Implementasi Metode Naïve Baiyes untuk Menentukan Jenis Kayu Jati dan Hasil Olahannya dalam Meubel

Authors

  • Wahyu Baskara Surya Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Ratih Kumalasari Niswatin Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Intan Nur Farida Univ. Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.212

Abstract

Jati merupakan tanaman hutan yang tidak sengaja ditanam dan tumbuh liar di dalam hutan bersama jenis tanaman lainnya. Perkembangan hutan jati di Indonesia dimulai dari Pulau Jawa, Muna (Sulawesi Tenggara), Sumba (Nusa Tenggara), dan Bali kemudian sudah menyebar ke beberapa pulau lainnya. Di Pulau Jawa, hutan jati milik negara dikelola oleh Perum Perhutani. Luas areal hutan jati di Jawa yang dikelola oleh Perum Perhutani sebesar 1.066.532,00 ha dengan luas masing-masing unit. Kayu jati terkenal dengan keawetannya, serta harga kayu jati yang cukup mahal untuk menghasilkan produk olahan (bahan baku) seperti meubel oleh karena itu masalah kualitas harus benar-benar mendapat perhatian, bahkan perlu dikelompokkan/ diklasifikasikan. Pengelompokkan jenis kayu jati menggunakan beberapa parameter yaitu tekstur, berat, warna dan lain sebagainya. Pengelompokkan jenis kayu jati biasanya memiliki keterbatasan subjektifitas yaitu ketergantungan dari mata manusia (pakar). Permasalahan penelitian ini adalah Masih banyaknya masyarakat yang sulit mengenali jenis kayu jati dan hasil olahan apa yg cocok untuk digunakan. Oleh karena itu penulis terdorong untuk melakukan penelitian dan membangun aplikasi menetukan jenis kayu jati dan menentukan hasil olahannya dalam meubel. Penyelesaian masalah ini penulis membuat sebuah sistem Aplikasi Menentukan Jenis Kayu Jati Dan Menentukan Hasil Olahanya Menggunakan Metode Naïve Bayes. Sistem ini merupakan sistem yang akan sangat membantu masyarakat untuk pemilihan kayu jati sesuai kebutuhan dan tidak disalahgunakan lagi. Dari hasil pengujian yang dilakukan pada penelitian ini, dari 20 data pemilihan jenis kayu jati dan hasil olahannya yang dijadikan data uji, data yang sesuai. Dari hasil testing dapat disimpulkan bahwa presentase keberhasilan 80%..

Keywords:

Kayu Jati, Meubel, Klasifikasi, Naïve Baiyes

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

R. A. Pramunendar, D. P. Prabowo, D. Pergiwati, K. Latifa. 2017. Klasifikasi Jenis Kayu Menggunakan Back-propagation Neural Network Berdasarkan Fitur Gray Level Coocurrence Matrix. Science And Engineering National Seminar 3 (SENS) vol. 1, Semarang.

D. A. N. Effendi and E. Z. Astuti,. Pengelompokan Jenis Tekstur Kayu Menggunakan k-Nearest Neighbor dan Ekstraksi Fitur Histogram. Voice Of Informatics. Vol. 6. No. 2. pp. 37–46, 2017.

Windy, G. 2012. Pohon Keputusan (Decision Tree). Departemen Informatika Institut Teknologi Bandung. Bandung.

Arief, J. 2013. Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa.

Mahfudz, M. F., Anis, Y., Herawan, T. dan Heri, S. 2007. Sekilas tentang Jati (Tectona grandis). Penyunting: Parwito D dan S. Donie. Pusat Penelitian dan Pengembangan Bioteknologi dan Pemuliaan Tanaman Hutan. Yogyakarta.

Mujib, R., Hadi, S., Sarosa, M. 2013. Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnaleeccis, Vol 7, No.1 2013.

Downloads

Published

2020-12-17

Issue

Vol. 4 No. 1 (2020): PROSIDING SEMNAS INOTEK Ke-IV Tahun 2020

Section

Articles

License

Copyright (c) 2020 Wahyu Baskara Surya, Ratih Kumalasari Niswatin, Intan Nur Farida

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Implementasi Metode Naïve Baiyes untuk Menentukan Jenis Kayu Jati dan Hasil Olahannya dalam Meubel . (2020). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 4(1), 292-296. https://doi.org/10.29407/inotek.v4i1.212