IMPLEMENTASI METODE SVM UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN PADI

Abstract

Sektor pertanian yang terdapat di Indonesia sangatlah tergantung pada sumber air dari irigasi waduk dan hujan. Beberapa keadaan tanah pertanian di Indonesia sebagian besar merupakan sawah dan tambak tadah hujan. Tanaman yang ada di Indonesia dapat berkembang dengan baik yaity dengan mengandalkan air dari hujan dan irigasi. Hal inilah yang menjadikan kondisi cuaca sangat berpengaruh terhadap banyak sedikitnya jumlah panen tanaman padi para petani. Kondisi keadaan cuaca yang sering berubah-ubah secara tidak menentu sering membuat para petani mengalami kegagalan panen tanaman padi. Panen tanaman padi di Indonesia megalami penurunan sebesar 7,76% pada tahun 2019 dibandingkan dengan hasil panen tanaman padi pada tahun 2018 (Badan Pusat Statistik). Cara yang dapat dilakukan agar dapat mengurangi penurunan hasil panen tanaman padi yaitu salah satunya dengan menerapkan metode SVM untuk memprediksi hasil panen padi. Data penelitian yang dilakukan diambil dari situs resmi pertanian melalui web (https://www.pertanian.go.id/home/?show=page&act=view&id=61). Variabel yang digunakan meliputi 1) propinsi; 2) tahun; 3) luas lahan; dan 4) produksi. Data yang digunakan sebanyak 170, dengan jumlah 130 sebagai data training dan 40 sebagai data testing. Data-data tersebut kemudian diolah dan dilakukan normalisasi, selanjutnya dilakukan training dan diprediksi menggunakan metode SVM. Hasil penelitian menunjukkan data MAPE sebesar 6635,53% dan RMSE 1094810,74 menggunakan data asli tanpa normalisasi, dan MAPE sebesar 9427,71% dan RMSE 0,017 saat data telah dinormalisasi.