## OPTIMASI ANALISIS KESUBURAN TANAH DENGAN PENDEKATAN SOFT VOTING ENSEMBLE

## Yoga Mahendra Awaludin
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: 111202012525@mhs.dinus.ac.id

## Fikri Budiman
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro Email: fikri.budiman@dsn.dinus.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengusulkan  Optimasi  Algoritma Decison  Tree , K-Nearest  Neighbor dan Support Vector Machine menggunakan Metode Soft Voting dalam konteks kesuburan tanah pertanian. Meotde soft voting  adalah  suatu  pendekatan  dimana  hasil  klasifikasi  dari  ketiga  algoritma  dikombinasikan  dengan memberikan  bobot-bobot  pada  masing-masing  klasifikasi.  Ini  memungkinkan  algoritma  yang  digunakan dapat berkolaborasi untuk memberikan solusi klasifikasi yang akurat dan handal. Hal ini didasari karena untuk klasifikasi kesuburan tanah masih dilakukan secara manual dan hal itu memungkinkan adanya suatu kesalahan dalam proses klasifikasi. Studi ini sangat relevan karena kesuburan tanah merupakan aspek kunci dalam  pertanian  yang  dapat  mempengaruhi  hasil  panen  dan  kualitas  produk.  Metode  penelitian  ini melibatkan pengumpulan data unsur hara dari Dinas Pertanian Kabupaten Grobogan dan analisis sistematis dengan  Algoritma Decision  Tree , K-Nearest  Neighb or  dan SVM kemudian  diterapkan  Metode  Optimasi Soft Voting untuk meningkatkan akurasi. Hasil penelitian menunjukan bahwa Metode Optimasi Soft Voting mampu  mengatasi  masalah  kesuburan  tanah  dengan  meningkatkan  akurasi  klasifikasi.  Nilai  akurasi  dari Algoritma Decision Tree sebesar 88,7%, nilai akurasi K-Nearest Neighbor sebesar 86,7, nilai akurasi SVM sebesar 90,1%,  dan akurasi penggabungan algoritma dengan Optimasi Soft Voting sebesar 90,4. Penelitian ini    penting  dalam  bidang  pertanian  karena  membantu  petani  dan  ahli  pertanian  dalam  mengambil keputusan mengenai klasifikasi kesuburan tanah. Dengan meningkatkan pemahaman penggunaan teknologi melalui optimalisasi algoritma,  diharapkan  produktivitas pertanian dan ketahanan pangan meningkat.
Kata kunci: Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Soft Voting, pertanian, optimasi

## ABSTRACT
This  study  focuses  on  optimizing  Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor  and  Support  Vector Machine  (SVM)  algorithms  using  the  Soft  Voting  Method  in  the  context  of  agricultural  soil fertility.  The  research  is  motivated  by  the  manual  process  of  soil  fertility  prediction,  which  can introduce  errors.  This  research  is  highly  relevant  because  soil  fertility  significantly  affects  crop yields  and  product  quality,  making  it  a  critical  aspect  of  agriculture.  The  research  methodology involves collecting nutrient data from the Grobogan District Agriculture Office and systematically analyzing  it  using  Decision  Tree,  K-Nearest  Neaghbor,  and  SVM  algorithms.  Subsequently,  the Soft Voting Optimization Method is applied to improve prediction accuracy. The findings indicate that  the  Soft  Voting  Optimization  Method  effectively  addresses  soil  fertility  challenges, significantly  enhancing  prediction  accuracy.  The  achieved  accuracy  values  are  as  follows: Decision  Tree  algorithm  at  88.7%,  K-Nearest  Neighbor  at  86.7%,  SVM  at  90.1%,  and  the combined  algorithm  with  Soft  Voting  Optimization  achieving  90.4%  accuracy.  This  research  is crucial in agriculture, aiding farmers and agricultural experts in making informed decisions about soil  fertility  predictions.  By  optimizing  algorithms  and  enhancing  technology  utilization,  it  is expected  that  agricultural  productivity  will  increase,  ultimately  contributing  to  improved  food security.
Keywords: Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Soft Voting, agriculture, optimization

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  dikenal  dunia  sebagai  negara  agraris  yang  sebagian  besar  penduduknya  terlibat  dalam kegiatan  pertanian.  Kondisi  seperti  inilah  menjadikan  sektor  pertanian  menjadi  andalan  utama  mata pencaharian  penduduk  Indonesia  sebesar  87,50%  pada  tahun  2019  [1][2].    Pertanian  memiliki  peranan penting  dalam  keberlangsungan  hidup  manusia  [3].  Peranan  tersebut  meliputi    pemenuhan  kebutuhan pangan, penciptaan lapangan kerja, kontribusi terhadap ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Meskipun sektor pertanian menjadi andalan di negeri ini namun tidak dapat terlepas dengan berbagai permasalahan yang  meliputi  masalah  ekologi,  sosial,  ekonomi  dan  lain  sebagainya  [3].  Kesuburan  tanah  merupakan penentu peningkatan jumlah produksi dalam pertanian. Keberagaman komposisi kimia tanah mempunyai kemampuan untuk menunjang kehidupan hasil pertanian dengan tersedianya unsur hara, sehingga terdapat jenis tanah yang disebut tanah subur dan sebaliknya [4]. Tentunya dibutuhkan penerapan teknologi untuk setidaknya mengatasi permasalahan yang terjadi [5].
Pada  kondisi  di  lapangan  pemanfaatan  teknologi  jarang  diterapkan  hanya  daerah  tertentu  yang menerapkan  teknologi  dalam  prakteknya  karena  sumber  daya  yang  memadai  baik  dari  sumber  daya manusia  dan  sumber  daya  lainya  yang  menunjang  diterapkannya  sebuah  teknologi  didalamnya.  Badan penyuluhan pertanian tiap daerah melakukan pengecekan di lapangan berkala untuk melakukan perhitungan variabel tertentu dan menganalisis kesuburan tanah. Hal tersebut tentunya menyulitkan proses analisis dan tingkat kesalahan relatif tinggi.
Teknik  data  mining  merupakan  elemen  utama  dalam  perkembangan  teknologi  saat  ini  karena penggunaan teknik data mining dalam sebuah dataset tersebut mampu mengambil sebuah keputusan yang lebih  baik  dan  mampu  mengekstraksi  sebuah  informasi  untuk  mengungkap  sebuah  wawasan  baru  dari sebuah dataset mentah yang akan diolah [6][7]. Efisiensi proses ini dapat digunakan dalam meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya pengeluaran dalam sebuah kegiatan [8]. Pemanfaatan teknik pembelajaran ensemble dalam  dunia machine  learning merupakan  langkah  yang  efektif  untuk  diterapkan.  Teknik ensemble ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dari  model  yang  dibentuk  dengan  cara menggabungkan  nilai  hasil  dari  model  yang  berbeda  untuk  mengatasi  sebuah  permasalahan  dan meningkatkan  keandalan  klasifikasi.  Ini  dilakukan  karena  pastinya  setiap  model  yang  dibentuk  pasti memiliki kelebihan dan kelemahan tertentu dan dengan menggabungkannya kita dapat memperoleh hasil akhir  yang  akurat  daripada  menggunakan  metode  tunggal  [9].  Penggunaan  teknik ensemble seperti bagging,boosting dan stacking dalam sebuah penelitian sudah terbukti mampu mengoptimasi akurasi dari sebuah  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian.  Selain  itu,  dalam  konteks ensemble ,  Metode Soft Voting merupakan cara pendekatan yang efektif. Metode ini memungkinkan penggabungan hasil klasifikasi dari  berbagai  model  dengan  memberikan  bobot  pada  masing-masing  klasifikasi..  Bobot  ini  ditentukan berdasarkan  performa  dari  masing-  masing  model  yang  telah  dilatih  atau  dengan  model  validasi  yang sesuai.  Model  validasi  merujuk  pada  proses  evaluasi  model machine  learning untuk  memastikan  bahwa model  yang  telah  dibentuk  mampu  memberikan  hasil  klasifikasi  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  saat dihadapkan  dengan  data  lainnya.  Termasuk  teknik ensemble yang  lainya  seperti Bagging,  Boosting, dan Stacking,  metode soft  voting memberikan  solusi  klasifikasi  yang  lebih  akurat  dan  handal  dan  dapat mengoptimalkan akurasi algoritma yang digunakan dalam penelitian.
Bagging, Boosting, Stacking, dan Soft Voting merupakan jenis dari ensemble learning dan memiliki tujuan yang sama yaitu meningkatkan kinerja model dan mengoptimalkan hasil akurasi, namun memiliki perbedaan  dari  segi  skema  dan  peran  dalam  sebuah  penelitian. Bagging memiliki  skema  kinerja  dengan melibatkan pembentukan beberapa model dengan sampel acak dari data training . Setiap model melakukan klasifikasi secara independen. Boosting memiliki skema kinerja dengan melibatkan pembentukan beberapa model  secara  berurutan,  dimana  setiap  model  berusaha  memperbaiki  model  sebelumnya.  Model-model yang  lemah  diberikan  bobot  yang  lebih  tinggi. Stacking memiliki  skema  kinerja  dengan  melibatkan penggunaan  beberapa  model  untuk  menghasikan  hasil  klasifikasi.  Metode  ini  memungkinkan penggabungan beberapa model dengan suatu pendekatan yang berbeda untukmenghasilkan klasifikasi yang lebih  kuat.  Peran  penggunaan Boosting pada  suatu  penelitian  adalah  membantu  mengurangi  varians  dan meningkatkan  stabilitas  model.  Dengan  membuat  model  yang  berbeda, bagging mengurangi  risiko
overfitting dan membantu model untuk lebih umum dan lebih stabil. Peran Boosting adalah memfokuskan pada peningkatan performa model dengan memberikan penekanan pada contoh klasifikasi yang salah yang dilakukan  oleh  model  sebelumnya.  Sedangkan  peran  dari Stacking dalam  sebuah  penelitian  adalah memungkinkan penggabungan hasil prediksi dari beberapa model dengan pendekatan yang berbeda untuk meghasilkan klasifikasi akhir yang kuat dan andal.
Dalam  upaya  pada  pengembangan  metode  ini,  dilakukan  uji  coba  untuk  meningkatkan  kinerja klasifikasi dalam sebuah dataset dengan menggabungkan 3 algoritma yang berbeda di antara Decision Tree , K- Nearest Neighbor dan Support Vector Machine (SVM) dengan metode optimasi yang diterapkan dalam klasifikasi kesuburan tanah untuk meningkatkan nilai akurasi dari model-model yang dibentuk dari ketiga algoritma tersebut. Banyak Teknik optimasi yang telah dikembangkan untuk diterapkan dalam mengatasi Imbalance  Class .  Masalah Imbalance  Class dapat  dikategorikan  menjadi  3  jenis,  yaitu  pendekatan  level data, pendekatan level algoritma, dan pendekatan hybrid [10]. Untuk menghasilkan nilai akurasi yang tinggi serta  peningkatan  hasil  klasifikasi,  3  algoritma  tersebut  perlu  dilakukan  sebuah  optimasi  [11][12][13] dengan  Teknik ensemble. Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  optimasi soft  voting yang  mampu meningkatkan  kinerja  model.  Optimasi soft  voting merupakan  pendekatan  yang  digunakan  untuk mengoptimalkan  bobot  dari  masing-masing  model  berdasarkan  probabilitasnya  [14].  Keunggulan menggunakan optimasi ini yaitu selain dapat meningkatkan akurasi model juga dapat memberikan suara untuk setiap kelas tanpa mempertimbangkan model yakin dengan klasifikasi tersebut.
Pada penelitian terdahulu telah dilakukan klasifikasi penyakit stroke menggunakan Algoritma Naïve Bayes yang dilakukan pada pada rumah sakit dan puskesmas di Banjarmasin. Penelitian ini menggunakan julah  data  572  baris  dan  jumlah  data  training  28.500  [11].  Setelah  dilakukan  penelitian  terbukti  bahwa implementasi metode optimasi pada sebuah algoritma yang digunakan dalam sebuah penelitian itu mampu menaikkan  akurasi  dari  model  yang  dibentuk.  Meskipun  kenaikan  akurasinya  tidak  signifikan  tetapi  itu mempengaruhi  hasil  klasifikasi  jangka  panjang.  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes sebelum  dilakukan optimasi  sebesar 0.976 dengan menggunakan split data 80-20.  Setelah dilakukan metode optimasi untuk meingkatkan  hasil  akurasi  Algoritma Naive  Bayes mengalami  kenaikan  0,005  dari  akurasi  sebelumnya dengan split data sebesar 70-30. Kinerja Algoritma Naïve Bayes mempunyai waktu klasifikasi yang singkat sehingga mampu mempercepat dalam mengklasifikasikan sebuah dataset yang diolah [15].
Penelitian  terdahulu  yang  lain  menerapkan  sebuah  metode  optimasi Backward  Elimination untuk melakukan klasifikasi kepuasaan pelanggan pada sebuah perusahaan. Penelitian ini menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor dan Naive Bayes [16]. Penggunaan optimasi Backward Elimination mampu menaikkan akurasi  algoritma k-NN secara  signifikan  dari 63.54  hingga  mencapai  97.28  dengan  peningkatan  sebesar 33,74 Sedangkan pada algoritma Naive Bayes tidak menghasilkan peningkatan akurasi yang signifikan dari 98.92 menjadi 99.04 dengan peningkatan sebesar 0.12.
Meskipun telah ada upaya yang signifikan dalam menentukkan klasifikasi kesuburan  tanah, sedikit penelitian yang secara khusus menerapkan proses penggabungan beberapa algoritma dengan Optimasi Soft Voting .  Masih  terdapat  ruang  untuk  dapat  mengeksplorasi  dan  menguji  Metode Soft  Voting untuk diterapkan dalam beberapa algoritma dan berbagai permasalahan. Dalam beberapa kasus, mungkin faktor penerapan Optimasi Soft Voting mampu meningkatkan akurasi klasifikasi, tetapi perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk memahami dampak yang lebih jelas dari penerapan Metode Soft Voting .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Dataset
Dalam  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  berupa  data privat yang  diperoleh  dari  Dinas Pertanian Kabupaten Grobogan mengenai kesuburan tanah yang dipengaruhi beberapa aspek unsur hara yang terkandung. Dataset ini memiliki 5000 record data yang terdiri dari 16 atribut serta 2520 data yang mengklasifikasikan tanah subur dan 2480 daya tanah yang tidak subur. Variabel tersebut saling  berkaitan  untuk  menentukan  hasil  akhir  kondisi  tanah  subur  tidaknya.  Untuk  rincian  data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data awal Data Kelas Atribut Record Data Pertanian 1 16 5000
Adapun spesifikasi tipe data atribut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Tipe Data

## 2.2. Skema Penelitian
Penelitian ini secara umum terbagi menjadi 3 bagian utama yaitu pre-processing , proses, dan evaluasi. Pre-processing bertujuan  untuk  menyiapkan  data  yang  layak  untuk  dilakukan pemrosesan.  Menyiapkan  data  yang  layak  itu  meliputi  pembersihan  data,  pengurangan  dimensi data,  penanganan  data  yang  tidak  seimbang  dan  standarisasi  data.  Pada  bagian  proses  bertujuan untuk  implementasi  algoritma  pada  sebuah  dataset  guna  menghasilkan  output  yang  diinginkan berupa sebuah informasi klasifikasi. Setelah melakukan pre-processing dan proses maka langkah terakhir  yang  harus  dilakukan  adalah  bagian  evaluasi.  Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  evaluasi yang  menggunakan  konsep confusion  matrxs untuk  menghitung  akurasi  kinerja  dari  algoritma yang diterapkan.
Gambar 1. Skema Penelitian
Atribut Tipe data pH Numeric EC Numeric OC Numeric OM Numeric N Numeric P Numeric K Numeric Zn Numeric Fe Numeric Cu Numeric Mn Numeric Sand Numeric Silt Numeric Clay Numeric CaCO3 Numeric CEC Numeric
Berdasarkan gambar 1 terdapat 5 proses komputasi diantaranya:
1. Pre-processing Data yang didalamnya terdapat proses class balancing dan standarisasi data.
2. Penerapan algoritma Decision Tree pada sebuah dataset pertanian yang digunakan dalam penelitian ini.
3. Penerapan algoritma K-NN pada sebuah dataset pertanian yang digunakan dalam penelitian ini
4. Penerapan algoritma SVM  pada sebuah dataset pertanian yang digunakan dalam penelitian ini
5. Penerapan algoritma decision tree, K-NN, SVM  menggunakan metode optimasi soft voting untuk  meningkatkan akurasi.
6. Melakukan evaluasi akhir dengan menentukan akurasi baik dari per algoritma maupun yang sudah di optimasi menggunakan metode soft voting.
Keenam  langkah  tersebut  dilakukan  guna  menunjang  keberhasilan  penelitian  ini.  Langkah pertama  menerapkan  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dan  dihitung  akurasinya. Selanjutnya  menerapkan  metode  optimasi  soft  voting  untuk  meningkatkan  akurasi  dari algoritma yang digunakan dalam penelitian ini. Selain meningkatkan akurasi penggunaan metode soft voting juga  berfungsi  untuk  memaksimalkan  kinerja  dari  algoritma  yang  digunakan  karena  metode  ini mampu  menangani  ketidakpastian  dalam  melakukan  klasifikasi  dalam  sebuah  dataset.  Langkah terakhir yaitu melakukan evaluasi akhir dengan menelaah hasil akurasi per algoritma dengan yang sudah  dilakukan  optimasi.  Kesimpulan  apa  yang  didapatkan  dari  langkah-langkah  yang  sudah dilakukan sebelumnya.

## 2.3. Data Preparation
Kondisi  sebuah  data  itu  tidak  bisa  di  klasifikasi  tanpa  dasar  harus  melakukan  analisis  data terlebih  dahulu  untuk  menentukan  Langkah  apa  yang  harus  dilakukan  terhadap  data  tersebut. Langkah  ini  dalam  pembelajaran  mesin  sering  disebut  dengan data  preparation. Tujuan melakukan  Langkah  ini  adalah  untuk  menyiapkan  dan  memastikan  sebuah  data  yang  digunakan dalam  analisis,  pemodelan  adalah  data  yang berkualitas  tinggi,  akurat  dan  siap  untuk  digunakan. Dalam penelitian ini terdapat 3 langkah data preparation diantaranya mapping data , oversampling data dan scaling data . Mapping  data merupakan  sebuah  Teknik  dalam  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk mengubah  dataset  menjadi  bentuk  yang  dapat  digunakan  dalam machine  learning yaitu  bentuk numerik. Tujuan mapping data ini adalah untuk memungkinakan penggunaan  algoritma machine learning ,  meningkatkan  kualitas  data  karena  mudah  untuk  diproses  dan  mengoptimalkan  kinerja model. Dalam penelitian ini class data yang memungkinkan dilakukan mapping data karena nilai dari  atribut  tersebut  berbentuk  nominal  dan  harus  untuk  diubah.  Setelah  melampaui  Langkah  ini data  yang  awalnya  berbentuk  nominal  akan  menjadi  numerik  yang  selanjutnya  akan  dilanjutkan dengan proses lain untuk menyiapkan data yang berkualitas tinggi.
Oversampling  data merupakan  suatu  langkah  yang  umum  dilakukan  dalam  pembelajaran mesin karena mampu mengatasi ketidakseimbangan jumlah data. Dalam sebuah data awal kondisi jumlah data yang akan diproses itu beragam ada yang sudah seimbang ada juga jumlah data yang tidak  seimbang  jika  hal  tersebut  tidak  ditangani  dengan  perlakuan  khusus  maka  akan mempengaruhi  hasil  klasifikasi  karena  terdapat  jumlah  data  yang  dominan.  Dalam  penelitian  ini terdapat  2 class pada  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu fertile dan non-fertile yang disimbolkan  “1”  untuk  class  fertile  dan  “2”  untuk  class  non-fertile.  Kondisi  data  sebelum dilakukan  proses pre-processing itu  beragam  tetapi  kebanyakan  class  data  belum  seimbang  yang dikhawatirkan  akan  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  karena  ada  salah  satu class yang  dominan. Pada data ini jumlah class fertile dan non-fertil memiliki range nilai yang cukup jauh oleh karena itu  perlu  dilakukan oversampling  class .  Setelah  dilakukan proses  ini  jumlah class menjadi  setara dari jumlah class fertile 2520 dan non-fertile 2480 menjadi sama-sama 2480.
Langkah data preparation yang terakhir adalah scaling data . Scaling data merupakan sebuah proses untuk mengubah nilai atribut sehingga memiliki mean sebesar 0 dan standar deviasi sebesar 1.  Hal  ini  dilakukan  karena  dalam  pembelajaran  mesin  nilai  atribut  dari  data  awal  itu mempengaruhi  kinerja  mesin  sebab  memiliki  skala  nilai  atribut  yang  besar.  Maka  dari  itu dibutuhkan  proses scaling  data atau  standarisasi  data  untuk  mengatasi  ini  semua  dan mempermudah kinerja mesin menjadi lebih ringan.

## 2.4. Klasifikasi Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision  Tree merupakan  sebuah  metode  yang  umum  dilakukan  pada pembelajaran mesin khususnya klasifikasi data.  Metode Decision Tree mengubah sejumlah besar fakta menjadi pohon keputusan mewakili aturan.  Pohon keputusan juga berguna untuk eksplorasi data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  beberapa  kandidat  variabel  masukan  dan  suatu variabel  target.    Setiap  pohon  pada  pohon  keputusan  tersebut  memiliki  cabanng  yang  mewakili atribut-atribut  di  dalamnya  yang  harus  dipenuhi  syarat  atau  aturan  untuk  menuju  ke node atau cabang selanjutnya hingga sampai cabang yang tidak memiliki cabang lagi atau bisa disebut daun pada pohon keputusan. Keunggulan menggunakan algoritma ini dalam pembelajaran mesin adalah algoritma  ini  mudah  untuk  dipahami  dan  diinterpretasikan  dalam  sebuah  data  karena  mampu menganalisis  proses  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih  sederhana  dengan memanfaatkan  konsep tree atau  pohon  keputusan.  Cocok  juga  untuk  diterapkan  dalam  dataset yang memiliki dimensi kecil maupun besar dan konsep pohon keputusanya dapat divisualisasikan menjadi lebih sederhana sehingga mudah untuk di analisis.

## 2.5. Algoritma K-Nearest Neighbor
Algoritma K-NN ,  atau K-Nearest  Neighbors ,  adalah  metode  pengenalan  pola  yang  berguna untuk  memahami  data  tanpa  pengetahuan  model  sebelumnya.  Ini  adalah  salah  satu  teknik klasifikasi paling dasar yang dapat digunakan ketika kita memiliki sedikit atau tidak ada informasi tentang  bagaimana  data  didistribusikan. K-NN bekerja  dengan  mencari  tetangga  terdekat  dari sampel  data,  dan  aturan    paling  sederhana  adalah  ketika  K=1,  artinya  kita  hanya mempertimbangkan satu tetangga terdekat. Selain digunakan untuk klasifikasi, K-NN juga berguna dalam regresi ,  dimana  kita  mencari  mean  dari  k  tetangga  terdekat  untuk  mengklasfikasi  nilai atribut  suatu  objek.  Pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  lebih  menekankan  kontribusi  tetangga terdekat dalam klasifikasi.
Gambar 2. Cara Kerja KNN dengan k = 1      Gambar 3 .Cara Kerja KNN dengan k = 4
Gambar  2  dan  gambar  3  diatas  memperlihatkan  konsep  Algoritma  K-NN.  Pada  gambar  2 memperlihatkan  konsep  algoritma  KNN  jika  nilai  K  yang  digunakan  1  sedangkan  gambar  3 memperlihatkan konsep algoritma KNN jika nilai K yang digunakan 4.

## 2.6. Algoritma Support Vector Machine
Algoritma Support  Vector Machine  merupakan  sebuah  algoritma  yang  digunakan  dalam sebuah pembelajaran mesin  yang menggunakan spekulasi berupa fungsi linier dalam sebuah data yang  berdimensi  tinggi  dan  menghasilkan  sebuah  model  yang  dilatih  dengan  algoritma  yang didasarkan dengan Teknik optimasi. Nilai akurasi yang dihasilkan algoritma ini sangat bergantung pada nilai kernel dan parameter yang digunakan dalam sebuah penelitian. Support Vector Machine dikategorikan menjadi 2 jenis berdasarkan karakteristiknya yaitu support vector machine linier dan non-linier .  Dalam  pembagian  datanya  istilah  dasar  yang  harus  dipahami  adalah hyperplane . Hyperplane mengacu  pada  sebuah  sub  ruang  yang  memiliki  ukuran  1unit  lebih  kecil  daripada ukuran ruang keseluruhannya dan mampu membagi data menjadi dua bagian yang setara. Support vector  machine linear merupakan  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk  memisahkan  dan membagi  data  dari hyperplane menggunakan penalized  margin .  Sedangkan support  vector machine  non-linier merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan  pemetaan  data  dari  data  input yang  berdimensi  rendah  ke  ruang  fitur  yang  berdimensi  tinggi  dan  biasanya  Teknik  ini  sering disebut dengan fungsi kernel trick .
Keunggulan  algoritma  ini  adalah  mampu  menangani  keadaan  data  yang  tidak  seimbang dan  tahan  terhadap overfitting karena SVM ini  berusaha  untuk  menentukan hyperplane yang terbaik dengan margin maksimum yang meminimalisir resiko overfitting . Namun Support Vector Machine juga  memiliki  kelemahan  yaitu  rentan  terhadap  sebuah  parameter  yang  telah  di tuning buruk  di  awalnya.  Buruknya t dalam  sebuah  parameter  mencakup  beberapa  aspek  diantaranya seleksi  fitur  yang  tidak  tepat,  skala  fitur  yang  tidak  sesuai,  kesalahan  dalam  merepresentasikan data  dan  pengambilan  sampel  yang  tidak  seimbang.  Selain itu  algoritma  ini  juga  sulit  diterapkan pada  kernel  yang  kompleks.  Jenis  kernel  yang  dimaksud  adalah  kernel  RBF  ( Radial  Basis Function ). Jenis kernel ini memiliki dimensi yang kompleks sehingga jenis kernel ini sulit untuk diterapkan  dalam  algoritma  ini.  Untuk  parameter  yang  digunakan, SVM memiliki  beberapa parameter  diantaranya  parameter  penalty, gamma (parameter  kernel), degree  ( degree  dari  kernel polynomial) dan lain sebagainya. Untuk menentukan kernel dan parameter yang digunakan dalam algoritma  ini  harus  menganalisis  karakteristik  data  yang  digunakan.  Pemilihan  model  juga  harus disesuaikan dengan karakteristik yang diinginkan dari sebuah penelitian.

## 2.7. Optimasi Soft Voting
Optimasi  Soft  voting  merupakan  salah  satu  metode  dalam ensemble  learning yang  mampu meningkatkan kinerja model ensemble dan meningkatkan akurasi dari  algoritma yang digunakan. Optimasi ini umum digunakan dalam pembelajaran mesin khususnya dalam klasifikasi data yang dimana kita memiliki beberapa model yang sudah dilatih untuk membuat akurasi yang lebih baik. Akurasi  yang  lebih  baik  tentunya  akan  menghasilkan  klasifikasi  yang  baik  juga  pada  data  yang dianalisis.  Dalam  metode  ini  pemilihan  model  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  dilakukan dengan  berfokus  pada  hasil  klasifikasi  probabilitasnya  dari  masing-masing  model  yang  telah dibentuk.  Langkah-langkah  metode  Optimasi Soft  Voting dalam  meningkatkan  hasil  akurasi  dari algoritma Decision  Tree,  K-Nearest-Neaghbor, dan SVM pada  kasus  kesuburan  tanah  adalah sebagai berikut:
a. Pemilihan  algoritma:  Pada  proses  ini  akan  dipilih  algoritma  yang  digunakan.  Dalam penelitian  ini  menggunakan  algoritma Decision  Tree,  K-Nearest-Neaghbor, dan SVM sebagai model yang akan digunakan dalam ensemble untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi kesuburan tanah.
b. Pelatihan  Model:  Proses  ini melatih  masing-masing  model  yang  dibentuk dari  algoritma yang  digunakan  menggunakan  data  pelatihan  yang  relevan.  Selama  proses  pelatihan, model-model yamg dibentuk akan belajar dari data dan merepresentasikan menjadi model yang mampu melakukan klasifikasi.
c. Prediksi: Model-model akan digunakan dalam mengklasifikasi kesuburan tanah pada data uji atau data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
d. Penggabungan  Hasil:  Pada  proses  ini  menggabungkan  hasil  klasifikasi  dari  masing- masing  model.  Dalam  metode  optimasi  soft  voting  akan  diberikan  bobot  pada  hasil klasifikasi  dari  masing-masing  model  yang  dibentuk  berdasarkan  performa  algoritma yang digunakan.
e. Perhitungan Klasifikasi Akhir: Menghitung hasil klasifikasi dengan menggabungkan hasil klasifikasi dari masing-masing model dengan bobot yang sesuai
f. Penentuan  Hasil  Klasifikasi:  Menggunakan  perhitungan  klasifikasi  akhir  untuk menentukan  kelas  atau  label  kategori  kesuburan  tanah.  Menentukan  kelas  dalam  proses ini  yang  dimaksud  adalah  mengidentifikasi  keadaan  tanah  dengan  acuan  unsur  hara. Tanah tersebut dalam kategori subur atau tidak subur.
g. Evaluasi  dan  Validasi:  Dalam  proses  ini  akan  dilakukan  evaluasi  dan  validasi  dari  hasil yang  diperoleh  dengan  menggunakan  konsep  confusion  matrix  seperti  menghitung  nilai akurasi,  presisi  dan  recall.  Evaluasi  ini  dapat  memastikan  bahwa  penggunaan  metode optimasi soft voting memberikan hasil yang lebih baik daripada model Tunggal.
h. Pengaturan  Bobot:  Langkah  ini  opsional  untuk  dilakukan  karena  harus  menyesuaikan dengan  keadaan  data.  Pada  beberapa  kasus  mungkin  perlu  mengatur  ulang  bobot  yang diberikan  pada  hasil  klasifikasi  dari  model-model  yang  telah  dibentuk  berdasarkan performa actual pada data uji atau data validasi.
i. Optimasi  lebih  lanjut:  Langkah  ini  juga opsional untuk  dilakukan  karena dalam  langkah ini  akan  dilakukan  eksperimen  dengan  berbagai  bobot  atau  bahkan  mencoba  metode optimasi lain unutk mencapai hasil yang lebih baik.

## 2.8. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan sebuah matriks yang berukuran 2x2 untuk merepresentasi hasil klasifikasi pada sebuah data. Hasil klasifikasi ini diubah menjadi bilangan biner agar mudah untuk dianalisis. Dengan menggunakan confusion matrix itu memudahkan kita untuk melakukan analisis dan  pemahaman  sejauh  mana  kinerja  model  yang  telah  kita  bentuk  untuk  mengklasifikasi  data yang akurat dan mampu mengetahui tingkat dan jenis kesalahan dari model yang telah dibentuk. Hasil nilai akurasi, presisi dan recal akan ditampilkan dalam bentuk persentase.
a. Akurasi. Akurasi merupakan jumlah rasio klasifikasi yang benar dari sebuah data. Rumus akurasi dapat dilihat dari rumus 1 dibawah ini:
Akurasi =
(1)
b. Presisi.  Presisi  merupakan  sebuah  matriks  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  keberhasilan  model  klasifikasi  dalam  mengidentifikasi instance positif dengan  akurat  dari  semua instance yang  bernilai  positif.  Berikut  ini  merupakan  rumus dari presisi:
Presisi =
(2)
c. Recall.  Recall  merupakan  sebuah  matriks  evaluasi  yang  digunakan  untuk  mengukur sejauh  mana  keberhasilan  model  klasifikasi  dalam  menganalisis instance positif  yang sebenarnya. Berikut ini merupakan rumus dari recall:
Recall =
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Preparation
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  memiliki  2  kondisi  yang  harus  diperbaiki diantaranya class data yang masih berbentuk nominal dan keadaan data yang tidak seimbang serta dibutuhkan  langkah  lain  dalam  data  preparation  yaitu scaling  data yang  tidak  kalah  pentingnya dengan  langkah  yang  lain  karena  mampu  meningkatkan  kinerja  mesin  menjadi  lebih  efisien  dan tentunya  cepat.  Langkah  awal  yang  dilakukan  pada data  preparation adalah mapping  data . Mapping data mampu mengatasi class data yang masih berbentuk nominal diubah menjadi bentuk numerik  sehingga  memungkinkan  dapat  diterapkan  algoritma machine  learning di  dalamnya. Berikut ini data sebelum diproses dengan mapping data . Tabel 3. Data sebelum mapping
pH EC OC OM N P K Zn Fe Cu Mn Sand Silt Clay CaCO3 CEC Output 3 4 9.48 8.71 0.13 0.25 0.10 0.01 0.18 0.08 107 232 14.65 35.16 136 112 0.65 0.19 41 24 0.12 0.34 75 16 91.9 81.8 10.5 8.4 5.1 9.8 0.00 0.01 8.86 5.04 Fertile Fertile
Berdasarkan  tabel  3  diatas  terdapat class yang  memiliki  bentuk  nominal  yaitu class  output . Maka  dri  itu  dibutuhkan  langkah  ini  untuk  mengubah  nilai  yang  berbentuk  nominal  menjadi bentuk  numerik  sehingga  dapat  diproses  oleh  mesin.  Berikut  ini  adalah  tabel  data  yang  sudah diproses dengan mapping data . Tabel 4. Data setelah mapping pH  EC OC  OM  N P K  Zn  Fe  Cu  Mn  Sand  Silt  Clay  CaCO3 CEC Output
3
4 9.48 8.71 0.13 0.25 0.0 0.1 0.18 0.08 107 232 14.65 35.16 136 112 0.65 0.19 4.1 2.4 0.12 0.34 7.5 1.6 91.9 81.8 10.5 8.4 5.1 9.8 0.00 0.01 8.86 5.04 1 1
Bentuk class  output setelah  mengalami  proses mapping  data berubah  menjadi  bentuk numerik. 1 itu menandakan bahwa kondisi tanahnya subur atau fertile dan 0 menandakan kondisi tanah  yang  kurang  subur  atau non-fertile .  Langkah  selanjutnya  dalam data  preparation adalah oversampling data . Langkah ini harus dilakukan karena data awal mengalami ketidakseimbangan jumlah data yang dikhawatirkan akan mempengaruhi hasil klasifikasi karena terdapat jumlah data yang dominan. Data mentah yang diperoleh terdapat 5000 record dengan 2 output fertile dan non- fertile .  Kedua class tersebut  harus  diubah  menjadi  angka  karena  pada  pembelajaran  mesin  data yang  diolah  harusnya  berbentuk  angka.  Perbandingan  jumlah  data  dapat  dilihat  dari  tabel  5 dibawah ini.
Tabel 5. Data Sebelum Oversampling
Dapat  dilihat  dari  tabel  diatas  jumlah  data  antara fertile dan non  fertile tidak  seimbang. Dengan  demikian  perlu  dilakukan  proses oversampling  data agar  jumlah  data  yang  dihasilkan seimbang  atau  tidak  ada  jumlah  data class yang  dominan. Oversampling  data mengubah  jumlah data  c lass yang  dominan  menjadi  sama  dengan  jumlah  data  yang subordian .  Jumlah  data  yang subordian adalah jumlah data yang dilihat secara jumlah di bawah dari jumlah data yang dominan. Berikut ini adalah data dari hasil proses oversampling data dapat dilihat pada tabel 6 dibawah ini.
fertile (1) non fertile (0) Jumlah Data 2520 2480

## Tabel 6. Data setelah oversampling
Jumlah data sudah seimbang jadi untuk penentuan klasifikasi data lebih fair karena tidak ada lagi data yang tidak seimbang. Proses selanjutnya adalah proses scaling data yang bertujuan untuk mempercepat  proses  kerja  mesin  karena  ukuran  data  telah  diubah  ke  dalam rang e  0  hingga  1. Langkah  terkahir  dalam data  preparation adalah scalling  data . Scalling  data bertujuan  untuk mencegah  nilai  atribut  dalam  skala  besar  yang  tentunya  akan  mendominasi  perhitungan  dan menghambat  kinerja  mesin.  Hal  ini  jika  dibiarkan  kinerja  mesin  akan  berat  dan  dapat mempengaruhi hasil analisis klasifikasi suatu data. Scaling data mengubah skala nilai yang besar menjadi  dalam range 0  hingga  1  sehingga  mudah  untuk  dilakukan  pemahaman  dan  interpretasi data. Untuk lebih memahami proses scaling data , berikut disajikan tabel 7 yang berisi sebuah data sebelum dilakukan scaling data dengan tabel yang sudah dilakukan proses scaling data. Tabel 7. Data sebelum Scaling
Data dari tabel 7 diatas terlihat jelas terdapat jarak antara data satu dengan data yang lainya. Seperti contoh nilai 388 dibandingkan dengan nilai 0.01 tentunya terdapat jarak yang jauh. Dalam pembelajaran  mesin  hal  ini  menjadi  masalah  karena  nilai  dari  data  tersebut  dianggap  besar  oleh mesin.  Maka  dari  itu  dibutuhkan  Langkah  ini  untuk  mengecilkan  skala  dari  nilai  data.  Berikut merupakan data yang sudah dilakukan proses scaling data dapat dilihat dari tabel 8 dibawah ini.
fertile (1) non fertile (0) Jumlah Data 2480 2480 Atribut Nilai pH 8.68 EC 0.08 OC 0.03 OM 0.01 N 86 P 23.84 K 388 Zn 0.37 Fe 8.4 Cu 0.32 Mn 2.2 Sand 89.9 Silt 4.1 Clay 4.2 CaCO3 0 CEC 4.6

## Tabel 8. Data setelah scaling
Bandingkan  dengan  data  sebelum  dilakukan  proses scaling  data terlihat  jelas  nilainya berubah menjadi range 0 -1 dan mesin dapat memproses data itu dengan cepat dan mudah karena skala nilai yang kecil.

## 3.2. Hasil Penelitian
Pada penelitian ini menggunakan dataset berupa data kesuburan tanah dengan 16 parameter acuan  yang  diperoleh  dari  Dinas  Pertanian  Kabupaten  Grobogan.  Algoritma  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Decision Tree , Algoritma K-Nearest Neighbor dan Support Vector  Machine yang  dioptimasi  kinerja  dan  hasil  akurasinya  dengan  menerapkan  metode soft voting pada model yang telah dibentuk dan bergantung pada probabilitas setiap modelnya. Setelah dilakukan  riset  dan  analisis  dari  algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  serta  menerapkan optimasi pada model yang telah dibentuk akan menghasilkan akurasi yang nantinya akan dianalisis lebih lanjut untuk menentukan akurasi yang lebih tinggi.
Tabel 9. Hasil akurasi Algoritma Akurasi Algoritma Decision Tree 88,7% Algoritma K-Nearest Neighbor 86,7% Algoritma SVM 90,1% Decision Tree + K-Nearest Neighbor + SVM + Soft Voting 90,4%
Berdasarkan  Tabel  9  diatas  diperoleh  nilai  akurasi  dari  algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  serta  implementasi  dari  metode  optimasi soft  voting .  Dapat  disimpulkan  bahwa algoritma yang digunakan dalam penelitian ini jika diimplementasikan metode optimasi soft voting akan  menghasilkan  akurasi  lebih  tinggi  daripada  akurasi  per  algoritma.  Meskipun  kenaikan akurasinya  tidak  signifikan  tetapi  itu  juga  berpengaruh  terhadap  klasifikasi  sebuah  data  yang nantinya akan dianalisis.

## 3.3. Representasi Confusion Matrix
Dari algoritma yang digunakan dalam penelitian ini perlu untuk dilakukan evaluasi hasil dari kinerja model yang telah dibentuk menggunakan konsep confusion matrix . Dengan menggunakan
Atribut Nilai pH 0.828095782 EC -0.318343675 OC -0.192919002 OM -0.188486833 N 1.672786853 P -0.383982762 K 1.962261632 Zn -0.038325819 Fe -0.151271996 Cu -0.079174971 Mn -0.026125838 Sand 1.384107169 Silt -0.982856116 Clay -0.969005053 CaCO3 -0.475793405 CEC -0.058853868
confusion  matrix memudahkan  kita  untuk  melakukan  analisis  sejauh  mana  kinerja  model  yang telah dibentuk untuk melakukan klasifikasi dari data yang diolah. Berikut ini penjelasan mengenai representasi data menggunakan konsep confusion matrix yang dapat dilihat dari Tabel 10. Tabel 10. Confusion matrix kinerja Decision Tree
Accuracy = 88.7% Prediction Recall Non-fertile Fertile Actual non-fertile 434 72 0.92 fertile 40 446 0.86 Precision 0.85 0.91
Tabel  10  menampilkan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma decision  tree yang  diterapkan  pada sebuah data. Dari 5000 data yang diuji, 434 data kelas non-fertile di klasifikasikan dengan benar, dan  40  data  dari  kelas no-fertile yang  di  klasifikasikan  sebagai  kelas fertile .  Kemudian  446  data fertile yang  di  klasifikasikan  benar,  dan  72  data fertile yang  di  klasifikasikan  sebagai  kelas non- fertile . Dari tabel diatas dapat dilihat nilai presisi dan recall dari masing-masing kelas. Nilai presisi untuk non-fertile sebesar 0.85 dan untuk kelas fertile sebesar 0.91 dengan rata-rata presisi sebesar 0.88.  Sedangkan  untuk  nilai  recall  dari  kelas non-fertile sebesar  0.92  dan  untuk  kelas fertile sebesar  0.86  dengan  rata-rata  sebesar  0.89.  Selanjutnya  evaluasi confusion  matrix untuk  kinerja algoritma K-Nearest Neighbor yang ditampilkan pada tabel 11 dibawah. Ini.
Tabel 11. Confusion matrix kinerja KNN Accuracy = 86.7% Prediction Recall Non-fertile Fertile Actual non-fertile 451 55 0.85 fertile 76 410 0.88 Precision 0.89 0.84
Tabel  11  menampilkan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma decision  tree yang  diterapkan  pada sebuah data. Dari 5000 data yang diuji, 451 data kelas non-fertile di klasifikasikan dengan benar, dan  76  data  dari  kelas no-fertile yang  di  klasifikasikan  sebagai  kelas fertile .  Kemudian  410  data fertile yang  di  klasifikasikan  benar,  dan  55  data fertile yang  di  klasifikasikan  sebagai  kelas non- fertile .  Dari  taabel  diatas  dapat  dilihat  nilai  presisi  dan  recall  dari  masing-masing  kelas.  Nilai presisi untuk non-fertile sebesar 0.89 dan untuk kelas fertile sebesar 0.84 dengan rata-rata presisi sebesar  0.865.  Sedangkan  untuk  nilai  recall  dari  kelas non-fertile sebesar  0.85  dan  untuk  kelas fertile sebesar  0.88  dengan  rata-rata  sebesar  0.865.  Selanjutnya  evaluasi confusion  matrix untuk kinerja algoritma SVM yang ditampilkan pada tabel dibawah. Ini.
Tabel 12. Confusion matrix kinerja SVM Accuracy = 90.1%
Prediction Recall Non-fertile Fertile Actual non-fertile 461 45 0.89 fertile 53 433 0.90 Precision 0.91 0.89
Tabel  12  menampilkan  hasil  evaluasi  kinerja  algoritma decision  tree yang  diterapkan  pada sebuah data. Dari 5000 data yang diuji, 461 data kelas non-fertile di klasifikasikan dengan benar, dan  53  data  dari  kelas no-fertile yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas fertile .  Kemudian  433  data fertile yang  di  klasifikasikan  benar,  dan  45  data  fertile  yang  di  klasifikasikan  sebagai kelas  non- fertile. Dari  taabel  diatas  dapat  dilihat  nilai  presisi  dan  recall  dari  masing-masing  kelas.  Nilai presisi untuk non-fertile sebesar 0.85 dan untuk kelas fertile sebesar 0.91 dengan rata-rata presisi sebesar  0.88.  Sedangkan  untuk  nilai  recall  dari  kelas non-fertile sebesar  0.92  dan  untuk  kelas fertile sebesar  0.86  dengan  rata-rata  sebesar  0.89.  Selanjutnya  evaluasi confusion  matrix untuk kinerja algoritma k-Nearest Neaghbor yang ditampilkan pada tabel 13.
Tabel 13. Confusion matrix kinerja Algoritma Decission Tree, KNN, dan SVM dengan Soft
Voting Accuracy = 90.4% Prediction Recall Non-fertile Fertile Actual non-fertile 450 56 0.92 fertile 39 447 0.88 Precision 0.88 0.91
Confusion  matriks diatas  merupakan  hasil  representasi  data  biner  dari  representasi  metode optimasi soft voting pada ketiga algoritma. Dari matriks 2x2 diatas menghasilkan nilai true positif sebesar 450, true negative sebesar 447, false positif sebesar 56 dan false negative sebesar 39.

## 3.4. Analisa Hasil Pengujian
Berdasarkan hasil dari pengujian model klasifikasi pada penelitian ini diperoleh hasil bahwa implementasi  metode  optimasi soft  voting menghasilkan  akurasi  sebesar  90,4.  Akurasi  ini mengalami  peningkatan  dari  akurasi  per  algoritma  yang  digunakan  meskipun  tidak  signifikan. Hasil  dari  pengujian  dapat  diidentifikasi  secara  kuantitatif  maupun  kualitatif.  Secara  kuantitaif hasil  pengujian  ini  menggunakan  konsep  dari confusion  matrix yang  didalamnya  dapat diimplementasikan  matriks  kinerja  seperti  presisi,  recall,  dan  akurasi.  Matriks  kinerja  tersebut mampu  mengukur  sejauh  mana  kinerja  algoritma  dan  metode  optimasi  yang  digunakan  dalam klasifikasi  kesuburan  tanah  berdasarkan  parameter  kandungan  unsur  zat  hara.  Seperti  contoh ditinjau dari hasil  akurasi pengujian Algoritma Decission Tree dalam klasifikasi kesuburan tanah menghasilkan nilai akurasi sebesar 88,77 %, algoritma k-Nearest Neaghbor menghasilkan akurasi sebesar 86,7%, dan algoritma SVM menghasilkan nilai akurasi sebesar 90,1%. Tujuan utama dari penelitian  ini  adalah  mengoptimasi  atau  meningkatkan  hasil  akurasi  klasifikasi  gabungan algoritma dengan sebuah metode optimasi. Pada penelitian ini menggunakan metode optimasi soft voting .  Penggunaan  metode soft  voting berhasil  membuktikkan  bahwa  nilai  akurasi  mengalami peningkatan  dari  nilai  akurasi  per  algoritma.  Hasil  ini  akan  lebih  baik  dalam  klasifikasi  dan meminimalisir  hasil  klasifikasi  yang  tidak  tepat  karena  telah  mengalami  peningkatan  akuasi  dari algoritma  yang  digunakan.  Untuk  presisi  dan  recall  pada  setiap  algoritma  dengan  gabungan algoritma yang sudah dioptimasi mengalami keadaan yang fluktuatif atau data yang hasilnya naik turun. Berdasarkan hasil tersebut penambahan metode optimasi soft voting hanya mempengaruhi nilai  akurasi  saja  tidak  dengan  presisi  maupun  recall.  Hasil  pengujian  juga  dapat  diidentifikasi secara  kualitatif.  Hasil  penelitian  ini  berkontribusi  dalam  bidang  pertanian  khususnya  pada kesuburan tanah dengan acuan kandungan unsur zat hara. Langkah ini tentunya membantu kinerja badan  penyuluh  pertanian  terkait  dan  dinas  pertanian  suatu  daerah  untuk  mengklasifikasi kesuburan  tanah  dengan  akurat  karena  proses  yang  dilakukan  sudah  terkomputerisasi  dan  dapat meminimalisir kesalahan dalam hasil klasifikasi. Model-model machine learning, seperti Decision Tree,  k-Nearest  Neaghbor dapat  berinteraksi  secara  sinergis  untuk  memberikan  kontribusi  dalam menghasilkan  klasifikasi  kesuburan  tanah. Decision  Tree mampu  mengestrak  pola  dalam  data mungkin lebih efektif dalam mengidentifikasi karakteristik tanah yang memiliki kandungan unsur hara  tertentu.  Sementara  itu SVM dengan  kemampuanya  dapat  memisahkan  data  yang  kompleks dan  dapat  dioperasikan  dalam  situasi  dimana  kandungan  tanah  memiliki  variasi  yang  tinggi. Melalui  interaksi  algoritma-algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dengan  metode optimasi soft voting dapat memaksimalkan kelebihan masing-masing algoritma untuk memberikan solusi  klasifikasi  terbaik  yang  lebih  adaptif  dengan  kandungan  unsur  hara  dalam  tanah.  Analisis kualitatif  juga  berperan  penting  dalam  memberikan  deskripsi  yang  lebih  rinci  tentang  hasil klasifikasi  dalam  penelitian  ini.    Hasil  klasifikasi  mengalami  peningkatan  setelah diimplementasikan  metode  optimasi soft  voting dalam  kemampuan  untuk  klasifikasi  kesuburan tanah.  Hal  ini  memiliki  implikasi  psotof  bagi  petani,  badan  penyuluh  terkait  dan  dinas  terkait
karena  dapat  menentukan  apa  yang  harus  dilakukan  kedepannya  untuk  dapat  meningkatkan produktivitas di area sebelumnya yang dianggap kurang subur.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan metode  optimasi  soft  voting  dalam  mengklasifikasi  kesuburan  tanah  ternyata  dapat  meningkatkan peforma akurasi klasifikasi dari gabungan algoritma yang digunakan. Hasil akurasi Algoritm Decision Tree    sebesar  88,7%,  akurasi  Algoritma  ¬K-Nearest  Neighbor  sebesar  86,7%,  hasil  akurasi  dari Algoritma  SVM  sebesar  90,1%  dan  Hasil  akurasi  dari  proses  penggabungan  Algoritma  Decision Tree,  K-Nearest  Neighbor  dan  SVM  menggunakan  Metode  Optimasi  Soft  Voting  sebesar  90,4%. Meskipun  hasil  akurasi  tidak  begitu  signifikan  kenaikannya  tetapi  itu  juga  dapat  berpengaruh  pada hasil  klasifikasi.  Penelitian  selanjutnya  diharapkan  mampu  menerapkan  teknik  optimasi  lain  untuk dikombinasikan  dengan  metode  soft  voting  pada  algoritma  yang  ingin  digunakan  dalam  sebuah penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Khairad,  F.  (2020).  "Sektor  Pertanian  di  Tengah  Pandemi  Covid-19  Ditinjau  dari  Aspek Agribisnis." Jounal Agriuma, 2(2), 82–9.
[2] Heru Sandi, G., & Fatma, Y. (2023). "Pemanfaatan Teknologi Internet of Things (IoT) Pada Bidang  Pertanian."  JATI  (Jurnal  Mhs  Tek  Inform),  7(1),  1–5.eru  Sandi  G,  Fatma  Y. Pemanfaatan  Teknologi  Internet  of  Things  (Iot)  Pada  Bidang  Pertanian.  JATI  (Jurnal  Mhs Tek Inform. 2023;7(1):1–5.
[3] Chodijah,  S.  (2018).  "Strategi  Komunikasi  Penyampaikan  Informasi  Iklim  Stasiun Klimatologi  Sampali  Medan  Dalam  Upaya  Meminimalkan  Kegagalan  Panen  Padi  Sawah Akibat Iklim Ekstrim." Persepsi Commun J, 1(1), 55–69.
[4] Trisnawati, A. (2022). "Analisis Status Kesuburan Tanah Pada Kebun Petani Desa Ladogahar Kecamatan Nita Kabupaten Sikka." J Locus Penelit dan Pengabdi, 1(2), 68–80.
[5] Siregar,  M.  A.  R.  (2023).  "Peningkatan  Produktivitas  Tanaman  Padi  Melalui  Penerapan Teknologi Pertanian Terkini," 1–11.
[6] Aini,  D.  N.,  Oktavianti,  B.,  Husain,  M.  J.,  Sabillah,  D.  A.,  Rizaldi,  S.  T.,  &  Mustakim,  M. (2022).  "Seleksi  Fitur  untuk  Prediksi  Hasil  Produksi  Agrikultur  pada  Algoritma  K-Nearest Neighbor (KNN)." J Sist Komput dan Inform, 4(1), 140.
[7] Alkhairi,  P.,  &  Windarto,  A.  P.  (2019).  "Penerapan  K-Means  Cluster  pada  Daerah  Potensi Pertanian Karet Produktif di Sumatera Utara." Semin Nas Teknol Komput Sains, 762–7.
[8] Rofiq, H., Pelangi, K. C., & Lasena, Y. (2020). "Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Potensi  Hujan  Harian  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes."  J  Manaj  Inform dan Sist Inf, 3(1), 8–15.
[9] Adriano,  B.,  Xia,  J.,  Baier,  G.,  Yokoya,  N.,  &  Koshimura,  S.  (2019).  "Multi-source  data fusion  based  on  ensemble  learning  for  rapid  building  damage  mapping  during  the  2018 Sulawesi earthquake and Tsunami in Palu, Indonesia." Remote Sens, 11(7).
[10] Aridas, C. K., Karlos, S., Kanas, V. G., Fazakis, N., & Kotsiantis, S. B. (2020). "Uncertainty Based  Under-Sampling  for  Learning  Naive  Bayes  Classifiers  under Imbalanced  Data  Sets." IEEE Access, 8, 2122–33.
[11] Byna,  A.,  &  Basit,  M.  (2020).  "Penerapan  Metode  Adaboost  Untuk  Mengoptimasi  Prediksi Penyakit  Stroke  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes."  J  Sisfokom  (Sistem  Inf  dan  Komputer), 9(3), 407–11.
[12] Prasetio, R. T., & Ripandi, E. (2019). "Optimasi Klasifikasi Jenis Hutan Menggunakan Deep Learning Berbasis Optimize Selection." J Inform, 6(1), 100–6.
[13] Liklikwatil,  R.  D.,  Noersasongko,  E.,  &  Supriyanto,  C.  (2018).  "Optimasi  K-Nearest Neighbor Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Memprediksi Harga Komoditi Karet." e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sist Inf dan Teknol Informasi), 7–2(2), 172–82.
[14] Mahabub,  A.  (2020).  "A  robust  technique  of  fake  news  detection  using  Ensemble  Voting Classifier and comparison with other classifiers." SN Appl Sci, 2(4), 1–9.
[15] Rahayu,  A.  S.,  Fauzi,  A.,  &  Rahmat,  R.  (2022).  "Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify." J Sist Komput dan Inform, 4(2), 349.
[16] Yunitasari,  Hopipah,  H.  S.,  &  Mayasari,  R.  (2021).  "Optimasi  Backward  Elimination  untuk Klasifikasi  Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive Bayes." Technomedia J, 6(1), 99–110.