## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 3, No. 2, September 2022, hlm. 46 - 52 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Klasifiakasi Kualitas Tembakau Layak Panen dengan Naïve Bayes Classifier
Dwi Sri Anggun
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Jember, d.srianggun@gmail.com
Keywords:

## ABSTRACT
Quality, Production, Classification, Naïve Bayes, Tobacco, Tobacco  quality  has  an  important  role  in  determining  the  quality  of  cigarette production. One of the stages in postharvest tobacco that needs attention is sorting, where this process is carried out by graders.  Sometimes a grader is less accurate in determining the quality of tobacco, the human error factor is usually the main cause.
In this research, a classification model using the Naïve Bayes method will be made to help determine the quality of tobacco. From the results of research that has been carried out the level of accuracy between the information requested by the user and the answer given by the system (Precision) is 86%, the success rate of the system in retrieving an information (recall) is 68% and the level of closeness between the predicted value and the actual value. reach (accuracy) 67%. Kata Kunci ABSTRAK Kualitas, Produksi, Klasifikasi, Naïve Bayes, Tembakau, Kualitas  tembakau  memiliki  peranan  penting  dalam  menentukan  kualitas  produksi rokok. Salah satu tahapan dalam pascapanen tembakau yang perlu mendapat perhatian adalah sortasi, dimana proses ini dilakukan oleh grader. Adakalanya seorang grader kurang akurat dalam menentukan kualitas tembakau, factor human error biasanya yang menjadi  penyebab  utamanya.  Dalam  penelitan  ini  akan  dibuat  model  klasifikasi dengan  metode Naïve  Bayes untuk  membantu  menentukan  kualitas  tembakau.  Dari hasil penelitian yang telah dilakukan tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem ( Precision ) adalah 86%, tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi  ( recall ) adalah 68% dan tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual mencapai ( accuration ) 67%.

## Korespondensi Penulis:
Dwi Sri Anggun, Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata No 49 Jember Email: dwisria@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Tembakau  merupakan  tumbuahan  dari  genus Nicotiana yang  berasal  dari  Amerika  Utara  dan  Amerika Selatan. Dari studi arkeolog yang telah dilakukan menunjukkan bahawa penggunaan tembakau dimulai sekitar abad pertama sebelum masehi, yaitu ketika orang Maya di Amerika menggunakan daun tembakau tersebut untuk merokok dalam  upacara  keagamaan  mereka.  Kemudian  pemakaian  tembakau  mulai  menyebar  ke  berbagai  daerah  sekitar amerika, dan pada akhirnya menyebar ke berbagai benua [1]. Proses penanaman temabakau biasanya di tanam pada bulan April. Proses penanaman tembakau sampai tanaman tersebut panen membutuhkan waktu sekitar enam bulan. Proses pemanenan tembakau dimulai dengan pemetikan daun tembakau oleh petani dan dilanjutkan dengan proses pengeringan. Proses pengeringan ini dilakukan dibawah terik sinar matahari dengan jangka waktu dua hari. Setelah dikeringkan  daun  tembakau  akan  dipilah  berdasarkan  kualitasnya  untuk  selanjutnya  dijadikan  bahan  pembuatan rokok. Didalam pabrik daun tembakau ada yang langsung dipakai dan ada juga yang disimpan bertahun-tahun, hal ini dilakukan untuk produk-produk tertentu.
Kualitas  tembakau  akan  berpengaruh  langsung  terhadap  kualitas  rokok.  Untuk  menjaga  kualitas  rokok diperlukan suatu tahapan sortasi. Proses sortasi ini merupakan sebuah tahapan untuk memilih kualitas daun tembakau yang didasarkan pada ukuran, berat, warna, dan sebagainya[2]. Proses sortasi dilakukan oleh seorang grader. Seorang
grader  ini  dapat  menyortir  daun  tembakau  berdasarkan  kualitasnya.  Proses  penyortiran  ini  dilakukan  dengan mengelompokan  daun  tembakau  berdasarkan  tingkatan-tingkatan  tertentu.[3].  Seorang  grader  harus  mempunyai kemampuan  yang  baik  dalam  menilai  kualitas  daun  tembakau.  Penilaian  kualitas  daun  tembakau  ini  didasarkan berdasarkan pada warna, aroma, dan pengalaman. Akan tetapi proses penilaian ini membutuhakan tenaga yang lebih, karena rentan terjadinya human error . Human error ini terjadi karena faktor kelelahan, penglihatan, pencahayaan, keadan emosi, perbedaaan persepsi fisik. Untuk menngurangi human error ini maka dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu mengetahui kualitas tembakau layak panen atau sebaliknya.
Naïve  Bayes merupakan  sebuah  algoritma  data  mining  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  sebuah permasalahan. Dimana algoritma ini didasarkan pada perhitungan statistika yaitu probabilitas. Algoritma mengunakan teori Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas [4]. Algoritma Naïve Bayes cukup baik untuk menangani permasalahan klasifikasi terkait dengan permasalahan  bidang  pertanian  diataranya  adalah  untuk  diagnosa  penyakit  tanaman  blimbing[5]  dan  penentuan kualitas bibit  unggul  padi  [6].  Pada penelitian ini akan diterapkan solusi  untuk  mengatasi   permasalahan yang ada pada  pemilihan  kualitas  daun  pada  tembakau.  Dimana  akan  dibangun  sebuah  sistem  prediksi  untuk  menentukan kualitas tembakau layak panen atau tidak. Metode yang dipergunakan adalah Naïve Bayes , metode ini dipakai karena metode ini terbukti cukup baik digunakan untuk proses klasifikasi dan mempunyai tingkat akurasi yang tinggi [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Proses penelitian ini didasarkan pada kerangka konsep yang dibuat oleh penulis. Adapun didalam kerangka penelitian akan dijelaskan prose penyelesaian penelitian mulai dari awal sampai terakhir penelitian. Kerangka konsep penetian ini dapat dijelaskan pada gambar 1 dibawah ini
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Adapun keterangan dari gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut
1. Studi Literatur
Pada tahapan ini akan dilakukan pencarian teori-teori yang berhubungan dengan topik penelitian yang dibahas. Studi literatur didapatkan dari proses pencarian referensi dari buku, jurnal, internet dan sebagainya..
2. Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dilakukan dengan mencari data penelitian. Data yang digunakan adah data tembakau yang layak panen atau sebaliknya
3. Analisis sistem
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  identifikasi  kebutuhan  dari  system  yang  dibuat.  Sistem  yang  dibangun menggunakan apikasi berbasis web yang didalamnya terdapat proses klasfikasi dengan metode Naïve bayes .
4. Pengembangan Sistem
Tahpan  pengemabangan  system  merupakan  tahapan  setelah  proses  analisis  system  telah  dilakukan.  Proses  ini berisi tahapan pembuatan code .
5. Pembuatan Laporan
Pada tahapan ini dilakukan pembuatan laporan yang berisi dokumentasi dari kegiatan penelitian, mulai tahapan awal penelitian sampai dengan akhir penelitian.
Naive Bayes merupakan algoritma machine learning yang diperuntukkan untuk proses klasifikasi. Algoritma ini didasarkan pada  teori  probabilitas Bayes .   Algoritma Naive Bayes adalah teknik klasifikasi  berdasarkan penerapan teori  Bayes.  Pada  teori Bayes semua predictor diasusmsikan  independent  satu  sama  lain.  Karena  sisfatnya  yang
independent maka tidak adanya keterakitan antara fitur satu dengan yang lainnya dalam sebuah data. Dalam proses pengolahan data, data akan dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji.
Tabel 1. Sampel Data Latih No Tinggi Lebar Daun Panjang Daun Jumlah Daun Status 1 Kos 42 63 4 Panen 2 Kak 75 83 4 Panen 3 Tng 71 74 4 Panen 4 Kos 28 39 2 Tidak Panen 5 Kak 68 79 2 Panen 6 Tng 69 80 4 Panen 7 Kos 49 70 4 Panen 8 Kak 59 67 4 Tidak Panen 9 Tng 64 73 4 Panen 10 Kos 50 62 4 Panen Keterangan: Kos : Setinggi Kaos Kaki Kak
: Setinggi Pinggang
Tng : Setinggi Bahu
Dari data training di atas akan diuji dengan data uji  dengan penyelesaian sebagai berikut:
Tabel 2. Sampel Data Uji/Testing No Tinggi Lebar Daun Panjang Daun Jumlah Daun Status 1 Kos 50 63 3 ?
Sebelum menentukan probabilitas setiap kriteria, terlebih dahulu dilakukan pemisahan antara Panen dan Tidak Panen.
➢ Kelayakan Panen:
Berdasarkan pada tabel 3.1, didapat nilai probabilitas untuk kriteria sebagai berikut:
• Tinggi : Kos ( Setinggi Kaos Kaki )
Tinggi = Kos dengan Kelas Panen adalah 3/8.
P( Tinggi = Kos | Kelas = Panen ) = 3 / 8 = 0,375
• Lebar Daun = 50
Untuk menghitung probabilitas kriteria Lebar Daun Panen akan digunakan rumus pada persamaan (2) dikarenakan data pada Lebar Daun merupakan data yang bernilai kontinyu sebagai berikut :
𝑃(𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 50 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 1 √2𝑥3,14𝑥14,961 𝑒 − (50−57,5)2
2𝑥(14,961)2
= 1 9,693 𝑒 − 56,25
447,663 = 0,103𝑥0,882 = 0,091
• Panjang Daun = 63
𝑃(𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 63 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) =
1 √2𝑥3,14𝑥12,684 𝑒 − (63−69) 2 2𝑥(12,684) 2 = 1 8,925 𝑒 − 36
160,884 = 0,112𝑥0,800 = 0,090
• Jumlah Daun = 3
𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 3 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 1 √2𝑥3,14𝑥0,843 𝑒 − (3−3,6) 2 2𝑥(0,843) 2 = 1 2,301 𝑒 − 0,36
1,422 = 0,435𝑥0,253 = 0,110
➢ Kelayakan Tidak Panen:
• Tinggi : Kos ( Setinggi Kaos Kaki )
Tinggi = Kos dengan Kelas Tidak Panen adalah 1/2.
P( Tinggi = Kos | Kelas = Tidak Panen ) = 1 / 2 = 0,500
• Lebar Daun = 50
𝑃(𝐿𝑒𝑏𝑎𝑟 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 50 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 1
√2𝑥3,14𝑥16,920 𝑒 − (50−54,6)2 2𝑥(16,920)2
= 1 10,308 𝑒 − 21,16
572,6 = 0,097𝑥0,037 = 0,004
• Panjang Daun = 63
𝑃(𝑃𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 63 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑇𝑖𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) =
1 √2𝑥3,14𝑥16,628 𝑒 − (63−67) 2 2𝑥(16,628) 2
= 1 10,219 𝑒 − 16
553 = 0,098𝑥0,029 = 0,003
• Jumlah Daun = 3
𝑃(𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑢𝑛 = 3 |𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 1 √2𝑥3,14𝑥1,095 𝑒 − (3−3,2) 2
2𝑥(1,095) 2
= 1 2,623 𝑒 − 0,04 2,4 = 0,381𝑥0,017 = 0,006
Setelah diperoleh nilai probabilitas setiap kriteria, kemudian dilakukan perkalian nilai kriteria sesuai dengan kelas panen atau tidak sebagai berikut :
𝑃(𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 8 10 𝑥 0,375 𝑥 0,091 𝑥 0,090 𝑥 0,110 = 0,0002702700 𝑃(𝐾𝑒𝑙𝑎𝑠 = 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛) = 2 10 𝑥 0,500 𝑥 0,004 𝑥 0,003 𝑥 0,006 = 0,0000000072
Untuk menghasilkan nilai Probabilitas maka dilakukan normalisasi terhadap kelas panen atau tidak panen tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh sama dengan 1.
𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛 = 0,0002702700 0,0002702700 + 0,0000000072 = 0,999973361 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑃𝑎𝑛𝑒𝑛 = 0,0000000072 0,0002702700 + 0,0000000072 = 0,0000266393
Dari nilai probabilitas yang diperoleh maka dapat disimpulkan dari data tembakau yang diuji di atas diketahui probabilitas tembakau tersebut masuk ke kelas Panen lebih besar dari pada probabilitas Tidak Panen. Adapun nilai persentase yang dihasilkan dari nilai probabilitas kedua kelas tersebut dapat dilihat pada tabel 3.3 di bawah ini :
Tabel 3 Hasil Persentase Probabilitas Panen dan Tidak Panen
Kelas Probabilitas  Presentasi Panen 0,99997336 99,997 Tidak Panen  0,000026639 0,003

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pengujian merupakan tahapan yang paling penting dalam pembuatan sebuah system. Sistem akan diuji  untuk menilai  seberapa  layak  aplikasi  dapat  digunakan.  Pada  peneltian  ini  akan  dilakukan  2  pengujian  utama  yaitu: Pengujian black  box dan  pengujian  akurasi  dari metode Naïve  Bayes yang  dipakai.  Pengujan Black  Box ditujukan untuk menguji fungsionalitas dari sistem, Sedangkan pengujian dari akurasi ditujukan untuk menguji tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes . Adapun detail dari pengujian didalam penelitian ini adalah sebagai berikut . a. Pengujian Black Box
Adapun detail dari skeneario uji coba black box adalah sebagai berikut
Tabel 4 Pengujian Black Box Kode Uji Sekenario Uji Hasil yang diharapkan Kesimpulan Berhasil Tidak Berhasil Menu utama Memilih tombol dashboard Menampilkan halaman utama √ Memilih tombol data training Menampilkan data training √ Memilih tombol pengujian testing Menampilkan form data pengujian √ Memilih tombol tentang pembuat Menampilkan biodata aplikasi √ Menu data training Pencarian data trainig Menampilkan data training berdasarkan data filter √ Memilih tombol tambah Menampilkan form data training √ Memilih tombol edit Menampilkan form edit data training √ Memilih tombol hapus Menghapus data training √ Menu Pengujian data testing Memilih tombol hitung Menampilkan Hasil Panen atau tidak Panen √ Menu tentang pembuat Informasi pengembang Menampilkan Informasi Pengembang √
Pada table 4.8 diatas adalah hasil pengujian fitur sistem yang telah dibangun, dari hasil diatas maka sistem dapat disimpulkan berhasil dibangun.
1. Menu Utama
a. Tombol  Dashboard  pada  menu/tombol  ini  dinyatakan  berhasil  jika  pada  halaman  dashnoard  tidak  terjadi error atau kesalahan halaman dashboard.
b. Tombol Data Training pada menu ini dinyatakan berhasil jika data yang ditampilkan adalah data training dan tidak bercampur dengan data uji.
c. Tombol Pengujian Data Testing pada halaman ini dinyatakan berhasil jika inputan user “data uji” berhasil menentukan kelayakan kualitas panen tembakau atau tidak di PTPN X Kertosari Jember.
d. Tombol Tentang Pembuat pada tombol  ini dinyatakan berhasil jika pada halaman ini hanya menampilkan profil penyusun tugas akhir.
2. Menu Data Training
a. Pencarian data training dinyatakan berhasil jika user melakukan filter/pencarian data sesuai keyword yang dicari.
b. Tombol tambah dinyatakan berhasil jika user melakukan tambah data berhasil di simpan maka dinyatakan berhasil.
c. Tombol edit dinyatakan berhasil jika data yang di edit akan berhasil tersimpan sesuai perubahan dan tidak menambah data baru.
d. Tombol hapus dinyatakan berhasil jika data yang dihapus berhasil dan tidak menghapus data yang lain.
3. Menu Pengujian Data Testing
a. Tombol hitung dinyatakan berhasil jika user melakukan penghitungan data yang diuji dengan mentode naïve bayes menampilkan  hasil  penentukan  kelayakan  kualitas  panen  tembakau  dan  sesuai  dengan  perhitungan manual.
4. Menu Tentang Pembuat
a. Informasi pengembang pada tombol ini dinyatakan berhasil jika pada halaman ini hanya menampilkan profil penyusun tugas akhir.
b. Pengujian Akurasi
Pengujian naïve bayes dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi sistem klasifikasi kualitas tembakau layak panen dengan mengunakan metode naïve bayes dengan dataset dan data testing yang berbeda-beda, hasil pengujian sebagai berikut:
Diketahui :
• Dataset Panen : 42
• Dataset Tidak Panen : 37 • Data Testing Panen : 24 • Data Testing Tidak Panen : 12 • Hasil Klasifikasi Panen : 22 • Hasil Klasifikasi Tidak Panen
: 14
Maka nilai tingkat precision, recall & accuracy sebagai berikut: TP : 19
TN : 5
FP : 3
FN
: 9
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 19 19 + 3 = 0,86𝑥100% = 86% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 19 19 + 9 = 0,68𝑥100% = 68% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 = 24
36 𝑥100% = 67%
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem ( Precision ) adalah 86%, tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi ( recall ) adalah 68% dan tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual mencapai (akurasi) 67%. Karena nilai nilai precision, recall dan akurasi melebihi dari 50% maka sistem layak atau efektif (Pao, Lee, 1989).

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  pada  pembahasan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  dapat  ditarik kesimpulan yaitu dari segi fungsionalitas aplikasi sudah berjalan dengan baik tidak terjadi kesalahan. Sementara itu untuk uji metodenya didapatkan hasil  precision sebesar 86%, tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah  informasi  ( recall )  adalah  68%  dan  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual  mencapai ( accuration )  67%.  Nilai  tersebut  tergolong  cukup  rendah,  oleh  karena  itu  didalam  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan preprocessing data terlebih dahulu terhadap data yang telah didapat. dan dapat dibandingkan metode lain untuk  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  akurat.  Kaitannya  dengan  data  dapat  dikembangkan  dengan menambahkan kriteria atau faktor lain dalam penentuan kualitas kelayakan panen tembakau.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  dapat  diperuntukkan  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu  dalam  penelitian, khususnya  PTP  X  Kertosari  dan  Universitas  Muhammadiyah  Jember  yang  telah  memberikan  kesempatan  kepada penulis untuk melakukan penlitian

## REFERENSI
[1] S. Mishra and M. B. Mishra, “Tobacco: Its historical, cultural, oral, and periodontal health association,” J. Int. Soc. Prev. Community Dent. , vol. 3, no. 1, pp. 12–18, 2013, doi: 10.4103/2231-0762.115708.
[2] S.  Titosastro  and  W.  Musholaeni,  “Penanganan  Panen  Dan  Pasca  Panen  Tembakau  Di  Kabupaten Bojonegoro,” J. Buana Sains , vol. 15, no. 2, pp. 155–164, 2015.
[3] A.  Rintiasti  and  I.  Krisnadi,  “GRADING  WARNA  DAUN  TEMBAKAU  BAWAH  NAUNGAN MENGGUNAKAN  JARINGAN  SARAF  TIRUAN.  (Color  Grading  of  Shaded  Tobacco  Leaves  Using Artificial Neural Network),” J. Ind. Has. Perkeb. , vol. 12, no. 1, p. 43, 2017, doi: 10.33104/jihp.v12i1.2847.
[4] G.  Shobha  and  S.  Rangaswamy, Machine  Learning ,  1st  ed.,  vol.  38.  Elsevier  B.V.,  2018.  doi: 10.1016/bs.host.2018.07.004.
[5] Y.  V.  Via,  H.  Maulana,  and  S.  Miftakhoneki,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Sebagai  Diagnosa  Hama Penyakit  Tanaman  Belimbing,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  dan  Robot. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  27–32,  2020,  doi: 10.33005/jifti.v2i2.35.
[6] 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, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1566.
[7] A. N. Sihananto and H. Maulana, “Studi Literatur Tentang Performa Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Data,” Pros. Semin. Nas. Inform. Bela Negara , vol. 2, pp. 132–135, 2021, doi: 10.33005/santika.v2i0.134.