## EKASAKTI JURNAL PENELITIAN & PENGABDIAN
(EJPP)
DOI: https://doi.org/10.31933/ejpp.v4i2 Lisensi: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Diterima: 13 Mei 2024, Diperbaiki: 29 Mei 2024, Diterbitkan: 1 Juni 2024

## KLASIFIKASI TINGKAT KEBERHASILAN SURVIVAL RATE (SR) PADA PRODUKSI UDANG VANAME MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Ar Razi 1 , Desvina Yulisda 2
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, ar.razi@unimal.ac.id 2 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh, desvina.yulisda@unimal.ac.id
Corresponding Author: ar.razi@unimal.ac.id
Abstract: Data  mining  is  the  process  of  collecting  and  processing  data  with  the  aim  of extracting important information from the data. This process can be done using software that uses  mathematical  calculations,  statistics,  or  AI.  Naive  Bayes  is  the  most  common classification technique and has a high level of accuracy. Many studies on classification have used the Naive Bayes algorithm. Naive Bayes is a simple probability classification technique used  to  assume  that  the  explanatory  variables  are  independent.  The  focus  of  learning  this algorithm  is  probability  estimation.  One  of  the  advantages  of  the  naive  Bayes  algorithm  is that  the  resulting  error  rate  is  lower.  In  addition,  this  algorithm  has  a  higher  level  of accuracy  and  speed  when  used  on  larger  datasets.  This  research  uses  the  Naïve  Bayes algorithm  to  classify  the  Survival  Rate  (SR)  of  Vaname  shrimp  into  three  classes,  namely high, medium and low. The number of sample data used was 200 data which was divided into 2  categories,  namely  170  training  data  and  30  testing  data.  The  variables  used  in  this research  are  temperature,  PH,  DO  (dissolved  oxygen)  and  salinity.  The  classification  was validated  using  a  confusion  matrix  and  produced  an  accuracy  of  70.4%,  precision  of  98%, and recall of 79.7%.
Keywords: Algoritma Naïve Bayes, Data Mining, AI
Abstrak: Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  dan  pengolahan  data  dengan  tujuan mengekstrak  informasi  penting  dari  data.  Proses  ini  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat lunak yang menggunakan perhitungan matematika, statistika, atau AI. Naive Bayes adalah  teknik  pengklasifikasian  yang  paling  umum  dan  memiliki  tingkat  keakuratan  yang tinggi.  Banyak  penelitian  tentang  pengklasifikasian  telah  menggunakan  algoritma  naive bayes.  Naive  Bayes  adalah  teknik  pengklasifikasian  probabilitas  sederhana  yang  digunakan untuk  asumsi  bahwa antar variabel  penjelas saling bebas (independen). Fokus pembelajaran algoritma  ini  adalah  pengestimasian  probabilitas.  Salah  satu  keuntungan  algoritma  naive bayes yaitu tingkat nilai error yang dihasilkan lebih rendah. Selain itu, algoritma ini memiliki tingkat  akurasi  dan  kecepatan  yang  lebih  tinggi  ketika  digunakan  pada  dataset  yang  lebih besar. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan Survival Rate (SR)  udang Vaname kedalam tiga kelas  yaitu tinggi,  sedang dan rendah. Jumlah data sample  yang  digunakan  sebanyak  200  data    yang  dibagi  dalam  2  kategori  yaitu  170  data training dan 30 data testing. Variable yang  digunakan dalam penelitian ini adalah suhu, PH,
DO  (disolved  oxygen)  dan  salinitas  .  Klasifikasi  divalidasi  menggunakan  confusion  matrix dan menghasilkan akurasi sebesar 70,4 %, presisi 98%, dan recall 79,7%.
Kata Kunci: Udang Vaname; Data Mining; Algoritma Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  potensi  perikanan,  khususnya  budidaya  tambak,  karena  negara  ini memiliki  banyak  pulau  dan  kekayaan  yang  sangat  berbeda,  dan  salah  satu  sektor  yang memberikan kontribusi signifikan bagi negara ini adalah perikanan. Pada tahun 2012, sektor perikanan  memberikan  kontribusi  sebesar  2,29%,  diikuti  oleh  peternakan  (1,63%)  dan perkebunan  (1,99%)  (Anijar,  2014).  Meskipun  Indonesia  memiliki  banyak  tambak, pembudidaya menghadapi kesulitan dalam mengelola tambak karena kurangnya pengetahuan tentang cara budidaya yang tepat. Udang kaya akan protein hewani berkualitas tinggi, bebas kolesterol,  dan  baik  untuk  pertumbuhan.  Salah  satu  produk  ekspor  Indonesia  adalah  udang. Amerika Serikat  adalah salah satu negara terbesar di mana udang  Indonesia dikirim. Udang vaname adalah salah satu jenis udang yang sangat populer di Indonesia.
Udang  putih  adalah  nama  yang  digunakan  masyarakat  untuk  udang  vaname.  Hewan laut  yang  disebut  vaname,  yang  berasal  dari  daerah  sub  tropis  pantai  Barat  Amerika,  mulai dari teluk California di Mexico bagian Utara sampai ke pantai Barat Guatemala, El Savador, Nicaragua,  Kosta  Rica  di  Amerika  Tengah  hingga  ke  Peru  di  Amerika  Selatan,  Udang vaname  menjadi  populer  di  tanah  air  sekitar  tahun  2000-an.  Karena  prospeknya  yang menjanjikan dan peluang penjualan yang besar, masyarakat mulai banyak berinvestasi dalam budidaya udang vaname. jumlah produksi udang menjadi perhatian utama. Sektor perikanan merupakan  faktor  yang  sangat  penting  terkait  ketahanan  pangan.  Jumlah  produksi  udang menjadi  hal  yang  paling  diperhatikan  mengingat  udang    merupakan  komoditas  unggulan ekspor  saat  ini.  Tingkat  produktivitas  udang  dipengaruhi  beberapa  faktor  penghambat  salah satunya  yaitu  penyakit  pada  udang  serta  kondisi  ideal  perairan  tambak  yang  mempengaruhi survival  rate  udang  vaname.  Penanganan  yang  kurang  cepat  dan  tidak  tepat  dapat mengakibatkan  gagal  panen  sehingga  produksi  udang  menjadi  menurun  serta  penghasilan petambaki juga berkurang. Karena itu yang perlu dilakukan adalah melakukan inovasi untuk mengatasi  permasalahan  yang  disebabkan  oleh  kondisi  yang  mengakibatkan  tidak  idealnya kondisi tambak menjadi kondisi yang lebih stabil. Setiap jenis udang memiliki ekosistem atau kondisi  tambak  yang  berbeda.  Petani  perlu  mengetahui  kondisi  tambak  yang  ideal  untuk meningkatkan  tingkat  survival  rate  udang  vaname,  semakin  tinggi  survival  rate  udang vaname maka semakin banyak keuntungan yang aka didapat oleh petambak udang. Sehingga peningkatan  produksi  tetap  terjaga.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengklasifikasian  tingkat keberhasilan Survival Rate (SR) pada produksi udang vaname.

## METODE PENELITIAN
Naïve  Bayes  pertama  kali  diusulkan  oleh  Revered  Thomas  Bayes,  antara  tahun  1702 dan  1761  penggunaan  Naïve  Bayes  mulai  dikenalkan.  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  suatu algoritma  di  dalam  data  mining  yang  menerapkan  teorema  Bayes  untuk  klasifikasi. Penggunaan  metode  Naïve  Bayes  dalam  pengklasifikasian  memiliki  keuntungan  dimana penggunaan  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  training  yang  kecil  dalam menentukan  estimasi  parameter  selama  proses  klasifikasi  (Budi  Santosa,  2007). Menurut  definisi  lain,  Naive  Bayes  adalah  pengklasifikasian  probabilitik  sederhana  yang menghitung  kemungkinan  dengan  menambahkan  frekuensi  dan  menggabungkan  nilai  dari kumpulan data. Metode ini didasarkan pada asumsi bahwa dalam situasi di mana nilai output diberikan, nilai variabel akan saling bebas. Sebagai contoh, persamaan teorema Bayes dapat
dituliskan sebagai berikut:

## 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴)∗𝑃(𝐴) .....................................................................  (2.1)
𝑃(𝐵)
Dimana : P(A|B) : Peluang terjadinya A berdasarkan kondisi B (posteriori prob) P(A)  : Peluang terjadinya A (prior prob) P(B|A) : Peluang terjadinya B berdasarkan kondisi pada hipotesis A P(B)  : Peluang Terjadinya B
Pada penelitian ini algoritma Naïve Bayes Classifier digunakan untuk mengklasifikasikan  tingkat  keberhasilan  Survival  Rate  (SR)  pada  produksi  udang  vaname, sample  data  diperoleh  dari  petambak  udang  vaname  yang  berada  di  desa  ujong  blang kecamatan  banda  sakti  kota  lhokseumawe,  dimana  sample  yang  diambil  sebanyak  200  data yang  nantinya  data  terbut  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan  testing,  data  yang digunakan  sebagai  data  training  sebanyak  170  data  dan  30  data  digunakan  sebagai  data testing.
Tahap pengujian model dilakukan dengan menggunakan metode confusion matrix yang menampilkan hasil dari penilaian model melalui tabel matrik. Jika dataset memiliki dua kelas maka kelas yang pertama disebut positif dan kelas lainnya disebut negatif (Putra & Wibowo, 2020). Confusion matrix ini menggunakan tabel matriks seperti pada Tabel 1 dimana terdapat record perbandingan hasil klasifikasi data testing atau data uji berdasarkan data training atau data latih dengan data sebenarnya (Utomo & Mesran, 2020).
True  positive  adalah  jumlah  dari  record  positif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif, false  positive  adalah  jumlah  dari  record  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif,  false negative adalah jumlah dari record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif, true negative adalah  jumlah  dari  record  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  negatif  (Putra  &  Wibowo, 2020).  Untuk  mengukur  performa  suatu  model  dapat  menggunakan  empat  metode  sebagai berikut (Widhi Saputro & Wulan Sari, 2019):
1 Akurasi
Metode  pertama  ialah  akurasi,  akurasi  adalah  metode  yang  didasari  tingkat kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  sebenarnya.  Akurasi  adalah  hasil  dari penjumlahan  nilai  diagonal  dibagi  dengan  jumlah  total  keseluruhan  data  dan  selajutnya dikalikan 100%. Rumus akurasi dijabarkan pada persamaan berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =

## 𝑇𝑃+𝑇𝑁
X 100

## 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁
2 Presisi  adalah  metode  yang  dipakai  untuk  menghitung  nilai  proporsi  kelas  positif  yang berhasil  diprediksi  dengan  benar  dari  keseluruhan  hasil  prediksi  kelas  positif.  Presisi menunjukkan  jumlah  data  kategori  positif  yang  diklasifikasi  secara  benar  dibagi  dengan total data yang diklasifikasi positif.
3 Recall
Recall  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung  presentase  kelas  data positif yang berhasil diprediksi benar dari keseluruhan data kelas positif.
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Asli Kelas Prediksi Positif Negatif Positif True positif (TP) True Negatif (FN) Negatif False Positif (FP) False Negatif (TN)
True  positive  adalah  jumlah  dari  record  positif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif, false  positive  adalah  jumlah  dari  record  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  positif,  false negative adalah jumlah dari record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif, true negative adalah  jumlah  dari  record  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  negatif  (Putra  &  Wibowo, 2020).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Skema klasifikasi tingkat keberhasilan Survival Rate (SR) pada produksi udang vaname menggunakan  algoritma  naïve  bayes  rincian  dapat  dilihat  pada  gambar  1.  Skema  sistem dimulai  dari  proses  login  sampai  dengan  selesai,  di  mana  setiap  tahapan  dijelaskan  berikut ini.
a. Mulai Mulai adalah proses sistem dimulai.
b. Masukkan username dan password untuk login
User menginputkan username dan password untuk login ke dalam sistem
c. Input data variabel tambak
Pada  tahap  ini,  user  menginputkan  data  testing  untuk  di  klasifikasikan  oleh  sistem yaitu, suhu, PH, DO (disolved oxygen) dan salinitas.
d. Sistem melakukan klasifikasi dengan mengunakan algoritma naïve bayes.
e. Sistem menampilkan hasil klasifikasi dengan tiga kelas yaitu tinggi, sedang dan rendah
Mulai Proses Login Login berhasil? Input data variabel tambak Proses Algoritma Naïve Bayes Selesai No
Gambar 1. Skema sistem Klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes
Pada  tahap  klasifikasi  ini,  Algoritma  Naïve  Baiyes  digunakan.  Algoritma  ini  dibagi menjadi  dua  proses:  proses  pelatihan  untuk  pelatihan  dan  proses  pengujian  dengan mempertimbangkan kemungkinan dari dataset pelatihan.

## 1. Proses Training
Pada  tahap  ini,  data  training  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  mencari  nilai probabilitas,  data  training  di  ambil  langsung  ke  lapangan  berdasarkan  pengalaman  dari penambak udang dan data dari dinas perikanan kota lhokseumawe.
Tabel 2.
Data Training No Suhu PH DO (ml/l) Kelas 1. 28 celcius 7,5 5 Tinggi
2. 26 celcius 6 4 Sedang 3. 24 celcius 9 3 Rendah

## 2. Proses Testing
Tahap  ini  merupakan  tahapan  setelah  proses  training  yang  telah  dilakukan  diatas. Pada tahapan ini dilakukan pengujian dengan cara menggunakan data uji  kedalam model yang telah dibentuk pada tahapan training diatas.
Tabel 3.

## Data Testing
No Suhu PH DO (ml/l) Kelas 1. 29 celcius 8 3 ? 2. 28 celcius 7,5 4 ? 3. 25 celcius 6 5 ?

## Evaluasi Klasifikasi Naïve Baiyes
Setelah  proses  klasifikasi  dilakukan  diatas  maka  tahap  selanjutnya  yaitu tahap  evaluasi  klasifikasi.  Dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan Confusion Matrix . Berikut tabel Confusion Matrix nya:
Tabel 4.
Perhitungan Confusion Matrix Aktual Kelas Prediksi Tinggi Sedang Rendah Aktual Tinggi 26 0 0 Aktual Sedang 10 15 0 Aktual Rendah 5 0 10
Kinerja dari algoritma naïve bayes pada penelitian ini sangat baik dimana hasil akurasi yang diperoleh sebesar 70,4 %, presisi 98%, dan recall 79,7%.  .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  serangkaian  penelitian  dan  hasil  pembahasan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  ini  dibuat  guna  bisa  mempermudah  masyarakat  dalam  menentukan  parameter variabel terbaik untuk kondisi perairan udang vaname.
2. Metode  Naïve  Bayes  mempunyai  keakuratan  yang  baik  dalam    menentukan  kondisi optimal parameter suhu,ph dan sanilitas air tambak dalam meningkatkan produksi udang.

## REFERENSI
Utomo,  D.  P.,  &  Mesran,  M.  (2020).  Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung.  JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 4(2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080 Putra, D., & Wibowo, A. (2020). Prediksi Keputusan Minat Penjurusan Siswa SMA Yadika 5 Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan Information Science (SENARIS), 2, 84–92.
Budi  Santosa.  (2007).  Data  Mining  :  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis. Garah Ilmu.
Widhi Saputro, I., & Wulan Sari, B. (2019). Uji Performa Algoritma Naïve Bayes
untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Naïve Bayes Algorithm Performance Test for Student Study Prediction. Citec Journal, 6(1).
Nurdin,  N.,  Suhendri,  M.,  Afrilia,  Y.,  &  Rizal,  R.  (2021).  Klasifikasi  Karya  Ilmiah  (Tugas Akhir)  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (NBC).  Sistemasi, 10(2), 268. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1193
Nurjanah,  W.  E.,  Perdana,  R.  S.,  &  Fauzi,  M.  A.  (2017).  Analisis  Sentimen  Terhadap Tayangan  Televisi  Berdasarkan  Opini  Masyarakat  pada  Media  Sosial  Twitter menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Pembobotan  Jumlah  Retweet.  Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK)  Universitas Brawijaya, 1(12), 1750–1757.
Sulistyastuti,  I.  A.  A.  (2020).  STRATEGI  KOMUNIKASI  PERSUASIF  GOJEK DALAM  MENARIK  MINAT  PELANGGAN  (Studi  Kasus  Gojek  di Wilayah Ponorogo). Skripsi .
Syadid,  F.  (2019).  Analisis  Sentimen  Komentar  Netizen  Terhadap  Calon  Presiden Indonesia  2019  Dari  Twitter  Menggunakan  Algoritma  Term  FrequencyInvers Document Frequency (Tf- Idf) Dan Metode Multi Layer Perceptron (Mlp)  Neural  Network. Skripsi  Universitas  Islam  Negeri  Syarif  Hidayatullah Jakarta , 72.
Wahyudi,  R.,  &  Kusumawardana,  G.  (2021).  Analisis  Sentimen  pada  Aplikasi Grab  di  Google  Play  Store  Menggunakan  Support  Vector  Machine. Jurnal Informatika , 8 (2), 200–207. https://doi.org/10.31294/ji.v8i2.9681