## KLASIFIKASI PENELITIAN DOSEN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ALGORITMA GENETIKA

## Muhammad Yusuf Bakhtiar
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI Jakarta bakhtiar.yusuf.by@gmail.com
Submitted August 3, 2020; Revised November 11, 2020; Accepted November 14, 2020

## Abstrak
Penelitian merupakan kewajiban bagi dosen guna mengembangkan ilmunya selain mengajar. Sampai saat ini semua penelitian dosen dikelola oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat yang sering disebut LPPM. Lembaga penelitian perguruan tinggi merupakan tempat semua informasi penelitian  dosen  bisa  didapat,  masalah  yang  ditemui  di  lembaga  penelitian  perguruan  tinggi  yaitu proses  pengelompokan  pada  bidang  keilmuan  penelitian  dosen  yang  dilakukan  oleh  bagian  data  dan sistem  informasi  LPPM,  ini  juga  merupakan  salah  satu  masalah  yang  berkaitan  dengan text classification . Klasifikasi merupakan proses penemuan model yang menggambarkan dan membedakan kelas atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label kelasnya  belum  diketahui. Naive  Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat. Pada metode ini terdapat kekurangan yang dapat berpengaruh pada akurasi yang disebabkan oleh fitur Naive Bayes yang  tidak  selalu  dapat  diterapkan.  Untuk  menangani  masalah  tersebut,  peneliti  melakukan  proses seleksi  fitur  menggunakan  Algoritma  Genetika. Dataset yang  digunakan  yaitu  data  penelitian  dosen sebanyak  275  dari  semua  bidang  keilmuan.  Hasil  dari  eksperimen  pada  penelitian  ini  menunjukan bahwa nilai akurasi meningkat sebesar 26,06 % dengan digunakannya Algoritma Genetika pada proses seleksi fitur.
Kata Kunci : klasifikasi, naïve bayes, algoritma genetika, seleksi fitur

## Abstract
Research  is  an  obligation  for  lecturers  to  develop  their  knowledge  besides  teaching.  Until  now  all lecturer's  research  is  managed  by  the  Institute  for  Research  and  Community  Service,  often  called LPPM. College research institute is a place where all lecturer research information can be obtained, problems encountered at tertiary research institutions are the grouping process in the field of lecturer research  carried  out  by  the  LPPM  data  and  information  system  section,  this  is  also  one  of  the problems related to text classification . Classification is the process of finding a model that describes and distinguishes classes or concepts that aim to be used to predict classes from objects whose class labels  are  unknown.  Naive  Bayes  is  a  simple  probabilistic  based  prediction  technique  based  on  the application  of  the  Bayes  theorem  with  strong  independence  assumptions.  In  this  method  there  are deficiencies  that  can  affect  the  accuracy  caused  by  the  Naive  Bayes  feature  which  is  not  always applicable.  To  deal  with  these  problems,  researchers  conducted  a  feature  selection  process  using Genetic  Algorithms.  The  dataset  used  is  275  lecturer  research  data  from  all  scientific  fields.  The results of experiments in this study indicate that the accuracy value increased by 26.06% with the use of Genetic Algorithms in the feature selection process.
Keywords: classification, naïve bayes, genetic algorithm, feature selection

## 1. PENDAHULUAN
Lembaga  penelitian  perguruan  tinggi merupakan tempat semua informasi penelitian dosen bisa didapat, dimasa yang akan  datang  semua  perguruan  tinggi memungkinkan diarahkan pada perguruan
tinggi  berbasis  riset,  Lembaga  Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Institut  Pertanian  Bogor  (LPPM  IPB) menjadi  salah  satunya  yang  mempunyai tujuan  tersebut.  Untuk  itu  lembaga penelitian  harus  menjadi  tempat  sebagai
mendorong,  memfasilitasi,  meningkatkan dan  mengembangkan  kerjasama  kemitraan dan  jaringan  kerjasama  PPM  baik  internal maupun eksternal (Nasional - Internasional)  secara  efektif,  efisien  dan terbuka.
Dalam mendukung tujuan lembaga penelitian  perguruan  tinggi  ,  maka  dalam memfasilitasi  data  dan  informasi  agar  bisa dengan mudah digunakan ataupun dimanfaatkan  harus  adanya  manajemen data  yang  baik.  Salah  satu  dalam pengelolaan data penelitian adanya pengelompokan bidang keilmuan di LPPM IPB  ada  5  bidang  keilmuan  yang  telah disetujui  oleh  rektor  dan  sampai  sekarang masih  diterapkan.  Proses  pengelompokan bidang  keilmuan  di  LPPM  IPB  dilakukan oleh  tim  fasilitator  yang  beranggotakan  9 dosen  dari  9  fakultas  yang  ada  di  IPB, masalah  yang  dihadapi  dalam  proses pengelompokan  bidang  keilmuan  sering ditemukan  ketidak  sesuaian  atau  terkait antara judul penelitian dosen yang dibahas dengan
bidang
keilmuan, ini
menyebabkan  proses  pembuatan  laporan akhir  penelitian  terlambat  dan  informasi yang dihasilkan tidak tepat.
Untuk mengatasi masalah dalam
pengelompokan  bidang  keilmuan  pada penelitian  ini  digunakan  klasifikasi text mining menggunakan metode Naive Bayes Classifier . Naive Bayes yang sifat independesi antar atribut tidak selalu dapat diterapkan  karea  ada  keterkaitan  antara antribut  [1]  dan  tidak  sempurnanya performa Naive Bayes
classifier
disebabkan karena sifat independent tersebut [2]. Optimasi seleksi fitur diperlukan  agar  meningkatkan  kinerja Naïve Bayes [3].
Agar hasil pengelompokan bidang keilmuan lebih akurat Metode Naive Bayes (NB)  pada  seleksi  fitur  akan  dilakukan dengan  Algoritma  Genetika  (GA),  ini untuk  mengatasi  kelemahan  metode Naïve Bayes .
Penelitian  sebelumnya  membandingkan metode  Naive  Bayes  dan  SVM  pada sebuah  text  judul  skripsi  menggunakan teknik  seleksi  fitur  dengan N-gram dan Term  Frecuancy dan  menghasilkan  bahwa Navie  Bayes  mempunyai  tingkat  akurasi yang  lebih  baik  dari  SVM.  Hal  tersebut kemungkinan  disebabkan  algoritma  SVM yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma  SVM  dengan  linear  karnel  [4].
Algoritma
Genetika menggunakan
kombinasi linear dari probabilitas posteriori  dan  tingkat  kesalahan Bayes sebagai  fungsi fitness untuk  optimasi memperoleh  hasil  yang  lebih  baik  [5]  dan penggunaan  Algoritma  Genetika  untuk meminimalkan  kesalahan  rata-rata  kuadrat dari  jalur  lintasan  pesawat  menghasilkan jalur yang akurat [6].
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan akan mengatasi masalah klasifikasi penelitian  dosen  sehingga  hasil  dari pengelompokan  bidang  keilmuan  akan lebih tepat.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  adalah  metode optimasi  penentuan  seleksi  fitur  pada model Naïve Bayes menggunakan algoritma Genetika. Kaitan antara Naive Bayes dengan klasifikasi,  korelasi  hipotesis,  dan  bukti dengan  klasifikasi  adalah  bahwa  hipotesis dalam  teorema Bayes merupakan  lebel kelas yang menjadi target pemetaan dalam klasifikasi,  sedangkan  bukti  merupakan fitur-fitur  yang  menjadi  masukan  dalam model  klasifikasi.  Jika X dalam  vektor masukan  yang  berisi  fitur  dan Y adalah lebel  klas, Naive  Bayes dituliskan  dengan P(Y|X) . Notasi  tersebut  berarti probabilitas lebel  kelas Y didapatkan  setelah  fitur-fitur X diamati.  Notasi  ini  disebut  juga probalitas  akhir  ( posterior  probability ) untuk Y , sedangkan P(Y) disebut probabilitas awal (proir probability) Y [7] .
Perhitungan Probabilitas kategori :
( ) ( ) | | (1)
keterangan : ( ) =  probabilitas dokumen kategori C i ( ) jumlah document yang dimiliki kategori C i | | = jumlah seluruh training dokumen Perhitungan jumlah kasus/kelas:
( | ) |          | (2)
Keterangan :
D = dokumen W k = kata
Nk = nilai kemunculan C i
N = jumlah keseluruhan kata pada kategori C i |          | = jumlah keseluruhan kata Algoritma
Genetika melakukan “ searching ”  dengan  melakukan  simulasi proses  evolusi  makhluk  hidup.  Prinsip utamanya yaitu meniru proses seleksi alam dan  prinsip-prinsip  ilmu  genetika.  Dalam seleksi  alam,  individu-individu  bersaing untuk mempertahankan hidup dan melakukan  reproduksi.  Individu-individu yang  lebih  “ fit ”  akan  mempunyai  peluang untuk  terus  bertahan  hidup  ( survive )  dan melakukan reproduksi (menghasilkan keturunan).  Sebaliknya,  individu-individu yang  kurang  “ fit ”  akan  mati  dan  punah (prinsip  ini  dinamakan  juga  “ survival  of the  fittnest ”).  Selanjutnya,  dalam  proses seleksi  alam  ini,  beberapa  individu  baru yang  lebih  “ fit ”  dari  kedua  orang  tuanya akan  “dilahirkan”  melalui  proses  yang disebut penyilangan ( crossover ) dan
mutasi.  Kedua  proses  ini  terjadi  pada kromosom-kromosom individu yang melakukan  reproduksi.  Proses  seleksi  dan reproduksi  (penyilangan  dan  mutasi)  ini berlangsung berulang kali sampai individu yang  paling  “ fit ”  dihasilkan  [8] . Tahapan yang dilakukan sebagai berikut:
1. Pengumpulan  Data  :  Data  yang didapat  dari  dataset  yang  telah digunakan  para  peneliti  lain  ( data
public ).  Dataset  yang  digunakan adalah  abstrak  dari  judul  penelitian dosen yang terdiri dari enam bidang keilmuan  yaitu:  1)  Pangan;  2) Sumberdaya  alam  dan  lingkungan; 3)  Kesehatan;  4)  Sosial,  ekonomi dan  budaya;  5)  Tekonologi  dan rekayasa;  sebanyak  275  data.  Dari model  klasifikasi  yang  dihasilkan, kemudian  diuji  dengan  275  data yang  diambil  random,  dimana masing-masing bidang akan diambil  data  secara random untuk dijadikan data uji .
Tabel 1. Dataset No. Class Label Data 1. Pangan 54 2. Sumberdaya alam dan lingkungan 62 3. Kesehatan 52 4. Sosial, ekonomi dan budaya 53 5. Tekonologi dan rekayasa 54 Jumlah 275 Pada  Tabel  1.  dataset  jurnal  penelitian dihubungkan dengan operator cross validation yang didalamnya terdapat proses cross  validation yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  10-fold  validation. Dataset yang berisi 275 data dengan ribuan atribut  akan  dipecah  menjadi  10  bagian. Dimana setiap bagian akan dibentuk secara random.  Prinsip  10-fold  validation  adalah 1:9,  1  bagian  menjadi  data  testing,  data lainnya  menjadi  data  training.  Demikian sehingga 10 bagian tersebut berkesempatan menjadi  data  testing.  Setelah  dilakukan training  dan  testing  maka  dapat  diukur akurasinya.
Data yang didapat berupa judul dan abstrak penelitian  dosen  yang  termasuk dataset public yang  diambil  atau download langsung pada website
https://www.lppm.ipb.ac.id/hasil- penelitian/ .
2. Pengolahan Data Awal :
Pengolahan  data  awal  meliputi penyaringan  data  kedalam  bentuk
yang dibutuhkan, serta pengelompokan dan penentuan atribut data dengan mengambil data judul dan abstrak untuk sempel data dari tahun 2010 sampai 2018.
3. Metode  yang  diusulkan  :  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  Algoritma  Genetika untuk optimasi pemilihan fitur pada
Naïve Bayes . Proses yang dilakukan  dalam  tahap  modeling untuk  menyelesaikan  klasifikasi abstrak penelitian dosen menggunakan  Naïve  Bayes  yang dioptimasi dengan Algoritma Genetika. Start Inisialisasi populasi Pt Evaluasi populasi Pt Apakah sudah terpenuhi kriterianya? Pt=Pt+1 Sleksi individu Pt Crossover individu dari Pt dan memasukan ke Pt+1 Mutasi individu dari Pt dan masukkan ke Pt+1 Evaluasi populasi Optimasi NB atribute Optimasi NB classifier model End N Y
Gambar. 1 Diagram Alur Algoritma Genetika dan Naïve Bayes
Pada  Gambar  1.  menunjukkan  bahwa langkah  pertama  dari  Algoritma  Genetika adalah  inisialisasi  populasi  pt.  Kromosom pada  populasi  ditentukan  nilai  gennya. Langkah  selanjutnya  evaluasi  populasi  pt. Kromosom  diseleksi  menggunakan  nilai fitness .  Kromosom  yang  memiliki  nilai fitness terbesar  akan  dipilih.  Nilai  kriteria akan  terpenuhi  jika  jumlah  generasi  sudah maksimal,  jika  belum  maka  iterasi  akan terus  berjalan.  Kemudian  berdasarkan probability  crossover ,  kromosom  terpilih akan  dicrossoverkan.  Dan  berdasarkan probability mutation ditentukan  berapa banyak  gen  dalam  kromosom  yang  akan dimutasi. Setelah mencapai generasi maksimal, maka didapat kromosom dengan nilai fitness tertinggi  sebagai  solusi  dari permasalahan  seleksi  atribut.  Kemudian data  dengan  atribut  yang  terpilih  akan ditraining  dan  ditesting  oleh  Naive  Bayes, sehingga  naive  bayes  dapat  melakaukan klasifikasi terhadap judul penelitan dosen.
4. Experiment dan  Pengujian  Model  :
Untuk  pengujian  model  dilakukan dengan menggunakan Rapid Miner . Dari model yang telah dibuat maka dataset akan diolah sehingga menghasilkan model yang diharapkan. 5. Evaluasi  dan  Validasi  Hasil  :
Setelah  dilakukan experiment pada semua  dataset  dengan  model  yang diusulkan,  maka  akan  dievaluasi dan  ditarik  kesimpulan  dari  hasil experiment . Metode ini merepresentasikan  hasil  evaluasi medel  dengan  menggunakan  tabel matriks, jika dataset terdiri dari dua kelas,  kelas  pertama  dianggap positif,  dan  kelas  kedua  dianggap negative [9]. Evaluasi menggunakan  confusion  matrix menghasilkan akurasi, persesi, recall.  Precision  atau  confidence merupakan  proporsi  kasus  yang diprediksi  positif  yang  juga  positif benar  pada  data  sebenarnya. recall
atau sensitivity merupakan proporsi kasus positif yang sebenarnya yang diprediksi positif secara benar [10].
Tabel 2. Confusion Matrix
Correct Classification Classified as + - + True positive False negatives - False positives True negatives
True  positive (tp)  merupakan  jumlah record  positive dalam dataset yang diklasifikasi positive.  True  negative (tn) merupakan  jumlah record  negative dalam dataset  yang  diklasifikasi negative. False positive (fp)  merupakan  jumlah record negative dalam dataset yang
diklasifikasikan positive. False  negative (fn)  merupakan  jumlah record  positive dalam dataset yang diklasifikasi negative.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data text yang didapat  dari  situs  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian  kepada  Masyarakat  Institut Pertanian Bogor (LPPM-IPB). Data text ini merupakan  kumpulan  abstrak  pada  judul penelitian pada berbagai bidang ilmu. Pada penelitian ini jumlah judul penelitian  yang digunakan  275  data  latih  dan  data  uji. Daftar judul penelitian untuk data latih dan data  uji  yang  akan  digunakan  pada penelitian ini  dapat  dilihat  pada  Lampiran. Data  yang telah diunduh dari situs  LPPM- IPB  akan  diambil  isi  abstraknya  dan diuraikan  menggunakan  perangkat  lunak Rapid Miner.

## Pengolahan Data Awal
Sebelum  data  set  dimasukan  ke  dalam model  yang  diusulkan,  terlebih  dahulu dilakukan preprocessing data. Pada tahapan  ini,  dilakukan  beberapa  hal,  yaitu konversi  data  text  menjadi .txt,  tokenized, transform cases, filter stopword .
a. text  converting :  agar  teks  yang dimasukan  kedalam  model  dapat dibaca  oleh  model,  dilakukan konversi  tipe  format  teks.  Tahapan ini adalah dilakukan sebuah
konversi  format teks yang  diambil dari sumbernya menjadi format . txt .
Gambar 2. File txt
b. Tokenized : Tokenized merupakan proses  untuk  memisah-misahkan kata.  Hasil  dari  pemisahan  tersebut dinamakan token .
c. Transform  Cases :  Proses  ini dilakukan  untuk  mengubah  bentuk kata-kata.  Pada  proses  ini,  karakter dijadikan  huruf  kecil  ( lower  case ) semua.
d. Filter  Stopword :  Proses  ini menghilangkan kata-kata yang sering  muncul  tapi  tidak  memiliki pengaruh  apapun  dalam  ekstrksi klasifikasi  teks.  Pada  proses  ini, kata yang termasuk dalam penunjukan  waktu,  kata  tanya,  dan kata sambung.

## Seleksi fitur Algoritma Genetika
Ada  beberapa  tahapan  yang  ada  pada algoritma  genetika  dalam  mengoptimasi seleksi fitur pada Naive Bayes. Pada tahap pertama  adalah  pengkodean  yaitu  proses kodefikasi atas solusi dari permasalahnnya. Hasil  dari  pengkodean  berbentuk  string yang  merupakan  representasi  dari  suatu kromosom.  Tahap  kedua selection yaitu menentukan  kromosom  mana  yang  tetap tinggal  pada  generasi  berikutnya.  Tahap ketiga crossover yang  akan  menghasilkan kromosom  baru  yang  akan  menggantikan kromosom  lama.  Tahap  keempat  mutasi yang memungkinkan terjadinya kromosom baru  secara unpredictable. Proses  terakhir
Vol. 5 No. 2 Desember 2020
adalah decoding yaitu  mengambil  hasil kromosom terbaik untuk memberikan nilai yang optimal.
a. Inisialisasi Populasi Inisialisasikan populasi
dengan membangkitkan  bilangan  biner  sebanyak jumlah  data  latih,  sehingga  pada  masalah ini menggunakan pengkodean dalam bilangan biner.
Tabel. 3. Pembangkitan Populasi Awal
W 1 W 2 W 3 W 4 dst W 210 K 1 1 1 0 0 … 0 K 2 0 0 1 1 … 0        K 50 0 0 0 0 … 1
Ukuran  populasi  atau popsize yang  telah ditentukan  dalam  proses  manualisasi  ini adalah  5  dari  275  individu.  Pada  proses manualisasi  ini  kromosom  terdiri    3126 gen  yang  didapat  dari  representasi  jumlah kata  pada  bidang  ilmu.  Pada  Tabel Pembangkitan  Populasi  Awal  terlihat bahwa  kode  Wn  merupakan  banyaknya kata  yang  terdapat  dari  tiap  kata  pada
bidang  ilmu  B1,  Kn  merupakan  jumlah kromosom atau tiap dokumen.
b. Evaluasi Populasi
Proses  selanjutnya  yaitu  evaluasi  populasi dengan ditentukannya parameter Algoritma Genetika sebagai berikut:
 Probabilitas Penyilangan (Crossover) (Pc)=1,00
 Probabilitas Mutasi (Pm)= 0,5 Evaluasi  populasi  yang  terbentuk  dengan menghitung nilai fitness dengan menggunakan fungsi objektif yang dibentuk  dalam  studi  kasus.  Dimana  nilai bobot ditentukan sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Bobot pada setiap Gen K Gen Bobot 1 anjing 0,003 2 Antera 0,003 3 arsen 0,003 4 biomursa 0,003 5 adas 0,003    275 udang 0,003 Sehingga nilai fitness kromosom ditentukan sebagai berikut:
Tabel 5. Nilai Fitness pada setiap Kromosom
Kromosom Bi Nilai fitness Anjing Antera Arsen Biomursa Adas 0.003 0.003 0.003 0.003 0.003 K1 1 1 0 0 0 Bi*Si 0.003 0.003 0 0 0 0.006 K2 0 0 1 1 0 Bi*Si 0 0 0.003 0.003 0 0.006 K3 0 0 0 0 1 Bi*Si 0 0 0 0 0.003 0.003 K4 0 0 1 2 0 Bi*Si 0 0 0.003 0.006 0 0.009        K50 0 1 0 0 0 Bi*Si 0 0.003 0 0 0 0.003 Keterangan : Bi = bobot pada geni
Si = nilai gen pada kromosom i di populasi awal
c. Penyilangan pada Kromosom
Model  penyilangan  yang  dipakai  pada penelitian  ini  adalah  metode  penyilangan satu  titik  ( one  point  crossover ).  Pertama pilih  bangun  bilangan  acak  sebanyak
jumlah kromosom dalam populasi.
Memilih  bilangan  acak  lagi  mulai  dari  0 sampai dengan panjang  kromosom /  gen-1 disebut  posisi cut-point  crossover dimana posisi itu akan menentukan posisi gen yang akan  disilangkan  antara  kromosom  induk yang telah dipilih sebelumnya.

## Tabel 6. Kromosom dikawin-silang
Kromosom K1 >< K3 K3 >< K5 K5 >< K1

## Tabel 7. Point Crossover
Kromosom Orangtua 1 Kromosom Orangtua 2 Keturunan 1100 1011 1101 1111 11001111
d. Mutasi Algoritma Genetika
Proses  mutasi  akan  melakukan  pergantian 1  gen  acak  dengan  nilai  baru  sehingga tidak  selalu  menjamin  bahwa  setelah proses  mutasi  akan  diperoleh  kromosom dengan fitness yang lebih baik. Proses yang dilakukan  adalah  menginversi  nilai  bit pada  posisi  tertentu  yang  terpilih  secara acak  (atau  menggunakan  skema  tertentu) pada kromosom, yang disebut inversi bit.

## Tabel. 8 Mutasi pada Pengkodean Biner
Kromosom sebelum mutase Kromosom setelah mutase 10010 1 11 10010 0 11 Proses mutasi dengan pengkodean bilangan  biner  dilakukan  dengan  memilih gen  secara  acak,  kemudian  apabila  gen tersebut  bernilai  0  maka  akan  diganti  1, dan sebagainya.
e. Evaluasi Populasi Baru
Setelah  melewati  proses  mutasi,  telah dihasilkan  populasi  baru  yang  disebut generasi  1,  pada  penelitian  ini  akan ditentukan  jumlah  generasi  maksimum atau  keturunan  yaitu  250,  maka  proses algoritma  genetika  akan  berhenti  ketika sudah mencapai 250 generasi. Misal sudah didapat  hasil  akhir  pada  proses  evaluasi populasi  baru  hanya  saja  sudah  dipilih yang  mempunyai  nilai  fitness  tertinggi yang  mempunyai  nilai  fitness  dibawah rata-rata akan dihilangkan.

## Tabel 9. Kombinasi Pengujian GA
Kombinasi Pc (Probabilitas Crossover) Pm (Probabilitas Mutasi) 1 0.1 0.5 2 0.3 0.5 3 0.8 1 4 1 1 5 0.6 0.1 6 1 0.5 Pada parameter GA terdapat nilai probabilitas crossover (Pc) dan probabilitas mutasi  (Pc)  yang  akan  digunakan  pada sistem.  Nilai  Pc  yang  akan  digunakan adalah  0.6  dan  nilai  Pm  yang  adalah digunakan yaitu 0.1 Tabel 10. Performansi dari pengaruh Pc dan Pm No Pc Pm Rata-rata Performansi Jumlah rata-rata Pangan SDM Kesehatan Sosekbud Teknologi 1 0.1 0.5 48.15 85.48 88.46 54.72 44.44 64.67 2 0.3 0.5 48.15 85.48 88.46 47.17 42.59 62.88 3 0.8 0.5 55.56 88.71 96.15 50.94 48.15 68.23 4 1 1 96.30 85.48 94.23 32.08 42.59 70.58 5 0.6 0.1 96.30 85.84 92.31 60.36 57.41 78.61 6 1 0.5 96.30 85.48 96.15 58.49 44.44 76.42
Pada Tabel 10, diperoleh perhitungan rata- rata  performansi  dari  kombinasi  pengujian GA  menunjukan  kombinasi  antara  Pc  dan Pm  untuk  menghasilkan  populasi  yang terbaik  ditunjukan  dengan  nilai  rata-rata terbesar  pada  kombinasi  nomer  lima. Kombinasi  ini  akan  digunakan  untuk proses GA dalam untuk seleksi fitur Naïve Bayes.
1. Model Naïve Bayes
Kata kunci yang didapat dari proses seleksi fitur  menggunakan  algoritma  genetika akan  diklasifikasi  menggunakan  model Naïve Bayes, berikut proses yang dilakukan:
a. Dataset
Dataset  berupa  dokumen  exel  yang  berisi nama  bidang  ilmu  sebagai  label  seperti  :
B1, B2, B3, B4, B5 dan kata sebagai kasus per kelas dan berjumlah 275 data.

## Tabel 11. Dataset yang digunakan
Dataset Jumlah record Jumlah kelas Penelitian dosen 275 5 Setelah  ditentukan  dataset  yang  akan digunakan  selanjutnya  dataset  tersebut akan dihitung jumlah kelas/lebelnya. Tabel 12. Data Penelitian LPPM IPB Judul Penelitian Kata Kunci Bidang Ilmu (B) Deteksi  Bakteri  Patogen  dan  Fermentatif dari Pangan menggunakan Real-time Polymerase Chain Reaction (PCR) bakteri patogen, Cronobacter sakazakii, Staphylococcus aureus, Lactobacillus plantarum, real-time PCR B1 Karakteristik  Biofisik  Agroforestry  Di Hutan Rakyat agroforestry,  karakteristik  biofisik,  hutan  rakyat, sengon (F. moluccana) porang (A. onchophyllus) B2 Studi  Lintas  Konversi  Asam  Lemak Menjadi  Senyawa  Amina  Dengan  Teknik Termodegradasi asam  lemak,  amina,  termodegradasi,  oleokimia,  fatty amine, fatty nitril, sintesis satu tahap B3 IbM  Petani  Biofarmaka  Desa  Sukaluyu Kec. Nanggung Kab. Bogor biofarmaka, petani, bogor, kec nanggung B4 Rekonstruksi  Alat  Tangkap  Garuk  untuk Meningkatkan Hasil Tangkapan Kerang alat tangkap garuk, kerang B5 b. Hitung Jumlah Kelas/Label
Kelas  yang  dimaksud  adalah  bidang  ilmu (B)  yang  telah  ditentukan  pada  tiap  judul penelitian.  Jumlah  kelas  pada  bidang  ilmu ada 5, yaitu : B1, B2, B3, B4, B5 Perhitungan probabilitas kategori
(  ) (  ) (  ) (  ) (  )
c. Hitung Jumlah Kasus/Kelas
Pada  dataset  yang  digunkan  terdapat  kata pada  B1, B2,  B3,  B4, dan B5, jadi jumlah semua kata ada 1076 kata.
d. Bandingkan Hasil/Kelas
Dari  hasil  probabilitas  pada  class  B1 sampai  dengan  B5  didapat  kesimpulan bahwa  D6  termasuk  pada  class  B1  karena mempunyai  nilai  probabilitas  yang  paling besar.
2. Evaluasi dan Validasi
Pengujian  model  pada  penelitiian  ini menggunakan teknik 10-flod cross validation , dimana setiap record digunakan beberapa  kali  dalam  jumlah  yang  sama untuk training dan  tepat  satu  kali  untuk testing. Selama  proses,  salah  satu  dari partisi  dipilih  untuk training ,  sedangkan sisanya  untuk testing. Pengulangan dilakukan  10  kali  sehingga  setiap  partisi digunakan untuk testing tepat satu kali.
Pada  tahap  evaluasi  dan  validasi  hasil evaluasi,  dilakukan  pengukuran  dengan menggunakan confusion  matrix ,  hasil akurasi akan ditampilkan dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier .

## Gambar  3. Confusion Matrix Naïve Bayes
Pada  Gambar  3,  menunjukan  hasil  dari klasifikasi  menggunakan  Naïve  Bayes dengan  akurasi  52,55  %,  angka  ini termasuk dalam akurasi yang rendah. Salah satu  penyebabnya  yaitu  isi  abstrak  yang
berupa text sangat  bermacam-macam  atau unik  dalam  pengembangan  kalimat  yang digunakan, ini bertujuan untuk menghindari  isi  dari  jurnal  penelitian terdeteksi plagiat.
Gambar 4. Confusion Matrix GA dan NB
Hasil  dari  pengujian  pertama  klasifikasi Naïve  Bayes  didapat  akurasi  sebesar 52,55%.  Pada  pengujian  kedua  algoritma Naive  Bayes  akan  digabungkan  dengan Algoritma  Genetika  yang  berfungsi  untuk mengoptimasi proses seleksi fitur sehingga meningkatkan  akurasi  pada  Naive  Bayes.
Hasil pengujian kedua yang menggabungkan antara Naive Bayes dengan  algoritma  genetika  diliah  pada Gambar  4,  menunjukan  akurasi  78,61% ketika  seleksi  fitur  pada  Naïve  Bayes dioptimasi  dengan  Algoritma  Genetika meningkatkan akurasi sebesar 26,06%.

## 4. SIMPULAN
Penelitian  dengan  menggunakan  algoritma genetika  untuk  mengoptimalkan  seleksi fitur pada algoritma Naive Bayes sehingga akurasinya  meningkat.  Hasil  penelitian mendapatkan  kenaikan  26.06  %  menjadi 78.61 % pada nilai akurasinya.
Dari  hasil  penelitian  ini  bisa  disimpulkan bahwa algoritma genetika mampu menaikan  akurasi  pada  Naive  Bayes dengan  mengoptimalkan  proses  seleksi fitur  berupa  kata  yang  ada  pada  abstrak tiap penelitian.
Vol. 5 No. 2 Desember 2020
Namun  algoritma  genetika  membutuhkan waktu yang lama dalam menentukan fitur  yang optimal dikarnakan jumlah  kata,  sehingga  proses  klasifikasi berjalan lambat.
Untuk penelitian kedepannya  disarankan  antara  lain,  1) mengatasi  masalah  waktu  yang  lama  pada
saat  proses  klasifikasi,  2)  mencoba algoritma  lain  untuk  melakukan  optimasi sehingga hasil yang dicapai bisa lebih baik dari penelitian-penelitian yang ada.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Socrates, I. G. A., Akbar, A. L., Akbar,
M. S., Arifin, A. Z., & Herumurti, D.
(2016). Optimasi Naive Bayes Dengan Pemilihan Fitur Dan Pembobotan  Gain  Ratio. Lontar Komputer :  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi , 7 (1), 22. https://doi.org/10.24843/LKJITI.2016 .v07.i01.p03 [2]  Li,  J.,  Ding,  L.,  &  Li,  B.  (2014).  A novel naive bayes classification algorithm  based  on  particle  swarm optimization. Open  Automation  and Control  Systems  Journal , 6 (1),  747–
753.https://doi.org/10.2174/18744443
01406010747
[3] Muhamad, H., Prasojo, C. A., Sugianto, N. A., Surtiningsih, L.,
& Cholissodin,  I.  (2017).  Optimasi Naïve Bayes Classifier Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization  Pada  Data  Iris. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 4 (3), 180. https://doi.org/10.25126/jtiik.2017432 51 [4] Fathan Hidayatullah, A., Rifqi Ma, M.,
& Program Studi Manajemen Informatika STMIK Jenderal Achmad Yani  Yogyakarta  Jl  Ringroad  Barat, arif.  (2016).  Penerapan  Text  Mining dalam  Klasifikasi  Judul  Skripsi. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi  (SNATi)  Agustus ,  1907–
5022.
[5]  Rammal,  A.,  Perrin,  E.,  Vrabie,  V., Assaf,  R.,  &  Fenniri,  H.  (2017).
Selection of discriminant mid-infrared wavenumbers  by  combining  a  naïve Bayesian  classifier  and  a  genetic algorithm: Application to the evaluation  of  lignocellulosic  biomass biodegradation. Mathematical Biosciences , 289 , 153–161. https://doi.org/10.1016/j.mbs.2017.05. 002 [6]  Gupta,  D.  K.,  Vasudev,  K.  L.,  & Bhattacharyya,  S.  K.  (2018).  Genetic algorithm optimization based nonlinear  ship  maneuvering  control. Applied  Ocean  Research , 74 ,  142– 153.
https://doi.org/10.1016/j.apor.2018.03
.001
[7]  Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining : Konsep  dan  Aplikasi  menggunakan MATLAB . ANDI.
[8]  Yandra  Arkeman,  Yeni  Herdiyeni, Irman  Hermadi,  G.  F.  L.  (2014). Algoritma  Genetika  Tujuan  Jamak (Multi-Objective Genetic Algorithms): Teori  dan  Aplikasinya  untuk  bisnis dan Agrondustri . IPB Press.
[9]  Bramer,  M.  (2007).  Principles  of  Data Mining. In Principles of Data Mining . https://doi.org/10.1007/978-1-84628- 766-4
[10] Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Introduction. In Data Mining (3th ed., pp. 1–38). Elsevier. https://doi.org/10.1016/b978-0-12- 381479-1.00001-0