## BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer
Vol. 2, No. 1, Maret 2021, hlm. 1-10 ISSN: 2722-0850 Laman Jurnal: http://bios.sinergis.org

## Klasifikasi Data Antroprometri Individu Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

## Johnson Sihombing
Sistem Informasi, STMIK Ganesha Bandung, john97.sihombing@gmail.com
Keywords:

## ABSTRACT
Decision Support System, Text classification, Naïve Bayes Classifier, Python With  the  development  of  advances  in  computer  technology  today,  most companies  and  organizations  need  a  decision  support  system  based  on information systems, where the information is generally stored in the form of documents  /  text  that  is  not  structured.  In  this  regard,  a  system  for  text management  that  is  integrated  with  the  decision  support  system  is  needed. One  of  them  is  the  use  of  text  data  classification  for  anthropometric  case studies  of  several  samples.  Anthropometry  is  a  measurement  of  a  person's body dimensions. The object of research is gender, first name, and height of a person. The research aims to determine the ratio of the number and height probability level of the number of men and women based on the input into an application  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  method.  The  implementation design uses the Python programming language. The results showed that the height  classification  data  frequency  of  women  was  more  than  the  height classification  data  for  men.  And  the  number  of  height  probability  of  a woman's  body  is  greater  than  the  number  of  height  probability  of  a  man's body. Kata Kunci ABSTRAK Sistem Pendukung Keputusan, Klasifikasi Teks, Naïve Bayes Classifier, Python Dengan  berkembangnya  kemajuan  teknologi  komputer  saat  ini,  sebagian  besar perusahaan  maupun  oraganisasi  membutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan yang berbasis sistem informasi, dimana informasi tersebut pada umumnya tersimpan dalam  bentuk  dokumen/teks  yang  tidak  terstruktur.  Sehubungan  hal  tersebut, dibutuhkan  suatu  sistem  untuk  pengelolaan  teks  yang  terintegrasi  dengan        sistem pendukung  keputusan.  Salah  satunya  adalah  penggunaan  klasifikasi  data  berbentuk teks  untuk  studi  kasus  antropometri  dari  beberapa  sampel.  Antropometri  adalah pengukuran  dimensi  tubuh  seseorang.  Yang  menjadi  objek  peneletian  adalah  jenis kelamin, nama awal, dan tinggi seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan perbandingan  jumlah  serta  tingkat  probalitias  tinggi  tubuh  jumlah  pria  dan  wanita berdasarkan  inputan  kedalam  sutu  aplikasi  dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier. Perancangan  implementasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa frekuensi  kemunculan  data  klasifikasi  tinggi tubuh wanita lebih banyak daripada data   klasifikasi tinggi tubuh pria. Serta j umlah probabilitas tinggi tubuh wanita lebih besar dari jumlah probabilitas tinggi tubuh pria
Korespondensi Penulis:
Johnson Sihombing, STMIK Ganesha Bandung, Jl. Raya Militer KM 2 Kp. Cilamega Desa Depok Kec Darangdan, Purwakarta. Telepon: +6282111165381 Email: john97.sihombing@gmaill.com

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Teknologi informasi merupakan salah satu bidang yang saat ini berkembang dengan pesat di segala bidang kehidupan.  Data/informasi  yang  melimpah  akan  dihasilkan  oleh  teknologi  informasi,  mulai  dari  sektor  industri,
ekonomi,  serta  sektor  aplikasi  lainnya.  Penerapan  teknologi  informasi  dalam  kehidupan  rumah  tangga  juga  dapat menghasilkan data yang berlimpah mengenai antropometri (ukuran tubuh seseorang).
Pada jaman serba digital dewasa ini, masih terdapat beberapa bidang yang masih menggunakan cara-cara manual untuk mendapatkan data atau informasi, salah satunya adalah bidang antropometri (ukuran tubuh). Dan cara untuk mengukur antropometri seseorang adalah dengan kursi antropometri.
Antropometri  merupakan suatu ilmu  yang cenderung meneliti ke arah yang  berkaitan dalam  desain ruang kerja, fasilitas kerja, serta desain produk-produk yang sesuai dengan ukuran tubuh manusia. Tujuan dilakukannya hal tersebut adalah terciptanya suatu kondisi yang nyaman, aman, dan sehat bagi manusia serta menciptakan kondisi kerja yang efisien dengan hasil efektif untuk mencapai keadaan yang ergonomis.
Contoh dampak negatif apabila kita mendesain ruang kerja (interaksi antara operator dengan kursi, meja dan seperangkat  komputer)  tidak  menggunakan  antropometri  manusia  adalah  desain workstation tersebut  apabila  tidak ergonomis dapat menyebabkan penyakit Occupational Ceruicobbrachial Syndrome (OCS), dan kelelahan mata akibat dari  lamanya  menatap  layar  monitor  atau  akibat  dari  posisi  monitor  yang  tidak  sesuai  dengan user [1]. Dengan tersedianya data antropometri tubuh manusia Indonesia, maka dapat  dideskripsikan ukuran yang presisi dan akurat sesuai dengan ukuran dimensi tubuh manusia Indonesia.
Di  Indonesia  sendiri,  antropometri  utamanya  digunakan  untuk  meneliti  status  gizi  pada  anak.  Hal  ini dijelaskan  pada  Keputusan  Menteri  Kesehatan  No  1995/MENKES/S/2010.  Di  mana  dalam  keputusan  tersebut pengukuran  antropometri  mengikuti  standar  yang  telah  ditetapkan  oleh  WHO  pada  tahun  2005.  Pada  keputusan tersebut juga dijelaskan mengenai bagaimana tolak ukur yang digunakan dalam mengukur status gizi anak. Beberapa variable yang dicari dalam hal tersebut adalah: umur, panjang badan, tinggi badan, serta berat badan.
Pengukuran antropometri banyak digunakan dalam berbagai kegiatan, diantaranya dalam perekrutan calon pegawai negeri sipil, perekrutan tentara dan sebagai alat bantu dalam praktikum ergonomi [2] . Berdasarkan  pendapat-pendapat  dan  keputusan  tersebut  di  atas,  penulis  tertarik  dan  berminat  untuk melakukan  penelitian  terhadap  klasifikasi  data  antropometri  tubuh  manusia  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes . Adapun proses implementasi dilakukan dengan bahasa pemrograman Python.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan yang dilaksanakan penulis pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menghasilkan  informasi  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  jumlah  jenis kelamin dan tinggi seseorang.
2. Membuat  aplikasi  untuk  menghitung  probabilitas  dan  frekuensi  terhadap  komponen-komponen  yang  terkait dengan pengambilan keputusan.
2. METODE PENELITIAN
2.1 Antropometri
A. Pengertian Antropometri
Berdasarkan pendapat Aritonang Irianton (2013): ”antropometri adalah suatu cara penilaian dari pengaruh faktor genetik dan faktor lingkungan terhadap status energi dan protein seseorang”. Antropometri memiliki kelebihan- kelebihan: disamping prosedurnya yang cukup sederhana, juga tingkat keamanan yang tinggi, dan dapat dilakukan dalam  jumlah  sampel  yang  besar  dan  pada  umumnya  tidak  membutuhkan  tenaga  ahli  untuk  menangani  masalah tersebut [3].
Masih menurut pendapat Aritonang Irianton (2013): jenis pengukuran antropometri yang dilakukan terhadap seseornag adalah berat badan (BB), tinggi badan (TB), lingkar lengan atas (LILA), lingkar kepala (LK), tebal lemak dibawah kulit (TL), serta tinggi lutut [3].
Beberapa aspek yang menjadikan alat tersebut menjadi favorit para konsumen adalah:  tidak terlalu mahal, fleksibilitas tinggi, berdaya tahan lama, serta mudah dipesan dan dibuat. Sedangkan kebalikannya adalah pendeteksian status  gizi  seseorang  dapat  berlangsung  dalam  waktu  yang  relatif  lama.  Tingkat  akurasi  dan  keabsahan  dari pengukuran antropometri akan berkurang jika terjadi kesalahan dalam pengukuran antropometri seseorang [4].

## B. Ukuran Antropometri
Berikut ini adalah jenis-jenis ukuran yang dilakukan untuk antropometri: a. Berat Badan (BB)
Berat  badan  menggambarkan  tentang  massa  tubuh.  Dalam  keadaan  normal,  BB  berkembang  mengikuti perkembangan umur (balita). Sedangkan saat dalam keadaan tidak normal, BB berkembang lebih cepat atau lambat. Berdasarkan  sifat  tersebut,  maka  indikator  BB/U  hanya  dapat  menggambarkan  status  gizi  saat  ini.  Prosedur penimbangan BB yaitu (1) dilakukan sebaiknya pagi hari setelah buang air atau keadaan perut kosong supaya hasil akurat, (2) meletakkan timbangan di tempat yang datar, (3) sebelum dilakukan penimbangan sebaiknya timbangan dikalibrasi terlebuh dahulu, (4) klien diminta melepas alas kaki, aksesoris yang digunakan dan menggunakan pakaian seminimal  mungkin,  (5)  klien  naik  ke  timbangaan  dengan  posisi  menghadap  kedepan,  pandangan  lurus,  tangan disamping kanan kiri dan posisi rileks serta tidak banyak gerakan, (6) catat hasil pengukuran [3].
b. Tinggi Badan (TB).
Tinggi  badan  merupakan  gambaran  pertumbuhan.  Dalam  keadaan  normal,  TB  tumbuh  bersama  dengan pertambahan  umur.  Pengaruh  kekurangan  gizi  terhadap  TB  akan  tampak  pada  kekurangan  yang  sangat  lama. Berdasarkan  hal  tersebut  indeks  TB/U  dapat  menggambarkan  keadaan  masa  lalu  (Aritonang,  2013).  Prosedur pengukuran  TB  yaitu  (1)  memasang  mikrotoa  pada  dinding  yang  rata  dan  tegak  lurus  pada  lantai,  (2)  mikrotoa digeser keatas hingga melebihi tinggi anak yang akan diukur, (3) klien berdiri tegak lurus rapat ke dinding, (5) posisi kepala,  bahu  belakang,  pantat  dan  tumit  rapat  ke  dinding,  pandangan  lurus  ke  depan,  (6)  membaca  angka  pada mikrotoa dengan pandangan mata sejajar dengan angka yang ditunjuk pada garis mikrotoa [3].

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
A. Pengertian Metode Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada pengklasifikasian dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi/ kejadian.
Menurut  Olson  Delen  (2008)  menjelaskan  Naïve  Bayes  untuk  setiap  kelas  keputusan,  menghitung probabilitas  dengan  syarat  bahwa  kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat  vektor  informasi  obyek.  Algoritma  ini mengasumsikan  bahwa  atribut  obyek  adalah  independen.  Sedangkan  jumlah  frekuensi  yang  terdapat  pada  tabel keputusan merupakan faktor penentu dari probabilitas terhadap perkiraan akhir [5].
Metode Naïve  Bayes  Classifier bekerja  sangat  baik  dibanding  dengan  model  classifier  lainnya.  Hal  ini dibuktikan oleh Xhemali, Hinde Stone dalam jurnalnya “Naïve Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages” mengatakan bahwa “ Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yg lebih baik dibanding model classifier lainnya”. Disisi lain, dengan jumlah data pelatihan (training data) yg tidak terlalu besar, maka cukup mudah untuk menentukan perkiraan parameter yang dibutuhkan dalam klasifikasi datanya. Karena yang  diasumsikan  sebagai  variabel  independent,  maka  hanya  varians  dari  suatu  variabel  dalam  sebuah  kelas  yg dibutuhkan  unt  menentukan  klasifikasi,  bukan  keseluruhan  dari  matriks  kovarians.  Adapun  kegunaan  dari  metode Naïve Bayes Classifier adalah: a.  Mengklasifikasikan dokumen teks seperti teks berita ataupun teks akademis. b.  Sebagai metode machine learning yang menggunakan probabilitas. c.  Untuk membuat diagnosis medis secara otomatis. d.  Mendeteksi atau menyaring spam.
Metode Naïve Bayes Classifier memiliki kelebihan-kelebihan, antara lain [6]: a.  Bisa dipakai untuk data kuantitatif maupun kualitatif. b.  Tidak memerlukan jumlah data yang banyak.
c.  Tidak perlu melakukan data training yang banyak.
d.  Jika ada nilai yang hilang, maka bisa diabaikan dalam perhitungan. e.  Proses perhitungan yang cepat dan efisien.
f. Mudah dipahami.
g.  Mudah dibuat.
h.  Pengklasifikasian dokumen bisa dipersonalisasi, disesuaikan dengan kebutuhan setiap orang.
i. Coding yang cukup sederhana jika diimplementasikan kedalaam bahasa pemrograman.
j. Bisa digunakan untuk klasifikasi masalah biner ataupun multiclass .
Metode Naïve Bayes Classifier juga memiliki kekurangaan-kekurangan, yaitu: a.  Apabila probabilitas kondisionalnya bernilai nol, maka probabilitas prediksi juga akan bernilai nol.
b.  Asumsi bahwa masing-masing variabel independen yang akan berdampak terhadap berkurangnya akurasi, karena biasanya ada korelasi antara variabel yang satu dengan variabel yang lain.
c.  Keakuratan tidak bisa hanya diukur dengan menggunakan satu probabilitas saja, tapi butuh bukti-bukti lain untuk membuktikannya.
d.  Untuk  membuat  keputusan,  diperlukan  pengetahuan  awal  atau  pengetahuan  mengenai  masa  sebelumnya. Keberhasilan sangat bergantung pada pengetahuan awal tersebut.

## B. Teorema Naïve Bayes Classifier
Menurut  Bustami  (2013):  pada teorema  Bayes,  bila  terdapat  dua  kejadian  yang  terpisah  (misalkan X dan H), maka Teorema Bayes dirumuskan sebagai berikut [7] :

## P(H|X) = P(X|H)
P(X) . P(H)
Keterangan: X = Class data yang dimasukkan;
H = Data hipotesis;
P(H|X)   = Probabilitas hipotesis H yang mengacu pada kondisi X;
P(H) = Probabilitas hipotesis H;
P(X|H)   = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H. P(X) = Probabilitas X
Teorema Bayes sering pula dikembangkan mengingat berlakunya hukum probabilitas total, menjadi seperti berikut:
P(H|X) =
P(X|H)
∑ 𝑃(𝐻𝑖|𝑋) 𝑛 𝑖=1 . P(H)
Keterangan: i = 1,2,3, ... , n adalah jumlah data hipotesis. dimana H1 U H2 U H3 ... U Hn = S. S = Probabilitas total H
Untuk menentukan jenis kelas yang cocok dalam pengklasifikasian, maka rumus diatas disesuaikan sebagai berikut [7] :
P(C|F1, … , Fn) = P(F1, … , Fn|C) P(F1, … , Fn) . P(H) Keterangan: C
= representasi dari kelas.
F1 ...Fn = karakteristik petunjuk yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi data.
Formula diatas tersebut mendeskripsikan tentang peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel , disebut prior ),  dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik sampel pada  kelas C (disebut juga likelihood ),  kemudian  dibagi  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik sampel secara  global (disebut juga evidence ). Karena itu, rumus di atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :

## Posterior = Prior  × likehood Evidence
Dengan asumsi bahwa masing-masing petunjuk ( F1, F2, ..., Fn ) saling bebas ( independen ) satu sama lain. Dengan asumsi tersebut, maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut :
P(F i |F j ) = P(F i ∩ F j ) P(F j ) = P(F 1 .  F j ) P(F j ) =  P(F i )
Untuk i ≠ j , sehingga P(F i |C,F j ) =  P(F i |C) atau dapat ditulis dalam notasi : n
P(c | F 1, F 2 ,F 3 ,…,Fn) = P(C) ∏ P(F 1 | C) i=1
Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
(x i −   µ ij ) 2 2 2 aij
P(X i = x i |Y = y i ) = 1 𝑒
√ 2𝜋𝜎ij
Keterangan: P  =  Peluang ; X i = Atribut ke-i ; x i =  Nilai Atribut ke-i ; Y =  Kelas yang dicari ; y i =  Sub-kelas yang dicari ; μ =: mean , yang menyatakan rata-rata dari seluruh atribut ; σ =  Deviasi Standar,  yang  menyatakan varian dari seluruh atribut
Menurut Saleh (2015), diagram alir dari metode Naive Bayes dapat dibuat seperti pada gambar dibawah ini [8] :
Mulai
Baca Data Training Data Numerik ? Jumlah dan Probabilitas Menu Tiap Parameter Tabel Probalitias Standar Deviasi Tiap Parameter Solusi Selesai Tabel Menu Dan Standar Deviasi
Gambar 1. Diagram Alir Naïve Bayes

## 2.3 Laplace Correction
Manning  (2009)  berpendapat  bahwa Laplace  Correction  (Laplacian  Estimator) adalah  suatu  cara  untuk menangani nilai probabilitas 0 (nol). Dengan melaklukan perhitungan datanya yang ditambah 1 (satu), maka dapat menghindari  nilai  probabilitas  0  (nol)  pada  proses  klasifikasi. Laplace  Correction ini  dapat  dinyatakan  dalam persamaan seperti pada persamaan berikut ini [9] :
ρ i m i + 1 n + k
dimana ρi adalah probabilitas dari atribut m i , m i adalah jumlah sampel dalam kelas dari atribut m i , k adalah jumlah kelas dari atribut m i dan n adalah jumlah sampel.
Contoh: diasumsikan ada class Pembelian  BBM =  sedang di suatu training set, memiliki 8 sampel, ada 0 sampel dengan Pengeluaran/Bulan = sedikit ,  4  sampel  dengan Pengeluaran/Bulan = sedang ,  dan  4  sampel  dengan Pengeluaran/Bulan = banyak .
Probabilitas dari kejadian ini tanpa Laplacian Correction adalah: P (Perngeluaran/Bulan = sedikitǀ Pembelian BBM  = sedang) = 0, P (Perngeluaran/Bulan = sedang| Pembelian BBM = sedang) = 0.500 (dari 4/8), dan P (Perngeluaran/Bulan = banyak| Pembelian BBM = sedang) = 0.500 (dari 4/8).
Dengan menggunakan Laplacian Correction   dari tiga kasus diatas, diasumsikan ada satu sampel lagi untuk masing-masing nilai Pembelian BBM = sedikit. Dengan cara ini, didapatkan probabilitas sebagai berikut:
P (Perngeluaran/Bulan = sedikit | Pembelian BBM  = sedang ) = 0.090 (dari 1/11), P (Perngeluaran/Bulan = sedang | Pembelian BBM = sedang ) = 0.454 (dari 5/11), dan P (Perngeluaran/Bulan = banyak | Pembelian BBM = sedang ) = 0.454 (dari 5/11).

## 2.4 Python Software
Python pada dasarnya memiliki style yang serupa dengan pseudocode , perbedaannya hanyalah Python dapat dijalankan di komputer dan menampilkan hasil (Hall, 2005, p 10). Bahasa pemrograman Python mulai dikembangkan pada tanggal 20 Februari 1991 oleh Van Rossum.  Python adalah sebuah bahasa pemrograman dinamis yang sering digunakan dalam pengembangan aplikasi pada berbagai domain. Bahasa Python mudah dimengerti (serupa dengan
bahasa  Inggris),  dan  tidak  perlu  proses  kompilasi,  maka  dari  itu  kita  dapat  menjalankan script Python  begitu  kita menyimpannya tanpa memerlukan langkah lanjutan.

## 2.5 Hardware Pengujian
Perangkat keras yang digunakan penulis untuk implementasi aplikasi ini adalah sebagai berikut :
OS : Windows 10 Pro Processor : Intel® Core™ i3-5005U CPU : @ 2.00 GHz 2.00 GHz RAM : 4.00 GB
System type : 64-bit Operating System, x64-based operation Display Adapter  : Intel(R) HD Graphics 5500 NVIDIA GeForce 930M

## 2.6 Makalah Penulis Lain
Untuk melengkapi penelitian, penulis juga membaca referensi-referens dari jurnal terkait seperti yang terlihat di bawah ini:
Tabel 1. Riset Penulis Lain

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Setelah dilakukan coding terhadap studi kasus ini, maka dilakukan pengujian terhadap apllikasi yang dibuat, yang terdiri dari beberapa tahapan:

## 3.1 Data Training
Langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah  proses  baca  data  training.  Pada  kasus  ini  ada 100 data training /sampel. Adapun data training yang digunakan adalah data individu yang terdiri atas 50 pria dan 50 wanita, seperti berikut ini :
Tabel 2. Data Training No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 1 Randy Carter 184 73.0 Pria 2 Stephanie Smith 149 52 Wanita 3 Cynthia Watson 174 63 Wanita No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 4 Jessie Morgan 175 67.0 Pria 5 Katherine Carter 183 81 Wanita 6 David Reed 187 60.0 Pria 7 Stephen Jones 192 96.0 Pria
No Penulis Tahun Publikasi Judul 1 Karelena Indriani, Qonita Tanjung 2017 Publikasi Jurnal Penelitian Teknik Informatika Universitas Prima Indonesia (UNPRI) Medan Vol. 1, No. 2, Oktober 2018 e-ISSN: 2621-234x Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode Naive Bayes Pada NSC Finance Cikampek
Kesimpulan: perusahaan mudah dan cepat untuk input data pendaftar, hasil analisa metode Naive Bayes dapat diperoleh dengan cepat, tingkat akurasi sebesar 99% dan error 1% yang dibantu dengan aplikasi pendukung Rapidminer
2 Harry Pribadi
Fitrian, Ikhwan Ruslianto, Rahmi Hidayati 2018 Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan Volume 06, No. 02 (2018), hal 13-24 ISSN: 2338-493X ImplementasiMetode Naive Bayes Classifier Untuk Aplikasi Filtering Email Spam Dengan Lemmatization Berbasis Web
Kesimpulan: Waktu proses filtering file email dengan ukuran yang lebih kecil akan lebih cepat dari ukuran file email yang lebih besar. Presentase keberhasilan filtering dari 113 file email adalah sebesar 90,83%
3 Mohamat Dodi Trisetiyo, Jati Sasongko Wibowo 2019 Prosiding SENDU_U 2019 ISBN: 978-979- 3649-99-3 Klasifikasi Surat Menggunakan Metode Naive Bayes Pada Sistem Informasi Manajemen Surat
Kesimpulan: pada uji pertama, nilai akurasi rendah 33% karena hasil konversi file .pdf tidak sesuai. Uji kedua menghasilkan akurasi 88%. Input data manual menhasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi.
4 Dina Lovita Sari, Feri Candra 2019 Jom FTEKNIK Volume 6 Edisi 1 Janari s/d Juni 2019 Aplikasi Persediaan Barang Bangunan Cerdas Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web
Kesimpulan: Aplikasi layak digunakan dengan tingkat akurasi 98,14%. Aplkasi mampu mengelola data-data terkait, transaksi dan pembuatan laporan.
No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 8 Jerry Allen 204 91.0 Pria 9 Billy Wright 180 66.0 Pria 10 Earl Green 184 52.0 Pria 11 Todd Bell 174 53.0 Pria 12 Martin White 177 91.0 Pria 13 Elizabeth Ross 138 37 Wanita 14 Kenneth Cox 200 82.0 Pria 15 Frank Perry 193 79.0 Pria 16 Wayne Sanders 189 79.0 Pria 17 Carol King 149 59 Wanita 18 Henry Smith 188 53.0 Pria 19 Alan Foster 187 81.0 Pria 20 Paul Henderson 187 99.0 Pria 21 Jack Lewis 190 81.0 Pria 22 Christina Foster 161 48 Wanita 23 Beverly Long 179 75 Wanita 24 Bobby Parker 180 67.0 Pria 25 Keith Flores 155 48.0 Pria 26 Carl Bryant 201 122.0 Pria 27 Sharon Cooper 162 62 Wanita 28 Denise Bryant 148 49 Wanita 29 Brian King 171 50.0 Pria 30 Rebecca Jenkins 196 86 Wanita 31 Alice Sanders 163 46 Wanita 32 Ashley Mitchell 159 57 Wanita 33 Anthony Anderson 163 53.0 Pria 34 Sarah Edwards 150 39 Wanita 35 Betty Griffin 170 56 Wanita 36 Peter Harris 191 55.0 Pria 37 Willie Lee 175 67.0 Pria 38 Kimberly Martin 169 78 Wanita 39 Julie Jones 167 59 Wanita 40 Albert Lopez 170 78.0 Pria 41 Benjamin Edwards 178 79.0 Pria 42 Donna Howard 168 168 71 Wanita 43 Marie Lewis 170 37 Wanita 44 Paula Kelly 167 58 Wanita 45 Irene Taylor 152 43 Wanita 46 Steve Clark 191 81.0 Pria 47 Barbara Hall 155 48 Wanita 48 Gerald Turner 176 61.0 Pria
No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 49 Evelyn Peterson 141 41 Wanita 50 Kelly Flores 166 59 Wanita 51 Craig Collins 168 46.0 Pria 52 Jessie Bell 165 65 Wanita 53 Douglas Griffin 169 67.0 Pria 54 Laura Rivera 158 43 Wanita 55 Joshua Davis 173 61.0 Pria 56 Raymond Kelly 180 74.0 Pria 57 Eric Price 212 59.0 58 Marilyn Walker 152 62 Wanita 59 Shawn Nelson 189 67.0 Pria 60 Jessie Washington 159 56 Wanita 61 Diana Miller 163 58 Wanita 62 Jessie Davis 174 45 Wanita 63 Justin Richardson 174 69.0 Pria 64 Arthur Rivera 167 47.0 Pria 65 Sandra Johnson 131 37 Wanita 66 Ann Perry 154 74 Wanita 67 Helen Diaz 159 59 Wanita 68 Nicole Bailey 159 58 Wanita 69 Lisa Powell 177 83 Wanita 70 Adam Ross 193 96.0 Pria 71 Julia Brooks 180 83 Wanita 72 Fred Taylor 164 54.0 Pria 73 Louise Simmons 164 64 Wanita 74 George Evans 171 52.0 Pria 75 Anna Cox 163 41 Wanita 76 Jessie Johnson 165 30.0 Pria 77 Brenda Evans 161 61 Wanita 78 William Powell 198 75.0 Pria 79 Deborah Hughes 183 70 Wanita 80 Andrew Roberts 185 71.0 Pria 81 Richard Wilson 175 58.0 Pria 82 Harry Scott 195 89.0 Pria 83 Angela Price 170 66 Wanita 84 Sara Hill 167 61 Wanita 85 Maria Jackson 166 65 Wanita 86 Debra Gray 180 88 Wanita 87 Chris Perez 164 55.0
No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 88 Lillian Henderson 161 53 Wanita 89 Edward Martin 187 76.0 Pria 90 Theresa Collins 170 63 Wanita 91 Donald Howard 192 101.0 Pria 92 Thomas Ramirez 175 56.0 Pria 93 Johnny Stewart 190 100.0 Pria 94 Matthew Rodriguez 164 63.0 Pria No Nama Tinggi (cm) Berat (Kg) Jenis Kelamin 95 Phyllis Clark 172 61 Wanita 96 Jessie Thomas 168 69 Wanita 97 Emily Gonzalez 156 51 Wanita 98 Doris Nelson 167 40 Wanita 99 Louis Bennett 161 18.0 Pria 100 Janice Moore 167 56 Wanita

## Hasil dari eksekusi terhadap data training  adalah seperti berikut  ini :

## Wanita :
['Stephanie', 'Cynthia', 'Katherine', 'Elizabeth', 'Carol', 'Christina', 'Beverly', 'Sharon', 'Denise', 'Rebecca', 'Alice', 'Ashley', 'Sarah', 'Betty',  'Kimberly',  'Julie',  'Donna',  'Marie',  'Paula',  'Irene',  'Barbara',  'Evelyn',  'Kelly',  'Jessie',  'Laura',  'Marilyn',  'Jessie',  'Diana',
'Jessie', 'Sandra', 'Ann', 'Helen', 'Nicole', 'Lisa', 'Julia', 'Louise', 'Anna', 'Brenda', 'Deborah', 'Angela', 'Sara', 'Maria', 'Debra', 'Lillian',
'Theresa', 'Phyllis', 'Jessie', 'Emily', 'Doris', 'Janice'] [149 174 183 138 145 161 179 162 148 196 163 159 150 170 169 167 168 170 167 152 155 151 166 165 158 152 159 163 174 131 154 159 159 177 180 164 163 161 183 170 167 166 180 161 170 172 168 156 167 167] Pria : ['Randy', 'Jessie', 'David', 'Stephen', 'Jerry', 'Billy', 'Earl', 'Todd', 'Martin', 'Kenneth', 'Frank', 'Wayne', 'Henry', 'Alan', 'Paul', 'Jack', 'Bobby',  'Keith',  'Carl',  'Brian',  'Anthony',  'Peter',  'Willie',  'Albert',  'Benjamin',  'Steve',  'Gerald',  'Craig',  'Douglas',  'Joshua',
'Raymond', 'Eric', 'Shawn', 'Justin', 'Arthur', 'Adam', 'Fred', 'George', 'Jessie', 'William', 'Andrew', 'Richard', 'Harry', 'Chris', 'Edward',
'Donald', 'Thomas', 'Johnny', 'Matthew', 'Louis']
[184 175 187 192 204 180 184 174 177 200 193 189 188 187 187 190 180 155 201 171 163 191 175 170 178 191 176 168 169 173 180 212 189 174 167 193 164 171 165 198 185 175 195 164 187 192 175 190 164 161]

## 3.2 Feature Class
Pada tahap pengujian ini, dibutuhkan label-label Tinggi dan Nama_awal . Label-label ini akan digabungkan dengan pengklasifikasian data tinggi badan pada interval [130..134, 135..139, 140..144, dan seterusnya]. Kemudian pengklasifikaisan tinggi pria dan tinggi wanita dengan metode Naïve Bayes. hasil eksekusi terhadap klasifikasi data tersebut dapat dilihat dibawah ini.
Pria { 155: 1, 160: 5, 165: 4, 170: 6, 175: 7, 180: 5, 185: 8, 190: 8, 195: 2, 200: 3} Wanita {130: 1, 135: 1, 140: 0, 145: 3, 150: 5, 155: 7, 160: 8, 165: 11, 170: 7, 175: 2, 180: 4, 185: 0}
Dengan memperhatikan data diatas, maka untuk pria yang memiliki tinggi tubuh 185 cm dan 190 cm akan muncul  sebanyak  8  kali.  Sedangkan  untuk  wanita  adalah  dengan  yang  bertubuh  tinggi  165  cm  dengan  jumlah kemunculan sebanyak 11 kali.

## 3.3 Diagram Frekuensi Data
Adapun hasil eksekusi penghitungan frekuensi/jumlah data ntuk maasing-masing nilai atribut dan kelasnya sebagai berikut dapat dilihat seperti bentuk garafik dibawah ini:

## Gambar 2. Grafik Data Frekuensi
Pada  gambar di  atas,  terlihat bahwa  jumlah/frekuensi  kemunculan  data  tinngi  wanita  lebih  sering  muncul dibandingkan data tinggi pria.

## 3.4 Class Probabilitas
Perhitungan Class  Probabilities adalah  jumlah/frekuensi  data  untuk  setiap  nilai  kelas  dibagi  dengan  total jumlah/frekuensi data training . Seperti halnya seperti pada Feature Class , hasil yang sama juga didapatkan pada kelas probalitias ini,
Pria { 155: 1, 160: 5, 165: 4, 170: 6, 175: 7, 180: 5, 185: 8, 190: 8, 195: 2, 200: 3} Wanita {130: 1, 135: 1, 140: 0, 145: 3, 150: 5, 155: 7, 160: 8, 165: 11, 170: 7, 175: 2, 180: 4, 185: 0}

## 3.5 Pengujian terhadap kelas classifier
Merupakan tahap akhir dari pengujian terhadap tinggi tubuh dari data pada tabel 2 mulai dari 130 cm hingga 215 cm. Dan hasilnya adalah seperti berikut ini. 130 [(0.0, 'Pria'), (1.0, 'Wanita')] 135 [(0.0, 'Pria'), (1.0, 'Wanita')] 140 [(0.5, 'Pria'), (0.5, 'Wanita')] 145 [(0.0, 'Pria'), (1.0, 'Wanita')] 150 [(0.0, 'Pria'), (1.0, 'Wanita')] 155 [(0.125, 'Pria'), (0.875, 'Wanita')] 160 [(0.3846153846153847, 'Pria'), (0.6153846153846154, 'Wanita')] 165 [(0.26666666666666666, 'Pria'), (0.7333333333333333, 'Wanita')] 170 [(0.4615384615384616, 'Pria'), (0.5384615384615385, 'Wanita')]
175 [(0.7777777777777778, 'Pria'), (0.22222222222222224, 'Wanita')] 180 [(0.5555555555555556, 'Pria'), (0.4444444444444445, 'Wanita')]
185 [(1.0, 'Pria'), (0.0, 'Wanita')] 190 [(1.0, 'Pria'), (0.0, 'Wanita')] 195 [(1.0, 'Pria'), (0.0, 'Wanita')] 200 [(1.0, 'Pria'), (0.0, 'Wanita')] 205 [(0.5, 'Pria'), (0.5, 'Wanita')] 210 [(0.5, 'Pria'), (0.5, 'Wanita')] 215 [(0.5, 'Pria'), (0.5, 'Wanita')]
Adapun bentuk grafik dari data ouput di atas adalah seperti dibawah ini.

## Gambar 3. Probabilitas tinggi tubuh
Gambar 3 menunjukkan bahwa tingkat probabilitas data tinggi tubuh wanita lebih besar daripada data tinggi tubuh pria.    Jumlah  total  probabilitas  tinggi  tubuh  pria  mulai  dari  130  cm  hingga  215  adalah  sebesar  8,6.    Sedangkan probabilitas tinggi tubuh wanita = 9,6.

## 4. KESIMPULAN
Dari  tahap  penelitian  sampai  pada  tahap  pengujian  implementasi  dengan  data  inputan,  penulis  membuat beberapa kesimpulan:
1. Rancang bangun aplikasi berbasis desktop dengan menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.7.2.
2. Nilai-nilai atribut dan probabilitas yang ada pada metode Naive Bayes Classifier dapat dioptimalkan melalui proses prediksi suatu kondisi berdasarkan inputan pada klarifikasi data terkait.
3. Dari  hasil  pengujian  terhadap  aplikasi  didapatkan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes Classifier ,  maka  frekuensi  kemunculan  data  klasifikasi  tinggi  tubuh  wanita  lebih  banyak  daripada  data klasifikasi tinggi tubuh pria.
4. Jumlah probabilitas tinggi tubuh wanita lebih besar dari jumlah probabilitas tinggi tubuh pria.

## REFERENSI
[1] I. D. and A. S. Suasmini, Penempatan Posisi Ketinggian Monitor Diturunkan Dapat Mengurangi Keluhan Subjektif Para Pemakai Kaca Bifokal , vol. 2, no. 11. Denpasar: Institut Seni Indonesia, 2011.
[2] Anonim, “Pentingnya Pengukuran Antropometri dalam Bidang Kesehatan di Indonesia,” 2019. [Online]. Available: https://soloabadi.com/pentingnya-pengukuran-antropometri-dalam-bidang-kesehatan-di- indonesia/. [Accessed: 21-Mar-2021].
[3] A. Irianton, Memantau dan Menilai Status Gizi Anak . Yogyakarta: Leutika Books, 2013.
[4] A. Istiany and Rusilanti, Gizi Terapan . Bandung: PT Remaja Rosdakarya, 2013.
[5] D. L. Olson and D. Delen, Advanced Data Mining Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer, 2008.
[6] D. Xhemali, C. J. Hinde, and R. G. Stone, “Naive Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages,” Int. J. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 16–23, 2009.
[7] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” TECHSI  J. Penelit. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, p. 127, 2013.
[8] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naive Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec J. , vol. 2, no. 3, p. 207, 2015.
[9] I. Listiowarni, “Implementasi Naïve Bayessian dengan Laplacian Smoothing untuk Peminatan dan Lintas Minat Siswa SMAN 5 Pamekasan,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, p. 124, 2019.
0 50 100 150 200 250 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.125 0.384615384615 384 0.26 66 66 66 66 66 66 6 0.461538461538 461 0.777777777777 777 0.555555555555 555 1.0 1.0 1.0 1.0 0.5 0.5 0.5 Tin ggi T u b u h Probabilitas Probalitias Tinggi Tubuh Tinggi Tubuh Pria Wanita