## Klasifikasi Tingkat Keberhasilan Produksi Ayam Broiler di Riau Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Syahbudin Hamwar, Alwis Nazir * , Siska Kurnia Gusti, Iwan Iskandar, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950111743@students.uin-suska.ac.id, 2,* alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id,
4 iwan.iskandar@uin-suska.ac.id, 5 fitri.insani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: alwis.nazir@uin-suska.ac.id Submitted: 24/11/2023 ; Accepted: 19/12/2023 ; Published: 22/12/2023
Abstrak – Peternakan  menjadi salah satu penyedia sumber protein  hewani penting, bersama  dengan sektor perikanan,  untuk memenuhi kebutuhan protein  masyarakat secara luas.  Salah satu jenis usaha peternakan  yang populer adalah pemeliharaan ayam broiler karena potensi hasil dagingnya. Saat ini, banyak peternak menjalankan pola kemitraan dengan perusahaan besar di  mana  peternak  berperan  sebagai  pemasok  utama  dan  perusahaan  sebagai  inti.  Langkah  ini  membantu  menjaga  stabilitas produksi dan pendapatan peternak. Keberhasilan peternak dalam produksi ayam broiler dapat diukur dengan melihat indeks performa (IP), jika performa tidak bagus maka diperlukan pembinaan dari perusahaan inti. Banyaknya data yang didapat dari para peternak membuat perusahaan inti kesulitan dalam melakukan pemodelan tingkat keberhasilan produksi peternak, hal, ini dapat menyulitkan perusahaan inti  untuk  memilih peternak  yang  membutuhkan pembinaan. Penerapan  metode data  mining dengan menggunakan model klasifikasi algoritma Naïve Bayes memiliki potensi untuk memberikan solusi dalam permasalahan ini. Tujuan penelitian ini dilakukan adalah untuk memprediksi seberapa besar tingkat kesuksesan dari produksi ayam broiler pada  wilayah  Riau  dengan  memanfaatkan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier.  Penelitian  ini  memanfaatkan  kumpulan  data produksi yang melibatkan 952 peternak ayam broiler di Riau, dengan 3 skenario pembagian rasio data 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil analisis menunjukkan melalui evaluasi confusion matrix paling baik terdapat pada rasio data 90:10 dengan hasil akurasi mencapai 89,58%, presisi mencapai 89,89%, dan recall mencapai 90,16%.
Kata Kunci: Ayam Broiler; Data Mining; Keberhasilan Produksi; Klasifikasi; Naïve Bayes
Abstract –Livestock is becoming one of the important animal protein source providers, along with the fisheries sector, to meet the protein needs of the community at large. One type of livestock business that is popular is the maintenance of broiler chickens because of the potential for meat yield. Today, many breeders run a partnership pattern with large companies where breeders play the role of the main supplier and the company as the core. This step helps maintain the stability of production and income of farmers. The success of farmers in broiler chicken production can be measured by looking at the performance index (IP), if the performance is not good then coaching from the core company is needed. The large amount of data obtained from farmers makes  it  difficult  for  core  companies  to  model  the  success  rate  of  farmer  production,  this  can  make  it  difficult  for  core companies to choose farmers who need coaching. The application of data mining methods using the  Naïve Bayes algorithm classification model has the potential to provide solutions to this problem. The purpose of this study was to predict how much success rate of broiler chicken production in Riau region by utilizing the Naïve Bayes Classifier algorithm. This study utilizes a production data set involving 952 broiler chicken farmers in Riau, with 3 scenarios dividing the data ratio of 90:10, 80:20, and 70:30. The results of the analysis showed that through the evaluation of the confusion matrix, it was best found in a data ratio of 90:10 with accuracy results reaching 89,58%, precision reaching 89,89%, and recall reaching 90,16%.
Keywords: Broiler Chicken; Data Mining; Production Success; Classification; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah sebuah negara yang bergantung pada sektor pertanian sebagai salah satu pilar utama ekonominya. Sektor  pertanian  ini  memberikan  andil  signifikan  terhadap  pemasukan  negara,  termasuk  di  dalamnya  bagian peternakan  [1]. Peternakan adalah satu di antara penyedia  sumber protein hewani, disamping sektor perikanan, sektor perikanan dapat memenuhi permintaan akan protein hewani untuk masyarakat secara keseluruhan[2]. Ayam broiler menjadi pilihan utama dalam beternak di masyarakat karena memiliki potensi yang besar sebagai penghasil daging yang berkualitas [3].
Selama dekade terakhir, produksi dan stok ayam broiler di dalam negeri telah mengalami kelebihan pasokan secara nasional [4]. Menurut Badan Pusat Statistik Provinsi  Riau, total produksi dari daging ayam di  Riau pada tahun 2022 mencapai 104 331,48 ton. Angka ini menunjukkan peningkatan signifikan dibandingkan dengan tahun sebelumnya,  yang  hanya  sebesar  90 038,57  ton  [5].  Peningkatan  produksi  ayam  broiler  akan  meningkatakan pendapatan peternak, efisiensi dan keuntungan usaha [6].
Ayam broiler adalah jenis unggas yang memiliki efisiensi tinggi dalam menghasilkan produk berupa daging [7]. Pemeliharaan ayam broiler memiliki periode singkat, dimana biasanya ayam pedaging dipanen pada usia 4-5 minggu dengan berat badan berkisar antara 1,2 hingga 1,9 kg per ekor. Hal  ini dilakukan dengan tujuan utama sebagai sumber penyediaan daging [7]. Ayam broiler berpotensi untuk dikembangkan karena memiliki beberapa keunggulan, diantaranya: masa produksi relatif singkat, balik modal dan keuntungan lebih cepat dan peningkatan permintaan masyarakat[1][6].
Ketika  peternakan  telah  mencapai  skala  yang  lebih  besar,  sering  kali  muncul  berbagai  masalah  seperti distribusi day old chicks (DOC) dan pasokan pakan yang tidak lancar. Hal ini dapat berdampak pada jadwal dan masa produksi ayam  broiler, serta berpotensi  meningkatkan  biaya produksi  yang diperlukan  [3][8]. Pemerintah
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7038
merespons kendala yang dihadapi oleh para peternak dengan merumuskan kebijakan terkait kemitraan. Kebijakan ini  bertujuan  untuk  membantu  meringankan  beban  peternak  melalui  kerjasama  yang  lebih  terstruktur  antara berbagai  pihak  dalam  industri  [1].  Dalam  pola  kemitraan  ayam  broiler,  peternak  berperan  sebagai  kelompok plasma  sementara  perusahaan  berperan  sebagai  kelompok  utama.  Pada  skema  kemitraan  ini,  kelompok  utama memiliki  tanggung  jawab  untuk  memastikan  kelancaran  distribusi  day  old  chicks  (DOC)  dan  pasokan  pakan kepada  kelompok  plasma.  Selain  itu,  kelompok  inti  juga  berkomitmen  untuk  mencapai  kesepakatan  mengenai harga  penjualan  hasil  panen  bersama  kelompok  plasma  [3].  Peternak  memiliki  motivasi  untuk  terlibat  dalam kemitraan  karena  ketersediaan  yang  lancar  dari  sapronak  yang  akan  dipelihara.  Hal  ini  mengakibatkan  masa produksi yang lebih konsisten serta pendapatannya bisa diandalkan [1].
Untuk mencapai kinerja optimal pada ayam  broiler, faktor-faktor yang  memiliki pengaruh utama adalah bibit, pakan, serta manajemen atau pengelolaan. Berhasil  atau tidaknya produksi ayam  broiler tercermin  dalam penampilan yang dapat diukur melalui beberapa parameter seperti tingkat kematian, konsumsi pakan, berat badan akhir,  rasio  konversi  pakan  (FCR),  dan  indeks  performans  (IP)  [9][10].  Indeks  performans  menjadi  salah  satu penanda penting dalam  mengevaluasi  hasil pemeliharaan ayam  broiler. Semakin tinggi  nilai  indeks performans (IP) pada ayam broiler, semakin baik prestasinya lalu penggunaan pakan menjadi lebih efisien [11].
Menurut narasumber perusahaan inti PT X, para peternak masih membutuhkan pembinaan dari perusahaan dikarenakan terdapat kelompok peternak yang baru memulai maupun telah berdiri dari lama. Sebagian besar dari perusahaan  inti  merasa tidak  mudah untuk melakukan pemodelan tingkat keberhasilan produksi peternak ayam broiler.  kesulitan  dalam  menentukan  tingkat  keberhasilan  suatu  ayam  broiler  ini  dikarenakan  banyaknya  data peternak yang bekerjasama dengan perusahaan. Adapun data peternak ini diklasifikasikan dalam tiga jenis atau kategori yang dilihat berdasarkan index performance yakni sangat baik, baik, dan kurang baik. Penentuan tingkat keberhasilan ini bertujuan untuk mempermudah pengambilan atau penentuan keputusan, dengan begitu keputusan yang diambil sesuai dan tepat sasaran dalam memilih peternak yang berhak memperoleh pembinaan atau pelatihan. Suatu  tahapan  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  informasi  penting  yang  terdapat  dalam  sekumpulan  data tersebut dikenal dengan istilah data mining [12].
Klasifikasi data merupakan salah satu proses yang penting dalam analisis data, di mana data-data tersebut dikelompokkan  ke  dalam  kategori-kategori  yang  telah  ditentukan  sebelumnya[13].  Klasifikasi  data  memiliki beragam aplikasi yang luas, mulai dari analisis teks dan pengklasifikasian. Kemudian dalam klasifikasi tersebut terdapat pula suatu metode yang berdasar pada teorema bayes yang dikenal dengan istilah algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode ini memiliki karakteristik yaitu setiap kejadian maupun kondisi yang memiliki independensi dengan asumsi yang dikategorikan dalam kelas sangat kuat [14].
Beberapa  penelitian  terkait  klasifikasi  menggunakan  Naïve  Bayes  menunjukkan  hasil  yang  diharapkan. Pada penelitian [15] penerapan Naïve Bayes untuk prediksi hasil produksi ayam broiler mencapai akurasi rata-rata sebesar 96.36%. Kemudian didapatkan pula hasil model yang lebih baik melalui nila  Receiver Operating Curve (ROC)  dengan  nilai  mendekati  satu  yakni 0,9995. Berdasarkan  hasil penelitian  [16]   menunjukkan  bahwa  nilai akurasi  mencapai 92%, nilai presisi  mencapai 100%, nilai recall  mencapai 91%  .  Menurut penelitian diperoleh akurasi  83%  dengan  presisi  100%  dan  recall  77%  sehingga  penelitian  penjualan  udang  menggunakan  [17] algoritma Naïve Bayes dapat dilakukan.
Pada tugas akhir [18] , dengan menggunakan model Naïve Bayes Classifier didapatkan perkiraan bahwa kasus covid-19 di Pamekasan pada kelas tinggi (lebih atau sama dengan 30 orang) dan memperlihatkan kinerja yang sangat baik melalui model Gaussian Naïve Bayes dengan akurasi model senilai 0,9688,  nilai recall sebesar 1,00, nilai presisi sebesar 0,97, dan f-1 score sebesar 0,98. Menurut penelitian [19] perbandingan yang dilakukan antara  SVM (Support Vector Machine) dan algoritma Naive Bayes dengan tujuan untuk mengklasifikasikan nilai akurasi  tertinggi  menggunakan  data  sejumlah  122  dan  5  variabel  didapatkan  hasil  bahwa  tingkat  akurasi  lebih tinggi pada algoritma Naive Bayes yaitu sebesar 90.90% dibandingkan dengan metode SVM dengan nilai 89.25%. Menurut Penelitian [20] metode algoritma Naive Bayes memiliki nilai keakuratan data untuk menunjukkan tingkat efektivitas dataset yang sedang diolah dapat mencapai angka 94%. Sedangkan pada algoritma C.45 mendapatkan hasil pengukuran akurasi dalam memprediksi kelulusan tepat waktu yaitu sebesar 92,60% +\- 1.60%.
Dari permasalahan tersebut maka penelitian untuk  mengklasifikasikan tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di Riau akan menggunakan metode algoritma Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan 952 data produksi ayam broiler yang didapat dari perusahaan inti di Riau. Diharapkan penelitian ini dapat membantu perusahaan inti untuk menentukan tingkat keberhasilan produksi peternak ayam broiler. Dengan mengetahui nilai akurasi tingkat keberhasilan  produksi  peternak,  jika  ada  peternak  yang  mendapat  performa  kurang  baik  dapat  dilakukan pembinaan oleh perusahaan inti.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Ada  beberapa  tahapan  pada  penelitian  ini  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  baik  dalam mengklasifikasikan tingkat keberhasilan produksi dari ayam  broiler di Provinsi  Riau.  Tahapan-tahapan tersebut diperlihatkan melalui desain penelitian ini:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7038
Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan tahap awal yang dilakukan dalam penelitian ini, dimana peneliti menguraikan dan mengidentifikasi  masalah  terkait  kasus  penelitian  sehingga  peneliti  dapat  memahami  tentang  masalah  dalam penelitian yang dilakukan.

## 2.2 Studi Literatur
Peneliti  melakukan  serangkaian  kegiatan  dengan  metode  pengumpulan  data,  membaca  dan  membuat  catatan mengenai  materi-materi  yang  berkaitan  dengan  penelitian.  Tujuan  dari  analisis  literatur  ini  adalah  untuk mengemukakan sejumlah teori yang berhubungan dan dapat dijadikan referensi dalam pembahasan hasil dari studi penelitian yang tengah dilaksanakan.

## 2.3 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data yang diperlukan oleh peneliti dilaksanakan melalui metode studi pustaka, observasi, dan pelaksanaan wawancara. Dalam kerangka penelitian ini, informasi dikumpulkan melalui proses wawancara dengan narasumber yang berasal dari perusahaan inti di wilayah Riau. Setelah data berhasil dikumpulkan dari perusahaan inti di Riau, informasi yang terdapat dalam data tersebut akan dianalisis sesuai dengan kebutuhan penelitian.

## 2.4 Analisis Data

## 2.4.1 Data Preprocessing
Pada tahap  ini, data akan  diolah dengan  melakukan pengelompokkan dan proses transformasi data berdasarkan label yang dibutuhkan.
Dalam  melakukan  klasifikasi  data  harus  diproses  dahulu  dalam  tahap  preprocessing.  Langkah-langkah  yang dilakukan sebagai berikut:
a Seleksi Data
Pada  fase  ini,  dilakukan  seleksi  dan  eliminasi  atribut  yang  relevan  bagi  proses  perhitungan.  Dalam  hal  ini, atribut-atribut yang diacu dapat ditemukan dalam Tabel 1 di bawah ini.

## Tabel 1. Seleksi Data

## Id Peternak
Deplesi/Mortalitas (%) Rataan Berat Panen (Kg) FCR Umur Panen Indeks Performa
b Transformasi Data
Pada  langkah  berikutnya,  dilakukan  transformasi  data  melalui  pemberian  kelas  tingkat  keberhasilan. Pengelompokan data tersebut dilakukan berdasarkan hasil dari interaksi dengan PT X. Hasil transformasi data dapat dilihat dalam Tabel 2 berikut:
Tabel 2. Transformasi Data No  Indeks Performance  Keterangan 1 >400 Sangat Baik 2 >300 Baik 3 <300 Kurang Baik
Kemudian, transformasi juga dilakukan dengan menerapkan normalisasi data menggunakan Z-Score (Standar Score) Scaling dimana nilai-nilai diubah dengan memiliki rata-rata nol (0) dan deviasi Standar (1). Formula yang digunakan dalam teknik ini sebagai berikut:
Z = X- μ σ (1)
Keterangan : Z : Nilai yang dinormalisasi X : Nilai Asli μ : Rata-rata dari atribut σ : Deviasi standar dari atribut
c Pembagian Data
Sebelum  proses  pengklasifikasian  dataset  yang  sudah  diproses  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  data training  dan  data  testing.  Dataset  penelitian  yang  digunakan  berjumlah  952  data,  penlitian  ini  akan menggunakan 3 skenario perbandingan data training dan data testing dengan presentase perbandingan 90:10, 80:20, dan 70:30. Pembagian data ini bertujuan agar kinerja dari proses klasifikasi lebih cepat dan akurat.

## 2.4.2 Pemodelan Algoritma Naïve Bayes
Setelah  melalui  tahapan  pengumpulan  dan  preprocessing  data.  Selanjutnya  data  akan  diproses  dengan menggunakan algoritma Naïve bayes Gaussian pada langkah-langkah sebagai berikut:
a Perhitungan jumlah dan probabilitas
Hitung probabilitas untuk setiap kategori dengan membagi jumlah data yang termasuk dalam kategori tersebut oleh total jumlah data pada kategori tersebut. Dalam konteks data yang bersifat numerik, carilah nilai rata-rata dan deviasi standar dari setiap parameter yang menggambarkan  nilai angka pada data tersebut. Di bawah ini tertera formula untuk mengkomputasi nilai mean:
μ = X= ∑ X i n i=1 n atau μ = x 1 +x 2 + x 3 …+x n n (2)
Keterangan : μ : rata-rata(mean) x i : nilai sample ke -i
n : jumlah sampel Berikut ini formula untuk perhitungan nilai standar deviasi:
σ = √ ∑ i=1 n (x i - μ) 2 n - 1 (3)
Keterangan : σ : standar deviasi x i : nilai x ke -i
b Nilai Probabilitas Setiap Kelas
Dengan  mengkalkulasi  jumlah  data  yang termasuk  dalam  kategori  yang  serupa,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan pembagian dengan jumlah data dalam kategori tersebut. Proses ini akan menghasilkan informasi mengenai probabilitas dari setiap fitur pada kelas yang bersangkutan. Berikut ini formula untuk perhitungan nilai probabilitas setiap kelas:
P ( A | X ) = P ( X | A ) .P ( A ) P ( X ) (4)
Keterangan : P ( A | X ) : Probabilitas kelas A (target) P ( X | A ) : Probabilitas fitur-fitur X1, X2, X3,…, X jika data masuk dalam kelas A P(A)     : Probabilitas/prior dari kelas A P(X)     : Probabilitas dari fitur-fitur X1, X2, X3, …, X
c Nilai Distribusi Gaussian
Untuk  menghitung  probabilitas  pada  fitur  data  testing  yang  memiliki  sifat  numerik  atau  berupa  angka, digunakanlah persamaan distribusi Gaussian.
P = ( X i =x i | Y=y j ) = 1 √ 2πσij ×e - (xi - μij) 2 2σ2ij (5)
d Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Dengan  menggabungkan  semua  data  nilai  distribusi  Gaussian  yang  relevan  ke  dalam  satu  kelompok  yang seragam, langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan probabilitas akhir untuk masing-masing kelas.
P ( X | Kelas ) = P ( V1 | Kelas ) ×P ( V2 | Kelas ) ×P ( V3 | Kelas ) ×P ( V4 | Kelas ) (6)
e Probabilitas Akhir
Untuk  memperoleh  probabilitas  akhir,  dilakukan  perhitungan  probabilitas  akhir  untuk  setiap  kelas  dengan menerapkan formula dari klasifikasi Naïve Bayes sebagai berikut:
P ( Kelas | X ) = P(Kelas)*P(X) (7)
Langkah  selanjutnya  ketika  sudah  mendapatkan  probabilitas  akhir,  dilakukukan  normalisasi  dengan membagikan nilai probabilitas satu kategori dengan jumlah nilai semua kategori
P ( Kelas ) = P ( Kelas | X ) /(P ( X | Kelas ) +P ( X | Kelas ) ) (8)

## 2.5 Evaluasi
Dalam  penelitian  ini,  penilaian  dilakukan  dengan  memanfaatkan  Confusion  Matrix.  Tujuan  dari  penggunaan matriks  ini  adalah  untuk  mengukur  akurasi,  presisi,  serta  recall  dalam  mengevaluasi  kinerja  algoritma  Naïve Bayes. Berikut formula yang digunakan untuk melakukan evaluasi Confusion Matrix dalam konteks multi-kelas: Nilai Akurasi:
Accuracy = TP/Jumlah Data (9) Nilai Presisi: All Precision = Precision A+B+C/Jumlah kelas (10) Nilai Recall: All Recall= Recall A+B+C/Jumlah Kelas (11)

## 2.6 Kesimpulan
Kesimpulan  diperoleh  berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  yang  menghasilkan nilai-nilai akurasi, presisi, dan recall.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dari penerapan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi tingkat keberhasilan produksi ayam  broiler  di  Riau  sehingga  perusahaan  inti  dapat  menentukan  tingkat  keberhasilan  produksi  peternak  ayam berdasarkan  variabel  IP.  Penelitian  ini  menggunakan  data  numerik  yang  didapatkan  dari  perusahaan  inti  yang berada di Riau. Berikut merupakan data produksi peternak yang terdapat pada tabel 3:
Tabel 3. Dataset Produksi Peternak No Id Peternak Populasi Deplesi(%) Ayam Dipanen Rataan Berat Panen(Kg) Total Pakan Tonase FCR Umur Panen IP 1 0120-01 6000 1.0 5941 1.6 15800   10713 1.4 28 404 2 0120-02 6000 1.3 5804 1.7 15300 9883 1.5 28 400 3 0120-03 6000 1.3 5956 1.8 16850   11505 1.6 27 411 4 0120-04 6000 1.7 5716 1.6 14750   10225 1.5 27 376 5 0120-05 6000 1.2 5900 2.0 15300   10967 1.8 29 381 6 0120-06 11000 4.3 10619 1.7 22800   14598 1.7 32 294 7 0120-07 6500 3.8 6237 1.6 12000 8174 1.7 31 299 8 0120-08 6330 2.3 6035 1.7 13600 9605 1.5 28 397 9 0120-09 10000 1.3 9300 1.6 21300   12500 1.4 27 419 10 0120-10 3500 1.1 3340 1.7 9400 6814 1.3 30 430 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- 951   1220-69 7000 1.6 6800 1.8 19700   11300 1.7 28 371 952   1220-70 9000 5.1 8540 1.6 22700   13500 1.8 29 294

## 3.1 Pemrosesan Data
Sebelum  melakukan  perhitungan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes.  Perlu  dilakukan  tahapan  selection  data  dan preprocessing data sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan dalam penelitian ini. Berikut merupakan data yang telah melalui tahapan selection dan preprocessing ada pada tabel 4.
Tabel 4. Data Selection Produksi
No Id Peternak Deplesi Rataan Berat Panen FCR Umur Panen IP 1 0120-01 1.0 1.6 1.4 28 Sangat Baik 2 0120-02 1.3 1.7 1.5 28 Baik
No Id Peternak Deplesi Rataan Berat Panen FCR Umur Panen IP 3 0120-03 1.3 1.8 1.6 27 Sangat Baik 4 0120-04 1.7 1.6 1.5 27 Baik 5 0120-05 1.2 2.0 1.8 29 Baik 6 0120-06 4.3 1.7 1.7 32 Kurang Baik 7 0120-07 3.8 1.6 1.7 31 Kurang Baik 8 0120-08 2.3 1.7 1.5 28 Baik 9 0120-09 1.3 1.6 1.4 27 Sangat Baik 10 0120-10 1.1 1.7 1.3 30 Sangat Baik --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 951 1220-69 1.6 1.8 1.7 28 Baik 952 1220-70 5.1 1.6 1.8 29 Kurang Baik
Untuk  menciptakan  konsistensi  dalam  skala  dan  rentang  nilai  data  diatas.  Dilakukan  normalisasi menggunakan  Standar  Score  Normalization  (Z-Score)  yang  memungkinkan  data  memiliki  distribusi  seperti distribusi normal standar (Distribusi Gauss).  Hasil dari normalisasi data ditampilakan pada tabel 5.
Tabel 5. Data Produksi (Normalisasi) No Id Peternak Deplesi Rataan Berat Panen FCR Umur Panen IP 1 0120-01 -1,3590 -0,8196 -1,0827 -1,0729 Sangat Baik 2 0120-02 -1,1876 -0,1428 -0,4883 -1,0729 Baik 3 0120-03 -1,1876 0,5340 0,1061 -1,9047 Sangat Baik 4 0120-04 -0,9534 -1,0903 -0,4289 -1,9047 Baik 5 0120-05 -1,2504 1,8199 1,1760 -0,2411 Baik 6 0120-06 0,5196 -0,2037 0,8194 2,2542 Kurang Baik 7 0120-07 0,2135 -0,5894 0,6886 1,4224 Kurang Baik 8 0120-08 -0,6393 -0,3458 -0,6666 -1,0729 Baik 9 0120-09 -1,1876 -0,8196 -1,0827 -1,9047 Sangat Baik 10 0120-10 -1,3019 -0,1428 -1,6771 0,5906 Sangat Baik --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- 951 1220-69 -1,0448 0,2633 0,5222 -1,0729 Baik 952 1220-70 0,9886 -0,9008 1,0571 -0,2411 Kurang Baik
Sebelum  melakukan  pemodelan  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  dilakukan  pembagian dataset menjadi 2 bagian yaitu data training dan data testing secara acak. Dengan 3 skenario perbandingan 90:10, 80:20, dan 70:30 dari 952 data.

## 3.2 Model Perhitungan Algoritma Naïve Bayes

## 3.2.1 Jumlah Label Kelas
Dalam perhitungan kali  ini, peneliti  menggunakan 952 data dengan perbandingan 80% sebagai set training dan 20% sebagai set testing. Oleh karena itu, diperoleh data training sebanyak 761 data dan data testing sebanyak 191 data.  Untuk  memudahkan  perhitungan,  peneliti  pertama-tama  menghitung  jumlah  setiap  label  dengan  predikat `Sangat Baik`, `Baik`, dan `Kurang Baik` dari data training yang digunakan. Hasilnya adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Jumlah Label Sesuai Predikat Label Jumlah Sangat Baik 272 Baik 271 Kurang Baik 218

## 3.2.2 Nilai Mean dan Standar Deviasi
Dikarenakan  data  penelitian  bertipe  numerik,  maka  perlu  dicari  dahulu  nilai  mean  dan  standar  deviasi  setiap variabelnya.  Untuk  menghitung  mean  variabel  deplesi  dengan  klasifikasi  `Sangat  Baik`,  dihitung  telebih  dulu jumlah label `Sangat Baik` pada data training, didapatkan jumlah ada 272 data dengan perhitungan mean sebagai berikut.
μ ( Sangat Baik ) = -1,2447 + -0,6907 + -0,0624 + 0,5259…+ -1,1305 / 272 μ ( Sangat Baik ) = -150,5428/272 μ ( Sangat Baik ) = -0,5535
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7038
Dari perhitungan diatas didapat nilai μ untuk variabel deplesi dengan  label kelas  `Sangat Baik`, dimana perhitungan  nilai μ untuk  hasil  `Baik`  dan  `Kurang  Baik`  pada  variabel  deplesi  langkahnya  juga  sama.  Untuk menghitung nilai μ setiap variabel lain dapat dilakukan dengan cara yang sama. Maka didapatkan hasil untuk nilai mean seperti pada tabel berikut.
Tabel 7. Nilai Mean Label Kelas  Deplesi  Rataan Berat Panen FCR Umur Panen Sangat Baik -0,5535 0,7637 -0,8573 -0,2931 Baik 0,0348 -0,0987 -0,0814 -0,1184 Kurang Baik 0,6991 -0,8259 1,1668 0,5029
Setelah  masing-masing  nilai μ pada  setiap  variabel  sudah  didapatkan,  maka  selanjutnya  dilakukan pencarian nilai standar deviasi setiap variabel dengan label klasifikasi `Sangat Baik`, `Baik`, dan `Kurang Baik`. Dengan melakukan perhitungan nilai standar deviasi sebagai berikut.
σ ( Sangat Baik ) = √ ( -1,2447 - (-0,5535) ) 2 + ( 0,6907 - (-0,543) ) 2 + ( 0,0624 - (-0,543) ) 2 + ( 0,5259 - (-0,5535) ) 2 + … + ( -1,1305-(-0,543) ) 2 / ( 272-1 ) ) σ(Sangat Baik) = √ 0,4287 σ(Sangat Baik) = 0,6548
Perhitungan  diatas  menggunakan  data  pada  variabel  deplesi  dengan  label  kelas  `Sangat  Baik`  dengan mendapatkan  nilai σ nya.  Untuk  Perhitungan  label  kelas  `Baik`  dan  `Kurang  Baik`  pada  variabel  deplesi langkahnya juga sama. Untuk menghitung nilai setiap variabel lain dapat dilakukan dengan cara yang sama. Maka didapatkan hasil untuk nila standar deviasi seperti pada tabel berikut.
Tabel 8. Nilai Standar Deviasi
Label Kelas  Deplesi  Rataan Berat Panen FCR Umur Panen Sangat Baik 0,6548 0,6429 0,4586 0,9094 Baik 1,1095 0,8850 0,7915 1,0595 Kurang Baik 0,7200 0,6916 0,4456 0,8310

## 3.2.3 Nilai Probabilitas Fitur Setiap Kelas
Setelah menghitung nilai mean dan standar deviasi untuk fitur data numerik, selanjutnya melakukan perhtiungan untuk mengetahui nilai probabilitas setiap kelasnya. Jumlah data training yang digunakan adalah 761 data dengan data  `Sangat  Baik`  ada  272,  data  `Baik`  ada  271  dan  data  `Kurang  Baik`  ada  218.  Untuk  menghitung  nilai probabilitas dapat dilakukan sebagai berikut.
P ( Sangat Baik ) = 272/761 P ( Sangat Baik ) = 0,3574 P ( Baik ) = 271/761 P ( Baik ) = 0,3561 P ( Kurang Baik ) = 218/761 P ( Kurang Baik ) = 0,2865

## 3.2.4 Nilai Distribusi Gaussian
Melakukan  perhitungan  nilai  probabilitas  untuk  fitur  data  testing  dengan  tipe  data  numerik.  Dikarenakan keseluruhan  kelas  bertipe  data  numerik  maka  nilai  probabilitas  harus  dihitung  secara  keseluruhan.  Untuk mengetahui hasil prediksi untuk data testing tersebut dapat dilakukan dengan menghitung nilai Distribusi Gaussian sebagai berikut.
P=(Deplesi=0,0690|Sangat Baik) = 1 √ 2π0,6548 × 2,7183 - (0,0690 - (-0,5535)) 2 2*0,4287 P=(Deplesi=0,0690|Sangat Baik) = 1 1,641340194 × 2,7183 - 0,4519550385 P=(Deplesi=0,0690|Sangat Baik) = 1 1,641340194 × 0,6363827818
P=(Deplesi=0,0690|Sangat Baik) = 0,3877214389
Perhitungan diatas menghasilkan nilai distribusi gaussian untuk variabel deplesi label `Sangat Baik` dengan menginput nilai deplesi pada data testing dengan ke-1, nilai mean dan nilai standar deviasi. Untuk nilai gaussian variabel  deplesi  kelas  `Baik`  dan  `Kurang  Baik`  perhitungannya  sama.  Kemudian  untuk  menghitung  variabel lainnya langkah-langkahnya juga sama. Dari Perhitungan keseluruhan untuk data testing tersebut didapatkan hasil nilai distribusi gaussian data testing ke-1.
Tabel 9. Hasil Distribusi Gaussian
Data Testing Ke-  Deplesi  Rataan Berat Badan FCR Umur Panen 1 0,0690 -1,4963 1,2949 -0,2411 Sangat Baik 0,3878 0,0010 0,0000 0,4178 Baik 0,3787 0,1219 0,0989 0,3851 Kurang Baik 0,3207 0,2999 0,5736 0,2932

## 3.2.5 Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Dengan memasukkan semua data nilai distribusi gaussian yang sudah didapatkan ke dalam satu kelas yang sama, seperti berikut ini.
P(X│Sangat Baik) = P(Deplesi =│Sangat Baik)×P(Rataan Berat Panen =│Sangat Baik)× P(FCR =│Sangat Baik)×P(Umur Panen =│Sangat Baik) P ( X | Sangat Baik ) = 0,3878 x 0,0010 x 0,0000 x0,4178 P ( X | Sangat Baik ) = 0,0000
Dari  hasil  diatas  didapatkan  nilai  yang  merupakan  probabilitas  akhir  untuk  kelas  dengan  label  `Sangat Baik`.  Untuk  mencari  probabilitas  kelas  dengan  label  `Baik`  dan  `Kurang  Baik`  langkahnya  sama.  Dari perhitungan probibilitas akhir setiap kelas didapatkan nilai sebagai berikut.
P ( X | Sangat Baik ) = 0,0000 P ( X | Baik ) = 0,0018 P ( X | Kurang Baik ) = 0,0162 3.2.6 Probabilitas Akhir
Perhitungan probabilitas akhir dilakukan dengan menghitung nilai probabilitas akhir kelas dengan rumus  Naïve Bayes Classifier. Perhitungannya sebagai berikut.
P ( Sangat Baik |X ) = 0,3547 x 0,0000 P ( Sangat Baik |X ) = 0,000000 P ( Baik |X ) =0,3561 x 0,0018 P ( Baik |X ) =0,0006 P ( Kurang baik |X ) = 0,2865 x 0,0162 P ( Kurang baik |X ) = 0,0046
Langkah selanjutnya melakukan normalisasi untuk mendapat nilai sama dengan 1, sebagai berikut. P ( Sangat Baik ) = 0,0000/(0,0000+0,0006+ 0,0046) 𝑃(𝑆𝑎𝑛𝑔𝑎𝑡 𝐵𝑎𝑖𝑘) =  0.0000 P ( Baik ) = 0,0006/(0,0000+0,0006+ 0,0046) P ( Baik ) = 0,1153) P ( Kurang Baik ) = 0,0046/(0,0000+0,0006+ 0,0046) P ( Kurang Baik ) = 0,8847
Didapatkan hasil probabilitas akhir untuk kelas `Sangat Baik`, `Baik` dan `Kurang Baik`. Dapat dilihat dari nilai tersebut angka terbesar terdapat pada kelas `Kurang Baik`, sehingga prediksi pada data testing tersebut hasil yang didapat adalah `Kurang Baik`. Untuk mencari nilai prediksi data testing yang lain dilakukan dengan langkah- langkah yang sama.
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes,  peneliti  melakukan  praktik  data  mining menggunakan  Google  Colab  Python.  Praktik  ini  dilakukan  untuk  memabantu  peneliti  dalam  malakukan perhitungan algoritma Naïve Bayes dan membuat model prediksi dari klasifikasi.

## 3.3 Evaluasi
Proses  evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  metode  Confussion  Matrix  untuk  mengukut  kinerja algoritma  berupa  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall.  Pada  pengujian  ini,  ada  952  data  yang  digunakan  dengan  3 skenario  pembagian  data  yang  berbeda  .  Hasil  evaluasi  Confusion  Matrix  ditunjukkan  pada  gambar-gambar dibawah ini.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7038
Gambar 3. Confusion Matrix 80:20
Gambar 4. Confusion Matrix 70:30
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukkan  dengan  3  skenario  perbandingan  data.  Didapatkan  hasil  laporan klasifikasi yang ditunjukkan pada gambar-gambar dibawah berikut.
Gambar 5. Hasil Perbandingan 90:10
Gambar 6. Hasil Perbandingan 80:20
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7038
Dengan menggunakan data training dan data testing dengan pembagian diatas. Dari hasil yang diperoleh maka dapat dikatakan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilakukan klasifikasi untuk mengukur tingkat  keberhasilan  produksi  ayam  broiler.  Berikut  merupakan  tabel  dan  grafik  hasil  perbandingan  dengan  3 skenario pembagian data.
Tabel 8. Tabel Hasil Perbandingan Evaluasi No.  Data Training  Data Testing  Precision  Recall Accuracy 1 90% 10% 89,89% 90,16% 89,58% 2 80% 20% 87,54% 87,63 86,91% 3 70% 30% 81,40% 82,10% 81,12%
Gambar 8. Grafik Hasil Perbandingan Data

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan dengan penerapan teknik data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasi tingkat keberhasilan produksi ayam broiler di  Riau telah berhasil dilakukan dengan hasil baik. Sumber data yang digunakan diperoleh  langsung dari perusahaan  inti di  Riau, sebanyak 952 dataset  yang diperoleh  kemudian  dilakukan  pembagian  dengan  3  skenario  perbandingan  90:10,  80:20,  dan  70:30.  Hasil pengujian  menggunakan  bantuan  Google Colab  Python  diperoleh hasil  terbaik dari perbandingan 90:10 dengan nilai akurasi sebesar 89,58%, nilai presisi sebesar 89,89%, dan nilai recall sebesar 90,16%. Ini menunjukkan bahwa model  klasifikasi  Naïve  Bayes  yang  diterapkan  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi  tingkat keberhasilan produksi ayam broiler.Hasil ini dapat memiliki dampak positif dalam pemahaman dan pengelolaan produksi ayam broiler di Riau, serta dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam  konteks  produksi  ayam.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  diharapakan  dapat  menambah  variabel  yang mempengaruhi  keberhasilan  produksi  ayam  broiler  untuk  meningkatkan  akurasi  model  jika  variabel-variabel tersebut  memiliki  hubungan  yang signifikan dengan variabel target  dan  menyediakan  informasi tambahan  yang berguna  untuk  memprediksi  hasil.  Namun,  penambahan  variabel  harus  dilakukan  dengan  hati-hati  dan  dengan pemahaman mendalam tentang data dan masalah yang Anda selesaikan.

## REFERENCES
[1] E.  D.  Putri,  C.  Cepriadi,  And  F.  Restuhadi,  “Analysis  Of  Production  Efficiency  Broiler  Chicken  Farm  On  Pattern Partnership Of Contract Farming In Kampar District,” J. Agribus. Community Empower., Vol. 3, No. 1, Pp. 60–70, 2020, Doi: 10.32530/Jace.V3i1.94.
[2] M. A. Ngaku, E. Marhaeniyanto, And A. T. Murti, “Analisis Kelayakan Usaha Ayam Pedaging Pola Kemitraan Dan Pola Mandiri  Di  Kecamatan  Dau  Kabupaten  Malang  (Studi  Kasus  Di  Desa  Gang  Siranputuk  Desa  ….”  2021,  [Online]. Available:Http://Rinjani.Unitri.Ac.Id/Handle/071061/481%0ahttp://Rinjani.Unitri.Ac.Id/Bitstream/Handle/071061/481/ Maria Alfonsa Ngaku-Pdf.Pdf?Sequence=2&Isallowed=Y.
[3] D. Maryani, E. Herawati, T. Kusmayadi, T. Rohayati, And T. Nurhayatin, “Analisis Faktor Pendorong Minat Masyarakat Terhadap Usaha  Peternakan  Ayam Broiler  Dengan Pola  Kemitraan  Di  Kecamatan  Karangpawitan  Kabupaten  Garut,” Janhus J. Ilmu Peternak. J. Anim. Husb. Sci., Vol. 5, No. 1, P. 98, 2020, Doi: 10.52434/Janhus.V5i1.1117.
[4] J.  Jojo,  H.  Harianto,  R.  Nurmalina,  And  D.  B.  Hakim,  “Integrasi  Pasar  Ayam  Broiler  Di  Sentra  Produksi  Dan  Pasar Indonesia,” J. Pangan, Vol. 30, No. 1, Pp. 31–44, 2021, Doi: 10.33964/Jp.V30i1.526.
[5] Bps,  “Produksi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Menurut  Provinsi  (Ton),  2020-2022,”  Badan  Pusat  Statistik,  2022. Https://Www.Bps.Go.Id/Indicator/24/488/1/Produksi-Daging-Ayam-Ras-Pedaging-Menurut-Provinsi.Html  (Accessed Nov. 22, 2022).
[6] Sri Ayu Kurniati And Sisca Vaulina, “Analisis Ekonomi Peternakan Ayam Broiler Di Kota Pekanbaru,”  Din. Pertan.,
Vol. 37, No. 3, Pp. 267–272, 2022, Doi: 10.25299/Dp.2021.Vol37(3).8936.
[7] N. A. Setianto And V. Armelia, “Analisis Ekonomi Peternakan Ayam Broiler Pada Perusahaan Kemitraan Di Kabupaten Kebumen Provinsi Jawa Tengah Economic Analysis Of Broiler Farming Under Company-Farmer Integration Partnership In Kabupaten Kebumen, Central Java Province,” J. Ilmu Dan Teknol. Peternak. Trop., Vol. 9, No. 1, Pp. 287–292, 2022, Doi: 10.33772/Jitro.V9i1.20604.
[8] A. Amam, “Sebuah Evaluasi Keberhasilan Usaha Ternak Ayam Broiler Sistem Kemitraan Inti Plasma,” J. Pangan, Vol. 31, No. 3, 2022, Doi: 10.33964/Jp.V31i3.608.
[9] C. B. D. P. Mahardika, W. Y. Pello, And M. Pallo, “Performa Usaha Kemitraan Ayam Ras Pedaging,” Partner, Vol. 25, No. 1, P. 1270, 2020, Doi: 10.35726/Jp.V25i1.450.
[10]  H. Setiawan, “Indikator Keberhasilan Usaha Peternakan Ayam Broiler,” Agroindustrie, 2020.
Https://Www.Agroindustrie.Id/2020/03/Indikator-Keberhasilan-Usaha-Peternakan.Html (Accessed Nov. 12, 2022).
[11]  P. M. Z. A. J., I. W. Sukanata, And M. Wirapartha, “Analysis Of Production Performance And Financial Viability Of A Broiler Chicken Farming Business In A Closed House System (Case Study At Ud. Pande In Pejeng Village, Tampaksiring Sub-District, Gianyar District),” Maj. Ilm. Peternak., Vol. 24, No. 3, P. 105, 2021, Doi: 10.24843/Mip.2021.V24.I03.P01.
[12]  A.  Aziiz,  H.  Kirono,  I.  Asror,  Y.  Firdaus,  And  A.  Wibowo,  “Klasifikasi  Tingkat  Kualitas  Udara  Dki  Jakarta Menggunakan Algoritma  Naive Bayes,”  Eproceedings  …, Vol. 9,  No. 3,  Pp. 1962–1969, 2022, [Online].  Available: Https://Openlibrarypublications.Telkomuniversity.Ac.Id/Index.Php/Engineering/Article/View/18002%0ahttps://Openli brarypublications.Telkomuniversity.Ac.Id/Index.Php/Engineering/Article/View/18002/17631.
[13]  P.  S.  Zakaria,  R.  Julianto,  And  R.  S.  Bernada,  “Implementasi  Naive  Bayes  Menggunakan  Python  Dalam  Klasifikasi Data,”  Bul.  Ilm.  Ilmu  Komput.  Dan  Multimed.,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  126–131,  2023,  [Online].  Available: Https://Jurnalmahasiswa.Com/Index.Php/Biikma/Article/View/124.
[14]  A. Basit, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Hasil Panen Padi,” J. Tek. Inform. Kaputama 2020, Vol. 4, No. 2, Pp. 208–213, 2020.
[15]  D. Gustian, “Sistem Pakar Sistem Pakar Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Hasil Produksi Ayam Broiler Plasma (Studi Kasus : Pt.Sekawan Sinar Surya),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Teknol. Inf., Vol. 1, No. 3, Pp. 31–42, 2019, Doi: 10.52005/Jursistekni.V1i3.12.
[16]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, And W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. Dan Komun., Vol. 8, No. 2, 2020, Doi: 10.30646/Tikomsin.V8i2.500.
[17]  A. Aqillah Fadia  Haya, Reynaldi Azhar, Muhamad  Khandava Mulyadien,  And Betha Nurina Sari, “Klasifikasi Minat Beli Pelanggan Terhadap Udang Vaname Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Betrik, Vol. 13, No. 1, Pp. 59– 65, 2022, Doi: 10.36050/Betrik.V13i1.452.
[18]  A. Firdaus, M. Walid, And Anwari, “Klasifikasi Kasus Covid-19 Menggunakan Model Naive Bayes Classifier,” Jati J. Mhs. Tek. Inform., Vol. 6,
No. 2, Pp. 583–588, 2022, [Online]. Available:
Https://Ejournal.Itn.Ac.Id/Index.Php/Jati/Article/View/5333/3371.
[19]  S. Linawati Et Al., “Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan Svm,” J. Swabumi, Vol. 8, No. 1, Pp. 71–75, 2020.
[20]  S. J. S. Tyas, M. Febianah, F. Solikhah, A. L. Kamil, And W. A. Arifin, “Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan,” J. Teknol. Inf. Dan Komun., Vol. 8, No. 1, Pp. 86–99, 2021, [Online]. Available: Https://Jurnal.Plb.Ac.Id/Index.Php/Tematik/Article/View/576/365.