Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170

## Penerapan Algoritma Holt-Winters Exponential Smoothing Untuk Estimasi Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Produksi Kelapa Sawit
Hanny Handayani Sucinta¹, Tedy Setiadi²
1,2 Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia E-mail: hanny1900018227@webmail.uad.ac.id

## Abstract
This research optimizes oil palm production data in Kuantan Singingi Regency using Holt-Winters Exponential Smoothing and Naïve Bayes methods. With parameters alpha = 0, beta = 0.1, and gamma = 0.2, the estimation model successfully increases production in the upcoming months. Evaluation using MAPE shows estimation accuracy below 18%. The Naïve Bayes classification model achieves an accuracy of around 85%, indicating a good  balance  between  accuracy  and  precision.  This  study  provides  a  significant contribution  to  oil  palm  production  planning  and  assists  farmers  and  cooperatives  in more efficient management.
Keywords: Estimation, Holt-Winters, Naïve Bayes, Classification, Oil Palm

## Abstract
Penelitian  ini  mengoptimalkan  data  produksi  kelapa  sawit  di  Kabupaten  Kuantan Singingi  menggunakan  metode  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  dan  Naïve  Bayes. Dengan  parameter  alpha  =  0,  beta  =  0.1,  dan  gamma  =  0.2,  model  estimasi  berhasil meningkatkan produksi pada beberapa bulan mendatang. Evaluasi menggunakan MAPE menunjukkan  akurasi  estimasi  di  bawah  18%.  Model  klasifikasi  Naïve  Bayes  mencapai akurasi  sekitar  85%,  menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara  akurasi  dan  presisi. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam perencanaan produksi kelapa  sawit dan membantu petani serta pihak KUD dalam pengelolaan yang lebih efisien.
Keywords: Estimasi, Holt-Winters, Naïve Bayes, Klasifikasi, Kelapa Sawit.

## 1. Pendahuluan
Kelapa  sawit  memiliki  peranan  penting  dalam  sektor  pertanian,  khususnya  di Indonesia,  yang  merupakan  eksportir  terbesar  minyak  kelapa  sawit  di  dunia  [1].  Pada tahun  2019,  Indonesia  menyumbangkan  21%  produk  barang  dan  jasa  dunia,  dengan pendapatan  ekspor  minyak  kelapa  sawit  mencapai  265  triliun  rupiah  [2].  Provinsi  Riau, terutama  di  pulau  Sumatera,  memiliki  peran  besar  dalam  produksi  minyak  kelapa  sawit, mencakup 20% dari produksi nasional [3]. Namun, fluktuasi hasil produksi kelapa sawit seringkali  terjadi  akibat  faktor  seperti  curah  hujan,  umur  tanaman,  perawatan,  dan manajemen  yang  tepat.  KUD  Karya  Bhakti,  sebuah  Koperasi  Unit  Desa  di  desa Kebunlado,  memiliki  peran  strategis  dalam  mengelola  perkebunan  kelapa sawit. Mereka tidak  hanya  melakukan  pengelolaan  teknis  seperti  perawatan  tanaman  dan  pengendalian hama,  tetapi  juga  merancang  strategi-produksi  termasuk  penjadwalan  panen,  pemberian pupuk, dan penjualan dengan harga yang  menguntungkan [4]. Sayangnya, data produksi kelapa  sawit  yang  telah  dikumpulkan  oleh  KUD  selama  5  tahun  belum  dimanfaatkan sepenuhnya.  Jika  data  ini  dimanfaatkan  dengan  baik,  dapat  membantu  KUD  dalam mengestimasi  hasil  produksi  di  masa  mendatang  dan  merumuskan  kebijakan  produksi yang lebih efisien.
Untuk  meningkatkan  pemanfaatan  data,  KUD Karya  Bhakti  berencana  menggunakan metode  seperti  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  dan  Naïve  Bayes  untuk

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
mengestimasi  dan  mengklasifikasi  hasil  produksi  kelapa  sawit.  Dengan  melakukan estimasi  ini,  KUD  dapat  merencanakan  strategi  yang  lebih  baik,  memperbaiki implementasi,  dan  merumuskan  kebijakan  produksi  yang  lebih  efektif  untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat desa Kebunlado.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  mengidentifikasi  masalah,  di  mana  peneliti mengumpulkan  dan  mengenali  persoalan  dalam  penelitian  untuk  menentukan  fokus  dan tujuan penelitian. Data yang digunakan adalah data bobot produksi kelapa sawit selama 5 tahun  terakhir,  yang  kemudian  diamati  dan  dibersihkan  dari  noise,  redundansi,  dan ketidakrelevanan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Setelah  melakukan preprocessing,  peneliti  menggunakan  algoritma  Holt-Winters  Exponential  Smoothing dalam Python untuk memprediksi data dengan memperhitungkan curah hujan tahun 2022. Selanjutnya,  hasil  prediksi  dievaluasi  menggunakan  MAPE  (Mean  Average  Percent Error) dalam bahasa Python untuk  memastikan akurasi prediksi. Selain itu, peneliti juga menerapkan algoritma Naive Bayes dalam Python untuk mengklasifikasikan data prediksi antara naik dan turun, menghitung probabilitas kemunculan hasil prediksi naik atau turun. Setelah  semua  proses  selesai,  penelitian  ini  diakhiri  dengan  tahap  perhitungan  akurasi menggunakan  MAPE  dalam  Python  serta  presentasi  hasil  penelitian  untuk  disajikan dengan ringkas dan mudah dipahami.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Data Mining
Penambangan data adalah proses analisis yang mengungkap pola, hubungan, dan tren  signifikan  dalam  kumpulan  data  besar  melalui  penerapan  te knik  statistik  dan matematika  [5].  Teknik  ini  memungkinkan  transformasi  data  mentah  menjadi informasi  yang  berharga  untuk  pengambilan  keputusan  dan  perumusan  kebijakan bisnis.  Terdapat  tiga  tujuan  utama  dalam  penambangan  data:  penjelasan  kondisi (explanatory)  dalam penelitian, konfirmasi  (confirmatory) hipotesis,  dan penyelidikan (exploratory) untuk menganalisis asosiasi antar data [6].

## 2.2. Holt-Winters Exponential Smoothing
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  teknik  peramalan  Holt -Winters  yang dikembangkan  oleh  Holt  dan  Winter.  Algoritma  Holt-Winters  berfokus  pada  data deret  waktu  dengan  pola  musiman[7],  dan  terdiri  dari  dua  langkah  utama,  yaitu perhitungan  nilai  awal  dan  estimasi.  Proses  ini  melibatkan  dekomposisi  data  ke dalam  tiga  komponen  utama:  level,  tren,  dan  musiman.  Penggunaan  algoritma  ini memerlukan  konstanta  pemulusan  komponen  total,  yang  disimbolkan  dengan  α,  β, dan  γ,  dan  nilainya  harus  dipilih  dengan  hati-hati  karena  sangat  mempengaruhi akurasi prediksi. Karena sulitnya menentukan nilai parameter yang tepat, penentuan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
α, β, dan γ dilakukan melalui uji coba empiris atau metode trial and  error[8]. Dalam konteks  penelitian  ini,  langkah-langkah  ini  menjadi  dasar  untuk  menghasilkan prediksi yang akurat terkait hasil produksi kelapa sawit di masa mendatang .
(1)
Keterangan  :
X (t + k) : Nilai prediksi untuk periode waktu kedepan
k : Nilai waktu prediksi kedepannya T(t) : Nilai trend titik waktu t Lt : Nilai level pada titik waktu t S t + k - s : Nilai seasonal untuk k periode waktu kedepannya

## 2.3. Naïve Bayes
Naive  Bayes  adalah  sebuah  teknik  pengklasifikasi  probabilistik  yang  sederhana, menghitung  probabilitas  dengan  menggabungkan  frekuensi  dan  nilai  kombinasi  dari kumpulan  data  yang  ada[9].  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  semua  atribut  adalah independen  satu  sama  lain,  berdasarkan  variabel  kelasnya.  Disebut  "naive"  karena menganggap  ketidakindependenan  ini  secara  sederhana.  Metode  ini  berasal  dari  konsep statistik  yang  diperkenalkan  oleh  ilmuwan  Inggris,  Thomas  Bayes,  yang  memprediksi kejadian  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu  [10].  Dalam  konteks  penelitian ini,  algoritma  Naive  Bayes  menggunakan  pendekatan  Gaussian  untuk  normalisasi  data. Pendekatan  ini  diperlukan  karena  data  yang  digunakan  bersifat  numerik  dan  merupakan data time series yang berkelanjutan. Dengan menggunakan Naive Bayes, pengklasifikasi ini  dapat  membantu  mengidentifikasi  pola  dan  tren  dalam  hasil  produksi  kelapa  sawit dengan  mempertimbangkan  pengaruh  variabel-variabel  yang  berbeda  terhadap  hasil produksi di masa mendatang [6].
(2) Keterangan  : P(A|x) : nilai probabilitas posterior yang mana nilai x berada pada kelas A P(x|A) : nilai probabilitas likehood dengan syarat kelas A P(A) : nilai probabilitas prior A P(x) :  faktor  normalisasi  yang  memastikan  bahwa  probabilitas  posterior dihitung  dengan  benar  dan  bahwa  total  probabilitas  dari  semua kemungkinan hasil adalah 1.

## 2.4. Evaluasi Algoritma
Evaluasi  algoritma  merupakan  tahap  kritis  dalam  proses  pengembangan  model  dan teknik  analisis  data.  Fungsi  utama  evaluasi  algoritma  adalah  mengukur  sejauh  mana kinerja  algoritma  dalam  menyelesaikan  tugas  atau  memprediksi  data  dengan  akurat. Berikut adalah jenis evaluasi yang digunakan pada penelitian ini.
1) Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE) untuk Holt-Winters  Exponential Smoothing
(3)
MAPE  dihitung  dengan  mengurangkan  nilai  absolut  dari  perbedaan  antara  nilai aktual dan nilai prakiraan, lalu hasilnya dibagi dengan nilai aktual setiap periode. Setelahnya,  hasil  tersebut  dijumlahkan  untuk  seluruh  periode  yang  diobservasi. Bobot  n  mewakili  jumlah  periode  yang  digunakan  dalam  perhitungan.  Semakin kecil  nilai  MAPE,  semakin  baik  kemampuan  model  peramalan  yang  digunakan. Terdapat satu kisaran nilai MAPE yang dijadikan patokan, dan model peramalan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
dianggap  akurat  jika  MAPE  berada  dalam  kisaran  ini,  sesuai  dengan  ketentuan yang diberikan pada persamaan tersebut[11]. Berikut adalah kisaran nilainya.
Tabel 1. Kategori nilai akurasi MAPE Nilai akurasi Kriteria < 10% Sangat Baik 10 - 20% Baik 20 - 50% Layak >50% Buruk 2) F1-Score untuk Naïve Bayes
Validasi  menggunakan  F1-score  pada  algoritma  Naïve  Bayes  melibatkan pengukuran  akurasi,  presisi,  dan  recall  dengan  menggunakan  Confusion  Matrix pada  data  pelatihan.  Matriks  konfusi  adalah  tabel  yang  membandingkan  hasil prediksi  model  dengan  nilai  sebenarnya  dari  data  observasi,  mencakup  empat kategori berbeda. Akurasi menggambarkan
sejauh mana model
mengklasifikasikan  data  dengan  benar,  sementara  recall  mengukur  kemampuan model mengenali semua kasus positif dalam dataset. Presisi mengukur keakuratan model  dalam  mengidentifikasi  kelas  positif,  menghindari  kesalahan  "False Positive".  F1-score,  sebagai  harmonisasi  antara  presisi  dan  recall,  digunakan untuk  mencapai  keseimbangan  antara  akurasi  dan  perolehan,  terutama  dalam situasi di mana distribusi kelas tidak  merata. Evaluasi ini memberikan gambaran menyeluruh  tentang  performa  model  klasifikasi,  membantu  memahami  sejauh mana model dapat mengingat dan mengidentifikasi kasus positif dengan tepat.
(4)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang dikumpulkan melalui studi literatur, observasi lapangan, dokumentasi, dan wawancara  telah  diatur  dalam  Tabel  2.  Data  ini  merupakan  time  series  yang  mencakup variabel  seperti  Periode,  Curah  Hujan,  Bobot  Produksi,  dan  Harga.  Penggunaan  metode Holt-Winters  Exponential  Smoothing  memungkinkan  estimasi  tren  dan  pola  musiman dalam  data,  membantu  meramalkan  nilai  masa  depan  variabel-variabel  tersebut. Sementara itu, pendekatan klasifikasi Naive Bayes digunakan untuk  mengenali pola dan hubungan  antar  variabel,  memungkinkan  pengguna  untuk  membuat  prediksi  dan keputusan  berdasarkan  informasi  dalam  tabel  time  series.  Integrasi  metode  ini memungkinkan  analisis  mendalam  tentang  hubungan  variabel-variabel  tersebut  dan mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik terkait curah hujan, bobot produksi, dan  harga  dalam  berbagai  periode  waktu.  Data  yang  telah  terkumpul  dipaparkan  secara ringkas dalam Tabel 2.
Tabel 2. Data yang digunakan. Periode Umur Tanaman Curah Hujan Bobot Produksi Harga 01/01/2018 6 160 654 9.943 01/02/2018 6 184 949 8.459 01/03/2018 6 123 979 8.461 01/01/2019 7 170 928 7.098 01/02/2019 7 190 623 7.422 … … … … … 01/12/2022 10 187 946 13.526 01/04/2023 11 163 669 10.866 01/05/2023 11 234 1.153 14.334 01/06/2023 11 144 1.152 12.457

## 3.1. Estimasi Holt-Winters Exponential Smoothing
Berikut  merupakan  perbandingan  hasil  estimasi  yang  telah  dihitung  menggunakan python.
Tabel 3. Hasil estimasi Holt-Winters Exponential Smoothing No Periode Curah Hujan Estimasi Curah Hujan Bobot Produksi Estimasi Bobot Produksi Harga Estimasi Harga 0 01/01/2018 160 163 654 870 9943 7096 1 01/02/2018 184 173 949 865 8459 7234 2 01/03/2018 123 147 979 861 8461 7204 3 01/04/2018 156 165 1090 886 8400 6239 4 01/05/2018 160 150 1235 1.074 9840 6379 5 01/06/2018 136 146 840 977 4695 4697 6 01/07/2018 201 168 1271 1.123 7369 6484 7 01/08/2018 128 125 979 915 7114 6606 8 01/09/2018 118 158 894 859 7140 7163 9 01/10/2018 153 173 1081 976 8239 8196 10 01/11/2018 147 160 745 864 6046 7465 11 01/12/2018 178 162 785 757 5910 7929 12 01/01/2019 170 163 928 842 7098 9300 13 01/02/2019 190 176 623 897 7422 9113 14 01/03/2019 143 143 862 900 7133 9089 15 01/04/2019 170 164 947 942 5640 8305 16 01/05/2019 159 153 1370 1.122 6650 8706 17 01/06/2019 145 145 1115 965 5245 6331 18 01/07/2019 193 175 1229 1.168 7577 8295 19 01/08/2019 92 126 910 943 6778 8342 20 01/09/2019 216 151 776 881 6997 8793 21 01/10/2019 186 170 898 1.012 8183 9839 22 01/11/2019 130 159 818 855 7866 8816 23 01/12/2019 160 166 570 778 8906 9160 24 01/01/2020 156 166 729 874 10315 1049 25 01/02/2020 185 180 1015 857 9138 1040 26 01/03/2020 123 144 702 907 8023 1033 27 01/04/2020 169 166 698 958 8622 9406 28 01/05/2020 169 155 756 1.187 7126 9929 29 01/06/2020 184 146 980 1.010 7277 7748 30 01/07/2020 211 180 1019 1.195 8082 9786 31 01/08/2020 134 120 1021 951 9400 9663 32 01/09/2020 45 898 865 11776 1006 33 01/10/2020 60 1089 1.005 9889 1114 34 01/11/2020 150 165 971 863 10268 1026 35 01/12/2020 229 174 535 752 12562 1074 36 01/01/2021 180 154 1063 861 11073 1209 37 01/02/2021 163 166 1075 904 10820 1178 38 01/03/2021 140 165 917 882 13982 1150 39 01/04/2021 267 1020 921 11837 1088 40 01/05/2021 172 182 810 1.116 12864 1100 41 01/06/2021 185 141 789 1.020 14100 9288
No Periode Curah Hujan Estimasi Curah Hujan Bobot Produksi Estimasi Bobot Produksi Harga Estimasi Harga 42 01/07/2021 153 168 1006 1.175 11930 1107 43 01/08/2021 131 159 887 981 13690 1124 44 01/09/2021 87 155 975 895 13984 1204 45 01/10/2021 70 187 908 1.037 15032 1252 46 01/11/2021 105 124 991 900 16957 1189 47 01/12/2021 207 163 1176 724 16577 1274 48 01/01/2022 180 186 1202 916 16743 1352 49 01/02/2022 211 160 1003 954 18008 1323 50 01/03/2022 154 167 1121 904 23568 51 01/04/2022 147 161 980 956 19337 1363 52 01/05/2022 166 181 1223 1.070 12679 1270 53 01/06/2022 194 151 1304 989 12257 1300 54 01/07/2022 196 166 1168 1.157 8735 1188 55 01/08/2022 136 155 896 977 13726 1288 56 01/09/2022 59 917 927 12541 1336 57 01/10/2022 198 142 1026 1.026 12539 1406 58 01/11/2022 152 165 1019 933 16618 1466 59 01/12/2022 187 121 946 829 13526 1454 60 01/01/2023 115 173 1054 989 12938 1514 61 01/02/2023 129 186 758 979 10414 1580 62 01/03/2023 160 171 775 963 14243 1582 63 01/04/2023 163 165 669 976 10866 1640 64 01/05/2023 234 159 1153 1.116 14334 1433 65 01/06/2023 144 179 1152 1.067 12457 1449
Membandingkan data estimasi dengan data asli merupakan tahap kunci dalam validasi hasil prediksi. Data estimasi adalah hasil dari model atau metode statistik yang diterapkan pada  data  asli  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  nilai  tertentu.  Perbandingan  ini memungkinkan  peneliti  atau  praktisi  menilai  sejauh  mana  model  atau  metode  tersebut dapat  mereproduksi  pola,  tren,  dan  variasi  yang  ada  pada  data  asli.  Evaluasi  ini  penting untuk  mengukur  akurasi  prediksi  dan  mengidentifikasi  potensi  perbedaan  antara  data perkiraan  dan  data  aktual.  Dengan  memahami  perbedaan  ini,  analis  dapat  melakukan koreksi  atau  penyesuaian  yang  diperlukan,  memastikan  bahwa  model  atau  metode  yang digunakan  memberikan  prediksi  yang  andal  dan  bermanfaat  dalam  konteks  analisis  atau pengambilan  keputusan.  Dalam  tabel  di  atas,  data  yang  kosong  menunjukkan  data  yang telah  dihapus  selama  proses  pre-processing.  Setelah  mendapatkan  hasil  estimasi  dari dataset  asli,  langkah  selanjutnya  adalah  memproyeksikan  semua  atribut  (seperti  curah hujan,  bobot  produksi,  dan  harga)  untuk  12  bulan  ke  depan,  sebagaimana  terlihat  pada tabel berikutnya.
Tabel 4. Hasil estimasi 12 bulan kedepannya Estimasi 12 bulan kedepan Periode Estimasi Curah Hujan Estimasi Bobot Produksi Estimasi Harga 01/07/2023 161 1174 12.889 01/08/2023 173 976 14.686 01/09/2023 152 940 14.837 01/10/2023 155 1041 15.395

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Estimasi 12 bulan kedepan Periode Estimasi Curah Hujan Estimasi Bobot Produksi Estimasi Harga 01/11/2023 163 966 16.687 01/12/2023 136 868 15.973 01/01/2024 162 1017 16.336 01/02/2024 176 950 16.358 01/03/2024 170 940 17.138 01/04/2024 166 930 16.935 01/05/2024 175 1139 15.971 01/06/2024 180 1082 16.127
Estimasi  untuk  12  bulan  ke  depan  dapat  ditemukan  dalam  Tabel  4  di  atas,  yang mencakup  prediksi  dari  bulan  Juli  2023  hingga  Juni  2024.  Hasil  estimasi  ini  juga direpresentasikan dalam grafik yang disajikan berdasarkan prediksi yang telah dilakukan.
Gambar 2. Curah Hujan
Dalam Gambar 2, terlihat fluktuasi yang signifikan dari akhir tahun 2020 hingga akhir 2022,  menunjukkan  pola  yang  hampir  serupa  setiap  tahun  pada  awal  dan  akhir  periode. Namun, terjadi perubahan pola yang stabil dan terus meningkat pada pertengahan setiap periode. Hal ini juga teramati pada hasil estimasi untuk bulan Juli 2023 hingga Juni 2024, di mana tren pola yang dihasilkan cukup serupa dengan periode-periode sebelumnya.
Gambar 3. Bobot Produksi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
Pada  Grafik  3,  terlihat  fluktuasi  yang  sangat  drastis  dari  awal  periode  2019  hingga 2021,  menunjukkan  pola  yang  hampir  serupa  setiap  tahunnya  pada  awal  dan  akhir periode. Namun, terjadi perubahan yang stabil dan peningkatan tren yang konsisten pada pertengahan  tahun  2021.  Pola  ini  terus  meningkat  secara  perlahan  setiap  bulannya. Estimasi 12 bulan ke depan juga mencerminkan pola yang hampir identik dengan periode sebelumnya.
Gambar 4. Harga
Grafik  4.  menampilkan  peningkatan  harga  kelapa  sawit  setiap  tahun,  yang  terkait dengan pola tren yang berkaitan dengan usia tanaman. Seiring bertambahnya usia kelapa sawit,  tanaman  tersebut  mencapai  fase  produksi  penuh  di  mana  mereka  menghasilkan buah  dengan  kualitas  dan  kuantitas  tinggi.  Fase  produksi  optimal  ini  memiliki  dampak positif  pada  pasokan  dan  kualitas  kelapa  sawit,  yang  pada  gilirannya  mendukung peningkatan harga di pasar. Oleh karena itu, peningkatan harga kelapa sawit yang terlihat setiap tahun  tidak  hanya  mencerminkan  pertumbuhan produksi  yang  matang,  tetapi juga mengindikasikan dampak positif dari pertumbuhan dan kematangan tanaman kelapa sawit terhadap pasar dan ekonomi secara keseluruhan.

## 3.2. Klasifikasi Naïve Bayes
Dalam  situasi  ini,  penggunaan  pengklasifikasi  Naive  Bayes  bertujuan  untuk mengestimasi  probabilitas  dari  data  yang  telah  diprediksi.  Setiap  probabilitas  dihitung secara  terpisah  untuk  setiap  kelas,  yaitu  kelas  "Produksi  Naik"  dan  "Produksi  Turun". Proses  ini  melibatkan  perhitungan  probabilitas  munculnya  data  yang  telah  diprediksi, yang  kemudian  digunakan  untuk  menentukan  akhirnya  apakah  hasil  prediksi  tersebut termasuk  dalam  kategori  "Turun"  atau  "Naik".  Berikut  adalah  hasil  prediksi  klasifikasi menggunakan Naïve Bayes.
Tabel 5. Prediksi klasifikasi data training
No  Periode Bulan Bobot produksi Kelas Produksi Lab.Enc.Produksi  Pred.Train 1 2018 Februari 949  Naik 1 1 2 2018 Maret 979  Naik 1 1 3 2018 April 1090  Naik 0 1 4 2018 Mei 1235  Naik 0 0 5 2018 Juni 840  Turun 0 0 6 2018 Juli 1271  Naik 0 0 7 2018 Agustus 979  Turun 0 0 8 2018 September 894  Turun 0 0 9 2018 Oktober 1081  Naik 1 0 10 2018 November 745  Turun 0 0

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
No  Periode Bulan Bobot produksi Kelas Produksi Lab.Enc.Produksi  Pred.Train 11 2018 Desember 785  Naik 1 0 12 2018 Januari 928  Naik 1 1 13 2019 Februari 623  Turun 0 0 14 2019 Maret 862  Naik 1 1 15 2019 April 947  Naik 1 1 16 2019 Mei 1370  Naik 1 1 17 2019 Juni 1115  Turun 1 1 18 2019 Juli 1229  Naik 1 1 19 2019 Agustus 910  Turun 1 0 20 2019 September 776  Turun 0 0 21 2019 Oktober 898  Naik 0 1 22 2019 November 818  Turun 0 0 23 2019 Desember 570  Turun 0 1 24 2019 Januari 729  Naik 0 1 25 2020 Februari 1015  Naik 0 0 26 2020 Maret 702  Turun 0 0 27 2020 April 698  Turun 1 1 28 2020 Mei 756  Naik 0 1 29 2020 Juni 980  Naik 0 1 30 2020 Juli 1019  Naik 1 1 31 2020 Agustus 1021  Naik 1 1 32 2020 September 898  Turun 0 1 33 2020 Oktober 1089  Naik 1 0 34 2020 November 971  Turun 1 1 35 2020 Desember 535  Turun 0 0 36 2020 Januari 1063  Naik 1 0 37 2021 Februari 1075  Naik 0 0 38 2021 Maret 917  Turun 0 0 39 2021 April 1020  Naik 1 0 40 2021 Mei 810  Turun 0 0 41 2021 Juni 789  Turun 0 0 42 2021 Juli 1006  Naik 1 1 43 2021 Agustus 887  Turun 0 0 44 2021 September 975  Naik 0 1 45 2021 Oktober 908  Turun 0 0 46 2022 November 991  Naik 0 0 47 2022 Desember 1176  Naik 0 0 48 2022 Januari 1202  Naik 1 1 49 2022 Januari 1003  Turun 1 1 50 2022 Februari 1121  Naik 1 0 51 2022 Maret 980  Turun 1 1
Setelah  melalui  proses  pelatihan,  langkah  berikutnya  melibatkan  pengujian menggunakan data tes yang telah dipisahkan sebelumnya sesuai dengan pembagian pada Tabel 5 di atas. Dalam konteks ini, 80%  dari semua data, atau 51 data, digunakan untuk pelatihan,  sementara  20%  sisanya,  atau  13  data,  digunakan  sebagai  data  uji.  Hasil pengujian tersebut kemudian dihasilkan sebagai berikut.
Tabel 6. Prediksi klasifikasi data testing
No Periode Bulan Bobot produksi Kelas produksi Lab.Encod produksi Pred. Test 52 2022 April 1223  Naik 1 1
No Periode Bulan Bobot produksi Kelas produksi Lab.Encod produksi Pred. Test 53 2022 Mei 1304  Naik 1 1 54 2022 Juni 1168  Turun 0 0 55 2022 Juli 896  Turun 0 1 56 2022 Agustus 917  Naik 0 0 57 2022 September 1026  Naik 0 0 58 2022 Oktober 1019  Turun 1 0 59 2022 November 946  Turun 0 0 60 2022 Desember 1054  Naik 1 1 61 2023 Januari 758  Turun 1 1 62 2023 Februari 775  Naik 0 0 63 2023 Maret 669  Turun 1 1 64 2023 April 1153  Naik 0 0
Setelah  melakukan  prediksi  klasifikasi  menggunakan  data  pelatihan  dan  pengujian yang  telah  dipisahkan,  langkah  berikutnya  adalah  menguji  tingkat  ketepatan  prediksi tersebut,  atau  dalam  kata  lain,  mengukur  akurasi  hasilnya  menggunakan  F1-Score. Sebelum itu, peneliti harus membuat confusion matrix dan mengukur precision dan recall agar  dapat  mengukur  F1-Score.  Presisi  mengukur  sejauh  mana  model  mampu memprediksi  dengan  benar  kasus  positif, sementara  recall  mengukur  kemampuan  model dalam  mengidentifikasi  seluruh  kasus  positif  yang  benar.  Sementara  itu,  F1-score memberikan nilai rata-rata harmonik dari presisi dan recall, mencerminkan keseimbangan antara kedua metrik tersebut. Hasil presisi, recall, dan F1-score kemudian ditampilkan di layar. Dengan data ini, pengguna dapat menilai kinerja model klasifikasi terhadap data uji yang digunakan. Berikut adalah hasil pengujian ini.
Gambar 5. Hasil pengukuran Naïve Bayes
Dalam  penilaian  model  klasifikasi,  terdapat  6  contoh  dari  kelas  0  dan  5  contoh  dari kelas 1 yang berhasil diprediksi dengan benar (True Positive). Namun, ada 1 contoh dari kelas 0 dan 1 contoh dari kelas 1 yang keliru diprediksi sebagai kelas lain (False Positive). Kesalahan-kesalahan  ini  memberikan  gambaran  area  di  mana  model  membutuhkan peningkatan.  Evaluasi ini memberikan  wawasan  penting  tentang  kemampuan  model  dan daerah-daerah yang perlu diperbaiki untuk meningkatkan akurasi prediksi. Dalam dataset uji,  model  klasifikasi  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  85%.  Artinya,  85%  dari total 13 contoh telah diprediksi dengan benar. Model juga cukup tepat dalam  mengenali kelas  1,  dengan  presisi  mencapai  83%,  yang  berarti  83%  dari  contoh  yang  diprediksi sebagai  kelas  1  adalah  benar-benar  kelas  1.  Selain  itu,  model  juga  memiliki  tingkat sensitivitas  (recall)  yang  sama,  menunjukkan  bahwa  83%  dari  seluruh  contoh  kelas  1 berhasil  diidentifikasi  dengan  baik  oleh  model.  F1-score,  yang  merupakan  rata-rata harmonik  dari  presisi  dan  recall,  juga  mencapai  83%  untuk  kelas  1.  Ini  menunjukkan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
keseimbangan  yang  baik  antara  kemampuan  model  mengenali  kasus  positif  sejati  dan menghindari  kesalahan  prediksi  positif  palsu.  Dengan  kinerja  yang  konsisten  dalam berbagai metrik evaluasi, model ini terbukti mampu memprediksi data uji dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Setelah menguji model, dilakukan uji terakhir  dengan data yang baru, yaitu data yang dihasilkan dari estimasi. Berikut adalah data yang digunakan.
Tabel 7. Data baru HWES
No Periode Bulan Umur tanaman Curah Hujan Bobot Produksi Harga 1 2023 Juli 11 161 1174 12.889 2 2023 Agustus 11 173 976 14.686 3 2023 September 11 152 940 14.837 4 2023 Oktober 11 155 1041 15.395 5 2023 November 11 163 966 16.687 6 2023 Desember 11 136 868 15.973 7 2024 Januari 11 162 1017 16.436 8 2024 Februari 12 176 950 16.358 9 2024 Maret 12 170 940 17.138 10 2024 April 12 166 930 16.935 11 2024 Mei 12 175 1139 15.971 12 2024 Juni 12 180 1082 16.127
Setiap  data  akan  diproses  dan  telah  diubah  bentuk  digunakan  untuk  melakukan  prediksi menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya. Hasil prediksi ini kemudian ditinjau: jika prediksi adalah 0, data tersebut diidentifikasi sebagai 'Produksi Turun', sementara jika prediksi adalah 1, data tersebut diidentifikasi sebagai 'Produksi Naik'. Informasi mengenai hasil prediksi ini, bersama dengan nomor urutan data, ditampilkan di layar. Berikut adalah hasilnya
Tabel 8. hasil prediksi klasifikasi dengan data baru No Periode Bulan Prediksi Kategori perdiksi Misklasifikasi? 1 2023 Juli 1 Naik Tidak 2 2023 Agustus 1 Naik Ya 3 2023 September 0 Turun Tidak 4 2023 Oktober 1 Naik Tidak 5 2023 November 0 Turun Tidak 6 2023 Desember 0 Turun Tidak 7 2024 Januari 1 Naik Tidak 8 2024 Februari 0 Turun Tidak 9 2024 Maret 0 Turun Tidak 10 2024 April 0 Turun Tidak 11 2024 Mei 1 Naik Tidak 12 2024 Juni 1 Naik Ya
Model  klasifikasi  berhasil  memberikan  prediksi  yang  cukup  akurat  terkait  perubahan produksi  kelapa  sawit  berdasarkan  data  input  yang  dinormalisasi.  Dalam  rentang  Juli 2023  hingga  Juni  2024,  model  ini  memprediksi  peningkatan  produksi  pada  bulan  Juli, Agustus,  dan  Oktober  2023.  Namun,  pada  bulan  September,  November,  dan  Desember 2023, serta bulan Februari hingga April 2024, terjadi penurunan produksi. Meskipun ada sedikit  kesalahan  prediksi  pada  bulan  Agustus  2023  dan  Juni  2024,  dengan  total  85% akurasi,  model  mampu  mengidentifikasi  pola  dalam  data  dengan  konsistensi.  Dalam analisis kinerja model, terdapat 10 prediksi yang benar dan 2 prediksi yang salah dari total 12  data  yang  dievaluasi.  Meskipun  tidak  sempurna,  hasil  ini  menunjukkan  pemahaman
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
model  terhadap  pola  data  yang  memungkinkannya  mengenali  tren  dengan  baik. Rekomendasi  untuk  KUD  Karya  Bhakti  adalah  mempertimbangkan  strategi  manajemen risiko  dan  perencanaan  produksi  yang  lebih  baik.  Selama  periode  produksi  turun, perawatan  gulma  dan  tindakan  lainnya  bisa  dilakukan.  Di  sisi  lain,  selama  periode peningkatan produksi, upaya sosialisasi kepada petani dapat diperkuat untuk mendukung keuntungan  bisnis.  Penting  juga  untuk  terus  memantau  pasar  dan  mengambil  tindakan sesuai  dengan  tren  produksi  yang  diprediksi  oleh  model. Kolaborasi  dengan  pakar  pasar kelapa sawit juga dapat memberikan panduan berharga dalam pengambilan keputusan.

## 4. Kesimpulan
Studi estimasi hasil produksi kelapa sawit menunjukkan pola fluktuasi produksi dalam 12 bulan ke depan, dengan kenaikan terjadi pada bulan Juli, Agustus, dan Oktober 2023, serta  Januari,  Mei,  dan  Juni  2024.  Meskipun  beberapa  bulan  mengalami  penurunan, fluktuasi  rata-rata  mencapai  50%  dari  periode  sebelumnya.  Metode  estimasi menggunakan  Holt-Winters  Exponential  Smoothing  memberikan  akurasi  yang  baik, dengan  Mean  Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  kurang  dari  18%.  Selain  itu,  model klasifikasi  Naïve  Bayes  menunjukkan  kecenderungan  memprediksi  kenaikan  produksi lebih  sering,  dengan  keseimbangan  akurasi  dan  presisi  yang  baik.  Skor  F1  sebesar  85% menandakan tingkat keakuratan yang tinggi dalam prediksi produksi kelapa sawit.

## Daftar Pustaka
[1] Ismai,  “Perkebunan  Kelapa  Sawit  Indonesia  Dalam  Perspektif  Pembangunan
Berkelanjutan,” J.  Ilmu-Ilmu  Sos.  Indones. ,  Vol.  43,  No.  1,  Pp.  81–94,  2017, [Online].
Available:
Http://Jmi.Ipsk.Lipi.Go.Id/Index.Php/Jmiipsk/Article/View/717/521
[2] B. P. Statistik, Statistik Kelapa Sawit Indonesia 2019 . Badan Pusat Statistik, 2019.
[3] L.  Kalvianus,  “Peramalan  Produksi  Crude  Palm  Oil  (CPO)  Di  Provinsi  Riau Dengan  Pendekatan  Model  Arima  (Autoregresif  Integrated  Moving  Average),” Peramalan Produksi Crude Palm Oil Di Provinsi Riau Dengan Pendekatan Model Arima (Autoregresif Integr. Mov. Average) , P. 84, 2019.
[4] T. Kurniawati, B. Andrie. M, And A. Puspitasari, “Peranan Koperasi Unit Desa ( KUD)  Dalam  Meningkatkan  Taraf  Ekonomi  Masyarakat  Di  Desa  Kalijaya Kecamatan  Banjaranyar  Kabupaten  Ciamis,” Pros.  Semin.  Nas.  Has.  Penelit. Agribisnis  VI ,  Vol.  6,  No.  1,  Pp.  408–413,  2022,  [Online].  Available:
Https://Jurnal.Unigal.Ac.Id/Index.Php/Prosiding/Article/View/7773
[5] I.  Jurnal  And  I.  Fakultas,  “Teknik  Data  Mining  Untuk  Penentuan  Paket  Hemat Sembako,” Vol. 7, No. 3, Pp. 111–119, 2019.
[6] Mustika Et Al. , Data Mining Dan Aplikasinya . 2021.
[7] S.  Agriani,  E.  D.  S.  S,  R.  Fitriyanto,  And  S.  Informasi,  “Evaluasi  Algoritma Peramalan  Exponential  Smoothing  Dan  Holt-  Winter  ’  S  Additive  Dalam  Data Mining,” Vol. 3, Pp. 554–560, 2022.
[8] R.  Bertananda  And  B.  D.  Setiawan,  “Implementasi  Performance  Improved  Holt- Winters  Untuk  Prediksi  Jumlah  Keberangkatan  Domestik  Di  Bandar  Udara Soekarno  Hatta,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  Dan  Ilmu  Komput.  Univ.  Brawijaya ,
Vol. 2, No. 12, Pp. 7032–7038, 2018.
[9] N. L. W. S. R. Ginantra And N. W. Wardani, “Implementasi Metoda Naïve Bayes Dan  Vector  Space  Model  Dalam  Deteksi  Kesamaan  Artikel  Jurnal  Berbahasa Indonesia,” J. Infomedia , Vol. 4, No. 2, P. 94, 2020, Doi:
10.30811/Jim.V4i2.1530.
[10] O.  D.  RIANA,  “ANALISIS  KINERJA  BERBAGAI  METODE  KLASIFIKASI UNTUK DIAGNOSIS PENYAKIT GINJAL KRONIS,” Pp. 31–41, 2023.
[11] N.  Chaerunnisa  And  A.  Momon,  “Perbandingan  Metode  Single  Exponential
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 4, Oktober (2023), pp. 1158-1170
Smoothing  Dan  Moving  Average  Pada  Peramalan  Penjualan  Produk  Minyak Goreng  Di  Pt  Tunas  Baru  Lampung,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  Vol.  6,  No.  2,  Pp. 101–106, 2021, Doi: 10.33884/Jrsi.V6i2.3694.