Klasifikasi Kualitas Tembakau Madura Layak Panen Menggunakan Correlated Naïve Bayes Classifier(C-NBC) - Said, Badar; Ubaidi, Ubaidi; Dewi, Nindian Puspa; Syahroni, Abd. Wahab; Darmawan, Irwan (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Pemanenan tembakau merupakan salah satu tahapan yang perlu perhatian lebih untuk mendapatkan kualitas yang baik. Penentuan waktu panen yang tidak tepat dapat mengakibatkan kurangnya kualitas pada warna dan aroma setelah tembakau dirajang dan dikeringkan, bahkan juga mengurangi bobot sehingga akan memperkecil nilai jualnya. Oleh sebab itu, untuk membantu para petani dalam menentukan waktu panen yang tepat dilakukan proses data mining dalam bentuk klasifikasi, dengan memperhatikan korelasi beberapa atribut dengan kelas yang telah ditentukan, yaitu layak panen dan tidak layak panen menggunakan metode Correlated Naïve Bayes Classifier(C-NBC). Penelitian ini menggunakan atribut tinggi pohon, lebar daun,panjang daun, jumlah daun, varietas, dan warna daun. Berdasarkan hasil ujicoba fungsionalitas menggunakan black box dapat diketahui bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik tanpa kesalahan, dan perhitungan akurasi klasifikasi dengan metode C-NBC menggunakan confusion matrix mencapai 77.3%.