{"title":"Prediksi Perubahan Iklim Untuk Pertumbuhan Tanaman Jeruk Keprok Menggunakan Naïve Bayes","authors":"Ahmad Chusyairi, Toto Haryanto, Rachmad Nur Hayat","doi":"10.30872/jim.v18i1.9352","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":149284,"journal":{"name":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","volume":"3 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-02-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/jim.v18i1.9352","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
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.