Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Wahyu Ananda 1,* , M Safii 2 , M.Fauzan 1
1 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1, * wahyuananda2503@gmail.com, 2* m.safii@amiktunasbangsa.ac.id, 3 m.fauzan@stikomtb.ac.id
Abstrak− Tujuan dari penelitian adalah untuk memprediksi jumlah hasil  panen sawit dan memberikan masukan kepada pihak PTPN IV Dolok Sinumbah untuk lebih memperhatikan upaya dalam menghasilkan jumlah hasil panen sawit yang lebih meningkat setiap tahunnya.  Untuk  memprediksi  jumlah  hasil  panen  sawit  metode  yang  digunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Sumber  data  penelitian diperoleh  dengan  langsung  dari  instansi  terkait.  Sehingga  diharapkan  penelitian  ini  dapat  membantu  pihak  pimpinan  perusahaan dalam  memprediksi  meningkat  atau  menurunya  produksi  hasil  sawit.  Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  penulis menggunakan metode Naive Bayes pada prediksi meningkat secara manual menghasilkan nilai 7 record. Sedangkan  Jumlah prediksi menurun secara manual  menghasilkan nilai 5 record. Sehingga total Accuracy yang diperoleh sebesar 100%.

## Kata Kunci : Sawit; Klasifikasi; Datamining; Naive Bayes
Abstract− The purpose of this research is to predict the amount of oil palm yields and provide input to PTPN IV Dolok Sinumbah to pay more attention to efforts to produce more oil palm yields every year. To predict the amount of oil palm yields, the method us ed is the Naive Bayes algorithm. Sources of research data were obtained directly from related agencies. So it is hoped that this research can  help  the  company  leadership  in  predicting  an  increase  or  decrease  in  palm  oil  production.  Based  on  the  results  of  research conducted by the author using the Naive Bayes method on manual increase prediction resulting in a value of 7 records. Mean while, the number of predictions decreased manually resulting in a value of 5 records. So that the total accuracy obtained is 100%.
Keywords: Palm Oil; Clasification; Datamining; Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa sawit  merupakan salah  satu  tumbuhan  penghasil minyak yang memiliki banyak kegunaan diantaranya sebagai bahan  bakar,  minyak  industri,  serta  bahan  baku  minyak  masak  yang  digunakan  sehari-hari.  Diantara  banyaknya keuntungan  yang  didapat  dari  industri  ini  salah  satunya  devisa  ekspor  CPO  ( Crude  Palm  Oil )  kepada  negara-negara ASEAN dan Eropa yang membutuhkan pasokan CPO dari indonesia. Dalam peranannya kelapa sawit memiliki peranan besar  dalam  hal  ketahanan  energi  dinegeri  ini,  seperti  yang  baru-baru  ini  presiden  meresmikan  penggunaan  program bahan  bakar  B30,  atau  bisa  juga  disebut  dengan  solar  yang  komposisinya  minyak  kelapa  sawit  ( Crude  Palm  Oil )  30 persen atau campuran dengan FAME ( Fatty Acid Methyl Ester ) suatu bahan bakar minyak nabati yang didapatkan dari minyak  sawit.    Selain  itu  potensi  untuk  menghemat  devisa  negara  sekitar  Rp.63  triliun  dan  diharapkan  mampu menyeselaikan  masalah  defisit  neraca  perdagangan.  Persaingan  industri  di  bidang  produksi  tanaman  ini  sangat  ketat maka perlu pemikiran yang strategis untuk melakukan bisnis di bidang usaha tersebut.
Fenomena  yang  terjadi  adalah  sejak  beberapa  tahun  belakangan,  harga  salah  satu  jenis  minyak  nabati  ini cenderung  stagnan  dan  menurun,  sebagai  dampak  dari  dinamika  ekonomi  internasional.  Fenomena  ini  telah mengejutkan  beberapa  pemain  di  industri  tanaman  kelapa  sawit,  namun  di  sisi  lain  dapat  menjadi  waktu  yang  tepat untuk  meningkatkan  kembali  harga  CPO  ( Crude  Palm  Oil )  salah  satunya  dengan  melakukan  peramalan  jumlah produksi tanaman kelapa sawit untuk periode ke depan sehingga dapat menjadi acuan dalam menetukan kebijakan dan strategi bisnis, hal ini perlu agar setiap permintaan akan kebutuhan kelapa sawit tersedia [1].
Sebagai  Salah  satu  badan  usaha  milik  negara  PT.  Perkebunan  Nusantara  IV  atau  disingkat  PTPN  IV  Kebun Dolok  Sinumbah  yang  bergerak  dalam  bidang  budidaya  kelapa  sawit  memerlukan  perencanaan  atau  strategi  untuk menunjang  produktifitas  hasil  kelapa  sawit  dan  meminimalisir  kelebihan  ataupun  kekurangan  produksi,  maka  dari  itu perlunya  evaluasi  terhadap  manajemen  produksi  CPO  ini  dimaksutkan  agar  produksi  sesuai  dengan  target  dan memudahkan  perencanaan  produksi  dimasa  yang  akan  datang  hal  ini  harus  didasari  pada  data-data  produksi  dimasa lampau. bagi para pimpinan perusahaan agar dapat mengambil keputusan yang tepat dimasa yang akan datang.
Metode Naive  Bayes  Classifier ( NBC )  ialah  suatu  metode  pada  teknik  klasifikasi  dan  termasuk  kedalam classifier statistik  yang    melakukan  klasifikasi  secara  efektif  dengan  mengoptimalkan  perhitungan data  yang  menjadi acuan dalam mengklasifikasi  nilai dalam probabilitas yang tepat, Naive Bayes Classifier mengasumsikan bahwa nilai atribut dalam sebuah class adalah independen terhadap nilai pada atribut yang lain [2]. Peneliti lain menerapkan Metode Naive Bayes Classifier pada Prediksi  Harga Emas dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Dalam  Investasi  Untuk Meminimalisasi  Resiko  [3]  Hasil  analisa  dan  desain  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Pemesanan pada CV.  Papa  dan  Mama  Pastries  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menyediakan  stok  roti,    dan  Memprediksi  Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Pemesanan  pada  CV.  Papa  dan  Mama  Pastries  dapat  membantu dalam menentukan persediaan stok roti sesuai dengan kebutuhan dan menghasilkan alternative pilihan stok roti.
Berdasarkan uraian pada latar belakang masalah dan perumusan masalah diatas, maka tujuan yang ingin dicapai dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  hasil  panen,  sehingga  sawit  yang  didapat  lebih  efisien  dari  tahun sebelumnya  dengan  menggunakan data  mining. Dari  hasil  yang  diperoleh    penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
kepada  pihak  pimpinan  perusahaan  pada  PTPN  4  Dolok  Sinumbah  agar  tercapai  strategi  produksi  dimasa  yang  akan datang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  Mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer ( machine  learning ) untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan  ( knowledge )  secara  otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  adalah pembelajaran  berbasis  induksi  ( induction-basedlearning )  adalah  proses  pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari  konsep-konsep yang akan  dipelajari  [4]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar.  Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui secara manual [5].

## 2.2 Metode Naive Bayes
Klasifikasi  merupakan proses  untuk  menemukan fungsi  dan model yang dapat membedakan atau menjelaskan konsep atau  kelas  data  dengan  tujuan  memperkirakan  kelas  yang  tidak  diketahui  dari  suatu  objek.  Klasifikasi  juga  dapat diartikan  sebagai  suatu  pekerjaan  menentukan  objek  data  yang  selanjutnya  dimasukan  kedalam  kelas  tertentu berdasarkan sejumlah kelas yang ada. Dua pekerjaan utama yang dilakukan dalam klasifikasi yaitu membangun sebuah model  sederhana,  melakukan  pengenalan  /klasifikasi/  prediksi  pada  suatu  objek  data  lain  agar  dapat  diketahui  pada kelas mana objek data tersebut disimpan [6].
Naive  Bayes  merupakan  suatu  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi  dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan. Algoritma mengunakan teorema  Bayes  dan  mengasumsikan  semua  atribut  independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh nilai pada variabel kelas [7].
Untuk menyelesaikan metode Naïve Bayes dapat dilakukan dengan persamaan-persamaan sebagai berikut [8]:
1. Baca data training
2. Hitung Jumlah dan probabilitas
a. Jika  terdapat  data  numerik,  maka  temukan  nilai mean dan  standar  deviasi  dari  masing-masing parameter  yang  menggambarkan  data  angka.  Berikut  adalah  Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung nilai rata – rata ( mean ) dapat dilihat sebagai berikut : 𝜇 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 atau 𝜇 = 𝑥 1 +𝑥 2 +𝑥 3 +⋯+𝑥 𝑛 𝑛 (1)
dimana : µ : rata – rata hitung (mean) xi : nilai sample ke –i n : jumlah sampel Dan  berikut  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  simpangan  baku (standar  deviasi)  dapat dilihat dibawah ini:
𝜎 = √ ∑ (𝑥 𝑖 −𝜇) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (2)
Dimana :
σ : standar deviasi
xi : nilai x ke –i µ : rata-rata hitung n : jumlah sampel
b. Jika  data  tidak  numerik,  hitung  nilai  probabilitas  tiap  kategori  yang  sama,  dengan  jumlah  data  dari kategori yang sama lalu dibagi dengan data pada kategori tersebut.
3. Nilai Probabilitas Fitur Setiap Kelas
Untuk mengetahui nilai  probabilitas setiap fitur pada kelas kita harus hitung jumlah data yang sesuai  dari kategori yang sama lalu dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
4. Nilai Distribusi Gaussian
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  probabilitas  untuk  fitur  Data Testing yang mempunyai  data numerik / angka. Berikut adalah persamaan dalam mencari nilai distribusi gaussian.
𝑃 = (𝑋 𝑖 = 𝑥 𝑖 | 𝑌 = 𝑦 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 × 𝑒 − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2
2𝜎2𝑖𝑗 (3)
5. Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Menghitung probabilitas akhir untuk setiap kelas artinya memasukkan semua data nilai distribusi gaussian yang ada ke dalam satu kelas yang sama.
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
P(X|Kelas)=P(V1|Kelas)×P(V2|Kelas)×P(V3|Kelas)×P(V4|Kelas)×P(V5|Kelas)×P(V6|Kelas)×P(V7|Kelas) ×P(V8|Kelas) (4)
6. Probabilitas Akhir
Probabilitas  akhir  didapat  melalui  perhitungan  nilai  probabilitas  akhir  kelas  ke  dalam  rumus Naïve  Bayes Classifier . Perhitungan probabilitas akhir adalah sebagai berikut.
P(Kelas|X) = P(Kelas) * P(X) (5)
Setelah mendapatkan probabilitas akhir, langkah terakhir dilakukan normalisasi  dengan cara membagikan nilai probabilitas satu kategori dengan jumlah nilai semua kategori.
P(Kelas)= P(Kelas|X) / (P(X|Kelas)+ P(X|Kelas)) (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data penelitian yang digunakan diperoleh dari pihak PTPN IV Dolok Sinumbah. Data yang digunakan terdiri dari tahun 2018-2019, dalam algoritma naive bayes data dibagi menjadi  dua yaitu data training dan data testing . Data Training adalah data tahun 2018 dan data testing merupakan data tahun 2019. Berikut adalah data training yang digunakan:
Tabel 1. Data Training No Alternatif Pokok Awal Sensus Ganoderma Pokok Produktif Produksi Kelas 1 Januari 10754 4138 6616 453190 Menurun 2 Ferbruari 15443 2353 13090 446530 Menurun 3 Maret 18482 4186 14296 564350 Menurun 4 April 46715 5391 41324 564350 Meningkat 5 Mei 2315 481 2796 289510 Menurun 6 Juni 14452 5148 9304 649620 Menurun 7 Juli 41624 9753 31871 501010 Meningkat 8 Agustus 29529 4625 24904 594490 Meningkat 9 September 26751 3306 23445 357820 Menurun 10 Oktober 8766 4623 4143 375410 Menurun 11 November 10535 782 9753 404850 Menurun 12 Desember 23287 4716 18571 413680 Menurun

## 3.1 Perhitungan Naïve Bayes
1. Baca Data Training
Seperti  yang  tertera  pada  tabel  1,  data  yang  digunakan  adalah  data  numerik.  Dalam  langkah-langkah penyelesaian naive bayes, jika data yang digunakan merupakan data numerik maka langkah pertama yang harus dilakukan  adalah  Mencari  Nilai Mean dan  Standar  Deviasi.  Sebelum  mencari  nilai mean dan  standar  deviasi, harus dilakukan terlebih dahulu jumlah kelas meningkat dan menurun berdasarkan data training yang digunakan. Kelas Meningkat = 3 Kelas Menurun = 9
2. Mencari Nilai Mean dan Standar Deviasi
a. Nilai Mean
µ (Meningkat | Pokok Awal) = (46715+41624+29529)/3 µ (Meningkat | Pokok Awal) = (117868)/3
µ (Meningkat | Pokok Awal) = 39289,3333
µ (Menurun | Pokok Awal)=( 10754 +15443 +18482 +2315 +14452 +26751 +8766 +10535 +23287)/9 µ (Menurun | Pokok Awal) = (130785)/9 µ (Menurun | Pokok Awal) = 14531,6667 Berikut adalah nilai mean untuk seluruh kriteria, dapat dilihat pada tabel 4.2:
Tabel 2. Nilai Mean Kelas Jumlah  Pokok Awal  Sensus Ganoderma  Pokok Produktif Produksi Meningkat  3 39289,3333 6589,6667 32699,6667 553283,3333 Menurun 9 14531,6667 3303,6667 11334,8889 439440
b. Nilai Standar Deviasi
σ(Meningkat | Pokok Awal) = √ (((46715  −  39289,3333) 2 )  +   ((41624  −  39289,3333) 2 ) +((29529  −  39289,3333) 2 ) / (3 − 1)
σ(Meningkat | Pokok Awal) = √77927650,3333 σ(Meningkat | Pokok Awal) = 8827,6639
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
σ(Menurun | Pokok Awal) =
√
(((10754  −  14531,6667)^2) + ((15443 −  14531,6667) 2 ) + ((18482  −  14531,6667) 2 ) + ((2315  −  14531,6667) 2 )) + ((14452  −  14531,6667) 2 ) + ((26751  −  14531,6667) 2 ) +((8766  −  14531,6667) 2 ) +  ((10535  −  14531,6667) 2 ) +((23287  −  14531,6667)^2))/(9 − 1)
σ(Menurun | Pokok Awal) = √56892993 σ(Menurun | Pokok Awal) = 7542,7443 Berikut adalah nilai standar deviasi dari seluruh kriteria, dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Standar Deviasi
Prediksi Jumlah Pokok Awal Sensus Ganoderma Pokok Produktif Produksi Meningkat 3 8827,6639 2766,1701 8241,3054 47712,4819 Menurun 9 7542,7443 1726,3233 6749,0311 109040,237

## 3. Nilai Probabilitas
Setelah menghitung nilai mean dan standar deviasi untuk data numerik, maka selanjutnya menentukan nilai probabilitas setiap fitur pada setiap kelasnya.
P(Meningkat) = 3/12 P(Meningkat) = 0,25 P(Menurun) = 9/12 P(Menurun) = 0,75
4. Nilai Distribusi Gaussian
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai probabilitas untuk Data Testing . Dikarenakan semua data yang digunakan  adalah  data  numerik,  maka  nilai  probabilitas  harus  dihitung  semua  sesuai  dengan  Data Testing yang digunakan. Berikut adalah data Testing yang digunakan, dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Data Testing No Alternatif Pokok Awal Sensus Ganoderma Pokok Produktif Produksi Kelas 1 Januari 46730 20582 26148 597570 ? 2 Ferbruari 57067 12106 44961 414210 ? 3 Maret 23287 5716 20571 502160 ? 4 April 18482 4186 14296 524060 ? 5 Mei 29529 4625 24904 628500 ? 6 Juni 72834 9502 63332 646300 ? 7 Juli 46715 5391 41324 656800 ? 8 Agustus 34368 3303 31065 573130 ? 9 September 20449 3006 17443 509700 ? 10 Oktober 1431 315 1116 308280 ? 11 November 14264 744 13520 549820 ? 12 Desember 114677 6.966 107711 664920 ?
Untuk mengetahu nilai probabilitas data testing , maka harus mencari nilai distribusi gaussian terlebih dahulu. Berikut adalah proses menghitung nilai distribusi gaussian :
P(Pokok Awal = 46730 | Meningkat) =
1
√2𝜋∗8827,6639 ∗ 𝑒 − (46730−39289,3333)2 (2∗ 77927650,3333)
P(Pokok Awal = 46730 | Meningkat) =
1 22122,06241 ∗ 2,718281 − 0,355223853 P(Pokok Awal = 46730 | Meningkat) = 1 22122,06241 ∗  0,701016501
P(Pokok Awal = 46730 | Meningkat) = 0,0000316886
P(Pokok Awal = 46730 | Menurun) = 1 √2𝜋∗7542,7443 ∗ 𝑒 − (46730−14531,6667)2 (2∗ 56892993)
P(Pokok Awal = 46730 | Menurun) = 1
18902,063296 ∗ 2,718281 − 9,1112509184
P(Pokok Awal = 46730 | Menurun) = 1
18902,063296 ∗  0,0001104165
P(Pokok Awal = 46730 | Menurun) = 0,0000000058 Berikut adalah hasil keseluruhan dari nilai distribusi gaussian untuk seluruh alternatif:
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 5. Nilai Distribusi Gaussian
No Alternatif Pokok Awal Sensus Ganoderma Pokok Produktif Produksi Meningk at Menurun Meningk at Menuru n Meningk at Menuru n Meningk at Menurun 1 Januari 0,000031 6886 0,0000000058 0,000000 0004 0,000000 0000 0,000035 3011 0,000005 3174 0,000005 4363 0,0000012787 2 Ferbruari 0,000005 9499 0,0000000000 0,000019 7502 0,000000 0005 0,000016 0090 0,000000 0002 0,000000 1195 0,0000035629 3 Maret 0,000008 7421 0,0000269720 0,000137 2397 0,000087 0722 0,000016 3949 0,000023 1794 0,000004 7107 0,0000031016 4 April 0,000002 8104 0,0000461243 0,000098 8960 0,000202 8490 0,000004 0010 0,000053 7005 0,000006 9331 0,0000027081 5 Mei 0,000024 5312 0,0000073286 0,000112 0988 0,000172 4583 0,000030 9547 0,000007 8347 0,000002 4140 0,0000008140 6 Juni 0,000000 0331 0,0000000000 0,000082 8781 0,000000 3669 0,000000 0484 0,000000 0000 0,000001 2505 0,0000006052 7 Juli 0,000031 7339 0,0000000059 0,000131 3307 0,000111 2845 0,000028 0042 0,000000 0031 0,000000 7948 0,0000005019 8 Agustus 0,000038 6978 0,0000016660 0,000071 2175 0,000231 1522 0,000047 4767 0,000000 8241 0,000007 6704 0,0000017259 9 September 0,000004 6353 0,0000388908 0,000062 3275 0,000227 7414 0,000008 7265 0,000039 2569 0,000005 5106 0,0000029736 10 Oktober 0,000000 0046 0,0000117065 0,000011 0108 0,000051 6502 0,000000 0313 0,000018 7911 0,000000 0000 0,0000017752 11 November 0,000000 8130 0,0000528710 0,000015 4661 0,000077 0024 0,000003 2279 0,000056 1069 0,000008 3415 0,0000021924 12 Desember 0,000000 0000 0,0000000000 0,000142 9296 0,000024 3558 0,000000 0000 0,000000 0000 0,000000 5415 0,0000004314
5. Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Menghitung probabilitas akhir untuk setiap kelas yaitu memasukkan semua data nilai distribusi gaussian yang ada ke dalam satu kelas yang sama, seperti berikut:
P(Januari|Meningkat) = P(Pokok Awal | Meningkat) * P(Sensus Ganoderma | Meningkat) * P(Pokok Produktif | Meningkat) *   P(Produksi | Meningkat) P(Januari|Meningkat) = 0,0000316886 * 0,0000000004 * 0,0000353011 * 0,0000054363 P(Januari|Meningkat)= 0,000000000000000000000002437533 P(Januari|Menurun) = P(Pokok Awal | Menurun) * P(Sensus Ganoderma | Menurun) * P(Pokok Produktif | Menurun) *   P(Produksi | Menurun) P(Januari|Menurun) = 0,0000000058 * 0,0000000000 * 0,0000053174 * 0,0000012787 P(Januari|Menurun)= 0,000000000000000000000000000000 Proses yang sama dilakukan untuk setiap alternatif sesuai dengan kelas yang digunakan.
6. Probabilitas Akhir
Probabilitas  akhir  didapat  setelah  proses  perhitungan  nilai  probabilitas  akhir  kelas  selesai  dilakukan.  Berikut adalah proses perhitungan probabilitas akhir untuk setiap kelas dari masing-masing alternatif. P(Meningkat|Januari) = P(Meningkat) * P(Januari|Meningkat) P(Meningkat|Januari) = 0,25 * 0,000000000000000000000002437533 P(Meningkat|Januari) = 0,000000000000000000000000609383 P(Menurun|Januari) = P(Menurun) * P(Januari| Menurun) P(Menurun|Januari) = 0,75 * 0,000000000000000000000000000000 P(Menurun|Januari) = 0,000000000000000000000000000000 Setelah mendapatkan probabilitas akhir, langkah terakhir dilakukan normalisasi, dengan cara sebagai berikut: P(Meningkat)= P(Meningkat | Januari) / (P(Januari | Meningkat)+ P(Januari | Menurun)) P(Meningkat)= 0,000000000000000000000000609383 / (0,00000000000000 0000000002437533+0,000000000000000000000000000000) P(Meningkat)= 4,0000000000 P(Menurun)= P(Menurun | Januari) / (P(Januari | Meningkat)+ P(Januari | Menurun)) P(Menurun)= 0,000000000000000000000000000000 / (0,000000000000000 000000002437533+0,000000000000000000000000000000) P(Menurun)= 0,0000000000 Langkah yang sama dilakukan untuk seluruh alternatif sesuai dengan kelas yang ada. Berikut adalah hasil akhir dari perhitungan naive bayes dapat dilihat pada tabel 6:
Tabel 6. Nilai Probabilitas Akhir No  Alternatif  Meningkat Menurun Kelas 1 Januari 4,0000000000  0,0000000000  Meningkat 2 Ferbruari 4,0000000000  0,0000000000  Meningkat
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
No  Alternatif  Meningkat Menurun Kelas 3 Maret 0,6185662847  1,1271445718  Menurun 4 April 0,0075407812  1,3308197396  Menurun 5 Mei 3,5788367678  0,1403877441  Meningkat 6 Juni 4,0000000000  0,0000000000  Meningkat 7 Juli 3,9999998702  0,0000000433  Meningkat 8 Agustus 3,9934617460  0,0021794180  Meningkat 9 September  0,0178364322  1,3273878559  Menurun 10 Oktober 0,0000000000  1,3333333333  Menurun 11 November  0,0009011557  1,3330329481  Menurun 12 Desember 4,0000000000  0,0000000000  Meningkat
Berdasarkan tabel  diatas dapat  dilihat hasil prediksi  dari  penyelesaian algoritma naive bayes . Dalam  penentuan alternatif kedalam kelas meningkat atu menurun dilihat dari nilai  probabilitas akhir. Jika nilai probabilitas akhir dari  kelas  meningkat  lebih  tinggi  daripada  nilai  probabilitas  akhir  dari  kelas  menurun  maka  dapat  dipastikan prediksi yang dihasilkan akan meningkat, begitu juga sebaliknya.

## 3.2 Pengujian Menggunakan Rapidminer
Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  selanjutnya  membahas  mengenai  hasil  yang  didapat  antara  perhitungan  manual algoritma  dengan  hasil  yang  ditampilkan  oleh Tools  RapidMiner .  Data  yang  akan  diuji  adalah  data  tahun  2019  yang terdiri  dari  12  alternatif  dan  4  kriteria,  berikut  adalah  hasil  yang  diperoleh    dari  pengujian  menggunakan Tools RapidMiner , hasil klasifikasi seperti pada gambar 1 berikut :
Gambar 1. Hasil Prediksi Data Testing Tools RapidMiner
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dilihat  bahwa  hasil  yang  diperoleh  dari  proses  perhitungan  manual  dengan RapidMiner diperoleh  hasil  yang  sama.  Setelah  diperoleh  hasil  dari  klasifikasi  menggunakan Tools  RapidMiner , selanjutnya  mencari  keakuratan  validasi  data  yang  digunkan.  Berikut  adalah  proses  validasi  data menggunakan Tools RapidMiner 5.3:

## Gambar 2. Proses Accuracy
Dalam  melakukan  validasi  dapat  ditambahkan  operator performance (classification).  Perhitungan  manual algoritma harus telah menampilkan hasil akhir dari klasifikasi, serta data yang digunakan haruslah data yang valid dan sama dengan yang dipakai pada tools. Hasil validasi data menggunakan Algoritma Naive Bayes ditunjukan pada gambar berikut:
Vol 1, No 10, Maret 2021, Hal 513-519 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Berdasarkan  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa  jumlah  prediksi  meningkat  secara  manual  dan  kenyataannya  benar meningkat  berdasarkan  pengujian RapidMiner adalah  7 record .  Jumlah  prediksi  menurun  secara  manual  dan kenyataannya benar menurun berdasarkan RapidMiner adalah 5 record . Sehingga total Accuracy yang diperoleh sebesar 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat diterapkan pada prediksi jumlah hasil panen sawit dengan hasil prediksi sangat baik. Data penelitian terdiri dari data training dan data testing . Data Training terdiri dari 12 alternatif dan data testing terdiri dari 12 alternatif dengan 4 kriteria. Data training adalah data tahun 2018 dan data testing adalah  data  tahun  2019.  Berdasarkan  hasil  dari  probabilitas  akhir  maka  dapat  diperoleh  hasil  jika P(Meningkat)    P(Menurun)  maka  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  adalah  Meningkat,  dan  begitu  pula  sebaliknya. Berdasarkan hasil pengujian data secara manual menggunakan algoritma naive bayes diperoleh 5 alternatif pada kelas menurun dan 7 alternatif pada kelas meningkat. Hasil pengujian data menggunakan Tools RapidMiner dengan algoritma naive  bayes memperoleh  hasil  yang  sangat  baik,  maka  dalam  hal  ini  algoritma  naive  bayes  dapat  diterapkan  dalam pengujian data menggunakan Tools RapidMiner . Hasil Accuracy Performance yang diperoleh dari Tools RapidMiner adalah 100%. Dari hasil Accuracy Performance yang diperoleh maka hasil dari pengolahan data secara manual dengan sistem sama.

## REFERENCES
[1] R. Sendy, Anis, “Peramalan Jumlah Produksi Tanaman Kelapa Sawit Dengan Menggunakan Metode Arima (Autoregressive Integrated Moving Average),” J. Manaj. , Vol. 8, No. 1, Pp. 95–112, 2016.
[2] S. Adi, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa Ppa Di Universitas Amikom Yogyakarta,” J. Mantik Penusa , Vol. 22, No. 1, Pp. 11–16, 2018.
[3] M. Guntura, J. Santonyb, And Yuhandri, “Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam Investasi Untuk Meminimalisasi Resiko,” J. Resti(Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , Vol. 2, No. 1, Pp. 354–360, 2018.
[4] J. Eska, “Penerapan Data Mining Untuk Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan Algoritma C4.5 Stmik Royal Ksiaran,” Jurteksi (Jurnal Teknol. Dan Sist. Informasi) , Vol. 2, Pp. 9–13, 2016.
[5] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , Vol. 2, No. 2, Pp. 213–219, 2017.
[6] D.  R.  Sari,  D.  Hartama,  I.  S.  Damanik,  And  A.  Wanto,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Cara  Pengajaran  Dosen,” Prosidiing  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  Pp.  287–297,  2019,  Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.34.
[7] E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  And  M.  R.  Manalu,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv . Papadan Mama Pastries,” J. Mat. Penusa , Vol. 1, No. 2, Pp. 16–21, 2017.
[8] J. Y. Guntur, Mohammad Santony, “Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam,” Rekayasa Sist. Dan Teknol. Inf. , Vol. 2, No. 1, Pp. 354–360, 2018.