Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.765
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPN (Journal of Informatics Pelita Nusantara) Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi TRIDARMA: Pengabdian Kepada Masyarakat (PkM) Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) INFOKUM Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) BIOS: Jurnal Informatika dan Sains Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Teknologi Informasi dan Komunikasi
Hasugian, Penda Sudarto
STMIK Pelita Nusantara, Medan
Aerospace Engineering Arts Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Neuroscience Social Sciences Transportation

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

 1   2   3   4 
Prediksi Kelayakan Panen Kelapa Sawit Menggunakan Naïve Bayes Nuraisana; Agustina Simangunsong; Penda Sudarto Hasugian; Muhammad Rizal Muhaimin; Akbar Maulana
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 5 No. 1 (2026): EDISI JANUARI 2026
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v5i1.12481

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas unggulan nasional yang berperan penting dalam sektor perkebunan dan ekonomi Indonesia. Namun, hasil panen sering berfluktuasi akibat faktor iklim, pupuk, dan usia tanaman, sementara penentuan kelayakan panen masih dilakukan secara manual dan subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem prediksi kelayakan panen kelapa sawit dengan Naïve Bayes guna membantu pengambilan keputusan yang lebih objektif dan efisien. Data yang digunakan meliputi curah hujan, suhu, kelembapan, usia tanaman, dan penggunaan pupuk. Metode Naïve Bayes dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi cepat dan akurat berdasarkan probabilitas. Hasil penelitian diharapkan menghasilkan sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan prediksi kelayakan panen secara akurat, sehingga dapat meningkatkan efisiensi produksi dan produktivitas perkebunan kelapa sawit.
Co-Authors Agustina Simangunsong Aispriyani Akbar Maulana Amran Sitohang Anzelia Anzelia Arjon Samuel Sitio Dhini Andika Diana Sari Muliani Saragih Erwin Panggabean Fadhila Fadhila Feryanto Ginting Fitri Amalia Fristi Riandari Hartati Palentina Sipahutar Hasugian , Paska Marto IRMA YOLANDA SITORUS Jijon Raphita Sagala Jijon Raphita Sagala John Foster Marpaung Kristiani Romili Sitanggang Lela Dwi Ani Lincah Situmorang Muhammad Rizal Muhaimin Nuraisana Nuraisana Prasanth Kumar Pria Dimas Putri Khairunnisa R. Mahdalena Simanjorang R. Mahdalena Simanjorang Simangunsong, Agustina Sulindawaty, Sulindawaty Suprianto Panjaitan Taozara Laia Wasindo Hutahaean Yuda Perwira