## APLIKASI PENGHITUNG BERAT BARANG BERBASIS WEB DENGAN METODE NAÏVE BAYES
Arwin Datumaya Wahyudi Sumari 1,5 , Farel Putra Hidayat 2 , Mochammad Syaifuddin Zuhri 3 , Muhammad Auful Kirom 4
1 Cognitive Artificial Intelligence Research Group (CAIRG), Jurusan Teknik Elektro, Politeknik Negeri Malang
2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang
5 Institut Teknologi Dirgantara Adisutjipto (ITDA), Yogyakarta auful01@gmail.com

## ABSTRAK
Transaksi jual beli barang bekas/loak merupakan proses yang sering ditemukan di lingkungan masyarakat. Akan tetapi transaksi tersebut masih menggunakan metode tradisional yaitu pembeli berkeliling mencari orang- orang  yang  menjual  barang  bekas/loak  dan  model  transaksi  seperti  ini  menguras  tenaga,  biaya,  dan  pikiran. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  transaksi  barang  bekas/loak  antara  penjual  dan  pembeli  melalui pembuatan  sistem  berupa  aplikasi  penghitung  berat  barang  menggunakan  Naïve  Bayes  berbasis web untuk menghitung berat barang dan estimasi harga barang tersebut. Teknologi ini dapat diimplementasikan pada benda nyata, berjalan secara  interaktif dalam waktu nyata, dan terdapat  integrasi pengukuran berat barang bekas/loak yang  dapat  dijalankan  melalui  telepon  genggam  ( smartphone ).  Fitur-fitur  aplikasi  dijalankan  dengan  cara memasukkan dimensi dari barang bekas/loak yang umum diperjual belikan yakni botol, dan dari  hasil perhitungan akan ditampilkan  berat barang  bekas/loak tersebut. Perhitungan berat barang  bekas/loak  menggunakan  metode Naïve Bayes yang digunakan untuk memprediksi berat barang bekas/loak berdasarkan dimensinya. Berdasarkan pada hasil pelatihan pada tujuh data dan pengujian menggunakan enam data, sistem mampu memberikan estimasi berat barang dengan akurasi 100%. Dari perspektif User Acceptance Test (UAT) diperoleh hasil 92% responden menyetujui bahwa aplikasi yang dibuat ini inovatif dan sederhana serta mampu memberikan solusi pada efisiensi transaksi barang.
Kata Kunci : Aplikasi Web, Barang Bekas , Berat Barang, Dimensi Barang,  Naïve Bayes, Penghitung Berat

## 1. PENDAHULUAN
Di  kota-kota  besar  di  Indonesia  seringkali dijumpai keberadaan Pasar Loak/atau Pasar Barang Bekas  ( flea  market ).  Dari  sisi  pandang  ekonomis, barang bekas dapat digunakan untuk meningkatkan produktivitas  [1]  melalui  kegiatan  ekonomi  kreatif [2].  Oleh  karena  itu,  tidak  sedikit  anggota masyarakat  yang  menjadikan barang  bekas  sebagai lahan perburuan  apalagi  barang-barang  yang sudah susah dicari di pasaran. Perburuan barang bekas juga memberikan  tantangan  tersendiri  karena  harganya yang  variatif  dengan  kualitas  yang  beragam, sehingga  untuk  memperoleh  barang  bekas  yang diinginkan  dengan  harga  dan  kualitas  yang  tepat proses  tawar  menawar  merupakan  kegiatan  yang umum dilakukan.
Mayoritas  pedagang  di  pasar  barang  bekas menjual  barang-barang  bekas  seperti  suku  cdang ( spare part ) sepeda motor, barang-barang elektronik,  alat-alat  pertukangan  dan  bangunan, telepon  genggam  ( handpone ),  sepatu,  pakaian,  dan juga  barang-barang  antik  seperti  keris,  batu  akik, dan  sejenisnya.  Proses  transaksi  jual-beli  barang bekas  dilakukan  secara  langsung  antara  pengepul dengan  pemilik  barang  bekas/loak  yang  umumnya dilakukan  tanpa  saling  konfirmasi  terlebih  dahulu antara satu dengan lainnya. Hal ini berdampak pada
terjadinya  ketidaksesuaian  antara  kualitas  barang bekas/loak dan harga yang ditawarkan.
Berdasarkan  pada  permasalahan  tersebut, maka dalam penelitian dirancang dan diimplementasikan  sebuah  aplikasi  cerdas  berbasis web yang  ditujukan  untuk  membantu  transaksi barang  bekas/loak. Website [3]–[5] merupakan bagian dari Teknologi Informasi yang memanfaatkan  Internet,  yang  diciptakan  untuk mempermudah manusia dalam pekerjaannya sehari- hari, meningkatkan produktivitas dan hasil, dan juga mengefisienkan  sumber  daya  manusia  sehingga dapat  diberdayakan  untuk  hal  lain  yang  masih membutuhkan tenaga manusia [6]–[8]. Internet telah menjadi  sumber  yang  paling  banyak  digunakan untuk  mencari  informasi  yang  dibutuhkan  ia didukung oleh mesin pencari ( search engineI ) yang memudahkan  pengguna  mencari  halaman-halaman web yang  dibutuhkannya.  Ketika  menuliskan informasi yang dibutuhkan pada mesin pencari maka akan ditampilkan berbagai halaman web [9] beserta informasi  di  dalamnya  sesuai  dengan  kata-kata kunci yang dimasukkan.
Sebagai  bentuk  ciptaan  manusia,  sudah seharusnya memberikan kemudahan dalam berbagai aspek  kehidupan,  salah  satunya  dalam  mencari informasi  dimana  informasi  yang  tepat  dan  cepat diperlukan  untuk  mendukung  aktivitas  kehidupan.
Didukung  oleh  perkembangan  berbagai  perangkat Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) seperti tablet dan smartphone yang semakin  memudahkan banyak orang untuk mengakses informasi, menjadikan  Internet  sebagai  media  penting  dalam memperoleh informasi dengan biaya yang terjangkau  dibandingkan  dengan  informasi  yang tersebar  melalui  media  cetak  ataupun  elektronik berbasis televisi dan radio .
Teknologi Artificial Intelligence (AI)  ataupun Machine  Learning pada  masa  sekarang  ini, sangatlah membantu pekerjaan manusia, mulai dari efisiensi  waktu,  tenaga,  dan  biaya.  Akan  tetapi masih ada yang menggunakan metode konvensional dalam  pelaksanaannya,  seperti  jual  beli  barang bekas/loak  yang  masih  menggunakan  timbangan konvensional  yang  dapat  menjadi  sumber  ketidak efisienan  transaksi  dari  segi  waktu  dan  tenaga. Unutk  itu,  guna  membantu  anggota  masyarakat dalam  transaksi  jual  beli  barang  bekas/loak dibangun  sebuah  aplikasi  penghitung  barang bekas/loak menggunakan teknologi AI Naïve Bayes berbasis web .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Naïve Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  [10],  [11]  yang ditemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  yaitu  Thomas Bayes. Teorema Bayes  [12] [13],  merupakan suatu algoritma  klasifikasi  [14] data  mining yang memanfaatkan  teori  kemungkinan  dan  stasistika sederhana  dengan  mengasumsikan  seluruh  atribut bersifat  bebas  dengan  mengingat  variabel  nilai kelas,  maka  karakterisasi  diasumsikan  sebagai kesederhanaan  [15]  tetapi  algoritma  ini  berkinerja baik  dan  dapat  belajar  dengan  cepat  pada  beragam masalah klasifikasi [16].
Naïve  Bayes  juga  memiliki  kelebihan  seperti perhitungan  yang  cepat  serta  akurasi  probabilitas yang tinggi. Dengan menggunakan metode ini, akan mudah  menemukan  hasil  perhitungan  dan  hasil klasifikasi  yang  didapat  dari  perhitungan  tersebut. Rumus  perhitungan  klasifikasi  Naïve  Bayes diperlihatkan  pada  Persamaan  (1)  dan  Persamaan (2),  dan  untuk  memperoleh  nilai  probabilitas tertinggi  sebagai  estimasi  terbaik  digunakan Persamaan (3).
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) 𝑃(𝐻|𝑋 𝑖 ) = 𝑃(𝐻) ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐻) 𝑛 𝑖=1 (2)
𝐻 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝐻 𝑃(𝐻) ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐻) 𝑛 𝑖=1 (3)
Keterangan: 𝐻 adalah hipotesa. 𝑋 adalah indikasi.
𝑃(𝐻|𝑋) adalah peluang terjadinya 𝐻 jika 𝑋 terjadi. 𝑃(𝑋|𝐻) adalah peluang terjadinya 𝑋 jika 𝐻 terjadi. 𝑃(𝑋) adalah peluang terjadinya 𝑋 . 𝑃(𝐻) adalah peluang terjadinya 𝐻 .
3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Metode Pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan  metode  observasi,  yakni  melakukan pengambilan  data-data  yang  telah  disediakan  di Internet.

## 3.2. Analisis Kebutuhan
Pada tahapan  ini diperlukan komunikasi  yang bertujuan  untuk  memperoleh  informasi  tentang aplikasi  perangkat  lunak  yang  diharapkan  oleh pengguna.  Informasi  diharapkan  dapat  menjadi acuan  dan  batasan  untuk  pengembangan  perangkat lunak  yang  akan  dikembangkan.  Informasi  ini diperoleh  dari  hasil  studi  literatur.  Kemudian informasi yang didapatkan dianalisis untuk memperoleh  data  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna. Terdapat kebutuhan  fungsional dan  non  fungsional sebagai berikut:

## 3.2.1. Analisis Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional adalah kebutuhan  yang berisi  layanan  apa  saja  nantinya  harus  disediakan oleh  sistem,  mencakup  bagaimana  sistem  harus bereaksi pada input tertentu dan bagaimana perilaku sistem  pada  situasi  tertentu.  Kebutuhan-kebutuhan fungsional aplikasi ini mencakup:
a. Sistem  dapat  meneriama  masukan  berupa volume dan jenis barang bekas/loak.
b. Sistem  dapat  menampilkan  detil  barang bekas/loak.
c. Sistem dapat melakukan prediksi berat barang bekas/loak berdasarkan volumenya.
d. Sistem  dapat  memunculkan  informasi  berat barang bekas/loak.

## 3.2.2. Analisis Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan  non  fungsional  adalah  kebutuhan yang  menitikberatkan  pada  properti  perilaku  yang dimiliki  oleh  sistem.  Kebutuah  non  fungsional merupakan  batasan  layanan  atau  fungsi  yang diberikan  oleh  sistem.  Kebutuhan-kebutuhan  non fungsional dari aplikasi ini adalah:
a. Analisis  Kebutuhan Hardware . Analisis  ini menentukan  perangkat-perangkat  keras  yang dibutuhkan  dalam  pengembangan  aplikasi. Perangkat  keras yang  digunakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
- Komputer/Laptop
- Mouse
- Keyboard
- Monitor
b. Analisis  Kebutuhan Software . Analisis  ini menentukan  perangkat-perangkat  lunak  yang dibutuhkan  dalam  pengembangan  aplikasi. Perangkat  lunak  komputer  yang  diperlukan adalah sebagai berikut:
- Sistem Operasi Windows/Linux/Mac untuk komputer/ laptop.
- Visual Studio Code.
- Figma.
c. Analisis Kebutuhan Pengguna. Suatu
aplikasi  dapat  berjalan  optimal  apabila pengguna memiliki kemampuan untuk menjalankan  aplikasi  yang  bersangkutan. Untuk  menjalankan  aplikasi  ini  setidaknya pengguna harus memiliki:
- Pengalaman dalam mengakses website.
- Pemahaman pada setiap masukan dari label untuk sistem.
- Memahami luaran dari perhitungan sistem.

## 3.3. Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan tahap lanjutan
setelah pendefinisan kebutuhan sistem. Perancangan sistem  digunakan  untuk  memberikan  gambaran secara jelas dan lengkap mengenai sistem yang akan dibangun.

## 3.3.1. Diagram Alir (Flowchart)
Flowchart aplikasi  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Proses  dimulai  dari  membuka  aplikasi, kemudian  pengguna  masuk  ke  dalam  aplikasi.  Di dalam  aplikasi  tersebut  terdapat form untuk memasukkan dimensi barang dan dilanjutan dengan penghitungan oleh sistem. Jika proses tersebut sudah selesai  maka  pengguna  dapat  melihat  hasil  dari perhitungan berat barang bekas/loak beserta dengan informasi detilnya.
3.3.2. Use Case Diagram dan Alur Proses Bisnis Sistem
Use  Case  Diagram pada  aplikasi  ini  dapat dilihat  pada  Gambar  2.  Dalam  sistem  terdapat  dua use case yaitu mulai dan keluar. Dari setiap use case akan ditentukan skenario untuk menjelaskan urutan langkah-langkah dalam proses yang dilakukan oleh setiap use case , baik yang dilakukan oleh pengguna terhadap sistem ataupun yang dilakukan oleh sistem terhadap user .
a. Skenario Use  Case Mulai. Skenario  pada menu  mulai  diawali  dengan  pengguna membuka  aplikasi.  Kemudian  pada  aplikasi web tersebut    terdapat form  input yang digunakan  untuk  memasukkan  dimensi  dari barang  bekas/loak  yang  akan  dihitung,  yang mana dalam penelitian ini adalah botol. Setelah itu,  pengguna  melakukan  pemasukan  dimensi barang bekas/loak untuk dilakukan penghitungan Menggunakan Naïve Bayes.
Gambar 2. Use Case Diagram.
b. Skenario Use  Case Keluar. Skenario  pada menu  keluar  diawali  dengan  pengguna  masih didalam  halaman web .  Pengguna  dapat mengakhiri  jika  aplikasi  sudah  mengeluarkan hasil  perhitungan terhadap  dimensi  barang bekas/loak,  dan  mendapatkan  informasi  hasil perhitungan berat barang  bekas/loakyang telah dihitung. Alur  proses  bisnis  sistem  pada aplikasi  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar  3. Dalam sistem terdapat dua use case yaitu mulai dan keluar.
c. Alur Proses Bisnis Sistem. Alur proses bisnis sistem sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 3 dimulai dari pengguna memasukkan dimensi dari barang bekas/ loak dan kemudian submit .  Setelahnya, backend akan  melakukan penghitungan  volume  berdasarkan  data-data dimensi yang telah dimasukkan, dan kemudian melakukan  klasifikasi  menggunakan  metode
Naïve Bayes. Hasil komputasi akan diperlihatkan berupa berat barang bekas/ loak.
Gambar 3. Proses bisnis sistem.
3.3.3. Activity Diagram Activity Diagram yang dibuat menggambarkan aktifitas yang terjadi pada aplikasi ini. Aktivitas dari program  dijalankan  hingga  program  diakhiri. Aktivitas  pertama  adalah  membuka  aplikasi  dan masuk  pada  aplikasi.  Pada  halaman  tersebut  akan ada form untuk input data  dimensi  barang bekas/loak. Kemudian akan dilakukan penghitungan melalui  volume  di  sisi server ,  kemudian  volume tersebut diklasifikasi dengan jenis yang telah dipilih . Apabila volume dengan jenis yang ditemukan sesuai maka  akan  dikeluarkan  berat  barang  bekas/loak yang  telah  diklasifikasi  di  sisi server sebelumnya. Pengguna  juga  dapat  melihat  informasi  detail  dari hasil  perhitungan  objek  tersebut. Activity  Diagram aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Rancangan Sistem Aplikasi
Gambar  5  memperlihatkan  hasil  tangkapan layar  yang  merupakan tampilan awal aplikasi  yang telah dibuat.
4.2. Hasil Komputasi Sistem secara Manual
Pada pengujian algoritma dilakukan pengujian terhadap  hasil  klasifikasi  [17]  Menggunakan  data testing .  Untuk  mengetahui  keberhasilan  algoritma sistem  aplikasi  yang  telah  dibuat  dalam  proses klasifikasi [18] maka hasil-hasilnya akan dibandingkan  dengan  hasil  Komputasi  secara manual  menggunakan  sebanyak  tujuh  data  yang terdiri  atas  botol  dengan  jenis Polyethylene Terephthalate (PET), High  Density  Polyethylene (HDPE),  dan Polypropylene (PP).  Perbandingan tersebut  akan  dihitung  tingkat  akurasinya.  Tingkat akurasi diukur dengan membandingkan akurasi dari hasil  komputasi  manual  dengan  akurasi  dari  hasil komputasi sistem aplikasi. Hasil perbandingan yang tinggi  menunjukkan  bahwa  mekanisme  yang dijalankan oleh algoritma mendekati identik.
Gambar 5. Tampilan awal aplikasi.
Tabel 1. Dataset jenis botol No. Volume (ml) Jenis Berat (g) 1. 250 PET 18 2. 500 PET 35 3. 600 PET 44 4. 1500 PET 150 5. 2000 PET 200 6. 600 HDPE 72 7. 600 PP 60
Pengujian  dilakukan  dengan  memilih  data training dan testing secara  acak  dari  ketujuh  data dala dataset pada Tabel 1. Pada Tabel 2 dan Tabel 3 diperlihatkan data probabilitas berat botol dihadapkan pada jenisnya dan data probabilitas berat botol dihadapkan pada beratnya.
Tabel 2 . Probabilitas berat terhadap jenis botol Jenis/ Berat (g) 18 35 44 150 200 72 60
PET 1 1 1 1 1 0 0 HDPE 0 0 0 0 0 1 0
PP 0 0 0 0 0 0 1 Tabel 3 . Probabilitas volume terhadap berat botol
Volume (mL)/ Berat (g)
18 35 44 150  200 72 60
250 1 0 0 0 0 0 0
500 0 1 0 0 0 0 0 600 0 0 1 0 0 1 1 1.500 0 0 0 1 0 0 0 2.000 0 0 0 0 1 0 0
Komputasi manual diperlukan sebagai pembanding  hasil-hasil  komputasi  dari  sistem aplikasi  yang  telah  dibuat.  Pengujian  dilakukan Menggunakan  data  uji  berupa  jenis  botol  adalah PET  dengan  volume  600  mL  untuk  mencari  berat botol  dengan  kombinasi  dari  kedua  data  tersebut. Volume  600  mL  diperoleh  dari  kombinasi  tinggi, lebar,  dan  panjang  botol  jenis  PET  tersebut. Berdasarkan  Tabel  2  dan  Tabel  3,  kombinasi  data volume  botol  jenis  PET  sebesar  600  mL  telah ditemukan  beratnya  adalah  44  gram.  Hal  ini  dapat dilihat  bahwa  dari  botol  dengan  berat  tersebut memiliki probabilitas 0 untuk botol dengan jenis dan volume berbeda.  Apabila  nantinya ada  botol  lain  ≈ dengan  jenis dan  volume  Mizanakan tetapi dengan berat  yang  berbeda,  maka  hasilnya  akan  berubah sesuai dataset tersebut.  Pembuktian  komputasi manual  Klasifikasi  botol  diperlihatkan  sebagai berikut dengan memperhatikan bahwa bobot dengan volume 600 mL terdiri atas berat 44 gran, 60 gram, dan 72 gram.
Probabilitas Berat  𝑃(44) = 1 7 = 0,142
 𝑃(60) = 1 7 = 0,142
 𝑃(72) = 1 7 = 0,142
Probabilitas Volume terhadap Berat  𝑃(600|44) = 1 7 = 0,142
 𝑃(600|60) = 1 7 = 0,142
 𝑃(600|60) = 1 7 = 0,142
Probabilitas Jenis terhadap Berat
 𝑃(𝑃𝐸𝑇|44) = 1 7 = 0,142
 𝑃(𝑃𝐸𝑇|60) = 0 7 = 0
 𝑃(𝑃𝐸𝑇|72) = 0 7 = 0
Maka: 𝑋 = 𝑃(𝑋) ∗ 𝑃(𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒|𝑋) ∗ 𝑃(𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠|𝑋)
yang mana dalam kasus ini hipotesa adalah nilai 𝑋 . Untuk 𝑋 = 44,  diperoleh  hasil  estimasi  yakni 𝑋(44) = 0,142 ∗ 0,142 ∗ 0,142 = 0,00286, 𝑋(60) = 0,142 ∗ 00,142 = 0, dan 𝑋(72) =
0,142 ∗ 00,142 = 0.
Berdasarkan  dari  perhitungan  label  di  atas, didapatkan  bahwa  label  44  gram  memperoleh  nilai probabilitas terbesar dibandingkan dengan  label 60 gram dan 72 gram. Dengan demikian hasil estimasi sistem  pada  berat  botol  terhadap  kombinasi  data botol  berupa  jenis  PET  dengan  volume  600  mL adalah 44 gram.

## 4.3. Pengujian Sistem
Pada bagian ini  dilakukan pengujian terhadap sistem aplikasi dengan metode pengujian black box dan User Acceptance Test (UAT) untuk mengetahui kepuasan pengguna pada aplikasi yang telah dibuat. Black  box  testing dilakukan  untuk  mengetahui tingkah laku sistem aplikasi berdasarkan hasil proses dari masukan yang diberikan.
4.3.1. Black Box Testing
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  memasukkan data-data  dimensi  barang  bekas/loak berupa (inggi, diameter,  dana tinggi  tutup  botol,  serta  jenis  botol. Setelah  data  diterima  sistem,  bagian backend memproses  masukan  tersebut  dengan  menghitung volume yang kemudian diproses untuk memperoleh nilai  probabilitas  tertinggi.  Data  uji  sistem diperlihatkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data uji
No. Volume (ml) Jenis Prediksi Berat (g) 1. 200 HDPE 30 2. 500 PP 30 3. 1.500 PP 110 4. 500 HDPE 65 5. 1.500 HDPE 170 6. 100 PET 9 Semisal dimasukkan data-data barang bekas/loak  berupa  tinggi  botol  adalah  21,2  cm, diameter botol adalah 10 cm, dan tinggi tutup adalah 2 cm. Selanjutnya sistem menghitung volume botol tersebut dan diperoleh hasil  yakni 1.500 ml. Proses selanjutnya  adalah  klasifikasi  menggunakan  Naïve Bayes [19] untuk mengestimasi berat botol tersebut. Dari hasil komputasi sistem aplikasi diperoleh berat botol  adalah  170  gram  sebagaimana  diperlihatkan pada Gambar 6.
Untuk  mengonfirmasikan  hasil  komputasi sistem,  dilakukan  komputasi  manual  seperti  pada Subbagian 4.2 dan diperoleh nilai probabilitas untuk botol dengan label 1.500 mL berjenis HDPE adalah 0,004296. Sebagaimana diperlihatkan pada Gambar 6, hasil komputasi sistem aplikasi juga
menghasilkan  nilai  probabilitas  sebesar  0,004296. Perbandingan kedua hasil komputasi ini memberikan hasil akurasi 100%. Dengan kata lain, sistem  aplikasi  telah  berhasil  memberikan  estimasi yang  akurat  pada  berat  barang  bekas/loak  dengan diberikan  kombinasi  data  jenis  dan  volumenya. Mekanisme  perhitungan Application  Programming Interface (API) diperlihatkan pada Gambar 7.
Gambar 6. Aplikasi penghitung berat barang bekas/loak berbasis web .
Gambar 7. Hasil perhitungan backend API.

## 4.3.2. User Acceptance Test
Guna meyakinkan bahwa sistem aplikasi yang dibuat  dapat  memberikan  solusi  dalam  transaksi jual-beli  barang  bekas,  telah  dilakukan  UAT  pada lima  responden  pernah  bertransaksi  barang  loak khususnya  botol  pada  Tabel  5  dengan  hasil-hasil UAT diperlihatkan pada Tabel 6.
Pendapat  para  responden  adalah  sebagai berikut:
a. “Aplikasi yang inovatif, berpotensi membantu para  penjual  loakan  khususnya  botol  bekas, dimana bisa diminimalisir kecurangan dengan
berat  botol  yang  tidak  sesuai”.  (Aden  Yusuf Mustofa)
b. “Saya sangat terkesan dengan aplikasi inovatif ini, karena bisa menemukan berat botol secara otomatis, akan tetapi mungkin bisa didetailkan lagi tentang beratnya”. (Abdillah)
Tabel 5. Responden UAT No. Nama Profesi 1. Mustajib Amin Penjual 2. Aden Yusuf Penjual 3. Abdillah Mantan Penjual 4. Rizky Syahrul Umum 5. Mahbub H Umum Tabel 6. Respon para responden No. Acceptance Requirement Test Result Accept Reject 1. Sistem berjalan 5 0 2. Sistem tidak membingungkan 5 0 3. Inovatif 5 0 4. Fitur lengkap 4 1 5. Hasil Sesuai 4 1
c. “Sebagai salah satu orang yang biasa menjual barang  loakan,  saya  cukup  kagum  dengan inovasi yang berupa aplikasi penghitung berat ini, intinya terus dilanjutkan”. (Rizky Syahrul)
d. “Bagus  dan  cukup  membantu,  tapi  mungkin bisa ditambahkan variabel lain yang bisa lebih mendetail. Lanjutkan.” (M. Mahbub H)
e. “Fitur  yang diberikan cukup  membantu, akan tetapi  mungkin  bisa  lewat  input otomatis  saja dengan scan dimensi botol itu lebih efisien.” ( M. Mustajib Amin)
Secara  umum  para  responden  memberikan tanggapan  positif  pada  sistem  aplikasi  yang  dibuat ini.  Hal  ini  didukung  dari  data  tanggapan  yang memperlihat  pada  aspek  operasional  sistem  semua para  responden  menyetujuinya  atau  100%,  pada aspek  kesederhanaan  semua  responden  juga menyetujuinya  atau  100%,  dan  pada  aspek  inovasi semua  responden  juga  menyetujuinya  atau  100%, namun pada aspek kelengkapan fitur dan kesesuaian dengan  kondisi  riil  hanya  empat  responden  yang menyetujuinya atau 80%. Maka nilai total tanggapan responden adalah 92%.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan dari pembahasan, dapat disimpulkan bahwa sistem berupa aplikasi penghitung  berat  barang  berbasis  metode  Naïve Bayes  mampu  memberikan  solusi  pada  transaksi jual-beli  barang  bekas/loak  dan  mereduksi  waktu, tenaga  dan  pikiran,  atau  efisien.  Di  samping  itu, akurasi  yang  dihasilkan  oleh  sistem  aplikasi  ini
dapat  mereduksi  terjadinya  kesalahan  pengukuran berat barang  yang berdampak pada ketidak tepatan pada  besaran  uang  yang  dibayarkan.  Fasilitasi aktivitas berbasis web yang menjadikan aplikasi ini dapat  diakses  menggunakan  telepon  genggam  dan komputer  serta  pemanfaataan  teknologi  AI  Naïve Bayes makin memberikan kemudahan dan meringankan  mekanisme  penghitungan  barang secara  daring  atau  dengan  kata  lain  menjadikan penghitungan  barang  efisien  yang  berdampak  pada efisiensi transaksi jual-beli barang.

## 5.2. Saran
Terdapat  beberapa  fitur  yang diperlukan pada transaksi  pada  kondisi  riil  akan  ditambahkan  pada pengembangan  sistem  ini  berikutnya,  diantaranya adalah  mekanisme scan dimensi  pada  barang  yang diperjual  belikan.  Maka  pengembangan  berikutnya dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan  teknologi pengolahan citra dan visi komputer.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  F.  Hadi,  R.  Darwin,  D.  Widiarsih,  M. Hidayat,  N.  Murialti,  dan  M.  Asnawi, “Pemanfaatan  Barang-Barang  Bekas  Yang Bernilai Ekonomi Bagi Peningkatan Produktivitas  Jiwa  Entrepreneur  Ibu  Rumah Tangga  RT.01/RW.12  Desa  Limbungan Kecamatan Rumbai Pesisir,” Jurnal Pengabdian  Untuk  Mu  negeRi ,  vol.  2,  no.  1, pp. 42–47, 2017.
[2]  Gunartin,  B.  Sholeh,  dan  M.  Lubis, “Memanfaatkan Barang Bekas untuk
Menumbuhkan Ekonomi Kreatif di Kalangan Masyarakat,” urnal  Pengabdian  Dharma Laksana Mengabdi untuk Negeri , vol. 2, no. 1, pp. 24–31, 2019.
[3]  W.  Ali  dan  S.  Malebary,  “Particle  Swarm Optimization-Based  Feature  Weighting  for Improving  Intelligent  Phishing  Website Detection,” IEEE Access , vol. 8, pp. 116766– 116780, 2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2020.3003569.
[4]  W.  Andriyan,  S.  Septiawan,  dan  A.  Aulya, “Perancangan  Website  Sebagai  Media Informasi  Dan  Peningkatan  Citra  Pada  Smk Dewi  Sartika  Tangerang,” Jurnal  Teknologi Terpadu ,  vol.  6,  pp.  79–88,  [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT
[5]  M. Barni, R. D. Labati, A. Genovese, V. Piuri, dan F. Scotti, “Iris Deidentification with High Visual  Realism  for  Privacy  Protection  on Websites and Social Networks,” IEEE Access , vol.  9,  pp.  131995–132010,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3114588.
[6]  M.  Campoverde-Molina,  S.  Lujan-Mora,  dan L.  V.  Garcia,  “Empirical  Studies  on  Web Accessibility  of  Educational  Websites:  A Systematic Literature Review,” IEEE Access ,
vol.  8,  pp.  91676–91700,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2994288.
[7]  Y.  Pei  dan  K.  Oida,  “Tracing  Website Attackers  by  Analyzing  Onion  Routers’  Log Files,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  133190– 133203, 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.3010756.
[8]  Y. Javed, K. M. Salehin,  dan M. Shehab, “A Study  of  South  Asian  Websites  on  Privacy Compliance,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp. 156067–156083, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3019334. [9]  C.  Liu,  Y.  Hao,  W.  Shan,  dan  Z.  Dai, “Identifying Experts in Community Question Answering Website Based on Graph Convolutional  Neural  Network,” IEEE Access , vol. 8, pp. 137799–137811, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3012553.
[10]  M.  Muhathir  dan  M.  H.  Santoso,  “Analysis Naïve Bayes In Classifying Fruit by Utilizing Hog  Feature  Extraction,” Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  151–160,  Jul. 2020, doi: 10.31289/jite.v4i1.3860.
[11]  S. Taheri, J. Yearwood, M. Mammadov,  dan S.  Seifollahi,  “Attribute  weighted  Naive Bayes  classifier  using  a  local  optimization,” Neural  Computing  and Applications , vol. 24, no.  5,  pp.  995–1002,  Apr.  2014,  doi: 10.1007/s00521-012-1329-z.
[12]  J.  N.  Peksi,  B.  Yuwono,  dan  Y.  M. Florestiyanto,  “Klasifikasi  Anemia  dengan Citra  Digital  Kuku  dan  Telapak  Tangan menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi , vol. 18, no. 1, pp. 118–130, 2021, doi: 10.31515/telematika.v18i1.4587.
[13]  C.  A.  Sari et  al. ,  “Papaya  Fruit  Type Classification  using  LBP  Features  Extraction and Naive Bayes Classifier,” in Proceedings - 2020 International Seminar on Application for Technology
of Information and Communication: IT
Challenges for Sustainability, Scalability, and Security in the
Age  of  Digital  Disruption,  iSemantic  2020 , Sep. 2020,
pp. 28–33.
doi:
10.1109/iSemantic50169.2020.9234240.
[14]  M.  Muhathir,  M.  H.  Santoso,  dan  D.  A. Larasati, “Wayang Image Classification Using SVM Method and GLCM Feature Extraction,”
Journal of Informatics and Telecommunication Engineering , vol. 4, no. 2, pp. 373–382, Jan. 2021, doi: 10.31289/jite.v4i2.4524.
[15]  R. Blanquero, E. Carrizosa, P. Ramírez-Cobo, dan  M.  R.  Sillero-Denamiel,  “Variable selection  for  Naïve  Bayes  classification,” Computers  and  Operations  Research ,  vol.
135, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.cor.2021.105456.
[16]  B. M. Patil  dan  V. Burkpalli,  “A Perspective View  of  Cotton  Leaf  Image  Classification Using  Machine  Learning  Algorithms  Using WEKA,” Advances  in  Human-Computer Interaction ,  vol.  2021.  Hindawi  Limited, 2021. doi: 10.1155/2021/9367778.
[17]  F. Rozi et al. , “Analisis Sentimen Pada Twitter Mengenai  Pasca  Bencana  Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram”, JIP (Jurnal Informatika Polinema).
[18]  M.  Azam  dan  N.  Bouguila,  “Texture  Image Categorization in Wavelet Domain via Naive Bayes  Classifier  Based  on  Laplace  and Generalized Gaussian Distribution.”
[19]  B. T. Pham et al. , “Naïve Bayes ensemble models for groundwater potential mapping,”
Ecological Informatics , vol. 64, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.ecoinf.2021.101389.