Penerapan Metode Naïve Bayes dan Laplacian Correction pada Aplikasi Penentu Sayuran yang Cocok Ditanam Pada Lahan

Indonesia merupakan salah satu negara agraris dengan pencaharian penduduk berasal dari pertanian agroindustri. Kegiatan pertanian onfarm, komoditi yang banyak dibudidayakan adalah tanaman sayuran dan buah-buahan. Permasalahan yang terjadi saat ini adalah secara fisik sayuran yang ditanam mengalami kegagalan dan penurunan kualitas pertumbuhan. Secara sosial banyak dari masyarakat yang mengeluh atas kualitas sayuran di pasaran, dan berdampak pada penurunan ekonomi petani. Untuk itu penelitian ini bertujuan membantu petani dalam mengklasifikasikan data informasi lahan yang dimiliki mereka. Pengklasifikasian data tersebut berupa aplikasi berbasis website yang akan mengolah data berupa jenis tanah, tekstur tanah, pH tanah, suhu, curah hujan, kesuburan tanah, kelembaban tanah, ketinggian tempat, kecepatan angin dan sinar matahari. Pengolahan data tersebut menggunakan metode Naïve Bayes dan Laplacian Correction. Uji coba dilaksankaan di Kota Padang Panjang, Sumatera Barat, Indonesia. Hasil peneltian ini berupa aplikasi Agraris Tanaman Sayuran berbasis webiste. data uji coba digunakan sebanyak 27 data jenis sayuran yang potensial ditanam di Kota Padang Panjang dan menghasil tanaman yang palin direkomendasikan yaitu sayuran Lobak. Hal ini menginterpretasikan bahwa aplikasi dapat dibangun denga baik dan dipersembahkan sebagai suatu alternatif dalam membantu petani sebelum melakansakana penanaman tanaman di Indonesia.