ANALISIS PENGARUH FAKTOR CUACA TERHADAP HASIL PANEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK OPTIMALISASI HASIL PANEN TANAMAN PANGAN DI KALSEL

Aurellia Ainun Nisa (2025) ANALISIS PENGARUH FAKTOR CUACA TERHADAP HASIL PANEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK OPTIMALISASI HASIL PANEN TANAMAN PANGAN DI KALSEL. PROGRAM STUDI SARJANA SISTEM INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SARI MULIA BANJARMASIN 2025.

[img] Text
organized (1) - Aurellia Ainun Nisa.pdf

Download (3MB)

Abstract

Indonesia merupakan negara agraris dengan sektor pertanian yang memegang peran vital dalam perekonomian nasional. Berdasarkan data BPS Kabupaten Barito Kuala merupakan daerah penghasil tanaman pangan yang lebih rendah dibandingkan dengan kota-kota lain di Kalimantan Selatan. Ketergantungan terhadap kondisi cuaca menjadikan pertanian rentan terhadap dampak perubahan iklim seperti kekeringan dan curah hujan ekstrem, yang dapat menurunkan produktivitas hingga menyebabkan gagal panen. Di tengah meningkatnya kebutuhan pangan akibat pertumbuhan penduduk, diperlukan solusi berbasis teknologi untuk mengantisipasi risiko tersebut. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh cuaca terhadap hasil panen tanaman pangan utama di Kabupaten Barito Kuala dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Metode penelitian yang digunakan penelitian ini mengembangkan model prediktif berbasis data klimatologis dan produksi pertanian dari tahun 2018–2023. vii Dimulai dengan pengumpulan data cuaca dan data hasil panen, preprocessing data, pembuatan model data mining menggunakan Naive Bayes, metode ini dipilih karena telah terbukti memberikan akurasi prediksi yang tinggi dalam berbagai studi terdahulu. Berdasarkan data produksi pertanian serta data Kabupaten Barito Kuala dari tahun 2018 hingga 2023, hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor cuaca memiliki pengaruh signifikan terhadap hasil panen, dengan tingkat akurasi prediksi mencapai 90%. Penelitian ini merekomendasikan optimalisasi pertanian melalui pemanfaatan informasi cuaca, penyesuaian waktu tanam, serta peningkatan koordinasi antara petani dan dinas pertanian. Penelitian ini berhasil mengembangkan analisis faktor cuaca terhadap hasil panen menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan strategis untuk meningkatkan produksi pangan secara berkelanjutan dan mengurangi risiko gagal panen akibat ketidakpastian cuaca di wilayah Kalimantan Selatan.

Item Type: Skripsi
Kata Kunci Tidak Terkontrol: Faktor atmosferik; Hasil Panen; Tanaman Pangan; Naive Bayes; Kalimantan Selatan
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Fakultas: FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI
Pengguna Penyetoran: Rahman Perpustakaan UNISM
Tanggal Setoran: 11 Sep 2025 01:22
Last Modified: 11 Sep 2025 01:22
URI: http://repository.unism.ac.id/id/eprint/3804

Actions (login required)

View Item View Item