Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Prediksi Cuaca dan Pengaruhnya Terhadap Persawahan Padi Di Kecamatan Godean Yogyakarta

Cuaca memiliki peran krusial dalam pertanian, terutama dalam pengelolaan lahan sawah padi. Gangguan cuaca ekstrem seperti hujan berlebihan atau kekeringan yang berkepanjangan dapat merusak panen dan mengurangi hasil produksi pertanian. Namun, petani sering menghadapi kesulitan dalam mendapatkan informasi cuaca yang akurat dan terbaru, yang sangat penting dalam pengambilan keputusan mengenai praktik pertanian. Di Kabupaten Sleman, yang mayoritas wilayahnya digunakan untuk pertanian padi, informasi cuaca yang akurat menjadi krusial mengingat ketergantungan penduduk pada sektor pertanian. Meskipun begitu, beberapa wilayah di kabupaten ini tidak mematuhi tata ruang dengan risiko gangguan ekologis dan bencana.

Penelitian ini menerapkan algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk memprediksi kelayakan cuaca dalam konteks penanaman padi di Kabupaten Sleman. Dengan menggabungkan data mining dan probabilistik, algoritma ini mampu menghasilkan model yang efektif dalam mengklasifikasikan cuaca yang sesuai untuk penanaman padi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model memiliki akurasi sebesar 92%, dengan nilai presisi, recall, dan f1-score yang menggembirakan. Keberhasilan ini memberikan peluang bagi pengembangan teknologi pertanian berbasis data mining yang lebih lanjut.

Penelitian ini mengkonfirmasi bahwa penggunaan algoritma Naive Bayes efektif dalam mengklasifikasikan cuaca untuk pertanian padi di Kabupaten Sleman. Dengan akurasi tinggi dan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall, model ini memiliki potensi besar dalam membantu petani mengambil keputusan yang lebih tepat terkait penanaman padi. Hasil penelitian ini juga memberikan arahan bagi perkembangan teknologi pertanian di masa depan, dengan penekanan pada pemanfaatan data mining dalam mengoptimalkan hasil pertanian.