## Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit Menggunakan Metode Naïve Bayes

## Quality Classification of Palm Oil Products Using Naïve Bayes Method
Des Suryani*, Ana Yulianti, Elsa Lutfi Maghfiroh, Jepri Alber Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Islam Riau Jl. Kaharuddin Nasution No. 113 Marpoyan, Pekanbaru, Indonesia *e-mail: des.suryani@eng.uir.ac.id
( received : 10 November 2021, revised : 25 November 2021, accepted : 19 Desember 2021)

## Abstrak
Indonesia merupakan negara yang dapat menghasilkan minyak kelapa sawit tertinggi di dunia. Pulau Sumatera dan Kalimantan adalah pulau yang memiliki perkebunan terbesar khususnya kelapa sawit di Indonesia. Propinsi Riau yang berada di pulau Sumatera dapat menghasilkan  kelapa sawit tertinggi di pulau  Sumatera. Mutu  merupakan  komponen  penting  dalam  kelangsungan  bisnis  pada  industri minyak  kelapa  sawit.  Kualitas  produk  mentah  kelapa  sawit  sebuah  perusahaan  di  kecamatan Kerumutan  kabupaten  Pelalawan  Riau  tergantung  pada  kandungan  dari  hasil  akhir  pengolahan. Kandungan tersebut terdiri dari kadar kotoran pada crude palm oil (CPO), kadar moisture CPO, kadar free fatty acid CPO, deteration of bleachability index CPO, carotin CPO, dirt kernel , moisture kernel , dan broken kernel . Kualitas  akhir  produk  kelapa sawit  ditentukan  dari hasil  gabungan  kualitas  CPO dan kualitas kernel. Bahan mentah yang berkualitas baik akan mempengaruhi harga jual bahan mentah tersebut  untuk  menghasilkan  kualitas  akhir  produk  yang  baik.  Untuk  menentukan  kualitas  produk kelapa  sawit  menimbulkan  masalah  dalam  segi  waktu  karena  harus  dicek  satu  per  satu  melalui pengolahan di laboratorium.  Pembangun aplikasi  yang dapat menentukan klasifikasi kualitas produk kelapa  sawit  merupakan  tujuan  dari  penelitian  ini.  Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  petugas labor  dalam  proses  klasifikasi  kualitas  produk  mentah  kelapa  sawit  dengan  lebih  cepat,  tepat  dan akurat. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  karena  memerlukan  data  latih  dalam jumlah  yang  lebih  kecil  pada  proses  klasifikasi  data. Tingkat  akurasi  metode  Naïve  Bayes  dalam menentukan kualitas produk kelapa sawit adalah sebesar 82,05%.
Kata kunci: klasifikasi, kualitas, produk kelapa sawit, naïve bayes.

## Abstract
Indonesia is a country that can produce the highest palm oil in the world. The islands of Sumatra and Kalimantan are  the islands  that  have  the largest  plantations,  especially  oil palm  in  Indonesia. Riau Province which is located on the island of Sumatra can produce the highest oil palm on the island of Sumatra.  Quality  is  an  important  component  in  business  continuity  in  the  palm  oil  industry.  The quality of the crude palm oil products of a company in the Kerumutan sub-district, Pelalawan district, Riau,  depends  on  the  content  of  the  final  processing  product.  The  content  consists  of  impurities  in crude  palm  oil  (CPO),  CPO  moisture  content,  free  fatty  acid  CPO  levels,  determination  of bleachability  index  CPO,  CPO  carotene,  dirt  kernel,  moisture  kernel,  and  broken  kernel.  The  final quality  of  palm  oil  products  is  determined  from  the  combined  results  of  CPO  quality  and  kernel quality. Good quality raw materials will affect the selling price of these raw materials to produce a good  quality  final  product.  Determine  the  quality  of  palm  oil  products  poses  a  problem  in  terms  of time  because  they  must  be  checked  one  by  one  through  processing  in  the  laboratory.  Application builder  who  can  determine  the  quality  classification  of  palm  oil  products  is  the  purpose  of  this research. This application is expected to help labor officers in the process of classifying the quality of crude  palm  oil  products  more  quickly,  precisely,  and  accurately.  This  study  uses  the  Naïve  Bayes algorithm because it requires smaller amounts of training data in the data classification process. The accuracy level of the Naïve Bayes method in determining the quality of palm oil products is 82.05%.
Keywords: Classification, quality, palm oil products, naïve bayes.

## 1 Pendahuluan
Salah  satu  sumber  daya  alam  yang  terkenal  saat  ini  di  dunia  adalah  kelapa  sawit.  Negara  yang mempunyai  area  perkebunan  kelapa  sawit  yang  terbesar  adalah  Indonesia.  Kelapa  sawit  tumbuh dengan subur hampir merata di seluruh wilayah Indonesia. Kelapa sawit saat ini sangat diminati oleh masyarakat karena mempunyai nilai ekonomis tinggi seperti dapat menghasilkan minyak sawit, bahan bakar  dan  lainnya.  Besarnya  potensi  ekonomi  yang  dimiliki  kepala  sawit  seperti  Gambar  1, mendorong  masyarakat menanam kelapa sawit. Harapan masyarakat untuk mendapatkan profit yang tinggi  agak  terkendala  oleh  kualitas  produk  kelapa  sawit  tersebut.  Perusahaan  kelapa  sawit  di  Kec. Kerumutan  Pelalawan  Riau  dalam  menentukan  kualitas  produk  kelapa  sawit  tergantung  dari kandungan  pada  hasil  akhir  pengolahan.  Kandungan  tersebut  terdiri  dari  kadar  kotoran  pada  CPO, kadar air CPO, kadar asam lemak bebas CPO, Indeks Daya Pemucatan CPO, Beta Karoten ( Carotin CPO), kadar kotoran pada Kernel (Dirt Kernel ), kadar air pada Kernel ( Moisture Kernel ), dan Kernel Rusak  ( Broken  Kernel ).  Data  hasil  pengolahan  di  laboratorium  tersebut  belum  dilakukan  proses pengklasifikasian untuk menentukan kualitas produk mentah kelapa sawit.

## Gambar 1. Produk Kelapa Sawit
Kemajuan teknologi informasi saat ini dapat diterapkan dalam penentuan kualitas produk kelapa sawit  secara  efektif  dan  efisien.  Penentuan  klasifikasi  kualitas  kelapa  sawit  ini  dapat  dilakukan melalui  teknik  data  mining.  Klasifikasi  adalah  proses  yang  menyatakan  sebuah  objek  data  terhadap salah  satu  kategori  yang  telah  didefinisikan  sebelumnya  [1]. Kategorisasi  himpunan  data  dapat mencakup  pengelompokan  ke  dalam  jenis  yang  mirip  dari  suatu  klasifikasi  atau  mengidentifikasi karakteristik serupa di sejumlah pengamatan [2]. Klasifikasi didukung oleh konsep pengenalan pola, klasifikasi  kualitas  produk kelapa  sawit  sebagai  kategori  yang  dihasilkan  berdasarkan  kadar  kotoran pada Crude  Palm  Oil ( Dirt CPO),  kadar  air  CPO,  kadar  asam  lemak  bebas  ( Free  Fatty  Acid / FFA CPO ), indeks daya pemucatan ( Deteration of Bleachability Index/DOBI ) CPO, beta karoten ( carotin CPO),  kadar  kotoran  pada  kernel  ( dirt  kernel ),  kadar  air  pada  kernel  ( moisture  kernel ),  dan  kernel rusak  ( broken  kernel )  diharapkan  dapat  diwujudkan.  Upaya  untuk  mencapai  standar  kualitas  yang diharapkan dengan menggunakan kontrol kualitas. Kualitas CPO adalah salah satu faktor utama bagi pelanggan  untuk  membuat  keputusan  pembelian  khususnya  standar  yang  terdapat  pada  Standar Nasional  Indonesia  SNI  01-2901-2006.  Persyaratan  mutu  maksimum  CPO  yang  dinyatakan  adalah jumlah kotoran, asam lemak bebas, dan kadar air 0,5% [3]. Setiap perusahaan harus mencapai standar kualitas  agar  kualitas  produk  dapat  memenuhi  kebutuhan  pelanggan  [4][5].  Pembangunan  aplikasi sistem  klasifikasi  data  mining  berbasis  web  yang  dapat  menentukan  kualitas  kelapa  sawit  dengan menggunakan metode Naïve Bayes perlu dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut sehingga dapat  membantu  petugas  laboratorium  untuk  menentukan  kualitas  produk  mentah  kelapa  sawit. Klasifikasi kelapa sawit ini dibagi dalam kelas kualitas yaitu sangat baik, baik, menengah, dan buruk. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi penentuan klasifikasi kualitas produk mentah kelapa
sawit  berbasis  web.  Aplikasi  ini  membantu  proses  klasifikasi  kualitas  kelapa  sawit  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  memperoleh  hasil  dengan  cepat  dan  akurat.  Pengklasifikasian berdasarkan  statistik  dan  probabilitas  sederhana  banyak  digunakan  pada  beberapa  metode pembelajaran  saat  ini  [6].  Penelitian  lain  yang  terkait  dengan  klasifikasi  kualitas  kelapa  sawit, tanaman  lain  maupun  penggunaan  metode  yang  sama  telah  dilakukan.  Metode  Naïve  Bayes  juga dapat  dilakukan  dalam  pemilihan  bibit  padi  berkualitas  tinggi  berdasarkan    atribut  serangan  hama, kultur  cuaca,  produksi  dan  hasil  panen.  Nilai  probabilitas  yang  menunjukkan  bibit  yang  berkualitas tinggi  diperoleh  2  bibit  yaitu  Bibit  Ciherang  dan  Mikongga  dengan  Nilai  Probabilitas  0.33  [7]. Berikutnya  dalam  penelitian  yang  menggunakan  atribut  curah  hujan,  suhu  udara,  kelembaban  udara dan  harga  pasar  menunjukkan  bahwa  rumput Golf dan  rumput  Swiss  memiliki  rangking  tertinggi dengan  nilai  probabilitas  0,47untuk  menentukan  pemilihan  kualitas  jenis  rumput  taman  [8]. Sebelumnya  riset  yang  telah  penulis  lakukan  terkait  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  ini  adalah menentukan klasifikasi IQ berdasarkan hasil tes IST dengan nilai akurasi sebesar  96% terhadap 332 data training dan 60 data testing [9]. Metode Naïve Bayes merupakan teknik populer untuk aplikasi ini karena sangat cepat dan cukup akurat [10]. Dengan nilai akurasi yang sangat tinggi pada algoritma Naïve  Bayes  aplikasi  yang  dibangun  diharapkan  dapat  diterima  dan  digunakan  sebagai  standar  bagi petugas labor dalam menentukan kualitas produk mentah kelapa sawit.

## 2 Tinjauan Literatur

## Crude Palm Oil (CPO)
Kelapa  sawit  adalah  hasil  perkebunan  yang  mempunyai  peran  cukup  penting  dalam  kegiatan perekonomian di Indonesia karena mampu menghasilkan minyak nabati yang banyak dibutuhkan oleh sektor  industri  [12]  dan  sebagai  negara  produsen  minyak  sawit  terbesar  di  dunia  [13].  Kandungan yang  diuji  laboratorium  dalam  menentukan  kualitas  produk  mentah  kelapa  sawit  adalah  1) Dirt CPO)untuk  menilai  kadar  kotoran  dalam  minyak,  2) Moisture CPO  untuk  menilai  kandungan  zat menguap  dalam  minyak,  3) Free  Fatty  Acid CPO  (FFA  CPO)  untuk  menentukan  nilai  kadar  asam lemak  bebas  dalam  minyak,  4) Deteration  of  Bleachability  Index (DOBI  CPO)  adalah  rasio kandungan karoten dan produk oksidasi sekunder pada CPO, 5) Carotin CPO merupakan antioksidan alami  yang  terdapat  dalam  minyak  kelapa  sawit  dan  pro-vitamin  A,  6) Dirt  kernel adalah  sisa-sisa kotoran yang terdapat pada kernel yang telah dipisahkan dari cangkangnya, 7) Moisture kernel adalah jumlah air yang terdapat pada kernel yang dihasilkan setiap pengolahan;  8) broken kernel merupakan kondisi kernel yang rusak, pecah atau tidak bagus yang juga dipengaruhi oleh efisiensi pemisahan inti kelapa  sawit  dengan  cangkangnya.  Hasil  pengujian  akan  menentukan  kualitasnya  dalam  4  kategori yaitu sangat baik, baik, menengah dan buruk.

## Metode Naïve Bayes
Metode Naive Bayes didasarkan pada teorema Bayes dan sangat cocok ketika dimensi inputnya tinggi  [14].    Alur  dari  metode  Naive  Bayes  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diawali  dengan pembacaan  data  training,  menghitung  jumlah  dan  probabilitas,  karena  datanya  numerik  maka digunakan persamaan pada rumus 1.
𝑃(𝑥) = 1 √2𝜋𝜎 𝑒 − (𝑥−µ)2 2𝜎2 (1)
dimana  σ  adalah  standar  deviasi  dan  µ  =  mean.  Pengklasifikasian Gaussian  Naïve  Bayes memungkinkan  untuk  memperlakukan  intensitas  menurut  definisi  ordinalnya  dengan  benar  [15]. Berikut dilanjutkan dengan menghitung nilai likelihood dengan menggunakan persamaan pada rumus 2.
𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 (𝑋) 𝑖 = ∑ 𝑃(𝑥) (2)
Setelah itu baru menghitung nilai probabilitas prior dengan menggunakan persamaan pada rumus 3. 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 (𝑋) 𝑖 = 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑(𝑥) 𝑖 ∑ 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑(𝑥) (3)
Perhitungan akurasi terhadap hasil klasifikasi ini menggunakan Confusion matrix . Perhitungan akurasi dengan tabel confusion matrix menggunakan rumus 4.
Akurasi = (True Positif +False Negative) (True Positif+True Negatif+False Positive+False Negatif) ∗ 100% (4)

## 3 Metode Penelitian
Adapun tahapan penelitian yang dilakukan dapat diuraikan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Gambar  2  menguraikan  bahwa  riset  ini  menggunakan  data  hasil  pengujian  laboratorium terhadap  kualitas  produk  mentah  kelapa  sawit  pada  sebuah  perusahaan  di  kecamatan  Kerumutan kabupaten  Palalawan  Riau  tahun  2019  sebanyak  200  data.  Data-data  ini  didapatkan  melalui wawancara  pada  pihak  laboratorium.  Data-data  tersebut  digunakan  dalam  proses  data  mining  untuk menentukan  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit.  Sebelum  dilakukan  proses  klasifikasi,  data tersebut  dibersihkan  dulu  dengan  menghilangkan  data  yang noise yaitu  sebanyak  5  data.  Kemudian dilanjutkan  integrasi  data  dengan  menggabungkan  semua  data  yang  diperlukan  dalam  proses klasifikasi.  Data  hasil  penggabungan  tersebut  ditransformasikan  ke  dalam  file  excel “kelapasawit.csv”. Untuk menentukan klasifikasi kualitas produk mentah kelapa sawit ini berdasarkan 8 (delapan) atribut yaitu nilai Dirt CPO, Moisture CPO, FFA CPO, indeks DOBI CPO, carotin CPO, dirt  kernel , moisture  kernel ,  dan broken  kernel .  Proses  klasifikasi  ini  menggunakan  metode  Naïve Bayes.  Tahap  berikutnya  adalah  tahap  perancangan  menggunakan  alat  bantu Data  Flow  Diagram (DFD)  untuk  menggambarkan  alur  sistem.  Penggambaran  DFD  ini  menggunakan  beberapa  notasi external  entity,  process,  data  flow dan data  store .  Sistem  ini  menggunakan  2  (dua)  pengguna  yaitu Admin dan Pimpinan, 6 (enam) proses dan 3 (tiga) data store . Hasil perancangan ini berupa Aplikasi Sistem  Klasifikasi  Kualitas  Produk  Kelapa  Sawit  berbasis  web  yang  dapat  diimplementasikan  oleh pengguna.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## Analisis
Setelah  dilakukan preprocessing diperoleh  sebanyak  195  data.  Jumlah  data  tersebut  dibagi menjadi 2 kelompok 80% diambil sebagai data latih dan 20% untuk data uji. Sistem klasifikasi yang dibangun untuk menentukan hasil kualitas kelapa sawit menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan 156 data latih dan 39 data uji seperti Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Data Latih No Dirt CPO Moist CPO FFA CPO DOBI CPO Carotin CPO Dirt Kernel Moist Kernel Broken Kernel Kualitas 1 2 … 156 0,022 0,021 …. 0,026 0,17 0,16 …. 0,17 2,30 4,17 …. 2,76 2,54 2,56 …. 2,54 447 460 …. 502 7,47 7,50 …. 6,80 7,40 7,30 …. 8,55 14,90 15,20 …. 17,40 Menengah Menengah …. Baik Tabel 2. Data Uji No Dirt CPO Moist CPO FFA CPO DOBI CPO Carotin CPO Dirt Kernel Moist Kernel Broken Kernel Kualitas 1 2 … 39 0,027 0,027 …. 0,030 0,25 0,19 …. 0,17 3,49 3,56 …. 3,00 2,31 3,08 …. 2,91 448 501 …. 569 7,40 7,10 …. 6,70 8,05 7,69 …. 8,22 19,25 20,90 …. 18,60 Buruk Menengah …. Baik
Spesifikasi perangkat keras maupun perangkat untuk membangun sistem aplikasi ini terdiri dari processor intel core i5 1.60 GHz dan RAM 8 GB dan perangkat lunak  berupa bahasa pemrograman PHP  dan  Javascript, Database  Management  System MySQL, Web  Browser  Google  Chrome dan sistem  operasi  windows  10  Enterprise.  Pengukuran  kinerja  sistem  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa sawit menggunakan black box testing dan confusion matrix .

## Perancangan
Sistem klasifikasi kualitas produk kelapa sawit dapat diuraikan dalam sebuah DFD seperti pada Gambar 3.
Berdasarkan  Gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  pengguna  dari  sistem  terdapat  2  user  yaitu petugas labor sebagai admin dan pimpinan. Pimpinan akan memverifikasi data yang diusulkan admin dan  mendapatkan  laporan  hasil  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit.  Admin  bisa  melakukan penambahan data latih ( training ) maupun data uji ( testing ). Sebelum dilakukan proses klasifikasi data tersebut harus diverifikasi oleh pimpinan.

## Implementasi
Aplikasi sistem klasifikasi kualitas produk kelapa sawit ini dapat menghasilkan beberapa output , diantaranya  sistem  dapat  menghasilkan  klasifikasi  kualitas  kelapa  sawit  seperti  pada  Gambar  4 berdasarkan data yang diinputkan baik dilakukan secara manual maupun import data file Excel. Data- data ini diinputkan oleh admin dan diverifikasi oleh pimpinan.
Gambar 4. Hasil Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit
Gambar 5. Grafik Hasil Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit
Sistem  juga  dapat  menghasilkan  laporan  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit  menurut kategori  yang  disajikan  dalam  bentuk  grafik  batang  sehingga  pimpinan  dapat  lebih  mudah memahaminya  seperti  pada  Gambar  5.  Disamping  dalam  bentuk  grafik,  aplikasi  juga  dapat menampilkan laporan klasifikasi kualitas kelapa sawit ini dalam bentuk tabel seperti pada Gambar 6. Kalau  dibandingkan  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  hasil  klasifikasi  banyak  ditampilkan dalam bentuk teks maupun tabel.
ISSN:2302-8149

## Gambar 6. Laporan Hasil Klasifikasi Kualitas Produk Kelapa Sawit

## Pengujian
Nilai  probabilitas  atribut  kriteria  pada  setiap  kelas  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  1  setelah diperoleh  nilai mean dan  standar  deviasi  dari  setiap  kriteria  pada  setiap  atribut.  Nilai  probabilitas kriteria pada setiap atribut yang diuji data testing nomor 1 (satu) pada Tabel 2, hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Probabilitas Kriteria Setiap Atribut
Data Testing 1 Dirt CPO Moist CPO FFA CPO DOBI CPO Carotin CPO Dirt Kernel Moist Kernel Broken Kernel 0,027 0,25 3,49 2,31 448 7,40 8,05 19,25 Kualitas Sangat Baik Kualitas Baik Kualitas Menengah Kualitas Buruk 7,8677E-21 0,0384 0,9243 3,4733 0,0083 0,0089 0,0157 0,1926 0,4053 0,5687 0,4787 0,6986 0,0005 0,4551 0,3955 0,8866 0,0007 0,0214 0,0390 0.0460 0,2979 0,3614 0,4892 0,5577 0,0799 0,3991 0,4813 0,0556 0,0029 0,0723 0,2025 0,1766
Langkah  berikutnya  nilai likelihood pada  setiap  atribut  ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  2. Nilai likelihood yang dihasilkan pada setiap atribut kelas seperti Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Likelihood pada Setiap Atribut Kelas Klasifikasi Likelihood Kualitas Sangat Baik Kualitas Baik Kualitas Menengah Kualitas Buruk 2,17422E-35 2,00789E-09 4,08224E-06 6,69031E-05
Terakhir,  nilai  probabilitas  prior  dihitung  untuk  menentukan  atribut  target  terhadap  data  yang  baru dengan menggunakan persamaan rumus 3 yang hasilnya seperti Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Probabilitas Prior Klasifikasi Probabilitas Prior Kualitas Sangat Baik Kualitas Baik Kualitas Menengah Kualitas Buruk 3,06282E-31 2,82851E-05 0,057506615 0,9424651
Berdasarkan  hasil  perhitungan  probabilitas  prior  diperoleh  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit untuk data testing nomor 1 adalah Kualitas Buruk dengan probabilitas prior 0,9424651.

## Pengujian Dengan Back Box dan Confusion Matrix
Pengujian  Black  Box  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  output  data  aktual  dengan  hasil output  melalui  aplikasi  (sistem).  Pada  pengujian black  box seluruh  halaman  menu  yang  disediakan berfungsi sesuai tujuan yang diinginkan tanpa adanya masalah atau error.
Pengujian  akurasi  klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi klasifikasi  kualitas  produk  kelapa  sawit  yang  dilakukan  melalui  aplikasi  dengan  algoritma  Naïve Bayes.  Pengujian confusion  matrix akan  melakukan  sebuah  matrik  prediksi  yang  dibandingkan dengan  atribut  dari  data  input.  Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  39  data  uji.  Data  testing tersebut akan dibandingkan dengan hasil klasifikasi yang diperoleh dari aplikasi seperti Tabel 6.

## Tabel 6. Confusion Matrix
Kualitas Produk Predicted Class Sangat Baik Baik Menengah Buruk Sangat Baik Baik Menengah Buruk 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 26 4 0 0 1 6
Nilai  perhitungan  akurasi  berdasarkan  hasil  klasifikasi  pada  tabel  6  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus 4.
Akurasi = 0+0+26+6 0+0+0+0+0+0+2+0+0+0+26+1+0+0+4+6 ∗ 100%
= 32 39 ∗ 100% = 82,05128205%
Berdasarkan  pengujian  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  pengujian  menggunakan Confusion  Matrix diperoleh nilai akurasi sebesar 82,05%.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dibahas  sebelumnya  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa klasifikasi kualitas produk kelapa sawit dapat dilakukan melalui sebuah aplikasi dengan menerapkan algoritma  Naïve  Bayes  berbasis  web.  Dan  tingkat  akurasi  metode  Naïve  Bayes  dalam  menentukan kualitas produk kelapa sawit adalah sebesar 82,05%. Untuk meningkatkan kinerja klasifikasi kualitas kelapa sawit disarankan dengan menambahkan jumlah data uji yang lebih banyak agar tingkat akurasi menjadi lebih akurat.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  menghaturkan  ucapan  terimakasih  pada  pihak  Universitas  Islam  Riau  melalui  LPPM yang sudah mendukung pendanaan atas riset ini.

## Referensi
[1]  M. J. Zaki and W. Meira, Jr, “Data Mining and Analysis,” Data Min. Anal. , 2014.
[2]  M. North, Data Mining for the Masses . 2012.
[3]  SNI 01-2901-2006, “Crude Palm Oil,” in National Standardization Bodies of Indonesia , 2006.
[4]  V. Azelya, D. Novrizal, and I. Daulay, “Analisis Taguchi dalam Meningkatkan Utilisasi Produksi pada Industri Crude Pulm Oil (Cpo),” J. Ekon. Univ. Riau , vol. 21, no. 2, p. 8691, 2013.
[5]  E.  Ghasemi,  A.  Aaghaie,  and  E.  A.  Cudney,  “Mahalanobis  Taguchi  system:  A  review,” Int.  J. Qual. Reliab. Manag. , vol. 32, no. 3, pp. 291–307, 2015.
[6]  A. Susanto, Z. H. Dewantoro, C. A. Sari, D. R. I. M. Setiadi, E. H. Rachmawanto, and I. U. W. Mulyono, “Shallot Quality Classification using HSV Color Models and Size Identification based on Naive Bayes Classifier,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1577, no. 1, 2020.
[7]  M.  Zulfikar  and  H.  Fahmi,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Naïve
Bayes  Dalam  Menentukan  Kualitas  Bibit  Padi  Unggul  Pada  Balai  Pertanian  Pasar  Miring,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 159, 2019.
[8]  S.  Rahayu  and  A.  S.  RMS,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Pemilihan  Kualitas  Jenis Rumput Taman CV. Rumput Kita Landscape,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 2, pp. 162–171, 2018.
[9]  A.  Suryani,  Des;  Labellapansa  Ause;  Shiddiqie,  Luthfan;  Hidayat,  “Kajian  Klasifikasi  Data Mining  IQ  Siswa  SMA  Berdasarkan  Hasil  Intelligence  Structure  Test  Dengan  Menggunakan Metode Naive Bayes,” 2019, pp. 66–72.
[10] W. Ian H., Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques . Morgan Kaufmann, 2017.
[11] BPS-Statistics Indonesia, “Indonesian Oil Palm Statistics 2019,” Pus. data dan Sist. Inf. Pertan. , 2019.
[12] Kementerian  Perdagangan  Republik  Indonesia,  “Market  Brief  Kelapa  Sawit  dan  Olahannya,” ITPC Hambg. , pp. 1–35, 2013.
[13] A.  C.  Sequiño  and  J.  Magallon-Avenido,  “The  World’s  Leader  in  the  Palm  Oil  Industry: Indonesia,” IAMURE Int. J. Ecol. Conserv. , vol. 13, no. 1, 2015.
[14] C. C. Aggarwal, Data Classification Algorithms and Applications . Chapman &  Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series, 2015.
[15] L.  Cataldi,  L.  Tiberi,  and  G.  Costa,  “Estimation  of  MCS  intensity  for  Italy  from  high  quality accelerometric data, using GMICEs and Gaussian Naïve Bayes Classifiers,” Bull. Earthq. Eng. , vol. 19, no. 6, pp. 2325–2342, 2021.