikalangan akademisi dan peneliti yaitu bagging  dan  boosting  (Hakim  dkk,  2017).  Kedua  metode  ini  diketahui  mampu  meningkatkan hasil akurasi pada data dengan kasus kelas tidak seimbang (Galar & Fransico, 2012).
Metode ensemble yang akan digunakan pada penelitian in yaitu bagging, boosting, dan extremely randomized trees. Bootsrap aggregating atau dikenal dengan istilah bagging dalam penerapannya menggunakan  sub  dataset  untuk  menghasilkan  set  pelatihan  (Breiman,  1996).  Berdasarkan Namanya, metode bagging terdiri dari dua tahapan utama dalam analisis, tahapan pertama yaitu resampling pengambilan  contoh pada data leraning dan tahapan kedua yaitu aggregating yaitu menggabungkan  banyaknya  nilai  dugaan  menjadi  satu.  (Sartono  dan  Syafitri,  2010).  Dalam penelitian  yang  ditulis  oleh  Alpaydin  (2010),  menjelaskan  bahwa  metode  pembelajaran  yang stabil pada perubahan dikenal dengan metode bagging.
Selanjutnya  metode  ensemble  yang  akan  digunakan  yaitu  boosting.  Boosting  merupakan  salah satu metode ensemble yang cukup populer dan masih banyak di minati dikalangan peneliti. Ide dasar dari boosting yaitu bobot disetiap learning diatur memiliki bobot nonnegatif (Okun, 2011). Konsep sederhana dari boosting yaitu memberikan bobot yang sama pada data trainig. Kemudian setelah itu, proses dilanjutkan dengan menentukan base learner (weak learner) yang merupakan suatu fungsi yang mengklasifikasikan data sampel yang telah diboboti (Fernanda, 2012).
Kemudian yang terakhir yaitu metode extremely randomized trees. Extra trees terkadang disebut juga sebagai metode Extremely randomized trees, metode ini merupakan varian baru dari metode decision tree (Laksana dan Suliantika, 2017). Konsep dasar dari algoritma ini yaitu membangun pohon tanpa melakukan pemangkasan dan  hanya mengikuti prosedur klasik  top down (Geurts dkk, 2006).
Mengingat  kemampuan  metode  ensemble  mampu  melakukan  pengklasifikasian  dengan  baik, peneliti ingin membuktikan dengan cara membandingkan 3 metode tersebut untuk memprediksi data varietas padi. Data yang digunkan memiliki permasalahan seperti kelas tidak seimbang dan jumlah kelasnya lebih dari dua/multiclass.

## 2.  METODE PENELITIAN
Data  pada  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  website  resmi  Balai  Besar  Penelitian Tanaman Padi Balitbangan Kementrian Pertanian (BBPADI) melalui  situs
https://bbpadi.litbang.pertanian.go.id/.  Jumlah  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  112  dengan  empat  varietas  yaitu:  Inbrida  Padi  Sawah  Irigasi  (INPARI),  Hibrida  Padi (HIPA), Inbrida Padi Gogo (INPAGO) dan Inbrida Padi Rawa (INPARA). Masing-masing kelas terdiri dari  tujuh  atribut  yaitu,  bentuk  tanaman,  daun  bendera,  bentuk  gabah,  warna  gabah, kerontokan, kerebahan dan tekstur nasi. Analisis data yang digunakan pada penelitian ini yaitu menggunakan  analisis  deskriptif  untuk  melihat  gambaran  umum  dari  data.  Kemudian dilanjutkan  dengan  analisis  klasifikaski  dengan  menggunakan  metode  bagging,  boosting,  dan extremely  randomized  trees.  Pada  analisis  klasifikasi  data  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu training sebesar 30% dan testing sebesar 70%. Kemudian pengukuran kebagikan model dengan menggunakan confusion  matrix.  Confusion  Matrix digunakan untuk mengetahui seberapa baik classifier  dapat  mengenali  sampel  dari  kelas  yang  berbeda  (Han  dan  Kamber  2006).  Berikut dibawah ini tabel 1 menjelaskan tentang confusion matrix.
Tabel 1. Confusion Matrix Predicted Positive Predicted Negative Actual Positive TP FN Actual Negative FP TN Keterangan: Benar Positif (TP): Total prediksi benar dari data positif.
Benar Negatif (FN): Total prediksi benar dari data negatif. Salah Positif (FP): Total prediksi salah dari data negatif. Salah Negatif (FN): Total prediksi salah dari data positif
Dari  Tabel  1  Confusion  Matrix  dapat  diukur  nilai  akurasi,  sensitivitas dan spesifisitas sebagai berikut:
i. Akurasi (Rahman & Afroz, 2013)
Akurasi  adalah  tingkat  ketepatan  prediksi  secara  keseluruhan,  yaitu persentase  banyaknya prediksi yang tepat pada seluruh amatan.
…(1)
ii. Sensitivitas (Han & Kamber, 2006)
Sensitivitas adalah persentase ketepatan prediksi pada kelas positif, artinya amatan yang berada pada kelas positif diprediksi positif (TP).
…(2)
iii. Spesifisitas (Han & Kamber, 2006)
Spesifisitas  adalah  persentase  ketepatan  prediksi  pada  kelas  negatif, artinya  amatan  yang berada pada kelas negatif diprediksi negatif (TN).
...(3)

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melihat gambaran umum dari masing-masing variaetas ditampilkan dalam bentuk grafik berikut ini.
Lukmanul Hakim, dkk.
130
Gambar 1. Persentase Masing-Masing Varietas
Dapat  dilihat  pada  gambar  1  verietas  padi  didominasi  dengan  varietas  inpari  sebesar  58%, varietas  hipa  sebesar  19%,  varietas  inpago  sebesar  13%<  dan  terakhir  yaitu  varietas  inpara sebesar  10%.  Masing-masing  varietas  tersebut  memiliki  ciri  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2 berikut ini.
Gambar 2. menampilkan ciri-ciri dari masing varietas
Jika diperhatikan gambar 2 terdapat ciri-ciri pada masing-masing varietas diantaranya:
 Varietas  padi  hipa  dengan  ciri-ciri  warna  gabah  kuning  jerami,  tekstur  nasi  pulen, kerontokan  padi  sedang,  tingkat  kerebahan  tahan,  daun  bendera  yang  tegak,  Bentuk tanaman tegak, dan bentuk gabah yang ramping.
 Varietas padi inpago memiliki ciri-ciri warna gabah yang beragam dan di dominasi dengan warna  kuning  bersih  dan  kuning  jerami,  tekstur  nasi  yang  pulen  dan  sedang,  kerontokan padi  sedang,  tingkat  kerebahan  yang  tahan,  daun  bendera  yang  agak  miring  dan  tegak, bentuk tanaman tegak, dan bentuk gabah sedang.
131
 Varietas inpara memiliki ciri-ciri warna gabah kuning, tekstur nasi pera, tingkat kerontokan yang  sedang,  tingkat  kerebahan  yang  tahan,  daun  bendera  tegak,  bentuk  tanaman  tegak, dan bentuk gabah ramping dan sedang.
 Kemudian  padi  dengan  varietas  inpari  memiliki  ciri-ciri  warna  gabah  didominasi  dengan warna  kuning  bersih  dan  kuning  jerami,  tekstur  nasi  pulen,  tingkat  kerontokan  sedang, yang sedang dan toleran, daun bendera yang tegak, bentuk tanaman tegak, dan rampoing dan Panjang ramping.
Dengan  melihat  ciri-ciri  yang  sudah  dijabarkan  pada  gambar  2  langkah  selanjutnya membandingkan  hasil  analisis  ketiga  metode  yang  digunakan  seperti  boosting,  bagging  dan extremely  randomized  trees.  Pada  table  2  menampilkan  tingkat  sensitifitas,  spesifisitas,  dan akurasi dari masing-masing metode terhadap 4 varietas padi.
Tabel 2. Nilai Sensitifitas, Spesifisitas, dan Akurasi Metode Sensitivity Specificity Accuracy Boosting HIPA 0.6923 0.8571 0.8000 INPAGO 0.5000 1.0000 INPARA 1.0000 0.9800 INPARI 0.8170 0.8333 Bagging HIPA 0.6250 0.8537 0.7143 INPAGO 0.4286 0.9524 INPARA 0.6667 0.9565 INPARI 0.8065 0.7778 ERT HIPA 0.9091 1.0000 0.9636 INPAGO 1.0000 0.9792 INPARA 1.0000 0.9792 INPARI 0.9667 1.0000
Dapat dilihjat pada tabel 2 menampilkan nilai sensitifitas, spesifisitas, dan akurasi dari metode boosting, bagging, dan extremely randomized tress. Nilai akurasi tertinggi terdapat pada metode extremely randomized trees sebesar 0.9636 atau 96.36%. Akurasi tertinggi kedua terdapat pada metode  boosting  sebesar  0.8000  atau  80%.  Kemudian  akurasi  terkecil  terdapat  pada  metode bagging  sebesar  0.7143  atau  71.43%.  Jika  diperhatikan  pada  kasus  multiclass  metode  yang mampu  memberikan  akurasi  terbaik  yaitu  extremely  randomized  trees,  hal  itu  dikarenakan karena  pada  metode  ini  tidak  menggunakan  data  replica/boostrap.  Sedangkan  metode  bagging diketahui memiliki kelemahan pada data dengan kelas yang banyak/ multiclass.
Secara  keseluruhan  nilai  sensitifitas  dan  spesifisitas  pada  metode  extremaly  randomized  trees untuk  semua  varietas  memiliki  nilai  yang  tertinggi  jika  dibandingkan  dengan  kedua  metode lainnya.  Berbeda  halnya    pada  metode  bagging  dan  boosting  hanya  mampu  memberikan  nilai tertinggi  pada  satu  parameter  yaitu  spesifisitas  atau  kemampuan  menebak  kelas  mayoritas, sedangkan  nilai  sensitifitasnya    atau  kemampuan  menebak  kelas  minorotas  sangat  rendah seperti  yang  ditunjukkan  pada  varietas  inpago  sebesar  0.500  atau  50%  pada  metode  boosting dan  0.4286  atau  42.86%  pada  metode  bagging.  Pada  metode  bagging  hanya  terdapat  satu varietas yang memiliki nilai spesifisitas tertinggi yaitu pada varietas Inpari sebesar 0.8065 atau 80.65%  dan  sisanya  masih  dibawah  70%.  Selanjutnya  pada  metode  boosting  terdapat  dua varietas dengan nilai spesifisitas yang tinggi yaitu pada varietas Inpara sebesar 1.000 atau 100% dan  varietas  inpari  sebesar  0.8170  atau  81.70%  dan  sisanya  dibawah  70%.  Jika  diperhatikan metode yang paling lemah terhadap kelas tidak seimbang yaitu terdapat pada metode bagging.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian ini yaitu peforma metode yang terbaik terdapat pada  metode  extremely  randomized  trees.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  nilai  akurasi,
Lukmanul Hakim, dkk.

## 132
sensitifitas, dan spesifisitas lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode bagging dan boosting. Metode extremely randomized trees mampu memecahkan permasalahan klasifikasi seperti kelas tidak  seimbang  dan  multiclass.  Pada  metode  bagging  dan  boosting  secara  keseluruhan  hanya mampu  menabah  kelas  mayoritas  dibuktikan  dengan  nilai  spesifisitas  untuk  semua  varietas yang  tinggi.  Sedangkan  untuk  nilai  sensitifitas  atau  kemampuan  menebak  kelas  minoritas terdapat  varietas  dengan  nilai  sensitifitas  yang  paling  rendah  seperti  pada  varietas  inpago. Masing-masing  memberikan  nilai  sensitifitas  dibawah  60%  pada  metode  bagging  dan  boosting. Atrinbya  metode  bagging  dan  boosting  tidak  cukup  kuat  untuk  memprediksi  kelas  tidak seimbang.
Saran untuk penelitian selanjutnya agar menggunakan data yang  beragam untuk membuktian ketiga metode tersebut. Apakah memang kuat untuk data tidak seiambang atau tidak.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfaro,  E.,  Gamez,  M.,  dan  Garcia,  N.  (2013).  adabag:  An  R  Package  for  Classification  with  Boosting and Bagging. Journal of Statistical Software, 11-35.
Alpaydin, E. (2010). Introduction to Machine Learning. London: The MIT Press. Arhami dan Nasir,M. S. T. (2020). Data Mining-Algoritma dan Implementasi. Penerbit Andi. Breiman, L. 1996. Bagging Predictors. Machine Learning, 123-140.
Fernanda, J. W. (2012). Boosting Neural Network dan Boosting Cart Pada Klasifikasi Diabetes Militus
Tipe II. Jurnal Matematika. Volume 2. Nomor 2. ISSN : 1693-1394
Galar,  M  dan  Fransico.  (2012).  A  review    on    Ensembles    for    the  class  Imbalance  Problem: Bagging,Boosting and Hybrid-Based   Approaches”   IEEE   Transactions   On   Systems, Man,
And    Cybernetics—Part    C:    Application    And Reviews. Volume 42. Nomor 4.
Geurts,  P.  Ernst,  D  dan  Wehenkel,  L.  (2006).  Extremely  randomized  rees.  Mach  Learn.  DOI 10.1007/s10994-006-6226-1
Gunadi, G dan Sensuse, D.I. (2016). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk  Buku  Dengan Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan Frequent  Pattern Growth (FP-Growth): Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia. Jurnal Telematika Mkom. 4(1).
Gurning, I. P., Yuprin, A. D., dan Taufik, E. N. (2019). Trend dan Estimasi Produksi Padi dan Konsumsi
Beras di Provinsi Kalimantan Tengah. Journal Socio Economics Agricultural, 14(1), 48-61.
Hakim,  L.,  Sartono, B.,  dan  Saefuddin,  A.  (2017).  Bagging  Based  Ensemble Classification Method  on Imbalance Datasets. JCSN - International Journal of Computer Science and Network, Volume 6, Issue 6.
Han, J dan Kamber, M. (2006). Data mining concepts and techniques second edition. San Francisco: Diane Cerra.
Han, J., Kamber, M., dan Pei, J. (2012). Data Mining Concepts and Techniques. San Fransisco: Morgan Kauffman.
Laksana,  E.  A    dan  Sulianta,  F.  (2017).  Analisis  Dan  Studi  Komparatif  Algoritma  Klasifikasi  Genre Musik. Semnasteknomedia Online, 5(1), 2-1.
Okun,  O.(2011).  Feature  Selection  and  Ensemble  in  Machine  Learning  Bioinformatics:  Algoritmic Classification and Implementations. United States of America: IGI Global.
Rachman,  A.,  Furkon,  M.T.,  dan  Ramdani,  F.  (2019).  Klasifikasi  Varietas  Unggul  Padi  menggunakan Algoritme C4.5. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 3(9).
Rahman, R dan Afroz, F. (2013). Comparison of Various Classification Techniques Using Different Data Mining Tools for Diabetes Diagnosis. Journal of Software Engineering and Applications.
Saefudin,  A.  (2015).  Penerapan  Teknik  Ensemble  untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Kelas  pada Prediksi Cacat Software. Journal of Software Engineering. Volume 1. Nomor 1.
Sartono, B dan Syafitri. (2010). “Metode pohon gabungan: solusi pilihan untuk mengatasi kelemahan pohon regresi dan klasifikasi tunggal”. Forum Statistika dan Komputasi, 15 (1), 1-7.
Shinta, A. (2001). Ilmu Usaha Tani. Universitas Brawijaya Press. Simatupang,  P  dan Rusastra, I.  W.  (2004). Kebijakan Pembangunan  Sistem  Agribisnis Padi.  Ekonomi Padi dan Beras Indonesia, 31-52.
Tanha,  J.,  Abdi, Y.,  Samadi,  N., Razzaghi, N., dan  Asadpour, M.  (2020).  Boosting  methods for  multi- class imbalanced data classification: an experimental review. Journal of Big Data. 7:70.
Triyanto, A. C dan Hardinto, P. (2013). Analisis Produktivitas Sektor Pertanian Komoditi Tanaman Padi Berbasis Agribisinis Dalam Peningkatan Ekonomi. JESP, 5(1), 53-62.