OPEN ACCESS
J. O F INISTA, V OL . 1, N O . 2, PP .073-081, M AY 2019
ISSN: 2622-8106 DOI: 10.20895/ INISTA . V 1 I 2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
Gigih Putra Kawani 1
#1 Program Studi S1 Informatika Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 13102012@st3telkom.ac.id
Accepted on April 11, 2019

## Abstract
Perkembangan  sektor  industri  yang  semakin  pesat  dalam  memenuhi  kebutuhan  hidup  setiap  harinya membutuhkan bahan kimia sebagai bahan utama dalam proses suatu produksi. Tidak sedikit dari bahan kimia tersebut mengandung zat berbahaya dan beracun yang dapat menimbulkan efek yang sangat membahayakan bagi lingkungan dan manusia. Oleh karena itu, perlu adanya penanganan khusus untuk mengurangi dampak buruk yang terjadi melalui proses pengelolaan limbah B3. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk menganalisa  kemasan  limbah  B3  adalah  dengan  metode  klasifikasi.  Dalam  hal  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasi  wadah  limbah  B3  untuk  mengurangi  resiko  jika  terjadi  tumpahan  dan  bocoran.  Adapun algoritma  yang  digunakan  adalah  Naive  Bayes.  Dari  41  data  limbah  B3,  38  data  diantaranya  sudah terklasifikasi  dengan  benar  dan  3  data  tidak  terklasifikasi  dengan  benar.  Algoritma  Naive  Bayes mamanfaatkan  data  training  dan  data  testing  untuk  mengklasifikasi  wadah  limbah  tersebut.  Dari  hasil klasifikasi wadah limbah B3 diperoleh persentase 75% untuk akurasi prediksi wadah limbah B3.

## Keywords: Limbah B3, Klasifikasi, Naive Bayes

## I. P ENDAHULUAN
P erkembangan  sektor  industri  yang  semakin  pesat  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup  setiap  harinya membutuhkan  bahan  kimia  untuk  dijadikan  bahan  utama  dalam  proses  produksi.  Tidak  sedikit  dari  bahan yang  digunakan  merupakan  bahan  kimia  yang  mengandung  zat  berbahaya  dan  beracun,  seperti  industri perakitan  roda  2,  roda  4,  elektronik,  tekstil  dan  pangan  akan  menghasilkan  limbah  bahan  berbahaya  dan beracun  (B3). Menurut  Peraturan  Pemerintah  No.  101  tahun  2014  tentang  Pengelolaan  Limbah  Bahan Berbaya  dan  Beracun  (B3)  Limbah  B3  merupakan  bahan  atau  zat  sisa  suatu  produksi  yang  memiliki  sifat (Hg),  Konsentrasi  (Cu),  Jumlah  (Kuantitas)  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dapat  mencemari, merusak  dan  membahayakan  lingkungan  ataupun  kelangsungan  hidup  manusia[1]. Merujuk  pada  peraturan pemerintah  No.  74  Tahun  2001  Pas al  4  “setiap  badan  usaha  yang  mel akukan  kegiatan  pengelolaan  serta pengangkutan  limbah  bahan  berbahaya  dan  beracun  (B3)  wajib  mencegah  terjadinya  pencemaran  atau kerusakan  lingkungan” [2]. Untuk  meningkatkan  keamanan,  maka  sebelum  dilakukan  proses  penyimpanan ataupun  pengangkutan  harus  memastikan  wadah  yang  tepat  dan  sesuai  untuk  mengurangi  resiko  terjadinya tumpahan  yang  berakibatkan  pencemaran  lingkungan.  Mengingat  keragaman  karakteristik  limbah  B3
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
74
sangatlah banyak, maka dalam pewadahan atau pengemasan perlu diatur tata cara yang tepat sehingga limbah dapat  dikelola  dengan  baik. Wadah  limbah  B3  perlu  diklasifikasi  dengan  metode  Naive  Bayes  untuk menentukan  wadah  yang  paling  tepat,  hal  ini  bertujuan  untuk  menghindari  tumpahan  atau  bocoran  pada limbah B3 yang memiliki karakteristik dan potensi bahaya pencemaran lingkungan. Klasifikasi wadah limbah B3  ini  diharapkan  dapat  mengurangi  resiko  tumpahan  ataupun  bocoran  yang  dapat  mencemari  lingkungan, terisolasinya limbah B3 dengan baik dan memudahkan pengelola dalam menentukan wadah limbah B3 sesuai karakteristik.
II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 L

## IMBAH B AHAN B ERBAHAYA DAN B ERACUN (B3)
Menurut Peraturan Pemerintah No. 18 Tahun 1999 Limbah merupakan sisa kegiatan usaha[3]. Limbah adalah  bahan  sisa  pembuangan  yang  dihasilkan  suatu  proses produksi  baik  dari  skala  rumah  tangga (domestik) maupun hasil industri yang ada pada suatu tempat tertentu karena tidak memiliki nilai ekonomis. Limbah  bahan  berbahaya  dan  beracun  (B3)  adalah  sisa  suatu  kegiatan  usaha  yang  mengandung  bahan berbahaya  dan  beracun,  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung  dapat  mencemari  ataupun  merusak lingkungan dan kelangsungan hidup makhluk hidup.

## 2.2 Data Mining
Data Mining merupakan istilah dalam mengembangkan ilmu pengetahuan dalam data base. Data mining adalah  proses dalam  data  base  yang  menggunakan  teknik  penyelesaian  secara  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  lebih bermanfaat  dan  pengetahuan  terkait  penelitian  dari  berbagai  jenis  bidang  keilmuan  dengan  jumlah  data besar[4]. Sebagai suatu rangkaian proses, data mining memiliki beberapa tahap proses yang bersifat interaktif sebagai berikut[17].

## 1. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan  data  merupakan  proses  untuk  menghilangkan  noise  data  yang  tidak  relevan  dan  data yang tidak konsisten. Pada umumnya data yang diperoleh masih memiliki isian yang tidak sempurna dan tidak  kompleks.  Selain itu,  atribut  data  yang  tidak  relevan  sebaiknya  dihapus  karna  akan  menghambat laju proses saat data diproses.
2. Integrasi Data (Data Integration)
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  dari  beberapa  data  kedalam  satu  data  base.  Integrasi  data sangat  diperlukan  secara  cermat,  karena  kesalahan  pada  integritas  data  bisa  menghasilkan  hasil menyimpang bahkan menyesatkan.

## 3. Seleksi Data (Data Selection)
Seleksi  data  bertujuan  untuk  mengambil  data  yang  diperlukan  dalam  proses  mining.  Seleksi  data adalah data yang ada pada data base dan umumnya tidak semuanya terpakai, hanya data yang konsisten dan valid yang akan diambil dari data base untuk dianalisis.
4. Tranformasi Data (Data Transformation)
Transformasi data merupakan data yang diubah atau digabungkan kedalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining. Beberapa metode dalam data mining membutuhkan format khusus sebelum bisa diimplementasikan.
5. Proses Mining
Proses  mining  adalah  proses  utama  saat  metode akan  diterapkan  atau  di  implementasikan  untuk menemukan sebuah informasi dan pengetahuan yang bersumber dari data base.
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
75

## 6. Evaluasi, Interprestasi Dan Visualisasi
Proses  ini  merupakan  proses  untuk  melihat  data  yang  sudah  di  olah,  apakah  data  tersebut  terdapat ketertarikan ataupun menarik untuk dilakukan identifikasi kedalam Knowledge Based.

## 2.3 Klasifikasi Naive Bayes
Klasifikasi  merupakan  proses  menemukan  suatu  model  atau  fungsi  untuk  menjelaskan  konsep  suatu kelas dari data, dengan tujuan untuk memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui[5]. Dalam  klasifikasi  terdapat  dua  jenis  fungsi  utama  didalamnya,  yaitu  untuk  membangun  model  sebagai prototipe yang disimpan sebagai memori dan penggunaan model untuk melakukan pengenalan, klasifikasi dan prediksi  pada  suatu  objek  data,  dengan  kata lain  data  akan  diketahui  kelasnya  dan  objek  dari  data  tersebut dalam model  yang  sudah tersimpan  didalam memori. Algoritma  Naive  Bayes  pertama  kali  di temukan  oleh ilmuan  inggris  yaitu  Thomas  Bayes.  Metode  ini  menggunakan  konsep  probabilitas  untuk  melakukan klasifikasi data pada class tertentu[6]. Pada umumnya tiap atribut hampir dipastikan ketergantungan dengan atribut  lainnya,  namun  dengan  asumsi  seperti  ini  membuat  metode  Naive  Bayes  lebih  mudah  dalam  segi perhitungan. Naive Bayes merupakan metode yang biasa digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi dalam  proses  klasifikasi  data  uji  pada  setiap  kategori  kelas  paling  tepat,  yang  dapat  di  nyatakan  dalam persamaan rumus sebagai berikut[7].
(2.1)

## 2.3 K-Fold Cross Validation
Cross  validation merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  memvalidasi  akurasi  sebuah  model  data  set baru.  Data  yang  digunakan  untuk  membuat  model  baru  disebut  dengan  data  pelatihan  dan  data  yang digunakan  untuk  memvalidasi  adalah  data  testing.  K-Fold  Cross  Validation  adalah  suatu  metode  untuk menghitu akurasi prediksi pada sistem. Data dibagi menjadi beberapa segmentasi yang mempunyai nilai rasio sama  ataupun  hampir  sama.  Pelatihan  pada  data  dan  valiadasi  sebanyak  K  kali  dari  setiap  percobaan mengambil  satu  segmen  berbeda  sebagai  data  testing  dan  validasi,  jika  K-1  segmen  lainnya  sebagai  data pelatihan diambil rata-rata dari hasil setiap iterasi[8].

## 2.3 Confussion Matrix
Pada confussion matrix memiliki perhitungan seperti accuracy, precisin, dan recall. Akurasi merupakan persentase  jumlah  record  data  yang  diklasifkasi  atau  disebut  juga  dengan  ketepatan  pada  suatu  hasil  dari proses  klasifikasi. Precision  (positive  prediction  value) merupakan  metrik  untuk  mengukur  kinerja  sistem untuk mendapatkan data yang relevan. Recall merupakan metrix untuk mengukur kinerja dalam mendapatkan data relevan yang terbaca[9].
Persamaan untuk mencari Precision,
(2.2)
Persamaan untuk mencari recall,
(2.3)
Persamaan untuk mencari Accuracy,
(2.4)
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
76

## III. M ETODE P ENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan jenis limbah B3, kode limbah B3, kategori bahaya limbah B3, sumber limbah B3, dan karakteristik limbah B3. Data yang diambil adalah rekap Rekomendasi Pengangkutan Limbah B3.

## 3.2 Perancangan Model
MULAI
BACA DATA TRAINING APAKAH DATA NUMERIK ? JUMLAH DAN PROBABILITAS HITUNG MEAN DAN STANDAR DEVIASI TIAP PARAMETER MODEL KLASIFIKASI FOLD CROSS VALIDATION

## SELESAI
Gambar 3.1 Flowchart Klasifikasi Naive Bayes
Perancangan  model  klasifikasi  Naïve  Bayes  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  Python  jupyter notebook  dengan  konsep  probabilitas  yang  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  pada class tertentu. Pada metode ini akan dilakukan fase testing dan training. Dimana fase testing akan diberlakukan uji coba data bersifat  kategorial  dan  sebagian  data  yang  telah  diketahui  kelasnya  diproses  untuk  membentuk  model perkiraan.  Namun  jika  jenis  data  bersifat  numeric,  maka,  proses  ini  harus  melewati  beberapa  tahap  seperti perhitungan  nilai mean,  variance, dan deviasa standar  pada  setiap  kriteria  untuk  masing-masing  golongan. Selanjutnya akan dilakukan fase percobaan (testing) untuk perhitungan data yang mengacu pada data training. Proses ini akan melewati beberapa tahap seperti menghitung peluang kriteria terhadap golongan, menghitung peluang setiap golongan, dan menentukan nilai maximal pada masing-masing posterior.
IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN

## 4.1 Data Training
Untuk menentukan data yang nantinya akan diklasifikasi dengan metode Naive Bayes, maka langkah pertama yang dilakukan adalah membaca data training. Adapun data training yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4.1 Baca Data Training No. Bentuk Karakteristik Sumber Bahaya Kemasan 1 cair Beracun Umum 2 drum 2 padat Beracun Umum 2 jumbo bag 3 padat Beracun Umum 2 jumbo bag
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81
Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik 77 No. Bentuk Karakteristik Sumber Bahaya Kemasan 4 cair Beracun Umum 1 drum 5 padat Beracun tidak spesifik 1 drum 6 padat Beracun Umum 2 drum 7 padat Beracun Umum 2 jumbo bag 8 padat Beracun Umum 2 jumbo bag 9 padat Beracun Umum 1 jumbo bag 10 padat Beracun Umum 1 jumbo bag 11 padat Beracun Umum 1 drum 12 cair Beracun Umum 1 drum 13 cair Beracun Umum 2 drum 14 cair Beracun Umum 1 drum 15 padat Beracun Umum 1 wheeled bin 16 padat Beracun Umum 1 jumbo bag 17 padat Beracun Umum 1 wheeled bin 18 padat Beracun Umum 1 wheeled bin 19 padat Beracun Umum 2 jumbo bag 20 padat Beracun Umum 2 jumbo bag 41 padat Beracun Umum 1 jumbo bag

## 4.2 Probabilitas label Kemasan
Berdasarkan data rekomendasi pengangkuta limbah B3 pada tabel 4.3 diketahui jumlah data training adalah sebanyak 41 data. Dimana terdapat 14 data kemasan drum, 22 data kemasan jumbo bag dan 5 kemasan wheeled bin. Setelah itu menghitung probabilitas atribut kemasan menggunakan rumus persamaan (2.1) sebagai berikut.
P (kema san = “Drum”) = 14/41 = 0,34
P (kemasan = “jumbo bag”) = 22/41 = 0,536 = 0,54
P (kemasan = “wheeled bin”) = 5/41 =0,12

## 4.3 Probabilitas Kriteria Bentuk
Pada  kriteria  bentuk  diketahui  terdapat  data  bentuk  cair  menggunakan  kemasan  drum  sebanyak  10, bentuk cair kemasan jumbo bag 2, bentuk cair kemasan wheeled bin 0, bentuk padat kemasan drum 4, bentuk padat kemasan jumbo bag 20, dan bentuk padat kemasan wheeled bin 5. Kemudia mencari probabilitas setiap kriteria bentuk sebagai berikut.
P (Bentuk = “cair” | Kem asan = “drum” ) = 10/14 = 0,71 P (Bentuk = “cair” | Kemasan = “Jumbo bag”) = 0,09
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
P (Bentuk = “cair” | Kemasan = “wheeled bin”) = 0
P (Bentuk = “padat” | Kemasan = “drum”) = 0,285 = 0,29 P (Bentuk = “padat” | Kemasan = “Jumbo bag”) = 0,909 = 0,91 P (Bentuk = “Padat” | Kemasan = “Wheeled bin”) = 1

## 4.4 Probabilitas Kriteria Karakteristik
Pada  kriteria  karakteristik  terdapat  2  jenis  karakter  yaitu  karakater  beracun  dan  karakter  cairan  mudah menyala.  Dimana  karakter  beracun  menggunakan  kemasan  drum  sebanyak  11,  karakter  beracun  kemasan jumbo  bag  sebanyak  22,  karakter  beracun  kemasan  wheeled  bin  sebanyak  5.  Sedangkan  karakter  mudah menyala kemasan drum sebanyak 3, karakter mudah menyala kemasan jumbo bag sebanyak 0, dan karakter mudah menyala kemasan wheeled bin 0. Kemudian mencari probabilitas setiap kriteria yang disesuaikan kelas kemasan tersebut
P (Karakter = “Beracun” | Kemasan = “drum”) = 11/14 = 0,785 = 0,79 P (Karakter = “Beracun” | Kemasan = “jumbo bag”) = 22/22= 1 P (Karakter = “Beracun” | Kemasan = “wheeled bin”) = 5/5 = 1
P (Karakter = “Cairan Mudah Menyala” | Kemasan = “drum”) = 3/14 = 0,21 P (Karakter = “Cairan Mudah Menyala” | Kemasan = “jumbo bag”) = 0/22 = 0 P (Karakter = “Cairan Mudah Menyala” | Kemasan = “wheled bin”) = 0/5 = 0

## 4.5 Probabilitas Sumber
Pada  kriteria  sumber  terdapat  3 jenis  sumber  yaitu  umum, spesifik  khusus,  dan  tidak  spesifik.  Dimana sumber  umum  menggunakan  kemasan  drum  sebanyak  11  data,  menggunakan  kemasan  jumbo  bag  13, menggunakan  wheeled  bin  5.  Untuk  jenis  sumber  spesfik  khusus  menggunakan  kemasan  drum  sebanyak  0, kemasan  jumbo  bag  sebanyak  6,  dan  kemasan  wheeled  bin  0.  Sedangkan  jenis  sumber  tidak  spesifik menggunakan  kemasan  drum  sebanyak  3  data,  menggunakan  kemasan  jumbo  bag  3  data,  dan  kemasan wheeled bin 0. Setelah semuanya tercatat, langsung membuat probabilitas dari setiap kriteria sumber sebagai berikut.
P (Sumber = “Umum” |Kemasan = “drum”) = 11/14 = 0,785 = 0,79 P (Sumber = “Umum” |Kemasan = “jumbo bag”) = 13/22 = 0,59 P (Sumber = “Umum” |Kemasan = “wheeled bin”) = 5/5 = 1
P (Sumber = “spesifik Khusus” |Kemasan = “drum”) = 0/14 = 0 P (Sumber = “spesifik Khusus” |Kemasan = “jumbo bag”) = 6/22 = 0,27 P (Sumber = “spesifik Khusus” |Kemasan = “wheeled bin”) = 0/5 = 0
P (Sumber = “Tidak spesifik” |Kemasan = “drum”) = 3/ 14 = 0,21 P (Sumber = “Tidak spesifik” |Kemasan = “jumbo bag”) = 3/22 = 0,136 = 0,14 P (Sumber = “Tidak spesifik” |Kemasan = “wheeled bin”) = 0/5 = 0

## 4.6 Probabilitas Kriteria Bahaya
Pada  kriteria  bahaya  terdapat  dua  jenis  kriteria  yaitu  kriteria  1  dan  kriteria  2,  dimana  kriteria  1 menggunnakan kemasan drum sebanyak 10, kemasan jumbo bag 5, dan kemasan wheeled bin 5. Sedangkan untuk kriteria bahaya 2 menggunakan kemasan drum sebanyak 4, dan kemasan jumbo bag 17, dan kemasan wheeled bin 0. Untuk selanjutnya mulai menghitung probabilitas setiap kriteria bahaya.
P (Bahaya = “1” | wadah = “drum”) = 10/14 = 0,71 P (Bahaya = “1” | wadah = “jumbo bag”) = 5/22 = 0,23 P (Bahaya = “1” | wadah = “wheled bin”) = 5/5 1
P (Bahaya = “2” | wadah = “drum”) = 4/14 = 0,285 = 0,29 P (Bahaya = “2” | wadah = “jumbo bag”) = 17/22 = 0,77 P (Bahaya = “2” | wadah = “wheeld bin”) = 0/5 = 0
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
79

## 4.7 Model Klasifikasi
Pada  tahap  model  klasifikasi  data  yang  sudah  tercatat  dan  pencarian  probabilitas  setiap  atribut dinyatakan selesai. Untuk selanjutnya membuat data testing, dimana data testing diambil 20% atau 8 data dari data  training  secara  random  atau  acak  untuk  mencari  kelas  prediksi. Berikut  adalah  perhitungan  untuk mencari  kelas  prediksi  baris  ke-4,  dan  untuk  mencari  kelas  prediksi  yang lain  menggunakan  rumus  yang sama. Adapun hasil perhitungannya adalah sebagai berikut.
P (kemasan = “drum”) P(drum)*P(bentuk)*P(karakteristik)*P(Sumber)*P(bahaya) = 0,34*0,29*0,79*0,79*0,71 = 0,04 P (kemasan = “jumbo Bag”) P (jumbo bag) * P(bentuk)*P(karakteristik)*P(Sumber)*P(bahaya) = 0,54*0,91*1*0,59*1 = 0,066 = 0,7 P (kemasan = ” wheeled bin”) P (wheeled bin) * P(bentuk)*P(karakteristik)*P(Sumber)*P(bahaya) = 0,12*1*1*1*1 = 0,12
Tabel 4.7 Hasil data Training
Bentuk Karakteristik Sumber Bahaya Kemasan prediction drum jumbo bag wheeled bin cair Beracun Umum 2 drum drum 0.04 0.02 0.00 cair Beracun Umum 1 drum drum 0.11 0.01 0.00 padat Beracun Umum 2 jumbo bag jumbo bag 0.02 0.22 0.00 padat Beracun Umum 1 jumbo bag wheeled bin 0.04 0.07 0.12 padat Beracun Umum 1 wheeled bin wheeled bin 0.04 0.07 0.12 padat Beracun Umum 1 wheeled bin wheeled bin 0.04 0.07 0.12 cair CMM tidak spesifik 1 wheeled bin drum 0.01 0.00 0.00 cair CMM tidak spesifik 2 drum drum 0.00 0.00 0.00
Dari  hasil  perhitungan  diatas  sudah  diketahui  data  prediksinya,  dari  8  data  testing  terdapat  6  data  yang terkalsifikasi  dengan  benar  dan  2  data  tidak  terklasifikasi  dengan  baik.  Untuk  selanjutnya  memasuki perhitungan confussion matrik dan akurasi pada persamaan 2.2 dan 2.4 adalah sebagai berikut.
Tabel 4.9 Confussion Matrik Prediksi Akurasi prediction class drum jumbo bag wheeled bin drum 3 0 1 jumbo bag 0 1 0 wheeled bin 0 1 2
Akurasi =
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
80

## 4.8 Pengujian Bahasa Pemrograman Python
Pengujian dilakukan untuk mengetahui hasil dari klasifikasi, dimana pengujian data dilakukan sebanyak 3 kali dengan hasil  yang berbeda dari setiap hasil klasifikasi. pada tahap pengujian Data  yang dikumpulkan memiliki  atribut  bentul,  karakteristik,  sumber,  bahaya  dan  kemasan.  Pengujian  klasifikasi  ini  menggunakan tools  bahasa  pembrograman  python,  dimana  data  limbah  tersebut  diimplementasikan  kedalam  bahasa pemrograman.
Gambar 4.1Hasil Pengujian
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  telah  dihasilkan  suatu  pola,  informasi dan  pengetahuan  baru  dalam proses  implementasi  naive  bayes  untuk  menentukan  wadah  limbah  B3  sesuai  karakteristik.  Dari  penelitian tersebut  dihasilkan  suatu  pola  dan  informasi  tentang  pewadahan  limbah  B3  yang  sudah  diklasifikasikan dengan  menggunakan  metode  naive  bayes.  Metode  ini  memanfaatkan  data  training  untuk  menghasilkan probabilitas  setiap  kriteria  untuk  kelas  yang  berbeda,  sehingga  nilai  probabilitas  dari  kriteria  tersebut  dapat dioptimalkan  untuk  memprediksi  wadah  limbah  B3  berdasarkan  data  valid  melalui  proses  klasifikasi  yang dilakukan oleh metode naive bayes.

## V. Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan analisa penelitian tentang implementasi Naive Bayes untuk menentukan wadah limbah B3 dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Dari  penelitian  terkait  implementasi  naive  bayes  untuk  menentukan  wadah  limbah  B3  sesuai karakteristik  berdasarkan  data  izin  rekomendasi  pengangkutan  limbah  B3  yang  valid  yaitu melakukan learning dengan memanfaatkan data training untuk menghasilkan probabilitas dari setiap kriteria atribut untuk kelas yang berbeda, sehingga nilai probabilitas dari kriteria dapat dioptimalkan untuk memprediksi wadah limbah B3.
2. Berdasarkan uji coba  yang dilakukan pada kesempatan ini dilakukan uji coba data sebanyak 3 kali, namun  uji  coba  yang  dilakukan  pertama  dan  kedua  hasil  masih  dibawah  50%  dikarenakan  masih terdapat  data  yang  tidak  konsisten  dan  kurang  kompleks, ini  yang  menyebabkan  hasil tidak  akurat, sedangkan pada pengujian ketiga diperoleh hasil akurasi sebesar 75%, karena diperolehnya data yang sudah valid berdasarkan surat izin rekomendasi pengangkutan limbah B3.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  mengenai  penelitian  tentang  implementasi  Naive  Bayes  untuk menentukan  wadah  limbah  B3  sesuai  karakteristiknya,  yaitu  pengujian  sebaiknya  dilakukan  dengan menggunakan metode lain untuk membandingkan akurasi terbaik dari algoritma, serta semua data yang tidak konsisten dilakukan tahap pre-process yang lebih baik, agar hasil akhir maksimal.
G IGIH P UTRA K AWANI .E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 1 (2): 73-81 Implementasi Naive Bayes Untuk Menentukan Wadah Limbah B3 Sesuai Karakteristik
81

## R EFRENSI
[1] Presiden Republik Indonesia, “Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Tahun 2014 Tentang Pengelolaan limbah berbahaya dan beracun,” pp. 1– 233, 2014.
[2] Presiden Republik Indonesia, “Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Tahun 2001,” PP Nomor 74 Tahun 2001 Tentang Pengelolaan Bahan Berbahaya Dan Beracun, vol. 36, no. 10, pp. 800 – 805, 2001.
[3] D. Beracun, “Peraturan Pemerintah No . 85 Tahun 1999 Tentang : Perubahan Atas Peraturan Pemerintah No . 18 Tahun 1999 Tentang Pengelolaan Limb ah Bahan Berbahaya,” no. 85, 1999.
[4] N. Yuda Septian, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013, pp. 1 – 11, 2009.
[5] A. F. Hadi, “PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING TRANSAKSI PENJUALAN UNTUK MENGETAHUI POLA,” vol. 25, no. 1, pp. 37 – 44, 2018.
[6] sarwo, “Hybrid Method Menggunakan Data Mining dan Naive Bayes Model Untuk Prediksi Studi Kasus Keursakan Lampu Efek,” vol. 4, 2016.
[7] D. Mining, N. B. Classifier, and P. Telko m, “Penerapan Teknik Data Mining Untuk Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus
Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Application of Data Mining Techniques for Classification the Graduation on Time of Informa tic,” 2014.
[8] J. Statistika, F. Metematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, and U. I. Indonesia, “ANALISIS KLASIFIKASI SENTIMEN REVIEW APLIKASI E- TICKETING MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN ASOSIASI,” 2018.
[9] A. Andriani, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSA N BERBASIS DECISION TREE DALAM PEMBERIAN BEASISWA STUDI KASUS : AMIK ‘ BSI YOGYAKARTA ,’” vol. 2013, no. Sentika, 2013.