KLASIFIKASI HASIL PANEN MENTIMUN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DI DESA SEMPUR KABUPATEN PURWAKARTA

HILMI, YUDA MUSOFA (2026) KLASIFIKASI HASIL PANEN MENTIMUN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DI DESA SEMPUR KABUPATEN PURWAKARTA. Skripsi thesis, UNIVEESITAS SANGGA BUANA YPKP.

	Text Cover.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (37kB)
	Text Lembar Pengesahan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (231kB)
	Text Lembar Pernyataan.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (320kB)
	Text Abstrak.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (79kB)
	Text Bab 1.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (93kB)
	Text Skripsi Full.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text Daftar Pustaka.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (198kB)
	Text Surat Hasil Cek Plagiarisme.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (310kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem prediksi hasil panen mentimun menggunakan metode Naïve Bayes. Permasalahan yang sering dihadapi petani adalah ketidakpastian hasil panen yang dipengaruhi oleh berbagai faktor, seperti curah hujan, pemupukan, serangan hama, penggunaan pestisida, dan jenis benih. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu membantu memprediksi kemungkinan hasil panen berdasarkan data historis. Metode Naïve Bayes dipilih karena memiliki kemampuan klasifikasi yang sederhana, cepat, dan efektif dalam mengolah data kategorikal. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data latih dan data uji dengan variabel Curah Hujan, Pemupukan, Serangan Hama, Pestisida, dan Jenis Benih, serta variabel kelas Hasil Panen yang diklasifikasikan menjadi dua kategori, yaitu Banyak dan Sedikit. Proses perhitungan dilakukan melalui tahapan perhitungan probabilitas prior, likelihood, dan posterior untuk menentukan kelas dengan nilai probabilitas tertinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes mampu memberikan prediksi hasil panen secara sistematis dan terukur berdasarkan data yang tersedia. Berdasarkan hasil pengujian menggunakan data uji yang telah disiapkan, sistem prediksi yang dibangun memperoleh tingkat akurasi yang baik, sehingga metode Naïve Bayes dinilai cukup efektif dalam melakukan klasifikasi hasil panen mentimun. Sistem yang dibangun dapat membantu petani dan pengelola pertanian dalam pengambilan keputusan guna meminimalkan risiko hasil panen yang rendah serta meningkatkan peluang memperoleh hasil panen yang optimal. Kata Kunci : Klasifikasi, Mentimun, Naïve Bayes, Data Mining, Pertanian.

Actions (login required)

View Item