Klasifikasi Kualitas Tembakau Madura Layak Panen Menggunakan Correlated Naïve Bayes Classifier(C-NBC)
DOI:
https://doi.org/10.31004/riggs.v4i2.869Keywords:
Klasifikasi, Tembakau, C-NBCAbstract
Pemanenan tembakau merupakan salah satu tahapan yang perlu perhatian lebih untuk mendapatkan kualitas yang baik. Penentuan waktu panen yang tidak tepat dapat mengakibatkan kurangnya kualitas pada warna dan aroma setelah tembakau dirajang dan dikeringkan, bahkan juga mengurangi bobot sehingga akan memperkecil nilai jualnya. Oleh sebab itu, untuk membantu para petani dalam menentukan waktu panen yang tepat dilakukan proses data mining dalam bentuk klasifikasi, dengan memperhatikan korelasi beberapa atribut dengan kelas yang telah ditentukan, yaitu layak panen dan tidak layak panen menggunakan metode Correlated Naïve Bayes Classifier(C-NBC). Penelitian ini menggunakan atribut tinggi pohon, lebar daun,panjang daun, jumlah daun, varietas, dan warna daun. Berdasarkan hasil ujicoba fungsionalitas menggunakan black box dapat diketahui bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik tanpa kesalahan, dan perhitungan akurasi klasifikasi dengan metode C-NBC menggunakan confusion matrix mencapai 77.3%.
Downloads
References
S. Basuki, Suwarso, and A. Herwati, “Biologi dan Morfologi Tembakau Madura”, Balittas, 1999.
A. Arsyadmunir, S. Suryawati, and Suwarso, “Peningkatan Produktivitas Tembakau Madura pada Tanah Sawah dan Tegal di Kabupaten Sumenep”, EMBRYO, 2011, Vol. 8, No.2, pp. 108-117.
N. E. Diana and J. Hartono, “Tata Cara Penilaian Dan Penetapan Mutu Tembakau Rajangan Madura”, pp.231-247, IAARD PRESS
S. Tirtosastro, and W. Musholaeni, “Penanganan Panen dan Pasca Panen Tembakau Di Kabupaten Bojonegoro”, Buana Sains, 2015, Vol. 15, No.2, pp. 155-164.
D. S. Anggun, “Klasifiakasi Kualitas Tembakau Layak Panen dengan Naïve Bayes Classifier”, BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer, 2022, Vol. 3, No.2, pp. 46-52.
Hairani, G. S. Bugraha, M. N. Abdillah, and M. Innuddin, “Komparasi Akurasi Metode Correlated Naive Bayes Classifier dan Naive Bayes Classifier untuk Diagnosis Penyakit Diabetes”, INFOTEKJAR, 2018, Vol. 3, No. 1, pp. 6-11.
B. A. Muktamar, “Analisis Performa Algoritme Weighted Naive Bayes Classifier”, TEKNOMATIKA, 2017, Vol. 10, No.1, pp. 29-40.
S. Mulyani, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Manajemen Keuangan Daerah: notasi pemodelan unified modeling laguage (UML)”, Abdi Sistematika, 2016.
S. Rachmatullah, and I. Listiowarni, “Sistem Pelayanan Administrasi SIM (Surat Izin Mengemudi) Berbasis Android”, Konvergensi, 2022, Vol. 18, No. 2, pp. 78-89.
W. Rosi, “Cukong Cina, Bandul, dan Perdagangan Tembakau di Madura”, telusuri.id, Nov. 18, 2024. [Online]. Available: https://telusuri.id/cukong-cina-bandul-dan-perdagangan-tembakau-di-madura. [Accessed: Jan. 2, 2025].
A. W. Syahroni, N. Ramadhani, and B. Said, “Perancangan Aplikasi Saldo pada Kartu Santri di Pondok Pesantren melalui Transfer Bank”, Processor, 2023, Vol. 18, No. 1, pp. 63-72
A. W. Syahroni, N. Ramadhani, “Perancangan Aplikasi Manajemen Penjualan pada Apotek”, ANTIVIRUS, 2021, Vol. 15, No. 1, pp. 73–83
B. Said, “Klasifikasi dan Analisis Sentimen Data Sms Center Bupati Pamekasan Menggunakan Naïve Bayes Dengan MAD Smoothing”, LINK, VOL. 25, No. 2, pp. 1-5
D. Normawati, S.A. Prayogi. “Implementasi Naïve Bayes classifier dan confusion matrix pada analisis sentimen berbasis teks pada Twitter”, J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 2021, Vol.5, No.2, pp. 697-711.
N. Hidayah, D. Dodiman, “Implementasi algoritma multinomial naïve bayes, TF-IDF dan confusion matrix dalam pengklasifikasian saran monitoring dan evaluasi mahasiswa terhadap dosen teknik informatika Universitas Dayanu Ikhsanuddin”, Jurnal Akademik Pendidikan Matematika, 2024, Vol.10, No.1, pp. 8-15.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Badar Said, Ubaidi, Nindian Puspa Dewi, Abd. Wahab Syahroni, Irwan Darmawan
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
