Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Klasifikasi Kualitas Ikan Nilem Berdasarkan Ukuran Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Rima Rahmawati Syawal 1 , Lingga Pratama 2 , Tri Wahyuni 3 , Daffa Ghany Passa 4 1,2,3,4 Sistem Informasi Kelautan, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Dr.Setiabudi No.299, Jawa Barat, Indonesia
1 rimarahmawati.s@upi.edu
2 linggapratama36@upi.edu
3 triwahyuni@upi.edu
4 dappaghany19@upi.edu
Received: 22-06-2022; Accepted: 27-08-2023; Published: 09-09-2023
Abstrak — Indonesia memiliki keanekaragaman jenis ikan yang paling  tinggi,  sekitar  45%  dari  jumlah  jenis  global  di  dunia. Ikan  memiliki  keberagaman  ukuran,  bentuk,  habitat  serta distribusi  jenis.  Pemisahan  ikan  nilem  dengan  cara  manual kerap  mendapati  kesalahan-kesalahan  pada  pemisahan. Penelitian kami bertujuan untuk melakukan prediksi klasifikasi kualitas  ikan  nilem  berdasarkan  ukuran.  Metode  yang  dapat digunakan  dalam  mengklasifikasikan  data  yaitu  Naive  Bayes yang  ditemukan  oleh  seorang  ilmuwan  dari  Inggris  Thomas Bayes.  Hasil  dari  prediksi  data  testing  menunjukan  kualitas yaitu  nilai  0  untuk  belum  dewasa  dan  nilai  1  untuk  dewasa. Pada  penelitian  ini  memberikan  nilai  prediksi  yang  dapat dikatakan  sangat  akurat.  Berdasarkan  hal  tersebut  penelitian ini  berhasil  memprediksi  kualitas  ikan  nilem  berdasarkan ukuran.
Kata kunci — Data Mining, Naive Bayes, Kualitas Ikan,

## Klasifikasi, dan Ikan Nilem
Abstract—  Indonesia  has  the  highest  diversity  of  fish  species, about 45% of the global number of species in the world. Fish have a variety of sizes, shapes, habitats and species distribution. Separation of nilem fish by manual method often finds errors in the  separation.  Our  study  aims  to  predict  the  quality classification of nilem fish based on size. The method that can be used in classifying data is Naive Bayes which was discovered by a scientist from England, Thomas Bayes. The results of the prediction of the testing data show the quality, namely the value of  0  for  children  and  a  value  of  1  for  adults.  In  this  study,  it provides a predictive value that can be said to be very accurate. Based on this, this study succeeded in predicting the quality of nilem fish based on size.
Kata kunci — Data Mining, Naive Bayes, Fish Quality, Classification, and Nilem Fish

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara dengan kepulauan terbesar mencapai  hampir  75%  dari  Indonesia  berupa  lautan  [1]. Mengutip  data  dari  KKP  (Kementrian  Kelautan  dan Perikanan,  2016)  Banyak  sekali  potensi  yang  Indonesia miliki  di  bidang  maritim  dan  kekayaan  lautnya  [2]. Indonesia memiliki keanekaragaman jenis ikan yang paling tinggi,  sekitar  45%  dari  jumlah  jenis  global  di  dunia. Diperkirakan  jenis  ikan  yang berada di perairan air tawar
ada sekitar 1300 ekor dan sisanya sebagian besar berada di kawasan perairan asin [1].
Ikan  nilem  merupakan  salah  satu  ikan  air  tawar.  Ikan nilem  biasanya dijadikan beraneka ragam produk baik  itu siap santap maupun ikan basah dan saat ini dapat dijadikan sebagai ikan terapi.
Ikan  memiliki  keberagaman  ukuran,  bentuk,  habitat serta  distribusi  jenis  [1].  Ukuran  dari  struktur  tubuh  ikan pada bagian-bagian tertentu disebut morfometrik. Panjang total,  panjang  sirip  dada,  tinggi  badan,  panjang  baku, panjang  kepala,  dan  lain  lain  merupakan  karakter morfometrik [3].
Algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan satu diantara yang ada yaitu algoritma Naive Bayes. Ilmuan dari Inggris bernama Thomas Bayes mengemukakan Naive Bayes merupakan pengklasifikasian statistik  melalui  metode probabilitas, dan Teorema Bayes merupakan  memprediksi  peluang  berdasarkan  dari  masa sebelumnya  untuk  masa  depan.  Teorema    dapat dikombinasikan  oleh  Naive  yang  diperkirakan  kondisi antar atribut saling bebas. Memiliki ciri atau tidak sebuah kelas tidak ada sangkutpautnya pada ciri dari kelas lainnya yang diasumsikan klasifikasi Naive Bayes [4].
Pemisahan  ikan  nilem  dengan  cara  manual  kerap mendapati kesalahan-kesalahan pada pemisahan. Kesalahan  dalam  pemisahan  antara  nilem  dewasa  dan belum  dewasa  berdasarkan  ukuran  mengakibatkan kegagalan dalam produksi dikarenakan dapat berpengaruh pada tingkat kematangan suatu produk yang berbeda-beda, kemudian dapat memicu kesalahan dalam proses memasak ikan yang berujung pada kerugian.
Banyak  peneliti  sebelumnya  telah  sukses  dalam menerapkan algoritma Naive Bayes pada klasifikasi seperti, kelayakan  penerima  bantuan  sembako,  penjualan  obat, waktu  studi  mahasiswa,  nasabah  asuransi,  dan  masih banyak  lagi.  Penelitian  kami  bertujuan  untuk  melakukan prediksi klasifikasi kualitas ikan nilem berdasarkan ukuran dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Prediksi kualitas  ikan  nilem  yang  digunakan  terdapat  dua  kelas, yakni  belum  dewasa  dan  dewasa.  Data  prediksi menggunakan  data  sampel  dari  ikan  nilem  yang  diukur mandiri.  Pada  penelitian  ini  algoritma  Naive  Bayes dianalisa  serta  juga  diterapkan  menggunakan  aplikasi berbasis web yang sudah berkembang.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam mengklasifikasikan  data  yaitu  Naive  Bayes  yang ditemukan  oleh  seorang  ilmuwan  dari  Inggris  Thomas Bayes.  Metode  ini    menghitung  probablitas  numerik memiliki  ketentuan  jika  nilai  keputusan  adalah  benar, berlandaskan informasi obyek [5].
Persamaan metode Naive Bayes :
𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ). 𝑃 ( 𝐻 ) 𝑃 ( 𝑋 ) Keterangan : X = Data berupa kelas belum diketahui. H = Hipotesis data kelas yang spesifik.
P  (H  |  X)  =  Probabilitas  hipotesis  kelas  (H,  target) berdasarkan kondisi X (Probabilitas Posterior). P (H) = Probabilitas hipotesis (Prior Probability). P  (X  |  H)  =  Probabilitas  berdasarkan  pada  keadaan hipotesis.
P (X) = Probabilitas X.
Kelebihan  penggunaan  dari  metode  ini  adalah  dapat menentukan estimasi paremeter hanya dengan jumlah data pelatihan  (Data  Training)  yang  sedikit  dalam  proses pengklasifikasian.  Naive  Bayes  juga  kerap  bertindak maksimal umumnya dalam keadaan dunia nyata yang rumit dari pada yang diinginkan [6].
Penelitian  ini  menerapkan  beberapa  tahap  metode penelitian yaitu :
1. Analisis Masalah dan Studi Pustaka
Tahap ini merupakan tindakan pertama dalam menyusun rumusan masalah yang akan dibahas pada penelitian. Pada penelitian  ini  meninjau  sebuah  permasalahan  yaitu kesalahan  dalam  pemisahan  ikan  nilem.  Permasalahan yang  didapatkan  selanjutnya  dianalisa  untuk  mengetahui cara  penyelesaian  serta  menentukan  ruang  lingkup permasalahan  yang  akan  diteliti.  Melalui  jurnal-jurnal sebelumnya  dapat  mempelajari  dasar  konsep  dan  teori mengenai  algoritma  Naive  Bayes,  data  mining  untuk melakukan penelitian ini.
2. Mengumpulkan Data Tahapan  yang  dilakukan  dalam  mengumpulkan  data mengenai  penelitian  dengan  melakukan  pengukuran struktur tubuh ikan nilem pada bagian-bagian tertentu atau biasa  disebut  morfometrik  ikan  nilem.  Hasil  dari  data morfometrik tersebut kemudian dianalisa untuk menyesuaikan  proses  pengolahan  data  dengan  algoritma Naive Bayes Classifier.
3. Implementasi dan Pengujian
Implementasi  adalah  sebuah  tahapan  pengolahan  data serta  pengujian  yang  dilakukan  pada  sebuah  tools.  pada penelitian ini Tools yang dipakai untuk implementasi yaitu aplikasi  Jupyter  Notebook.  Selanjutnya  dari  hasil  olahan data  tersebut  diuji  untuk  mengetahui  keakuratan  data. Selanjutnya data akan dijadikan sebagai informasi kualitas ikan  nilem  untuk  memisahan  ikan  nilem  berdasarkan kualitasnya.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Olah
Data yang dipakai adalah dataset ikan nilem yang diukur mandiri. Dataset ini memiliki 200 ekor ikan nilem dengan 7 atribut. Atribut yang digunakan sebagai data uji (variabel x) merupakan morfometrik ikan yakni panjang total (PT), panjang sirip dada (PSD), tinggi badan (TB), panjang baku (SL),  panjang  kepala  (PK).  Sedangkan  atribut  data independen  (variabel  y)  menggunakan  atribut  ke-7  yaitu nilai  Kualitas  yang  memiliki 2 nilai. Nilai 0 untuk belum dewasa  dan  nilai  1  untuk  dewasa.  Berikut  adalah  nilai atribut.
Gambar 1. Atribut
B. Penerapan Algoritma Naive Bayes
Tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  import  library yang  diperlukan  yaitu  pandas,  numpy,  time  dan  library untuk visualisasi data yaitu plotly, matplotlib, sklearn, dan jcopml.
Gambar 2. Import Library
Library  pandas  akan  membaca  data  yang  berformat Comma Separated Value (.CSV).

## Gambar 3. Membaca Data Morfometrik
Ubah  data  yang  berformat  text  menjadi  integer  atau numerik  dengan  cara  cleaning  data.  Data  yang  diubah untuk  klasifikasi  kualitas  ikan  nilem  berdasarkan  ukuran adalah  data  atribut  kualitas.  Data  atribut  kualitas  diubah menjadi  2  nilai.  Nilai  0  untuk  belum  dewasa  dan  nilai  1 untuk dewasa.
Import  algoritma  Naive  Bayes  dan  import  model  yang akan digunakan yaitu Gaussian Naive Bayes.
Gambar 5. Import Algoritma dan Model
Memuat data variabel y kedalam variabel x.
Gambar 6. Memuat Data Variabel y kedalam Variabel x
Membagi data training dan data testing dengan test size 0.2 dan random state 123.

## Gambar 7. Membagi Data Training dan Data Testing
Lakukan  accuracy  data.  Hasil  pengujian  menggunakan tools  python  untuk  klasifikasi  kualitas  ikan  nilem berdasarkan  ukuran  dengan  dataset  200  sampel,  dihitung menjadi 40 data testing dan 160 data training. Data training memiliki accuracy 0.988 dikarnakan ada 2 data ikan yang sebenarnya  belum  dewasa  tetapi  diprediksi  dewasa  dan data  testing  memiliki  accuracy  sangat  baik  yaitu  100% artinya tidak ada kesalahan.

## Gambar 8. Confusion Matrix
Lakukan data testing dan prediksi dari data testing. Hasil dari prediksi data testing yaitu untuk nomor 51 dengan PT 5.5,  TB  2.3,  PK  1.7,  SL  3.8,  PSD  0.85  diprediksi  belum dewasa; untuk nomor 149 dengan PT 14.9, TB 4.5, PK 3.5, SL  11.4,  PSD  2.29  diprediksi  dewasa;  begitu  pula  yang lainnya.  Nilai  0  untuk  belum  dewasa  dan  nilai  1  untuk dewasa.
Gambar 9. Data Testing dan Prediksi

## IV. K ESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  sudah  dapat  diketahui  Algoritma Naive Bayes Classifier adalah metode klasifikasi sederhana biasa  dipakai  dalam  menghitung  kisaran  probabilitas dengan  menambahkan  frekuensi  serta  menggabungkan nilai  -  nilai  dataset  yang  ditentukan.  Hasil  akurasi  data testing  mengenai  prediksi  klasifikasi  kualitas  ikan  nilem berdasarkan  ukuran  sangat  baik  yaitu  100%  yang  berarti tidak  ada  kesalahan.  Menurut  penelitian  yang  telah dilakukan,  hasil  uji  algoritma  Naive  Bayes  Classifier menentukan kualitas ikan nilem belum dewasa atau dewasa. Selain  itu,  pada  penelitian  ini  memberikan  nilai  prediksi yang  dapat  dikatakan  sangat  akurat.  Berdasarkan  hal tersebut  penelitian  ini  berhasil  memprediksi  kualitas  ikan nilem berdasarkan ukuran.

## R EFERENSI
[1] S.  H.  J.  Putra  and  E.  Da  Costa,  “Studi  Morfometrik  Ikan  Hasil Tangkapan  Nelayan,” J.  Pembelajaran  Biol.  Kaji.  Biol.  dan Penbelajarannya , vol. 8, no. 1, pp. 21–27, 2021.
[2] B.  A.  B.  Pendahuluan  and  L.  Belakang,  “METODE  NAÏVE BAYES  memperoleh  gelar  Sarjana  Teknik  Nama :  Faizal  Andy Susilo 2018,” 2018.
[3] L.  Pariyanto,  Nasral,  “Keanekaragaman  dan  Karakteristik Morfometrik Ikan Air Tawar yang Terdapat Di Sungai Air Manna Kecamatan Pino Kabupaten Bengkulu Selatan Provinsi Bengkulu,” J. BIOEDUSCIENTIFIC PPs UNMUH BENGKULU , vol. 2, p. 21, 2021.
[4] O. :  Bustami,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI.”
[5] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” J.  Ris. Komputer) ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  2407–389,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[6] A. Saleh, “Implementasi Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.