PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN PERTANIAN TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI KABUPATEN KUPANG
العنوان: | PENENTUAN KESESUAIAN LAHAN PERTANIAN TANAMAN CABAI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI KABUPATEN KUPANG |
---|---|
المؤلفون: | Nelci D. Rumlaklak, Sebastianus A. S. Mola, Welmy Sinlae |
المصدر: | J-ICON : Jurnal Komputer dan Informatika; Vol 9 No 1 (2021): March 2021; 56-64 J-ICON : Jurnal Komputer dan Informatika; Vol 9 No 1 (2021): Maret 2021; 56-64 |
بيانات النشر: | Universitas Nusa Cendana, 2021. |
سنة النشر: | 2021 |
مصطلحات موضوعية: | Soil depth, Naive Bayes classifier, Soil texture, Agricultural land, Agricultural engineering, Drainage, Mathematics |
الوصف: | The chili plant is one of the plants cultivated in East Nusa Tenggara (NTT). Kupang Regency is one of the chili producing areas in NTT. Overall chili production in Kupang Regency from 2019 to 2020 has increased. However, the increase in production has not been maximized considering the large amount of land that has not been used as agricultural land. Therefore we need a system that helps in determining the suitability of agricultural land for planting chilies. In this research case-based reasoning (CBR) in determining the suitability of agricultural land for chili plants. The method used in this research is Naïve Bayes with 7 criteria, namely, rainfall, drainage, soil texture, soil depth, C-organic, land slope and the danger of a disaster. The process of finding a solution begins by eliminating irrelevant data using the Naive Bayes method and continues with ranking the best similarity values using KNN. Based on the test results with 110 cases of chili fields, the highest accuracy result is 92.2%, and the average accuracy result of the entire fold is 89.1%. Tanaman cabai merupakan salah satu tanaman yang dibudidayakan di Nusa Tenggara Timur (NTT). Wilayah Kabupaten Kupang merupakan salah satu wilayah penghasil cabai yang ada di NTT. Produksi cabai secara keseluruhan di Kabupaten Kupang pada tahun 2019 sampai 2020 mengalami peningkatan. Namun peningkatan produksi ini belum maksimal mengingat banyaknya lahan yang belum dimanfaatkan sebagai lahan pertanian. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang membantu dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian untuk penanaman cabai. Dalam penelitian ini penulis menerapkan penalaran berbasis kasus/case-based reasoning (CBR) dalam menentukan kesesuaian lahan pertanian tanaman cabai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dengan 7 kriteria yaitu: curah hujan, drainase, tekstur tanah, kedalaman tanah, C-organik, kemiringan lahan dan bahaya terjadinya bencana. Proses pencarian solusi dimulai dengan mengeliminasi data yang tidak relevan menggunakan metode Naive Bayes dan berlanjut dengan perankingan nilai kemiripan terbaik menggunakan KNN. Berdasarkan hasil pengujian dengan 110 kasus lahan cabai didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 92.2% dan rata-rata hasil akurasi dari keseluruhan fold sebesar 89.1%.   |
وصف الملف: | application/pdf |
تدمد: | 2654-4091 2337-7631 |
DOI: | 10.35508/jicon.v9i1 |
URL الوصول: | https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::37408bc84a0bf975cf29fa311cf45fa2 https://doi.org/10.35508/jicon.v9i1.3848 |
حقوق: | OPEN |
رقم الأكسشن: | edsair.doi.dedup.....37408bc84a0bf975cf29fa311cf45fa2 |
قاعدة البيانات: | OpenAIRE |
تدمد: | 26544091 23377631 |
---|---|
DOI: | 10.35508/jicon.v9i1 |