## SISTEM PAKAR PENENTUAN MAKANAN PENDAMPING AIR SUSU IBU MENGGUNAKAN METODE MIN MAX DAN NAÏVE BAYES
1 Acihmah Sidauruk, 2 Abdullah Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Jl Ringroad Utara, Condong catur, Depok, Sleman 55283
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Indragiri, Tembilahan Jl. Provinsi Parit 1 Tembilahan Indragiri Hilir Riau Email: acihmah@amikom.ac.id , abdialam@yahoo.com
(Diterima: 4 September 2019, direvisi: 7 Desember 2019, disetujui: 03 Januari 2020)

## ABSTRACT
Babies are special gifts from God. Babies' age is around 0-24 months old. They experience physical changes and rapid growth along with the intake of nutritional needs. Therefore, good feeding given by their mother will influence their growth. For this reason, a mother should aware of the importance of providing complimentary food intake besides breast milk. It can be given depends on the appropriate age,  its  frequency,  amount,  texture,  active,  responsive  and  hygienic.  The  main  discussion  in  this research  was  to  determine  complementary foods  for babies  by implementing an  Expert  System.  The development  of  this  expert  system  used  the  Min  Max  and  Naive  Bayes  methods,  which  are methodologies of facts or knowledge to get a conclusion. These methods were done by searching the data  application  and  input  information  to  get  a  conclusion.  Algorithm  testing  was  done  using  a confusion matrix. The results of this study showed that 20 respondents with the Naive Bayes algorithm and Naïve Bayes with Min-Max were successfully provided recommendations 18 of 20 data following the  results  of  recommendations  from  experts.  Bayes  algorithm  had  an  accuracy  value,  that  was 95.83%, a precision value was 95% and a recall value was 95% in providing recommendations for complementary foods.
Keywords: MP-ASI, Expert system, Naïve Bayes

## ABSTRAK
Bayi merupakan seorang makhluk hidup anugrah dari tuhan. Makhluk hidup disebut bayi ketika usia 0-24  bulan,  bayi  mengalami  perubahan  fisik  dan  pertumbuhan  secara  cepat  seiring  dengan  asupan kebutuhan  gizinya,  pada  saat  masa  pertumbuhan  bayi  akan  sangat  bergantung  pada  pemberian makanan  yang  diberikan  oleh  ibunya.  Oleh  karena  itu  seorang  ibu  harus  mengetahui  pentingnya memberikan asupan makanan untuk mendampingi ASI sesuai waktu yang telah ditentukan, frekuensi, jumlah,  tekstur,  aktif,  responsif  dan  higiens.  Pembahasan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah menentukan  makanan  pendamping  ASI  pada  Bayi  dengan  menerapkan  Sistem  Pakar  .  Adapun pengembangan  sistem  pakar  ini  menggunakan  metode  min  max  dan  naive  bayes,  yang  mana metodologi  dari  fakta    atau  pengetahuan  untuk  menarik  suatu  kesimpulan.  Cara  kerja  metode  ini dilakukan  dengan  pencarian  yang  melalui  penerapan  data-data  dan  informasi  masukkan  dahulu  dan akan  menuju  suatu  kesimpulan.  Pengujian  Algoritma  menggunakan  confusion  matrix.  Hasil  dari penelitian adalah hasil uji pada 20 responden dengan algoritma naive bayes  dan naïve bayes dengan Min-Max berhasil memberikan rekomendasi 18 dari   20 data yang sesuai dengan hasil rekomendasi dari pakar. Algoritma bayes memiliki nilai akurasi sebesar 95,83%, nilai presisi sebesar 95% dan nilai recall sebesar 95% dalam memberikan rekomendasi jenis makanan pendamping ASI.
Kata Kunci: MP-ASI, Sistem pakar, Naïve Bayes

## 1 PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  semakin  tinggi  dan  pesatnya  penelitian  dalam  pengembangan  ilmu untuk  masyarakat  luas,  diperlukannya  suatu  media  perantara  dari  para  peneliti  kepada  masyrakat secara  merata.  Khususnya  pengetahuan  ibu-ibu  untuk  menentukan  Makanan  Pendamping  Air  Susu Ibu  (MPASI)  pada  asupan makan  untuk  bayi  semakin  dibutuhkan,  untuk  mencukupi  kebutuhan  gizi
pada bayi yang lebih optimal. Oleh karena itu ibu harus lebih memperhatikan dan mengetahui asupan makanan pada bayi. Selain itu ketepatan dalam waktu pemberian MPASI pun  mempengaruhi dalam kecukupan nutrisi pada bayi. Makanan pendamping  air susu ibu  adalah  makanan ataupun minuman yang diberikan kepada bayi ataupun pada anak usia 6 bulan sampai dengan 24 bulan untuk memenuhi kebutuhan gizi selain Air Susu Ibu (ASI) [1].
Sistem  kekebalan  tubuh  bayi  yang  belum  sempurna  pada  usia  di  bawah  6  bulan.  Pemberian MPASI  pada  usia  di  bawah  6  bulan  sama  halnya  memberi  peluang  terjangkit  banyak  jenis  kuman, terlebih  jika  disajikan  secara  tidak  higienis.  Selain  itu  pemberian  asupan  sebelum  6  bulan  akan mempersulit  ibu  dalam  mempertahankan  produksi  ASI.  Hal  tersebut  disebabkan  karena  bayi  yang sudah  mendapatkan  MPASI  kebutuhan  menyusunya  cenderung  berkurang.Waktu  yang  tepat  untuk memberikanan  makanan  pendamping  ASI  yakni  pada  usia    bayi  6  bulan  keatas,  yang  mana  zat  gizi dari  MPASI  sangat  dibutuhkan  sebagai  perlindungan  besar  dari  berbagai  penyakit  [2].  Sistem pencernaan  bayi  siap  menerima  MPASI  pada  usia  di  atas  6  bulan,  dikarenakan  pada  usia  di  atas  6 bulan sistem sudah terbentuk dengan relatif sempurna. Pemberian makanan di usia 6 bulan keatas juga akan menurunkan resiko alergi terhadap makanan. Penundaan pemberian MPASI sampai usia 6 bulan juga  dapat  memproteksi  bayi  dari  serangan  obesitas  suatu  saat  nanti  [3].  Proses  memecah  sari-sari makanan  yang  masih  belum  memasuki  fase  sempurna.  Masih  banyak  lagi  alasan  mengapa  MPASI hanya dapat diperkenalkan pada anak setelah memasuki usia sebelum 6 bulan.
Oleh  karena  itu  penulis  mengangkat  permasalahan  ini.  Pertumbuhan  bayi  dimulai  sejak  0-12 bulan, yang mana tumbuh kembang, cepatnya perubahan pada fisik bayi disertai dengan keberagaman gizi yang dibutuhkan. Pada periode ini, kebutuhan usia bayi tersebut dapat disesuaikan menggunakan suatu  sistem  aplikasi,  sehingga  membantu  sang  ibu  dalam  menentukan  MPASI  yang  tepat  untuk bayinya.  Dengan  latar  belakang  tersebut,  penulis  melakukan  penlitian  sistem  pakar  penentuan makanan pendamping ASI menggunakan metode Naive Bayes dan Min Max. Sistem pakar merupakan basis  pengetahuan  dari  pakar  yang  diolah  dengan  alat  bantu  perangkat  lunak.  Metode  Naive  Bayes merupakan  algoritma  prediksi  atau  klasifikasi  yang  digunakan.  Untuk  melakukan  Pengujian  kedua metode tersebut menggunakan counfision matrix.

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  seperti  yang  dilakukan  oleh  Ciptohartono  [4]  tentang penggunaan  algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes untuk  menilai  kelayakan  kredit.  Data  awal  pada penelitian  tersebut,  dilakukan pre-processing sehingga  mendapatkan  akurasi  sebesar  85.57%. Pengujian  yang  dilakukan  hanya  menggunakan  satu  parameter  yaitu  akurasi  saja.  Penelitian  lain adalah mencari perkiraan waktu training studi mahasiswa juga menggunakan algoritma Naive Bayes yang  dilakukan  oleh  Jananto  [5].  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes digunakan  pada  penelitian Rahman  [6].  Algoritma  klasifikasi Naive  Bayes digunakan  untuk  memprediksi  ketepatan  studi mahasiswa menggunakan data training dan testing. Akurasi yang tergolong kecil dengan nilai akurasi sebesar 75.57 %. Rahman  menerapkan algoritma Naive Bayes ” untuk melakukan klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa. Tugas klasifikasi yang dilakukan adalah untuk klasifikasi ketepatan masa studi mahasiswa.  Berdasarkan  hasil  eksperimen  diperoleh  tingkat  kesalahan  sebesar  20%  sampai  dengan 34%.  Kesalahan  tersebut  dapat  dipengaruhi  oleh  jumlah  data  training  dan  testing  serta  tingkat konsistensi yang digunakan. Penggunaan variabel pengujian hanya sebatas IPK saja untuk melakukan prediksi.  Nugroho  [7]  menggunakan  algoritma Naive  Bayes untuk  klasifikasi  kelulusan  mahasiswa Universitas  Dian  Nuswantoro  (UDINUS).  Teknik  klasifikasi  dan  metode  algoritma  Naive  Bayes, digunakan  untuk  mengklasifikasi  kelulusan  mahasiswa  UDINUS  Fakultas  Ilmu  Komputer  angkatan tahun  2009.  Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  kelulusan  sebesar  82.08%.  Data  yang kurang  kompleks  menyebabkan  model  dapat  memprediksi  cukup  akurat.  Penelitian  yang  dilakukan masih  terbatas  pada  pengujian  dengan  validasi  satu  kali  dengan  parameter  uji  hanya  menggunakan akurasi.
Jika  dilihat  dari  beberapa  studi-studi  di  atas  yang  merupakan  penelitian  terdahulu  yang  terkait, maka  terdapat  beberapa  perbedaan  antara  penelitian  terdahulu  dengan  yang  dilakukan  sebelumnya dengan  penelitian  ini.  Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah naïve  bayes dan kombinasi naïve  bayes  min  max. Penelitian  terdahulu  menarik  kesimpulan  dengan  menggunakan
parameter  akurasi  sedangkan  untuk  penelitian  ini  ada  penambahan  parameter  yaitu recall dan precision.

## 2.1. Sistem Pakar
Sistem  pakar  adalah  merupakan  salah  satu  sistem  informasi  berbasis  komputer  dimana  pada sistem  ini  digunakan  pengetahuan,  fakta,  dan  teknik  penalaran  untuk  memecahkan  masalah. Pemecahan persoalan sesuai dengan keahlian oleh orang yang sudah mumpuni atau pakar dalam area berkenaan [8]. Konsep dasar dari sistem pakar adalah pengguna aplikasi menyampaikan fakta untuk sistem  pakar  dan  dari  pakar  akan  memberikan  jawaban  atau  berupa  saran.  Pada  umumnya  sistem pakar memiliki dua komponen penting yaitu basis data pengetahuan atau knowledge base yang berisi pengetahuan  dan  mesin  inferensi  atau inference  engine digunakan  unuk  melakukan  pencarian  fakta pengetahuan dalam basis data pengetahuan [9].

## 2.2. Pengertian MPASI (Makanan Pendamping ASI)
Makanan  Pendamping  Air  Susu  Ibu  (MPASI)  dapat  didefinisikan  sebagai  makanan  yang  dapat diberikan untuk bayi mulai umur 6 bulan dalam rangka memenuhi kebutuhan nutrisi dan energi lain, yang  tidak  dapat  tercukupi  oleh  pemberian  ASI  saja.  ASI  hanya  mampu  memenuhi  dua  pertiga kebutuhan  bayi  pada  usia  6-9  bulan,  dan  pada  usia  9-12  bulan  memenuhi  setengah  dari  kebutuhan bayi [10]. Memberikan makanan tambahan khusus harus diperhatikan jenis makanan dan takarannya, Selain  itu  juga  harus  menyesuaikan  dengan  kebutuhan  untuk  melengkapi  dan  menambah nutrien, selera  dan  serat  bayi.  Serta  tidak  boleh  dipaksakan  karena  akan  menyebabkan  gangguan  pada  nafsu makan bayi.

## 2.3. Naïve Bayes
Metode algoritma  Naïve-Bayes merupakan  algoritma  prediksi  atau  klasifikasi  dengan  metode statistik  dan  probabilitas  yang  ditemukan  oleh  scientis  dari  Inggris  yaitu  Thomas  Bayes.  Pada pengimplementasian Bayes  (Rule  of  Bayes) dengan  memberikan  asumsi  ketidak  tergantungan  yang sangat kuat atau naif. Kelebihan dari algoritma  naïve bayes adalah sederhana tetapi memiliki akurasi yang tinggi dan dapat menangani permasalahan banyak kelas [11][12].

## 2.4. Evaluasi Algoritma
Terdapat banyak ukuran  dalam evaluasi performa algoritma-algoritma prediction . Ukuran-ukuan tersebut  diantaranya  adalah accuracy , precision dan recall [13].  Metode  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  adalah  metode  evaluasi confusion  matrix untuk  mendapatkan  masing-masing  ukuran trsebut. Confusion  matrix adalah  visualisasi  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi.  [14].  Evaluasi dengan confusion matrix akan menghasilkan nilai akurasi, presisi dan recall.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian    dilakukan  dalam  rangka  mencapai  tujuan  penelitian.  Langkah-langkan dilakukan dengan cara terstruktur yang meliputi desain sistem, penerapan algoritma, rule, model yang terkait  dengan  sistem.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat  alur  penelitian  secara  umum  pada  sistem penentuan makanan pendamping ASI di Posyandu Kota  Yogyakarta sebagaimana Gambar 1 berikut ini.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan-tahapan  proses  penentuan  makanan  pendamping  ASI  dalam  penelitian  ini    sebagai berikut:
a. Diagnosing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  studi  literatur  yaitu  dengan  merujuk  kepada  jurnal,  prosiding, makalah,  buku,  dan  laporan  tugas  akhir  yang  relevan  dengan  penelitian  ini.  Selanjutnya dilakukan pengumpulan data dan informasi.
b. ActionPlanning
Pada  tahapan  ini  dilakukan  desain  sistem  dan software, meliputi pemodelan  metode Naive Bayes dan Metode Min Max , pemodelan proses Diagram konteks dan DFD level 1, pemodelan menggunakan metode Naive Bayes dan  metode Min Max
c. Evaluating
Pada  tahapan  ini  dilakukan  perbandingan  antara  dua  algoritma,  sehingga  diperoleh  hasil perbandingannya.  Pengukuran  kinerja  meliputi  tingkat  akurasi , nilai Presisi ,  dan  nilai Recall yang  berupa  nilai  angka  yang  menunjukkan  kinerja  yaitu  dengan  menggunakan counfision matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Requerments Definition
Pada  tahap Requirements  definition atau  definisi  persayaratan  ini  dilakukan  untuk  identifikasi kebutuhan  data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini,dalam  hal  ini  data  yang  akan  digunakan adalah  data  ibu-ibu  dan  dan  bayi  dari  14  Posyandu  Kota  Yogyakarta.  Data  set  yang  digunakan diperoleh dari fakta dari responden. Fakta yang digunakan ada 18 fakta yang di simbolkan dengan F. Sedangkan Hipotesa ada 6 yang di beri kode H. kemudian dikonsultasikan dengan pakar dan dijadikan dasar untuk pembobotan. Data set disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1.Data Set No Responden Fakta Rekomendasi Pakar 1 Dwi Nuryanti F3,  F9, F15, F16, F17, F18 H6 2 Novita F2, F4, F10, F11, F12, F14 H5 3 Agustin F2,  F5,  F10,  F11,  F12,  F13,  F14, F15 H4 4 Septi Handayani F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9, F11, F12 H2 5 Diah Ayu F2,  F5,  F10,  F11,  F12,  F13,  F14, F17 H4 6 Wahyuni F2, F6, F10, F12, F13, F14, F18 H4 7 Dian Ananda Sari F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9, F10, F15 H1 8 Irma Rachmawati F1, F4, F5, F7, F8, F9, F13 H1 9 Fitri Endang Lestari F2, F10, F11, F13, F14, F18 H5 10 DianUtari P F2, F10, F12, F13, F14, F18 H3 11 Nila F3,  F4,  F10,  F11,  F15,  F16,  F17, F18 H5 12 Retno Dwi A F2, F7, F8, 10, F11, F14 H3 13 Aprillia S F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9, F14 H1 14 Dedys T F3, F6, F7, F14, F14, F15, F18 H6 15 Vitri Anita F2, F10, F11, F13, F14 H4 16 Nuari R F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9 H2 17 Dinta Annisa M F3, F8, F15, F16, F17, F18 H5 18 Ruli Nur F1, F4, F6, F7, F8, F9 H2 19 Subekti F3, F9, F15, F16, F17 H6 20 Dina Setyowati F3, F15, F16, F17, F18 H4 21 Isna Hanifah F2, F9, F10, F11, F14 H3 22 L Sepriani N F3, F15, F17, F18 H6 23 Sintha F2, F10, F11, F12, F13 H3 24 Iva K F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9 H1 25 Feny H F3, F16, F17, F18 H6 26 Dara Widiyastuti F3, F15, F16, F17, F18 H6 27 Margiyati F1, F4, F5, F6, F7, F8, F9 H2 28 Febriani P F3, F15, F16, F17, F18 H6 29 Siti Romlah F2, F10, F11, F12, F13, F14 H4 30 Suenip F1, F5, F6, F7, F8 H2
Keterangan: F= merupakan fakta H= merupakan hipotesa

## 4.2. Perancangan Database
Rancangan database yang  direkomendasikan  pada  peneltian  ini  dimana  terdapat  5 entity yakni admin untuk menampung data admin, rekomendasi yang menyimpan data jenis makanan yang dapat
dijadikan  rekomendasi,  fakta  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  faktor  apa  saja  yang  perlu diperhatikan  dalam  memberikan  rekomendasi  makanan, entity makanan  untuk  menyimpan  data contoh  menu  makanan,  serta entity bobot  yang  berfungsi  untuk  menyimpan  nilai  probabilitas kemunculan fakta terhadap rekomendasi, seperti Gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Rancangan Entity Relation Diagram

## 4.3. Rancangan Proses
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  proses  dimana  di  sini  digunakan  diagram konteks,sebagaimana ditunjukkan Gambar 3.
.
Gambar 3. Diagram Konteks
level  1  untuk  mambantu  dalam  pendeskripsian  dan  desain  sistem  perangkat  lunak  yang  akan digunakan dalam penelitian ini sebagaimana di jelaskan pada Gambar 4.
Gambar 4.Rancangan DFD Level 1
4.3. Basis Pengetahuan
a. Metode Naive Bayes
Nilai  probabilitas  kemunculan  H1  dan  H2  berdasarkan  F1  sebesar  1.00  yang  dapat  diartikan berdasarkan dataset yang ada fakta satu akan berpengaruh besar pada kemunculan rekomendasi jenis makanan puree, sedangkan nilai F1 tidak memiliki pengaruh terhadap kemungkinan kemunculan H3, H4,  H5  dan  H6  karena  memiliki  nilai  probabilitas  0.  Berikut  merupakan  Tabel  2  merupakan probabilitas kemunculan hipotesa.

## Tabel 2. Probabilitas kemunculan
Probabilitas Kemunculan Hipotesa H1 H2 H3 H4  H5 H6 0,133333  0,16667  0,133333  0,2  0,133333  0,233333 0,1333 0,1667 0,1333 0,2  0,1333 0,2333

## b. Metode Naive Bayes Dan Min Max
Setelah diketahui bahwa nilai probabilitas kemunculan hipotesa puree pada dataset sebesar 13% atau  4  dari  30  data  yang  menjadi dataset menghasilkan  rekomendasi  jenis  makanan puree .    Nilai tersebut selanjutnya dijadikan dasar dalam perhitungan model naive bayes dan min max menggunakan persamaan (1).
∑ (1)
Keterangan : P(Hi | E)= Probabilitas Hi dikatakan benar   berdasarkan fakta F. P(F | Hi)= Pprobabilitas fakta E terhadap hipotesa Hi P(Hi)     = Pprobabilitas munculnya hipotes Hi, tanpa memandang fakta apapun. n = Jumlah hipotesa.
Kemudian  dilakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma naive  bayes dimana  diketahui fakta pada data testing pertama yaitu F1, F2 , F4, F7, F9.
langkah pertama adalah mencari nilai yang ada pada persamaan (2).
∑ (2)
Keterangan :
P(Hi)  =  Probabilitas  kemunculan  Hi  diperoleh  berdasarkan  keseluruhan  data  pada dataset tanpa memperhatikan fakta .
a) (P(F3 | H1) x P(F9 | H1) x P(F15 | H1) x P(F16 | H1) x P(F17 | H1) x P(H1)) + (P(F3 | H2) x P(F9 | H2) x P(F15 | H2) x P(F16 | H2) x P(F17 | H2) x P(H2))+ (P(F3 | H3) x P(F9 | H3) x P(F15 | H3) x P(F16 | H3) x P(F17 | H3) x P(H3)) + (P(F3 | H4) x P(F9 | H4) x P(F15 | H4) x P(F16 | H4) x P(F17 | H4) x P(H4)) + (P(F3 | H5) x P(F9 | H5) x P(F15 | H5) x P(F16 | H5) x P(F17 | H5) x P(H5)) + (P(F3 | H6) x P(F9 | H6) x P(F15 | H6) x P(F16 | H6) x P(F17 | H6) x P(H6))
b) (0 x 1 x 0.25 x 0 x 0 x 0.13) + (0 x 0.80 x 0 x 0 x 0 x 0.16) + (0 x 0.25 x 0 x 0 x 0 x 0.13) + (0 x 0 x 0.17 x 0 x 0,17 x 0.2) + (0.50 x 0 x 0.50 x 0.50 x 0.50 x 0.13) + (1  x 0.29 x 0.86 x 0,71 x 0,86 x 0.233)
c) 0 + 0 + 0 + 0 +0 + 0.03
d) 0.03
Berdasarkan  persamaan  2  telihat  bahwa  jumlah  probabilitas  pada  setiap  hipotesa 0.03 .  Langkah selanjutnya adalah dilakukan perhitungan pada setiap hipotesa dimana digunakan persamaan (1).
a) = = b) = = c) = = d) = = e) = = f) = =

## c. Pengujian
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  confusion  matrix.    Confusion Parameter  yang  akan  diuji  yaitu  akurasi,  presisi,  dan recall. Tabel  3  menunjukkan  hasil pengujian.
Tabel 3. Hasil Pengujian Label Klasifikasi Naive Bayes Puree Mashed Miched Chopped Finger Food Makanan Keluarga Klasifikasi Pakar Puree 3 0 0 0 0 0 Mashed 1 3 0 0 0 0 Miched 0 0 2 0 0 0 Chopped 0 0 0 4 0 0 Finger Food 0 0 0 0 1 0 Makanan Keluarga 0 0 0 0 0 6 Total Testing 20
Persamaan  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  akurasi,  presisi  dan recall dapat  dilihat  pada persamaan (3) (4) (5).
∑
(3)
∑
∑ (4)
∑ ∑ (5)
Mencari akurasi menggunakan persamaan (3)
a) (((TP1+TN1)/TP1+TN1+FP+FN)+ ((TP2+TN2)/TP2+TN2+FP2+FN2)+ ((TP3+TN3)/TP3+TN3+FP3+FN3)+ ((TP4+TN4)/TP4+TN4+FP4+FN4)) +
((TP5+TN5)/TP5+TN5+FP5+FN5)+ ((TP6+TN6)/TP6+TN6+FP6+FN6))/l)*100%
b) (((3+0)/3+0+0+0)+((3+0)/3+0+0+1)+((2+0)/2+0+0+0)+((4+0)/4+0+0+0))+((1+0)/1+0+0+0)) +((6+0)/6+0+0+0))/6)*100%
c) ((1+0.75+1+1+1+1)/6)*100% =(5.75/6)*100% = 0.9583*100% = 95,83%

## Mencari Presisi dengan persamaan (4)
a) (( TP1+ TP2+ TP3+ TP4+ TP5 + TP6)/((FP1 + TP1) +(FP2 +TP2 ) +( FP3 + TP3 ) + ( FP4 + TP4 ) +( FP5 + TP5 ) + ( FP6 + TP6 ))) *100%
b) ((3+3+2+4+1+6)/((0+3)+(1+3)+(0+2)+(0+4)+(0+1)+(0+6)))*100% = (19/20)*100%= 95%

## Mencari Recall dengan persamaan (5)
a) (( TP1+ TP2+ TP3+ TP4+ TP5+ TP6)/((TP1+FN1) +(TP2 + FN2 ) +(TP3 + FN3 ) + (TP4 + FN4) +(TP5 + FN5 ) + (TP6 + FN6))) *100%
b) ((3+3+2+4+1+6)/((3+0)+(3+1)+(2+0)+(4+0)+(1+0)+(6+0)))*100% = (19/20)*100%= 95%
Setelah  melihat  hasil  evaluasi  yang  telah  dilaksanakan,  terlihat  bahwa  dari  20  eksperimen diperoleh  19  hasil  eksperimen  yang  cocok  dengan  pakar,  dan  1  hasil  eksperimen  yang  tidak  cocok, dengan demikian diperoleh tingkat akurasi sebesar 95,83%, nilai presisi sebesar 95% dan nilai recall sebesar 95%. Tidak ada perbedaan yang terjadi pada hasil pemodelan naive bayes dengan naive bayes dan min max , maka nilai akurasi, presisi dan recall tidak ada perbedaan.

## 5. PENUTUP
Pada  penelitian  sistem  pakar  penentuan  makanan  pendamping  ASI  menggunakan  metode Min Max dan Naive Bayes telah berhasil di ujicoba. Hasil dari pengujian tingkat performa akurasi, presisi, recall menunjukan Min-Max  Normalization tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  metode naïve  bayes , karena  pembobotan  pada naïve  bayes sudah  dalam  bentuk scala 0-1.  Berdasarkan  hasil  uji  pada  20 responden, algoritma naive bayes classifier dan naïve bayes classifier dengan Min-Max normalization berhasil memberikan rekomendasi 18 dari 20 data yang sesuai dengan hasil rekomendasi dari pakar. Algoritma  naive  bayes  memberikan  akurasi  sebesar  95,83%,  presisi  sebesar  95%  dan recall sebesar 95% dalam memberikan rekomendasi jenis makanan pendamping ASI.

## REFERENSI
[1] L. Mufida, T. D. Widyaningsih, and J. M. Maligan, “Prinsip Dasar Makanan Pendamping Air Susu Ibu ( MP-ASI ) untuk Bayi 6 – 24 Bulan: Kajian Pustaka,” J. Pangan dan Agroindustri , vol. 3, no. 4, pp. 1646–1651, 2015.
[2] Departemen Kesehatan, Pedoman Umum Pemberian Makanan Pendamping Air Susu Ibu (MP- ASI) . 2006.
[3] P. Yu et al. , “Food groups consumed by infants and toddlers in urban areas of China,” Food Nutr. Res. , vol. 60, pp. 1–12, 2016.
[4] C.  C.  Ciptohartono,  “Algoritma  Klasifikasi  Naive  Bayes  untuk  Menilai  Kelayakan  Kredit,”
Manaj. Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, 2016.
[5] A.  Jananto,  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa,” Teknol. Inf. Din. , vol. 18, no. 1, pp. 9–16, 2013.
[6] R.  A.  Rahman,  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Training  Studi Mahasiswa,” E-Jurnal Med. , vol. 6, no. 3, 2017.
[7] Y.  S.  Nugroho,  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” in SENATEK , 2013, pp. 1–10.
[8] Kusrini, Sistem Pakar Teori Dan Aplikasi . Yogyakarta: Andi Offset, 2006.
[9] M. Arhami, Konsep Dasar Sistem Pakar . Yogyakata: Andi Offset, 2005.
[10] S. R. Medise BE, Buku pintar bayi . Yogyakata, 2011.
[11] S.  F.  Rodiansyah  and  E.  Winako,  “Klasifikasi  Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota Bandung  Menggunakan  Naive  Bayesian  Classification,” IJCCS ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  91–100, 2012.
[12] B.  V  Indriyono,  E.  Utami,  and  A.  Sunyoto,  “Pemanfaatan  Algoritma  Porter  Stemmer  Untuk Bahasa  Indonesia  Dalam  Proses  Klasifikasi  Jenis  Buku,” Buana  Inform. ,  vol.  45,  no.  4,  pp. 427–437, 2015.
[13] M.  Sokolova  and  G.  Lapalme,  “A  systematic  analysis  of  performance  measures  for classification tasks,” Inf. Process. Manag. , vol. 45, no. 4, pp. 427–437, 2009.
[14] I.  S.  Sitanggang  and  M.  H.  Ismail,  “Classification  model  for  hotspot  occurrences  using  a decision tree method,” Geomatics, Nat. Hazards Risk , vol. 2, no. 2, pp. 111–121, 2011.