IMPLEMENTASI ITERATIVE DICHOTOMISER 3 MENGGUNAKAN MUTUAL INFORMATION DALAM MEMPREDIKSI PRODUKSI SAYURAN

Abstract

Pertanian merupakan sektor penting dalam perekonomian Indonesia, dengan produksi sayuran sebagai bagian utama pola konsumsi masyarakat. Fluktuasi produksi sayuran menjadi tantangan bagi petani dan pengambil kebijakan, karena dapat menyebabkan ketidakseimbangan pasokan. Penelitian ini menerapkan algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk memprediksi produksi sayuran di Kalimantan Barat berdasarkan data 2020"“2022. Data produksi empat sayuran tertinggi (mentimun, kacang panjang, terung, dan cabe rawit) dianalisis dengan mutual information untuk seleksi fitur. Model ID3 diuji menggunakan pembagian data 70% pelatihan dan 30% pengujian, menghasilkan akurasi 90,9%. Hasil analisis menunjukkan bahwa kacang panjang memiliki pengaruh terbesar terhadap fluktuasi produksi sayuran lain, dengan nilai mutual information 1,886. Berdasarkan nilai akurasi yang diperoleh, dapat disimpulkan bahwa keakuratan algoritma ID3 tergolong sangat baik dalam prediksi produksi sayuran.

Kata Kunci: prediksi produksi sayuran, data mining, pohon keputusan, seleksi fitur, fluktuasi produksi