## Analisis Performa klasifikasi Kesegaran Daging Ayam menggunakan Naïve Bayes, Decision Tree, dan k-NN
Regina Vannya [1] , Arief Hermawan [2]
Program Studi Informatika, Fakultas Sains & Teknologi [1], [2]
Universitas Teknologi Yogyakarta Sleman, Indonesia rvannya19@gmail.com [1] , ariefdb@uty.ac.id [2]
Abstract— Chicken  is  one  of  the  staple  foods  that  is  widely enjoyed by all. To obtain the benefits of chicken meat, the level of freshness  becomes  one  of  the  main  keys.  In  general,  the  level  of freshness of chicken meat is divided into two classes, namely fresh and non-fresh. The difference in the level of freshness can be seen from the color changes of each class. Spoiled chicken (chicken died yesterday)  is  one  type  of  meat  in  the  non-fresh  group.  The widespread sale of spoiled chicken meat among the public raises doubts about choosing chicken that is suitable and unsuitable for consumption.  Therefore,  chicken  meat  freshness  classification  is needed  to  facilitate  the  selection  of  chicken  meat  based  on  color characteristics.  The  use  of  Naive  Bayes  Classifier  algorithm  in categorizing fresh and non-fresh classes is done by calculating the probability value of each image channel input. This research was conducted to compare the  Naive Bayes, decision tree, and K-NN algorithms  in  classifying  chicken  meat  based  on  color characteristics.  The  results  of  the  study  showed  that  the  Naive Bayes classifier algorithm was superior to the decision tree and K- NN algorithms with an accuracy rate of 75%, precision of  79%, and  recall  of  65%.  It  is  known  that  27  images  were  predicted correctly and 9 images were predicted incorrectly out of a total 36 data.  The  use  of  a  histogram  in  this  study  aims  to  differentiate chicken meat images from non-meat during the testing process of the model using the Naive Bayes classifier algorithm.
Keywords— chicken  classification,  freshness  level,  color extraction , naïve bayes classifier, histogram
Abstrak—Ayam  merupakan  salah  satu  kebutuhan  bahan pokok  yang  banyak  digemari  oleh  seluruh  kalangan.  Untuk mendapatkan  manfaat  dari  daging  ayam,  tingkat  kesegaran daging  menjadi  salah  satu  kunci  utamanya.  Pada  umumnya tingkat  kesegaran  daging  ayam  terbagi  menjadi  2  kelas  yaitu segar dan non-segar. Perbedaan tingkat kesegaran tersebut dapat dilihat  dari  perubahan  warna  masing-masing  kelas.  Ayam  tiren (ayam  mati  kemarin)  merupakan  salah  satu  jenis  daging  dalam kelompok  non-segar. Maraknya penjualan daging ayam tiren di kalangan  masyarakat  membuat  keraguan  dalam  memilih  ayam yang  layak  dan  tidak  layak  untuk  dikonsumsi.  Maka  dari  itu diperlukan  klasifikasi  kesegaran  daging  ayam  agar  dapat memudahkan dalam memilih jenis daging ayam berdasarkan ciri warna.  Penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dalam mengategorikan  kelas  segar  dan  non-segar  dilakukan  dengan menghitung  nilai  probabilitas  dari  tiap  channel  citra  yang
diinputkan.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan algoritma naïve bayes, decision tree, dan K-NN dalam melakukan klasifikasi  daging  ayam  berdasarkan  ciri  warna.  Hasil  dari penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  naïve  bayes  classifier lebih  unggul  dibandingkan  algoritma  decision  tree  dan  k-NN dengan  tingkat  akurasi  sebesar  75%,  precision  79%,  dan  recall 65%.  Diketahui  sebanyak  27  citra  terprediksi  benar  dan  9  citra terprediksi salah dari total 36 data. Penggunaan histogram pada penelitian  ini  bertujuan  untuk  membedakan    gambar  daging ayam  dengan  non-daging    pada  saat  proses  pengujian  model menggunakan algoritma naïve bayes classifier.
Kata  Kunci—klasifikasi  ayam,  tingkat  kesegaran,  ekstraksi warna, naïve bayes classifier, histogram

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Ayam  merupakan  salah  satu  kebutuhan  bahan  pokok dengan  permintaan  di  pasar  yang  cukup  besar.  Tak  hanya tekstur dan rasa yang menjadi faktor orang menyukainya, ayam juga memiliki beberapa manfaat bagi kesehatan tubuh manusia, seperti  membantu  memperkuat  sistem  kekebalan  tubuh  dan membantu  menurunkan  berat  badan.  Banyaknya  peminat daging ayam membuat produsen untuk meningkatkan produksi ayam sehingga sering ditemukan penjual daging ayam di pasar. Namun, dari peningkatan konsumsi tersebut membuat beberapa pedagang  berbuat  curang  dengan  menggabungkan  penjualan daging  ayam  segar  dan  non-segar  (busuk).  Tindakan  tersebut dilakukan  karena  banyaknya  persediaan  ayam  potong  yang tidak  terjual  sehingga  harus  bermalam  dalam  keadaan  telah dipotong[1].  Dikutip  dari  beberapa  website  resmi  Indonesia mengenai  ditangkapnya  pasangan  suami  istri  yang  menjual bakso berbahan daging ayam busuk membuktikan bahwa masih banyak oknum pedagang yang tidak bertanggung jawab dengan menjual daging ayam non-segar (busuk)[2].
Pada  umumnya,  tingkat  kesegaran  daging  terbagi  menjadi segar dan non-segar. Perubahan kesegaran tersebut dipengaruhi oleh  waktu  dan  cara  penyimpanannya.  Daging  ayam  sangat mudah  terkontaminasi  oleh  mikroba  baik  dari  segi  udara maupun  air[3].    Ayam  yang  diolah  pada  hari  yang  sama  saat pemotongan  masih  terdapat  gizi  yang  lengkap  dibandingkan dengan  ayam  yang  diolah  setelah  beberapa  hari  pemotongan.
Ayam  tiren  (ayam  mati  kemarin)  merupakan  salah  satu  jenis daging ayam yang mati secara tak wajar yang disebabkan oleh penyakit, kerusakan daging karena daya tahan yang tidak baik saat dibawa di perjalanan, dan benturan fisik[4]. Efek samping jika mengonsumsi ayam tiren tak lain bisa menyebabkan sakit dan keracunan. Tidak hanya dari segi kesehatan dari segi agama juga  dilarang  untuk  mengonsumsi  ayam  dengan  cara penyembelihan  yang  bertentangan  dengan  syariat  islam[4]. Namun,  dikarenakan  banyaknya  penjualan  daging  ayam  saat kondisinya  telah  mati  membuat  keraguan  dalam  memilih  dan membedakan  jenis  ayam  segar  dan  non-segar.  Masih  banyak masyarakat yang belum bisa membedakan ayam yang layak dan tidak  layak  untuk  dikonsumsi.  Perbedaan  daging  ayam  segar dengan daging ayam tiren (non-segar)  masih dapat dibedakan menggunakan  perbandingan  warna.  Ayam  tiren  cenderung berwarna  merah  kebiruan  dan  pucat  sedangkan  ayam  segar memiliki warna merah muda cerah mengkilap[5].
Klasifikasi merupakan salah satu metode untuk mengategorikan data dengan memberikan label pada setiap data latih yang akan dijadikan acuan pada saat dilakukan pengujian. Dalam  Penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  kesegaran daging  ayam  berdasarkan  warna  dengan  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Algoritma  Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  menggunakan perhitungan  probabilitas  dan  statistik  untuk  mengukur  nilai prediksi secara sederhana yang berdasarkan penerapan teorema bayes[6].

## B. Penelitian Sebelumnya
Pengklasifikasian  citra  daging  ayam  sudah  pernah dilakukan  sebelumnya  dengan  menggunakan  metode  K- Nearest  Neighbor.  Penelitian  tersebut  melakukan  klasifikasi berdasarkan tekstur dan warna daging. Dari 40 data yang diuji terdapat 7 data yang gagal untuk diklasifikasikan[7].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Achmad Syaeful, dkk klasifikasi  citra  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes Classifier dengan menggunakan objek bunga dahlia mendapatkan nilai akurasi sebesar 98,75%. Penelitian tersebut menggunakan metode tambahan yaitu otsu thresholding dengan menggunakan  nilai  ambang  batas  dari  varian pixel hitam  dan putih.  Penelitian  tersebut  juga  menggunakan  validasi  silang sebesar k=10 sehingga mendapatkan pembagian citra data latih sebanyak  14  citra  dari  25  citra  yang  terpilih.  Sebelum memasuki tahap preprocessing dilakukan pengubahan gambar dari  RGB  menjadi  gambar  hitam  putih  (binary).  Segmentasi menggunakan  otsu  thresholding  dinilai  cukup  baik  dalam membersihkan noise dan  meningkatkan  hasil  akurasi  dengan tingkat eror sebesar 9,0284%[8].
Berdasarkan  penelitian  di  atas  dapat  diketahui  bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier cukup baik untuk melakukan klasifikasi  pada  objek  bunga  dan  algoritma  KNN  dapat mengidentifikasi  dengan  baik  daging  ayam  segar  dan  non- segar. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan klasifikasi  kesegaran  daging  ayam  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier, Decision Tree, dan K-NN berdasarkan ciri  warna.  Hasil  dari  penelitian  ini  juga  dapat  menentukan algoritma  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi  menggunakan
objek daging ayam.

## C. Landasan Teori

## 1) Daging Ayam
Daging  ayam  adalah  salah  satu  pangan  yang  bernilai ekonomis  serta  mempunyai  peluang  untuk  dikembangkan,  di Daerah Istimewa Yogyakarta daging ayam mempunyai peranan yang  cukup  penting  karena  kedudukannya  sebagai  penyedia daging  paling  besar  jumlahnya  apabila  dibandingkan  dengan jenis  daging  lainnya[9].  Meningkatnya  produksi  daging  ayam menjadi  alternatif  sumber  pendapatan  bagi  masyarakat khususnya  penggerak  UMKM.  Umumnya  daging  ayam  segar memiliki ciri-ciri seperti daging berwarna putih pucat, tidak ada lemak  di  serat  daging,  bau  sedikit  amis,  dan  lemak  berwarna kekuningan[10].

## 2) Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  untuk  mencari karakteristik dari suatu data yang akan diprediksi sesuai dengan kelas-kelas  karakteristiknya.  Klasifikasi  juga  disebut  sebagai sebuah  proses  memilih  dan  mengelompokkan  berdasarkan kriteria  yang  sama[11].  Pada  proses  klasifikasi  objek  akan ditempatkan  ke  dalam  satu  kelas  yang  sesuai  dengan karakteristiknya. Proses klasifikasi akan melakukan perhitungan  data  latih  dengan  data  uji  yang  menghasilkan kemungkinan pengklasifikasian.

## 3) Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu  algoritma yang  dapat  melakukan  klasifikasi  suatu  variabel  dengan menggunakan cabang ilmu matematika yakni teori probabilitas berdasarkan  frekuensi  tiap  klasifikasi  data  training.  Naïve Bayes juga merupakan salah satu algoritma supervised learning yang membutuhkan label untuk dapat melakukan pembelajaran berdasarkan  kebenaran  yang  telah  ada[12].  Metode  Naïve Bayes  sering  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan dalam  bidang  mesin  pembelajaran  karena  dikenal  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  hanya  dengan  menggunakan perhitungan  yang  sederhana[13].  Naïve  Bayes  juga  disebut sebagai  metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  bayes, dengan persamaan:
𝑃(𝑋|𝐻) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝐻) (1)
Keterangan :
P(X|H)  : probabilitas kelas X terhadap kriteria masukan H P(H|X)  : probabilitas kriteria masukan H dengan kelas X
P(X) : probabilitas label kelas X
P(H) : probabilitas label kelas H
Dalam penelitian ini diperlukan perhitungan standar deviasi dan mean yang akan digunakan untuk menghitung probabilitas setiap  atribut.  Untuk  mencari  nilai  rata-rata  digunakan
persamaan sebagai berikut:
𝜇 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (2)
Keterangan : µ : rata-rata xi : nilai sampel ke-i n : jumlah sampel
Sedangkan untuk mencari perhitungan standar deviasi dapat menggunakan persamaan:
𝜎 =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝜇) 2 𝑛 𝑥𝑖 (3)
Keterangan :
𝜎
: standar deviasi
xi : nilai x ke-i
µ : nilai rata-rata
n : jumlah sampel

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  dataset  citra daging  ayam  kelas  segar  dan  kelas  non-segar,  melakukan preprocessing seperti  mengubah  ukuran  gambar  ( resize ), ekstraksi fitur warna dari RGB menjadi BGR,  dan pembagian data latih dan data uji,  perancangan  sistem  seperti  pembuatan model  klasifikasi,  pengujian  model  klasifikasi,  dan  evaluasi performa klasifikasi.
Gambar 1. Alur Klasifikasi

## A. Pengumpulan Data
Data  penelitian  dengan  menggunakan  objek  daging  ayam
diambil secara langsung di rumah potong ayam menggunakan smartphone vivo  dan mendapatkan data kelas segar sebanyak 140  sampel    dan  non-segar  sebanyak  60  sampel.  Total keseluruhan dataset dari kelas segar dan non-segar sebesar 200 data.  Adanya  ketidakseimbangan  jumlah  data  antar  kelas sangat mempengaruhi terhadap nilai akurasi model  yang akan dibangun.  Hasil  prediksi  juga  cenderung  dominan  terhadap kelas  segar  dibandingkan  kelas  non-segar.  Maka  dari  itu penelitian ini hanya menggunakan 60 sampel untuk kelas segar dan  60  sampel  untuk  kelas  non-segar.  Pelabelan  data  untuk kelas  segar  dan  non-segar  dilakukan  secara  manual  dengan menggunakan bantuan jasa ahli dibidang pemotongan ayam.
Gambar 2. Dataset Gambar
Gambar 3. Dataset CSV

## B. Preprocessing
Preprocessing merupakan  representasi  fitur  pembersihan yang  dilakukan agar data yang digunakan tidak terdapat noise sehingga  tidak  mempengaruhi  hasil  pada  model  yang  akan dibangun[14].  Pada  penelitian  ini  tahap preprocessing yang dilakukan adalah:
 Melakukan  pengubahan  ukuran  citra  menjadi 256x256 pixel.
 Mengubah format citra dari RGB menjadi BGR.
 Melakukan  pembagian  data  latih  dan  data  uji terhadap dataset yang digunakan.

## C. Perancangan Sistem
Tahap perancangan sistem dilakukan dengan melakukan  pembuatan  model  klasifikasi  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,  melakukan  pengujian terhadap  model  yang  dibangun,  dan  menampilkan  hasil evaluasi  performa  sistem  berdasarkan  tingkat  akurasi, presisi, dan recall.
Gambar 4. Flowchart sistem

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  pengubahan dataset  menjadi  format  csv  melewati  beberapa  perhitungan seperti  menghitung  nilai  rata-rata,  standar  deviasi,  dan skewness  sepanjang  nilai  array  pada  citra  tersebut.  Dari perhitungan  yang  dilakukan  menghasilkan  9 features yakni: meanB,  meanG,  meanR,  standar_devB,  standar_devG, standar_devR, skewness_B, skewness_G, skewness_R.

## A. Ekstraksi Fitur Warna
Ekstraksi fitur warna dilakukan dengan mengubah gambar dari  RGB  menjadi  BGR.  Proses  ekstraksi  warna  dan  bentuk dinilai  cukup  baik  terhadap  hasil  penelitian  yang  telah  diuji sebelumnya[15].  Proses resize dilakukan  sebelum  ekstraksi warna  agar  seluruh  gambar  memiliki  jumlah  komponen  pixel yang sama. Berikut merupakan perbedaan dari citra RGB  dan citra BGR menggunakan sampel citra daging ayam kelas segar. Perubahan  warna  dari  citra  RGB  dan  BGR  dilakukan  untuk setiap dataset yang diunggah ke dalam sistem klasifikasi.
Gambar 5. Citra RGB
Gambar 6. Citra BGR
Pada  Gambar  6  dan  Gambar  7,  ditampilkan  perbandingan histogram  dari  kelas  segar  dan  non-segar.  Penggunaan
histogram  bertujuan  untuk  membedakan  inputan  citra  daging ayam  dengan  non-daging  ayam  dengan  nilai  yang  digunakan adalah  nilai maximal dari  layer  biru.  Setelah  dilakukan pengujian  terhadap  10  sampel  kelas  segar  dan  non-segar, didapatkan hasil rata-rata layer biru pada kelas segar dan non- segar tidak kurang dari 1000 dan tidak lebih dari 10000.
Gambar 7. Histogram nonsegar
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  yakni  histogram  kelas  segar memiliki  persebaran  intensitas  warna  RGB  lebih  panjang dibandingkan  kelas  non-segar.  Pada  kelas  non-segar  rentang nilai yang muncul dimulai dari 50 hingga 150, sedangkan kelas segar  memiliki rentang  nilai  yang dimulai dari 50 hingga 200 dengan  jumlah  yang  lebih  bervariasi dibandingkan kelas  non- segar.

## Gambar 8. Histogram segar

## B. Perhitungan Parameter
Pada  penelitian  ini  perhitungan  dilakukan  untuk  seluruh layer  red,  green,  dan  blue.  Atribut  yang  dihasilkan  akan dijadikan  karakteristik  untuk  klasifikasi  kesegaran  daging ayam.  Pada  tabel  di  bawah  ini  dapat  dilihat  perbedaan  yang cukup signifikan terhadap perhitungan ketiga atribut. Pada tabel mean dan standar deviasi kelas non-segar memiliki nilai yang cukup  tinggi  dibandingkan  kelas  segar.  Namun  pada
perhitungan  skewness  kelas  non-segar  memiliki  nilai  yang rendah  dibandingkan  kelas  segar.  Seluruh  citra  yang  ada  di dalam  dataset  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  tiga parameter yang selanjutnya akan diubah  ke dalam bentuk csv. Pada TABEL I dilakukan perhitungan parameter nilai rata-rata untuk 2 sampel yakni dari kelas segar dan non-segar. Pada hasil tersebut  dapat  diketahui  bahwa  kelas  non-segar  mendominasi nilai tertinggi daripada kelas segar terutama pada layer red .
TABEL I. Nilai Mean
JENIS
DAGING MEAN Red Green Blue Segar 153.92881 121.7711 116.9732 Non segar 187.5041 182.1008 175.5018
Perhitungan nilai standar deviasi dapat dilihat pada TABEL II dengan  menggunakan  sampel  citra  yang  sama  dengan perhitungan  nilai  rata-rata.  Dapat  dilihat  pada  tabel  tersebut kelas non-segar masih mendominasi nilai tertinggi untuk setiap perhitungan  pada  layer red,  green, dan blue. Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  pada  kelas  non-segar  memiliki  tingkat variasi  yang  lebih  besar  dibandingkan  kelas  segar  terutama pada  layer green dan blue .  Perhitungan  standar  deviasi dilakukan dengan  menghitung  selisih setiap data  dengan  nilai rata-rata yang didapatkan seperti pada persamaan 3.
TABEL II. Nilai Standar Deviasi
JENIS DAGING

## STANDAR DEVIASI
Red Green Blue Segar 23.4170 27.1168 27.9057 Non segar 23.5158 31.0131 31.7900
Perhitungan nilai skewness juga dilakukan pada 2 sampel citra tersebut  dengan  mendapatkan  hasil  citra  dengan  kelas  segar lebih  mendominasi  nilai  tertinggi  dibandingkan  sampel  kelas non-segar.  Perhitungan  tiap  parameter  dilakukan  untuk  setiap dataset  citra  yang  diunggah  sebagai  karakteristik  klasifikasi kelas yang akan dilakukan.
TABEL III. Nilai Skewness
JENIS DAGING

## SKEWNESS
Red Green Blue Segar 0.4169 0.5706 0.6471 Non segar -1.2140 -1.0891 -0.8787

## C. Pembuatan Model
1) Decision Tree
Pembuatan  model dengan  menggunakan algoritma  decision tree dilakukan  perubahan  format untuk atribut target  dari real menjadi  polynominal.  Adapun  parameter  yang  digunakan adalah criterion, confidence, dan minimal gain . Criterion pada
algoritma ini menggunakan gain ratio dengan nilai confidence sebesar  0.1  dan minimal  gain adalah  0.01.  Pembuatan  model decision  tree  dengan tools rapidminer  mendapatkan  nilai akurasi data testing sebesar 63.89%, presisi 72.73%, dan recall 44.44%.  Proses  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma decision tree dimulai dari penggunaan operator read csv, map, set role, dan split data sebesar 70% data latih dan 30% data uji.
Gambar 9. Proses Decision Tree

## 2) k-Nearest Neighbor
Pembuatan  model  dengan  algoritma  k-NN  mendapatkan akurasi data testing sebesar 61.11%, presisi 62.50%, dan recall 55,56%  dengan  menggunakan  nilai  k=7  , measure  types menggunakan numerical  measure ,  dan  perhitungan  jarak menggunakan Euclidean distance.
Gambar 10. Proses k-NN

## 3) Naïve Bayes Classifier
Pembuatan  model  naïve  bayes  classifier  mendapatkan akurasi data testing sebesar 75%, presisi 79%, dan recall 65%. Parameter  yang  digunakan  pada  algoritma  ini  berupa  nilai test_size sebesar 0.3 dan random state =0.
Gambar 11. Performance Report Naïve Bayes

## D. Pengujian Sistem
Berdasarkan  hasil  pembuatan  model  dengan  algoritma naïve bayes classifier, decision tree, dan k-NN didapatkan hasil bahwa  algoritma  naïve  bayes  lebih  unggul  dibandingkan
dengan  dua  algoritma  lainnya.  Pembagian  dataset  dari  ketiga algoritma tersebut dibagi menjadi 70% data latih dan 30% data uji  dari  keseluruhan  dataset  kelas  segar  dan  nonsegar.  Hasil pengujian model menggunakan algoritma naïve bayes terhadap data testing didapatkan akurasi 75%, precision 79%, dan recall 65%.  Pengujian  menggunakan  algoritma  decision  tree  untuk data  testing  mendapatkan  akurasi  63.89%, precision 72.73%, dan recall 44.44%.  Sedangkan    algoritma  k-NN  dengan  nilai k=7  mendapatkan  akurasi  61.11%, precision 62.50%,  dan recall 55.56%. Hasil confusion matrix untuk model klasifikasi dengan  algoritma  k-NN  didapatkan  22  citra  terprediksi  benar dan  14  citra  terprediksi  salah.  Berikut  merupakan  hasil perhitungan FPR dan sensitifitas untuk algoritma k-NN.
FPR (False Positive Rate)  = FP / (FP + TN) = 6 / (6 + 12)
= 0.333 atau 33% Sensitifitas = TP / (TP + FN) = 10 / (10 + 8) = 0.555 atau 55%

## Gambar 12. Matriks Model k-NN
Pada  model  klasifikasi  decision  tree  didapatkan  sebanyak  23 citra terprediksi benar dan 13 citra terprediksi salah. Hasil dari confusion  matrix  digunakan  untuk  menghitung  FPR  dan sensitifitas model algoritma decision tree.
FPR (False Positive Rate)  = FP / (FP + TN)
= 3 / (3 + 15) = 0.166 atau 16% Sensitifitas = TP / (TP + FN) = 8 / (8 + 10) = 0.444 atau 44%

## Gambar 13. Matriks Model Decision Tree
Sedangkan  untuk  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma naïve  bayes  classifier  mendapatkan  27  citra  terprediksi  benar dan  9  citra  terprediksi  salah  dari  total  36  citra  daging  ayam. Dilakukan  juga  perhitungan  nilai  FPR  dan  sensitifitas  model algoritma  naïve  bayes  sebagai  pembanding  performa  tiap algoritma.
FPR (False Positive Rate)  = FP / (FP + TN) = 6 / (6 + 16) = 0.272 atau 27%
Sensitifitas = TP / (TP + FN) = 11 / (11 + 3)
= 0.785 atau 78%
Gambar 14. Matriks Naïve Bayes
Hasil  pengujian  data  testing  tersebut  menunjukkan  bahwa model algoritma naïve bayes classifier memiliki performa yang lebih  baik.  Dari  hasil  pengujian  tersebut  juga  dilakukan perhitungan  nilai  FPR  (False  Positive  Rate)  dan  sensitifitas seperti  yang  dapat  dilihat  pada  TABEL  IV.  Perhitungan dilakukan  untuk  melihat  evaluasi  performa  dari  algoritma  k- NN, decision tree, dan naïve bayes classifier.
TABEL IIV. Evaluasi Performa Algoritma Algoritma Akurasi Presisi Recall FPR Sensitifitas K-NN 61.11% 62.50% 55.56% 33% 55% Decision Tree 63.89% 72.73% 44.44% 16% 44% Naïve Bayes 75% 79% 65% 27% 78%
Penelitian ini menggunakan 120 data dengan 60 kelas segar dan  60  kelas  non-segar.  Dapat  dilihat  pada  tabel  iv  akurasi tertinggi didapat oleh naïve bayes classifier dengan total citra yang  terprediksi  benar  sebanyak  27  dan  terprediksi  salah sebanyak 9 citra. Keunggulan naïve bayes dalam mengklasifikasikan  citra  daging  ayam  karena  penggunaan dataset  yang  sedikit.  Naïve  bayes  classifier  dikenal  sebagai algoritma yang cukup sederhana karena bisa mendapatkan hasil yang  cukup  baik  hanya  dengan  menggunakan  data  latih  yang relative  kecil[16].  Naïve  bayes  melakukan  klasifikasi  dengan mencari  peluang  terbesar  berdasarkan  frekuensi  data  training yang berakar pada teorema bayes. Pengujian sistem dilakukan dengan  memasukkan  gambar  yang  akan  diklasifikasi menggunakan  algoritma  naïve  bayes  classifier.  Percobaan pertama  dilakukan  dengan  objek  bukan  daging  ayam.  Pada gambar  17  dan  18  dapat  dilihat  hasil  percobaan  dengan  dua gambar  yang  berbeda  yakni  pada  gambar  15  dan  16.  Berikut merupakan tampilan interface dengan menggunakan framework flask.

## Gambar 15. Input Pertama
Gambar 16. Input Kedua
Berikut  merupakan  tampilan  sistem  pengujian  klasifikasi  jika gambar yang diunggah bukan merupakan citra daging ayam.
Gambar 17. Hasil Percobaan Pertama
Pada  Gambar  17  ditampilkan  halaman  sistem  klasifikasi  jika gambar yang diunggah adalah citra daging ayam. Sistem akan melakukan  klasifikasi  menggunakan  model  yang  telah dibangun  dan  menampilkan  nilai  dari  perhitungan mean, standar deviasi, dan skewness.
Gambar 18. Hasil Percobaan Kedua

## IV. KESIMPULAN
Klasifikasi kesegaran daging ayam dengan algoritma naïve bayes classifier  mendapatkan  hasil akurasi, presisi, dan recall yang  tinggi  diantara  algoritma  decision  tree  dan  k-NN.  Hasil tersebut  menggunakan  parameter test  size sebesar 0.3  dan random  state 0. Preprocessing dilakukan  dengan  mengubah ukuran  citra  menjadi  256x256  pixel  dan  mengubah  seluruh dataset  dari  RGB  menjadi  BGR  yang  selanjutnya  dilakukan
perhitungan  histogram channel biru  untuk  membedakan  citra daging  ayam  dengan  non-daging  ayam.  Penelitian  yang dilakukan dengan  algoritma  naïve  bayes terhadap  120 dataset mendapatkan  hasil  yang  cukup  baik  dengan  akurasi  sebesar 75%, presisi 79%, dan recall 65%.
R EFERENCES [1] T.  Sajekti,  D.  Supiyadi,  and  A.  H.  Saputro,  “PENGOLAHAN
DAGING AYAM FROZEN SEBAGAI PENINGKATAN PEMASARAN AYAM POTONG,” Jurnal Abdi Insani , vol. 9, no. 2,
2022, doi: 10.29303/abdiinsani.v9i2.591.
[2] A. Husein, A. Ramzi, N. I. Muzakki, and R. Hasanah, “Quameaty: Aplikasi  Pendeteksi  Kualitas  Daging  Ayam  Mentah  Berbasis Pengolahan  Citra  Menggunakan  Model  InceptionV3,” JTERA (Jurnal  Teknologi  Rekayasa) ,  vol.  7,  no.  1,  2022,  doi: 10.31544/jtera.v7.i1.2022.107-114.
[3] A.  Syahadat,  “Kualitas  Mikrobiologi  Daging  Ayam  Mati  Kemarin ‘Tiren’ dan Ayam Segar Strain Cobb 500 Ditinjau dari  Total  Plate Count, Salmonella sp. dan Eschericia coli,” Αγαη , vol. 8, no. 5. p. 55, 2015. [Online]. Available: http://repository.ub.ac.id/id/eprint/137566/ [4]
Alwi  Musa  Muzaiyin,  “PERILAKU  PEDAGANG  UNGGAS DITINJAU  DARI  PERSPEKTIF  ETIKA  BISNIS  ISLAM  (The Behavior  of  Poultry  Traders  Viewed  from  Islamic  Business  Ethics Perspective),” Qawãnïn Journal of Economic Syaria Law , vol. 5, no.
1, pp. 33–52, Jan. 2021, doi: 10.30762/qawanin.v5i1.2945.
[5] V. P. Bintoro, B. Dwiloka, and D. A. Sofyan, “PERBANDINGAN DAGING  AYAM  SEGAR  DAN  DAGING  AYAM  BANGKA
DENGAN MEMAKAI UJI FISIKO KIMIA DAN
MIKROBIOLOGI  (The  Comparison  of  the  Slaughtered  and Nonslaughtered  Chicken  Meat  Using  Physico-chemical  and Microbiological Test).”
[6] H.  Zhang,  “The  Optimality  of  Naive  Bayes  Naive  Bayes  and Augmented Naive Bayes,” Aa , vol. 1, no. 2, 2004.
[7] M.  Nasir,  “Klasifikasi  Citra  Daging  Ayam  Dengan  Menggunakan Metode  K  -Nearest  Neighbor,” E-Jurnal.Pnl.Ac.Id ,  vol.  1,  no.  1, 2017.
[8] syaeful  achmad,  ilham  fadilah  muhammad,  muftadi  imam,  and iskandar  dadang,  “Klasifikasi  Citra  Bunga  Dahlia  Berdasarkan Warna Menggunakan Metode Otsu Thresholding Dan Naïve Bayes,” sains komputer & Informatika , vol. 6, 2022.
[9] S.  N.  Hidayah,  H.  I.  Wahyuni,  and  S.  Kismiyati,  “Kualitas  Kimia Daging  Ayam  Broiler  dengan  Suhu  Pemeliharaan  yang  Berbeda,” Jurnal  Sains  dan  Teknologi  Peternakan ,  vol.  1,  no.  1,  2019,  doi:
10.31605/jstp.v1i1.443.
[10] R. Indarti, “Pengaruh Pemilihan Daging Ayam terhadap Pembuatan Dim Sum di Restaurant  Tang Palace  Hotel JW Marriot  Surabaya,”
Tourism, hospitality and culinary journal , vol. 2, no. 1, 2018.
[11] Y.  Withasari,  “Pengaruh  Media  Big  Book  Terhadap  Kemampuan Mengklasifikasi  Pada  Anak  Usia  Dini,” NOURA:  Jurnal  Kajian Gender , vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.32923/nou.v3i2.1046. [12] Annissa Widya Davita, “Mengenal Naive Bayes Sebagai Salah Satu
Algoritma Data Science,” DQLAB.COM , 2022.
[13] C.  C.  Aggarwal  and  C.  X.  Zhai,  “A  survey  of  text  classification algorithms,”  in Mining  Text  Data ,  2012.  doi:  10.1007/978-1-4614- 3223-4_6.
[14] J.  Chaki  and  N.  Dey, A  Beginner’s  Guide  to  Image  Preprocessing Techniques . 2018. doi: 10.1201/9780429441134.
[15] Maulana  Fansyuri  and  O.  Hariansyah,  “Pengenalan  Objek  Bunga dengan  Ekstraksi  Fitur  Warna  dan  Bentuk  Menggunakan  Metode Morfologi dan Naïve Bayes,” Jurnal  Sistem  dan  Informatika (JSI) , vol. 15, no. 1, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.338.
[16] F.  Howedi  and  M.  Mohd,  “Text  Classification  for  Authorship Attribution  Using  Naive  Bayes  Classifier  with  Limited  Training Data,” Computer Engineering and Intelligent Systems , vol. 5, no. 4, 2014.