## ANALISA METODE NAÏVE BAYES DENGAN GAIN RATIO PADA DATA IDENTIFIKASI KACA
Oleh:

## Alvian 1)
Zulham Sitorus 2)
Arpan 3)
Universitas Pembangunan Pancabudi,Medan 1,2,3)
E-mail : alviannoz@gmail.com 1) zulhamsitorus@gmail.com 2) arpan@gmail.com 3)

## ABSTRACT
Tests that have been carried out on all data show that the Gain Ratio classification model can provide better accuracy values because there is a change in the weighting of the attribute values in the dataset used. The value of the weighted Gain ratio is used to calculate the probability in Nave  Bayes,  which  is  a  parameter  to  see  the  relationship  between  each  attribute  in  the  data, and is used as the basis for the weighting of each attribute of the dataset. The higher the Gain ratio of  an attribute, the greater  the relationship to  the data class. So that  the accuracy value increases  than  the  accuracy  value  generated  by  the  Naïve  Bayes  classification  model.  The increase  in  accuracy  in  the  Naïve  Bayes  classification  model  is  due  to  the  number  of  weight accuracy from the attribute selection in the Gain ratio.
Keywords: Accuracy, Gain Ratio, Classification, Nave Bayes

## ABSTRAK
Pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  semua  data  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi  Gain Ratio  dapat  memberikan  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  karena  terdapat  perubahan  bobot  nilai atribut  pada  dataset  yang  digunakan.  Nilai  weighted  Gain  ratio  digunakan  untuk  menghitung probabilitas pada Nave Bayes, yang merupakan parameter untuk melihat hubungan antar setiap atribut  dalam  data,  dan  digunakan  sebagai  dasar  pembobotan  setiap  atribut  dari  dataset. Semakin  tinggi  rasio  Gain  suatu  atribut,  semakin  besar  hubungannya  dengan  kelas  data. Sehingga  nilai  akurasinya  meningkat  dibandingkan  dengan  nilai  akurasi  yang  dihasilkan  oleh model  klasifikasi  Naïve  Bayes.  Peningkatan  akurasi  pada  model  klasifikasi  Naïve  Bayes disebabkan oleh banyaknya akurasi bobot dari pemilihan atribut pada Gain ratio.
Kata kunci: Akurasi, Gain Ratio, Klasifikasi, Nave Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pada  penelitian  klasifikasi  merupakan metode  yang  dipakai  dalam  membuat ketetapan  pada  keberadaan  kelas  dengan penelitian tertentu. Sedangkan pada penelitian  memanfaatkan  klasifikasi  dalam
membuat  sebuah  deskripsi  data  dengan membuat  prediksi pada  sebuah data dimasa dating  merupakan  salah  satu  masalah  yang perlu  dihadapi  pada  algoritma  klasifikasi yang  memiliki  fitr  yang  terkadang  tidak
relevan,  maka  perlu  dilakukan  penambahan fitur pada metode tersebut.
Klasifikasi merupakan langkah pembelajaran  secara  terarah.  Klasifikasi berfungsi  untuk  memprediksi  kelas  dari objek yang kelas-kelasnya belum diketahui. Naïve  bayes  adalah  model  klasifikasi  yang bersifat  probabilitas  yang  lebih  mudah dalam machine  learning dengan  cara melakukan  perhitungan  dari  dataset  yang bertujuan  memprediksi  probabilitas  dalam sebuah kelas dengan asumsi ketidakketergantungan yang kuat.
Menurut  beberapa  metode  klasifikasi pada  datamining  yaotu Naïve  Bayes yang memiliki  tujuan  dalam  membangun  model klasifikasi  dengan  memakai  dataset  yang diuji  yang  dapat  diproses  dalam  penentuan kelas.  Sedangkan  menurut Naïve  Bayes adalah  teknik  yang  dipakai  dalam  melabel kelas dalam sebuah permasalahan klasifikasi sehingga dapat direpresentasikan dengan  vector  nilai  dengan  menggunakan label kelas dari himpunan-himpunan datanya.
Gain  ratio merupakan  metode  yang  di modifikasi  dari information  gain pada penelitian. Information Gain telah diperbaiki oleh Gain Ratio dengan pengambilan  informasi  intrinsic  pada  tiap atribut  dengan  hasil  yang  telah  diperbaiki oleh  algoritma Gain.  Gini  Index yaitu criteria  yang  tifak  murni  atau  data  yang pincang  dalam  engukur  divergensi  antara
probabilitas  dan  nilai  atribut  pada  target. Sedangkan  menurut  yang  menyatakan Gini Index dapat  mengklasifikasi  data  yang diinginkan  melalui  data  yang  sesuai  secara dinamis.
Penelitian  penggunaan  ingormation  gain ratio  yang  dapat  melakukan  peningkatan terhadap metode naïve bayes yang berdimensi  tinggi,  dengan  meningkatkan pembobotan setiap atribut dengan data yang dipakai.  Kemudian  bobot  itu  menghasilkan hitungan  dari  information  gain  ratio. penelitian  ini  menggunakan  10  dataset dengan  menggunakan  nilai  akurasi  sebesar 4,25%.
Salah  satu  dari  banyak  metode  yang dipakai  dalam  penklasifikasian  data  yang tidak terlihat dan untuk memperoleh sebuah informasi  dari  beberapa  data.  Jurnal  ini membahas tentang metode klasifikasi Naïve Bayes  yang  dikombinasikan  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  tidak  perlu penggunaan bobot pada proses perhitungan, akan  tetapi  dapat  menggunakan  nilai probabilitas  pada  data  yang  ada.  Penulis memilih  Naïve  Bayes  dalam  melakukan klasifikasi  dalam  penelitiannya  karena peluang  klasifikasi  yang  mudah  untuk dipelajari,  efisien,  akurasi  akurat,  dan memiliki  kemampuan  dalam  klasifikasi yang  berdasarkan  kategori  matematika sederhana.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Klasifikasi
Beberapa peneliti menyebutkan klasifikasi  dengan  istilah  ramalan  dalam melakukan pengkategorian kelas dan memproses  data  yang  digolongkan  dalam beberapa  bagian  atau  membuat  sebuah  pola atau  model  dengan  melakukan  proses  pada data  latih  yang  ada  agar  membuat  sebuah nilai  pada  kelas-kelas  pada  tiap  atribut  pada dataset  dan  menggunakan  kelompok  data baru.  Biasanya  klasifikasi  digunakan  dalam memproses pengguna bank dalam melakukan  pengkreditan,  target  penjualan, diagnosa penyakit dirumah sakit, dan analisa beberapa masalah-masalah yang membutuhkan hasil keputusan.
Pada proses klasifikasi ini membutuhkan  kelas,  data  yang  untuk diprediksi, serta data yang untuk dilatih, dan data  uji.  Proses  ini  dilakukan  dengan  cara melakukan  penguraian  kepada  himpunan kelas yang ada dan menggunakan pola  yang bertujuan  agar  klsifikasi  tuple  data  yang pada  kelasnya  belum  dideteksi.  Kemudian predictor  bertujuan  dalam  penentuan  pola- pola  pada  klasifikasi  data, Decision  Tree, atau rumus matematika. Jadi tujuan dari data latih adalah agar mendapatkan hasil pengelompokkan  data  yang  telah  ada  kelas dan  prediktornya.  Sedangkan  data  uji dihasilkan  dari  pengelompokkan  dari  model klasifikasi  yang  telah  diproses  untuk mendapatkan data yang baru.

## 2.2. Naïve Bayes
Naïve  bayes  merupakan  salah  satu model  klasifikasi.  Naïve  bayes  memiliki probabilitas  yang  lebih  mudah  dalam machine  learning dengan  cara  melakukan perhitungan  dari  dataset  yang  bertujuan memprediksi  probabilitas  dalam  sebuah kelas  dengan  asumsi  ketidakketergantungan yang kuat.
Naïve  bayes  adalah  model  klasifikasi yang  bersifat  probabilitas  yang  lebih  mudah dalam machine  learning dengan  cara melakukan  perhitungan  dari  dataset  yang bertujuan  memprediksi  probabilitas  dalam sebuah kelas dengan asumsi ketidakketergantungan yang kuat.
Naïve  Bayes  adalah  alat  mesin  belajar untuk memecahkan masalah masalah probabilitas.  Naïve  bayes  lebih  kompleks dan memperlambat penyebaran siklus ketika tidak  ada  sampel  pelatihan  yang  meningkat karena  ketika  jumlah  pelatihan  sampel  yang meningkatkan  Naïve  Bayes  membutuhkan lebih  banyak  penyimpanan.  Naïve  Bayes awalnya  dikembangkan  untuk  masalah klasifikasi  biner  dan  menemukan  langsung perumusan  kasus  multi-kelas  tidak  mudah dan  masih  menjadi  masalah  penelitian  yang sedang  berlangsung.  Pada  Naïve  Bayes terdapat  2  cara  untuk  mengklasifikasi multiclass; yang pertama adalah mempertimbangkan  semua  data  dalam  satu formulasi  optimasi,  dan  yang  kedua  adalah menyederhanakan  masalah  multi-kelas  ke
beberapa  masalah  biner.  Solusi  kedua dianggap  lebih  dari  pendekatan  pertama karena  pengklasifikasi  biner  lebih  mudah untuk  diterapkan  dan  terlebih  lagi  beberapa Algoritma  yang  kuat  seperti  Naïve  Bayes secara inheren biner.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada rancangan penelitian yang dilakukan pada  diatas  tersebut,  penulis  menguji algoritma  Naïve  Bayes  dengan  penginputan data  kemudian  data  tersebut  dilakukan proses  klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve Bayes dengan menggunakan Gain Ratio.
Pada  klasifikasi  menggunakan Naïve Bayes dengan  data  uji  dan  data  latih dilakukan  perhitungan  dalam  melakukan  uji data yang kemudian akan ditampilkan dalam tabel confusion matrix . Pada klasifikasi yang dihasilkan oleh data uji memiliki kelas yang berbeda  yaitu  positif  dan  negative.  Berikut
merupakan  table confusion  matrix sebagai berikut
Pada  data  yang  didalamnya  memiliki kelas  yang  bernilai  positif  yang  hasil prediksi  klasifikasinya  sesuai  dengan  actual maka  memiliki  nilai  positif  disebut  dengan True  Positive. Pada  data  yang  didalamnya memiliki  kelas  yang  bernilai  negative  yang hasil  prediksi  klasifikasinya  sesuai  dengan actual  maka  memiliki  nilai  negative  disebut dengan True Negative.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  emnggunakan  dataset Identifikasi Kaca yang berasal dari Kaggle.com,  setelah  melakukan  proses preprocessing  makan  mendapatkan  hasil data  uji  yang  selanjutnya  akan  diuji  dengan metode  Naïve  Bayes  yang  berdasarkan Confusion  Matrix .  Dibawah  ini  merupakan data yang digunakan pada penelitian:
Tabel 2. Dataset Kaca dari Kaggle.com
No. RI Na Mg Al … Type 1 0.344 0.288 1.254 -0.704 … 1 2 0.336 0.592 0.637 -0.180 … 1 3 0.333 0.154 0.603 0.182 … 1 4 0.336 -0.237 0.700 -0.321 … 1 5 0.336 -0.164 0.651 -0.422 … 1 6 0.332 -0.751 0.644 0.343 … 1
Atribut Informasi:
RI : indeks bias Na : Natrium mg : magnesium Al : Aluminium Si : silikon K : Kalium Ca : Kalsium Ba : Barium
Fe : Besi
Ciri kaca: (atribut kelas)
1: jendela mengapung
2: jendela non float
3: jendela kendaraan mengapung
4: jendela kendaraan non float (tidak ada dalam database ini)
5: wadah
6: peralatan makan
7: lampu depan
Setelah  diperoleh Preprocessing ,  maka  selanjutnya  model  klasifikasi  tersebut  diuji menggunakan data uji dataset pada Identifikasi Kaca. Selanjutnya melakukan pemberian bobot terhadap  atribut  dari  dataset  berdasarkan Gain  ratio .  Tabel  dibawah  ini  merupakan  hasil  dari algoritma  gain  ratio  untuk  pembobotan  atribut  Identifikasi  Kaca.  Berikut  adalah  hasil  output dari pengujian:
Tabel 3. Confussion Matrix Naïve Bayes Gain Ratio Actual Predicted   Predicted  Predicted  Predicted Predicted  Predicted Class  1 Class 2 Class 3 Class 5 Class 6 Class 7 Actual Class 1 59 0 0 0 0 0 Actual Class 2 0 76 0 0 0 0 Actual Class 3 0 0 17 0 0 0

## Tabel 5. Confussion Matrix Naïve Bayes
Actual
Predicted    Predicted    Predicted    Predicted    Predicted    Predicted Class 1 Class 2 Class 3 Class 5 Class 6 Class 7 Actual 55 31 13 0 1 1 Class  1 Actual 9 40 4 3 0 1 Class  2 Actual 5 0 0 0 0 0 Class  3 Actual 0 2 0 9 0 3 Class  5 Actual 0 2 0 0 7 0 Class  6 Actual 0 1 0 1 1 24 Class  7 Actual Class 5 0 0 0 13 0 0 Actual Class 6 0 0 0 0 9 0 Actual Class 7 0 0 0 0 0 29

## Tabel 7. Confussion Matrix Naïve Bayes
Tingkat  prediksi  klasifikasi Naïve Bayes adalah sebesar 63.3%. Proses klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes dan
Gain  Ratio yang  dapat  mempengaruhi  nilai akurasi  terhadap  dataset.  Hasil  pengujian yang  dilakukan  memiliki  perbandingan
akurasi dari kedua metode yang dapat dilihat pada gambar berikut ini:

## 5. SIMPULAN
Proses klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dengan dataset Identifikasi Kaca dengan akurasi 63.3%. Hasil ini merupakan
Actual Predicted Predicted Predicted Predicted Predicted   Predicted Class 1 Class 2 Class 3 Class 5 Class 6 Class 7 Actual 55 31 13 0 1 1 Class 1 Actual 9 40 4 3 0 1 Class 2 Actual 5 0 0 0 0 0 Class 3 Actual 0 2 0 9 0 3 Class 5 Actual 0 2 0 0 7 0 Class 6 Actual 0 1 0 1 1 24 Class 7
55+40+0+9+7+24+31+13+1+1+9+4+3+1+5+2+3+2+1+1+1  213
hasil yang kurang baik. Maka dari itu penulis melakukan pengujian kembali terhadap gain ratio dengan hasil akurasi algoritma naive bayes meningkat dengan hasil sebesar 100% dengan begitu maka gain ratio lebih meningkatkan akurasi yang akurasi 36.7%.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Alharan, A. F. H., Fatlawi, H. K., & Ali, N.
S.  2019. A  cluster-based  feature selection  method  for  image  texture classification. Indonesian  Journal  of
Electrical  Engineering  and  Computer Science,
14(3), 1433–1442. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v14.i3.pp
1433-1442
Granik, M., & Mesyura, V. 2017. Fake news detection  using  naive  Bayes  classifier . 2017  IEEE  1st  Ukraine  Conference  on
Electrical  and  Computer  Engineering,
UKRCON  2017  -  Proceedings,  900– 903.
https://doi.org/10.1109/UKRCON.2017.

## 8100379
Alhayali,  Ibrahem  R.  A.,  Ahmed,  M.  A.,
Mohialden,  Y.  M.,  &  Ali,  A.  H.  2020. Efficient  method  for  breast  cancer classification based on ensemble hoffeding tree and naïve Bayes . Indonesian Journal of Electrical
Engineering  and  Computer  Science,
18(2), 1174–1180.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v18.i2.pp 1074-1080
Karomi.,  M.  Adib  Al,  Ivandari.  2019.
Optimasi Algoritma Naïve Bayes dengan  Information  Gain  Ratio  untuk Menangani  Dataset  Berdimensi  Tinggi . STMIK Widya Pratama Pekalongan.
Raviya.  Kaushik  H  &  Gajjar,  Biren.  2013.
Performance  Evaluation  of  Different Data  Mining  Classification  Algoritma Using  WEKA.  Indian  Journal  of Research .  Volume. 2.  Issue.1.  ISSN:
2250-1991.
Seth,  H.  R.,  &  Banka,  H.  2016. Hardware implementation of Naive Bayes classifier: A cost effective technique . 3rd
International  Conference  on  Recent
Advances  in  Information  Technology,
RAIT 2016, 264–267. https://doi.org/10.1109/RAIT.2016.7507 913 Witten,  I.H.,  Frank,  E.  &  Hall,  M.  a.,  2015. Data Mining: Practical Machine Learning  Tools  and  Techniques  Third Edit., USA: Morgan Kaufmann
Publishers
XuLingling  ˈ  Pan  Zuguang  HuˈBing,
Shangfeng  ZhangˈJuying  counterpart Zeng  The  Dynamic  KNN  Clustering  of Undergraduate  Consumption  With  Itâ  s like  this  greatly  enhanced:  A  Case  of Zhejiang 0-7695-2882-1/07 $25.00 ©2007 IEEE
Yuliana,  Erlangga.  2017. Analysis  of  Data Mining Methods Naive Bayes  Classifier (Nbc) .  Information  System,  Computer
Science  Faculty,  Bandar  Lampung University, Indonesia.