DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.394 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1565-1572 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## ANALYSIS OF THE EFFECTS OF FERTILIZER ON THE QUALITY OF THE MUSTARD PLANT (BRASSICA CHENENSIS L) USING REGRESSION LOGISTICS METHOD
Rufina Rahma Ajeng Setyaningsih * 1 , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia Email : 1 rufinarahma27@gmail.com , 2 hindriyanto.purnomo@uksw.edu
(Naskah masuk: 20 Juni 2022, Revisi: 28 Juni 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Based on the existing problems related to  the  trial of  fertilizer produced by PT Petrokimia  Gresik with the ZA variant on pakcoy plants with polybag, this study aimed to determine the best fertilizer for mustard pakcoy and the  relationship  between  root  length,  plant  height,  number  of  leaves  and  plant  weight  due  to  ZA  variation  of fertilizer  application.  The  research  was  carried  out  at  the  Greenhouse  of  the  Research  Department  of  PT Petrokimia  Gresik  in  January  2022.  This  study  was  visualized  between  the  variables  and  processed  using  the binary  logistic  regression  method.  The  data  obtained  was  then  processed  using  three  tools,  namely  Jupyter notebook, Power BI, and Rstudio. The results showed that the relationship between root length, body weight had a different  relationship  with treatment  and the number of  leaves that were not in the same direction with good treatment  for  mustard  pakcoy  with  polybag  media  was  behavior B,  where  B  contained  2,000  kg  of  Petroganic fertilizer, 400 kg of NPK, Urea NPBPT (2) 300kg.
Keywords : Binary Logistics Regression,Fertilizer Provision, Jupyter Notebook, Mustard Pakcoy, Plant Quality

## ANALISIS PENGARUH PEMBERIAN PUPUK TERHADAP KUALITAS TANAMAN SAWI PAKCOY ( Brassica chenensis L) MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK

## Abstrak
Berdasarkan  persoalan  yang  ada  terkait  uji  coba  pupuk  yang  di  produksi  oleh  PT  Petrokimia  Gresik  dengan varian ZA pada tanaman pakcoy dengan media polybag maka penelitian ini memiliki  tujuan untuk mengetahui pupuk yang terbaik untuk tanaman sawi pakcoy dan hubungan antara panjang akar, tinggi tanaman, jumlah daun dan  berat  tanaman  akibat  pemberian  pupuk  yang  divariasikan  ZA.  Penelitian  dilaksanakan  di  Rumah  Kaca Departemen  Riset  PT  Petrokimia  Gresik  pada  bulan  Januari  2022.  Penelitian  ini  divisualisasikan  antar variabelnya  dan  diolah  menggunakan  metode  regresi  logistik  biner.  Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah menggunakan  tiga  tools  yaitu Jupyter  notebook ,  Power  BI,  dan  Rstudio.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa hubungan  yang  terjadi  antara  panjang  akar,  berat  tanaman  memiliki  hubungan  yang  searah  berbeda  dengan hubungan tinggi tanaman dan jumlah daun yang tidak searah sedangkan perlakuan yang baik untuk sawi pakcoy dengan media polybag adalah perilaku B.
Kata kunci : Jupyter Notebook, Kualitas Tanaman, Pemberian Pupuk, Regresi Logistik Biner, Sawi Pakcoy

## 1. PENDAHULUAN
Sayuran  merupakan  salah  satu  komoditas hortikultura  yang  berkembang  pesat  di  Indonesia baik  dari  segi  jumlah  produksi  maupun  mutunya. Tanaman  sayuran  memiliki  umur  relatif  pendek dibanding  dengan  tanaman  hortikultura  lainnya, namun ada juga tanaman yang dalam pemanfaatannya  memiliki  umur  relatif  panjang. Selain  itu  tanaman  sayur  merupakan  salah  satu komoditas hortikultura yang memiliki nilai ekonomi
yang  tinggi  dibandingkan  tanaman  pangan  dan tanaman kebun lainnya [1].
Pakcoy  ( Brassica  chenensis  L )  merupakan tanaman  jenis  sayur  –  sayuran  yang  termasuk kedalam keluarga Brassicaceae yang memiliki umur pendek.  Tanaman  sawi  pakcoy  masih  termasuk dalam  kerabat  tanaman  sawi,  penampilannya  sangat mirip  dengan  sawi  namun  memiliki  tangkai  daun yang lebar dan tebal serta memiliki tinggi yang lebih pendek jika dibandingkan dengan sawi hijau [2].
Pakcoy  mengandung  banyak  nutrisi,  yaitu vitamin A, vitamin C, vitamin  K, vitamin B6, asam folat,  protein,  karbohidrat,  serat,  kalium,  kalsium, magnesium dan zat besi[3]. Memiliki rasa daun yang renyah,  yang  digunakan  untuk  membuat  tambahan berbagai hidangan dan juga dapat digunakan sebagai alternatif  dari  menu  makanan  sehat.  Mengkonsumsi pakcoy  secara  teratur  akan  memberikan  manfaat kesehatan  yang  mudah.  Adapun  manfaat  yang terkandung  dalam  sawi  pakcoy  adalah  untuk meningkatkan  kekebalan  tubuh,  menjaga  kesehatan jantung karena pakcoy mengandung vitamin B6 dan asam  folat,  menjaga  kesehatan  mata  karena  sawi pakcoy  dinilai  memiliki  vitamin  A  yang  sangat tinggi,  kemudian  untuk  vitamin  K  yang  ada  dapat menjadikan tulang yang kuat dan padat.
Pupuk  merupakan  bahan  yang  mengandung satu  atau  lebih  unsur  hara  bagi  tanaman  dan berfungsi  menutrisi  tanaman  untuk  menopang pertumbuhan  tanaman.  Pemberian  pupuk  menjadi salah  satu  yang  dapat  mempengaruhi  tanaman  baik dari  segi  pertumbuhan  maupun  kesuburan  tanaman, namun  pemberian  pupuk  yang  terlalu  banyak  juga dapat menyebabkan tanaman kebakaran bahkan mati karena  kepanasan.  Pemberian  pupuk  yang  baik dianjurkan  sesuai  dengan  lima  tepat,  yaitu  :  tepat waktu,  tepat  jenis,  tepat  dosis,  tepat  cara  dan  tepat lokasi.
Oleh karena itu dibutuhkan sebuah pengetahuan yang baik untuk para petani atau orang yang  ingin  menanam  sawi  pakcoy  sendiri  terkait tentang  jenis  pupuk  apa  saja  yang  baik  digunakan ketika penanaman sawi pakcoy sehingga hasil panen memiliki kualitas yang baik dan menjaga kandungan vitamin yang ada.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Regresi  Logistik  Biner.  Dimana  metode  Regresi Logistik  ini  adalah  suatu  metode  analisis  statistika untuk  mendeskripsikan  hubungan  antara  peubah respon  ( dependent  variable )  yang  memiliki  dua kategori  atau  lebih  dengan  satu  atau  lebih  peubah penjelas  ( independent  variable )  berskala  kategori atau  interval  [4].  Regresi  logistik  adalah  metode statistika  yang  mempelajari  tentang  pola  hubungan secara  matematis  antara  satu  variabel  respon  (y) yang bersifat  nominal  atau ordinal dengan satu  atau lebih variabel prediktor (x) [5].

## 2. METODE PENELITIAN
Regresi  adalah  metode  analisis  yang  terdapat variabel  bebas  dengan  satu  variabel  terikat  dalam bentuk  garis  lurus,  garis  inilah  yang  dianggap sebagai  hubungan  linier  [6].  Selain  Regresi  Linier, terdapat  juga  regresi  logistik.  Regresi  Logistik merupakan  metode  untuk  menganalisis  statistika guna  mendeskripsikan  hubungan  antar  variabel terikat  dengan  satu  atau  lebih  variabel  peubah  yang memiliki  skala  kategori  atau  kontinu.  Regresi Logistik  sendiri  terbagi  menjadi  2  yaitu  regresi
logistik  multinominal  dan  regresi  logistik  ordinal [7].
Model  Regresi  Logistik  Biner  merupakan model  analisis  dengan  menggunakan  variabel peubahnya merupakan bilangan biner dimana hanya ada  2  nilai  keputusan  yaitu  ya/tidak,  setuju/tidak setuju,  baik/buruk,  dll  dengan  dilambangkan bilangan biner yaitu 0 (nol) dan 1 (satu) [8].
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Rumah  Kaca Departemen Riset  PT Petrokimia Gresik  pada bulan Januari 2022. Materi yang digunakan meliputi benih pakcoy,  polybag  dan  pupuk  –  pupuk  yang diproduksi  oleh  PT  Petrokimia  Gresik  yang divariasikan ZA.
Penelitian  ini  menggunakan  percobaan  11 perlakuan  dan  4  ulangan  dengan  media  tanam polybag  pada  populasi  sawi  per  hektar  200.000. Perlakuan yang dicoba antara lain :
• A  =  Pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (1) 300kg
• B  =  Pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (2) 300kg
• C  =  Pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (3) 300kg
• D  =  Pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (4) 300kg
• E  =  Pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (5) 300kg
• F = ZA + Urea 1
• G = ZA + Urea 2
• H = ZA + Urea 3
• I = ZA
• J = Urea
• K = Tanpa Pupuk
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menyiapkan sebanyak  44  polybag  besar  dengan  ukuran  25cm  x 25cm.  Untuk  lama  penyemaian  sawi  pakcoy dilakukan  sekitar  dua  minggu  kemudian  tanaman sawi  pakcoy  mulai  dari  pemindahan  tanaman  sawi pakcoy yang telah disemai ke dalam polybag sekitar 28 hari dan diletakkan di rumah kaca. Pemeliharaan tanaman dilakukan dengan penyiraman, pengendalian hama dan penyakit.
Parameter  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini antara lain berat tanaman pasca panen, panjang akar pasca  panen,  tinggi  tanaman  dan  jumlah  daun  yang diukur  delapan  hari  sebelum  panen.  Data  didapat dan  diolah  menggunakan  metode  regresi  logistik biner,  untuk  tinggi  tanaman  dan  jumlah  daun dilakukan dengan mengambil rata – rata dari delapan hari  dan  pengolahan  data  dilakukan  menggunakan tools Jupyter Notebook , Power BI dan Rstudio. Jupyter  Notebook adalah  alat  populer  untuk memanipulasi  data  pada  python.  Jupyter  Notebook memungkinkan  untuk  berinteraksi  antar  kode dengan  output  dalam  satu  dokumen. Jupyter Notebook (file ekstensi ipynb) adalah dokumen yang dibuat  oleh  aplikasi Jupyter  Notebook yang  berisi kode  komputer  dan  elemen  teks  yang  kaya  seperti
Rufina Rahma Ajeng Setyaningsih, dkk, Analisis Pengaruh Pemberian Pupuk … 1567
paragraf,  rumus  matematika,  gambar,  dan  tautan. Jupyter  Notebook sebelumnya  dikenal  sebagai IPython  Notebook  dan  akan  berkembang  menjadi Jupyter Lab dalam waktu dekat [9].
Berikut  adalah  tahapan  dalam  melakukan penelitian :

## Gambar 1 Flowchart Metode Penelitian
Berikut  penjelasan  metode  penelitian  berdasarkan Flowchart pada gambar 1 : a. Tahapan  pertama  yaitu  mengidentifikasi masalah : departemen riset adalah departemen  yang  melakukan  uji  coba berbagai  tanaman hortikultura. Departemen riset melakukan uji aplikasi unsur N dengan variasi  ZA  pada  tanaman  sawi  pakcoy dengan media polybag .
b. Tahapan  kedua  yaitu  menentukan  tujuan  : tujuan dari  penelitian ini untuk  mengetahui pupuk  jenis  apa  yang  dapat  menghasilkan tanaman  pakcoy  yang  baik  sehingga informasi  terkait  pupuk  dapat  digunakan untuk  perusahaan  atau  masyarakat  yang membutuhkan.
c. Tahap  ketiga  yaitu  pengumpulan  data  : pengumpulan  data  yang  dilakukan  ketika delapan  hari  sebelum  panen  dan  ketik panen.  Data  yang  diambil  terkait  dengan tinggi tanaman, jumlah daun, berat tanaman, dan panjang akar.
d. Tahapan  keempat  yaitu  visualisasi  data  : pada  tahap  ini  akan  dilakukan  visualisasi data yang diperoleh dari pengumpulan data, kemudian  diolah  menggunakan  dua  tools, yaitu  Jupyter  dan  Power  BI.  Hal  ini dilakukan  untuk  mengetahui  hubungan antar  variabel  yang  digunakan  penelitian dan  untuk  mengetahui  jenis  pupuk  yang unggul di tiap variabel.
e. Tahap  kelima  yaitu  menganalisis  model regresi logistik : dalam menganalisis model regresi logistik yang terbentuk dari
pengumpulan data dilakukan menggunakan tools  Rstudio.  Dimana  model  regresi logistik biner ini digunakan untuk mengetahui  banyaknya  kondisi  baik/buruk dari penelitian tanaman sawi pakcoy.
f. Tahapan kelima yaitu hasil dan pembahasan  :  berdasarkan  dari  pengolahan data dapat  dilihat hubungan antara variabel yang digunakan yaitu semakin tinggi angka variable  maka  semakin  baik  pula  kualitas tanaman  pakcoy,  pupuk  perilaku  B  adalah pupuk  unggul  dalam  penanaman  sawi pakcoy  dalam  polybag  dan  terdapat  27 tanaman  yang  tepat  diprediksi  memiliki kualitas  yang  baik  dan  13  tanaman  yang tepat  diprediksi  memiliki  kualitas  buruk. Sedangkan  2  tanaman  yang  diprediksi memiliki  kualitas  baik  namun  ternyata buruk  dan  2  tanaman  yang  diprediksi memiliki  kualitas  buruk  namun  ternyata memiliki kualitas baik. g. Tahapan  keenam  yaitu  kesimpulan  :  pada tahap  ini  akan  diambil  pembahasan  secara singkat,  padat,  dan  jelas  mengenai  hasil dari keseluruhan penelitian yang dilakukan, sehingga  pembaca  dapat  memahami  lebih mendalam dari penelitian yang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT  Petrokimia  Gresik  adalah  perusahaan berwawasan  lingkungan  yang  menempati  area  lebih dari  450  ha  di  Kabupaten  Gresik,  dan  dibangun untuk  mendukung  Program  Ketahanan  Pangan Nasional  melalui  produksi  berbagai  pupuk  yang disebar  ke  seluruh  daerah  Indonesia,  maka  dari  itu PT  Petrokimia  Gresik  disebut  sebagai  pabrik  pupuk terlengkap  di  Indonesia.  Pada  awal  berdirinya disebut  Proyek  Petrokimia  Surabaya.  Kontrak pembangunannya  ditandatangani  pada  tanggal  10 Agustus  1964,  dan  mulai  berlaku  pada  tanggal  8 Desember  1964.  Proyek  ini  diresmikan  oleh Presiden  Republik  Indonesia,  HM.  Soeharto  pada tanggal  10  Juli  1972,  kemudian  pada  tanggal tersebut  ditetapkan  sebagai  hari  jadi  PT  Petrokimia Gresik [10].
Hal yang pertama dilakukan sebelum melakukan  coding  python  adalah  mengimport library yang diperlukan. Sebagai contoh :
a. Matplotlib.pyplot adalah modul dari matplotlib.  Sedangkan  matplotlib  sendiri adalah sebuah fungsi yang digunakan untuk membuat beberapa perubahan pada gambar seperti membuat plot grafik.
b. Pandas adalah library python yang berfokus dalam proses analisa data seperti memanipulasi  data,  persiapan  data,  dan pembersihan data.
c. Pylab  adalah  modul  dari  matplotlib  yang biasanya  akan  terinstal  bersamaan  ketika menginstal matplotlib.
1568 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1565-1572
d. Numpy  adalah  singkatan  dari  Numerical Python, dimana numpy ini yang menyediakan antarmuka yang efisien untuk menyimpan dan beroperasi pada buffer data yang padat.
e. Seaborn  adalah  salah  satu  library  dari python  yang  bersifat  open-source  dan berguna untuk menciptakan visualisasi data statistik dengan tampilan berkualitas tinggi.
f. Sklearn  adalah  library  yang  memiliki  map untuk  menentukan  estimator  yang  tepat
untuk  masalah  yang  ada,  kemudian  akan dibentuk model liniernya.
Dalam mengimport data yang digunakan dalam format  csv  yang  kemudian  dalam  pengimportan  file ini diberi variabel yaitu dataframe. Data yang diolah sebagai berikut :
Tabel 1. Data yang akan diolah
Kode Y Tinggi Jml_Daun Berat Pjg_Akar A1 1 16,05 15 0,11 14,8 A2 1 16,38 14 0,11 12 A3 1 14,90 16 0,09 19,5 A4 1 16,83 17 0,12 15 B1 1 16,63 17 0,13 20 B2 0 16,60 15 0,10 10
...
Untuk  mengetahui  berapa  banyak  data  dan banyak  kolom  pada  file  yang  telah  di  import  dapat menggunakan  code  "print(<nama  variabel>.shape)". Data  ini  terdapat  44  (empat  puluh  empat)  data dengan enam kolom.
Eksplorasi data adalah langkah untuk memahami  dan  memeriksa  data  sebelum  di  proses. Sebagai  contoh  dalam  mengeksplorasi  data  adalah memeriksa  kesalahan  yang  mungkin  terjadi  pada berbagai  tahap  mulai  dari  pencatatan  data  sampai tahap entry data pada komputer.
Dalam  pengolahan  data  yang  diambil  adalah data yang dibutuhkan yaitu data tinggi, jumlah daun, berat dan panjang akar.
Visualisasikan hubungan data yang dibutuhkan dengan  seaborn,  dimana  variabel  x  adalah  tinggi, jumlah  daun,  berat  dan  panjang  akar  kemudian untuk variabel y adalah kolom y (keputusan kualitas baik buruknya menggunakan ambang batas 0,5) lalu divisualisasikan menggunakan scatterplot.
Kemudian  data  akan  dibagi  menjadi  data training dan data testing. Data training digunakan
untuk  melatih  algoritma  dalam  mencari  model  yang sesuai, sedangkan data testing adalah data yang akan dipakai  untuk  menguji  dan  mengetahui  performa model yang didapatkan pada tahapan testing . Dalam data  ini  data  tinggi  sebagai  data train x  dan  jumlah daun  sebagai  data train y.  Kemudian  dari  algoritma tersebut  menghasilkan coefficients -0.15248814 untuk  variabel  Jumlah  Daun,  14.20489174  untuk variabel  Berat  dan  sebesar  0.06861916  untuk Panjang Akar dengan Intercept sebesar 0.62745999. Berdasarkan sklearn.metrics data test_x diambil  dari  variabel  yang  dibutuhkan  dan  data test_y  diambil  dari  data  prediksi  kualitas  tanaman dengan  ambang  batas  0,5.  Kemudian  dari  data tersebut  diprediksi  dengan  variable  test_y_,  dari pengolahan  data  hubungan  antara  variabel  yang dibutuhkan  dengan  prediksi  kualitas  tanaman tersebut  menghasilkan mean  absolute  error nya sebesar  0.34  dan R2-score sebesar  -0,55.  Hal  ini dianggap baik karena hasil dari mean absolute error dan R2-score mendekati angka 0.
DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.394 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1565-1572 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 2. Visualisasi Data Pupuk Terbaik
Berdasarkan  visualisasi  data  pada  gambar  2 dapat  disimpulkan  bahwa  perlakuan  B  lebih  unggul di  berat  tanaman,  jumlah  daun,  dan  panjang  akar dengan  4  ulangan  meskipun  di  data  tinggi  tanaman perlakuan E yang paling unggul namun perlakuan B juga  dapat  dikategorikan  baik.  Maka  dari  itu perlakuan  B  yang  dapat  membuat  tanaman  pakcoy bertumbuh dan memiliki kualitas yang baik.

## 1. Implementasi  Regresi Logistik Biner
Rstudio adalah software gratis untuk menganalisis  data  dan  grafik  yang  didasarkan dengan  pemrograman  R  Keunggulan  yang  terdapat pada  Rstudi  sendiri  adalah  gratis  dan  cepat,  ahli statistika  dapat  mengembangkan  metode  dengan membuat package ,  kemampuan  grafik  yang  baik, unggul untuk simulasi dan analisis yang membutuhkan  pemrograman  secara  intensif,  dan mendorong  kita  berpikir  tentang  analisis  data  [11]. Maka  dari  itu,  untuk  menganalisis  data  yang  ada dengan  metode  regresi  logistik  menggukan  tools Rstudio.
Kode Program 1 Analisis Regresi Logistik Biner Menggunakan Rstudio #import file data data  <-  read.csv(file.choose(),  header  =  T, sep = ",") View(data) names(data)
#eksplorasi data
y = data$Y
x1 = data$Tinggi x2 = data$Jml_Daun x3 = data$Berat x4 = data$Pjg_Akar
fit
= glm(y~x1+x2+x3+x4,family =
binomial(link = logit)) summary(fit)
Pada  kode  program  diatas  adalah  code  untuk menganalisis model regresi logistik biner menggunakan tools R studio. Dimana read.csv
digunakan  untuk  membaca  data  dengan  format  csv, view (data)  digunakan  untuk  melihat  data  yang  telah diimport , names (data)  mengecek  nama header data yang diimport ,  kemudian  eksplorasi  data  digunakan untuk  memahami  data  dan  melabeli header kolom dengan  variabel  yang  mudah.  Fit  adalah  variabel dari perintah utama model dari variabel respon y dan prediktor  x1,  x2,  x3,  x4.  Summary(fit)  digunakan untuk  menampilkan  perintah  utama  dengan  variable fit.

## Gambar 3. Output Regresi Logistik Biner
Berdasarkan  output  Regresi  Logistik  Biner formula  yang  dihasilkan  dari  variabel  respon  y dengan  prediktor  x1,  x2,  x3,  dan  x4  maka menghasilkan deviance residuals nilai rendah adalah -2.13798  ,  nilai  tengah  0.03041  dan  nilai  maksimal adalah  1.3166.  Hal  ini  mempengaruhi  dari  setiap variabel prediktor yaitu estimasi pertumbuhan setiap variabel  adalah  sebanyak  -0,2601  (x1)  ,  -0.7986 (x2),  198.1205  (x3)  dan  0.9038  (x4)  maka  dari  itu pertumbuhan  yang  signifikan  menunjukkan  pada data  berat  dan  panjang  akar  sehingga  model  regresi logistik yang terbentuk adalah :
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡[𝑃(𝑦 𝑖 = 1)] = −13,7119 + (−0,2602)𝑥 𝑖1 + (−0,7986)𝑥 𝑖2 + 198,1205𝑥 𝑖3 + 0.9038𝑥 𝑖4 (1)
Langkah selanjutnya yaitu memprediksi tingkat keakuratan  model  dalam  memprediksi,  sehingga
output  yang  dihasilkan  dalam  bentuk  tabel  sebagai berikut :
Tabel 2. Output Akurasi True Prediksi 0 1 0 13 2 1 2 27
Dari  tabel output akurasi  menunjukkan  bahwa terdapat  27  tanaman  yang  tepat  diprediksi  memiliki kualitas  yang  baik  dan  13  tanaman  yang  tepat diprediksi  memiliki  kualitas  buruk.  Sedangkan  dua tanaman  yang  diprediksi  memiliki  kualitas  baik namun  ternyata  buruk  dan  dua  tanaman  yang diprediksi  memiliki  kualitas  buruk  namun  ternyata memiliki kualitas baik.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan Penelitian terdahulu terkait pengaruh  pupuk  terhadap  tanaman  sawi  pakcoy terdapat  kesimpulan  bahwa  sawi  pakcoy  tumbuh dengan  baik  apabila  diberikan  dengan  media campuran  tanah,  pasir  dan  pupuk  kandang.  Namun berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  R. Barokah, Sumarsono, dan A. Darmawati pada tahun 2017  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  pupuk kandang ayam yang berpengaruh dalam pertumbuhan  dan  produksi  tanaman  sawi  pakcoy dan menghasilkan parameter tinggi tanaman, jumlah daun, luas daun dan produksi tanaman dimana rata – rata  dari  tiap  parameter  adalah  26.33cm  ,  11  helai, 1033.30 〖 cm 〗 ^2  dan  2319,90 〖 g/m 〗 ^2    [12]  . Selain  pupuk  kandang  ayam,  pupuk  kandang kambing juga dinilai memberikan hasil yang terbaik dengan  dosis  200  kg  N/ha  [13]. Tidak  hanya  pupuk kandang  dan  pupuk  organik  yang  baik  untuk tanaman  sawi  pakcoy,  namun  terdapat  penelitian yang menjelaskan bahwa pupuk anorganik dan POC menghasilkan  pengaruh  terhadap  pH  dan  hasil tanaman  tetapi  tidak  mempengaruhi  N-total  dan  C- organik tanah [14]. Sedangkan pengaruh pupuk NPK pada penelitian Tabri pada tahun 2010, pupuk P dan K  mendapatkan  hasil  yang  lebih  rendah  daripada pupuk  N  pada  berat  biji  kering  untuk  jagung  hibrid dan  lamuru  [15].  Hal  ini  membuktikan  bahwa penelitian terdahulu pupuk yang baik untuk tanaman sawi pakcoy adalah pupuk kandang dan pupuk yang mengandung N.  Dilihat  berdasarkan penelitian  yang dilakukan oleh Diah dari segi biaya dan keuntungan pada  saat  budidaya,  pemupukan  sawi  pakcoy menggunakan  pupuk  anorganik  lebih  baik  daripada menggunakan pupuk organik [16]. Dalam meningkatkan pertumbuhan tanaman pakcoy ekstrak daun  lamtoro  pada  konsentrasi  250/ml  juga  dinilai dapat  memberikan  hasil  yang  baik  terhadap pertumbuhan  dan  hasil  tanaman  seperti  tinggi tanaman, jumlah daun, berat basah, berat basah jual, luas daun dan berat kering.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan dari visualisasi data yang dilakukan  menggunakan  tools  jupyter  (Anaconda) dapat disimpulkan bahwa diketahui hubungan antara variabel independen dan variabel dependen memiliki  hubungan  yang  searah  dikarenakan  hasil dari  nilai  koefisien  bernilai  positif  seperti  pada parameter  jumlah  daun,  berat  dan  panjang  akar, begitu  sebaliknya  jika  hubungan  tidak  searah  maka nilai koefisiennya bernilai negatif. Hal  ini membuktikan bahwa semakin panjang akar, semakin besar berat  tanaman, semakin tinggi tanaman belum tentu  semakin  banyak  jumlah  daun  pada  tanaman maka tanaman tersebut  dapat  dikategorikan menjadi tanaman yang berkualitas baik berdasarkan parameter  yang  berhubungan  searah.  Sedangkan visualisasi  Power  BI  dapat  disimpulkan  bahwa perlakuan  B  dapat  menghasilkan  tanaman  pakcoy memiliki  kualitas  yang  baik,  dimana  perlakuan  B mengandung  pupuk  Petroganik  2.000kg,  NPK 400kg, Urea NPBPT (2) 300kg.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Susilawati, “Mengenal Sayuran Dan Tanaman  (Prospek  dan  Pengelompokkan),” Unsri Press , p. 127, 2017. [2] Y. Panca Putri, “RESPONS PERTUMBUHAN TANAMAN SAWI PAKCOY (Brassica chinensis L.) TERHADAP  PEMBERIAN  AIR  KELAPA TUA (Cocos nucifera).,” Indobiosains , vol. 2, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.31851/indobiosains.v2i1.3984. [3] M.  I.  Syahroni,  I.  Pujiwati,  and  S.  A. Mardiyani, “Pengaruh Kombinasi
Vermikompos  dan  Vermiwash  Terhadap Pertumbuhan  dan  Hasil  Tanaman  Sawi
Pakcoy  (Brassica  rapa  L.),” J.  Agronisma , vol. 1, no. 1, pp. 46–58, 2013.
[4] R.  Hendayana,  “Application  Method  of Logistic Regression Analyze the Agricultural Technology  Adoption,” Inform.  Pertan. ,  vol. 22, no. 1, pp. 1–9, 2013, [Online]. Available: http://ejurnal.litbang.pertanian.go.id/index.ph p/IP/article/view/2271/1970.
[5] A.  T.  Basuki,  “Regresi  Logistik  Biner,” J. Pendidik.  MIPA ,  vol.  7,  no.  2,  p.  9,  2018, [Online].
Available:
https://ekonometrikblog.files.wordpress.com/
2017/02/regresi-logistik-biner.pdf.
[6] A.  Pamuji  and  H.  S.  Setiawan,  “Linear regression  for  prediction  of  excessive permissions database account traffic,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 467–474, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.2.206.
[7] Y.  Tampil,  H.  Komaliq,  and  Y.  Langi, “Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Indeks  Prestasi  Kumulatif
(IPK)  Mahasiswa  FMIPA  Universitas  Sam Ratulangi  Manado,” d’CARTESIAN ,  vol.  6, no. 2, p. 56, 2017,
doi: 10.35799/dc.6.2.2017.17023.
[8] S. Ghozi, R. Ramli, and A. Setyani, “Analisis Keputusan  Nasabah  Dalam  Memilih  Jenis Bank:  Penerapan  Model  Regresi  Logistik Biner  (Studi  Kasus  Pada  Bank  Bri  Cabang
Balikpapan),” Media Stat. , vol. 11, no. 1, pp. 17–26,  2018,  doi:  10.14710/medstat.11.1.17-
26.
[9] D. Setiabudidya, “Penggunaan Piranti Lunak Jupyter Notebook Dalam Upaya Mensosialisasikan Open Science,” ResearchGate , pp. 1–4, 2017, doi: 10.31227/osf.io/2h7q4.
[10] E.  R.  Rahmadhani  and  S.  Herianingrum, “Dampak eksternalitas positif PT. Petrokimia Gresik  terhadap masyarakat  dalam perspektif maqashid,” J. Ekon. Syariah , vol. 3, no. May,
pp.
31–48, 2016, doi: 10.20473/vol3iss201610pp782-799.
[11] Y.  Asdi,  “Pengenalan  Software  R,” Makal. Fak.  Ekon.  Univ.  Gadjah  Mada ,  pp.  1–10, 2019.
[12] R. Barokah, S. Sumarsono, and A. Darmawati,  “Respon  pertumbuhan  dan produksi  tanaman  sawi  Pakcoy  (Brassica chinensis L.) akibat pemberian berbagai jenis pupuk kandang,” J. Agro Complex , vol. 1, no. 3,  p.  120,  2017,  doi:  10.14710/joac.1.3.120- 125.
[13] N.  S.  Damayanti,  D.  W.  Widjajanto,  and  S. Sutarno, “Pertumbuhan dan produksi tanaman sawi Pakcoy (Brassica rapa l.) akibat dibudidayakan  pada  berbagai  media  tanam dan  dosis  pupuk  organik,” J.  Agro  Complex , vol.  3,  no.  3,  p.  142,  2019,  doi: 10.14710/joac.3.3.142-150.
[14] A.  Yuniarti,  A.  Suriadikusumah,  and  J.  U. Gultom,  “Pengaruh  pupuk  anorganik  dan pupuk  organik  cair  terhadap  ph,  n-total,  c- organik,  dan  hasil  pakcoy  pada  inceptisols,” Pros. Pertan. dan Tanam. Herb.
Berkelanjutan  di  Indones. ,  pp.  213–219,
2017.
[15] F. Tabri, “Pengaruh Pupuk N, P, K terhadap Pertumbuhan  dan  Hasil  Jagung  Hibrida  dan Komposit pada Tanah Inseptisol Endoaquepts
Kabupaten  Barru  Sulawesi  Selatan,” Pekan Serealia  Nas. ,  pp.  248–253,  2010,  [Online]. Available: http://balitsereal.litbang.pertanian.go.id/wp- content/uploads/2016/12/p32.pdf.
[16] D.  A.  Safitri,  “Budidaya  dan  Analisis  usaha tani tanaman pakcoy dengan perlakuan pupuk organik  dan  anorganik,” digilib.uns.ac.id ,  p.
36, 2019, [Online].
Available:
https://digilib.uns.ac.id.