## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Implementasi Metode Naïve Bayes Pada Penentuan Mutu CPO (Crude Palm Oil)
1 Rusdi Efendi, 2 Ruvita Faurina, 3 Tiya Suci Hamimmah 1,2,3 Fakutlas Teknik, Universitas Bengkulu, Indonesia
1 rusdi.efendi@unib.ac.id ; 2 ruvita.faurina@unib.ac.id ; 3 tiyahamimmah07@gmail.com ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-06-28 Revised, 2023-10-23 Accepted, 2023-11-20 Kelapa  sawit  merupakan  sumber  minyak  nabati  yang  sangat  produktif  dan menghasilkan  minyak  nabati  tertinggi  dibandingkan  tanaman  perkebunan lainnya  menjadikan  latar  belakang  penelitian  ini.  PT.  BIO  NUSANTARA TEKNOLOGI  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi kelapa  sawit.  Produksi  minyak  CPO  ( Crude  Palm  Oil )  bisa  mencapai  lebih dari  2  juta  Ton/bulan.  Pada  saat  ini  PT.  BIO  NUSANTARA  TEKNOLOGI masih  menggunakan  perhitungan  secara  manual  untuk  mengklasifikasikan mutu  CPO ( Crude  Palm  Oil ).  Data  hasil  uji  laboratorium  tersebut dianalisis satu  persatu  dan  disimpan  didalam  buku,  sehingga  hal  tersebut  tentunya membutuhkan  banyak  waktu  dan  juga  tidak  dapat  menutup  kemungkinan bahwa  akan  terjadinya human  error . Tujuan  penelitian  ini  melakukan klasifikasi  mutu  CPO  ( Crude  Palm  Oil )  kedalam  2  kelas  klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes . Dengan adanya klasifikasi ini diharapkan dapat mengurangi human error dalam dalam penentuan mutu CPO. Parameter yang digunakan dalam peneltian ini adalah kadar asam lemak bebas, kadar air dan  kadar  kotoran  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  mutu  CPO.  Dengan menggunakan  teknik  split  data  pada  saat  vaidasi,    data  dibagi  menjadi  data latih  dan  data  uji  sebesar  70:30.  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan confussion matrix , penggunaan metode Naïve Bayes terhadap data yang telah diambil  pada  objek  penelitian diperoleh  tingkat akurasi  sebesar  97.7  %  atau termasuk dalam  kategori excellent .  Sementara  nilai  Spesifisitas sebesar  95.8
%, nilai recall sebesar 100% dan Presisi sebesar 95.4%.
Kata Kunci:
CPO Naïve BAyes Mutu Data Klasifikasi

## ABSTRACT
Keywords: CPO Naïve Bayes Quality Data Classification Palm oil is a very abundant source of vegetable oil and produces the highest vegetable oil compared to other plantation crops, which is the background of this research. PT. BIO NUSANTARA TEKNOLOGI is a company engaged in palm  oil production.  CPO (Crude  Palm  Oil) oil  production  can  reach  more than 2 million tons/month. At this time PT. BIO NUSANTARA TEKNOLOGI still  uses  manual  calculations  to  classify  the  quality  of  CPO  (Crude  Palm Oil).The data from laboratory tests are analyzed one by one and stored in a book,  so  this  of  course  takes  a  lot  of  time  and  also  cannot  rule  out  the possibility that human error will occur. This study aimed to classify the quality of CPO (Crude Palm Oil) into two classification classes using the Naïve Bayes method. This classification is expected to reduce human error in determining CPO quality. The parameters used in this research are free fatty acid content, moisture  content  and impurities which  greatly  affect  the  quality  of  CPO.  By using the split data technique at the time of validation, the data is divided into training data and test data by 70:30. Based on the results of testing using the confusion  matrix,  the  use  of  the  Naïve  Bayes  method  for  data  collected  on research  objects  obtained  an  accuracy  rate  of  97.7%  or  included  in  the excellent  category.  While  the  specificity  value  is  95.8%,  the  recall  value  is 100%, and the precision is 95.4%.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Rusdi efendi, Program Studi Informatika, Universitas Bengkulu,

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Email: rusdi.efendi@unib.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  merupakan  sumber  minyak nabati  yang sangat  produktif  dan memiliki  peran  yang siginifikan dalam perekonomian Indonesia. Hal ini dikarenakan oleh produktivitas minyak per unit area  yang  unggul  dibandingkan  dengan  tanaman  yang  lainnya.  Jenis minyak berasal  dari  kelapa sawit sangat diminati di pasar global. Menurut statistik BPS Provinsi Bengkulu pada tahun 2020, kelapa sawit memiliki area perkebunan terluas, mencapai 211,98 hektar, dan merupakan tanaman perkebunan dengan produksi tertinggi, mencapai 234,83 ribu ton per tahun [1]. Sementara itu, Pada tahun  2020,  Provinsi  Bengkulu  menghasilkan  sekitar  1.063.404  ton  CPO  (Crude  Palm  Oil), sementara  pada  tahun  2021,  produksinya  meningkat  menjadi  sekitar  1.093.456  ton  CPO  (Crude Palm Oil).
Minyak kelapa sawit, juga dikenal sebagai crude palm oil (CPO), diperoleh dari bagian mesocarp buah kelapa sawit dan harus melalui serangkaian proses pengolahan agar memenuhi standar mutu yang ditetapkan. Ekspor minyak kelapa sawit Indonesia telah mengalami fluktuasi yang disebabkan oleh perubahan mutu. Kualitas minyak kelapa sawit (CPO) sangat dipengaruhi oleh persentase air, kotoran, dan asam lemak bebas. [2].
PT. BIO NUSANTARA TEKNOLOGI merupakan perusahaan yang bergerak dibidang produksi kelapa  sawit.  Produk  kelapa  sawit  yang  dihasilkan  berupa  minyak  sawit  mentah  (CPO)  dan  inti buah  sawit  atau  yang  biasa  disebut  dengan  kernel.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak manajemen PT. BIO NUSANTARA TEKNOLOGI, Produksi minyak CPO ( Crude Palm Oil ) bisa mencapai  lebih  dari  2  juta  Ton/bulan.  Namun,  PT.  BIO  NUSANTARA  TEKNOLOGI  masih menggunakan perhitungan secara manual untuk mengklasifikasikan mutu CPO ( Crude Palm Oil ). Proses  penyimpanan  data  hasil  uji  laboratorium  berupa  kadar  air,  kadar  asam  lemak  bebas,  dan kadar kotoran ( Dirty ) yang dihasilkan masih disimpan secara manual dan disimpan didalam buku. Data hasil uji laboratorium tersebut dianalisis satu persatu, untuk melihat mutu CPO ( Crude Palm Oil) yang dihasilkan telah sesuai dengan standar yang telah ditetapkan atau belum [3], sehingga hal tersebut tentunya membutuhkan banyak waktu dan juga tidak dapat menutup kemungkinan bahwa akan  terjadinya human  error. Tentunya human  error tersebut  dapat  mengakibatkan  kesalahan dalam mengklasifikasikan penentuan mutu CPO ( Crude Palm Oil).
Berdasarkan hal tersebut diperlukan suatu sistem yang dapat melakukan klasifikasi mutu dari CPO. Klasifikasi mengasumsikan bahwa ada satu set objek - ditandai dengan beberapa atribut atau fitur - yang termasuk dalam kelas yang berbeda [4] . Klasifikasi penentuan mutu CPO ( Crude Palm Oil) ini juga dapat membantu perusahaan kecil maupun perusahaan yang baru bergerak dalam produksi minyak  Kelapa  Sawit  yang  masih  menentukan  mutu  secara  manual.  Dalam  penelitian  ini, klasifikasi  mutu  CPO  ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes dengan  pengujian  ketepatan  data menggunakan Confussion Matrix .
Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan probabilitas dan statistik.  Model  ini  melakukan  klasifikasi  dengan  memperkirakan  probabilitas  bahwa  data  akan termasuk dalam kelas tertentu. Algoritma ini dipilih karena memiliki keunggulan seperti akurasi tinggi,  kemudahan  pemahaman,  dan  kecepatan  dalam  mengklasifikasikan  data  [5].  Salah  satu keunggulan  dalam  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  adalah  kebutuhan  akan  jumlah  data pelatihan yang relatif kecil untuk menetapkan parameter-parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Selain itu, metode ini memerlukan varian yang rendah dari variabel dalam suatu kelas untuk melakukan klasifikasi.
Penelitian terkait dengan penentuan mutu kelapa sawit pernah dilakukan sebelumnya antara lain: pada  penelitian  [6]  klasifikasi  mutu  kelapa  sawit  memghasilkan  3  kelas  kalsifikasi  yakni  sangat baik, baik dan kurang baik. Penelitian selanjutnya yang terkait dengan Naïve Bayes  adalah pada penelitian [7] mendapatkan hasil akurasi sebesar 87,22%. Penelitian selanjutnya [8], hasil akurasi model  algoritma  Naïve  Bayes  tergolong excellent yaitu  sebesar  80%  nilai recall rata-rata  kedua label adalah 80,61%, dan nilai precision dari algoritma ini sebesar 80,401%.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 2. METODE PENELITIAN
Klasifikasi penentuan mutu CPO dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan yang dapat dilihat pada gambar 1:

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian

## A. Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data diperoleh dari Laboratorium di PT. Bio Nusantara Teknologi, berupa data  mutu  CPO  yang  diperoleh  dari  bulan  Maret  hingga  Agustus  2021  sebanyak  2095  data berdasarkan beberapa parameter seperti terlihat pada tabel 1:

## Tabel 1 Data Mutu CPO
No Parameter Tipe Data 1 Kd Analisa Varchar 2 Tanggal Produksi Date 3 Jam Time 4 NKOH Decimal 5 Berat Sampel Decimal 6 Volume Titrasi Decimal 7 Kadar ALB Decimal 8 Kadar Air Decimal 9 Kadar Kotoran Decimal 10 Mutu Label (Varchar)
Berdasarkan peremeter pada Pada tabel 1 diatas, dilakukan proses preprocessing pada tahapan feature selection data untuk menyeleksi parameter yang berpengaruh. Berdasarkan hasil tahapan tersebut, untuk  memperoleh menentukan mutu CPO terdapat 4 pamater yaitu: kadar air, kadar ALB, kadar kotoran dan mutu sebagai label kelas tinggi ataupun rendah.
B. Pembagian Data
Data yang diperolah sebanyak 2095 data. Data tersebut dibagi ( split ) menjadi dua bagian yaitu data  latih  dan  data  uji  dengan  rasio  data  latih  :  data  uji  sebesar  70:30.  Rasio  pembagian  ini

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
didasarkan pada penelitian [9] yang menghasilkan performa terbaik. Performa hasil pengujian terbaik pada dataset dengan 3 komposisi berbeda diperoleh dari data uji 30%[10].

## C. Metode Naïve Bayes
Algoritme naive bayes berdasarkan penerapan teorema bayes dimana nilai suatu parameter tidak berkaitan dengan parameter lainnya[11]. Naïve Bayes adalah sebuah model pembelajaran yang  digunakan  dalam  teknik  klasifikasi,  dan  masuk  dalam  daftar  sepuluh  algoritma  teratas untuk  klasifikasi.  Model  Naïve  Bayes  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  model  klasifikasi  lainnya [12].  Klasifikasi  adalah  proses  untuk menemukan  model  dari sekumpulan  data  ke  dalam  kelas-kelas  yang  ditentukan.  Berdasarkan model  yang  dihasilkan  diharapkan  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  yang  belum diketahui dari suatu objek pengamatan pada tahapan testing [13].
Permasalahan  didalam  perhitungannya  terdapat  algoritma naive  bayes dapat  diselesaikan dengan beberapa langkah. Berikut tahapan penyelesaian Naïve Bayes [14]:
Menghitung nilai mean mutu CPO dan standar deviasi mutu CPO.
μ = 𝑥1+𝑥2+ ⋯+𝑥𝑛 𝑛 .......................................................... (1)
Keterangan: μ = rata-rata hitung x = nilai sampel n = jumlah seluruh sampel
σ  = √ ∑ (𝑥𝑖−μ)² 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 .......................................................... (2)
Keterangan: σ = Standar Deviasi μ = Rata-rata hitung x i = nilai sampel ke-i n = jumlah seluruh sampel
Menghitung probabilitas mutu CPO ( Crude Palm Oil ) dirumuskan :
𝑃(𝐸) = 𝑥 𝑛 .................................................................... (3)
Keterangan: P = Probabilitas E = Event (Kejadian) x = nilai sampel n = jumlah seluruh sampel Menghitung Distribusi normal (Persamaan Densitas Gauss) Perhitungan Naïve  Bayes dari  parameter-parameter  penentuan  mutu  CPO  ( Crude  Palm  Oil ) menggunakan Densitas Gauss berikut:
𝑓(𝑥) = 1 √2μ𝜎 . 𝑒𝑥𝑝 −(𝑥−𝜇)²
2𝜎² ............................................... (4)
Keterangan: 𝜇 = mean atau nilai rata-rata (dari nilai kontinu) 𝜎 = Standar deviasi 𝑥 = nilai dari variable pada inputan tertentu
𝑒𝑥𝑝 = 2.71828

## D. Evaluasi
Dalam evaluasi kinerja model pembelajaran pada proses klasifikasi dalam penelitian ini, peneliti menggunakan  confusion  matrix  sebagai  alat  pengukuran.  Pengujian  ini  membandingkan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
klasifikasi  aktual  dengan  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  sistem.  [15].  Dalam    pengujian confusion matrix dapat menghitung nilai akurasi, presisi, recall, dan specificity.
Tabel 2 Pengujian Confusion Matrix Actual Prediction Positive Negative Actual Positive True Positive (TP) False Positive (FP) Actual Negative False Negative (FN) True Negative (TN) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ............................................................. (5) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ........................................................................ (6) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 .............................................................................. (7) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 ...................................................................... (8)
Keterangan: TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  sistem  penentuan  mutu  CPO  menampilkan  klasifikasi  mutu  CPO  berupa  kelas  tinggi ataupun  rendah  berdasarkan  perhitungan  metode  Naïve  Bayes.  Tampilan  antarmuka  sistem  dapat dilihat sebagai berikut:

## IMPLEMENTASI ANTARMUKA
1. Tampilan Halaman Login

## Gambar 2 Tampilan Halaman Login
Gambar  2  diatas  merupakan  gambaran  masuk  kedalam  sistem  dengan  kode  yang  didapatkan dari database , kemudian admin dapat menekan tombol login.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
2. Tampilan Dashboard

## Gambar 3 Tampilan Dashboard
Gambar  3  diatas  menunjukkan  tampilan dashboard.  Dari  tampilan  dashboard  tersebut, data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  bagian  dengan  menggunakan  rasio 70:30  sehingga  jumlah  data  latih  sebanyak  1466  data  dan  jumlah  data  uji  sebessar  629  data. Selain itu, dalam tampilan dashboard ini menampilkan perbandingan data mutu tinggi dan data mutu rendah baik data data latih maupun data uji dalam bentuk grafik bar. Perbandingan mutu tinggi dan rendah data uji yaitu 295 mutu tinggi dan 334 mutu rendah, sedangkan perbandingan mutu tinggi dan rendah data latih yaitu 743 mutu tinggi dan 723 mutu rendah.
3. Tampilan Halaman Data Latih

## Gambar 4 Tampilan Halaman Data Latih
Gambar  4  tampilan datalatih  ini  menampilkan  tabel  yang  berisikan  atribut  berupa:  no,  kode analisa, tanggal produksi, jam, nkoh, berat sampel, volume titrasi, kadar:  alb, kotoran, air serta mutu.  Tampilan  datalatih  ini  terdapat  4 button yaitu  tambah  data  latih, import data,  mulai perhitungan dan hapus data. Button tambah data latih berfungsi untuk menambah data latih satu persatu secara manual, button import data untuk mengimport data dalam format excel, button mulai perhitungan digunakan untuk perhitungan probabilitas mutu CPO, mean mutu CPO dan

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
standar deviasi mutu CPO nantinya akan ditampilkan dihalaman probabilitas, sedangkan button hapus data yang berguna menghapus seluruh data yang terdapat di tabel data latiih. Pada gambar diatas terdapat 1466 data latih yang telah diinputkan dengan mutu tinggi sebanyak 743 data dan mutu rendah 723 data.

## 4. Tampilan Halaman Hasil Uji

## Gambar 5 Tampilan Halaman Data Uji
Gambar 5 diatas  menampilkan  tabel  yang  berisikan  atribut  berupa:  no,  kode  analisa,  tanggal produksi,  jam,  nkoh,  berat  sampel,  volume  titrasi,  kadar:  alb,  kotoran  dan  air  serta  mutu. Tampilan  ini  terdapat  3  tombol  yaitu  tambah  data  uji, import data,  dan  mulai  perhitungan. tombol tambah data uji berfungsi untuk menambah data uji satu persatu secara manual, tombol import data  untuk  mengimport  data  dalam  format  excel,  dan  tombol mulai  perhitungan digunakan untuk menghitung nilai dari data uji yang nantinya akan ditampilkan dihalaman hasil uji. Pada gambar diatas terdapat sebanyak 629 data uji yang telah diinputkan dengan mutu tinggi sebanyak 295 data dan mutu rendah sebanyak 334 data.
5. Tampilan Halaman Probabilitas

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar  6  diatas  merupakan gambaran  dari  halaman probabilitas.  Halaman probabilitas menampilkan tabel probabilitas kelas, probabilitas atribut kadar yang berasal dari perhitungan data latih. Pada halaman ini admin dapat melihat nilai probabilitas mutu tinggi dan rendah, mean mutu CPO dan standar deviasi mutu CPO. Nilai probabilitas mutu CPO, mean mutu CPO dan nilai standar deviasi mutu CPO ini yang nantinya akan digunakan untuk menghitung data uji sehingga menghasilkan data hasil uji.

## 6. Tampilan Hasil Uji

## Gambar 7 Tampilan Hasil Uji
Gambar 7 diatas merupakan gambaran dari halaman hasil uji. Halaman hasil uji menampilkan tabel hasil data uji, confussion matrix, dan hasil performansi sistem. Data hasil uji pada kolom klasifikasi berasal dari perhitungan masing-masing mutu dari atribut alb, air maupun kotoran. Tabel confussion matrix menampilkan  nilai  TP  ( True  Positif )  sebanyak  295  data,  TN  ( True  Negatif )  sebanyak  320 data, FP ( False Positif ) sebanyak 14 data dan FN ( False Negatif ) sebanyak 0 data. Pada tabel hasil performansi sistem menampilkan nilai accuracy, precision, recall dan specificity.

## PENGUJIAN SISTEM
Pengujian  menggunakan confussion  matrix dilakukan  untuk  menguji  label  yang  telah  ada  dengan label  yang  dihasilkan  oleh  sistem  berdasarkan  perhitungan  menggunakan  metode Naïve  Bayes . Evaluasi  pada  model machine learning  banyak  caranya,  salah  satunya  menggunakan confussion matrix. Jumlah data yang digunakan sebanyak 2095 data. Proses training dan testing menggunakan kumpulan data yang berbeda. Pembagian data mutu CPO sebesar 70% atau 1466 data dan 30% sekitar 629 data. Penggunaan data uji sebesar 629 data dengan kelas  mutu  tinggi  sebesar  295  data  dan  mutu  rendah  sebesar  334  data.  Setelah  data  uji diklasifikasikan, data tersebut akan dibandingkan label hasil uji dari sistem dengan pelabelan secara manual. Berikut merupakan tabel confussion matrix data uji untuk klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes :
Tabel 3 Confussion Matrix Data Uji Aktual Prediksi Mutu Tinggi Mutu Rendah Mutu Tinggi 295 0 Mutu Rendah 14 320
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan confussion matrix dengan data mutu cpo yang tinggi sebanyak 295 data dan mutu cpo yang rendah sebanyak 320 data.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Tabel 4 Pengujian Performansi Sistem Accuracy Precision Recall Specificity 97,7% 95,4% 100% 95,8%
Tabel 4 diatas merupakan hasi dari pengujian performansi sistem yang didapatkan dengan rumus sebagai berikut:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 295+320 295+320+14+0 = 0.977 = 97,7% Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 295 295+14 =  0.954 = 95,4%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 295 295+0 = 100%
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 = 320 320+14 = 0.958 = 95,8%
Sehingga didapatkan nilai akurasi dari sistem klasifikasi mutu CPO menggunakan metode Naïve Bayes ini  sebesar  97,7%,  nilai precision sebesar  95,4%,  nilai recall sebesar  100%,  dan  nilai specificity sebesar 95,8%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  hasil  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan mutu CPO menjadi 2 kelas yakni tinggi dan rendah. Berdarakan uji coba diperolah klasifikasi data mutu tinggi sebanyak 1.038 data dan jumlah keseluruhan  data  mutu  rendah  sebanyak  1.057  data.  Pengujian  dari  sistem  ini  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 97,7% yang dapat terbilang tinggi, dengan menggunakan jumlah data sebanyak 2095 data,  dimana  data  tersebut  terbagi  menjadi 1466  data latih  dan  629  data  uji  dengan  perbandingan 70:30. Data uji mutu rendah yang dihasilkan sebanyak 334 dan data uji mutu tinggi sebanyak 295 data.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada PT. Bio Nusantara Teknologi di Bengkulu Tengah yang telah turut membantu dan mewadahi sehingga penelitian ini dapat terwujud dan terlaksana.

## REFERENSI
[1] Ditjenbun,  “Produksi  Kelapa  sawit  Menurut  Provinsi di  Indonesia,  2017-2021,” Artik.  Online ,  vol. 2021, hal. 2021, 2021, [Daring]. Tersedia pada: pertanian.go.id/home/?show=page&act=view&id=61
[2] Maulidna dan T. Mawarni, “Perhitungan Perolehan Crude Palm Oil ( CPO ) Pada Proses Pemurnian Di Stasiun Klarifikasi Pabrik Kelapa Sawit ( PKS ) PTPN II Pagar Merbau,” Reg. Dev. Ind. Heal. Sci. Technol. Art Life , vol. 2, hal. 85–89, 2014.
[3] F. Afif, C. Desi Kusmindari, dan S. Hardini, “Analisis Kualitas Crude Palm Oil Menggunakan Metode Seven Tools Dan Konsep Kaizen,” J. Ilm. TEKNO , vol. 15, no. 1, hal. 18–32, 2018.
[4] P.  C.  Ncr et  al. ,  “Crisp-Dm,” SPSS  inc ,  vol.  78,  hal.  1–78,  2000,  [Daring].  Tersedia  pada: http://www.crisp-dm.org/CRISPWP-0800.pdf
[5] F. Nurhuda, S. W. Sihwi, dan A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia  2014  berdasarkan  Opini  dari  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” ITSmart J. Teknol. dan Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 35–42, 2013.
[6] A.  Nofiar,  S.  Defit,  dan  Sumijan,  “Penentuan  Mutu  Kelapa  Sawit  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering,” J. KomtekInfo , vol. 5, no. 3, hal. 1–9, 2019, doi: 10.35134/komtekinfo.v5i3.26.
[7] A.  Muhidin  dan  A.  Burhan,  “Klasifikasi  Tingkat  Produksi  Tanaman  Padi  Kabupaten  Karawang Menggunakan Metode Naive Bayes dan K-Fold Cross Validation,” J. Teknol. Pelita Bangsa- SIGMA , vol. 8, no. 2, hal. 2407–3903, 2018.
[8] F. F. Coastera, M. Yusa, N. Lediwara, dan J. P. Sari, “Analisis Performa Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Kelayakan Pendonor Darah,” no. x, hal. 37–46, 2020.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 381~390 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
[9] F.  Handayani,  “Komparasi  Support  Vector  Machine,  Logistic  Regression  Dan  Artificial  Neural Network Dalam Prediksi Penyakit Jantung,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 7, no. 3, hal. 329, 2021, doi: 10.26418/jp.v7i3.48053.
[10] T.  Faizah,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan  Id3  Untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Lulus Mahasiswa,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 2, hal. 980–990, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.593.
[11] B. S. Prakoso dan G. D. Sutanto, “Penerapan Metode Decision Tree Dan Naïve Bayes Untuk,” J. IKRA- ITH Inform. , vol. 3, no. 2, hal. 27–32, 2019.
[12] D. Xhemali, C. J. Hinde, dan R. G. Stone, “Naive Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages,” Int. J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, hal. 16–23, 2009.
[13] S. Agarwal, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2014. doi: 10.1109/ICMIRA.2013.45.
[14] W. Ananda, M. Safii, dan M. Fauzan, “Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” TIN Terap. Inform. Nusant. Vol , vol. 1, no. 10, hal. 513–519, 2021.
[15] Karsito dan S. Susanti, “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, hal. 43–48, 2019.