Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## KLASIFIKASI  JUMLAH KENDARAAN DI SUMATERA  UTARA  DAN SUMATERA  BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Andy Tessa Saragih 1* , Dwi Afrida 1 , R. Fazlun Dinara 1
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : andytessa10@gmail.com
Abstract  : The  Central  Bureau  of  Statistics  (BPS) is a non-departmental government agency established as a provider of data or information based on Law No. 6/1960 on Census and Law No.  7/1997  on  Statistics.  The  Central  Statistics  Agency  (BPS)  recorded  the  number  of motorized  vehicles  such  as  cars,  buses,  trucks,  and  motorcycles  in  the  provinces  of  North Sumatra  and  West  Sumatra  in  2020-2021  reaching  3,043,892 million units. The purpose of this study is to classify the number of motorized vehicles in the form of cars, motorcycles, buses and trucks.  This  research  uses  quantitative  research  with  Naive  Bayes  Algorithm  analysis  model. The  data  used  in  this  study  is  data  from several regions in North Sumatra Province and West Sumatra  Province  in  2020-2021.  Evaluation  of  model  performance  is  based  on  accuracy parameters, precision and total recall of the confusion-matrix. The results of testing the dataset and  calculating  the  model  performance parameters have obtained an accuracy value of 100%. With  the  percentage  value  of  the  description  of  each  dataset  class,  namely  a  little  70.6%, moderate 21.6%, and a lot 7.8%.
Keywords : classification;confusion-matrix;  data; motor vehicles; naive bayes
Abstrak  : Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  adalah  lembaga  pemerintahan  non-departemen  yang dibentuk  sebagai  penyedia  data  atau  informasi  berdasarkan  UU  Nomor 6 Tahun 1960 tentang Sensus  dan  UU  Nomor  7 Tahun  1997 tentang  Statistik. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat jumlah  kendaraan  bermotor  seperti  mobil,  bus,  truk,  dan  sepeda  motor  di    Provinsi  Sumatera Utara  dan  Sumatera  Barat  pada  tahun  2020-2021  mencapai  3.043.892  juta  unit.  Tujuan  dari penelitian  ini  yaitu  untuk  mengklasifikasikan  jumlah  kendaraan  bermotor  berupa  mobil,  sepeda motor,  bus  dan,  truk.  Adapun  penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan model analisis Algoritma Naive Bayes. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data dari beberapa  daerah  di  Provinsi  Sumatera  Utara  dan  Provinsi  Sumatera  Barat  tahun  2020-2021. Evaluasi  kinerja  model  didasarkan  pada  parameter  akurasi,  presisi  dan  recall  total  dari Confusion-Matrix.  Hasil  pengujian  dataset  dan  perhitungan  parameter  performa  model  telah didapat nilai akurasi 100%.  Dengan presentase nilai keterangan setiap kelas dataset yaitu Sedikit 70,6%, Sedang 21,6%, dan Banyak 7,8%.
Kata kunci : confusion-matrix;  data; kendaraan bermotorklasifikasi;  naive bayes

## PENDAHULUAN
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  merupakan  lembaga  pemerintahan  non-departemen yang  dibentuk  sebagai  penyedia  data  atau  informasi  berdasarkan  UU  Nomor  6  Tahun 1960  tentang  Sensus  dan  UU  Nomor  7  Tahun  1960  tentang  Statistik.  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  mencatat  jumlah  kendaraan  bermotor  seperti  mobil,  bus,  truk,  dan
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
sepeda  motor  di    Provinsi  Sumatera  Utara  dan  Sumatera  Barat  pada  tahun  2020-2021 mencapai  3.043.892  juta  unit.  Jumlah  kendaraan  bermotor  yang  semakin  meningkat  di jalan  mengakibatkan  terjadinya  kemacetan  lalu  lintas.  Sebagian  besar  masyarakat Indonesia  telah  menjadikan  kendaraan  bermotor  sebagai  salah  satu  alat  transportasi pertama  dibandingkan  dengan  alat  transportasi  lain  karena  dapat  menghemat  waktu  dan biaya  menuju  tempat  tujuan  [1].
Mengenai  pengertian  kendaraan  bermotor  tercantum  dalam  pasal  1  ayat  8 Undang-Undang  Nomor  22  tahun  2009  tentang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan (selanjutnya  disebut  UULLAJ),  “Kendaraan  Bermotor  adalah  setiap  kendaraan  yang digerakkan  oleh  perangkat  mekanik  berupa  mesin,  selain  kendaraan  yang  berjalan  diatas rel”  [2].
Saat  ini  perhitungan  jumlah  kendaraan  masih  dilakukan  secara  manual  dengan mencatat  setiap  kendaraan  yang  lewat.  Adapun  cara  lain  yang  dapat  digunakan  adalah dengan  memasang  suatu  sensor  pada  ruas  jalan  tertentu,  dimana  sensor  akan  mendeteksi setiap  kendaraan  yang  lewat  berdasarkan  kuatan  tekanan,  inframerah,  ultrasonik  atau jenis  sensor  lainnya  [3].  Maka  dari  itu,  belum  adanya  sistem  yang  baik  dalam mengklasifikasi  jumlah  kendaraan.  Proses  olah  data  masih  dilakukan  dengan  cara sederhana.  Hal  tersebut  tentunya  memakan  waktu  yang  cukup  lama.
Badan Pusat Statistik (BPS)  membutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat mengklasifikasi  jumlah  kendaraan  secara  efisien.  Masalah  penentuan  klasifikasi  tersebut dapat  diatasi  dengan  penerapan  Data Mining dengan  menggunakan  metode  Algoritma Naive  Bayes. Dimana  metode  tersebut  telah  banyak  digunakan  sebelumnya  untuk melakukan  klasifikasi  jumlah  kendaraan  bermotor  lainnya.  Penelitian  ini  akan menghasilkan  sebuah  prediksi  yang  dilihat  dari  nilai  akurasi  sesuai  pakar atau  tidak  [4].
Dari  rangkuman  riset  terdahulu  yang  sudah  dicoba  oleh  dengan  judul “Peningkatan  Akurasi  Perhitungan  Jumlah  Kendaraan  Dengan  Membangkitkan  Urutan Identitas  Deteksi  Berbasis Yolov 4 Deep  Neural  Networks ”.  Riset  tersebut  dicoba  untuk melakukan  peningkatan  akurasi  perhitungan  jumlah  kendaraan.  Dengan  tingkat  akurasi pada  siang  hari  dimana  posisi  kamera  pada  ketinggian  6  m  dan  sudut       sebesar  83%, 93%  dan  94%.  Sedangkan  pada  malam  hari  dimana  posisi  kamera  pada  ketinggian  1,5 m dan  sudut  9   sebesar 68%, 77% dan 78% .
Penelitian  yang  dilakukan  di  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  di  kota  Medan, Sumatra  Utara  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Algoritma Naive  Bayes untuk mengklasifikasikan  jumlah  kendaraan  di Sumatera  Utara dan Sumatera  Barat.

## METODE
Adapun  penelitian  ini  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif  dengan  model  analisis Algoritma  Naive  Bayes .  Data Warehouse adalah  suatu  paradigma  baru  di  lingkungan pengambilan  keputusan  strategi.  Secara  garis  besar  data warehouse adalah  sebuah database penunjang  keputusan  yang  mengandung  data  yang  biasanya  mewakili  sejarah bisnis  dari  suatu  perusahaan  [5].  Data  jenis  ini  digunakan  hanya  untuk  proses pengklasifikasian,  keputusan  dan bukan  untuk  kegiatan  operasional  perusahaan  lain  [6].
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Alur  penelitian  ini  mengacu  pada Cross-Industry  Standard  Process (CRISP- DM)  untuk  data warehouse .  CRISP-DM  merupakan  standart  proses  data warehouse untuk  strategi  pemecahan  masalah  secara universal  dari  bisnis  ataupun  unit  riset  [7].

## Gambar  1. Tahapan  CRISP-DM

## Business Understanding
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  adalah  lembaga  pemerintahan  non-departemen  yang dibentuk  sebagai  penyedia  data  atau  informasi  berdasarkan  UU  Nomor  6  Tahun  1960 tentang  Sensus  dan  UU  Nomor  7  Tahun  1960  tentang  Statistik.  Badan  Pusat  Statistik (BPS)  mencatat  jumlah  kendaraan  bermotor  seperti  mobil,  bus,  truk,  dan  sepeda  motor di  Provinsi  Sumatera  Utara  dan  Sumatera  Barat  pada  tahun  2020-2021  mencapai 3.043.892  juta  unit.  Fokus  penelitian  ini  adalah  menganalisa  bagaimana  cara  membuat klasifikasi  untuk  jumlah  kendaraan  bermotor.

## Data Understanding
Sumber  data  yang  didapat  dari  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  di  kota  Medan, Sumatera  Utara.  Data  tersebut  berisikan  atribut  antara  lain  :  mobil,  bus,  truk,  sepeda motor,  jumlah  dan keterangan.
Gambar  2. Deskripsi  Data
Data Preparation
Sebelum  masuk  kedalam  tahap modelling ,  hal  yang  harus  dilakukan  terlebih dahulu  ialah  melakukan  persiapan  data.  Kegunaan  persiapan  data  pada  tahap  ini  adalah untuk  memperbaiki  masalah  yang  terdapat  pada  data  sebelumnya,  yaitu  memilih  data, membangun  data,  mengintegrasikan  data,  dan  membersihkan  data  untuk  menghasilkan data modelling yang  bagus.
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar  3. Deskripsi  Data Yang  Dipakai
Data Modelling
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode  Algoritma Naive Bayes .    Algoritma Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  data  dalam  jumlah  besar untuk  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan  yang  memiliki  kelebihan  seperti  mudah digunakan,  satu  kali scan data training ,  penanganan  nilai  atribut  yang  hilang  dan  data kontinu.  Langkah  selanjutnya  yaitu  menggunakan  metode  algoritma Naive  Bayes sebagai  alat  kepastian  dengan  menghitung  fakta  yang  keluar.  Setelah  semua  tahapan dilakukan  dengan  baik  menggunakan  metode  algoritma Naive  Bayes ,  hasil  akhir  yang akan  didapatkan  akan  menghasilkan  sebuah  prediksi  yang  dilihat  dari  nilai  akurasi sesuai  pakar atau tidak  [8].  Dengan  penulisan  rumus  [9] :
( ) ( )  ( ) ( ) (1)
Keterangan  :
( ) :  Probabilitas  hipotesa  Ci  jika  diberikan  fakta  atau  recod  X  ( posterior probability ),
( ) :  Mencari  nilai  parameter  yang  memberi  kemungkinan  yang  paling  besar ( Likelihood ), dan
( ) : Jumlah  probability  tuple  yang  muncul.

## Evaluation
Evaluasi  model  adalah  mengukur  sejauh  mana performance dari  model machine learning yang  kita  digunakan  untuk  mengolah dataset .  Pada  tahap  ini,  digunakan  untuk menganalisa  kualitas  klasifikasi  data  yang  evaluasinya  dengan confusion-matrix yang menampilkan  akurasi,  presisi  dan recall . Confusion-Matrix merupakan  metode  evaluasi yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung  kinerja  atau  tingkat  kebenaran  dari  proses klasifikasi. Confusion-Matrix disini adalah  tabel  matrix  yang  terdiri  menjadi  tiga  kelas, yaitu  : kelas  sedikit,  kelas  sedang  dan  kelas banyak.
Metode confusion-matrix memberikan  informasi  aktual  dan  dapat  diprediksi, pada  penelitian  ini  menggunakan confusion-matrix agar  didapat  nilai  akurasi perhitungan  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  menggunakan  metode  yang  dipilih dimana  menggunakan  metode  Algoritma Naive  Bayes , confusion-matrix juga  digunakan untuk  mendapatkan  hasil  jumlah  kendaraan  bermotor  dari  aspek  yang  didapat  oleh sistem  [10]. Adapun  rumus  untuk  mencari  Akurasi  sebagai  berikut  :
(2)
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Keterangan  :
: Akurasi  dalam  persen,
: Jumlah  percobaan dengan  prediksi  valid,  dan
: Jumlah  percobaan.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  dalam  analisis,  yaitu  meng- import modul  yang  diperlukan  dan  juga dataset .  Jumlah  Kendaraan  Bermotor  di  Daerah  Provinsi  Sumatra  Utara  dan  Sumatra Barat.  Setelah  membangun  model  dengan  data training ,  langkah  selanjutnya  adalah menggunakan  data testing untuk  melakukan  pengujian.  Visualisasi Confusion-Matrix untuk  metode Naive Bayes adalah  :
Gambar  4. Visualisasi Confusion Matrix
Gambar  5. Tingkat  Akurasi
Berdasarkan  gambar  5,  maka  dapatlah  hasil  Algoritma Naive  Bayes menghasilkan  nilai precision untuk  kelas  banyak  100%,  untuk  kelas  sedang  100%,  dan untuk  kelas  sedikit  100%.  Nilai recall untuk  kelas  banyak  100%,  kelas  sedang  100%, dan  kelas  sedikit  100%.  Nilai  f1- score untuk  kelas  banyak  100%,  kelas  sedang  100% dan kelas  sedikit  100%. Dan  nilai  akurasi  100% untuk  metode Naive Bayes.

## SIMPULAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berisi  51  data  tabel  dengan  5 field name yang  sudah  disortir  sebelumnya  yaitu  mobil,  bus,  truk,  sepeda  motor,  dan
Vol. 3 No. 1, Maret 2023, hlm. 11 – 16 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i1.2072 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
keterangan. Berdasarkan  pembahasan  penggunaan  Algoritma Naive  Bayes dan  Model Confusion-Matrix ,  mendapatkan  nilai precision 100%, recall 100%,  f1- score 100%  dan nilai  akurasi  100%  yang  masuk  dalam  kategori Good  Classification .  Pengujian  model belum  dilakukan  secara real  time .  Metode Naive  Bayes adalah  model  yang dikategorikan  baik  dan  diimplementasikan  untuk  memprediksi  jumlah  kendaraan bermotor.  Berdasarkan  pengalaman  historis  sebelumnya  untuk  mempermudah  proses pengklasifikasian  jumlah  kendaraan  bermotor  di  daerah  Sumatra  Utara  dan  Sumatra Barat.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] A.  M.  Mulyadi,  B.  Perencanaan,  P.  Daerah,  W.  Santosa,  F.  Teknik,  and  U.  K. Parahyangan,  “Walkability  Pada  Kawasan  Transit  Oriented,”  vol.  8,  no.  1,  pp. 27–38, 2022.
[2] Sjaifurrachman,  “Keberadaan  Kendaraan  Bermotor  (  Mobil  )  Pribadi  Sebagai Angkutan  Umum  Dalam  Perspektif  Undang-Undang  Nomor  22,”  vol.  I,  no. April,  pp. 1–15, 2014.
[3] F.  Rofii,  G.  Priyandoko,  M.  I.  Fanani,  and  A.  Suraji,  “Vehicle  Counting Accuracy  Improvement  By  Identity  Sequences  Detection  Based  on  Yolov4  Deep Neural  Networks,” Teknik ,  vol.  42,  no.  2,  pp.  169–177,  2021,  doi: 10.14710/teknik.v42i2.37019.
[4] D.  Muriyatmoko,  T.  Taufiqurrahman,  and  D.  B.  Pratama,  “Aplikasi  Diagnosa Kerusakan  Sepeda  Motor  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan  Rekomendasi Kesesuaian  Bengkel,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , pp. 1–6, 2021.
[5] Y.  Indarta,  D.  Irfan,  M.  Muksir,  W.  Simatupang,  and  F.  Ranuharja,  “Analisis  dan Perancangan  Database  Menggunakan  Model  Konseptual  Data  Warehouse  Sistem Manajemen  Transaksi  Toko  Online  Haransaf,” Edukatif    J.  Ilmu  Pendidik. , vol. 3, no. 6, pp. 4448–4455, 2021, doi:  10.31004/edukatif.v3i6.1477.
[6] K.  Khotimah,  “Perancangan  Dan  Implementasi  Data  Warehouse  Untuk Mendukung  Sistem  Akademik  (Studi  Kasus  Pada  STKIP  Muhammadiyah Kotabumi),” J.  Teknol.  Inf.  Magister  Darmajaya ,  vol.  2,  no.  01,  pp.  94–107, 2016.
[7] Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.  Norma,  “Penerapan  Metode  Crisp-DM  Dengan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Segmentasi  Mahasiswa  Berdasarkan Kualitas  Akademik,” J.  Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  12–20, 2020, doi:  10.37012/jtik.v6i2.299.
[8] A.  A.  A.  Arifin,  W.  Handoko,  and  Z.  Efendi,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes Untuk  Klasifikasi  Penerima  Program  Keluarga  Harapan,” J-Com  (Journal Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 21–26, 2022, doi:  10.33330/j-com.v2i1.1577.
[9] D.  Ayuningsih  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada Mesin  Penggilingan  Padi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J.  JURIKOM (Jurnal Ris.  Komputer) , vol. 5, no. 4, pp. 371–376, 2018.