## PENERAPAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM PEMILIHAN KUALITAS BIBIT KELAPA UNTUK MASYARAKAT PETANI KELAPA DI INDRAGIRI HILIR
1 Abdul Muni, 2 Muhammad Jibril
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: abdulmuni@live.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem klasifikasi bibit kelapa menggunakan NBC, target  khususnya  yaitu  menyusun  sistem  klasifikasi  bibit  kelapa  menggunakan  NBC,  melakukan identifikasi bibit kelapa yang berdasarkan warna RGB dan bentuk, membangun sistem klasifikasi bibit kelapa menggunakan NBC, melakukan evaluasi sistem klasifikasi yang dibangun, memberikan gambaran  teknik  pengolahan  citra  digital  dan  NBC  untuk  klasifikasi  bibit  kelapa,  memberikan informasi klasifikasi bibit kelapa ke dalam bentuk kelas grade A, B dan, C sebagai bentuk luaran dari sistem klasifikasi bibit kelapa, mengevaluasi sistem klasifikasi yang dibangun. Mengukur tingkat klasifikasi kualitas bibit kelapa dan implementasikan data mining dengan NBC berdasarkan warna RGB  pada  citra  bibit  kelapa.  Hasil  klasifkasi  sistem    10  x  10 – fold  crossvalidation  pada  masing – masing  katagori  yaitu:  a.  katagori  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa  Grade    A  (80 – 85  %)  dihasilkan ketelitian rata-rata 66,521 % dengan simpangan baku 11,65715 %; b. katagori  kualitas bibit kelapa Grade  B (70 – 75 %) rata – rata dihasilkan ketelitian 58,025 % dengan simpangan baku 8,011074 %; c. katagori  kualitas  bibit  kelapa  Grade    C(60 – 65  %)  rata – rata  dihasilkan  ketelitian  63,021  %  dengan simpangan baku 17,06763 %. Dari hasil 10 eksperimen diklasifikasikan menghasilkan informasi jarak dan prosentase kemiripan. Dari hasil didapat adalah Grade C yang memiliki persentase tertinggi dengan  jarak  0,309%  dan  prosentase  kemiripan  64  %.Hasil  akhir  evaluasi  dari  data  eksperimen secara global, memiliki ketelitian rata-rata 87.02 %. Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tinggi harus dilakukan data latih yang banyak terhadap sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa.
Kata Kunci: Bibit Kelapa ; Naive Bayes Classifier (NBC) ; Indragiri Hilir.

## PENDAHULUAN
Kelapa  memiliki  variasi  genetis  yang  besar,  secara  umum  pembiakannya  dilakuka  sacara generative . Penyediaan bahant tanaman atau bibit yang memiliki kualitas baik akan lebih menjamin berhasilnya pertanaman kelapa itu sendiri. Maka memilih bibit kepala yang berkualitas merupakan suatu keharusan agar diperoleh tanaman kelapa yang mampu berproduksi dengan baik.
Tanaman  kelapa  merupakan  salah  satu  komoditi  perkebunan  yang  paling  penting  di Kabupaten Indragiri Hilir, menurut data (BPS Inhil, 2023) lahan perkebunan kelapa di Kabupaten Indragiri Hilir mencapai 226.037 Ha dan lahan perkebunan kelapa hibrida 35.195 Ha, 430.069 Ha, dan tanaman tua dan rusak mencapai 100.285 Ha yang tersebar dibeberapa kecamatan seperti, Kec.  Keritang,  Kempas,  Enok,  Tembilahan  Hulu,  dan  Kec.  Pulau  Burung.  Untuk  memanfaatkan lahan perkebunan kelapa yang sudah rusak perlu dilakukan penanaman kelapa yang baru. Namun permasalahan  yang  terjadi  adalah  banyaknya  kesulitan  atau  kendala  untuk  mengklasifikasi  dan mengenali bibit kelapa yang cocok untuk digunakan yang sesuai dengan kondisi tanah di wilayah kecamatan, seperti kesulitan dalam memprediksi kualitas bibit kelapa ke dalam kelas rerata grade C (60-65 %), kelas rerata grade B (70-75%), dan kelas rerata grade A (80-85%) berdasarkan bentuk, ukuran dan warna RGB.
Perkembangan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak komputer menjadi perhatian penting dalam perkembangannya yang begitu pesat dan didukung dengan konsep klasifikasi dan pengenalan  pola,  serta  mempertimbangkan  teknik-teknik  pengolahaan  citra,  diharapkan  sistem
klasifikasi bibit kelapa dapat diterapkan sebagai alat bantu yang dapat mempercepat pekerjaan manusia. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi salah satunya adalah Naive  Bayes Classifier  (NBC). Berdasarkan  dari  uraian  latarbelakang  di  atas,  maka  yang menjadi rumusan masalah dari penelitian ini adalah “bagaimana menerapkan metode Naive Bayes Classifier dalam  melakukan  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa” . Tujuan  penelitian  ini  adalah menerapkan metode Naive Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi kualitas bibit kelapa Kontribusi ataupun manfaat dari penelitian ini yaitu: Memberikan gambaran teknik citra digital dan Naive Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan kualitas bibit kelapa. Membantu mengasilkan klasifikasi kualitas kelapa yang lebih cepat dan tepat untuk dijadikan rujukan dalam pengambilan keputusan. Memberikan informasi kualitas bibit kelapa ke dalam kelas rerata grade C (60-65 %), kelas rerata grade B (70-75%), dan kelas rerata dan, grade A (80-85%) berdasarkan bentuk dan warna RGB.

## TINJAUAN PUSTAKA
Naïve  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Algoritma ini  mengasumsikan  bahwa  atribut  obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang  terlibat  dalam memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari "master" tabel keputusan. The Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model Classifier lainnya [1]. Ciri utama dari Naive Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat ( naif ) akan independensi dari masing- masing kejadian. Formulasi Naïve Bayes untuk klasifikasi adalah sebagai berikut [2]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Keterangan:
X   : Data dengan kelas yang belum diketahui H  : Hipotesis data X merupakan suatu kelas sepsifik P(H │ X) : Probalitas hipotesis H berdasar kondisi X ( Posteriori probability)
P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probability
P(X │ H)
: probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X
Perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas  apa  yang  cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut.  Karena  itu,  teorema  bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut [3]:

## 𝑃(𝐶|𝐹1 … 𝐹𝑛) = 𝑃(𝐶)𝑃𝐹1 … 𝐹𝑛|𝐶) 𝑃(𝐹1 … 𝐹𝑛)
Dimana  Variabel  C  merepresentasikan  kelas,  sementara  variabel  F1...Fn  merepresentasikan karakteristik  petunjuk  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Maka  rumus  tersebut menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas  C  ( Posterior ) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut, seringkali disebut prior ), dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik sampel  pada  kelas  C  (disebut  juga likelihood ),  dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik  karakteristik  sampel  secara  global (disebut juga evidence ).
Sistem merupakan  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedurnya  yang  saling  berhubungan, berkumpul bersama untuk melakukan suatu tindakan atau untuk menyelesaikan sasaran tertentu [4]
Klasifikasi , Menentukan sebuah record data baru ke salah satu dari beberapa katagori/kelas yang telah didefinisikan sebelumnya. Disebut juga dengan supervised learning. Berikut beberapa aplikasi  dari  klasifikasi;  a) direct  marketing ;  b) Fraud  detection ;  c) Customer  Attrition/churn ,  [5].
Klasifikasi adalah Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan [3].
Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang  nilainya  didigitalisasikan  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya, [6]. Citra ialah istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual, [7]
Pattern  recognition merupakan  teknik  yang  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  citra  yang telah diolah sebelumnya berdasarkan kesamaan atau kemiripan ciri yang dimilikinya. Secara umum teknik  pengenalan  pola  bertujuan  mengklasifikasikan  dan  mendiskripsi  pola  atau  objek  yang komplek  melalui  pengukuran  sifat  atau  ciri-ciri  objek  bersangkutan.  Prinsip  kerjanya  menirukan kemampuan manusia mengenali objek-objek berdasarkan ciri-ciri dan pengetahuan yang pernah diamatinya dari objek tersebut. Contoh aplikasi speech recognition , data mining , biometrics , dll, [8]. Proses  pengenalan  pola  mendeskripsikan  tahap-tahapan  dalam  pengenalan  pola.  Hal  ini dimaksudkan agar adanya langkah-langkah terstruktur dalam melakukan pengenalan pola yaitu: a) Data (gambar, bunyi, teks) untuk dikelaskan; b) Menghilankan gangguan/menormalkan gambar (Image processing); c) Pengiraan citra; dan d) Pengenalan kelas (mengambil keputusan).
Kelapa memiliki keserbagunaan yang jelas digunakan sebagai buah, sebagai sumber susu dan minyak,  sebagai  makanan  biasa,  makanan  banyak  orang  di  daerah  tropis  dan  juga  di  subtropis sebagai biji kacang-kacangan, sebagai bahan bakar, dan banyak lagi [9]. Kelapa (Cocos nucifera) merupakan pohon yang mempunyai nilai ekonomi yang tinggi, [10]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini  yang menjadi inputan sistem klasifikasi kualitas citra bibit kelapa adalah berupa citra  bibit  kelapa.  Citra  sampel  berjumlah  30  buah  (3  kelas  kualitas  bibit  kelapa,  masing-masing kelas 10 citra).
Tabel 1. Data Citra Latih No. Kelas Jumlah 1 Kelas rata-rata  Grade A 10 2 Kelas rata-rata Grade B 10 3 Kelas rata-rata  Grade C 10 Total 30
Citra  digital  adalah  citra  dengan f(x,y) yang  nilainya  didigitalisasikan  baik  dalam  koordinat spasialnya maupun dalam gray level -nya. Sebuah citra diubah ke dalam bentuk digital agar mudah diolah  atau  disimpan  dalam  memori  komputer  atau  media  lain,  [4]  Citra  ialah  istilah  lain  untuk gambar sebagai salah satu komponen multimedia yang memiliki peranan penting dalam bentuk informasi visual, [5]
Citra uji berjumlah 30 buah (3 kelas kualitas kopra, masing-masing kelas 10 citra). Semua citra, baik  citra  sample  ataupun  citra  uji  terlebih  dahulu  akan  dikonversi  ke  format  BMP  dan  diubah resolusinya menjadi 640 x 480 piksel.
Analisa  Proses  meliputi  analisa  proses  pembentukan  kelas  dan  analisa  proses  perhitungan jarak  serta  identifikasi  kualitas  bibit  kelapa.  Untuk  membentuk  kelas  kualitas  bibit  kelapa, diperlukan karekteristik dari kelas kualitas bibit kelapa itu sendiri. hal ini ditunjukkan pada tabel 2.
Tabel 2.  Karakteristik Kelas bibit kelapa
Kelas Kualitas Warna Tekstur Kelas rata-rata  Grade A RGB [0]-[255] GLCM […] - […] Kelas rata-rata Grade B RGB [0]-[255] GLCM [...]- […] Kelas rata-rata  Grade C RGB [0]-[255] GLCM […] - […]
Tiap  kelas  kualitas  dibedakan  berdasarkan  nilai  fitur  warna  ( red,  green,  blue )  dan  tekstur ( contrast,  correlation,  energy dan homogeneity ).  Semakin  berwarna  coklat  keabuan-abuan,  dan bentuk lonjong dan pipih bagian bawah maka bibit kelapa tersebut semakin baik kualitasnya.
Setelah diketahui karakteristik kelas kualitas bibit kelapa, maka analisa proses pembentukan kelas bisa dilakukan. Proses pembentukan kelas diawali dengan melakukan ektraksi fitur citra data latih.  Tiap  citra  akan  diekstrak  untuk  mendapatkan  nilai red,  green,  blue dari  variabel  warna kemudian contrast,  correlation,  energy dan homogeneity dari  variabel  tekstur.  Hasilnya  akan disimpan di dalam database fitur citra, yakni di dalam tabel fitur citra latih.
Proses  Perhitungan  Jarak  dan  Identifikasi  Kualitas  Bibit  Kelapa,  proses  ini  diawali  dengan pemanggilan  citra  uji  (Citra  Query)  yang  ingin  dicari  kelas  kualitasnya,hasil  citra  query  akan diekstrak untuk mendapatkan vector fitur citra query, seperti pada table 3.
Tabel 3 Vektor Fitur Citra Query Nama Warna Tekstur Red Green Blue Ene Con Corr Hom Citra Query RGB [0] - [255] RGB [0] - [255] RGB [0] - [255] GLCM […] - […] GLCM […] - […] GLCM […] - […] GLCM […] - […]
Setelah  didapatkan  vektor  fitur Red,  Green dan Blue dari  variabel  warna  kemudian energy, contrast, correlation dan homogeneity dari variabel tekstur. Perbandingan tersebut dapat dilakukan dengan cara menghitung jarak euclidean distance yang merupakan selisih nilai piksel antara 2 vektor tersebut. Adapun rumus euclidean distance ditunjukkan pada persamaan berikut ini:
Dist (i,k) = √∑ (𝑖 𝑗 − 𝑘 𝑗 ) 2 𝐷 𝑖=𝑗 ,
Dengan dist (i,k) adalah jarak euclidean antara vektor i dan vektor k i j = komponen ke j dari vektor i k j = komponen ke j dari vektor k D  = adalah jumlah komponen pada vektor i dan vektor k.
Dari hasil perhitunga jarak euclidean tersebut dapat ditentukan suatu citra query adalah mirip bila memiliki jarak yang paling dekat atau nilainya paling kecil.
Pada Tabel 4 merupakan hasil dari proses fitur latih, kualitas bibit kelapa dibagi kedalam kelas bibit Grade A (80-85)%, Grade A (70-7)%, dan Grade C (60-65)% berdasarkan variabel warna RGB ( Red Green  Blue ).dimana  dilakukan  citra  latih  untuk  30  Jenis  Bibit  Kelapa  yang  berbeda  yang dikelompokkan berdasarkan Grade A, Grade B dan Grade C.
Tabel 4. Database Vektor Fitur Citra Latih Warna RGB Texsture Kelas/ Grade red green blue  contrast correlation energy homogeneity 207 159 127 0.195 0.921 0.525 0.949 A 191 165 141 0.380 0.851 0.531 0.919 A 198 182 156 0.280 0.856 0.590 0.946 A 194 177 150 0.384 0.825 0.599 0.928 A 190 170 149 0.344 0.887 0.514 0.929 A 169 151 132 0.539 0.859 0.495 0.926 B 176 136 108 0.370 0.925 0.400 0.949 B 182 148 119 0.194 0.950 0.434 0.954 B 166 133 117 0.38 0.924 0.437 0.934 B 188 145 119 0.289 0.928 0.427 0.941 B
Indragiri Hilir
189 160 136 0.188 0.925 0.567 0.965 C 191 165 141 0.144 0.945 0.520 0.968 C 170 141 122 0.935 0.802 0.452 0.921 C 182 155 136 0.450 0.894 0.408 0.953 C 189 161 138 0.296 0.920 0.460 0.950 C
Proses perhitungan berdasarkan data vektor citra latih pada tabel 4. Misalkan kita ambil satu contoh bibit kelapa ada sebuah citra query yang belum di ketahui masuk label kelasnya dan masuk kualitas Grade A, Grade B atau Grade C . Vektor Tersebut yaitu: red = 181, green = 149 dan blue = 132 . Untuk masing Grade A, Grade B dan Grade C ,  Nilai RGB diambil dari data citra latih kemudian dicari  nilai  rata-rata  untuk  masing  RGB,  cara  menghitung  nilai  rata-rata  adalah  menjumlahkan masing – masing RGB kemudian dibagi 10 setelah didapat nilai rata, kemudian kita menghitung jarak ke  citra  query  menggunakan  rumus euclidean  distance, setelah  dilakukan  perhitungan  jarak Euclidean distance kemudian mengumpulkan kelas klasifikasinya.
Tabel 5. Prediksi NBC Jarak ke citra query [197 171 140] Kelas Kualitas NBC 18,49 Grade A 80-85% 5,83 Grade B 70-75 % 14,79 Grade C 60-65%
Berdasarkan Tabel 6. jarak terkecil dari 3 jarak, maka dapat diambil kesimpulan bahwa citra query yang memiliki vektor fitur RGB [181 149 132] termasuk kedalam Kelas Grade B 70-75 %
Tabel 6. Database Vektor Fitur Citra Uji Warna RGB Textsture Jarak Persntase (%) Kelas klasifikasi red green blue contrast correlation energy
Homoge neity 197 165 141 0.341 0.884 0.442 0.930 0.330 66.96 Grade A 189 165 141 0.347 0.884 0.464 0.935 0.207 79.24 Grade A 201 172 150 0.198 0.929 0.412 0.949 0.536 46.34 Grade A 195 162 135 0.152 0.955 0.425 0.969 0.399 60 Grade A 197 171 146 0.190 0.919 0.504 0.950 0.436 56.32 Grade A 169 141 125 0.356 0.916 0.462 0.934 0.588 41.13 Grade B 175 152 130 0.630 0.813 0.593 0.937 0.438 56.19 Grade B 170 143 120 0.516 0.894 0.350 0.909 0.577 42.22 Grade B 179 155 132 0.187 0.947 0.446 0.966 0.370 62.99 Grade B 183 143 125 0.500 0.886 0.414 0.930 0.442 55.76 Grade B 184 156 137 0.282 0.916 0.449 0.946 0.598 40.2 Grade C 187 165 151 0.596 0.849 0.243 0.854 0.529 47.07 Grade C 188 158 140 0.404 0.893 0.380 0.916 0.223 77.67 Grade C 183 161 138 0.386 0.882 0.533 0.938 0.506 49.39 Grade C 185 166 146 0.246 0.927 0.486 0.945 0.468 53.12 Grade C
Pada Tabel 5 merupakan Hasil dari citra uji dari 30 citra uji, dimana masing data 10 grade A, 10 grade  B,  10  grade  C  dimana  data  citra  uji  itu  masing-masing  didapat  dalam  proses  Klasifikasi berdasarkan  perhitungan  citra  query  dengan  menggunkan  rumus euclidean  distance, kemudian dicari jarak terkecil dalam proses klasifikasi dan perhitungan persentase (%) kemiripan berdasrkan dari data citra latih. dengan metode Naive Bayes Classifier , nilai rata-rata terendah dari citra query yang nantinya akan menjadi hasil kualitas bibit kelapa.
Tahapan  analisa  perancangan  sistem  peneliti  menggunakan Consept  Data  Modeling (CDM) Context Diagram dan Data Flow Diagram (DFD) Sebagai model sistem  untuk mempersentasikan seluruh elemen sistem yang saling terkait baik input, proses dan output, tahapannya sebagaimana berikut:
Tahapan  pertama  pada  analisa  perancangan  sistem  klasifikasi  bibit  kelapa  menggunakan Pemodelan  Context  Diagram  dimana  berfungsi  untuk  menggambar  secara  umum  seluruh  input dan output sistem, dapat dilihat pada gambar 1.
Developer 1.0 Sistem Klasifikasi Bibit Kelapa User Kualitas Bibit Kelapa Kelas Kualitas Bibit Label Kelas Kualitas Citra

## Gambar 1. Context Diagram Klasifikasi Bibit Kelapa
Pada  Diagram  Konteks  terdapat  di  entitas  utama  yang  terlibat  yaitu  Developer  dan  User, proses secara umum dimulai dari penginputkan/pengambilan citra bibit kelapa dan background, pada  proses  klasifikasinya  terdapat  proses  pembentukan  kelas,  subtraction,  ekstraksi  fitur, klasifikasi dan evaluasi, dan menghasilkan kelas kualitas bibit kelapa, sedangkan dari sisi entitas User  yaitu  proses  ekstraksi  kualitas  bibit  kelapa  dan  kelas  bibit  kelapa  dimana  prosesnya  juga berupa subtraction, ekstraksi fitur dan klasifikasi, secara rinci akan digambarkan pada DFD level 1 DFD level 1 (satu) digunakan untuk menggambarkan secara detail aliran data sistem klasifikasi bibit  kelapa, yang  melibatkan data store  sebagai  tempat  penyimpanan  dan  proses  decomposisi sistem, DFD level 1 merupakan gambaran detail dari Context Diagaram , sebagaimana terlihat pada gambar 2.
1.1 Proses Citra 1.2 Pre Processing
1.3 Ekstraksi Fitur 1.4 Akses Tabel Fitur 1.5 Pembuatan Kelas 1.6 Hitung Jarak Eucledian 1.7 Pre Processing Klasifikasi Developer User Citra Latar Citra Bibit Bg. Subtraction Label Kelas Kualitas Info. Training Kualitas Bibit Kelapa Kelas Kualitas Bibit File Bg.BMP File Gambar Bibit BMP Data Citra Latar Data Citra Bibit Info Citra Bibit Info Citra Latar Citra Objek Tersegmentasi Citra Objek Tersegmentasi Info Citra Objek Kelapa File Fitur Lihat Fitur Simpan Fitur Hapus Vektor Update Vektor File Uji Simpan Data Uji Info File Uji File Gambar BMP File Latar BMP Citra Hasil Objek Info File Gambar Data File Gambar Data Latar BMP Info Latar BMP Data Citra Query
Info Citra Query
Gambar 2. DFD Level 1 Proses Klasfikasi Bibit Kelapa
Gambar 2 DFD level 1 dimulai pengembang input data citra latar belakang kemudian di proses file citra latar BMP, kemudian input citra bibit kelapa dan kemudian diproses pada Filegambar citra kelapa  berformat  BMP,  tahapan  selanjutnya  proses preprocessing yakni  proses  background subraction (proses pemisahan background belakang dengan citra gambar kelapa) setelah proses pemisahan subtaction selesai, tahapan selanjutnya proses ekstraksi fitur dimana ekstraksi fitur ini akan  menghasilkan  Fitur  RGB  ( Red,  Green  ,Blue ).  Setelah  ekstraksi,  tahap  selanjutnya  proses pembentukan  kelas,  dimana  proses  ini  hasilnya    disimpan  kedalam  data  store  file  fitur,  tahap selanjutnya proses klasifikasi dimana proses klasifikasi ini menghasilkan RGB ( Red, Green ,Blue ) dan CCEM ( contrast, correlation, energy, homogeneity ), akan di simpan kedalam data store citra hasil objek kelapa,proses ekstraksi fitur citra query, setelah menghitung  citra quey tahap selanjutnya proses menghitung jarak,dan hasil nya disimpan kedalam data store File Uji, dan akan menghasilkan kualitas bibit kelapa berdasarkan grade A,B atau C dengan persentase kemiripan.
1.7.2 Proses Hitung Rata-Rata User Data Nila Rata-rata Kualitas Bibit Kelapa File Gambar BMP File Latar BMP Citra Hasil Objek Kelapa 2 Info File Gambar Data File Gambar Data Latar BMP Info Latar BMP Data Citra Query Info Citra Query 1.7.1 Klasifikasi Bibit Kelapa Info Klasifikasi Bibit Kelapa File Gambar BMP 2 File Latar BMP 2 Citra Hasil Objek Kelapa 1.7.3 Proses Evaluasi Info Citra Query Info Citra Hasil Objek Data Hasil Evaluasi Hasil Evaluasi Info Hasil Evaluasi

## Gambar 3. DFD Level 2 Proses 1.7 Proses Klasfikasi dan Evaluasi
Gambar  3  DFD  Level  2  Proes  1.7  adalah  Proses  klasifikasi    dimana  pada  proses  ini  adalah menampilkan hasil klasifikasi kualitas bibit kelapa berdasarkan grade, kemudian dilakukan proses perhitungan nilai rata-rata, setelah mendapatkan nilai rata-rata maka tahap terakhir adalah proses evaluasi dimana pada tahapan ini digunakan untuk mendapatkan persentase keakuratan secara global dari data  pengujian bibit kelapa.

## 3.1 Implementasi Sistem
Implementasi merupakan tahapan menerapkan dan mengoperasikan sistem pada kenyataan yang sebenarnya, sehingga akan di ketahui apakah sistem yang telah dibangun benar-benar dapat berjalan dan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Adapun Implementasi Sistem meliputi Sistem pembentuk kelas dan sistem klasifikasi Bibit Kelapa.
1. Implementasi Sistem Pembentuk Kelas . Implementasi Sistem Pembentuk Kelas memerlukan sekumpulan  input  berupa  bibit  kelapa  yang  diambil  citranya  dengan  menggunakan kamera untuk  dijadikan  referensi.  Fase  pengumpulan  sample  bibit  kelapa  ini  disebut  dengan  fase pelatihan. Sistem dikenalkan dengan berbagai sekelompok bibit  kelapa dengan fitur warna dan fitur tekstur. Sistem pembentuk kelas juga akan menampilkan output berupa tabel yang akan menampilkan bibit kelapa yang sudah diperkenalkan, dimana masing-masing bibit kelapa diwakili oleh mean kelasnya. Untuk memudahkan proses pelatihan yang akan dilakukan maka diperlukan antar muka pemakai untuk melaksanakan fase pelatihan tersebut.
2. Uji coba sistem dan program adalah dimana program atau  aplikasi yang selesai dirancang, diuji kelayakannya untuk mengetahui apakah sistem tersebut masih terdapat kesalahan eksekusi dan kekurangan atau sudah sesuai dengan tujuan yang diharapkan.
3. Pengujian Sistem Grade A rata -rata 80-85  % Pengujian sistem Grade A adalah pengujian klasifikasi dari data uji, 10 data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengujian Sistem Grade A Rata-Rata 80-85%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade A 0,330 66,96 2 Grade A 0,207 79,24 3 Grade A 0,536 46,34 4 Grade A 0,399 60 5 Grade A 0,436 56,32 6 Grade A 0,292 70,71 7 Grade A 0,542 45,72 8 Grade A 0,535 46,4 9 Grade A 0,536 46,34 10 Grade A 0,501 49,88 Rata – Rata 0,432 56,791 Simpangan Baku 0,120 12,057

## 4. Pengujian Sistem Kelas Grade B rata-rata 70-75 %
Pengujian  sistem  kelas  Grade  B  70-75  %    adalah  pengujian  klasifikasi  dari  data  uji,  10  data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian Sistem Grade B Rata-Rata 70-75%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade B 0,588 41,13 2 Grade B 0,438 56,19 3 Grade B 0,577 42,22 4 Grade B 0,370 62,99 5 Grade B 0,442 55,76 6 Grade B 0,394 60,53 7 Grade B 0,495 50,43 8 Grade B 0,513 48,66 9 Grade B 0,512 48,76 10 Grade B 0,414 58,58 Rata – Rata 0,474 52,525 Simpangan Baku 0,074 7,481

## 5. Pengujian Sistem Kelas Grade C rata - rata60-65 %
Pengujian  sistem  kelas  Grade  C  60-65  %    adalah  pengujian  klasifikasi  dari  data  uji,  10  data eksperimen yang menghasikan informasi berupa jarak dan prosentase kemiripan. Dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Pengujian Sistem Grade C Rata-Rata 60-65%
No Grade Jarak % Kemiripan 1 Grade C 0,598 40,2 2 Grade C 0,529 47,07 3 Grade C 0,223 77,67 4 Grade C 0,506 49,39 5 Grade C 0,468 53,12
Indragiri Hilir
6 Grade C 0,356 64,37 7 Grade C 0,301 69,86 8 Grade C 0,102 89,79 9 Grade C 0,495 50,5 10 Grade C 0,219 78,05 Rata – Rata 0,379 62,002 Simpangan Baku 0,163 16,367
Dari  hasil  pengujian setiap  tabel  memiliki  10 eksperimen . Dari  10 eksperimen diklasifikasikan menghasilkan  informasi  jarak  dan  prosentase  kemiripan.  Dari  hasil  data  jarak  dan  prosentase kemiripan  di  jumlahkan.  Dari  hasil  jumlah  dibagi  10.  Adapun  Tabel    6,  Tabel  7  dan  8.  Klasifikasi tertinggi ditunjukkan pada Tabel 3 dengan jarak 0,379 % dan presentase kemiripan 64 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari tujuan penelitian didapat kesimpulan yaitu: Telah dibangun sebuah sistem klasifikasi  bibit  kelapa  menggunakan  dengan  metode  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  dengan Graphical  User  Interface  (GUI)  menggunakan  tool  Matlab.  Hasil  klasifkasi  sistem    10  x  10 – fold crossvalidation  pada  masing – masing  katagori  yaitu:  a.  katagori  klasifikasi  kualitas  bibit  kelapa Grade  A (80 – 85 %) dihasilkan ketelitian rata-rata 66,521 % dengan simpangan baku 11,65715 %; b. katagori  kualitas bibit kelapa Grade  B (70 – 75 %) rata – rata dihasilkan ketelitian 58,025 % dengan simpangan baku 8,011074 %; c. katagori kualitas bibit kelapa Grade  C(60 – 65 %) rata – rata dihasilkan ketelitian  63,021  % dengan  simpangan  baku  17,06763  %.  Dari  hasil  10  eksperimen  diklasifikasikan menghasilkan informasi jarak dan prosentase kemiripan. Dari hasil didapat adalah Grade C yang memiliki  persentase  tertinggi  dengan  jarak  0,309%  dan  presentase  kemiripan  64  %.Hasil  akhir evaluasi  dari  data  eksperimen  secara  global,  memiliki  ketelitian  rata-rata  87.02  %.  Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tinggi harus dilakukan data latih yang banyak terhadap sistem klasifikasi kualitas bibit kelapa.

## REFERENSI
[1] D. L. Olson and D. Delen, Advanced Data Mining Techniques. Springer, 2008.
[2] Joshi, C., Ruggeri, F., & Wilson, S. P. (2018). Prior Robustness for Bayesian Implementation of the Fault Tree Analysis. IEEE Transactions on Reliability, Vol.67(1), 170-183.
[3] N. Sulistiyowati and M. Jajuli, “Integrasi Naive Bayes Dengan Teknik Sampling Smote Untuk Menangani  Data  Tidak  Seimbang,”  Nuansa  Inform.,  vol.  14,  no.  1,  p.  34,  2020,  doi: 10.25134/nuansa.v14i1.2411.
[4] D.  L.  Rahmah,  "Perancangan  Aplikasi  Sistem  Persuratan  Berbasis  Web  Pada  PT.  Dwi  Pilar Pratama," Faktor Exacta, vol. 6, no. 2, pp. 282-292, 2014
[5] F. A. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2013.
[6] H.  A.  Musril,  "Studi  Komparasi  Metode  Aritmatic  Coding  dan  Huffman  Coding  Dalam Algoritma  Entropy Untuk Kompresi  Citra  Digital," Jurnal  Teknologi  Informasi &  Pendidikan, vol. 5, no. 2, pp. 133-156, 2012.
[7] Y. Permadi and Muritno, "Aplikasi Pengolahan Cotra Digital Untuk Identifikasi Kematangan Mentimun  Berdasarkan  Tekstur  Kulit  Buah  Menggunakan  Metode  Ekstraksi  Ciri  Statistik," Jurnal Informatika, vol. 9, no. 9, pp. 1028-1038, 2015.
[8] M. Masril, "Implementasi Jaringan Saraf Tiruan Pada Pattern Recognition (Studi Kasus Huruf Jepang Katakana)," Jurnal Teknologi Informatika & Pendidikan, vol. 6, no. 1, pp. 55-65, 2013.
[9] Bharathi S, Harini P (2020) Early detection of diseases in coconut tree leaves. In: 2020 6th international  conference  on  advanced  computing  and  communication  systems  (ICACCS). IEEE, pp 1265 – 1268
[10] Pracaya and P. C. Kahono, Kiat Sukses Budidaya Kelapa, Klaten: PT Macanan Jaya, 2011
[11] Abdullah,  Usman  and  Efendi,  "Sistem  Klasifikasi  Kualitas  Kopra  Berdasarkan  Warna  dan Tekstur Menggunakan Metode Nearest Mean Classifier (NMC)," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 4, no. 4, pp. 297-303, 2017.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kami  sampaikan  kepada  Kemendikbudristek  Direktorat  Jendral Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi,  Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian  Kepada Masyarakat sebagai pemberi dana pada penelitian ini.