## Pengaruh Normalisasi Data pada Klasifikasi Harga Ponsel Berdasarkan Spesifikasi Menggunakan Klasifikasi
Naive Bayes dan Multinomial Logistic Regression
Ahmad Karim A.I 1 , Fuad Nurhadi 2 , I Ketut Okta Setiawan 3 , Ichlasul Akmali Rizky 4 , Rischantika Br. Manurung 5

## 1Teknik Elektro, Fakultas Teknik
Universitas Sriwijaya Palembang, Indonesia Penulis Korespondensi: iakarimar03@gmail.com
Abstract —Mobile phone is an electronic device that is needed in today's technological advances. Mobile phones can be used for various things such as long-distance communication, entertainment facilities, as well as information service  media.  Along  with  the  times,  mobile  phone  companies  are  competing  in  producing  mobile  phones  with various features and specifications due to the large number of customer requests. When buying a cellphone, every customer must have their own tastes and will consider the price of a cellphone based on its specifications. Cellphone price categorization can be done using machine learning algorithms such as Multinomial Logistic Regression and Naïve Bayes. However, not all machine learning algorithms can create direct classification models (using raw data) with high accuracy because the scale of each feature is not the same in predicting predictor variables. That's when a data preprocessing feature or data normalization is needed in the formation of a classification model. When the data is not normalized, the results of the evaluation of the Naive Bayes model show an accuracy value of 79.8% while the evaluation results of the Multinomial Logistic Regression model have an accuracy value of 63.5%. When the data is  normalized,  the  results  of  the  Naive  Bayes  evaluation  increased  to  80%,  while  the  evaluation  results  of  the Multinomial Logistic Regression model show a significant increase, namely to 95.8%.
Keywords —mobile phone, Naïve Bayes, Multinomial Logistic Regression, classification, normalization Abstrak —Handphone  merupakan  alat  elektronik  yang  sangat  dibutuhkan  dalam  kemajuan  teknologi  saat  ini. Handphone  dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam  hal  seperti  berkomunikasi  jarak  jauh,  sarana  hiburan,  serta sebagai  media  layanan  informasi.  Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  perusahaan-perusahaan  handphone berlomba-lomba  dalam  memproduksi  handphone  dengan  berbagai  macam  fitur  beserta  spesifikasi  karena  banyaknya permintaan pelanggan. Dalam pembelian handphone, setiap pelanggan pasti memiliki seleranya masing-masing dan pasti akan mempertimbangkan harga handphone berdasarkan spesifikasinya. Pengkategorian harga handphone dapat dilakukan dengan  algoritma  machine  learning  seperti  Multinomial  Logistic  Regression  dan  Naïve  Bayes.  Tetapi,  tidak  semua algoritma machine learning dapat membuat model klasifikasi langsung (menggunakan data mentah) dengan akurasi yang  tinggi  karena  skala  masing-masing  fitur  belum  sama  dalam  memprediksi  variabel  prediktor.  Karena  itulah dibutuhkan  sebuah  fitur  data  preprocessing  atau  normalisasi  data  dalam  pembentukan  suatu  model  klasifikasi. Ketika data tidak dinormalisasi, hasil evaluasi model Naïve Bayes menunjukkan nilai akurasi 79.8% sedangkan hasil evaluasi  model  Multinomial  Logistic  Regression  memiliki  nilai  akurasi  63.5%.  Ketika  data  dinormalisasi,  hasil evaluasi  Naïve  Bayes  naik  menjadi  80%,  sedangkan  hasil  evaluasi  model  Multinomial  Logistic  Regression menunjukkan kenaikan yang signifikan yaitu menjadi 95.8%.
Kata kunci —handphone, Naïve Bayes, Multinomial Logistic Regression, klasifikasi, normalisasi

## I. P ENDAHULUAN
Handphone merupakan alat komunikasi yang banyak digunakan saat ini dimana hampir setiap orang saat ini menggunakannya untuk keperluan sehari-hari seperti komunikasi dan layanan informasi. Saat ini, ponsel memiliki fitur  yang  semakin  beragam,  semakin  majunya  teknologi,  semakin  banyak  pula  ponsel  dengan  fungsi  dan spesifikasi yang lebih baik [1]. Fitur bawaan ponsel seperti resolusi kamera, bentuk lebih ramping, layar lebih lebar, serta kapasitas memori yang lebih besar dan lain sebagainya sangat menentukan harga sebuah ponsel.
Harga adalah nilai tukar yang paling efektif digunakan dalam pemasaran dan bisnis. Harga adalah tolak ukur pertama  saat  membeli  atau  menjual.  Pelanggan  yang  ingin  membeli  telepon  seluler  pasti  mempertimbangkan
harga telepon seluler yang akan dibelinya berdasarkan spesifikasinya. Oleh karena itu, Pengklasifikasian harga ponsel  sangat  diperlukan  sebagai  referensi  pelanggan handphone dalam  menentukan  apakah handphone tersebut sesuai dengan keinginan pelanggan atau tidak [2]. Keuntungan lain dalam melakukan pengklasifikasian harga handphone yaitu pelanggan dapat memilah apakah handphone tersebut layak digunakan pada kemajuan teknologi saat ini mengingat beragam macam spesifikasi handphone yang ada pada saat ini.
Pembelajaran mesin atau machine learning menawarkan kepada kita teknik artificial intelligent terbaik seperti klasifikasi, klasterisasi, regresi, dan lain sebagainya. Pembuatan model klasifikasi harga ponsel pada penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Multinomial Logistic Regression . Naive Bayes yaitu metode klasifikasi yang menghitung probabilitas dengan mengkalkulasikan kombinasi frekuensi dan nilai dalam kumpulan data yang diberikan untuk menentukan probabilitas suatu hasil [3]. Regresi logistik multinomial berguna untuk menjelaskan hubungan antara suatu fitur (biasanya dalam bentuk variabel independen) dengan variabel dependen (variabel prediktor) yang lebih dari 2 dengan menggunakan hubungan peluang dengan fungsi eksponensial dan logaritma.
Pembagian  data dalam  menentukan suatu variabel  prediktor  dapat  berupa  berbagai  macam  bentuk seperti bentuk gambar atau citra, angka, biner (0 atau 1), bahkan dalam bentuk suara (amplitudo, frekuensi, periode). Fitur-fitur  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  variabel  prediktor.  Tetapi,  seringkali  hasil  yang  didapat  tidak sesuai  dengan  hasil  prediksi  sebenarnya  karena  pada  masing-masing  variabel  independennya  tidak  memiliki suatu  skala  yang  sama.  Perbedaan  skala  tersebut  sangat  berpengaruh  dalam  penentuan  suatu  hasil  prediksi dalam  pembentukan  suatu  model machine  learning. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  suatu  normalisasi  data  agar akurasi yang dihasilkan lebih baik.
Penelitian serupa pernah dilakukan oleh Vanissa [4] yaitu klasifikasi harga handphone menggunakan metode Random  Forest dengan  jumlah  data  yang  sama . Vanissa  hanya  menggunakan  7  fitur  yang  terdapat  pada spesifikasi handphone, sedangkan pada penelitian ini menggunakan sebanyak 20 fitur. Selain itu, pada penelitian tersebut  tidak  menjelaskan  apakah  pembuatan  model  klasifikasinya  menggunakan  normalisasi  atau  tidak, sedangkan  pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  evaluasi  hasil  model  klasifikasi  berdasarkan  data dinormalisasi atau tidak. Penelitian kali ini menggunakan metode klasifikasi terawasi Naïve Bayes dan Multinomial Logistic Regression karena kedua metode ini memiliki kesamaan dalam perhitungan yaitu  menggunakan konsep peluang. Naïve Bayes menggunakan metode probabilitas yang sederhana sedangkan pada Multinomial Logistic Regression menggunakan perhitungan peluang menggunakan logaritma dan eksponensial dalam memprediksi variabel  prediktor.  Keuntungan  dari  menggunakan kedua  metode  ini  dibandingkan  metode  lainnya yaitu  kedua metode  ini  cenderung  memiliki size  model yang  lebih  kecil  serta  waktu  pelatihan  yang  cukup  cepat  dalam pembuatan model klasifikasi dari data numerik dibandingkan metode lain seperti Artificial Neural Network yang memiliki size model yang besar serta waktu pelatihan yang cenderung lama.
Tujuan penelitian ini adalah membandingkan hasil pengaruh data yang belum dinormalisasi dengan data yag telah dinormalisasi menggunakan metode Multinomial Logistic Regression dan juga metode Naive Bayes . Dalam memperkirakan spesifikasi harga ponsel dengan menggunakan kedua metode tersebut, diharapkan peneliti dapat mengetahui bagaimana pengaruh normalisasi data dalam pembuatan model klasifikasi.

## II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Normalisasi Data
Normalisasi data biasa disebut dengan proses preprocessing. Proses ini mengubah suatu bentuk data mentah menjadi bentuk data yang lebih pantas untuk dibuat suatu model klasifikasi [5]. Proses preprocessing ini dapat menjadikan sebuah data memiliki skala impact pada masing-masing variabel independen yang hampir sama pada saat memprediksi variabel dependen berdasarkan hasil normalisasi masing-masing variabel independen.
Tahap pertama untuk melakukan normalisasi data adalah menghitung rata-rata masing masing kolom variabel fitur dengan menggunakan persamaan 1. Nilai 𝑥̅ 𝑏 merupakan rata-rata fitur pada kolom ke-b, ∑ 𝑥 𝑛𝑏 adalah jumlah semua data pada fitur ke b dengan banyak data 𝑛 .
𝑥̅ 𝑏 = ∑ 𝑥 𝑛𝑏 𝑛 (1)
Tahap  selanjutnya  yaitu  penghitungan  standar  deviasi  pada  masing-masing  fitur  yang  dapat  dinyatakan dengan menggunakan persamaan 2. 𝑠 𝑏 yang merupakan standar deviasi pada fitur ke-b. Nilai 𝑥 𝑛𝑏 merupakan nilai pada baris ke-n dan kolom atau fitur ke-b.
𝑠 𝑏 = √ 1 𝑛 − 1 ∑(𝑥 𝑛𝑏 − 𝑥̅ 𝑏 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Langkah  akhir  untuk  melakukan  normalisasi  data  adalah  menggantikan  semua  data  dengan  nilai  hasil normalisasi yang dapat dinyatakan dengan persamaan (3). Nilai 𝑍 𝑛𝑏 merupakan nilai hasil normalisasi data yang terletak pada baris ke-n kolom dan fitur ke-b.
𝑍 𝑛𝑏 = 𝑥 𝑛𝑏 − 𝑥̅ 𝑏 𝑠 𝑏 (3)
Apabila diasumsikan sebuah dataset yang memiliki banyak data n dengan banyak fitur b (dengan syarat semua fitur merupakan variabel independen), serta nilai pada data ke-n dan fitur ke-b adalah 𝑥 𝑛𝑏 maka data tersebut dapat kita representasikan seperti Tabel 1.
TABLE I. D ATASET Fitur 1 Fitur 2 Fitur 3 … Fitur b 1. 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 13 … 𝑥 1𝑏 2. 𝑥 21 𝑥 22 𝑥 23 … 𝑥 2𝑏 3. 𝑥 31 𝑥 32 𝑥 33 … 𝑥 3𝑏 … … … … … … n 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 𝑥 𝑛3 … 𝑥 𝑛𝑏
Nilai 𝑥 𝑛𝑏 dapat  dinormalisasikan  menjadi  nilai 𝑍 𝑛𝑏 menggunakan  persamaan  sehingga  data  mengalami transformasi  yang  dapat  dinyatakan  oleh  Tabel  2.  Data  hasil  normalisasi  inilah  yang  sering  digunakan  untuk pelatihan model klasifikasi data karena persebaran nilai pada masing-masing fitur memiliki skala yang sama dalam penentuan suatu variabel prediktor.
TABLE II. T RANSFORMASI D ATASET Fitur 1 Fitur 2 Fitur 3 … Fitur b 1. 𝑍 11 𝑍 12 𝑍 13 … 𝑍 1𝑏 2. 𝑍 21 𝑍 22 𝑍 23 … 𝑍 2𝑏 3. 𝑍 31 𝑍 32 𝑍 33 … 𝑍 3𝑏 … … … … … … n 𝑍 𝑛1 𝑍 𝑛2 𝑍 𝑛3 …
𝑍 𝑛𝑏 B. Klasifikasi Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah salah satu metode pengklasifikasian secara terawasi yang cocok digunakan untuk data numerik. Naïve Bayes sendiri digunakan untuk proses klasifikasi data dengan metode prediksi probabilitas dan statistik sederhana [6]. Metode probabilitas dan statistik yang digunakan dikenal sebagai Teorema Bayes, metode ini melakukan suatu prediksi berdasarkan probabilitas kedepannya berdasarkan pengalaman sebelumnya
Naïve  Bayes sendiri  memiliki  kelebihan.  Kelebihan  tersebut  antara  lain  kecepatan  dalam  perhitungan  dan algoritma  yang  sederhana  sekaligus  berakurasi  tinggi.  Hal  ini  dikarenakan  metode  ini  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan suatu data numerik yang sangat banyak dan sangat tinggi serta memiiki model dengan size yang cukup kecil untuk proses pengklasifikasian dalam memprediksi variabel prediktor yang ditentukan. Ditambah dengan  alur  perhitungan  yang  tidak  terlalu  panjang  menjadikan  metode  ini  lebih  mudah  untuk  digunakan  [7]. Persamaan 4 menunjukkan perhitungan probabilitas menggunakan metode Naïve Bayes
𝑃(𝑌|𝑋) = 𝑃(𝑌) ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝑌) 𝑞 𝑖=1 𝑃(𝑋) (4)
𝑃(𝑌|𝑋) = Probabilitas suatu kelas variabel independen terhadap suatu variabel tujuan (dependen) 𝑃(𝑌) = Probabilitas suatu kelas variabel dependen 𝑃(𝑋) = Probabilitas suatu kelas variabel independen ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝑌) 𝑞 𝑖=1
= Perkalian seluruh probabilitas independent kelas Y dari semua fitur variabel X

## C. Klasifikasi Multinomial Logistic Regression
Regresi Logistik (Logistic Regression) adalah metode analisis statistik yang menggambarkan hubungan antara variabel respon yang pada dasarnya kualitatif (variabel dependen) dengan dua atau lebih kategori dengan satu atau lebih variabel penjelas (variabel independen) dengan menggunakan fungsi logaritma pada skala kategoris atau interval [8]. Kemudian menggunakan hubungan antara dua faktor data tersebut untuk memprediksi nilai dari salah  satu  faktor  tersebut  berdasarkan  faktor  yang  lain.  Prediksi  tersebut  biasanya  memiliki  jumlah  hasil  yang
terbatas,  seperti  ya  atau  tidak.  Regresi  Logistik  ini  sendiri  merupakan  regresi  nonlinier  yang  digunakan  untuk menjelaskan hubungan non-linier antara suatu fitur dan variabel prediktor (dinyatakan dalam Y), anomali dalam distribusi  Y,  dan  juga  variabilitas  respons  non-konstan  yang  tidak  dapat  dipertanggungjawabkan  oleh  model regresi linier biasa. Tujuan metode Regresi Logistik ini sendiri untuk mendapatkan model yang bagus sekaligus sederhana yang menjelaskan secara singkat variabel respons dengan variabel prediktor [9].
Regresi  Logistik  biasa  hanya digunakan  memprediksi  variabel  prediktor  dengan 2  kategori (seperti  iya  atau tidak,  1  atau  0).  Untuk  memprediksikan  variabel  prediktor  yang  memiliki  kategori  yang  lebih  dari  2  dapat menggunakan  metode Multinomial  Logistic  Regression .  Adapun  persamaan  dasar  yang  digunakan  untuk perhitungan metode Multinomial Logistic Regression adalah pada persamaan 5. Pr adalah probabilitas ketika nilai variabel prediktor adalah ke-k dengan 𝑏 𝑘 adalah himpunan koefisien regressi yang berhubungan dengan prediksi ke-k, serta 𝑥 𝑖 adalah himpunan variabel eksplanatori yang berhubungan dengan observasi i.
Pr(𝑌 𝑧 = 𝑘) = 𝑒 𝑏𝑘𝑥𝑖 1 + ∑ 𝑒 𝑏𝑗𝑥𝑖 𝑘−1 𝑗 (5)

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Pengumpulan dan Pembagian Variabel Data
Dataset yang didapatkan bersumber dari website kaggle [10] yang berisikan 2000 data spesifikasi ponsel beserta rentang harga berdasarkan spesifikasinya. Terdapat 20 fitur pada dataset ini antara lain battery_power (kapasitas  baterai  dalam  satuan  mAh),  blue  (mempunyai bluetooth atau  tidak),  clock_speed  (kecepatan mikroprosesor), dual_sim (mempunyai fitur dual sim atau tidak), fc (resolusi kamera depan), four_g (mempunyai fitur  4G  atau  tidak),  int_memory (kapasitas  memori  internal),  m_dep (ketebalan handphone  dalam satuan cm), mobile_wt  (lebar handphone ),  n_cores (jumlah core pada  prosesor),  pc (resolusi  kamera  belakang),  px_height (resolusi  ketinggian  layar),  px_width  (resolusi  lebar  layar),  ram  (kapasitas  RAM),  sc_h  (ketinggian handphone dalam  satuan  cm),  sc_w  (lebar handphone ),  talk_time  (waktu  terlama  untuk  menghabiskan  seluruh  kapasitas baterai), three_g (mempunyai fitur 3G atau tidak), touch_screen (memiliki fitur layar sentuh atau tidak), dan wifi (mempunyai fitur koneksi wireless atau tidak).  Semua fitur tersebut merupakan variabel independen yang akan menentukan  variabel  price_range  (rentang  harga handphone )  dalam  bentuk  numerik  yaitu  dinyatakan  dalam angka  0  bila  dikategorikan sebagai  murah,  angka  1  bila  sedang,  angka  2  bila  mahal,  dan  angka  3 bila  sangat mahal.

## B. Data Split
Pada  pembentukan  model  klasifikasi  pada  kedua  metode,  digunakan  data test dan  data train yang  sama. Jumlah data test yang digunakan yaitu sebanyak 600 data dengan data train sebanyak 1400 data. Data tersebut diambil secara acak. Pada pembuatan model klasifikasi tanpa normalisasi menggunakan data seperti yang terlihat pada Tabel 3 dan 4.
TABLE III. D ATA T EST M ENTAH battery_power blue clock_speed dual_sim … talk_time three_g touch_screen wifi 1860. 1646 0 2.5 0 … 11 1 1 0 353. 1182 0 0.5 1 … 19 1 0 0 1333. 1972 0 2.9 1 … 8 1 1 0 905. 989 1 2.0 0 … 19 1 1 0 … … … … … … … … … … TABLE IV. D ATA T RAIN M ENTAH
battery_power blue clock_speed dual_sim
… talk_time three_g touch_screen wifi 836. 902 1 0.6 1 … 15 0 1 1 575. 1197 1 0.5 1 … 14 1 1 1 557. 1519 0 2.1 0 … 15 1 1 0 1235. 1971 1 0.5 1 … 17 1 1 0 ... … … … … … … ,,, … …
Pada  pembuatan  model  klasifikasi  menggunakan  normalisasi,  data yang  sama  ditransformasikan  sehingga data test dan data train akan berubah seperti pada Tabel 5 dan 6.
TABLE V. D ATA T EST T ELAH D INORMALISASI
battery_power
blue
clock_spee d dual_sim … talk_time three_g touch_screen wifi 1860. 0.9275 -0.9900 1.1985 -1.0191 … -0.0020 0.5596 0.9940 -1.0140 353. -0.1286 -0.9900 -1.2530 -1.0191 … 2.5791 0.5596 -1.0060 -1.0140 1333. 1.6696 -0.9900 1.6888 -1.0191 … -1.0945 0.5596 0.9940 -1.0140 905. -0.5679 1.0100 0.5856 -1.0191 … 0.2831 0.5596 0.9940 -1.0140 … … … … … … … … … …
TABLE VI. D ATA T RAIN T ELAH D INORMALISASI
battery_power blue clock_spee d dual_sim … talk_time three_g touch_screen wifi 836. -0.7660 1.0100 -1.1304 0.9811 … 0.7302 -1.7868 0.9940 0.9860 575. -0.0945 1.0100 1.2530 0.9811 … 0.5471 0.5596 0.9940 0.9860 557. 0.6384 -0.9900 0.7082 -1.0191 … 0.7302 0.5596 0.9940 -1.0140 1235. 1.6673 1.0100 -1.2530 0.9811 … 1.0963 0.5596 0.9940 -1.0140 … … … … … … … … … …
C. Langkah Analisis
Langkah yang dilakukan pertama kali agar dapat melakukan analisis yaitu memasukkan library python beserta dataset ke  dalam  aplikasi  Google  Colab. Dataset tersebut  akan  mengalami  proses  normalisasi  atau preprocessing. Terdapat juga dataset yang tidak mengalami normalisasi agar kita dapat mengetahui analisis dari data yang mengalami normalisasi dan data yang tidak mengalami normalisasi. Masing-masing dataset akan dibagi atau split menjadi  2  bagian  yaitu  data train dan  data test. Seluruh  data train akan  mengalami  proses pengklasifikasian  berdasarkan  modelnya.  Peneliti  menggunakan  klasifikasi  Naïve-Bayes  dengan Multinomial Logistic  Regression dalam  metode  pengklasifikasian.  Proses training  data akan  menghasilkan  suatu  model klasifikasi.  Model  klasifikasi  akan  dievaluasi  dengan  cara  membandingkan  prediksi  variabel  price_range berdasarkan model klasifikasi dengan hasil price_range yang telah tertera pada data test. Gambar 1 menunjukkan diagram alir yang berisikan tahapan agar dapat menganalisis model klasifikasi.
Gambar. 1.  Diagram alir penelitian
IV.  H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Identifikasi Data
1) Data Un-Preprocessed
Tabel 7 menunjukkan tampilan 5 data train ing awal yang akan dilakukan proses pelatihan.
TABLE VII. D ATA T RAIN
battery_power blue clock_speed dual_sim … talk_time three_g touch_screen wifi 1. 842 0 2.2 0 … 19 0 0 1 2. 1021 1 0.5 1 … 7 1 1 0 3. 563 1 0.5 1 … 9 1 1 0 4. 615 1 2.5 0 … 11 1 0 0 5. 1821 1 1.2 0 … 15 1 1 0

## 2) Deskripsi Data
Deskripsi  data  berguna  untuk  melihat  bagaimana  representasi  masing-masing  fitur  untuk  menentukan  nilai normalisasi  pada  saat  men- train data  untuk  membuat  suatu  model  klasifikasi.  Fitur  yang  paling  penting  untuk digunakan pada saat proses normalisasi adala std (standar deviasi) dan mean (rata-rata) seperti yang tertera pada Tabel 8.
TABLE VIII. D ESKRIPSI D ATA battery_power blue clock_speed dual_sim … three_g touch_screen wifi price_range mean 1238.518 0.495 1.522 0.509 … 0.762 0.503 0.507 1.500 std 439.418 0.500 0.816 0.500 … 0.426 0.500 0.500 1.118 min 501 0 0.5 0 … 0 0 0 0 max 1998 1 3 1 … 1 1 1 3

## 3) Data Preprocessed
Data  yang  telah  dinormalisasi  dari  5  data testing awal  dapat  dilihat  pada  Tabel  9.  Nilai-nilai  pada  masing- masing fitur terlihat lebih kecil dan lebih terstruktur dibandingkan data mentah sehingga skala masing-masing fitur untuk memprediksi rentang harga sama.
TABLE IX. N ORMALISASI D ATA battery_power blue
clock_speed dual_sim
…  talk_time three_g touch_screen wifi 1. -0.9025 -0.9900 0.8307 -1.0191 …  1.4624 -1.7868 -1.0060 0.9860 2. -0.4951 1.0100 -1.2530 0.9811 …  -0.7342 0.5596 0.9940 -1.014 3. -1.5376 1.0100 -1.2530 0.9811 …  -0.3681 0.5596 0.9940 -1.014 4. -1.4193 1.0100 1.1985 -1.0191 …  -0.0020 0.5596 -1.0060 -1.014 5. 1.3259 1.0100 -0.3950 -1.0191 …  0.7302 0.5596 0.9940 -1.014

## B. Confusion Matrix
Ketidakakuratan  hasil  prediksi  suatu  model  klasifikasi  dapat  divisualisasikan  seperti  pada  gambar  2  dan gambar  3.  Visualisasi  dibentuk  dari  suatu  bentuk  matriks  4x4.  Bagian  baris  merupakan  hasil  data  test  yang seharusnya,  sedangkan  bagian  kolom  merupakan  hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi  yang  telah  dilatih. Berdasarkan  Gambar  2,  pada  151  data  yang  seharusnya  menunjukkan  harga  rendah  ( low  cost )  terdapat  114 prediksi data yang benar (menunjukkan harga rendah), terdapat 36 prediksi menunjukkan harga sedang ( medium cost ), dan 1 prediksi menunjukkan harga mahal ( high cost ) pada metode MLR. Sedangkan pada metode Naïve Bayes , ketika hasil data menunjukkan ada 151 data yang memiliki harga rendah, terdapat 137 prediksi yang benar dan hanya 14 prediksi yang menunjukkan harga prediksi sedang. Untuk hasil confusion matriks mengenai rentang harga  lainnya  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Hasil confusion  matrix yang  didapatkan  pada  saat  melatih  model klasifikasi menggunakan data yang belum dinormalisasi menunjukkan bahwa model klasifikasi Naïve Bayes lebih akurat daripada model klasifikasi Multinomial Logistic Regression .
Gambar. 2. Confusion Matrix model klasifikasi menggunakan data mentah
Berdasarkan Gambar 3, hasil confusion matrix yang didapatkan pada model yang dilatih menggunakan data yang telah dinormalisasi menunjukkan bahwa pada saat 151 data yang seharusnya menunjukkan harga rendah, ternyata terdapat 144 prediksi benar (harga rendah) dan 7 prediksi harga sedang pada model MLR, sedangkan
pada model Naïve Bayes terdapat 137 prediksi benar dan 14 prediksi harga sedang. Untuk hasil confusion matrix pada rentang harga lainnya dapat dilihat pada gambar 3. Hasil confusion matrix yang didapatkan pada saat model klasifikasi  dilatih  menggunakan  data  yang  telah  dinormalisasi  menunjukkan  bahwa  model Multinomial  Logistic Regression lebih akurat dibandingkan dengan model Naïve Bayes .
Gambar. 3. Confusion Matrix model klasifikasi menggunakan data yang telah dinormalisasikan

## C. Analisis Klasifikasi Data
Setiap model klasifikasi pasti memiliki perbedaan dalam hal akurasi (perbandingan antara prediksi yang benar terhadap prediksi yang sebenarnya). Akurasi dapat diukur dengan menggunakan persamaan (6). Total True merupakan total data yang memprediksi hasil yang benar (total data diagonal pada confusion matrix ) dan Total Predicted adalah total data yang diprediksi.
𝐴𝑐𝑐 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑒𝑑 (6)
Untuk mengevaluasi proses klasifikasi, dapat kita perhitungkan dengan menggunakan persamaan (7) yang merupakan  perhitungan recall dan  persamaan  (8)  untuk  menghitung presicion.  Recall adalah  ukuran perbandinganhasil  prediksi  yang  benar  terhadap  nilai  sebenarnya  yang  positif. Presicion merupakan  ukuran ketepatan dengan cara membandingkan hasil prediksi yang benar terhadap hasil prediksi positif.
𝑅𝑒𝑐 = 𝑇 + 𝑇 + + 𝐹 − (7)
𝑃𝑟𝑒𝑠 = 𝑇 + 𝑇 + + 𝐹 + (8)
Kombinasi dari presicion dan recall dalam evaluasi data dapat menggunakan persamaan (9). F1- score digunakan untuk melihat nilai yang seimbang diantara nilai recall dan akurasi.
𝐹1 = 2(𝑅𝑒𝑐 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑠) 𝑅𝑒𝑐 + 𝑃𝑟𝑒𝑠 (9) 1) Evaluasi Model Klasifikasi Data Mentah
Data testing yang digunakan untuk mengevaluasi model yang telah dilatih berjumlah 600 data dengan data yang digunakan untuk training sebanyak 1400 data. Dari 600 data testing didapatkan bahwa untuk rentang harga ponsel rendah sebanyak 151 data, rentang harga ponsel sedang sebanyak 146 data, rentang harga ponsel tinggi sebanyak 148 data, dan rentang harga ponsel tinggi sebanyak 155 data.
eISSN 2716-4063
Berdasarkan  hasil  evaluasi  pada  Tabel  10  dan  11,  hasil  akurasi  parameter presicion,  recall,  f1-score, dan accuracy pada model klasifikasi Naïve Bayes yang terlatih menggunakan data mentah menunjukkan nilai 0.798 atau 79.8% sedangkan hasil akurasi parameter pada model klasifikasi MLR menunjukkan nilai 0.635 atau 64.5% . Hasil f1-score pada  perhitungan  model Naïve  Bayes menunjukkan  bahwa  hasil  akurasi  prediksi  kategori  yang benar dari tertinggi dan terendah adalah 0-3-1-2 (murah- sangat mahal – sedang-mahal), sedangkan pada model MLR adalah 0-3-2-1 (murah- sangat mahal- sedang -mahal).
TABLE X. P ENGHITUNGAN A KURASI M ODEL N AÏVE B AYES M ENGGUNAKAN D ATA M ENTAH pres rec f1 supp murah (0) 0.9133 0.9072 0.9102 151 sedang (1) 0.7328 0.7328 0.7328 146 mahal (2) 0.6708 0.7162 0.6938 148 sangat mahal (3) 0.8835 0.8322 0.8571 155 acc (4) 0.7983 0.7983 0.7983 0.798 TABLE XI. P ENGHITUNGAN A KURASI M ODEL M ULTINOMIAL L OGISTIC R EGRESSION M ENGGUNAKAN D ATA M ENTAH pres rec f1 supp murah (0) 0.8028 0.7549 0.7781 151 sedang (1) 0.5174 0.5068 0.5121 146 mahal (2) 0.5129 0.5337 0.5231 148 sangat mahal (3) 0.7080 0.7354 0.7215 155 acc (4) 0.6350 0.6350 0.6350 0.635

## 2) Evaluasi Model Klasifikasi Data Normalisasi
Berdasarkan Tabel 12 dan 13, didapatkan bahwa akurasi total yang didapatkan pada model klasifikasi Naïve Bayes yaitu sebesar 0.8 atau sekitar 80% sedangkan akurasi total yang didapatkan pada model klasifikasi MLR adalah sebesar 0.95 atau sekitar 95%. Hasil f1-score dalam memprediksi kategori rentang harga pada metode Naïve  Bayes dari  urutan  yang  tertinggi  ke  terendah  adalah  sama  dengan  hasil  evaluasi  model  klasifikasi  data mentah  dengan  kenaikan  akurasi  yang  tidak  terlalu  signifikan,  sedangkan  hasil f1-score dalam  memprediksi rentang  harga  pada  metode  MLR  menunjukkan  urutan  dari  yang  tertinggi  ke  terendah  sama  dengan  model klasifikasi  data  mentah,  tetapi  mengalami  kenaikan  yang  signifikan  yaitu  pada  rentang  harga  murah  dari  0.77 menjadi 0.96, pada rentang harga sedang dari 0.51 menjadi 0.94, pada rentang harga mahal dari 0.52 menjadi 0.94, dan pada rentang harga sangat mahal dari 0.72 menjadi 0.97.
TABLE XII. P ENGHITUNGAN A KURASI M ODEL N AÏVE B AYES M ENGGUNAKAN D ATA N ORMALISASI pres rec f1 supp murah (0) 0.9133 0.9072 0.9102 151 sedang (1) 0.7379 0.7328 0.7353 146 mahal (2) 0.6729 0.7229 0.6970 148 sangat mahal (3) 0.8835 0.8322 0.8571 155 acc 0.8000 0.8000 0.8000 0.8 TABLE XIII. P ENGHITUNGAN A KURASI M ODEL M ULTINOMIAL L OGISTIC R EGRESSION M ENGGUNAKAN D ATA N ORMALISASI pres rec f1 supp murah (0) 0.9795 0.9536 0.9664 151 sedang (1) 0.9102 0.9726 0.9403 146 mahal (2) 0.9854 0.9121 0.9473 148 sangat mahal (3) 0.9625 0.9935 0.9777 155 acc 0.9583 0.9583 0.9583 0.9583

## V. K ESIMPULAN
Hasil model klasifikasi data yang mengalami normalisasi data memiliki tingkat keakurasian yang lebih tinggi (95.8% untuk  metode  MLR  dan  80%  untuk  metode Naïve  Bayes )  dibandingkan dengan  hasil  model klasifikasi data  yang  tidak  mengalami  normalisasi  (63.5%  untuk  metode  MLR  dan  79.8%  untuk  metode Naïve  Bayes ). Pengaruh normalisasi data pada model klasifikasi Naïve Bayes dalam klasifikasi harga handphone berdasarkan spesifikasi menunjukkan hubungan yang tidak terlalu signifikan karena pertambahan akurasi dengan normalisasi data  hanya  sebesar  0.2%.  Pengaruh  normalisasi  data  pada  model  klasifikasi  MLR  menunjukkan  bahwa  hasil keakuratan metode MLR sangat bergantung dengan normalisasi data karena terjadi pertambahan akurasi yang sangat signifikan ketika dilakukan normalisasi data, yaitu sebesar 32.3%. Hasil visualisasi pada confusion matrix menunjukkan bahwa model klasifikasi yang memiliki tingkat keakuratan yang paling tinggi sekitar 95.8% adalah model klasifikasi Multinomial Logistic Regression dengan pelatihan menggunakan data yang dinormalisasi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. H. Putra and B. T. Putra, “Klasifikasi Harga Cell Phone menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN),” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 242 –245, 2018.
[2] O. D. Megawati and A. E. Minarno, “Klasifikasi Harga Ponsel Menggunakan Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 3, no. 4, pp. 393– 400, 2021.
[3] R. Y. Hayuningtyas, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Pakaian Wanita,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 18 –22, 2019,
doi: 10.31311/ji.v6i1.4685.
[4] V. W . Siburian and I. E. Mulyana, “Prediksi Harga Ponsel Menggunakan Metode Random Forest,” Pros. Annu. Res. Semin. , vol. 4, no. 1, pp. 144 –147, 2018.
[5] D. B. Setyohadi, F. A. Kristiawan, and E. Ernawati, “Perbaikan Performansi Klasifikasi Dengan Preprocessing Iterative Partitioning Filter Algorithm,” Telematika , vol. 14, no. 01, pp. 12 –20, 2017, doi: 10.31315/telematika.v14i01.1960.
[6] F. Ristianto, N. Nurmalasari, and A. Yoraeni, “Impementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas,” Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 62 –71, 2021, doi: 10.31294/coscience.v1i1.201.
[7] 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.
[8] R. P. K urniadi, V. P. Widartha, and U. Telkom, “Perbandingan Akurasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Logistic,” e-Proceeding Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 9757 –9764, 2021.
[9] D. A. Novitasari and M. Yaskun, “Analisis Regresi Logistik Ordinal Pada Kepuasaan Pelanggan Mebel Lamongan,” J. Manaj. , vol. 4, no. 1, p. 841, 2019, doi: 10.30736/jpim.v4i1.226.
[10] A. Sharma, “Mobile Price Classification,” 2017. https://www.kaggle.com/datasets/iabhishekofficial/mobile-price-classification (accessed Oct. 24, 2022).