Prediksi Perubahan Iklim Untuk Pertumbuhan Tanaman Jeruk Keprok Menggunakan Naïve Bayes

Ahmad Chusyairi, Toto Haryanto, Rachmad Nur Hayat

Abstract


Iklim merupakan suatu pola data yang sangat berpengaruh pada pertumbuhan tanaman di masa mendatang, Tanaman jeruk keprok merupakan bahan baku untuk kebutuhan pangan masyarakat, sehingga diperlukan strategi untuk menjaga stabilitasi produksi melalui berbagai strategi terutama memaksimalkan data yang mudah di akses di internet. Iklim memiliki komponen yang dapat mempengaruhi pertumbuhan suatu tanaman diantaranya temperatur udara, kelembapan udara, lama penyinaran, dan curah hujan. Dalam rangka memaksimalkan penelitian ini, metode teorema bayes digunakan untuk dapat melakukan klasifikasi data didasarkan pada nilai probabilitas iklim baik atau buruk pada pertumbuhan tanaman, diharapkan naïve bayes dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 83%, recall sebesar 100%, dan F1 Score sebesar 90% dapat membantu upaya menjaga stabilitasi pertumbuhan tanaman dengan memanfaatkan data iklim yang tersedia.

Keywords


iklim; naive-bayes; prediksi; tanaman; teorema bayes

Full Text:

PDF

References


Ahsan, M. M., Mahmud, M., Saha, P. K., Gupta, K. D., & Siddique, Z. (2021). Effect if Data Scaling Methods on Machine Learning Algorithms and Model Performance. MDPI Technologies Journal, X(52), 1-17.

Ali, A., Khairan, A., Tempola, F., & Fuad, A. (2021). Application of Naive Bayes to Predict the Potential of Rain in Ternate City. International Conference on Science and Technology (ICST 2021), 328, 5.

Ambarwari, A., Adrian, Q. J., & Herdiyeni, Y. (2020). Analisis Pengaruh Data Scaling Terhadap Performa Algoritma Machine Learning untuk Identifikasi Tanaman. RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 4(1), 117-122.

Ankit, M. (2018). Climatology-Definition, Nature and Scope: A Review. International Journal of Research in Electronics and Computer Engineering, 6(4), 1118-1120.

Balai Penelitian Tanaman Jeruk dan Subtropika. (2019, Januari 9). Retrieved Oktober 4, 2022, from http://balitjestro.litbang.pertanian.go.id

BMKG. (n.d.). Database Online Pusat. Retrieved Oktober 1, 2022, from https://dataonline.bmkg.go.id/

Düntsch, I., & Gediga, G. (2019). Confusion Matrices and Rough Set Data Analysis. IOP Conferension Series: Journal of Physics, 1-6.

Haokip, S. W., Shankar, K., & Lalrinngheta, J. (2020). Climate Change and Its Impact on Fruit Crops. Journal of Pharmacognosy and Phytochemistry, 9(1), 435-548.

Heksaputra, D., Naimah, Z., Azani, Y., & Iswari, L. (2013). Penentuan Pengaruh Iklim Terhadap Pertumbuhan Tanaman dengan Naive Bayes. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 34-39.

Putri Br Sitepu, D., Fajriani, S., & Sulistyo, R. (2022). Impact of Climate Change On Productivity Citrus (Citrus Sp.). Plantropica: Journal of Agricultural Science, 7(2), 18-23.

Rahimah, E. N., Nenih, N., & Rasmilah, I. (2020). Budidaya Tanaman Jeruk Keprok Oleh Kelompok Tani Untuk Meningkatkan Kondisi Ekonomi di Desa Sindangsari Kecamatan Paseh Kabupaten Bandung. Jurnal Geoarea, III(2), 1-9.

Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2019). Uji Performa Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Masa Studi Siswa. Citec Journal, VI(1), 1-11.

Sena, I. G., Dillak, J. W., Leunupun, P., & Santoso, A. J. (2020). Predicting Rainfall Intensity using Naive Bayes and Infromation Gain Methods (Case Study: Sleman Regency). Journal of Physics: Conference Series, 1-6.

Zunaidi, M., Pane, U. F., & Nasyuha, A. H. (2021, Oktober). Analisis Teorema Bayes Dalam Mendiagnosa Penyakit Tanaman Pisang. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(4), 1302-1308.




DOI: http://dx.doi.org/10.30872/jim.v18i1.9352

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer

Editor Informatika Mulawarman Address:
ISSN 1858-4853 (Print) | ISSN 2597-4963 (Online)
Published by: Mulawarman University
Managed by : Informatika Department
Jalan Sambaliung No.9 Sempaja Selatan Samarinda Utara,
Kalimantan Timur 75117 - Indonesia
E-mail: jim.unmul@gmail.com
OJS: http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM
Contact Person: Gubtha Mahendra Putra

 Creative Commons License

Informatika Mulawarman by http://e-journals.unmul.ac.id/index.php/JIM/index is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Under the CC BY-SA license, authors and other users are able to reprint, distribute or use the material for commercial purposes so long as they give attribution to the journal Informatika Mulawarman and license the republished material under the same license.