Model Klasifikasi Kesesuaian Lahan Bawang Putih Menggunakan Interpolasi Spasial dan Algoritme Pohon Keputusan

Abstrak

Bawang putih merupakan salah satu hasil hortikultura yang harus terpenuhi setiap tahunnya. Jumlah produksi bawang putih tidak sebanding dengan jumlah konsumsi bawang putih menjadi acuan pemerintah untuk melakukan impor guna mencukupi kebutuhan dalam negeri. Hal ini menjadi dasar pemerintah untuk melakukan swasembada bawang putih. Usaha yang dilakukan untuk mencapai swasembada bawang putih salah satunya adalah melakukan perluasan lahan untuk tanaman bawang putih. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model klasifikasi kesesuaian lahan bawang putih menggunakan algoritme C5.0 berdasarkan karakteristik lahan dan interpolasi temperatur menggunakan metode Inverse Distance Weighted (IDW). Penelitian ini menghasilkan pohon keputusan dengan 5 aturan kelas kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 97.81% pada dataset dengan data temperatur bulan Mei 2022. Variabel penting dalam menentukan kelas kesesuaian lahan pada periode ini adalah kedalaman mineral tanah. Sedangkan nilai akurasi pada dataset dengan data temperatur bulan Juli 2022 menghasilkan model pohon keputusan dengan 17 aturan kelas kesesuaian lahan dengan akurasi sebesar 95.91%. Variabel penting dalam menentukan kelas kesesuaian lahan pada periode ini adalah kejenuhan basa.