## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 5, No. 2, September 2024, hlm. 95-103 ISSN: 2722-0850

## Penerapan Data Mining Klasifikasi Lahan Tanam Buah Alpukat dengan Algoritma Naïve Bayes
Nur Fidiyanto 1 , Afifah Nurul Izzati 2
1 Teknik Informatika, Universitas Kahuripan Kediri, nurfidiyanto@students.kahuripan.ac.id
2 Teknik Informatika, Universitas Kahuripan Kediri, afifah.n.i@kahuripan.ac.id
Keywords:

## ABSTRACT
Data Mining, Naïve Bayes, Planting Field, Avocado Fruit Crop, The avocado plant is a plant that came into Indonesia in the 18th century. It originated in Central America under the Latin name Persea Americana Mill. Avocado plants have many different varieties and the majority grow fertile in the tropics. Nevertheless, there are  differences  in  growing  needs  between  different  types  of  avocado  crops  when planted on different crops. As in this study where in the observation of the research on the growth differences between avocado plants of type miki and shepard on the grown land  of  KTH  Pedunung  Lestari  Welfare  Village  Purworejo  Prefecture  Pungging district of Mojokerto. In this case, it is necessary to determine exactly what type of avocado  plants  are  suitable  to  be  planted  on  the  land  of  KTH  Pedunung  Lestari Sejahtera.  The  research  was  conducted  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  method.
Based on observations, interviews with sources and library studies, the most influential variables  are  ground  height  (Mdpl),  Temperature  (°C),  Rainfall  (mm/day)  and  Soil type. In this study, the results were obtained on the land of KTH Pedunung Lestari Sejahtera with a land height of 250 Mdpl, temperature 18°C, rainfall 25 mm/day and humus  soil  type,  more  suitable  for  planting  avocado  type  miki  than  shepard  type. Based on the calculations on miki avocado, the value of "Yes" is 0.75 and "No" is 0,25, while shepard type has a value of “Yes” of 0 and “No” of 1. The value of accuracy is 50%, Precision is 43% and Recall is 100%. Kata Kunci ABSTRAK Data Mining, Naïve Bayes, Lahan Tanam, Tanaman Buah Alpukat, Tanaman  alpukat  merupakan  tanaman  yang  masuk  ke  Indonesia  pada  abad  ke-18. Tanaman tersebut berasal dari Amerika Tengah dengan nama latin persea Americana Mill. Tanaman alpukat mempunyai banyak jenis yang berbeda dan mayoritas tumbuh subur di daerah tropis. Meskipun begitu terdapat perbedaan kebutuhan pertumbuhan antar jenis tanaman alpukat apabila ditanam pada lahan tanam yang berbeda. Seperti pada  penelitian  ini  dimana  dalam  pengamatan  penelitian  terhadap  perbedaan pertumbuhan antara tanaman buah alpukat jenis miki dan shepard pada lahan tanam KTH  Pedunung  Lestari  Sejahtera  Desa  Purworejo Kecamatan  Pungging Kabupaten Mojokerto.  Pada  permasalahan  tersebut  diperlukan  penentuan  yang  tepat  tanaman alpukat jenis apa yang cocok ditanam pada lahan KTH Pedunung Lestari Sejahtera. Dengan  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan  klasifikasi  lahan  tanam  guna menentukan tanaman alpukat jenis miki atau shepard yang lebih cocok ditanam pada lahan  tanam  KTH  Pedunung  Lestari  Sejahtera.  Penelitian  dilakukan  menggunakan metode  algoritma naïve  bayes .  Berdasarkan  observasi,  wawancara  narasumber  dan kajian  pustaka ditemukan  variabel  yang  paling  berpengaruh  yakni ketinggian  lahan (Mdpl),  Suhu  (℃),  Curah  Hujan  (mm/hari)  dan  Jenis  Tanah.  Pada  penelitian  ini diperoleh hasil pada lahan KTH Pedunung Lestari Sejahtera dengan ketinggian lahan 250Mdpl,  suhu  18℃,  curah  hujan  25mm/hari  dan  jenis  tanah  humus,  lebih  cocok ditanami  tanaman  alpukat  jenis  miki  dibanding  jenis  shepard.  Berdasarkan  hasil perhitungan pada alpukat miki diperoleh nilai “Ya” sebesar 0,75 dan “Tidak” sebesar 0,25 sedangkan jenis shepard nilai “Ya” sebesar 0 dan “Tidak” sebesar 1. Adapun nilai accuracy 50%, Precision 43% dan Recall 100% .
Korespondensi Penulis:
Nur Fidiyanto, Universitas Kahuripan Kediri, JL. Pb Sudirman No.25 Plongko, Pare, Kediri Telepon : +6282231744369 Email: nurfidiyanto@students.kahuripan.ac.id
Submitted : 28-06-2024; Accepted : 14-08-2024; Published : 19-04-2024
Copyright (c) 2024 The Author (s)This article is distributed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Berbagai  macam  jenis  tanaman  mulai  dari  sayuran  hingga  buah-buahan  dibudidayakan  pada  KTH Pedunung Lestari Sejahtera atau yang dikenal dengan sebutan KTH PLS. Dengan adanya kegiatan budidaya tanaman yang menjadi produktifitas utama KTH PLS, maka penentuan lahan yang tepat  dengan jenis tanaman yang tepat, sangat dibutuhkan oleh KTH PLS, karena hal tersebut berpengaruh terhadap produktifitas dari KTH PLS. Kesalahan dalam  penentuan jenis tanaman dan lahan tanam yang  tepat dimana dapat berpengaruh terhadap tingkat produktifitas serta  hasil  panen,sehingga  dapat  mengakibatkan  kerugian  bagi  KTH  PLS.  Adapun  pengelola  KTH  PLS  juga berencana untuk membudidayakan tanaman buah alpukat, sehingga perlu dilakukan penelitian terhadap klasifikasi lahan  yang  tepat  dan  jenis  tanaman  alpukat  yang  sesuai.  Dengan  adanya  permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan penelitian  terkait  klasifikasi  lahan  tanam  yang  tepat  jika  di  aplikasikan  pada  tanaman  alpukat  yang  rencananya terdapat 2 jenis yakni alpukat jenis miki dan shepard.
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan  algoritma naïve  bayes , dimana  pada  studi  kasus  penelitian  sebelumnya  yakni  tentang  algoritma naïve  bayes, dimana  dalam  penelitian tersebut disebutkan bahwa algoritma naïve bayes terbilang efisien dan akurat dalam melakukan pengklasifikasian data[1].  Penentuan  lahan  tanam  yang  tepat  dapat menjadi  salah  satu  faktor  penting  dalam  pertumbuhan  tanaman buah alpukat, dimana faktor eksternal juga sangat berpengaruh terhadap pertumbuhan tanaman buah alpukat[2].
Penerapan Algoritma Naive Bayes dapat diterapkan dalam penelitian penentuan kesesuaian lahan pertanian tanaman  cabai  [3].  Pada  penelitian  terkait  pemetaan  dan  klasifikasi  jenis  tanah  terhadap  tanaman  juga  dilakukan menggunakan Metode Naive Bayes [4]. Selain itu Penelitian dengan penerapan Metode Naive Bayes juga dilakukan pada  penentuan  bibit  kelapa  sawit  berdasarkan  kesesuaian  terhadap  kondisi  daerah  tanam  dan  pada  perawatan tanamannya [5]. Penelitian dengan penerapan metode Naive Bayes juga pernah dilakukan dalam melakukan deteksi kualitas tanah pada tanaman kedelai. Pada penelitian tersebut diperoleh hasil yang cukup sesuai, yakni dengan tingkat akurasi sebesar 90% [6]. Selain itu pada penelitian lain dengan menerapkan metode yang sama yakni implementasi metode Naive  Bayes dalam  pemilihan  jenis  tanaman  reboisasi  berdasarkan  kondisi  lahan  juga  pernah  dilakukan. Dalam penelitian tersebut dibuktikan metode Naive Bayes dapat digunakan pada penelitian tersebut [7].
Mengingat  cukup  pentingnya  hal  tersebut  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  dan mengkalsifikasikan lahan tanam KTH PLS apakah lebih sesuai ditanami tanaman alpukat jenis miki atau shepard. Dengan adanya hasil yang diperoleh diharapkan dapat mengoptimalkan hasil dari pertanian atau perkebunan yang akan dilakukan oleh KTH PLS yakni pada budidaya tanaman alpukat.

## 2. METODE PENELITIAN 2.1. Metodologi Penelitian
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  dibuat  sebuah  alur  sistematis  sebagai  acuan  dalam  melakukan penelitian  untuk  dapat  dijadikan  pedoman  peneliti.  Alur  yang  dilakukan  dalam  penelitian  terdapat  pada  gambar  1 dibawa ini.
Gambar 1. Alur / tahapan penelitian
Berdasarkan gambar di atas, berikut penjelasan terkait alur / tahapan penelitian : 1. Tahapan Persiapan
Pada tahapan persiapan terdapat proses identifikasi masalah yakni penentuan permasalahan yang akan dibahas dalam penelitian. Selain itu juga terdapat proses studi penelitian sebelumnya dimana merupakan pengumpulan informasi tentang teori dan metode yang terkait dengan penelitian. Membaca buku, jurnal dan literasi lainnya merupakan cara studi penelitian sebelumnya / studi literasi.
2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  wawancara  terhadap  pengurus  yang  menangangi,  observasi  secara langsung dan studi literatur melalui jurnal, buku dan sumber bacaan lain yang terkait.
3. Tahap Analisis Data
Pada tahap ini dilakukan analisis data hasi wawancara, observasi dan studi literatur, kemudian disusun menjadi satu untuk selanjutnya dapat dilakukan proses perhitungan.
4. Tahap Perhitungan Manual
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  manual  terhadap  data  yang  telah  diperoleh  menggunakan  rumus  dari algoritma naïve bayes.
5. Tahap Pengujian dengan Aplikasi
Pada  tahap ini  dilakukan  pengujian  terhadap  data  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  aplikasi rapid  maner 10.2 dengan menggunakan algoritma naïve bayes , untuk diperoleh hasil pengujian.
6. Tahap Pembahasan
Pada tahap pembahasan dilakukan analisis terhadap hasil perhitungan secara manual, pengujian menggunakan aplikasi dan kesesuaian terhadap kondisi objek penelitian sehingga diperoleh analisa hasil dari penelitian yang dilakukan.
7. Kesimpulan dan Saran
Pada tahap kesimpulan merupakan ulasan hasil yang diperoleh secara garis besar. Untuk saran disampaiakan sehingga  dapat  dijadikan  masukan  dan  referensi  bagi  peneliti  selanjutnya  dengan  kemungkinan  materi  yang sama.

## 2.2. Analisa Data Kriteria
Dalam penelitian ini, perolehan data diperoleh dari hasil wawancara terkait lahan pada KTH PLS, observasi langsung pada KTH PLS dan studi literasi, sehingga diperoleh 4 kriteria yang paling mempengaruhi. Adapun 4 kriteria tersebut yakni Ketinggian lahan (Mdpl), Suhu(℃), Curah Hujan (mm/hari) dan Jenis Tanah [8]. Adapun tipe data dari tiap  atributnya  adalah  ordinal  dimana  data  yang  diperoleh  berdasarkan  dari  hasil  wawancara,  observasi  dan  studi pustaka.

## 2.3. Penghitungan Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probalistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma menggunakan teorema bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan  oleh  nilai  pada  variabel  kelas. Naïve  Bayes juga  didefinisikan  sebagai  pengklasifikasian  dengan  metode probabilitas dan statistic yang dikemukakan oleh ilmuan inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya[9].
Metode Naïve Bayes secara umum dirumuskan sebagai berikut :
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan : 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 ANALISIS
3.1. Analisis Data Kriteria
Analisis data kriteria yang digunakan dalam penelitian terdapat 4 kriteria. Adapun kriteria yang digunakan merupakan kriteria- kriteria yang paling mempengaruhi dalam proses pertumbuhan dan produktifitas tanaman buah alpukat, terutama pada tanaman buah alpukat jenis miki dan shepard. Kriteria tersebut antara lain ketinggian lahan (Mdpl), suhu lingkungan, Curah Hujan dan jenis tanah[8] . Tahap awal metode Naive Bayes adalah menggunakan tabel aturan atau tabel trainer.

## 1. Ketinggian Lahan (Mdpl)
Ketinggian lahan (Mdpl) yang diperoleh di klasifikasikan dalam 3 kategori yakni, dataran rendah, dataran sedang dan dataran tinggi. Ketinggian lahan ditentukan dalam satuan Mdpl (meter diatas permukaan laut). Adapun skala range ketinggian lahan ditampilkan pada tabel 3.1, sebagai berikut :
Tabel 1. Skala Range Ketinggian Lahan Nama Range Dataran Rendah < 400 Mdpl Dataran Sedang 400 – 700 Mdpl Dataran Tinggi >700 Mdpl 2. Suhu Lingkungan
Dari  data  yang  diperoleh  suhu  merupakan  salah  satu  hal  yang  cukup  berpengaruh.  Suhu  dengan  ukuran tertinggi merupakan nilai terbaik. Pada penelitian ini suhu menggunakan satuan derajat Celcius (℃) . Berikut skala range suhu seperti ditampilkan pada tabel 3.2, sebagai berikut :
Tabel 2. Skala Range Suhu Nama Range Suhu Rendah < 16 ℃ Suhu Sedang 17 – 26 ℃ Suhu Tinggi >32 ℃ 3. Curah Hujan
Data curah yang digunakan merupakan data curah hujan harian. Curah hujan  1 milimeter berarti dalam suatu tempat dengan luas 1 meter persegi tertampung air hujan setinggi 1 milimeter. Berikut merupakan skala range curah hujan seperti pada tabel 3.3, sebagai berikut :
Tabel 3. Skala Range Curah Hujan Nama Range Curah Hujan Rendah < 15mm/hari Curah Hujan Sedang 15 – 30 mm/hari Curah Hujan Tinggi >30 mm/hari

## 4. Jenis Tanah
Jenis tanah merupakan salah satu kriteria yang cukup berpengaruh terhadap pertumbuhan dan produktifitas suatu tanaman. Semakin baik jenis tanah pada lahan penanaman maka akan cukup berpengaruh terhadap keberhasilan sebuah tanaman dibudidayakan. Adapun jenis tanaman dibagi kedalam 3 kategori yakni Tanah Humus, Tanah Laterit dan Tanah Padas [8].
a. Tanah Humus
Tanah humus merupakan tanah yang subur. Tanah humus terbentuk dari hasil pelapukan tumbuh – tumbuhan seperti daun dan batang pohon. Karena terbentuk dari hasil pelapukan tumbuhan, tanah humus mempunyai kandungan mineral  dan unsur hara yang cukup tinggi, sehingga jenis tanah ini termasuk jenis tanah yang sangat  subur. Tanah humus sangat cocok untuk digunakan dalam pertanian dengan kandungan mineral dan unsur hara yang tinggi sehingga baik  untuk  digunakan bercocok tanam. Dengan kandungan mineral  dan unsur hara yang melimpah, tanah jenis ini berwarna kehitaman.
b. Tanah Laterit
Tanah  laterit  merupakan  jenis  tanah  dengan  kandungan  kandungan  zat  besi  dan  alumunium  yang  cukup banyak,  sehingga  tanah  jenis  ini  agak  berwarna  merah  bata.  Tanah  jenis  ini  kurang  bagus  jika  digunakan  dalam kegiatan bercocok tanam.
c. Tanah Padas
Tanah padas merupakan jenis tanah dengan tekstur yang keras, hampir sama dengan batu. Tanah jenis ini tidak cocok digunakan untuk bercocok tanam. Tanah jenis ini hampir tidak memiliki kandungan air. Selain itu tanah jenis juga hampir tidak memiliki unsur hara dan unsur organik didalamnya.

## 3.2. Perhitungan Menggunakan Naïve Bayes
Pada tahap perhitungan ditentukan terlebih dahulu data training dan data testing. Pada penelitian ini terdapat total 72 data training seperti pada table 4 , terdiri dari 36 data training alpukat jenis miki dan 36 data training alpukat jenis shepard. Selain itu juga terdapat Data testing sebanyak 2 data, seperti pada tabel 5.
Tabel 4. Tabel Trainig / Tabel Aturan
1. Alpukat Jenis Miki Ketinggian Lahan Suhu Lingkungan Curah Hujan Jenis Tanah Kecocokan Lahan Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Laterit Padas Padas Padas Padas Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Laterit Padas Padas Padas Padas Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Laterit Padas Padas Padas Padas Tidak Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak 2. Alpukat Jenis Shepard Ketinggian Lahan Suhu Lingkungan Curah Hujan Jenis Tanah Kecocokan Lahan Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Laterit Padas Padas Padas Padas Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Tidak
Sedang Sedang Sedang Sedang Sedang Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Tinggi Sedang Tinggi Sedang Tinggi Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Rendah Sedang Sedang Rendah Rendah Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Tinggi Tinggi Sedang Sedang Laterit Padas Padas Padas Padas Humus Humus Humus Humus Laterit Laterit Laterit Laterit Padas Padas Padas Padas Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak Table 5. Data Testing Ketinggian Lahan Suhu Lingkungan Curah Hujan Jenis Tanah Kecocokan Lahan Rendah (250Mdpl) Rendah (250Mdpl) Sedang (18℃) Sedang (18℃) Sedang (25mm/hari) Sedang (25mm/hari) Humus Humus YA TIDAK

## 3.3. Penghitungan probabilitas kemunculan setiap nilai untuk attribute setiap kriteria
Menghitung probabilitas kemunculan nilai atribut pada setiap kriteria, yakni menghitung probabilitas “Ya” dan probabilitas “Tidak” pada setiap kriteria. Nilai yang diperoleh dengan cara menghitung jumlah probablitas “Ya” dalam satu kriteria dibagi dengan jumlah total probabilitas “Ya” pada seluruh kriteria, maka akan menghasilkan tabel- tabel sebagai berikut :
Tabel 6. Tabel Probabilitas Kriteria Ketinggian Lahan (Mdpl)
1. Miki Ketinggian Lahan (Mdpl) Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 3 4 8 9 8 4 3/15 4/15 8/15 9/21 8/21 4/21 2. Shepard Ketinggian Lahan (Mdpl) Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 0 2 8 12 10 4 0/10 2/10 8/10 12/26 10/26 4/26 Tabel 7. Tabel Probabilitas Kriteria Suhu 1. Miki Suhu Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 4 11 0 2 7 12 4/15 11/15 0/15 2/21 7/21 12/21 2. Shepard Suhu Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 4 6 0 2 12 12 4/10 6/10 0/10 2/26 12/26 12/26
Tabel 8. Tabel Probabilitas Kriteria Curah Hujan 1. Miki Curah Hujan Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 3 8 4 9 10 2 3/15 8/15 4/15 9/21 10/21 2/21 2. Shepard Curah Hujan Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah Sedang Tinggi 0 6 4 12 11 3 0/10 6/10 4/10 12/26 11/26 3/26 Tabel 9. Tabel Probabilitas Kriteria Jenis Tanah 1. Miki Jenis Tanah Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Humus Laterit Padas 8 7 0 4 5 12 8/15 7/15 0/15 4/21 5/21 12/21 2. Shepard Jenis Tanah Jumlah Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Humus Laterit Padas 5 5 0 7 7 12 5/10 5/10 0/10 7/26 7/26 12/26

## 3.4. Menghitung Likehood “Ya” dan Likehood “Tidak”
Setelah diperoleh nilai probabilitas pada setiap atribut, maka tahap selanjutnya adalah mencari Likehood.
A. Perhitungan Tanaman Alpukat Jenis Miki
Likehood “Ya” = 3/15 x 11/15 x 8/15 x 8/15 x 15/21 = 0,2 x 0,7 x 0,5 x 0,5 x 0,7 = 0,025 Likehood “Tidak” = 9/21 x 7/21 x 10/21 x 4/21 x 15/21 = 0,4 x 0,3 x 0,5 x 0,2 x 0,7 = 0,0084

## B. Perhitungan Tanaman Alpukat Jenis Shepard
Likehood “Ya” = 0/10 x 6/10 x 6/10 x 5/10 x 10/26 = 0 x 0,6 x 0,6 x 0,5 x 0,4 = 0 Likehood “Tidak” = 12/26 x 12/26 x 12/26 x 7/26 x 10/26 = 0,5 x 0,5 x 0,5 x 0,3 x 0,4 = 0,015

## 3.5. Menghitung Nilai Probabilitas
A. Nilai Probabilitas Tanaman Alpukat Jenis Miki
- Probabilitas YA
= Likehood YA / (Likehood YA + Likehood TIDAK) = 0,025 / (0,025 + 0,0084) = 0,025 / 0,0334 = 0,75
- Probabilitas TIDAK
= Likehood TIDAK / (Likehood TIDAK + Likehood YA)
= 0,0084 / (0,0084 + 0,025)
= 0,0084 / 0,0334
= 0,25
B. Nilai Probabilitas Tanaman Alpukat Jenis Shepard
- Probabilitas YA
= Likehood YA / (Likehood YA + Likehood TIDAK) = 0 / (0 + 0,015) = 0/0,015 = 0 - Probabilitas TIDAK = Likehood TIDAK / (Likehood TIDAK + Likehood YA) = 0,015 /( 0,015 + 0)
= 0,015/0,015 = 1 Tabel 10.  Hasil Perhitungan Naive Bayes Jenis Tanaman Probabilitas “Ya” Probabilitas “Tidak” Hasil Alpukat Jenis Miki Alpukat Jenis Shepard 0,75 0 0,25 1 Cocok Tidak Cocok

## 3.6. Menghitung Confusion Matrix
Dalam penghitungan confusion matrix, yakni dengan mencari nilai accuracy, Precision dan Recall. Adapun rumus yang digunakan dalam penghitungan tersebut yakni [10] :
- Accuracy : 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) - Precision : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) - Recall : 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) Tabel 11. Confusion Matrix Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN Kelas Prediksi 1 0 Kelas Sebenarnya 1 0,75 0 0 1 0,25 Menghitung nilai accuracy : - Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100%
= 0,75+0,25 0,75+0,25+0+1 x 100%
= 1 2 x 100%
= 0,5 x 100%
= 50%
- Precision
= 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
= 0,75 0,75+1 x 100%
= 0,75 1,75 x 100%
= 0,43 x 100%
= 43%
-
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100%
= 0,75 0,75+0 x 100%
= 0,75 0,75 x 100%
= 1 x 100%
= 100%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  uji  coba  yang  telah  dilakukan,  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode  yang diusulkan  dapat  digunakan  dalam  penentuan  lahan  tanam  bagi  tanaman  buah  alpukat  pada  lahan  KTH  Pedunung Lestari Sejahtera. Data keluaran yang dapat dihasilkan dan ditampilkan dari pengujian tersebut dapat dijadikan salah satu  pendukung keputusan  apakah  tanaman buah  alpukat jenis miki  dan tanaman alpukat jenis shepard cocok atau tidak  cocok  untuk  ditanam  pada  lahan  KTH  Pedunung  Lestari  Sejahtera,  sehingga  dapat  memberikan  tambahan informasi  dan  menja  salah  satu  indikator  KTH  Pedunung  Lestari  Sejahtera  dalam  menentukan  lahan  tanam    serta tanaman buah alpukat yang sesuai.
Pada  penelitian  ini data  mining dan Naive Bayes dirasa  mampu  dalam  melakukan  pengujian  data  dengan melakukan  pengolahan data  training dan data  Testing dan  diperoleh  hasil  perhitungan accuracy sebesar  50%, Precision 43% dan Recall 100%.Adapun dari hasil perhitungan yang dilakukan diperoleh hasil bahwa tanaman buah alpukat jenis Miki dapat ditanam pada dataran rendah mulai dari ketinggian <400 Mdpl dengan suhu sedang  atau 17- 26℃, curah hujan sedang yakni antara 15-30 mm/hari dan jenis tanah adalah humus seperti pada lahan KTH Pedunung Lestari  Sejahtera,  sedangkan  untuk  tanaman  buah  alpukat  jenis  shepard  tidak  cocok.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya,  peneliti  menyarankan  agar  penelitian  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  melakukan  penambahan  pada jumlah data yang diujikan, agar dapat diperoleh hasil dan accuracy yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih disampaikan kepada semua pihak yang membantu dan berkontribusi pada penelitian ini sehingga dapat terselesaikan. Termasuk pada penyelesaian jurnal tidak akan mungkin tanpa bantuan dan juga tanpa dukungan  dari  berbagai  pihak  termasuk  pada  penulis-  penulis  sebelumnya  atas  penelitian  yang  menginspirasi  dan sangat membantu dalam memberikan referensi dan literasi dalam penelitian ini. Ucapan terima kasih juga disampaikan kepeda  anggota  redaksi  jurnal  yang  telah  memberikan  arahan,  nasihat  dan  petunjuk  yang  sangat  berharga  dalam penyelesaian jurnal.

## REFERENSI
[1] R. D. Nugraha, “Pentingnya Algoritma Naïve Bayes Sebagai Pengklasifikasi Data,” Pros. SAINTEK Sains dan Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 158–167, 2023, [Online]. Available: https://www.jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/SAINTEK/article/view/2149
[2] B. Widianti, D. Hariyono, and S. Fajriani, “Studi Pertumbuhan pada Tiga Jenis Tanaman Alpukat (Persea americana Mill),” PLANTROPICA J. Agric. Sci. , vol. 007, no. 1, pp. 48–53, 2022, doi: 10.21776/ub.jpt.2022.007.1.6.
[3] W. Sinlae, S. A. S. Mola, and N. D. Rumlaklak, “Penentuan Kesesuaian Lahan Pertanian Tanaman Cabai Menggunakan Metode Naïve Bayes Di Kabupaten Kupang,” J. Komput. dan Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 56– 64, 2021, doi: 10.35508/jicon.v9i1.3848.
[4] Y. N. Paseneke and A. Nugroho, “Pemetaan dan Klasifikasi Kesesuaian Jenis Tanah Terhadap Tanaman Menggunakan Metode Naïve Bayes di Desa Cukilan,” Aiti , vol. 19, no. 2, pp. 199–212, 2022, doi: 10.24246/aiti.v19i2.199-212.
[5] A. Bravo, T. Tursina, and H. Sastypratiwi, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Bibit Kelapa Sawit Berdasarkan Kondisi Daerah Tanam dan Perawatan Tanaman,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 11, no. 1, p. 101, 2023, doi: 10.26418/justin.v11i1.52277.
[6] J. R. Sitinjak, H. H. M. Ichsan, and E. Setiawan, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Sistem Pendeteksi Kualitas Tanah pada Tanaman Kedelai,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, pp. 2617– 2622, 2023, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[7] S. Jura, A. Rochman, B. Eden, and W. Asrul, “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Pemilihan Jenis Tanaman Reboisasi berdasarkan Kondisi Lahan ( Studi Kasus Reboisasi Kawasan Hutan Sulawesi Selatan ),” vol. 8, no. 1, pp. 41–48, 2023.
[8] L. Palmarum et al. , “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk,” no. September 2020, 2021.
[9] Mustika et al. , Data Mining dan Aplikasinya . 2021.
[10] A. Pratama, H. A. K. Aidilof, I. Saputra, M. Y. Iswand, and I, “Penerapan Model Klasifikasi Clustering Naïve Bayes Kesesuaian Lahan Tanaman,” J. Ilm. Sains, Teknol. Ekon. Sos. dan Budaya , vol. 4, no. 4, pp. 29–34, 2020.