## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Klasifikasi Pembibitan Udang Vanamey Yang Ideal Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Hidayat 1,2 , Wardi 3 , Andani Achmad 3 , Yuyun 1
1, Magister  Sistem Komputer, Universitas Handayani Makassar, Makassar, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Tomakaka, Mamuju
3 Fakultas Teknik, Teknik Elektro, Universitas Hasanuddin, Makassar Email: 1* Hidayatfikom@gmail.com, 3 wardi@unhas.ac.id, 4 andani@unhas.ac.id, 5 yuyunwabula@handayani.ac.id Email Penulis Korespondensi: *hidayatfikom@gmail.com
Abstrak− Data Mining merupakan proses menemukan informasi dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang besar. Penelitian ini menerapkan Algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan hasil panen udang Vanamey kedalam tiga kelas yaitu berhasil, kurang berhasil dan gagal. Untuk memudahkan analisis, data dibagi dalam 2 kategori yaitu 90 data training  dan 10 data testing. Sembilan parameter digunakan   yaitu jumlah tebaran, luas lahan, jenis penyakit, warna air, kondisi tanah, musim, pakan, modal dan hasil panen. Untuk memvalidasi klasifikasi, kami menggunakan confusion matrix untuk menguji akurasi dari algoritma. Hasil pengujian menghasilkan akurasi sebesar 54,4 %,  presisi 100%,  dan recall 77,7%.
Kata Kunci: Udang Vanamey; Data Mining; Algoritma Naïve Bayes
Abstract− Data mining is the process of finding information by looking for certain patterns or rules from large amounts of data. This study applies the Naïve Bayes algorithm to classify the yield of Vanamey shrimp into three classes, namely successful, less successful and failed from the harvest sample data owned. To facilitate the analysis, the data is divided into 2 categories, namely 90 training data and 10 for testing data. Nine parameters were used, namely the number of distributions, land area, type of disease, water color, soil conditions, season, feed, capital and yields. To validate the classification, we used a confusion matrix to test the accuracy of the algorithm. The test results show an accuracy of 54.4%, 100% precision, and 77.7% recall.
Keywords : Vanamey Shrimp; Data Mining; Naïve Bayes Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan banyak pulau dan kekayaan yang sangat berbeda maka salah satu sektor yang  memberikan kontribusi  signifikan bagi daerah adalah dibidang perikanan. Pada tahun 2012, sektor perikanan memberikan  kontribusi  sebesar  2,29%,  peternakan  (1,63%)  dan  perkebunan  (1,99%)  (Anijar,2014).  Indonesia memiliki  potensi  perikanan,  khususnya  perikanan  dibidang  budidaya  tambak,  Luas  lahan  tambak  di  Indonesia diperkirakan  lebih  dari  50  juta  hektar,  (Hanadi,  2010).  Indonesia  memiliki  area  tambak  yang  luas    namun  karena kurangnya pemahaman tentang cara budidaya  yang tepat sehingga pembudidaya mengalami kendala dalam mengelola tambak. Dan salah satu konsen petani tambak adalah budidaya  Udang . Udang  merupakan sumber yang kaya akan protein  hewani  berkualitas  tinggi  dan  bebas  dari  kolesterol  serta  memiliki  Protein  hewani  yang  baik  untuk pertumbuhan.
Desa Bonda, Kecamatan Papalang, Kabupaten Mamuju merupakan daerah yang melakukan kegiatan budidaya udang Vanamey.    Saat  ini  udang  Vanamey  sangat  diminati  untuk  dikembangbiakkan  karena  prospek  bisnisnya  yang menjanjikan  serta  proses  budidaya  yang  membutuhkan  waktu  yang  relatif  singkat.  Dalam  proses  budidaya  udang vannamei di Desa Bonda masih sering terjadi beberapa faktor yang menyebabkan kematian pada udang, Hal ini dapat mempengaruhi hasil panen. Permasalahan yang dialami petani tambak yaitu pada saat musim hujan dan saat banjir. Selama musim hujan, terkadang  banyak udang yang sakit, banyak dari mereka mati, sehingga berakibat menurunnya jumlah  panen  udang  vannamei.  Permasalahan  lain  adalah  jika  terjadi  air  pasang  yang  tinggi  ,  dapat  menyebabkan tambak tenggelam sehingga gagal panen.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat keberhasilan panen udang vanamey dengan menggunakan algoritma  Naive  Bayes.  Untuk  menopang  penelitian  ini  Sembilan  parameter  digunakan  yaitu  jumlah  tebaran,  luas lahan, jenis penyakit, warna air, kondisi tanah, musim, pakan, modal dan hasil panen.
Penelitian  terkait  dengan  studi  yang  dilakukan  oleh  (Abdul  Basit,  2020),  berjudul  'prediksi  hasil  padi  dengan implementasi algoritma naive bayes', dan menyimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat mengetahui gambaran hasil  penan  padi  pada  tahun  yang  akan  datang  dan  agar  tidak  terjadi  kenaikan  harga  yang  ekstrem.  Penelitian berikutnya  yang  dilakukan  oleh  (Subyakto,  rahmat  Doni,  Sari  Susanti,  Ade  Mubarok,  2009)  yang  berjudul “Application  of  Data  Mining  for  Classification  of  Hepatocellular  Carcinoma  Using  Naive  Bayes  Algorithm'' menyimpulkan  bahwa  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang  terbaik,  maka  diterapkan  metode  validasi  untuk mengetahui kinerja klasifikasi berdasarkan matriks konfusion dan kurva ROC menggunakan metode validasi k-Fold Cross  Validation.  Kemudian  (Sindhu  Rakasiwi,  Taqius  Shofi  Albastomi,  2017)  yang  berjudul  “Sistem  profesional untuk mendiagnosis penyakit pada udang vannamei” menyimpulkan bahwa ntuk mendiagnosis Jenis penyakit yang menyerang  udang  pemanfaatan  sistem  pakar  dapat  dilakukan  dengan  menggabungkan  keahlian  manusia  ke  dalam

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
computer  yang    diposisikan  secara  strategis  untuk  memecahkan  masalah  penyakit  yang  menyerang  udang.  Dalam penelitian lain  Arifianty (2008) mengoptimasi produksi udang  vannamei sebagai kesimpulan bahwa total produksi udang Vannamei pada tahun 2006 sebanyak 125.854,5 kg. Untuk memproduksi udang tersebut, biaya produksi yang harus  ditanggung  UD  JHD  adalah  Rp842.427.290.  Pemanfaatan  input  produksi  belum  optimal.  Berdasarkan  studi linier, 15 input optimal untuk benih adalah 7.830.667 ekor,  pakan 204.387,7 kg,  kapur 25.170,9 kg, pupuk 503,4 kg, vitamin 75,5 kg, probiotik 683,4 kg, obat-obatan 4.279, 1kg, masa panen 1.258,5 jam. , 104.459,2 liter solar dan 1.200 liter  bensin.  Dengan  menggunakan  input  produksi  berdasarkan  hasil  survei  linier,    biaya  yang  dikeluarkan  adalah sebesar Rp 2.403.220.000. 439 207 294.  Sebuah studi linier menunjukkan bahwa alokasi biaya produksi untuk setiap petak tambak tidak optimal. Hal ini ditunjukkan dengan harga bayangan sama dengan nol. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Susilo (2007) berjudul “menentukan pendapatan petambak udang windu di Desa Sepatin, Kabupaten Kutai Kartanegara”, sebagai kesimpulan bahwa produksi udang windu di wilayah studi menguntungkan. Analisis dan menunjukkan bahwa model estimasi fungsi produksi adalah Y= 2.645X10.746. X2-5.10E-02. X3 0,1971.X4-4.46E- 02 Dengan menggunakan teknik analisis varians (ANOVA), variabel bebas  (luas tambak, padat tebar, jumlah pekerja, jam kerja)  terhadap variabel terikat (produksi) diketahui secara simultan. Selanjutnya Maulina, Heri dan Ratnawati (2012), membahas  faktor-faktor dominan  yang  mempengaruhi produktivitas tambak di  Kabupaten Pinglang. Yang menjadi kesimpulanpada penelitian ini bahwa produktivitas tambak di Provinsi Pinglang rata-rata1499 kg/ha/musim, dan produksi tersebut  merupakan total produksi  yaitu produksi  udang  windu dan bandeng secara  multikultur.  Ada total  79  variabel  dalam  penelitian  ini,  dan  hanya  37  yang  benar-benar  dapat  digunakan  untuk  memprediksi produktivitas  tambak.  Penelitian  berikutnya  yang  dilakukan  oleh  Juarno  pada  tahun  2011,  meneliti  tentang “produktivitas dan faktor-faktor yang mempengaruhi produktivitas total faktor (TFP) tambak udang di Indonesia”. Dan yang menjadi kesimpulan dalam penelitian ini bahwa besar tambak tidak dikelola secara terpusat. Studi ini juga menunjukkan  bahwa  ukuran  bisnis  dan  kolaborasi  antara  produsen  dan  agen  pemasaran  lainnya  memiliki  dampak negatif pada TFP. Dalam hal ini, pemerintah harus memprioritaskan peningkatan produktivitas dengan meningkatkan anggaran penelitian penyakit, menyediakan anak ayam berkualitas, dan meningkatkan sumber daya manusia (SDM) untuk mengatasi serangan penyakit, itu tidak akan berhasil. Selain itu, diperlukan regulasi untuk mengatur pola tanam dengan mengganti spesies yang dapat memutus mata rantai penyakit. Berdasarkan penellitian diatas, algortima naïve bayes diusulkan untuk mengklasifikasi hasil panen

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma Naive bayes
Dalam  pembelajaran  machine  learning,  klasifikasi  dianggap  sebagai  tuntunan  dari  metode  supervised  learning, yaitu menyimpulkan fungsi dari data pelatihan berlabel. Data latih terdiri dari sekumpulan sampel latih, di mana setiap sampel merupakan pasangan yang terdiri dari objek input (biasanya vektor dan nilai output yang diinginkan  (biasanya label kelas).  Oleh karena itu, tugas dari algoritma klasifikasi adalah menganalisis data pelatihan dan menghasilkan fungsi turunan yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan sampel baru. Sebuah subclass umum dari klasifikasi adalah klasifikasi probabilistik.  Algoritma klasifikasi probabilistik menggunakan inferensi statistik untuk menemukan kelas terbaik untuk contoh yang diberikan  (Charu, 2015).
Salah satu algoritma klasifikasi probabilistik adalah naive Bayes classifier. Algoritma Naive Bayes adalah klasifikasi probabilistik  sederhana  berdasarkan  aplikasi  Bayesian.  '  Teorema  Independensi  Kuat,  Algoritma  Naive  Bayes, mengasumsikan bahwa keberadaan nilai tertentu dari satu atribut tidak tergantung pada keberadaan nilai atribut lain (Markus,  2014).  Klasifikasi  Naive  Bayesian  bekerja  sangat  baik  untuk  dimensi  input  tinggi,  dengan  kinerja  yang sebanding dengan beberapa metode klasifikasi lain seperti pohon keputusan dan pengklasifikasi jaringan saraf (Charu, 2015).
Berikut adalah persamaan dari teorema bayes : ( 𝐻 | 𝐷 )=p( 𝐻 )p( 𝐷 | 𝐻 ) / p( 𝐷 ) Keterangan: P: Probabilitas D: Data dengan class yang belum diketahui. H: Hipotesis data merupakan classs pesifik. p( 𝐻 | 𝐷 ): Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi D (posterior probability ). p( 𝐻 ): Probabilitas hipotesis H  (prior probability). p( 𝐷 | 𝐻 ): Probabilitas D berdasarkan kondisi pada hipotesis H. p( 𝐷 ): Probabilitas D
Langkah  penyelesaian  Naïve  Bayes  :  Dalam  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  algoritma  naive  bayes  dalam perhitungannya terdiri dari beberapa langkah perhitungan, yaitu :

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
1.Mulai
2.Baca data training)
a. Mencari nilai p( 𝐻 ) untuk setiap kelas.
b. Mencari nilai p( 𝐷 | 𝐻 ) untuk setiap kriteria dari setiap kelas. c. Mencari nilai probabilitas paling besar dari kelas (hasil p( 𝐻 ) x hasilp( 𝐷 | 𝐻 )) 3.Menamp

## 2.2  Sumber Data
Pada penelitian ini membahas mengenai data panen udang vanamey dari tiga tahun terakhir untuk memunculkan bentuk  rekomendasi  dari  hasil  panen  vanamey  yang  ada  sebagai  bahan  rujukan  untuk  dapat  menghasilkan  panen vanamey yang baik untuk periode berikutnya serta hal – hal yang perlu di perhatikan dalam budidaya udang vanamey. Pada penelitian ini sebelum melakukan pengolahan data hasil panen masyarakat tahap yang pertama dilakukan adalah proses  pengamatan  langsung  ke  tambak    masyarakat  pembubidaya  yang  ada  di  desa  bonda.  Setelah  melakukan pengamatan langsung ke tambak masyarakat atau melihat kondisi tambak tahap selanjutnya adalah proses wawancara, jadi pada bagian ini data yang di butuhkan adalah:
1. Data panen  masyarakat dari tiga tahun terakhir  untuk bisa  mengetahui tingkat  keberhasilan  masyarakat dalam proses membudidayakan udang vanamey. Tabel 1adalah contoh dataset hasil panen petani tambak.
2. Data tentang bagaimana mereka melakukan proses budidaya untuk mengetahui apakah mereka sudah menerapkan proses  pembibitan  yang  ideal  apabila  belum  inilah  yang  akan  dibuatkan  dalam  bentuk  rekomendasi  tentang pembibitan yang ideal
Tabel 1. Hasil data panen udang Jumlah Tebaran Luas Lahan Jenis Penyakit Warna air Kondisi Tanah Musim Pakan Modal (juta) Panen Ket. Panen 50,000 2 H Tidak Ada Kecoklatan Tanah Hujan Gold Coin 6 450 Kg Berhasil 50,000 2 H Whitespot Baculavirus Merah Kecoklatan Tanah dan Pasir Hujan Grobest 6 20 Kg Gagal 50,000 2 H Tidak Ada Hijau Tua Tanah dan Pasir Hujan Gold Coin 6 400 Kg Berhasil 75,000 3 H Tidak Ada Kecoklatan Tanah dan Pasir Hujan Grobest 9 700 Kg Berhasil 25,000 1 H Taura Syndrome Virus Coklat Tua Tanah dan Pasir Hujan Gold Coin 4 150 Kg Kurang Berhasil 25,000 1 H Whitespot Baculavirus Coklat Tua Tanah Hujan Manggalindo 4 60 Kg Gagal 25,000 1 H Tidak Ada Kecoklatan Tanah Hujan Grobest 4 250 Kg Berhasil 75,000 3 H Tidak Ada Merah Kecoklatan Tanah dan Pasir Hujan Gold Coin 9 300 Kg Kurang Berhasil 25,000 1 H Tidak Ada Biru Kehijauan Tanah Hujan Manggalindo 4 150 Kg Kurang Berhasil 50,000 2 H Taura Syndrome Virus Coklat Tua Tanah dan Pasir Hujan Gold Coin 6 250 Kg Kurang Berhasil

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.2 Hasil Pengolahan Data
Pengelohan ini dilakukan dengan cara  mendeteksi  semua  variabel  yang berkaitan dengan tingkat  keberhasilan panen  dan  menganalisis  pengaruh  sehingga  terjadinya  panen  yang  kurang  berhasil  dan  gagal  dengan  penerapan algoritma  naïve  bayes  untuk  mencari  probabilitas  kelas,  kemudian  menentukan  kelas  prediksi  dengan  menerapkan rumus, lalu mencari coufusion matrix dari data untuk mementukan akurasi, presisi dan recall.
Berikut  adalah  hasil  pengolahan  data  menggunakan  microsoft  excel  yaitu  mengelompokkan  berdasarkan  variabel, mencari probabilitas kelas, mencari kelas prediksi, pengujian coufusion matrix dan menentukan akurasi, presisi dan recall.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 2. Variabel X1 VARIABEL X 1 Jumlah Tebaran Berhasil Kurang Berhasil Gagal 25,000 0.25 0.50 0.50 50,000 0.50 0.25 0.50 75,000 0.25 0.25 0.00 Tabel 3 . Variabel X2 VARIABEL X 2 Luas Lahan Berhasil Kurang Berhasil Gagal 1 H 0.25 0.50 0.50 2 H 0.50 0.25 0.50 3 H 0.25 0.25 0.00 Tabel 4 . Variabel X3 VARIABEL X 3 Jenis Penyakit Berhasil Kurang Berhasil Gagal Whitespot Baculavirus 0.00 0.00 1.00 Taura Syndrome Virus 0.00 0.50 0.00 Tidak Ada 1.00 0.50 0.00 Tabel 5 . Variabel X4 VARIABEL X 4 Warna air Berhasil Kurang Berhasil Gagal Kecoklatan 0.75 0.00 0.00 Hijau Tua 0.25 0.00 0.00 Coklat Tua 0.00 0.50 0.50 Biru Kehijauan 0.00 0.25 0.00 Merah Kecoklatan 0.00 0.25 0.50 T abel 6 . Variabel X5 VARIABEL X 5 Kondisi Tanah Berhasil Kurang Berhasil Gagal Tanah 0.5 0.25 0.5 Tanah dan Pasir 0.5 0.75 0.5 Tabel 7 . Variabel X6 VARIABEL X 6 Musim Berhasil Kurang Berhasil Gagal Kemarau 0.00 0.00 0.00 Hujan 1.00 1.00 1.00

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 8 . Variabel X7 VARIABEL X 7 Pakan Berhasil Kurang Berhasil Gagal Gold Coin 0.50 0.75 0.00 Grobest 0.50 0.00 0.50 Manggalindo 0.00 0.25 0.50 Tabel 9 . Variabel X8 VARIABEL X 8 Modal Berhasil Kurang Berhasil Gagal 4 Juta 0.25 0.50 0.50 6 Juta 0.50 0.25 0.50 9 Juta 0.25 0.25 0.00 Tabel 10 . Variabel X9 VARIABEL X 9 Panen Berhasil Kurang Berhasil Gagal 20 Kg 0.00 0.00 0.50 60 Kg 0.00 0.00 0.50 100 Kg 0.00 0.00 0.00 150 Kg 0.00 0.50 0.00 250 Kg 0.25 0.25 0.00 300 Kg 0.00 0.25 0.00 400 Kg 0.25 0.00 0.00 450 Kg 0.25 0.00 0.00 700 Kg 0.25 0.00 0.00 Tabel 11. Kelas Prediksi Kelas Prediksi Berhasil Kurang Berhasil Gagal Berhasil 0.00234375000 0 0 Gagal 0 0 0.00312500000 Berhasil 0.00078125000 0 0 Berhasil 0.00029296875 0 0 Kurang Berhasil 0 0.00351562500 0 Gagal 0 0 0.00312500000 Berhasil 0.00029296875 0 0 Kurang Berhasil 0 0.00010986328 0 Kurang Berhasil 0 0.00019531250 0 Kurang Berhasil 0 0.00021972656 0

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 12 . Variabel Y VARIABEL Y Ket Panen Nilai Berhasil 40% Kurang berhasil 40% Gagal 20% Total 100% Tabel 13 . Conpusion Matriks

## Confusion Matrix
Prediksi Aktual Berhasil Kurang Berhasil Gagal Berhasil 4 0 0 Kurang Berhasil 0 4 0 Gagal 0 0 2 Tabel 14. Kelas Akurasi, Presisi dan Recall Persen Akurasi 40% Presisi 100% Recall 100%
Dari hasil pengolahan data panen masyarakat desa bonda untuk menentukan kategori tersebut dalam tiga tahun terakhir adalah sebagai berikut :
Tabel 15. Hasil kategori No Periode Keterangan Berhasil Kurang Berhasil Gagal 1 I / 2018 40 % 40 % 20% 2 II / 2018 70 % 20 % 10 % 3 III/ 2018 40 % 50 % 10 % 4 I / 2019 30 % 10 % 60 % 5 II / 2019 50 % 30 % 20 % 6 III / 2019 100 % 0 % 0 % 7 I / 2020 50 % 40 % 10 % 8 II / 2020 20 % 80 % 0 % 9 III / 2020 90 % 0 % 10 %

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Pada tabel hasil panen masyarakat yang sudah didapatkan dalam proses pengolahan data dapat disimpulkan bahwa panen masyarakat beberapa periode tersebut masih berhasil tetapi terdapat beberapa periode panen masyarakat yang mengalami panen kurang berhasil dan gagal yang cukup tingi dari data yang di dapatkan pengaruh terbesar adalah terserang penyakit dan kondisi air pada saat itu sehingga hasil panen masyarakat menjadi bermasalah. Jadi pada penelitian ini data yang diolah adalah hasil panen udang vanamey  masyarakat desa bonda tiga tahun terakhir dimulai tahun 2018 - 2020 dengan sampel data per satu tahun ada tiga periode dan dalam satu periode ada sepuluh sampel data  yang digunakan,  setelah sampel data panen  udang vanamey  masyarakat di kumpulkan dari tiga tahun terakhir kemudian di olah dengan microsoft excel dan menerapkan rumus algoritma naïve bayes pada microsoft excel tersebut .
Untuk proses pengolahan data hasil panen udang vanamey ini ada beberapa hal yang mempengaruhi tingkat berhasil, kurang berhasil dan gagal panen udang vanamey sehingga data itulah yang dibuat berdasarkan variabel dan kriteria masing – masing, setelah proses itu kemudian kita melakukan probabilitas kelas untuk menentukan hasil panen dengan beberapa  variabel  tersebut  untuk  menentukan  berapa  persen  berhasil,  kurang  berhasil  dan  gagal  dari  data  yang  di analisis dan mengetahui kelas prediksi dari data yang dimasukkan kemudian di uji menggunakan coufusion matriks, lalu mencari akurasi , presisi dan recall dari data yang di analisis.
Setelah tahap ini, dihasilkan hasil analisis yang mengarah pada keberhasilan dan kegagalan panen udang vannamei. Berdasarkan hasil analisis data, faktor yang paling berpengaruh adalah penyakit udang dan faktor perubahan warna air. Ada kalanya udang vannamei berubah warna di dalam air dan gagal panen, jadi kami merekomendasikan metode untuk mencegah udang vannamei sakit dan apa yang harus dilakukan ketika warna air berubah.

## 4. KESIMPULAN
Dalam melakukan suatu kegiatan sangat dibutuhkan sistem pengolahan data yang cepat dan akurat untuk mendukung kemajuan kinerja perusahaan, untuk itu penggunaan data mining dengan metode Algoritma Naïve Bayes Classifier sangat berguna.  Dari pembahasan diatas penulis memperoleh beberapa kesimpulan, antara lain :
1. Dengan  menerapkan  metode  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  mengklasifikasikan  data  keadalam  tiga  kelas  yaitu berhasil,  Kurang  berhasil  dan  gagal    berdasarkan  beberapa  faktor  pendukung  yaitu  salah  satunya  yang  dapat dihitung dengan hasil presentasi dengan beberapa sampel data panen  yang dimiliki pada periode I tahun 2018 tingkat keberhasilan panen sebesar 40 %, Kurang Berhasil 40 % dan gagal sebesar 20 %. Pada periode II tahun 2018 tingkat keberhasilan panen udang vanamey mencapai 70 %, kurang berhasil 20 % dan gagal sebesar 10 %. Pada periode III tahun 2018 tingkat keberhasilan panen udang vanamey mencapai 40 %, kurang berhasil 50 % dan gagal sebesar 10 %. Pada periode I tahun 2019 tingkat keberhasilan panen sebesar 30 %, Kurang Berhasil 10 % dan gagal sebesar 60 %. Pada periode II tahun 2019 tingkat keberhasilan panen udang vanamey mencapai 50 %, kurang berhasil 30 % dan gagal sebesar 20 %. Pada periode III tahun 2019 tingkat keberhasilan panen udang vanamey  mencapai  100  %,  kurang  berhasil  0  %  dan  gagal  sebesar  0  %.  Pada  periode  I  tahun  2020  tingkat keberhasilan panen sebesar 50 %, Kurang Berhasil 40 % dan gagal sebesar 10 %. Pada periode II tahun 2020 tingkat keberhasilan panen udang vanamey mencapai 20 %, kurang berhasil 80 % dan gagal sebesar 0 %. Pada periode III tahun 2020 tingkat keberhasilan panen udang vanamey mencapai 90 %, kurang berhasil 0 % dan gagal sebesar 10 %.
2. Akurasi algoritma naïve bayes telah dilakukan dan didapatkan hasil pada periode  ke 1 tahun 2018 akurasi 40 %, presisi 100% dan recal 100%, pada periode ke II tahun 2018 akurasi 70%, presisi 100% dan recall 100%, pada periode ke III tahun 2018 akurasi 40%, presisi 100% dan recall 100%, pada periode ke I tahun 2019 akurasi 30%, presisi  100%,  recall  100%,  pada  periode  ke  II  tahun  2019  akurasi  50%,  presisi  100%  dan  recall  100%,  pada periode ke III akurasi 100%, presisi 100% dan recall 0%, pada periode ke I tahun 2020 akurasi 50%, presisi 100%, recall 100%, pada periode ke II tahun 2020 akurasi 20%, presisi 100% dan recall 0%, pada periode ke III tahun 2020 akurasi 90%, presisi 100%, dan recall 100%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada seluruh pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini mulai dari awal hingga selesainya penelitian ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 161 -168 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 316 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## REFERENCES
[1]  Aggarwal,  Charu  C.  2015.  Data  Classification  Algorithms  And  Appliacations.  Chapman  And  Hall/CRC  Data Mining and Knowledge Discovery Series. United States : CRC Press
[2] Anijar, 2014. Analisis Usaha Tambak Alam. Skripsi. Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara. Medan.
[3] Arifianty, S. dkk. 2008. Optimalisasi Input Produksi Budidaya Udang Vaname (Litopenaeus vannamei) pada UD Jasa Hasil Diri (JHD) Desa Lamaran Tarung, Kecamatan Cantigi, Kabupaten Indramayu, Jawa Barat. [Jurnal]. Bogor (ID): Jurnal Akuakultur Indonesia, 7(1) 39-49.
[4] Basit, A. 2020. Ilmu Usahatani. Penebar Swadaya. Jakarta.
[5] Hanadi, 2002. Udang windu.kanisus.yogyakarta
[6]  Hofmann,  Markus.,  Klinkenberg,  Ralf.  2014.  Rapid  Miner  Data  Mining  Use  Cases  And  Business  Analytics Applications.  Chapman  And  Hall/CRC  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery  Series.  United  States  :  CRC Press
[7] Juarno,  O. dkk.  2011.  Kinerja  Produktivitas  dan  Faktor  yang  Berpengaruh  Terhadap Total  Factor Produktivity (TFP) Tambak udang Indonesia. J. Sosek KP Vol. 6 No.2.
[8] Maulina, dkk, 2012. Analisis prospek budidaya tambak udang di kabupaten garut jurnal akuatika 3 ( 1 ) : 49-62
[9] Sindhu  Rakasiwi, Taqius S. A, 2017. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Udang Vannamei, Stekom Vol 8 ISSN: 2252-4983
[10] Subyakto, dkk, 2009. Budidaya udang vannamei ( Litopenaeus Vannme ) semi intensif dengan metode sirkulasi tertutup untuk menghindari serangan virus jurnal ilmiah perikanan dan kelautan. 1 ( 2 ): 121-127.
[11] Susilo, H. 2007. Analisis Ekonomi Usaha Budidaya Tambak dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi. EPP.Vol.4.No.2.2007:19-23