## SISTEM PREDIKSI HASIL PANEN TANAMAN RAMI PADA CV RABERSA DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

## Ibnu Alif Utomo, Muslim Hidayat, Nahar Mardiyantoro
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sains Al-Qur’an Email : ibnualif60@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk menentukan prediksi hasil panen tanaman rami pada CV Rabersa. Dalam menentukan  prediksi,  metode  yang  digunakan  yaitu  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Dengan menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  tentunya  memerlukan  atribut  untuk  melakukan  perhitungan probabilitas. Dalam penelitian ini atribut yang digunakan yaitu curah hujan, pengairan, perawatan, suhu, dan  intensitas  cahaya.  Dalam  melakukan  prediksi,  prediksi  dilakukan  dengan  cara  menghitung probabilitas setiap nilai atribut, kemudian dari probabilitas tersebut dihitung probabilitas panen berhasil dan  panen  gagal.  Selanjutnya  membandingkan  probabilitas  panen  berhasil  dengan  probabilitas  panen gagal.
Hasil  dari  prediksi  tersebut  kemudian  diimplementasikan  kedalam  sebuah  sistem  dan  menjadi  sistem prediksi  hasil  panen  tanaman  rami.  Dengan  menggunakan  pengujian blackbox ,  Sistem  Prediksi  Hasil Panen Tanaman Rami telah sesuai dengan analisa perancangan dan bisa untuk digunakan.
Kata Kunci :  Naïve Bayes, Tanaman Rami, Prediksi Panen, Blackbox , Probabilitas.

## ABSTRACT
This  research  was  conducted  to  determine  the  prediction  of  ramie  crop  yields  at  CV  Rabersa.  In determining predictions, the method used is the Naïve Bayes method. By using the Naïve Bayes method, of course, it requires attributes to perform probability calculations. In this study the attributes used were rainfall, irrigation, maintenance, temperature, and light intensity. In making predictions, predictions are made by calculating the probability of each attribute value, then from this probability the probability of a  successful  harvest  and  a  failed  harvest  is  calculated.  Then  compare  the  probability  of  a  successful harvest with the probability of a failed harvest.
The results of these predictions are then implemented into a system and become a ramie yield prediction system. By using blackbox testing, the Ramie Yield Prediction System is in accordance with the design analysis and can be used.
Keywords : Naïve Bayes, Ramie, Harvest Prediction, Blackbox, Probability.

## 1. PENDAHULUAN
Tanaman  rami  atau  dalam  bahasa  latin dikenal  dengan  nama  Boehmeria  Nivea  L Gaud  merupakan  tanaman  tahunan  yang berbentuk  rumpun  dan  mudah  tumbuh  di daerah  tropis.  Rami  dapat  tumbuh  di berbagai kondisi lahan selain itu rami mudah beradaptasi  serta  rentan  terhadap  serangan hama  (Musaddad,  2007).  Pemanfaatan  dari tanaman  rami  sendiri  batangnya  dapat dimaanfaatkan  untuk  dijadikan  serat.  Serat dari  tanaman  rami  memiliki    kekuatan  dan daya  serap  air  yang  lebih  besar  serta memiliki serat yang panjang. Serat tersebut dapat  digunakan  sebagai  bahan  tekstil maupun  digunakan  sebagai  bahan  dekorasi rumah.  Penanaman  rami  tergolong  mudah dan  juga  menghemat  lahan.  Rami  dapat dipanen  setiap  50  –  60  hari  secara  terus menerus.  Dengan  waktu  panen  yang tergolong cepat, rami memiliki produktivitas yang lebih tinggi dibandingkan kapas. Kapas dipanen setiap 1 musim  sekali  hal  ini  berbanding  terbalik dengan rami dimana dapat dipanen 5-6 kali dalam satu tahun (Trisiana, 2016).
Tanaman  rami  memiliki  syarat  tumbuh yang harus dipenuhi pada setiap lahan yang akan  ditanami  agar  dapat  tumbuh  dan dipanen  hingga  5-6  kali  dalam  setahun. Syarat  tumbuh  tersebut  mencakup  tanah, iklim,  curah  hujan,  suhu,  altitude,  volume air,  angin  dan  intensitas  cahaya  (Subandi, 2011).  Pada  CV  Rabersa,  lahan  yang digunakan  untuk  menanam  rami  luas, banyak  dan  juga  tersebar  dimana  –  mana. Dengan  banyaknya  lahan,  tentunya  setiap lahan memiliki kondisi yang berbeda – beda, hal  tersebut  pastinya  mempengaruhi  hasil panen dari tanaman rami. Pada CV Rabersa, menurut data pada tahun 2020 untuk setiap 1  Ha  lahan  rami  menghasilkan  10  Ton batang  rami  dengan  rendemen  3,5-4% dengan  1  tahun  hanya  melakukan  panen sebanyak  3-4  kali  padahal  umumnya  rami dapat dipanen 5-6 kali dalam satu tahun, hal ini disebabkan tanaman rami yang berhenti tumbuh  sehingga  tidak  dapat  dipanen  pada periode panen tersebut.
Tanaman rami tersebut berhenti tumbuh dikarenakan  faktor  seperti  cuaca,  curah hujan,  dan  volume  air.  Oleh  karena  itu
diperlukan sebuah prediksi untuk menanggulangi  hal  –  hal  tersebut,  dan mengupayakan sebuah usaha untuk mengurangi kegagalan panen dan rami dapat tumbuh.
Prediksi  atau  peramalan  adalah  proses perkiraan besarnya atau jumlah sesuatu pada waktu  yang  akan  datang  berdasarkan  data pada  masa  lampau  yang  dianalisis  secara ilmiah  khususnya  menggunakan  metode statistika
(Fahlevi, 2018). Untuk
menentukan  prediksi  hasil  panen  tanaman rami  digunakan  Metode  Naïve  Bayes.
Metode  Naïve  Bayes  merupakan  teknik prediksi berdasarkan kemungkinan
sederhana dan dirancang untuk dipergunakan  dengan  asumsi  bahwa  antar satu kelas dengan kelas lainnya tidak saling bergantung atau independent (Basit, 2020).
Berdasarkan  latar  belakang  diatas peneliti  tertarik  dengan  menggunakan metode naïve bayes dapat digunakan untuk memprediksi hasil panen tanaman rami pada CV  Rabersa.  Oleh  karena  itu,  peneliti membuat  dan  menerapkan  Sistem  Prediksi Hasil  Panen  Tanaman  Rami  pada  CV Rabersa.  Dengan  adanya  Sistem  Prediksi Hasil  Panen  Tanaman  Rami  pada  CV Rabersa  diharapkan  mampu  mendongkrak produktivitas  serta  pengurangan  kegagalan panen dari tanaman rami.
2. METODE
a. Metode Pengumpulan Data
Dalam  proses  pengumpulan  data  yang digunakan  untuk  penelitian,.  metode  yang digunakan yaitu :
1) Wawancara
Wawancara  dilakukan  bersama  dengan narasumber yaitu Bapak Wibowo Akhmad  selaku  pemilik  dari  CV Rabersa.  Wawancara  dilakukan  untuk memperoleh informasi – informasi serta data yang dibutuhkan dalam pembuatan sistem  prediksi  hasil  panen  tanaman rami.
2) Studi Literatur
Studi literatur dilakukan untuk mendapatkan konsep yang berkaitan dengan penerapan  metode  Naïve  Bayes  dan syarat tumbuh dan panen tanaman rami.
b. Metode Pengembangan Sistem
Object Oriented Analysis Design
(OOAD)  dipilih  dalam  melakukan  analisi dan  desain  sistem,  selanjutnya  Object Oriented  Database  dan  Object  Oriented Programming digunakan dalam
mengimplementasikan  hasil  dari  analisis menjadi sistem prediksi hasil panen tanaman rami.
c. Metode Naïve Bayes
Naïve Bayes merupakan sebuah metode klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema Bayes. Metode Naïve Bayes didasarkan pada perhitungan peluang atau probabilitas  setiap  kejadian.  Setiap kondisi  pada  Naïve  Bayes,  tidak tergantung  pada  kondisi  lainnya  atau bersifat  independen.  Metode  Naïve Bayes memprediksi peluang atau kejadian  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Dalam melakukan perhitungan Naïve Bayes, ada beberapa tahapan yang harus dilalui yaitu :
1) Tentukan dataset yang akan digunakan
2) Hitung jumlah class
3) Hitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang sama
4) Kalikan  semua  nilai  hasil  sesuai dengan data X yang dicari class-nya
5) Bandingkan hasil tersebut.
Persamaan  umum  dari  perhitungan Naïve Bayes adalah sebagai berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Dimana : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X
P(H)  : Probabilitas hipotesis H
P(X|H) :  Probabilitas  X  berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)  : Probabilitas X
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Tahapan Naïve Bayes
Dalam  melakukan  prediksi,  metode  yang digunakan  penulis  yaitu  menggunakan metode  naïve  bayes,  adapun  langkah  –
langkah  perhitungan    dalam  menentukan prediksi beserta hasil adalah sebagai berikut:
1) Menentukan  atribut  perhitungan  dan dataset yang digunakan dalam melakukan  prediksi.  Atribut  yang digunakan seperti yang tertera pada tabel 1.1
Tabel 1.1 Atribut Perhitungan Atribut Perhitungan Nama Atribut Keterangan Curah Hujan Sangat Tinggi
>500mm Tinggi 300-500mm Sedang 100-300mm Rendah 0-100mm Pengairan Cukup >35mm Kurang <35mm
Perawatan
Sering Kadang – Kadang
Tidak Pernah Suhu Tinggi >40C Sedang 20-40C Rendah 0-20C Intensitas Cahaya Cukup

## Kurang
Dataset  yang  digunakan  seperti  pada  tabel 1.2 berikut

## Tabel 1.2 Dataset
Curah Hujan Pengairan Perawatan Suhu Instensitas Cahaya Panen Tinggi Kurang Sering Sedang Kurang Gagal Sedang Cukup Sering Sedang Cukup Berhasil Rendah Cukup Sering Sedang Cukup Berhasil Sedang Kurang Sering Sedang Cukup Berhasil Tinggi Kurang Sering Rendah Kurang Berhasil Tinggi Kurang Sering Rendah Kurang Berhasil Tinggi Cukup Sering Sedang Kurang Berhasil Sedang Kurang Sering Sedang Cukup Gagal
Rendah Kurang Sering Sedang Cukup Gagal
Rendah Cukup Sreing Sedang Cukup Gagal
Tinggi Cukup Sering Sedang Cukup Gagal Sangat Tinggi Cukup Sering Rendah Cukup Gagal
Tinggi Cukup Sering Sedang Cukup Gagal
Sedang Cukup Sering Sedang Cukup Berhasil

## Tabel 1.2 Lanjutan
Curah Hujan Pengair an Perawat an Suhu Instensit as Cahaya Panen
Renda h Cukup
Sering Sedan g Cukup Berhasi l Renda h Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l Sedan g Kurang Sering Sedan g Cukup Gagal Sangat Tinggi Kurang Sering Renda h Kurang Gagal Sangat Tinggi Kurang Sering Sedan g Kurang Gagal Tinggi Kurang Sering Sedan g Cukup Gagal Sedan g Kurang Sering Sedan g Cukup Gagal Sedan g Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l Tinggi Kurang Sering Sedan g Cukup Berhasi l Tinggi Kurang Sering Sedan g Kurang Gagal Tinggi Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l Sedan g Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l Renda h Kurang Sering Sedan g Cukup Gagal Sedan g Kurang Sering Sedan g Cukup Berhasi l Sangat Tinggi Kurang Sering Renda h Kurang Gagal Sangat Tinggi Kurang Sering Renda h Kurang Berhasi l Tinggi Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l Sedan g Cukup Sering Sedan g Cukup Berhasi l 2) Dataset  yang  didapatkan  kemudian diambil  sebagai  data  training  dalam melakukan prediksi hasil panen.
3) Selanjutnya menghitung
class probabilitas  berhasil  dan  gagal.  Hasil perhitungan adalah sebagai berikut 𝑃(Berhasil) = 17 32 = 0,53
𝑃(Gagal) = 15 32 = 0,47
4) Selanjutnya menghitung nilai probabilitas setiap atribut. 𝑃(Curah Hujan | Sangat Tinggi |Berhasil)
= 1 17 = 0,06 𝑃(Curah Hujan | Sangat Tinggi |Gagal) = 4 15 = 0,27 𝑃(Curah Hujan | Tinggi|Berhasil) = 5 17
= 0,29
𝑃(Curah Hujan | Tinggi|Gagal) = 5 15
= 0,33
𝑃(Curah Hujan | Sedang |Berhasil) = 7 17 = 0,41
𝑃(Curah Hujan | Sedang | Gagal) = 3 15 = 0,2
𝑃(Curah Hujan | Rendah | Berhasil) = 3 17 = 0,18
𝑃(Curah Hujan | Rendah |Gagal) = 3 15 = 0,2 𝑃(Pengairan| Cukup |Berhasil) = 11 17 = 0,65 𝑃(Pengairan| Cukup |Gagal) = 4 15 = 0,27 𝑃(Pengairan | Kurang |Berhasil) = 6 17 = 0,35 𝑃(Pengairan | Kurang |Gagal) = 11 15 = 0,73 𝑃(Perawatan | Sering |Berhasil) = 17 17 = 1 𝑃(Perawatan | Sering |Gagal) = 15 15 = 1 𝑃(Perawatan | Kadang Kadang |Berhasil) = 0 15 = 0 𝑃(Perawatan | Kadang Kadang |Gagal) = 0 15 = 0 𝑃(Perawatan | Tidak Pernah |Berhasil) = 0 17 = 0 𝑃(Perawatan | Tidak Pernah |Gagal) = 0 15 = 0
𝑃(Suhu | Tinggi |Berhasil) = 0
17 = 0
𝑃(Suhu | Tinggi |Gagal) = 0 15 = 0
𝑃(Suhu | Sedang | Berhasil) = 14 17 = 0,82
𝑃(Suhu | Sedang | Gagal) = 12 15 = 0,8
𝑃(Suhu | Rendah |Berhasil) = 3 17 = 0,18 𝑃(Suhu | Rendah |Gagal) = 3 15 = 0,2 𝑃(Intensitas Cahaya | Cukup |Berhasil) = 13 17 = 0,76 𝑃(Intensitas Cahaya | Cukup |Gagal) = 10 15 = 0,67 𝑃(Intensitas Cahaya | Kurang |Berhasil) = 4 17 = 0,24 𝑃(Intensitas Cahaya | Kurang |Gagal) = 5 15 = 0,33
5) Selanjutnya melakukan prediksi dengan menggunakan  data testing sebagai berikut :
Tabel 1.3 Data testing
Curah Hujan Pengairan Perawatan Suhu Intensitas Cahaya Sedang Kurang Sering Rendah Cukup
Berdasarkan  data  testing  pada  tabel  1.3 maka  didapatkan  perhitungan  untuk  setiap atributnya sebagai berikut :
𝑃(Curah Hujan | Sedang |Berhasil) = 7 17 = 0,41
𝑃(Curah Hujan | Sedang | Gagal) = 3 15 = 0,2
𝑃(Pengairan | Kurang |Berhasil) = 6
17
= 0,35
𝑃(Pengairan | Kurang |Gagal) = 11 15
= 0,73
𝑃(Perawatan | Sering |Berhasil) = 17 17 = 1
𝑃(Perawatan | Sering |Gagal) = 15 15 = 1 𝑃(Suhu | Rendah |Berhasil) = 3 17 = 0,18 𝑃(Suhu | Rendah |Gagal) = 3 15 = 0,2
𝑃(Intensitas Cahaya | Cukup |Berhasil)
= 13 17 = 0,76 𝑃(Intensitas Cahaya | Cukup |Gagal) = 10 15 = 0,67 6) Selanjutnya dilakukan perhitungan untuk  menentukan  prediksi  panen berhasil  atau  gagal  berdasarkan  data testing,  didapatkan  perhitungan  seperti berikut :
P(Panen  |  Berhasil)  =  P(Berhasil)  * P(Curah  Hujan  |  Sedang  |  Berhasil)  *
P(Pengairan  |  Kurang  |  Berhasil)  * P(Perawatan  |  Sering  |  Berhasil)  * P(Suhu  |  Rendah  |  Berhasil)  * P(Intensitas Cahaya | Cukup | Berhasil) P(Panen | Berhasil) = 0, 53 * 0,41 * 0,35 * 1 * 0,18 * 0,76
= 0,0104 P(Panen | Gagal) = P(Gagal) * P(Curah Hujan | Sedang | Gagal) * P(Pengairan | Kurang | Gagal) * P(Perawatan | Sering | Gagal)  *  P(Suhu  |  Rendah  |  Gagal)  *
P(Intensitas Cahaya | Cukup | Gagal)
P(Panen | Gagal)
= 0,47 * 0,2 * 0,73 * 1 * 0,2 * 0,67 = 0,0092 7) Setelah  probabilitas  panen  berhasil  dan panen gagal berhasil dihitung selanjutnya  melakukan  perbandingan nilai  antara  panen  berhasil  dan  panen
gagal.  Berdasarkan  hasil  perhitungan tersebut P(Panen | Berhasil) > P(Panen | Gagal)  maka  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  prediksi  untuk  panen  yaitu Berhasil Panen.
b. Implementasi Sistem
Berikut  merupakan  implementasi  dari sistem yang dibuat
1) Halaman Prediksi
Gambar 1.1 Halaman Prediksi
Pada halaman ini pengguna bisa mengisi prediksi  panen,  pengguna  mengisi  tahun panen, periode panen serta lahan yang akan dilakukan  prediksi.  Selanjutnya  pengguna mengisikan  atribut  perhitungan  kemudian klik  submit,  pengguna  selanjutnya  akan dialihkan  ke  halaman  riwayat  perhitungan untuk  melihat  hasil  perhitungan  serta  hasil prediksi.
2) Halaman Riwayat Perhitungan
Gambar 1.2 Halaman Riwayat Perhitungan
Pada halaman ini pengguna bisa melihat hasil perhitungan dan juga hasil prediksi.

## 4. PENUTUP

## a. Kesimpulan
Sistem  Prediksi  Hasil  Panen  Tanaman Rami  berhasil  dibangun  menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dengan  tahapan menentukan  dataset,  menentukan  data testing,  menghitung  probabilitas  nilai atribut,  menghitung  probabilitas  panen berhasil  dan  probabilitas  panen  gagal, membandingkan probabilitas panen berhasil dengan probabilitas panen gagal, mengambil kesimpulan dari hasil perbandingan  probabilitas  panen  berhasil dan probabilitas panen gagal. b. Saran 1.Terdapat metode lain dalam
melakukan prediksi hasil panen tanaman rami sehingga hasil prediksi dapat lebih akurat  dan  dapat  menyertakan  jumlah panen
2.Sistem  Prediksi  Hasil  Panen  Tanam
Rami  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  dapat  ditambahkan  lagi  metode prediksi  lainnya  sehingga  dapat  lebih berkembang  dan  tidak  mengacu  pada  1 prediksi saja.
5. DAFTAR PUSTAKA
Basit, A. (2020). Implementasi Algoritma Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Hasil  Panen Padi.  JTIK  (Jurnal  Teknik  Informatika
Kaputama), 4(2), 208-213. Fahlevi, A., Bachtiar, F. A., & Setiawan, B. D. (2018).  Perbandingan  Holt's  dan  Winter's Exponential  Smoothing  untuk  Peramalan Indeks Harga Konsumen Kelompok Transportasi, Komunikasi dan Jasa Keuangan. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(12), 6136- 6145. Musaddad,  Mien  Aminah.  (2007).  Agribisnis Tanaman Rami. Penebar Swadaya: Jakarta. Subandi,  M.  (2011).  Budidaya  Tanaman Perkebunan  (Bagian  Tanaman  Rami).
Bandung: Gunung Djati Press .
Trisiana, L. S., Maideliza, T. M., & Mayerni, R. M. (2016). Kualitas serat lima klon tanaman rami (Boehmeria nivea L. GAUD). Eksakta, 1, 8-16.