p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Analisis Klasifikasi 7 Jenis Dry Beans dengan Penerapan Metode

## Naïve Bayes
Febri Liantoni 1 , Agy Hafidzah Sukmaningrum 2 , Milani Tanya Qurin 3 , Nanditya Vianti Putri 4 1,2,3 Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Sebelas Maret, Indonesia
1 febri.liantoni@gmail.com
2 agyhafidzah@gmail.com
3 milanitanyaqurin@gmail.com
4 vianti.vianti@gmail.com

## Abstrak
Penelitian  ini  dimaksudkan  untuk  mengklasifikasikan  jenis Dry  Beans dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes dengan bantuan alat analisis data RapidMiner. Dataset yang terlibat mencakup sejumlah atribut, termasuk Area,  Perimeter,  MajorAxisLength,  MinorAxisLength,  AspectRation,  Eccentricity,  ConvexArea,  EquivDiameter, Extent, Solidity, Roundness, Compactness, ShapeFactor2, ShapeFactor3, ShapeFactor4, serta atribut target Class yang menunjukkan jenis Dry Beans. Dataset ini dibagi menjadi dua bagian: data training sebanyak 9528 data dan data  uji  sebanyak  4083  data.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  model  klasifikasi Naïve  Bayes berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 90.01% dalam mengklasifikasikan jenis Dry Beans . Hasil ini menandakan bahwa model tersebut memiliki kemampuan yang baik dalam membuat prediksi yang sesuai dengan data asli. Dengan demikian, analisis ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam identifikasi, manajemen, dan pemanfaatan jenis-jenis Dry Beans secara efisien. Kata Kunci: Dry Beans , Klasifikasi, Naïve Bayes

## Classification Analysis of 7 Types of Dry Beans Using the Naïve Bayes Method

## Abstract
This  research  is  intended  to  classify  types  of  Dry  Beans  using  the  Naïve  Bayes  algorithm  with  the  help  of  the RapidMiner  data  analysis  tool.  The  dataset  involved  includes  several  attributes,  including  Area,  Perimeter, MajorAxisLength,  MinorAxisLength,  AspectRation,  Eccentricity,  ConvexArea,  EquivDiameter,  Extent,  Solidity, Roundness, Compactness, ShapeFactor2, ShapeFactor3, ShapeFactor4, as well as a target Class attribute indicating the type of Dry Beans. This dataset is divided into two parts: training data with 9528 data and test data with 4083 data. The research results show that the Naïve Bayes classification model succeeded in achieving an accuracy level of  90.01%  in  classifying  types  of  Dry  Beans.  This  result  indicates  that  the  model  has  a  good  ability  to  make predictions that match the original data. Thus, it is hoped that this analysis can contribute to the identification, management, and efficient use of Dry Beans types. Keywords: Dry Beans, Classification, Naïve Bayes

## I. PENDAHULUAN
Dry Beans atau kacang kering adalah biji tanaman dalam family  fabaceae yang  diambil  ketika  telah  matang dan  dikeringkan  sebelum  dikonsumsi. Dry  Beans adalah salah satu makanan dengan kandungan protein nabati tinggi yang memiliki peran penting bagi kebutuhan gizi manusia. Dry Beans berfungsi sebagai sumber energi bagi manusia karena kaya akan nutrisi berupa serat, vitamin, protein, dan mineral. Dry  Beans memiliki  berbagai  variasi  yang membedakan jenis yang satu dan yang lain. Penelitian kali ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis-jenis Dry Beans berdasarkan  hasil  identifikasi,  pengelompokan  dan pemahaman  yang  diperoleh.  Klasifikasi  dilakukan  untuk
membantu peneliti dalam memahami karakteristik masing- masing  jenis Dry  Beans sehingga  dapat  mengoptimalkan penggunaannya dalam kehidupan sehari-hari.
Klasifikasi adalah salah satu bentuk analisis data dengan  cara  ekstrak  model  yang  menggambarkan  data kelas penting yang biasa disebut predictor , classifier ,  atau lain  sebagainya  [3].  Klasifikasi  adalah  sebuah  metode dalam data mining yang merujuk pada metode penyusunan data secara sistematis berdasarkan aturan dan kaidah yang telah ditetapkan.  Penelitian analisis klasifikasi Dry Beans ini  menggunakan  metode Naïve  Bayes . Naïve  Bayesian Classification (NBC) adalah suatu pendekatan yang dapat digunakan  pada  klasifikasi  sederhana  namun  dapat menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  [12]. Naïve
Bayesian  Classific  ation (NBC)  mengidentifikasikan bahwa keberadaan suatu atribut tidak akan mempengaruhi atribut  yang  lain. Naïve  Bayesian  Classification (NBC) adalah salah satu algoritma dalam data mining yang dinilai sangat efektif dan efisien karena memberikan hasil output yang tepat berdasarkan proses peramalan dan pemanfaatan input dengan waktu yang relatif cepat [5].
Penelitian sebelumnya dalam penggunaan metode Naïve  Bayes telah  menemukan  beragam  aplikasi  yang berguna  di  berbagai  bidang.  Misalnya,  pada  penelitian tentang  kepuasan  mahasiswa  terhadap  cara  pengajaran dosen,  metode  ini  berhasil  membagi  respons  mahasiswa menjadi  "Tidak  Puas"  dan  "Puas"  dengan  tingkat  akurasi mencapai 92%. Hal ini mengindikasikan efektivitas metode tersebut dalam menganalisis persepsi mahasiswa terhadap pengajaran  [11].  Selain  itu, Naïve  Bayes juga  diterapkan dalam  mendeteksi  penyakit  pada  tanaman  jagung. Meskipun  menunjukkan  kesesuaian  sebanyak  18  dari  30 kasus, penelitian ini menyoroti bahwa metode ini memiliki ruang  untuk  peningkatan  dalam  akurasi  deteksi  penyakit melalui pendekatan ilmu pengetahuan lain  [14]. Ada pula penelitian  lain  yang  menggunakan Naïve  Bayes dalam mengklasifikasikan  jenis  jamur  berdasarkan  ciri  statistik orde pertama. Metode ini terbukti sederhana namun efektif dalam  mengevaluasi  probabilitas  jenis  jamur  berdasarkan ciri-ciri tertentu, seperti tingkat beracunnya jamur [6].
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  besarnya  keberhasilan  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasikan  tujuh  jenis Dry Beans yang berbeda dengan aplikasi analitik RapidMiner. Klasifikasi Dry  Beans diharapkan  dapat  memberikan pengetahuan  dasar  bagi  petani,  peneliti,  dan  produsen pangan untuk mengidentifikasi, mengelola, dan memanfaatkan jenis-jenis Dry Beans secara efisien. Selain itu,  pemahaman  yang  lebih  mendalam  tentang  klasifikasi Dry  Beans juga  berdampak pada  identifikasi  aspek-aspek seperti  kualitas  nutrisi,  rasa,  tekstur,  dan  nilai  ekonomis Dry Beans yang dapat meningkatkan pasar.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Klasifikasi  pada Dry  Beans diharapkan  dapat memberikan  solusi  dan  manfaat  seperti  yang  telah dipaparkan  sebelumnya.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma Naïve  Bayesian  Classification (NBC)  dengan menggunakan  aplikasi  analitik  data  yang  bernama RapidMiner  untuk  proses  klasifikasi.  Hasil  uji  data  dari salah  satu  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan algoritma Naïve  Bayes dan  aplikasi  RapidMiner memberikan  hasil  yang  sangat  baik  [1].  Aplikasi RapidMiner  menunjukkan  bahwa  akurasi  hasil  kinerja analisis  data  adalah  100%.  Hal  ini  berarti  bahwa  hasil pemrosesan  menggunakan  sistem  aplikasi  akan  sama dengan  analisis  data  secara  manual  [12].  Telah  banyak penelitian  yang  disebutkan  sebelumnya  membuktikan bahwa  algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  hasil  yang memuaskan  dalam  melakukan  klasifikasi.  Salah  satu contoh  penelitian  yang  menggunakan  algoritma Naïve Bayes terkait yaitu artikel berjudul “Klasifikasi Persediaan Barang  Menggunakan Naïve  Bayes” .  Penelitian  tersebut menunjukkan  model Naïve  Bayes pada  data  tersebut
menghasilkan nilai akurasi sebesar 80% yang dinilai cukup baik [10]. Nilai akurasi dapat berubah sesuai dengan data dan atribut penelitian.

## A. Analisis Data dan Implementasi Algoritma
Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah data  set yang  diperoleh  dari https://archive.ics.uci.edu/. Data  set tersebut  merupakan  hasil  dari  penelitian  yang bertujuan untuk mengklasifikasikan tujuh macam varietas Dry  Beans berdasarkan  gambar  yang  diambil  dengan kamera resolusi tinggi. Penelitian untuk memperoleh data set dilakukan  dengan  sumber  gambar  sebanyak  13.611 butir dari tujuh macam Dry Beans yang berbeda. Data yang didapat  dari  gambar  tersebut  diolah  menggunakan computer vision system untuk diidentifikasi ke dalam tujuh macam  varietas  yang  berbeda  dengan  ciri-ciri  serupa berdasarkan  ciri-ciri  bentuk,  jenis,  dan  strukturnya. Ketujuh  macam  tersebut  diantaranya  yaitu  Seker, Dermosan, Barbunya, Horoz, Bombay, Sira, dan Cali.
Data  yang  telah  diperoleh  dari Data  Set ini kemudian  akan  melalui  tahap  klasifikasi  menggunakan algoritma Naïve  Bayes untuk  melakukan  pengkategorian data  ke  dalam  tujuh  jenis  varietas  yang  telah  disebutkan sebelumnya.  Selain  itu,  penelitian  juga  menentukan prediksi keakuratan metode ini untuk klasifikasi jenis Dry Beans  menggunakan  pengujian  data training dan  data testing .

## B. Metode Penelitian
Data mining ialah integrasi beragam disiplin ilmu yang  menggabungkan  teknik  pembelajaran  mesin, pengenalan pola, statistika, basis data, dan visualisasi guna mengatasi  tantangan  ekstraksi  informasi  dari  basis  data yang  luas  [7]. Data  Mining melibatkan  berbagai  metode dengan maksud mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya  tidak  terungkap  dalam  data  yang  telah terakumulasi. Data Mining memfasilitasi pengguna untuk mengungkap  informasi  yang  mungkin  tidak  akan  terlihat oleh  mereka  saat  melakukan  eksplorasi  data  dalam  basis data. Data  Mining adalah  salah  satu  komponen  dalam proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD),  yang melibatkan serangkaian langkah, termasuk pemilihan data, pra-pemrosesan,  transformasi  data,  ekstraksi  informasi, dan  evaluasi  hasil.  KDD  sering  disebut  juga  sebagai penemuan  pengetahuan  dalam  basis  data. Data  Mining memiliki  lima  fungsi  utama,  termasuk  pengelompokan ( clustering ), klasifikasi ( classification ), asosiasi ( association ),  urutan  ( sequencing ),  dan  peramalan ( forecasting ) [2]. Metode data mining yang dipakai dalam proses menganalisis hasil data dari klasifikasi tujuh macam varietas Dry Beans ini yaitu Naïve Bayes . Metode Naïve  Bayes adalah  salah  satu  teknik klasifikasi  yang  dikemukakan  dalam  teorema  Bayes. Metode ini memanfaatkan teorema Bayes untuk melakukan klasifikasi, yang memiliki kemiripan dengan algoritma lain seperti decision  tree dan  jaringan  saraf  ( neural  network ). Pada dasarnya, metode ini menggabungkan teorema Bayes dengan  asumsi  " naïve ",  yaitu  anggapan  bahwa  atribut- atribut  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  adalah  saling independen  satu  sama  lain  jika  diberikan  nilai  keluaran
( output ).  Dengan  dasar  asumsi  ini,  metode Naïve  Bayes memberikan  keunggulan  dalam  hal  tingkat  akurasi  dan kecepatan ketika diterapkan pada data set yang besar [8]. Konsep  dasar  yang  digunakan  oleh Naive  Bayes adalah Teorema Bayes ,  yaitu  melakukan  klasifikasi  dengan melakukan  perhitungan  nilai  probabilitas.  Metode  ini menggunakan  beberapa  algoritma  untuk  melakukan klasifikasi  dan  memprediksi  kelas  dari  suatu  obyek  yang belum  diketahui  [4].  Dalam  prosesnya,  metode  ini mengandalkan probabilitas dan statistik untuk memperkirakan  kemungkinan  di  masa  mendatang berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Ciri  khasnya  adalah kemampuannya  dalam  mengasumsikan  kemandirian  dari setiap  keadaan  atau  kejadian,  serta  memberikan  akurasi yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  metode klasifikasi lainnya [15].
Penelitian  ini  menggunakan  proses  analisa data mining yang  dibantu  dengan  beberapa  perangkat  lunak ( software ) pendukung lainnya, seperti Microsoft Excel dan RapidMiner.  RapidMiner  merupakan  sebuah  perangkat lunak  pengolahan  data  yang  memberikan  platform  serba guna  untuk  berbagai  tujuan,  termasuk machine  learning (pembelajaran  mesin),  text  mining  (penambangan  teks), data mining (penambangan data), dan predictive analytics (analisis  prediktif).  RapidMiner  mengadopsi  prinsip  dan teknik data mining untuk mengidentifikasi pola dalam data set yang luas, dan menggabungkannya dengan kecerdasan buatan,  metode  statistika,  dan  integrasi  dengan database . Penggunaan  RapidMiner  memudahkan  pengguna  dalam melakukan analisis data yang meliatkan volume data yang besar,  berfungsi  dengan  operator-operator,  dan  mampu menyajikan hasil secara visual melalui grafik. RapidMiner sendiri dikembangkan dalam model open core [9]. Penerapan Naïve  Bayes terlibat  dalam  analisis data  varietas Dry Beans,  di  mana  metode  ini membantu mengidentifikasi pola-pola yang mungkin tidak terungkap sebelumnya  dalam  data  yang  telah  terakumulasi.  Metode ini  tidak  hanya  memberikan  keunggulan  dalam  tingkat akurasi tetapi juga dalam kecepatan ketika diterapkan pada Data Set yang besar. Untuk mendukung proses analisis data mining, penelitian ini menggunakan RapidMiner. RapidMiner  disini  berfungsi  dalam  mengintegrasikan prinsip dan teknik data mining untuk mengidentifikasi pola dalam Data Set yang luas, khususnya dalam mengklasifikasikan  varietas Dry  Beans .  Selain  dalam integrasi,  RapidMiner  juga  memiliki  keunggulan  lain berupa  kemampuannya  menyajikan  hasil  secara  visual melalui grafik, meningkatkan pemahaman dan interpretasi hasil analisis.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian  ini  menggunakan data  set yang berjumlah  13612  data  akan  dipecah  menjadi  dua  bagian, yaitu data pelatihan yang mencakup 70% dari data peroleh atau  setara  dengan  9528  data,  dan  data  pengujian  yang mencakup 30% dari data peroleh atau 4083 data. Atribut - atribut  yang  digunakan  pada data  set ini  meliputi Area, Perimeter, MajorAxisLength, MinorAxistLength, AspectRation,  Eccentricity,  ConvexArea,  EquivDiameter, Extent, Solidity, Roundness, Compactness, ShapeFactor2,
ShapeFactor  3,  ShapeFactor4, dan Class . Data  cleaning atau preprocessing bertujuan untuk mempermudah proses menganalisa  data  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan  tujuan  menghilangkan noise atau missing  value . Berikut  merupakan data  set  Dry  Beans dimana  atribut Class menjadi target pengujian.
Gambar 1. Data set Dry Beans
Pengolahan data menggunakan aplikasi RapidMiner  untuk  memprediksi  tujuh  jenis Dry  Beans yang  terdapat  pada  atribut class .  Pengolahan  data menggunakan data uji dan data training . Data training ini berguna  dalam  melatih  model  klasifikasi Naïve  Bayes untuk memahami pola dan hubungan antara atribut-atribut data  yang  ada,  sehingga  model  dapat  melakukan  prediksi atau  klasifikasi  dengan  akurat.  Data  uji  digunakan  untuk menguji dan mengevaluasi seberapa baik performa model klasifikasi Naïve Bayes yang telah dilatih sebelumnya.
Gambar 2. Model penggunaan Naïve Bayes pada RapidMiner
Berdasarkan  gambar 2,  metode  klasifikasi Naïve Bayes dalam  proses  klasifikasi  data Dry  Beans menggunakan RapidMiner ini untuk membandingkan data testing dengan data training yang  telah  diidentifikasi sebelumnya  [13].  Dalam  tampilan process pada RapidMiner  diperlukan  untuk  memasukkan  dan set  role masing-masing  data training dan  data testing .  Langkah selanjutnya  adalah  memasukkan  operator Naïve  Bayes , apply  model ,  dan performance untuk  mengevaluasi kinerjanya.
Gambar 3. Hasil pengolahan RapidMiner
Berdasarkan gambar 3, hasil pengolahan RapidMiner  dengan  mengggunakan  model Naïve  Bayes yang  dilakukan  pada  4083  data  uji  menunjukkan  bahwa tingkat akurasi prediksi mendapatkan nilai sebesar 90.01%. Dalam  evaluasi  model,  terdapat  beberapa  metrik  yang diperhatikan,  salah  satunya  adalah  presisi  dan recall . Presisi  mengukur  seberapa  tepat classifier dalam mengidentifikasi  data  positif,  sementara recall mengukur seberapa baik classifier dapat menemukan semua instance
Area Perimeter MajorAxisLength MinorAxisLength AspectRation Eccentricity ConvexArea EquivDiameter Extent Solidity roundness Compactness ShapeFactor1 ShapeFactor2 ShapeFactor3 ShapeFactor4 Class 54484 878.705 333.656059 208.9350875 1.59693646 0.779663276 55109 263.3840985 0.806358039 0.98865884 0.886732555 0.789388028 0.006123927 0.001466803 0.623133459 0.99510454 SIRA 32114 648.566 222.6575074 183.8290361 1.211220556 0.564236127 32393 202.2098285 0.760670804 0.991387028 0.9593916 0.908165329 0.006933347 0.002909259 0.824764265 0.998971432 SEKER 38216 710.146 241.9492655 201.2045958 1.202503673 0.555377603 38542 220.5858618 0.776747967 0.991541695 0.952269341 0.911702961 0.006331099 0.002698189 0.83120229 0.999523806 SEKER 40351 798.577 323.546597 159.4025185 2.029745829 0.870214792 40826 226.6638235 0.675998057 0.988365257 0.795116142 0.70056006 0.008018304 0.001191362 0.490784398 0.996167584 HOROZ 70966 1032.731 386.4901941 237.0890354 1.630147904 0.789740343 72555 300.5939413 0.685661836 0.978099373 0.836153022 0.777753086 0.005446132 0.001229235 0.604899863 0.986076244 CALI 54085 940.816 389.9310456 177.6057363 2.195486777 0.89024609 54839 262.4179125 0.600197532 0.986250661 0.767851627 0.67298543 0.007209597 0.000912249 0.452909389 0.994356575 HOROZ 58167 968.803 395.9403402 189.7185607 2.086987898 0.877727867 59322 272.1406339 0.652520697 0.980529989 0.778781416 0.687327373 0.006806958 0.000937103 0.472418918 0.985932563 HOROZ 55941 918.733 379.0385222 188.6620445 2.009087325 0.867327182 56536 266.882546 0.810786133 0.989475732 0.832839774 0.704104017 0.006775684 0.00102726 0.495762466 0.996030088 HOROZ 44058 778.306 271.3398809 206.9524152 1.311122079 0.646745966 44518 236.8467603 0.780312423 0.989667101 0.913974093 0.872878544 0.006158697 0.002205382 0.761916953 0.99896614 SEKER
27262 667.055 234.9685608 149.093208 1.575984339 0.7729031 28168 186.3090349 0.738087503 0.967835842 0.769917675 0.792910482 0.008618904 0.002101495 0.628707033 0.990832437 DERMASON 46023 821.604 319.6601518 183.5999191 1.741069132 0.818603016 46540 242.0708648 0.674003778 0.988891276 0.856761019 0.757275698 0.006945661 0.001408995 0.573466484 0.998444793 SIRA 50747 842.609 300.5536668 215.4237774 1.395174064 0.697323598 51387 254.1910446 0.74980792 0.987545488 0.898189658 0.845742617 0.00592259 0.001869151 0.715280574 0.997940905 SEKER 57869 945.702 393.6746194 187.7028924 2.097328466 0.879013415 58433 271.442626 0.791100478 0.99034792 0.813106114 0.6895101 0.006802859 0.000948492 0.475424177 0.997120661 HOROZ
43242 753.985 256.332891 215.0265347 1.192098879 0.54435248 43702 234.6431853 0.791282389 0.989474166 0.955851057 0.915384617 0.005927869 0.002567395 0.837928997 0.998894218 SEKER 48300 851.044 317.3145946 199.6160777 1.589624434 0.777341043 49648 247.9868343 0.704656863 0.972848856 0.838017265 0.781517266 0.00656966 0.00151174 0.610769236 0.970893702 HOROZ
31298 660.253 250.9099149 159.1836072 1.576229609 0.772984148 31640 199.6242753 0.703136233 0.989190898 0.902205944 0.795601383 0.008016803 0.001981359 0.63298156 0.997724277 DERMASON 39309 732.876 272.4482733 184.388709 1.477575687 0.736181388 39628 223.7180665 0.703781287 0.991950136 0.919688721 0.821139601 0.006930939 0.001943747 0.674270245 0.99628532 DERMASON 39882 773.165 297.0555479 171.3736421 1.733379441 0.816809323 40377 225.3427157 0.662337662 0.987740545 0.838382919 0.758587804 0.007448361 0.001521472 0.575455456 0.997482657 SIRA 40822 732.103 260.5621947 199.6645625 1.304999703 0.642502367 41171 227.9828605 0.784148754 0.99152316 0.957105406 0.87496523 0.006382887 0.002307598 0.765564153 0.999060992 SEKER
31499 660.822 251.8435495 159.7575039 1.576411394 0.773044187 31898 200.2642565 0.72846901 0.987491379 0.906437041 0.795193114 0.007995287 0.001971988 0.632332089 0.99681551 DERMASON
yang  benar  dari  suatu  kelas.  Dalam  penelitian  ini,  presisi true SIRA  didapatkan  sebanyak  713    data,  presisi true SEKER  didapatkan  sebanyak  601    data,    presisi true HOROZ didapatkan sebanyak 559  data, presisi true CALI didapatkan sebanyak 443  data, presisi true DERMASON didapatkan  sebanyak  913  data,  presisi true BOMBAY didapatkan  sebanyak  147    data,  dan  presisi true BARBUNYA  didapatkan  sebanyak  299    data.  Hal  ini mengindikasikan bahwa classifier memiliki performa yang beragam  dalam  mengenali instance dari  setiap  kelas. Misalnya, DERMASON memiliki presisi true yang tinggi dengan  913  data  yang  teridentifikasi  dengan  benar  atau sekitar 97.35%, sementara BOMBAY memiliki presisi true yang  lebih  rendah  dengan  hanya  299  data  dari  371  data yang teridentifikasi dengan benar atau sekitar 83.99%. Dari hasil  ini,  dapat  diidentifikasi  bahwa classifier memiliki kemampuan  yang  berbeda  dalam  mengenali  dan mengklasifikasikan  setiap  kelas.  Perbedaan  ini  mungkin disebabkan  oleh  karakteristik  dan  distribusi  data  yang berbeda-beda di antara kelas-kelas tersebut.
Tingkat  akurasi  yang  tinggi  menandakan  bahwa model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam  membuat prediksi yang sesuai dengan data asli. Penggunakan model prediksi  yang  akurat  dapat  memberikan  keyakinan  yang tinggi dalam pengenalan dan kategorisasi jenis Dry Beans. P ada  kasus  ini,  model Naïve  Bayes mampu  memberikan hasil yang mendekati dengan akurasi hampir sempurna, hal ini  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  efektif  dalam menangkap  pola  dan  variabilitas  dalam data  set . Keakuratan  yang  tinggi  juga  dapat  diartikan  sebagai indikator  kemampuan  model  dalam  menghadapi  variasi dan  kompleksitas  data,  sehingga  hasil  prediksi  yang dihasilkan dapat diandalkan dan bermanfaat dalam konteks pemanfaatan klasifikasi jenis Dry Beans yang lebih luas.

## IV. SIMPULAN
Temuan  dan  analisis  penelitian  menunjukkan bahwa  algoritma  Klasifikasi Naïve  Bayes (NBC)  dapat menjadi  metode  efektif  untuk  mengklasifikasikan  tujuh jenis Dry  Beans dengan  menggunakan  parameter  seperti Area,  Perimeter,  MajorAxisLength,  MinorAxisLength, AspectRation,  Eccentricity,  ConvexArea,  EquivDiameter, Extent, Solidity, Roundness, Compactness, ShapeFactor2, ShapeFactor3,  ShapeFactor4, dan Class .  Dari  9528  data pelatihan  yang  diproses  menggunakan  RapidMiner,  hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90.01%.
Sebanyak  713  data  berhasil  diklasifikasikan dengan benar sebagai jenis Dry Beans Sira, dengan tingkat kepresisian ( precision ) sebesar 83.00%, dan tingkat recall pada  kelas  Sira  mencapai  87.38%.  Selanjutnya,  601  data berhasil  diklasifikasikan  sebagai  jenis Dry  Beans Seker, dengan  tingkat  kepresisian  93.61%  dan  tingkat recall 94.94%.  Sebanyak  559  data  berhasil  diklasifikasikan sebagai jenis Dry Beans Horoz, dengan tingkat kepresisian 93.17% dan tingkat recall 96.38%. Untuk jenis Dry Beans Cali,  sebanyak  443  data  diklasifikasikan  dengan  tingkat kepresisian  89.49%  dan  tingkat recall 88.07%.  Sebanyak 913 data berhasil diklasifikasikan sebagai jenis Dry Beans Dermason, dengan tingkat kepresisian 93.16% dan tingkat recall 88.38%.  Selanjutnya,  147  data  diklasifikasikan
sebagai  jenis Dry  Beans Bombay,  dengan  tingkat kepresisian 97.35% dan tingkat recall 100.00%. Terakhir, 299  data  diklasifikasikan  sebagai  jenis Dry  Beans Barbunya, dengan tingkat kepresisian 83.99% dan tingkat recall 80.59%.
Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma  Klasifikasi Naïve  Bayes (NBC)  merupakan pilihan  yang  sangat  akurat  dan  dapat  diandalkan  untuk mengklasifikasikan  jenis-jenis Dry  Beans berdasarkan atribut-atribut yang telah disebutkan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pada penelitian ini, penulis mengucapkan terima kasih  kepada  seluruh  pihak  terkait  yang  berkontribusi dalam  pembentukan  artikel  penelitian  ini  sehingga  dapat terselesaikan dengan baik.
DAFTAR PUSTAKA
[1]. Ananda W, Safir M, Fauzan., “Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes”, Terapan  Informatika Nusantara , Vol. 1, pp. 513-519, March 2021.
[2]. Ahmad, I., Samsugi, S., & Irawan, Y., “Implementasi Data Mining Sebagai  Pengolahan  Data”, Jurnal  Teknoinfo ,  Vol. 16 ,  pp.  46, 2022.
[3]. Han,  J.,  Kamber,  M.,  dan  Pei,  J.,  “Data  Mining  Concepts  and Techniques”, Morgan Kauffman : Miami, 2012.
[4]. Heliyanti  Susana,  “Penerapan  Model  Klasifikasi  Metode  Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet”, Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI) , Vol. 4 , pp. 1– 8, January 2022.
[5]. Kusumadewi,  S.,  “Klasifikasi  Status  Gizi  Menggunakan  Naive Bayesian  Classification”, CommIT (Communication and Information Technology) Journal , Vol. 3 , pp. 6-11, May 2009.
[6]. Mahran, A. A., Hapsari, R. K., & Nugroho, H., “Penerapan Naive Bayes  Gaussian  Pada  Klasifikasi  Jenis  Jamur  Berdasarkan  Ciri Statistik  Orde  Pertama”, Network  Engineering  Research Operation , Vol. 5 , pp. 91-99, 2020.
[7]. Mardi, Yuli, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5”, Jurnal Edik Informatika , Vol. 2, pp. 213-219, 2016. [8]. Nofitri,  R.,  &  Irawati,  N.,  “Analisis  Data  Hasil  Keuntungan Menggunakan  Software  Rapidminer”, JURTEKSI  (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , Vol. 5, pp. 199–204, June 2019.
[9]. Novianti, D., “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis  Menggunakan  Rapid  Miner”, Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika , Vol. 21 , pp. 49–54, March 2019.
[10]. Pramesti, N., “Klasifikasi Persediaan Barang Menggunakan Naïve Bayes”, Jurnal  Data  Science  &  Informatika ,  Vol. 1 ,  pp.  53–57, 2021.
[11]. Ratna  Sari,  D.,  Hartama,  D.,  Sudahri  Damanik,  I.,  Wanto,  A., “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  dalam  Memprediksi  Kepuasan Mahasiswa  Terhadap  Cara  Pengajaran  Dosen”, SENARIS (Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science), Vol  1, pp. 287-297, September 2019.
[12]. Rinestu, M., Made Indra, I. P., & Marsanto, B., “Classification Of Investment  Decisions  During  Covid-19  Pandemic  Using  Naive Bayes Klasifikasi Keputusan Investasi Di Masa Pandemi Covid-19 Dengan  Menggunakan  Naive  Bayes”, Management  Studies  and Entrepreneurship Journal , Vol. 3, pp. 1784–1796, 2022.
[13]. Sitoto,  Y.,  Allo,  T.,  Sofica,  V.,  Hasan,  N.,  &  Septiani,  M., “Penggunaan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Mengklasifikasi Pengangguran Pada Desa Bojong Kulur”, Bianglala Infoematika , Vol. 10, 2022.
[14]. Syarief,  M.,  Mukminin,  A.,  Prastiti,  N.,  &  Setiawan,  W., “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Deteksi Penyakit Pada Tanaman Jagung”, Jurnal Ilmiah NERO , Vol. 3, pp. 61–68, 2017.
[15]. Syukri  Mustafa,  M.,  Rizky  Ramadhan,  M.,  Thenata,  A.  P., “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier Implementation  of  Data  Mining  for  Evaluation  of  Student
Academic Performance Using a NBC Algorithm”, Cites Journal , Vol 4, pp. 151-162, February/April 2017.