PENERAPAN MODEL KLASIFIKASI CLUSTERING NAÏVE BAYES KESESUAIAN LAHAN TANAMAN - Angga Pratama; Hafiz Al Kautsar; Aidilof; Ilham Saputra; Muhammad Yogi Iswandi (Lentera : Jurnal Ilmiah Sains, Teknologi, Ekonomi, Sosial, dan Budaya, 2020)
Klasifikasi kesesuaian lahan suatu kawasan dapat berbeda-beda, tergantung penggunaan lahan yang dikehendaki.Klasifikasi kesesuaian lahan menyangkut kecocokan antara kualitas lahan yang ditanam dengan persyaratan penggunaan lahan yang dinginkan. Pentingnya suatu model klasifikasi dengan naïve bayes dalam kesesuaian tanah. Model naïve bayes dapat mengevaluasi dan mengklasifikasikan lahan tanaman termasuk dalam lahan tersebut atau tidak. Model klasifikasi ini dapat menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan dari para petani dan dinas dengan cara mengklasifikan, mendeskripsikan data. Dengan adanya penelitian ini diharapkan permasalahan selama ini dapat menyelesaikan kesesuaian lahan tanaman dengan modelklasifikasi naïve bayes. inputan variabel adalah lahan, Temperatur, Curah Hujan, Kelembapan, Drainase, Tekstur, Kedalaman tanah, dan Lereng. selanjutnya dan hasil kesesuaian nya adalah lahan yang di tanam apakah cocok dengan sistem darah. untuk variabel lahan nilai jumlah kejadian yang dipilih Jumlah kejadian (dipilih) Ya, 5 dab tidak 5, mencari nilai probabilitas ya sangat baik 0,40. tidak 0,60 sesuai, 0,40 dan tidak 0,20, untuk tidak sesuai ya 0,20 dan tidak 0,20. kemudian hasil Probalitas kemunculan setiap nilai untuk atribut “dipilih untuk tanaman pada variabel kesembilan adalah ya terdapat 5 dan tidak 5, dan berdasarkan data yang telah dimasukkan dalam model naive bayes adalah like ya 0,00036864, Likelihood Tidak 0,00004608 dan Probalitas Ya 0,88888889 dan Probalitas Tidak 0,11111111 jadi kesimpulannya adalah wilayah yang akan di tanam tanaman ubi kayu sesuai karena nilai probalitas ya lebih besar dibandingkan nilai probalitas tidak.