## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908
PERBANDINGAN KLASIFIKASI LABEL TUNGGAL UNTUK SOAL UJIAN FISIKA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN K-FOLD CROSS VALIDATION
Christopher Kevin Herijanto 1 , Yulia Wahyuningsih 2
1, 2 Ilmu Informatika, Universitas Katolik Darma Cendika Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 60117 Christopher.herijanto@student.ukdc.ac.id, yulia@ukdc.ac.id

## Abstract
This research evaluates the use of the Naïve Bayes algorithm in classifying Physics questions with single labels. The main objective  is  to  identify  the  best  algorithm  for  classifying  Physics  questions  to  assist  high  school  students  with  difficulty understanding them. The research method involves using a dataset containing Physics questions that need to be classified to facilitate  learning  for  high  school  students.  The  Naïve  Bayes  algorithm  is  implemented  using  Google  Colab  to  train  the classification model using features extracted from the text of the Physics questions. Additionally, several other classification algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Decision Tree, and Random Forest, are tested, and their performance is compared. Experimental results show that Naïve Bayes provides competitive results in classifying single- label Physics questions. However, there are significant performance differences between Naïve Bayes and other algorithms, depending on the type and complexity of the classified Physics problems. In this study, SVM achieved higher accuracy, but Naïve Bayes excelled in training time. This research provides a deeper understanding of the strengths and weaknesses of Naïve Bayes in solving the task of classifying single-label Physics problems. These findings guide the development of more accurate classification models for application in the context of Physics learning.

## Keywords: Machine Learning, Naïve Bayes, Physics, Random Forest, Single Label Classification

## Abstrak
Penelitian ini mengevaluasi penggunaan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan soal Fisika dengan label tunggal. Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mendapatkan  algoritma  terbaik  untuk  mengklasifikasikan  soal  fisika  yang  akan  digunakan untuk  siswa  SMA  yang  kesulitan  untuk  memahaminya.  Metode  penelitian  ini  menggunakan dataset yang  berisi  soal–soal Fisika yang perlu diklasifikasikan untuk memudahkan pembelajaran siswa SMA. Algoritma Naïve Bayes diimplementasikan menggunakan Google Collab untuk melatih model klasifikasi menggunakan fitur-fitur yang diekstraksi dari teks soal Fisika. Selain itu, beberapa algoritma klasifikasi lain seperti Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Decision Tree , dan Random Forest juga diuji dan dibandingkan kinerjanya. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Naïve Bayes memberikan hasil yang bersaing dalam klasifikasi soal Fisika label tunggal. Namun, terdapat perbedaan performa yang signifikan antara Naïve Bayes  dan  algoritma  lainnya,  bergantung  pada  jenis  dan  kompleksitas  masalah  soal  Fisika  yang  diklasifikasikan.  Pada penelitian ini, SVM memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi, tetapi Naïve Bayes unggul dalam training time . Penelitian ini memberikan pemahaman lebih dalam tentang kelebihan dan kelemahan Naïve Bayes dalam menyelesaikan tugas klasifikasi masalah Fisika label tunggal. Temuan ini menjadi panduan untuk mengembangkan model klasifikasi yang lebih akurat untuk aplikasi dalam konteks pembelajaran Fisika.
Kata kunci: Fisika, Klasifikasi Label Tunggal, Naïve Bayes, Pembelajaran Mesin, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi teks adalah proses mengklasifikasikan dokumen ke  dalam  kategori  yang  berbeda[1].  Klasifikasi  teks memiliki  banyak  fungsi,  seperti  klasifikasi  topik,  analisis sentimen, deteksi spam , dan pemfilteran informasi. Dalam machine  learning ,  proses  klasifikasi  teks  dapat  dibagi menjadi  empat  bagian  umum:  ekstraksi  fitur,  reduksi
dimensi,  pemilihan  pengklasifikasi,  dan  penilaian.  Proses ekstraksi  fitur  mengubah  data  teks  menjadi  format  yang dapat  digunakan  di  komputer.  Banyak  metode  yang  telah dikembangkan  untuk  klasifikasi,  seperti  Naïve  Bayes, Random Forest, SVM, Decision Tree, Logistic Regression, dan algoritma lain yang dapat digunakan untuk klasifikasi. Mengumpulkan kumpulan data multi-label adalah hal yang
41 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
lebih sulit dan kurang terukur dibandingkan mengumpulkan satu  label dataset ,  karena  pengumpulannya  konsisten  dan menyeluruh  daftar  label  untuk  setiap  gambar  memerlukan usaha yang signifikan[2].
Klasifikasi terhadap soal Fisika dibutuhkan karena adanya kesulitan bagi siswa SMA untuk memahami soal–soal fisika yang  dikarenakan  ada  banyaknya  rumus  dan  konsep  yang harus  dipahami[3].  Maka  dari  itu,  klasifikasi  sangat bermanfaat  untuk  memberikan  solusi  yang  lebih  efisien pada tingkat pemahaman siswa terhadap soal fisika.
Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang mengasumsikan  variabel  tidak  bergantung  satu  sama  lain [4][5].  Asumsi  ini  menjadi  dasar  proses  klasifikasi  Naïve Bayes.  Naïve  Bayes  dikembangkan  oleh  Thomas  Bayes sebagai metode pembelajaran terawasi berbasis teori. Naïve Bayes juga menjadi metode pengambilan keputusan dengan perhitungan  probabilitas[6].  Naïve  Bayes  sendiri  untuk klasifikasi teks bisa dikatakan sebagai metode dengan hasil yang  baik  dengan  kalkulasi  yang  tidak  rumit.  Model pembelajaran ini mengasumsikan bahwa variabel- variabelnya  bersifat  independen.  Misalnya  kelas  c  pada himpunan kelas C mempunyai fitur t, dimana t merupakan subset dari himpunan fitur T. Oleh karena itu, probabilitas kelas c dengan fitur t mengikuti teori Bayesian pada Rumus 1[1].
Pr(𝑐|𝑡) = Pr(𝑐)Pr (𝑡|𝑐) Pr(𝑡) (1)
Logistic  Regression adalah  model  linier  yang  biasa digunakan untuk klasifikasi biner yang menggunakan fungsi logistik  untuk  memodelkan  ketergantungan  biner variable [5][7]. Random  Forest adalah  algoritma  pembelajaran ansambel  yang  menggunakan  dan  membangun  struktur pohon  secara  bertahap.  Jika  digunakan,  pohon  keputusan dibuat dengan memilih atau mengambil sampel data secara acak.  Untuk  menentukan  kelas  data, Random  Forest menggunakan  sistem voting sebanyak    hasil  berdasarkan pohon  keputusan[7]. Support  Vector  Machine (SVM) adalah  kumpulan  teknik  pembelajaran  terawasi  yang membuat hyperplanes atau serangkaian hyperplanes dalam proses  klasifikasi,  regresi,  dan  deteksi outlier .  Salah  satu kegunaannya  adalah  untuk  mengelompokkan  teks  dan hypertext .  Kelebihan  SVM  ini  adalah  efektif  pada  ruang berdimensi  tinggi,  efektif  bila  jumlah  dimensi  lebih  besar dibandingkan  jumlah  sampel,  dan  hemat  memori  karena menggunakan sub set titik pelatihan[8].
Menurut penelitian sebelumnya, dari hasil analisis seluruh pengujian yang dilakukan pada penelitian klasifikasi multi- label  untuk  topik  berita  Indonesia,  dapat  diambil kesimpulan  model  klasifikasi  multi-label  menggunakan metode multinomial Naïve  Bayes  yang  memberikan  hasil paling  rendah.  Pada  penelitian  tersebut,  didapatkan  hasil dari  metode hamming  loss yaitu  0,18.  Selanjutnya  model multinomial Naïve  Bayes  dengan  menggunakan  teknik stemming pada  bagian preprocessing mencapai  hasil  yang lebih  baik  dibandingkan  tanpa  menggunakan  teknik stemming pada  bagian preprocessing [9].  Sebagai  contoh
penerapan  algoritma  Naïve  Bayes,  hasil  perbandingan penerapan  algoritma  klasifikasi K-Nearest  Neighbors dan Naïve Bayes Classifier pada analisis sentimen dari dataset opini pengguna Twitter mengenai infeksi virus corona baru, algoritma K-Nearest  Neighbors mencapai  akurasi  sebesar 72,37%,  sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes  mencapai akurasi sebesar 67,84%[10].
Selanjutnya, apakah algoritma Naïve Bayes juga merupakan algoritma yang efisien dalam membangun sistem klasifikasi untuk mengklasifikasikan data masalah fisik ke dalam label, dan apakah algoritma Naïve Bayes merupakan model yang baik  untuk  masalah  klasifikasi  multi-label.  Timbul pertanyaan  apakah  algoritma  tersebut  bisa  berhasil beradaptasi  dengan  Oleh  karena  itu,  fokus  penelitian  ini adalah mengembangkan sistem klasifikasi  teks multi-label pada data permasalahan fisika
dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dan menganalisis pengaruh jenis teknik transformasi permasalahan  yang  digunakan.  Hasil  klasifikasi  yang dihasilkan  juga    dianalisis  untuk  memahami  sumber kesalahan model saat memprediksi kelas dan label dari data. Metode evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah perbandingan  hasil  pelatihan  dan  tes  serta K-fold  cross validation.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
Tahapan  metode  penelitian  seperti  yang  terlihat  pada gambar  1  dilakukan  dari  pengumpulan dataset ,  studi literatur, menentukan basic statistic , melakukan preprocessing  &  exploratory data,  melakukan  SMOTE (Synthetic  Minority  Oversampling  Technique) atau balancing dataset , dan pengujian model. Terdapat 4 teknik pengolahan  data  yang  digunakan  yaitu case  folding , stopword  removal , tokenizing dan stemming .  Setelah  itu dilakukan  pengujian  dengan  melihat  hasil  dari  akurasi, training time , dan prediction time .

## 2.1 Dataset Collection
Studi kasus ini berfokus terutama pada ujian tingkat sekolah dasar  di  Indonesia,  dan  memerlukan  data  primer  untuk dipusatkan  pada  soal-soal  ujian  fisika  yang  cocok  untuk siswa SMA. Input -nya berupa data diekstrak dari sekolah- sekolah  di  Surabaya. Dataset yang  digunakan  adalah kumpulan soal-soal Fisika sebanyak 583 soal.
2.2 Klasifikasi
42 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
Suatu  metode  dalam data  mining yang  beroperasi  dengan mengidentifikasi  karakteristik  dari  kelompok  data  yang telah diketahui dan ditentukan sebelumnya disebut sebagai klasifikasi.  Klasifikasi  memiliki  salah  satu  ciri  khas,  yaitu adanya  kelas  atau  target  yang  ditetapkan.  Teknik  ini berfungsi  dengan  cara  mengelompokkan  data  ke  dalam kelas  atau  target  tertentu  untuk  membentuk  suatu  model atau aturan[11]. Model atau aturan yang telah dibentuk ini kemudian  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data baru  ke  dalam  kelas  atau  target  yang  sesuai  pada  periode yang akan datang.

## 2.3 Basic Statistics
Pada  proses  ini,  dilakukan  perhitungan statistic deskriptif terhadap dataset untuk  mengetahui  nilai  pemusatan  data ( mean, median, modus ), ukuran letak data (kuartil dan desil), dan standard  deviation. Statistik  deskriptif  pada  dasarnya digunakan  untuk  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam tentang karakteristik dari dataset yang digunakan dalam  klasifikasi  label  tunggal.  Statistik  deskriptif  dapat membantu dalam menilai kebersihan data, mendeteksi nilai- nilai yang hilang, atau outlier yang mungkin mempengaruhi kualitas model klasifikasi.

## 2.4
Preprocessing
Gambar 2. Tahapan Preprocessing
Dataset yang digunakan pada tahapan seperti yang terlihat di  gambar  2  ini  berisi  data  yang  masih  belum  terstruktur. Pada  fase  ini  data  akan  dibersihkan  terlebih  dahulu  dan mendapatkan  hasil  yaitu  data  yang  sudah  terstruktur. Penerapan  metode preprocessing pada  kumpulan  data tertentu  memungkinkan  penyempurnaan  teks  secara signifikan  kualitas  klasifikasi  dengan  peningkatan  yang dapat dicapai hingga 80%. Ada beberapa proses yang harus dilakukan yaitu case folding, stopword removal, tokenizing dan stemming.
Untuk  proses case  folding , input -nya  berupa  teks  lengkap artikel,  dan output -nya  berupa  teks  dengan  rata-rata  huruf kecil tanpa tanda baca. Hal ini dilakukan untuk menghindari ketidaksamaan nilai yang terjadi ketika menggunakan huruf besar  dan  kecil  dalam  kata  yang  sama[8][9].  Contoh  hasil dari proses case folding dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Hasil dari Proses Case Folding
Soal Contoh Hasil Proses Case Folding \tSebuah bola besi digantungkan pada langit… sebuah bola besi digantungkan pada langit lang... \tYang bukan merupakan pasangan gaya aksi… yang  bukan  merupakan  pasangan gaya aksi reaksi... \tPerhatikan pilihan gambar tentang seorang… perhatikan  pilihan  gambar  tentang seorang anak... \tPada  gambar  di  bawah  <br> <br> pasangan… pada  gambar  di  bawah  pasangan gaya aksi dan re... .\tSebuah  benda  digantungkan pada langit-langit... sebuah  benda  digantungkan  pada langit langit…
Setelah  itu  dilakukan  proses stopword  removal yang merupakan  proses  penghapusan  kata-kata  yang  dianggap berdampak  kecil,  seperti  kata  yang  memiliki  tingkat kemunculan  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  kata- kata lainnya[12]. Contoh hasil dari proses stopword removal dapat dilihat di tabel 2.
Tabel 2. Hasil dari Proses Stopword Removal
Soal Contoh Hasil Proses Stopword Removal \tSebuah bola besi digantungkan pada langit… bola, besi, digantungkan, langit \tYang bukan merupakan pasangan gaya aksi… pasangan, gaya, aksi, reaksi \tPerhatikan pilihan gambar tentang seorang… perhatikan,  pilihan,  gambar,  anak, ditarik \tPada  gambar  di  bawah  <br> <br> pasangan… gambar, pasangan, gaya, aksi, reaksi \tSebuah  benda  digantungkan pada langit-langit... benda,  digantungkan,  langit,  langit, gambar
Tokenizing adalah  proses  pemecahan  kalimat  dari  setiap dokumen pada dataset yang sudah dilakukan pembersihan ke  dalam  kata  per  kata[13].  Contoh  hasil  dari  proses tokenizing dapat dilihat di tabel 3.
Tabel 3. Hasil dari Proses Tokenizing
Soal Contoh Hasil Proses Tokenizing \tSebuah bola besi digantungkan pada langit…
sebuah,  bola,  besi,  digantungkan,
pada, langit \tYang bukan merupakan
pasangan gaya aksi…
yang,
bukan, merupakan, pasangan, gaya, aksi...
Soal Contoh Hasil Proses Tokenizing \tPerhatikan  pilihan  gambar tentang seorang… perhatikan, pilihan, gambar, tentang, seorang... \tPada  gambar  di  bawah  <br> <br> pasangan… pada, gambar, di, bawah, pasangan, gaya, aksi...
.\tSebuah  benda  digantungkan pada langit-langit...
sebuah, benda, digantungkan, pada, langit…
Stemming adalah  suatu  proses  untuk  mengubah  kata menjadi  bentuk  dasar.  Contoh  hasil  dari  proses stemming dapat dilihat di tabel 4.
Tabel 4. Hasil dari Proses Stemming Soal Contoh Hasil Proses Stemming \tSebuah bola besi digantungkan pada langit… bola, besi, gantung, langit, langit \tYang bukan merupakan pasangan gaya aksi… pasang, gaya, aksi, reaksi \tPerhatikan  pilihan  gambar tentang seorang… perhati,  pilih,  gambar,  anak,  tarik, mobil \tPada  gambar  di  bawah  <br> <br> pasangan… gambar, pasang, gaya, aksi, reaksi .\tSebuah  benda  digantungkan pada langit-langit... benda,  gantung,  langit,  langit, gambar, gue
2.5 Accuracy
Akurasi atau accuracy setiap bagian data adalah persentase label  yang  diprediksi  dengan  benar  dibagi  dengan  jumlah total label yang diprediksi dan label sebenarnya dari bagian data  tersebut.  Presisi  keseluruhan  adalah  nilai presisi  rata- rata setiap titik data dibagi dengan jumlah titik data[14].

## 2.6 K-Fold Cross Validation
K-Fold adalah metode validasi silang umum yang melipat data  sebanyak k kali  dan  mengulanginya  sebanyak k kali. Validasi silang K-fold membagi data menjadi segmen yang sama.  Satu  segmen  digunakan  sebagai  data  pelatihan  dan segmen  lainnya  digunakan  sebagai  data  pengujian. Bedanya,  metode  ini  mengharuskan  seluruh  data  yang terdapat  dalam dataset digunakan  baik  sebagai  data  latih maupun  data  uji.  Validasi  silang  membagi  semua  data menjadi k kelompok. Jumlah tersebut adalah record dibagi dengan jumlah k yang digunakan[15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  parameter  terbaik  dari  metode  yang digunakan,  penulis  melakukan  tiga  skenario  pengujian terhadap  model  klasifikasi  yang  dibangun,  yaitu  sebagai berikut:

## 3.1 Skenario 1
Analisis  terhadap  algoritma  Naïve  Bayes,  SVM, Random Forest,  Decision  Tree ,  dan Logistic  Regression dengan dataset soal–soal fisika tanpa dilakukan SMOTE atau data balancing terhadap dataset .  Data  yang  didapatkan  dari analisis  ini  berupa training  time,  prediction  time,  testing accuracy , dan training accuracy .
Tabel 5. Hasil Pengujian Tanpa SMOTE
Training Time Prediction Time Testing Accuracy Training Accuracy Naïve Bayes 0.003 0.0006 0.61 0.71 SVM 0.045 0.0005 0.68 0.88 Random Forest 0.302 0.0162 0.74 0.95 Decision Tree 0.030 0.0008 0.68 0.95 Logistic Regression 0.262 0.0018 0.74 0.89
Berdasarkan  tabel  5,  Algoritma  Naïve  Bayes  memiliki training  time tercepat  dengan  nilai  0.003  detik.  Untuk prediction  time tercepat  diperoleh  oleh  algoritma  SVM dengan nilai 0.0005 detik. Untuk testing accuracy , ada dua algoritma  yang  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  algoritma Random Forest dan Logistic Regression yang memiliki nilai sebesar  74%.  Untuk training  accuracy ,  ada  dua  algoritma yang  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  algoritma Random Forest dan Decision Tree yang memiliki nilai sebesar 95%.

## 3.2 Skenario 2
Gambar 3. Proses SMOTE (Data Balancing)
Analisis  terhadap  algoritma  Naïve  Bayes,  SVM, Random Forest,  Decision  Tree ,  dan Logistic  Regression dengan dataset  soal–soal  fisika  dengan  dilakukan smote atau  data balancing terhadap  dataset.  Data  yang  didapatkan  dari analisis  ini  berupa training  time,  prediction  time,  testing accuracy , dan training accuracy yang diperoleh dari dataset yang sudah dilakukan data balancing atau SMOTE. Untuk
44 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
Hasil  Proses  SMOTE  atau data  balancing bisa  dilihat  di gambar 3.
Tabel 6. Hasil Pengujian dengan SMOTE ( Data Balancing) Training Time Prediction Time Testing Accuracy Training Accuracy Naïve Bayes 0.009 0.0017 0.80 0.91 SVM 0.029 0.0007 0.88 0.990 RandomFo rest 0.290 0.0163 0.85 0.996 Decision Tree 0.127 0.0008 0.77 0.997 Logistic Regression 0.844 0.0009 0.89 0.95
Berdasarkan  tabel  6,  Algoritma  Naïve  Bayes  memiliki training  time tercepat  dengan  nilai  0.009  detik.  Untuk prediction  time tercepat  diperoleh  oleh  algoritma  SVM dengan nilai 0.0005 detik. Untuk testing accuracy , ada dua algoritma  yang  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  algoritma Random Forest dan Logistic Regression yang memiliki nilai sebesar  74%.  Untuk training  accuracy ,  ada  dua  algoritma yang  memiliki  hasil  yang  sama  yaitu  algoritma Random Forest dan Decision Tree yang memiliki nilai sebesar 95%.

## 3.3 Skenario 3
Analisis  terhadap  algoritma  Naïve  Bayes,  SVM, Random Forest,  Decision  Tree ,  dan Logistic  Regression dengan dataset soal–soal fisika dengan dilakukan SMOTE atau data balancing  terhadap  dataset.  Pada  skenario  ini,  terdapat metode  tambahan  yaitu  metode  K-Folds  Cross  Validation dengan k sebanyak 10 untuk menguji dataset dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Tabel 7. Hasil Pengujian K-Fold Cross Validation dengan SMOTE
Maximum Accuracy Minimum Accuracy Overall Accuracy Naïve Bayes 86.52% 79.43% 83.12% SVM 94.33% 88.57% 91.52% RandomForest 90.71% 85% 88.68% Decision Tree 82.86% 72.34% 78.78% Logistic Regression - - -
Berdasarkan  tabel  7,  Algoritma  SVM  memiliki maximum accuracy tertinggi  dengan  nilai  94.33%  dibandingkan dengan  Naïve  Bayes  yang  memiliki  nilai  86.52%.  Untuk minimum accuracy tertinggi juga diperoleh oleh algoritma SVM  dengan  nilai  88.57%  dibandingkan  dengan  Naïve Bayes yang memiliki nilai 79.43%. Untuk overall accuracy , algoritma  SVM  memiliki  hasil  tertinggi  dengan  nilai 91.52%  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  dengan  nilai 83.12%.  Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  K-Fold  Cross Validation, Naïve Bayes belum dapat memiliki nilai akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  oleh  nilai  akurasi  yang dimiliki  oleh  algoritma  SVM.  Tetapi  untuk training  time algoritma  SVM  dan  Naïve  Bayes  dengan dataset yang sudah  dilakukan  SMOTE,  Naïve  Bayes  masih  unggul dengan nilai 0.009 detik.
Gambar 4. Komparasi Training Time Setiap Algoritma
Gambar 5. Komparasi Accuracy Setiap Algoritma
Gambar 6. Komparasi Prediction Time Setiap Algoritma
Berdasarkan gambar 4, dapat disimpulkan bahwa algoritma Logistic  Regression dengan  data  yang  sudah  melakukan data balance memiliki training  time terlama  dengan  nilai 0.844  detik  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya. Berdasarkan  gambar  5,  dapat  disimpulkan  bahwa Logistic Regression dengan  data  yang  sudah  dilakukan  SMOTE memiliki hasil akurasi tertinggi dengan nilai 89% dibanding dengan  algoritma  lainnya.  Berdasarkan  gambar  6,  dapat disimpulkan  bahwa  SVM  menggunakan  data  yang  tidak dilakukan  SMOTE  memiliki prediction  time tercepat dengan waktu sebesar 0.000487 detik.
45 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 10 No. 1 Juli 2024
Berdasarkan  hasil  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  waktu training  data tercepat  dengan  hasil  akurasi  yang  baik  dibandingkan dengan  algoritma–algoritma  lainnya.  Maka  dari  itu, algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  soal  fisika  dan  hasil  dari  klasifikasi tersebut  dapat  digunakan  oleh  siswa  SMA  untuk  bisa memahami soal–soal tersebut dengan lebih mudah dan cepat.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini, didapatkan bahwa Naïve Bayes adalah algoritma  yang  memiliki  tingkat  kecepatan training yang tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma  lainnya.  Maka  dari itu,  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  menjadi  solusi  untuk mengklasifikasikan soal fisika dengan cepat dan memberikan  kemudahan  untuk  siswa  SMA  untuk  dapat memahami soal fisika dengan lebih baik. Tetapi kekurangan dari algoritma ini adalah nilai akurasi yang dihasilkan bukan merupakan  nilai  tertinggi  apabila  dibandingkan  dengan algoritma  SVM.  Untuk  penelitian  yang  akan  mendatang, dapat disarankan untuk melakukan kombinasi algoritma dan evaluasi yang lebih komprehensif untuk dapat meningkatkan nilai akurasi.

## Ucapan Terima Kasih
Saya mengucapkan terima kasih kepada seluruh pihak yang mendukung pembuatan jurnal ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. M. N. Karsana, K. M. L, and W. Astuti, “Single- Label  and  Multi-Label  Text  Classification  using ANN  and  Comparison  with  Naïve  Bayes  and SVM,”  vol.  7,  no.  April,  pp.  857–863,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i2.6024.
[2] T. Durand and G. Mori, “Learning a Deep ConvNet for Multi-Label Classification With Partial Labels,” pp. 647–657.
[3] P.  Mata,  P.  Matematika,  D.  Z.  Azhari,  I.  S. Damanik, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma C4  .  5  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Pemahaman Siswa,” vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2022.
[4] A.  Fathiarahma,  A.  Voutama,  T.  Ridwan,  and  N. Heryana,  “Analisis  Text  Mining  Klasifikasi Kegiatan  Keluarga  menggunakan  Orange  dengan Metode Naive Bayes,” J.  Teknol.  Terpadu ,  vol.  9, no. 1, pp. 35–41, 2023, doi: 10.54914/jtt.v9i1.606.
[5] H.  Hendriyana,  I.  M.  Karo  Karo,  and  S.  Dewi, “Analisis perbandingan Algoritma  Support Vector Machine, Naive Bayes dan Regresi Logistik untuk Memprediksi  Donor  Darah,” J.  Teknol.  Terpadu , vol.  8,  no.  2,  pp.  121–126,  2022,  doi: 10.54914/jtt.v8i2.581.
[6] I.  M.  Karo  Karo  and  H.  Hendriyana,  “Klasifikasi Penderita Diabetes menggunakan Algoritma Machine  Learning  dan  Z-Score,” J.  Teknol.
Terpadu ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  94–99,  2022,  doi: 10.54914/jtt.v8i2.564.
[7] A.  Wiraguna,  S.  Al  Faraby,  and  Adiwijaya, “Klasifikasi Topik Multi Label pada Hadis Bukhari dalam Terjemahan Bahasa Indonesia Menggunakan Random Forest,” e-Proceeding Eng. , vol. 6, no. 1, pp.  2144–2153,  2019,  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac .id/index.php/engineering/article/view/8507%0Aht tps://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.i d/index.php/engineering/article/download/8507/83 77
[8] M. R. Adrian, M. P. Putra, M. H. Rafialdy, and N. A. Rakhmawati, “Perbandingan Metode Klasifikasi Random  Forest  dan  SVM  Pada  Analisis  Sentimen PSBB,” J. Inform. Upgris , vol. 7, no. 1, pp. 36–40, 2021.
[9] I. Made Riartha Prawira and M. Syahrul Mubarok, “Klasifikasi  Multi-Label  Pada  Topik  Berita Berbahasa  Indonesia  Menggunakan  Multinomial Naïve Bayes,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 3, pp. 7774–7781, 2018.
[10] H.  A.  N.  S.  Habibi,  A.  Nugroho,  and  R.  Firliana, “Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Dan K-Nearest Neighbors Untuk Analisis Sentimen Covid-19 Di Twitter,” J. Ilm. Inform. , vol. 11, no. 01, pp. 54–62, 2023, doi: 10.33884/jif.v11i01.7069.
[11] N. Nurainun, E. Haerani, F. Syafria, and L. Oktavia, “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier Dalam  Klasifikasi  Status  Gizi  Balita  dengan Pengujian  K-Fold  Cross  Validation,” J.  Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 3, pp. 578–586, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3414.
[12] D.  C.  Hidayati,  S.  Al  Faraby,  and  A.  Adiwijaya, “Klasifikasi Topik Multi Label pada Hadis Shahih Bukhari  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan Latent Semantic Analysis,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) ,  vol.  7,  no.  1,  p.  140,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i1.2013.
[13] A.  Hanafi,  A.  Adiwijaya,  and  W.  Astuti, “Klasifikasi  Multi  Label  pada  Hadis  Bukhari Terjemahan  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Mutual  Information  dan  k-Nearest  Neighbor,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 3, pp. 357–364, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.980.
[14] I.  P.  Y.  Indrawan,  I.  G.  Indrawan,  and  I.  M. Candiasa,  “Klasifikasi  Multilabel  Pada  Abstrak Tugas  Akhir  Menggunakan  Vector  Space  Model dan  K-Nearest  Neighbors  Program  Studi  Magister Ilmu Komputer , Program Pascasarjana,” vol. 2, no. 2, pp. 91–97, 2019.
[15] N. Isnaini, Adiwijaya, M. S. Mubarok, and M. Y. A. Bakar,  “A  multi-label  classification  on  topics  of Indonesian  news  using  K-Nearest  Neighbor,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1192,  no.  1,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1192/1/012027.