## PENERAPAN METODE
MARKOV CHAINS UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN KELAPA SAWIT DAN KARET DI KABUPATEN ROKAN HULU
Basorudin 1 dan Dona 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pasir Pengaraian Jln. Tuanku Tambusai, Kumu Rambah Hilir, Pasir Pengaraian,
Riau, 28857
1 Email: basorudin@upp.ac.id
2 Email: dona201804@gmail.com

## ABSTRAK
Metode Markov Chains digunakan  untuk  memprediksi hasil  panen  kelapa sawit dan  karet di Kabupaten  Rokan  Hulu  dua  bulan  kedepan  dengan  menggunakan  data 4  bulan  sebelumnya.  Data dikumpulkan melalui wawancara petani kelapa sawit dan karet pada bulan Maret hingga Juni tahun 2020. Dari hasil penelitian  dan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  baik  secara manual dengan  menggunakan rumus dan implementasi pada aplikasi, metode Markov Chains telah dapat menyelesaikan prediksi hasil panen kelapa sawit dan karet milik para petani Hasil predeksi penen bulan Juli 2020 kelapa sawit sebesar 37,5 % dan karet sebesar 62,5 %, sedangkan pada bulan Agustus kelapa sawit diprediksi 69,8% dan karet sebesar 130%.  Berdasarkan hasil predeksi, akan terjadi penurunan hasil panen karet di bulan Juli. Kata Kunci : Karet, Kelapa sawit, Markov Chains , Prediksi

## ABSTRACT
The  Markov  Chains  method  is  used  to  predict yields  of  oil palm  and  rubber  in  Rokan  Hulu Regency  for  the next  two  months  using  data from  the previous  4  months.  Data  was collected  through interviews with oil palm and rubber farmers from March to June 2020. From the  results of research and calculations  that have been  done manually  using  formulas  and  implementation  in  the application,  the Markov  chains  method  has been  able to  complete the prediction  of  yields  of  oil palm  and  rubber.  The results  of  the prediction  for  harvest in  July  2020  are oil palm  at 37.5% and  rubber  by  62.5%, while in August palm oil is  predicted  to  be 69.8% and  rubber  is  predicted  to be 130%. Based  on  the prediction, there will be a decline in rubber yields in July.
Keywords : Rubber, Palm oil, Marcov Chains, Predictions

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit ( Elaeis guineensis Jacq ) dari famili Palmae merupakan salah satu sumber minyak nabati. Potensi kelapa sawit di Indonesia sangat besar, penyebaran perkebunan kelapa sawit di Indonesia saat ini sudah berkembang di 22 provinsi. Luas kebun kelapa sawit pada tahun 2009 adalah 8.248.328 ha dan meningkat pada tahun 2010 menjadi 8.430.026 ha. Produksi juga terus meningkat seiring bertambahnya luas perkebunan  kelapa sawit. Produksi  kelapa sawit pada tahun  2007 sebesar 19.324.293 ton dan meningkat pada tahun 2009 menjadi 19.760.011 [ 1 ]. Karet ( Hevea brasiliensis Muell. Arg ) merupakan salah satu komoditi perkebunan yang menduduki posisi cukup penting sebagai sumber devisa non migas bagi Indonesia. Luas kebun karet Indonesia  didominasi  oleh  perkebunanan  karet  rakyat  yaitu  85%  (2.8  juta  ha)  dengan  kontribusi  81% terhadap produksi karet alam nasional [ 2 ]. Penggunaan Markov  Chains dalam  mempredeksi  hasil  perkebunan  pernah  dilakukan  oleh  [ 3 ]. Pada penelitian ini dilakukan predeksi dengan menggunakan 3, 4, dan 5 state , dan diperoleh bahwa state 3 memberikan hasil prediksi 100% untuk 3 kayu (pinus, mahoni, dan sengon) dan 75% untuk kayu damar. Pada penelitian ini, Markov Chains digunakan untuk memprediksi hasil kelapa sawit dan karet di Kabupaten Rokan Hulu untuk 2 bulan ke depan dengan menggunakan data 4 bulan sebelumnya dengan membaginya dalam 2 state . Data yang digunakan merupakan data hasil wawancara dari petani di lokasi penelitian.  Dari penelitian ini diharapkan petani dapat terlebih dahulu mencari pembeli yang mampu membeli hasil perkebunannnya dengan menggunakan data hasil predeksi sebelum memasuki panen.

## 2. MATERI DAN METODE
Penelitian ini dilakukan dengan melaksanakan tahapan demi tahapan yang berhubungan. Tahapan- tahapan tersebut dijabarkan dalam metode penelitian. Metode penelitian diuraikan kedalam bentuk skema yang jelas, teratur, dan sistematis. Berikut tahapan-tahapan penelitian dapat dilihat pada g ambar 1 .
Gambar 1. Metodelogi p enelitian

## Pengamatan Pendahuluan
Pengamatan pendahuluan merupakan tahapan awal yang dilakukan dalam penelitian ini bertujuan untuk mengamati penelitian sebelumnya, dengan menggunakan metode Markov Chains yang dijadikan sebagai penelitian studi pustaka dalam penelitian ini. Hasil dari pengamatan pendahuluan ini berupa penelitian sebelumnya yang melakukan penelitian terkait dengan metode Markov Chains. Pada penelitian metode ini yaitu prediksi hasil panen kelapa sawit dan karet di Kabupaten Rokan Hulu.
Gambar 2. Buah Kepala Sawit
Gambar 3. Kebun Karet
Pengamatan Pendahuluan Pengumpulan Data Perumusan Masalah Analisa Analisa Metode Marcov Chains
Penerapan Metode Marcov Chains
Kesimpulan dan Saran

## Perumusan Masalah
Solusi yang didapatkan pada tahapan perumusan masalah ini akan menjadi judul penelitian, yaitu “Penerapan  Metode Markov  Chains untuk  Memprediksi  Hasil  Panen  Kelapa  Sawit  dan  Karet  di Kabupaten Rokan Hulu.”

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data adalah tahapan-tahapan yang bertujuan dalam memperoleh data-data informasi yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini.  Pada  tahapan  pengumpulan  data  ini  juga  berguna  untuk pengumpulan semua kebutuhan data yang akan diproses nantinya menggunakan metode Markov Chains . Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  didapat  berdasarkan  wawancara  dengan  petani  kelapa  sawit  dan karet  yang  ada  di  Rokan  Hulu  untuk  digunakan  sebagai  parameter  dalam  penelitian  ini  yaitu  sebagai berikut :
1. Data Jumlah Panen
Data jumlah panen adalah banyaknya kali panen dalam waktu satu bulan di Perkebunan.
2. Data Jumlah Produksi
Data jumlah produksi adalah banyaknya produksi yang dicapai oleh petani perkebunan di Rokan Hulu.
3. Data Luas Ha
Data  luas  Ha  adalah  luas  lahan  perkebunan  yang  dapat  di  produksi  oleh  petani  masing-masing tanaman di Rokan Hulu.

## Analisa
Tahapan selanjutnya adalah melakukan analisa metode sistem dari penelitian ini. Adapun tahapan analisa dalam penelitian ini meliputi Analisa metode Markov Chains dan Penerapan Metode Marcov Chains . Analisa Metode Markov Chains
Model Rantai Markov dikembangkan oleh seorang ahli Rusia A.A. Markov pada tahun 1896. Dalam analisis Markov yang dihasilkan adalah suatu informasi probabilistik yang dapat digunakan untuk membantu pembuatan keputusan [ 4 ]. Tahapan ini adalah proses dimana langkah-langkah metode Markov Chains dijalankan, langkah pertama menentukan banyak hasil panen buah kelapa sawit dan karet beberapa bulan sebelumnya dan ditotalkan jumlahnya, setelah ditentukan jumlah nya maka dibagi dengan jumlah kilo hasil panennya untuk dijadikan ke matriks. Selanjutnya adalah mengalikan state hasil panen dengan matriks hasil panen. State hasil  panen  (π  (0))  adalah  hasil  panen  yang  dilambangkan  dengan bilangan biner 0 atau 1. Pada kondisi ini state hasil panen untuk prediksi hasil panen kelapa sawit dan karet ada dua, yaitu: Kelapa Sawit dan Karet, Maka jika dilambangkan dengan huruf adalah [S, K,]. Jika dilambangkan  dengan  bilangan  biner  adalah  [0,0] [ 5 ] . Setelah itu  proses  selanjutnya  yang  akan dilanjutkan adalah memasukkan angka ke rumus metode Markov Chains. Penerapan Metode Markov Chains Pada tahapan ini akan dilakukan penerapan dari metode Markov Chains dengan memasukkan data hasil panen kelapa sawit dan karet pada 4 bulan sebelumnya yaitu pada bulan Maret, April, Mei dan Juni. Pada penerapan metode Markov Chains ini akan dilakukan tahapan dengan cara mengimplementasikan rumus-rumus dari metode Markov Chains maupun dengan aplikasi yang telah dibangun , sehingga nantinya akan didapatkan hasil akhir berupa prediksi panen kelapa sawit dan karet 2 bulan berikutnya yaitu di bulan Juli dan Agustus.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Perhitungan Metode Markov Chains
Sebelum diperoleh hasil maka dilakukan proses perhitungan metode Markov Chains terlebih dahulu. Pada proses perhitungan Markov Chains ini ada 2 data yang akan digunakan yaitu data  hasil panen kelapa sawit dan data hasil panen karet di Kabupaten Rokan Hulu. Data panen kelapa sawit dan karet diperoleh dari hasil wawancara langsung dengan para petani, yaitu pada bulan Maret sampai bulan Juni 2020. Lokasi penelitian dilakukan pada dua tempat, yang pertama di Kecamatan Tambusai Utara tepatnya di desa Bangun Jaya dan yang kedua berlokasi di kecamatan Rambah Hilir tepatnya di desa Pasir Utama. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada  tabel 1 .
Tabel 1. Tanaman kelapa sawit dan karet
No Jenis Tanaman Lokasi 1 Kelapa Sawit Desa Bangun Jaya 2 Karet Desa Pasir Utama
Berikut  ini  akan  dijelaskan  tahapan-tahapan  perhitungan  dari  Metode Markov  Chains. Langkah pertama membuat matrik awal kejadian, dalam tahap ini membuat matrik tanggal panen dari kelapa sawit dan karet dalam tiap bulanya (Maret, April, Mei, Juni).
Tabel 2. Penghasilan tanaman sawit dan karet di bulan Maret
No Tanggall Panen Jenis Tanaman Nama Petani Lokasi 1 01-03-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 2 15-03-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 3 29-03-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 4 01-03-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 5 08-03-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 6 15-03-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 7 22-03-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 8 29-03-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama
Tabel 3. Penghasilan tanaman sawit dan karet di bulan April
No Tanggal Panen Jenis Tanaman Nama Petani Lokasi 1 05-04-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 2 19-04-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 3 05-04-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 4 12-04-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 5 19-04-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 6 26-04-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama
Tabel 4. Penghasilan tanaman sawit dan karet di bulan Mei
No Tanggal Panen Jenis Tanaman Nama Petani Lokasi 1 03-05-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 2 17-05-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 3 31-05-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 4 03-05-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 5 10-05-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 6 17-05-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 7 24-05-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 8 31-05-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama
Tabel 5. Penghasilan tanaman sawit dan karet di bulan Juni
No Tanggal Panen Jenis Tanaman Nama Petani Lokasi 1 07-06-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 2 21-06-2020 Kelapa Sawit Sumardi Desa Bangun Jaya 3 07-06-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 4 14-06-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 5 21-06-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama 6 28-06-2020 Karet Praja Kelana Desa Pasir Utama
Langkah Kedua Menjumlahkan tiap Matrik kejadian, berapa banyak tiap panen terjadi untuk setiap bulannya.
Tabel 6. Jumlah panen di setiap bulan
No Bulan Kelapa Sawit Karet Total Kejadian 1 Maret 3 5 8 2 April 2 4 6 3 Mei 3 5 8 4 Juni 2 4 6
Setelah dikelompokkan berdasarkan bulannya, langkah berikutnya menbandingkan jumlah matrik dengan total kejadian.
Tabel 7. Perbandingan Jumlah matrik dengan total kejadian Bulan Kelapa Sawit Karet Maret 3/8=0,375 5/8=0,625 April 2/6=0,333 4/6=0,666 Mei 3/8=0,375 5/8=0,625 Juni 2/6=0,333 4/6=0,666
Dari tabel 7 diperoleh matrik sebagai berikut:
P =
Langkah ketiga adalah mengalikan state hasil panen kelapa sawit dan karet  dengan matriks hasil panen. State hasil panen (π  (0)) adalah hasil panen  yang dilambangkan dengan bilangan biner 0 dan 1. Pada  kondisi  ini state hasil  panen  untuk  prediksi  hasil  panen  ada  dua,  yaitu:  Kelapa  Sawit  dan  Karet. Maka  jika  dilambangkan  dengan  huruf  adalah  [S,  K],  sedangkan  jika  dilambangkan  dengan  bilangan biner adalah [0, 0].
1. Selanjutnya  hasil  panen  tanaman  perkebunan  yang  akan  muncul  di  bulan  Juli  dapat    dihitung dengan cara: π (1) = π (0) . P Didapatkan hasil sebagai berikut: π (1) = π (0) . P
= [1. 0. 0. 0] . = [ 0,375     0,625 ]
Untuk mendapatkan hasil berupa % maka kita kalikan hasil π (1) sebelumnya dengan 100 %. π (1) × 100% = [ 0,375     0,625 ] = [37,5%     62,5% ] Jadi Prediksi  hasil  panen  pada  bulan  Juli  untuk  kelapa  sawit  sekitar  37,5%  dan  untuk  tanaman karet 62,5%.
2. Prediksi hasil panen kelapa sawit dan karet dibulan Agustus dihitung dengan cara: π (2) = π (1) . P
=[0,375     0,625] . =[ 0,698     1,3]
Selanjutnya dijadikan berupa persentase (%) dengan rumus:
0,375 0,625 0,333 0,666 0,375 0,625 0,333 0,666 0,375 0,625 0,333 0,666 0,375 0,625 0,333 0,666 0,375 0,625 0,333 0,666 0,375 0,625 0,333 0,666
π (2) × 100 %  = [ 0,698    1,3]
= [69,8 %    130 % ]
Jadi  prediksi  hasil  panen  kelaa  sawit  dan  karet  pada  bulan  Agustus,  untuk  tanaman  kelapa  sawit 69,8 %, dan untuk tanaman karet 130 %. Untuk lebih rincinya dapat dilihat pada tabel 8 .
Tabel 8. Rekapitulasi hasil panen dalam 6 bulan
Bulan Kelapa Sawit Karet Maret 37,5 % 62,5 % April 33,3 % 66,6 % Mei 37,5 % 62,5 % Juni 33,3% 66,6 % Juli 37,5 % 62,5 % Agustus 69,8 % 130 %
Dari tabel 8 dapat dijelaskan persentase hasil panen buah kelapa sawit dan tanaman karet serta akan dijelaskan hasil prediksi pada bulan juli dan agustus, untuk bulan Maret dengan jumlah hasil panen kelapa sawit 37,5%, dan tanaman karet 62,5%, untuk bulan April hasil panen kelapa sawit 33,3%, dan karet 66,6%, untuk bulan Mei hasil panen kelapa sawit 37,5%, dan karet 62,5%, sedangkan untuk bulan Juni kelapa sawit 33,3%, dan karet 66,6%,   Prediksi untuk bulan Juli diperkirakan hasil panen kelapa sawit 37,5%, dan untuk tanaman karet 62,5%, sedangkan untuk bulan Agustus diprediksi kelapa sawit meningkat menjadi 69,8%, dan karet diprediksi lebih menikat lagi yaitu menjadi 130%.
Untuk rekapitulasi peningkatan hasil panen kelapa sawit dan hasil panen karet setiap bulan Mei sampai Juni dan hasil Prediksi di bulan Juli dan Agustus dapat digambarkan dengan grafik pada gambar 4 . Pada  gambar 4 dan 5 hasil  panen  kelapa  sawit  dan  karet  dari  petani  dapat  diperoleh  hasil  akhir prediksi untuk bulan Juli 2020 kelapa sawit sebesar 37,5 % dan karet 62,5  %, pada bulan tersebut  untuk kelapa  sawit  akan  mengalami  kenaikan,  sedangkan  untuk  karet  mengalami  penurunan  jumlah  panen sebesar  4,1%.  Sedangkan  untuk  bulan  Agustus  2020  kelapa  sawit 69,8% dan  karet  sebesar  130%, dapat disimpulkan  bahwa  pada  bulan  Agustus  panen  kelapa  sawit  dan  karet  keduanya  diprediksi  akan mengalami kenaikan yang signifikan.
Gambar 4. Grafik rekapitulasi hasil panen
Implementasi Metode Markov Chains Pada Sistem Gambar 6 menunjukkan  tampilan  beranda  aplikasi  Prediksi  Hasil  Panen  Kelapa  Sawit  dengan menggunakan metode Markov Chains , menu yang dibuat adalah Hasil panen dibulan Maret, Hasil panen dibulan April, Hasil panen dibulan Mei, Hasil panen dibulan Juni, dan Hasil Prediksi Panen Kelapa Sawit dan Karet di bulan Juli dan Agustus yang di hitung berdasarkan rumus Markov Chains .
Gambar 5. Grafik Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit dan Karet
Gambar 6. Tampilan beranda Aplikasi Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit dan Karet
Gambar 7 menunjukkan hasil akhir dari prediksi panen kelapa sawit dan karet pada bulan Juli dan Agustus yang dihitung menggunakan aplikasi Prediksi Hasil Panen Kelapa Sawit dan Karet menggunakan metode Markov Chains .
Gambar 7. Hasil prediksi hasil panen kelapa swit dengan metode Marcov Chains
Gambar 8 adalah menu cetak dalam format pdf yang dapat langsung dilakukan cetak pada aplikasi prediksi menggunakan metode Markov Chains, dan dapat disimpulkan hasil akhir prediksi untuk bulan Juli 2020 pada tanaman kelapa sawit sebesar 37,5% dan tanaman karet sebesar 62,5%, pada bulan tersebut untuk kelapa sawit diprediksi akan mengalami kenaikan, sedangkan untuk karet diprediksi akan mengalami penurunan jumlah panen, sebesar 4,1%. Sedangkan untuk bulan Agustus 2020 kelapa sawit
diprediksi  69,8%  dan  karet  sebesar  130%,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  bulan  agustus  panen  kelapa sawit dan karet keduanya diprediksi akan mengalami kenaikan secara signifikan.
Gambar 8. Cetak hasil akhir prediksi panen kelapa sawit dengan metode Markov Chains.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode Markov  Chains telah  dapat  menyelesaikan  prediksi  hasil  panen  kelapa  sawit  dan  karet milik  para  petani,  dengan  hasil  akhir  prediksi  pada  bulan  Juli  dan  Agustus  yaitu  untuk  bulan  Juli  2020 pada  tanaman  kelapa  sawit  sebesar  37,5%  dan  tanaman  karet  sebesar  62,5%,  pada  bulan  tersebut  untuk kelapa  sawit  diprediksi  akan  mengalami  kenaikan,  sedangkan  untuk  karet  diprediksi  akan  mengalami penurunan  jumlah  panen,  sebesar  4,1%.  Sedangkan  untuk  bulan  Agustus  2020  kelapa  sawit  diprediksi 69,8%  dan  karet  sebesar  130%,  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  bulan  Agustus  panen  kelapa  sawit  dan karet  keduanya  diprediksi  akan  mengalami  kenaikan  secara  signifikan. Kemudian  yang  kedua  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi Markov  Chains ini  telah  berhasil  dirancang  dan  diimplementasikan  dalam bentuk aplikasi berbasis web menggunakan pemrograman PHP dan database MySQL untuk memprediksi hasil panen kelapa sawit dan karet  milik para petani, dan diperoleh hasil yang sama dengan perhitungan manual yang dilakukan dengan rumus Markov Chains.
Saran  dari  penelitian  ini  adalah  bagi  peneliti  selanjutnya  dapat  menambahkan  data,  kriteria, metode ataupun cakupan penelitian sehingga dapat diperoleh hasil prediksi yang lebih sempurna lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Dianto, D. Efendi, and A. Wachjar, “Pengelolaan Panen Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) Pelantaran Agro Estate, Kota Waringin Timur, Kalimantan Tengah,” Bul. Agrohorti , vol. 5, no. 3, pp. 410–417, 2017, doi: 10.29244/agrob.v5i3.19574.
[2] F. Dianto, D. Efendi, and A. Wachjar, “Pengelolaan Panen Kelapa Sawit (Elaeis guineensis Jacq.) Pelantaran Agro Estate, Kota Waringin Timur, Kalimantan Tengah,” Bul. Agrohorti , vol. 5, no. 3, pp. 410–417, 2017, doi: 10.29244/agrob.v5i3.19574.
[3] I.  Kamila,  A.  Ramadhan,  and  E.  Irwandi,  “Implementasi  Algoritma  Markov  Chains  untuk Prediksi Kejadian Bencana Alam di Provinsi Riau,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 151–157, 2018.
[4] I. N. Rizanti and S. Soehardjoepri, “Prediksi Produksi Kayu Bundar Kabupaten Malang Dengan Menggunakan  Metode  Markov  Chains,” J.  Sains  dan  Seni  ITS ,  vol.  6,  no.  2,  2017,  doi: 10.12962/j23373520.v6i2.27846.
[5] Ikhtiyari  Navila  Rizanti  at  all. Prediksi  Produksi  Kayu  Bundar  Kabupaten  Malang  dengan Menggunakan Metode Markov Chains. Jurnal Sains Dan Seni Its Vol. 6, No. 2 (2017) 2337-3520 (2301-928x Print), Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) 2017.