RIZA, FAHRUR (2025) KLASIFIKASI VARIETAS KOPI BERDASARKAN KONDISI TANAH DAN SUHU MENGGUNAKAN ALGORITMA GAUSSIAN NAÏVE BAYES. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text FAHRUR RIZA_200170136_Cover.pdf Download (113kB)
	Text FAHRUR RIZA_200170136_Abstrak.pdf Download (184kB)
	Text FAHRUR RIZA_200170136_Bab 1.pdf Download (197kB)
	Text FAHRUR RIZA_200170136_Daftar Pustaka.pdf Download (191kB)
	Text FAHRUR RIZA_200170136_Klasifikasi Varietas Kopi Berdasarkan Kondisi Tanah Dan Suhu Menggunakan Algoritma Gaussian Naïve Bayes.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)

Abstract

Naive Bayes adalah metode klasifikasi berbasis probabilitas dan statistik yang diperkenalkan oleh ilmuwan Inggris, Thomas Bayes. Gaussian Naive Bayes merupakan metode klasifikasi dalam machine learning yang memanfaatkan konsep probabilitas dan distribusi gaussian, juga dikenal sebagai distribusi normal. Prediksi akhir diperoleh dengan menggabungkan probabilitas dari semua parameter untuk memutuskan nilai target yang dikelompokkan kedalam tiga kelas. Tujuan dari penelitian ini adalah mengklasifikasikan varietas kopi yang paling sesuai ditanam di wilayah Bener Meriah dengan mempertimbangkan faktor lingkungan seperti pH tanah, ketinggian tanah diatas permukaan laut dan suhu. Dengan menerapkan metode klasifikasi Naïve Bayes Gaussian. Hasil akurasi yang didapatkan pada penggunaan metode gaussian naïve bayes diperoleh akurasi sebesar 45.7%. nilai presisi tertinggi dicapai oleh kelas Gayo 3 sebesar 0.55% sedangkan kelas Gayo 2 memiliki nilai presisi dan recall sebesar 0%. Nilai recall tertinggi terdapat pada kelas Gayo 1 sebesar 0.60%. untuk nilai F1-score, kelas Gayo 3 menunjukkan performa terbaik dengan nilai 0.55% diikuti oleh kelas Gayo 1 sebesar 0.52%. Penyesuian varietas kopi dalam penerapan metode gaussian naïve bayes terbukti cukup efektif. ini menunjukkan bahwa metode gaussian naïve bayes dapat memprediksi kesesuain varietas kopi berdasarkan parameter: pH, ketinggian tanah diatas permukaan laut (mdpl), dan suhu. Kata Kunci: Naive Bayes, klasifikasi, gaussian naïve bayes, machine learning, varietas kopi

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Fr Fahrur riza
Date Deposited:	11 Jul 2025 01:47
Last Modified:	11 Jul 2025 01:47
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/12547

Actions (login required)

View Item