Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2277 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## A COMPARISON OF THE NAIVE BAYES AND K-NN ALGORITHMS IN PREDICTING THE FRESHNESS OF MILKFISH AT FISH AUCTIONS
Harlis Setiyowati *1 , Hendra Mayatopani *2 , Lilik Hariyanto 3 , Muhammad Alfathan Harriz 4
1 Retail Management, Faculty of Humaniora, Universitas Pradita, Indonesia
2 Information System, Faculty of Science and Technology, Universitas Pradita, Indonesia
3 Culinary Art, Faculty of Hospitality and Tourism, Universitas Pradita, Indonesia
4 Informatics Engineering, Faculty of Science, Technology, Mathematics, Matana University, Indonesia Email: 1 harlis.setiyowati@pradita.ac.id , 2 hendra.mayatopani@pradita.ac.id , 3 lilik.hariyanto@pradita.ac.id , ⁠ 4 mmuhammad.harriz@matanauniversity.ac.id
(Article received: June 10, 2024; Revision: July 22, 2024; published: August 02, 2024)

## Abstract
This research aims to compare the performance of two machine learning algorithms, Naive Bayes and K-Nearest Neighbors  (K-NN),  in  predicting  the  freshness  of  milkfish  (Chanos  chanos)  at  fish  auctions.  Predicting  fish freshness is an important aspect to ensure product quality and customer satisfaction. The Naive Bayes algorithm, which is based on Bayes' Theorem with the assumption of independence between features, as well as the K-NN algorithm, which uses an instance-based approach to classify data based on proximity to k nearest neighbors, were implemented and tested. Evaluation is carried out using accuracy and Kappa metrics. The results show that Naive  Bayes  achieved  an  accuracy  of  73.44%  with  a  Kappa  value  of  0.594,  indicating  good  performance  in predicting the freshness of milkfish. In contrast, K-NN shows an accuracy of 68.75% and a Kappa value of 0.461, which means its performance is lower compared to Naive Bayes. Further analysis revealed that Naive Bayes is more computationally efficient and faster at making predictions, making it better suited for real-time applications at fish auctions. However, Naive Bayes has limitations in assuming feature independence which may not always be true in real-world situations. On the other hand, K-NN although more flexible and capable of capturing complex patterns  in  data,  tends  to  be  slow  and  requires  optimization  of  parameters  such  as  k  values  to  improve  its performance. In conclusion, Naive Bayes is recommended for predicting the freshness of milkfish at fish auctions because of its higher accuracy and reliability. Further research is needed to optimize these two algorithms through parameter adjustments and the use of ensemble methods to improve overall prediction performance.
Keywords : Fish Auctions, Fishery Product Quality, K-NN, Milkfish, Naive Bayes.

## PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN K-NN DALAM PREDIKSI KESEGARAN IKAN BANDENG PADA TEMPAT PELELANGAN IKAN

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma pembelajaran mesin, Naive Bayes dan K- Nearest Neighbors (K-NN), dalam memprediksi kesegaran ikan bandeng (Chanos chanos) di tempat pelelangan ikan.  Prediksi  kesegaran  ikan  merupakan  aspek  penting  untuk  memastikan  kualitas  produk  dan  kepuasan pelanggan. Algoritma Naive Bayes, yang didasarkan pada Teorema Bayes dengan asumsi independensi antar fitur, serta algoritma K-NN, yang menggunakan pendekatan instance-based untuk mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatan  dengan  k  tetangga  terdekat,  diimplementasikan  dan  diuji.  Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan metrik akurasi dan Kappa. Hasil menunjukkan bahwa Naive Bayes mencapai akurasi 73.44% dengan nilai Kappa 0.594,  mengindikasikan  kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi  kesegaran  ikan  bandeng.  Sebaliknya,  K-NN menunjukkan akurasi 68.75% dan nilai Kappa 0.461, yang berarti kinerjanya lebih rendah dibandingkan dengan Naive Bayes. Analisis lebih lanjut mengungkapkan bahwa Naive Bayes lebih efisien secara komputasi dan lebih cepat dalam membuat prediksi, menjadikannya lebih cocok untuk aplikasi waktu nyata di tempat pelelangan ikan. Namun,  Naive  Bayes  memiliki  keterbatasan  pada  asumsi  independensi  fitur  yang  mungkin  tidak  selalu  benar dalam  situasi  dunia  nyata.  Di  sisi  lain,  K-NN  meskipun  lebih  fleksibel  dan  mampu  menangkap  pola  kompleks dalam  data,  cenderung  lambat  dan  membutuhkan  optimasi  parameter  seperti  nilai  k  untuk  meningkatkan kinerjanya.  Kesimpulannya,  Naive  Bayes  lebih  direkomendasikan  untuk  prediksi  kesegaran  ikan  bandeng  di tempat pelelangan ikan karena keakuratan dan keandalannya yang lebih tinggi. Penelitian lebih lanjut diperlukan

## 322
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328
untuk  mengoptimalkan  kedua  algoritma  ini  melalui  penyesuaian  parameter  dan  penggunaan  metode  ensemble guna meningkatkan performa prediksi secara keseluruhan.
Kata kunci : Ikan Bandeng, K-NN, Kualitas Produk Perikanan, Naive Bayes, Pelelangan Ikan.

## 1. PENDAHULUAN
Kesegaran ikan adalah salah satu faktor penting yang  menentukan  kualitas  dan  nilai  jual  dalam berbisnis  pada  budidaya  ikan  [1].  Pada  tempat pelelangan  ikan,  kemampuan  untuk  memprediksi kesegaran ikan secara cepat dan akurat sangat penting untuk memastikan bahwa ikan yang dijual memenuhi standar  kualitas  yang  diinginkan  oleh  konsumen[2], [3],  [4].  Pemilihan  metode  yang  tepat  untuk melakukan  prediksi  ini  dapat  membantu  pelaku industri  perikanan  dalam  menjaga  kualitas  produk, meningkatkan kepercayaan konsumen, serta mengoptimalkan  operasi  bisnis.  Pada  tahun  2021- 2022  produksi  ikan  bandeng  kabupaten  kota  bekasi 11607  ton  dan  juga  dapat  memenuhi  kebutuhan wilayah jakarta, tangerang, bekasi dan bogor [5] dan menurut statistik kementrian kelautan dan perikanan jumlah  data  nilai  perikanan  budidaya  pembesaran komoditas  ikan  bandeng  pada  pulau  jawa  sebesar 6.762.963,00[6]. Pada era modern ini, perkembangan teknologi dan ilmu data telah membuka peluang baru dalam  analisis  dan  prediksi  berbagai  aspek  dalam industri  perikanan.  Dua  algoritma  yang  sering digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dan prediksi adalah  Algoritma  Naive  Bayes  dan  k-Nearest Neighbors  (k-NN).  Kedua  algoritma  ini  memiliki karakteristik  dan  pendekatan  yang  berbeda  dalam memproses data dan memberikan prediksi, sehingga menarik untuk dibandingkan dalam konteks prediksi kesegaran ikan bandeng.
Dalam  industri  perikanan,  menjaga  kualitas kesegaran  ikan  bandeng  sangat  penting  untuk memastikan  kepuasan  konsumen  dan  keberlanjutan bisnis[7].  Salah  satu  tantangan  utama  adalah kemampuan  untuk  memprediksi  kesegaran  ikan secara  akurat  di  tempat  pelelangan  ikan.  Teknologi dan metode yang efektif diperlukan untuk mengatasi tantangan ini, dan dua algoritma yang populer dalam analisis  data  adalah  Naive  Bayes  dan  k-Nearest Neighbors  (k-NN)[8],  [9].  Kedua  algoritma  ini menawarkan  pendekatan  yang  berbeda  dalam klasifikasi  dan  prediksi,  sehingga  menarik  untuk dibandingkan dalam konteks prediksi kesegaran ikan bandeng. Penelitian yang membandingkan Algoritma Naive Bayes dan k-Nearest Neighbors (k-NN) dalam prediksi  kesegaran  ikan  bandeng  di  tempat pelelangan  ikan  diharapkan  dapat  memberikan berbagai manfaat, baik dalam aspek praktis maupun ilmiah. Manfaat tersebut antara lain:
Dengan  menggunakan  algoritma  yang  lebih akurat  dalam  memprediksi  kesegaran  ikan,  industri perikanan dapat memastikan bahwa ikan yang dijual di tempat pelelangan selalu dalam kondisi segar. Hal
ini  akan  meningkatkan  kepuasan  dan  kepercayaan konsumen terhadap produk yang ditawarkan. 1. Algoritma  yang  efisien  dan  cepat  dalam pemrosesan  data  dapat  membantu  pelaku industri  perikanan  dalam  mengoptimalkan operasi  sehari-hari.  Pengambilan  keputusan yang  lebih  cepat  dan  akurat  terkait  kesegaran ikan  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional di tempat pelelangan ikan.
2. Dengan  memastikan  bahwa  ikan  yang  dijual selalu  dalam  kondisi  segar,  pelaku  industri perikanan  dapat  mengurangi  kerugian  akibat produk  yang  tidak  laku  atau  harus  dibuang karena  kualitas  yang  menurun.  Hal  ini  akan berdampak positif pada keuntungan ekonomi.
3. Penelitian  ini  akan  memberikan  kontribusi dalam bidang ilmu data dan teknologi perikanan dengan  menyediakan  analisis  komparatif  yang mendalam mengenai dua algoritma yang sering digunakan dalam prediksi dan klasifikasi. Hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  referensi  bagi penelitian-penelitian selanjutnya.
4. Temuan  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan untuk  mengembangkan  sistem  dan  teknologi baru yang lebih canggih dalam prediksi kualitas dan  kesegaran  ikan.  Teknologi  ini  dapat diterapkan  secara  luas  di  berbagai  tempat pelelangan ikan dan pusat distribusi perikanan.
5. Penelitian ini mendorong pemanfaatan big data dalam industri perikanan. Dengan pengumpulan dan  analisis  data  yang  lebih  baik,  industri perikanan  dapat  mengambil  langkah-langkah yang lebih strategis dalam  manajemen  kualitas produk.
6. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan sebagai materi  edukasi  dan  pelatihan  bagi  pekerja  di industri perikanan tentang pentingnya penggunaan  teknologi  dalam  menjaga  kualitas produk.  Pengetahuan  tentang  cara  kerja  dan manfaat algoritma prediksi juga dapat meningkatkan keterampilan teknis pekerja. Dengan berbagai manfaat yang diharapkan dari penelitian ini, diharapkan dapat tercipta suatu sistem prediksi  yang  lebih  baik  dan  lebih  akurat  dalam menjaga  kualitas  kesegaran  ikan  bandeng,  sehingga industri  perikanan  dapat  terus  berkembang  dan memberikan produk terbaik bagi konsumen.
Penelitian ini bertujuan untuk  membandingkan efektivitas  Algoritma Naive  Bayes dan k-NN dalam memprediksi  kesegaran  ikan  bandeng  di  tempat pelelangan  ikan  dan  berdasarkan  ahli  mengenai kesegaran ikan bandeng. Kriteria evaluasi yang akan digunakan meliputi akurasi, presisi, sensitivitas, dan kecepatan pemrosesan dari masing-masing algoritma.
Dengan  melakukan  perbandingan  ini,  diharapkan dapat  diperoleh  wawasan  mengenai  algoritma  mana yang lebih efisien dan akurat dalam konteks prediksi kesegaran ikan bandeng, dari hal tersebut dilakukan identifikasi masalah sebagai berikut.
1. Bagaimana tingkat akurasi dari masing-masing algoritma  dalam  memprediksi  kesegaran  ikan bandeng?
2. Seberapa cepat masing-masing algoritma dapat memproses data untuk memberikan prediksi?
3. Bagaimana kemampuan masing-masing algoritma  dalam  menangani  data  dengan berbagai  karakteristik,  seperti  jumlah  fitur  dan volume data?
Pengenalan  perbandingan  algoritma  Naive Bayes  model  yang  sering  digunakan  karna  efektif dan.  sederhana  [10],  [11],  [12]K-NN  yang  dapat mengklasifikasi  data      dengan      akurat    dalam penggunaan  [13]  Kedua  algoritma  tersebut  dalam memprediksi  kesegaran  bandeng  di  pelelangan  ikan memerlukan suatu kajian penting dalam mengevaluasi kesegaran ikan secara tepat, keterlibatan  algoritma  pembelajaran  mesin  dalam prosedur ini, dan perbedaan atribut Naive Bayes dan K-NN [9]. Kesegaran ikan merupakan faktor penentu penting dalam sektor makanan laut, yang berdampak pada  kebahagiaan  konsumen  dan  nilai  pasar  produk secara  keseluruhan.  Mengevaluasi  kesegaran  ikan bisa  jadi  sulit  karena  ada  beberapa  faktor  yang mempengaruhinya,  seperti  jenis  ikan,  kondisi penyimpanan,  dan  lama  penyimpanan.  Metode pembelajaran mesin, seperti Naive Bayes dan K-NN, memberikan  solusi  efektif  untuk  mengotomatisasi dan  meningkatkan  ketepatan  perkiraan  kesegaran ikan.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan  pendekatan komparatif untuk mengevaluasi efektivitas Algoritma Naive Bayes dan k-Nearest Neighbors (k-NN) dalam memprediksi  kesegaran  ikan  bandeng  di  tempat pelelangan ikan.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Langkah-langkah  utama  dalam  penelitian  ini meliputi:
1. Pengumpulan Data
Data  mengenai  kesegaran  ikan  bandeng  akan dikumpulkan  dari  beberapa  tempat  pelelangan  ikan.
Data  ini  dapat  mencakup  berbagai  parameter  fisik, kimia,  dan  sensorik  yang  relevan  dengan  kesegaran ikan,  seperti  suhu,  pH,  kandungan  air,  dan  aroma. Sumber data dapat berasal dari pengukuran langsung di  lapangan,  database  industri  perikanan,  serta literatur ilmiah yang relevan.

## 2. Pra-pemrosesan Data
Data yang dikumpulkan akan melalui tahap pra- pemrosesan untuk memastikan kualitas dan konsistensinya. Tahap ini mencakup:
a) Pembersihan Data: Menghapus data yang hilang atau tidak konsisten.
b) Normalisasi:  Mengubah  skala  data  ke  rentang yang  seragam  untuk  mengurangi  bias  dalam pemrosesan algoritma.
c) Pemisahan  Data:  Membagi  data  menjadi  set latih dan set uji untuk validasi model.
3. Implementasi Algoritma
a) Naive
Bayes: Algoritma ini akan diimplementasikan menggunakan pustaka machine  learning  yang  tersedia,  seperti  scikit- learn di Python. Algoritma ini akan dilatih pada set  data  latih  dan  diuji  pada  set  data  uji  untuk mengukur  kinerjanya  dalam  memprediksi kesegaran ikan.
b) k-Nearest  Neighbors  (k-NN):  Implementasi  k- NN juga akan dilakukan menggunakan pustaka yang  sama.  Nilai  k  dan  metrik  jarak  yang optimal  akan  ditentukan  melalui  proses  cross- validation.
4. Evaluasi Kinerja
Kinerja  kedua  algoritma  akan  dievaluasi menggunakan beberapa metrik, termasuk:
a) Akurasi:  Mengukur  seberapa  sering  prediksi algoritma sesuai dengan label sebenarnya.
b) Presisi: Mengukur ketepatan dari prediksi yang positif.
c) Recall  (Sensitivitas):  Mengukur  seberapa  baik algoritma  dalam  mendeteksi  kesegaran  ikan yang sebenarnya segar.
d) F1-Score:  Menggabungkan  presisi  dan  recall menjadi satu metrik tunggal.
e) Kecepatan Pemrosesan: Mengukur waktu yang dibutuhkan  oleh  masing-masing  algoritma untuk melakukan prediksi.
5. Analisis dan Interpretasi
Hasil dari evaluasi kinerja akan dianalisis untuk menentukan algoritma mana yang lebih unggul dalam konteks prediksi kesegaran ikan bandeng. Analisis ini akan mencakup: a) Perbandingan  Metrik:  Membandingkan  hasil metrik evaluasi dari kedua algoritma.
b) Studi Kasus: Menggunakan contoh kasus nyata untuk melihat  bagaimana masing-masing algoritma bekerja dalam situasi praktis. c) Interpretasi  Hasil:  Menarik  kesimpulan  dari hasil perbandingan dan memberikan rekomendasi  tentang  algoritma  yang  lebih efektif  untuk  digunakan  di  tempat  pelelangan ikan.
324 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  mengungkapkan  perbedaan kinerja antara Algoritma Naive Bayes dan k-Nearest Neighbors  (k-NN)  dalam  memprediksi  kesegaran ikan  bandeng.  dalam  melakukan  pengumpulan  data yang  kita  ambil  berdasarkan  2  responden  ahli  dan pedagang/supplier pada tempat pelelangan ikan, data yang  diperoleh  sebanyak  94  responden  yang  mana 75,3%  ahli  dan  24,7%  supplier  ikan  bandeng,  dapat dilihat pada gambar 2. Data yang kita ambil dan kita olah  sebanyak  4  kategori  berdasarkan  kondisi  mata, kondisi insang, kondisi bau dan kondisi daging ikan.
Hasil menunjukkan pada Tabel 1 dan 2, bahwa Algoritma  Naive  Bayes  mencapai  akurasi  prediksi sebesar 73.44%. Algoritma ini menunjukkan kinerja yang baik dalam menangani data dengan jumlah fitur yang besar, meskipun asumsi independensi antar fitur seringkali tidak terpenuhi dalam praktik. Di sisi lain, Algoritma  k-NN,  dengan  nilai  k  optimal  (misalnya k=5), menunjukkan akurasi yang lebih rendah, yaitu
sebesar 68.75%. Meskipun lebih rendah dibandingkan Naive Bayes, k-NN tetap memberikan wawasan  penting  tentang  kinerja  algoritma  dalam konteks data yang digunakan.
Gambar 2. Jumlah data responden.
Tabel 1. Akurasi Naive Bayes
Tabel 2. Akurasi K-NN
Presisi  dan  sensitivitas  kedua  algoritma  juga dibandingkan. Naive Bayes mencapai presisi sebesar 72% dan sensitivitas 74%, yang menunjukkan bahwa model  ini  cukup  baik  dalam  mendeteksi  ikan  yang benar-benar  segar,  meskipun  terdapat  beberapa kesalahan positif. Sementara itu, k-NN menunjukkan presisi dan sensitivitas yang lebih rendah dibandingkan Naive Bayes, namun tetap memberikan kontribusi  penting  dalam  analisis  kesegaran  ikan. Dari  segi  kecepatan  pemrosesan,  Naive  Bayes  lebih unggul  dengan  waktu  rata-rata  untuk  satu  prediksi sekitar  0.1  detik,  karena  sifat  algoritma  yang sederhana dan efisien dalam menghitung probabilitas. Sebaliknya,  k-NN  memerlukan  waktu  rata-rata sekitar  0.5  detik  untuk  satu  prediksi,  karena  proses
pencarian tetangga terdekat yang memerlukan waktu lebih lama, terutama pada dataset yang besar
Berdasarkan confusion matrix yang ditunjukkan pada gambar 3, berikut adalah hasil peramalan harga ikan  bandeng  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes dengan akurasi 73.44%.
Hasil  akurasi  73.44%  menunjukkan  bahwa model  Naive  Bayes  mampu  memprediksi  dengan benar 73.44% dari keseluruhan data yang diuji. Nilai kappa sebesar 0.594 menunjukkan tingkat kesepakatan  yang  sedang  antara  prediksi  model  dan label  sebenarnya.  Kappa  adalah  ukuran  yang memperhitungkan  kesepakatan  yang  terjadi  secara kebetulan.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2277 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## Gambar 3. Performance Vector Naive Bayes
Confusion Matrix:
 True  Tidak  Segar:  Dari  20  data  yang  benar- benar  Tidak  Segar,  8  diprediksi  dengan  benar sebagai  Tidak  Segar,  1  diprediksi  sebagai Sangat Segar, 3 diprediksi sebagai Sangat Tidak Segar, dan 8 diprediksi sebagai Segar.
 True  Sangat  Segar:  Dari  33  data  yang  benar- benar Sangat Segar, 28 diprediksi dengan benar sebagai Sangat Segar, dan 5 diprediksi sebagai Segar.
 True Sangat Tidak Segar: Tidak ada data yang diprediksi sebagai Sangat Tidak Segar.
 True  Segar:  Dari  16  data  yang  benar-benar Segar,  11  diprediksi  dengan  benar  sebagai Segar, dan 5 diprediksi sebagai Tidak Segar.
Kinerja Kelas Tidak Segar:
a) Precision:  Prediksi  untuk  kelas  Tidak  Segar memiliki  precision  yang  cukup  rendah  karena banyak  data  dari  kelas  lain  yang  salah diklasifikasikan sebagai Tidak Segar.
b) Recall:  Recall  untuk  kelas  ini  sangat  tinggi (100%), yang berarti semua instance dari kelas Tidak  Segar  berhasil  terdeteksi,  meskipun banyak prediksi positif palsu.
Kinerja Kelas Sangat Segar:
a) Precision dan Recall yang Tinggi: Kelas Sangat Segar  memiliki  precision  100%  dan  recall 82.35%,  menunjukkan  bahwa  model  sangat efektif dalam mengidentifikasi kelas ini dengan tingkat kesalahan yang rendah.
Kinerja Kelas Sangat Tidak Segar:
a) Kinerja Buruk: Model tidak berhasil memprediksi  data  untuk  kelas  Sangat  Tidak Segar, menunjukkan perlunya peningkatan fitur atau representasi data untuk kelas ini.
Kinerja Kelas Segar:
a) Precision  dan  Recall  Menengah:  Kelas  Segar memiliki  precision  dan  recall  yang  sedang, dengan  kesalahan  klasifikasi  yang  cukup signifikan.
Hasil  peramalan  menggunakan  Naive  Bayes menunjukkan  akurasi  keseluruhan  73.44%,  dengan performa  yang  bervariasi  antar  kelas.  Sementara beberapa  kelas  seperti  Sangat  Segar  menunjukkan hasil yang sangat baik, kelas lain seperti Sangat Tidak Segar memerlukan perhatian khusus untuk meningkatkan  akurasi  prediksi.  Dengan  langkah- langkah  yang  tepat,  seperti  menyeimbangkan  data dan  memperbaiki  fitur  yang  digunakan,  akurasi  dan reliabilitas model dapat ditingkatkan

## Gambar 4. Performance Vector K-NN
Berdasarkan  pada  gambar  4  menunjukan  hasil akurasi  68.75%  menunjukkan  bahwa  model  Naive Bayes  mampu  memprediksi  dengan  benar  68.75%
dari  keseluruhan  data  yang  diuji.  Akurasi  ini  lebih rendah  dibandingkan  akurasi  73.44%  pada  kasus sebelumnya. Nilai kappa sebesar 0.461 menunjukkan

## 326
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328
tingkat  kesepakatan  yang  sedang  antara  prediksi model dan label sebenarnya. Meskipun lebih rendah dari  nilai  kappa  0.594  pada  kasus  sebelumnya,  ini tetap  menunjukkan  kesepakatan  yang  lebih  baik daripada dilakukan secara random.

## Confusion Matrix
 True Tidak Segar: Dari 3 data yang benar-benar Tidak Segar, 1 diprediksi dengan benar sebagai Tidak Segar, 1 diprediksi sebagai Sangat Segar, dan 1 diprediksi sebagai Segar.
 True  Sangat  Segar  Dari  36  data  yang  benar- benar Sangat Segar, 29 diprediksi dengan benar sebagai  Sangat  Segar,  1  diprediksi  sebagai Tidak Segar, dan 4 diprediksi sebagai Segar.
 True Sangat Tidak Segar: Tidak ada data yang diprediksi sebagai Sangat Tidak Segar.
 True  Segar  Dari  25  data  yang  benar-benar Segar,  14  diprediksi  dengan  benar  sebagai Segar, 2 diprediksi sebagai Sangat Segar, dan 5 diprediksi sebagai Tidak Segar.

## Kinerja Kelas Tidak Segar
a) Precision dan Recall Rendah, Kelas Tidak Segar memiliki  precision  dan  recall  yang  rendah, menunjukkan  bahwa  model  sering  kali  salah dalam memprediksi kelas ini.

## Kinerja Kelas Sangat Segar
a) Precision dan Recall yang Cukup Tinggi, Kelas Sangat Segar memiliki precision dan recall yang cukup tinggi, meskipun ada beberapa kesalahan klasifikasi.
Kinerja Kelas Sangat Tidak Segar a) Kinerja Buruk Model tidak berhasil memprediksi  data  untuk  kelas  Sangat  Tidak Segar, menunjukkan perlunya peningkatan fitur atau representasi data untuk kelas ini.

## Kinerja Kelas Segar
Precision  dan  Recall  Menengah  Kelas  Segar memiliki  precision  dan  recall  yang  sedang,  dengan kesalahan klasifikasi yang cukup signifikan.

## 4. DISKUSI
Dalam  melakukan  prediksi  kesegaran  ikan bandeng pada tempat pelelangan ikan. Berikut adalah ringkasan hasil yang diperoleh:
1) Naive Bayes: Akurasi 73.44%, Kappa 0.594
2) K-NN: Akurasi 68.75%, Kappa 0.461
Dari  hasil  ini,  terlihat  bahwa  Naive  Bayes memiliki performa yang lebih baik dibandingkan K- NN  dalam  konteks  data  yang  digunakan.  Berikut adalah analisis lebih mendalam berdasarkan confusion  matrix  yang  diperoleh  dapat  dilihat  pada tabel 3 dan 4:
Tabel 3. Naive Bayes Kelas Tidak Segar: Precision: 40.00% Recall: 100.00%
Kelas Sangat Segar: Precision: 100.00% Recall: 82.35%
Kelas Sangat Tidak Segar: Precision: 0.00% Recall: 0.00%
Kelas Segar: Precision: 68.75% Recall: 57.89%
Tabel 4. K-NN Kelas Tidak Segar: Precision  dan  Recall  rendah, menunjukkan  bahwa  model sering salah dalam memprediksi kelas ini.
Kelas Sangat Segar: Precision dan Recall cukup tinggi, meskipun ada beberapa kesalahan klasifikasi.
Kelas Sangat Tidak Segar: Precision  dan  Recall  sangat rendah,  menunjukkan  model tidak berhasil memprediksi kelas ini. Kelas Segar: Precision dan Recall sedang,  dengan  kesalahan klasifikasi yang signifikan.
Akurasi  menunjukkan  seberapa  baik  model dalam  mengklasifikasikan  sampel  dengan  benar. Dalam  hal  ini,  Naive  Bayes  menunjukkan  akurasi yang lebih tinggi (73.44%) dibandingkan dengan K- NN (68.75%). Ini menunjukkan bahwa Naive Bayes lebih  baik  dalam  memprediksi  kesegaran  ikan bandeng dibandingkan K-NN pada dataset ini. Kappa adalah  metrik  yang  mengukur  kesepakatan  antara prediksi  model  dan  label  sebenarnya,  dengan memperhitungkan  kemungkinan  kesepakatan  secara acak.  Nilai  Kappa  berkisar  antara  -1  hingga  1,  di mana 1 menunjukkan kesepakatan sempurna dan nilai di  bawah  0  menunjukkan  kesepakatan  yang  lebih buruk daripada yang diharapkan secara acak.
Naive Bayes: Kappa = 0.594 K-NN: Kappa = 0.461 Nilai  Kappa  untuk  Naive  Bayes  (0.594)  lebih tinggi  daripada  K-NN  (0.461),  menunjukkan  bahwa prediksi  Naive  Bayes  lebih  andal  dan  lebih  baik dibandingkan K-NN.
Naive  Bayes  lebih  andal  dalam  memprediksi kesegaran ikan bandeng karena memiliki nilai akurasi dan Kappa yang lebih tinggi. Ini menunjukkan bahwa model ini lebih konsisten dalam memberikan prediksi yang benar. Di tempat pelelangan ikan, kecepatan dan keandalan prediksi sangat penting. Naive Bayes yang lebih  cepat  dan  memiliki  akurasi  lebih  tinggi  akan lebih  efektif  digunakan  untuk  memeriksa  kesegaran ikan  secara  waktu  nyata.  Meskipun  Naive  Bayes menunjukkan  kinerja  yang  lebih  baik,  asumsi independensi fitur mungkin tidak sepenuhnya berlaku dalam  dunia  nyata.  Penggunaan  teknik  lain  atau kombinasi model (ensemble methods) dapat dieksplorasi untuk meningkatkan akurasi lebih lanjut. K-NN  dapat  dioptimalkan  lebih  lanjut  dengan penyesuaian  parameter  seperti  nilai  k,  serta normalisasi fitur untuk meningkatkan kinerjanya.
Beberapa studi memberikan wawasan yang luas mengenai  penerapan  dan  perbandingan  algoritma Naive  Bayes  dan  k-NN  dalam  konteks  prediksi kesegaran ikan.
Tabel 5. Studi Studi Keterangan Comparative study on machine learning..[14] Studi  ini membandingkan  beberapa algoritma  machine  learning,  termasuk Naive Bayes dan k-NN, dalam memprediksi  kualitas  produk  perikanan. Hasilnya  menunjukkan  kelebihan  dan kekurangan  masing-masing  algoritma tergantung  pada  konteks  data  yang digunakan.
Studi Keterangan Fisheye freshness..[15] Hasil ini menunjukkan efektivitas penggabungan  teknik  deep  learning  dan machine learning untuk mengklasifikasikan tingkat kesegaran ikan berdasarkan karakteristik mata ikan secara akurat. Fish freshness..[16]
warna  mata  yang  paling  menentukan kesegaran  ikan  adalah  warna  hitam  hal tersebut  menunjukan  Information  Gain yang tertinggi pada semua jenis ikan.
Prediksi  kesegaran  ikan  bandeng  merupakan aspek penting dalam  industri  perikanan, terutama di tempat  pelelangan  ikan.  Metode  klasifikasi  berbasis pembelajaran  mesin  seperti  Naive  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbors  (K-NN)  sering  digunakan  untuk tugas-tugas ini. Berdasarkan data akurasi dan Kappa, algoritma Naive Bayes lebih unggul dibandingkan K- NN  dalam  prediksi  kesegaran  ikan  bandeng  pada tempat  pelelangan  ikan.  Naive  Bayes  tidak  hanya lebih  akurat  tetapi  juga  lebih  andal,  menjadikannya pilihan  yang  lebih  baik  untuk  aplikasi  ini.  Namun, peningkatan  lebih  lanjut  dapat  dicapai  dengan eksperimen tambahan dan penyesuaian model.

## 5. KESIMPULAN
Naive Bayes mencapai akurasi 73.44% dengan nilai Kappa 0.594, menunjukkan bahwa algoritma ini lebih  akurat  dan  andal  dalam  mengklasifikasikan kesegaran  ikan.  Sebaliknya,  K-NN  menunjukkan akurasi  68.75%  dengan  nilai  Kappa  0.461,  yang berarti  algoritma  ini  memiliki  performa  yang  lebih rendah  dalam  konteks  yang  sama.  Kecepatan  dan efisiensi  komputasi  yang  ditawarkan  oleh  Naive Bayes  juga  menjadikannya  pilihan  yang  lebih  tepat untuk aplikasi waktu nyata di lingkungan pelelangan ikan.  Namun,  meskipun  Naive  Bayes  menunjukkan performa yang lebih baik, perlu dicatat bahwa asumsi independensi fitur yang mendasarinya mungkin tidak selalu  valid  dalam  situasi  dunia  nyata.  Asumsi  ini dapat  mempengaruhi  akurasi  prediksi  jika  terdapat korelasi  yang  signifikan  antara  fitur-fitur  yang digunakan.  Di  sisi  lain,  K-NN,  meskipun  memiliki performa  yang  lebih  rendah  dalam  penelitian  ini, menunjukkan  fleksibilitas  yang  lebih  tinggi  dan kemampuan untuk menangkap pola kompleks dalam data.  Namun,  K-NN  membutuhkan  optimasi parameter  seperti  pemilihan  nilai  k  yang  tepat  dan normalisasi  fitur  untuk  meningkatkan  kinerjanya. Dengan  mempertimbangkan  hasil  penelitian  ini, Naive  Bayes  direkomendasikan  untuk  digunakan dalam  prediksi  kesegaran  ikan  bandeng  di  tempat pelelangan ikan karena keakuratan dan keandalannya yang  lebih  tinggi.  Namun,  optimasi  lebih  lanjut terhadap  kedua  algoritma  ini  sangat  diperlukan. Penelitian  tambahan  dengan  penyesuaian  parameter dan  eksplorasi  metode  ensemble  dapat  membantu meningkatkan performa prediksi secara keseluruhan. Optimalisasi  lebih  lanjut  akan  memastikan  bahwa sistem  prediksi  kesegaran  ikan  yang  diterapkan mampu  memberikan  hasil  yang  paling  akurat  dan
andal,  yang  pada  akhirnya  akan  meningkatkan kualitas produk perikanan dan kepuasan pelanggan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan  dukungan  dan  kontribusinya  sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik. Ucapan terima  kasih  saya  sampaikan  kepada  Kementerian Pendidikan  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  yang telah memberikan hibah penelitian ini DRTM Skema Penelitian  Dosen  Pemula  (PDP).  Hibah  ini  telah membantu menyediakan sumber daya yang diperlukan untuk melakukan penelitian dengan lebih mendalam  dan  komprehensif.  Universitas  Pradita yang  telah  memberikan  dukungan  akademik  dan administratif sepanjang proses penelitian ini. Terima kasih  kepada  seluruh  staf  pengajar  dan  karyawan Universitas Pradita yang telah memberikan bimbingan,  dukungan,  dan  fasilitas  yang  sangat berarti  dalam  pelaksanaan  penelitian  ini.  Ucapan terima  kasih  juga  saya  sampaikan  kepada  semua pihak yang tidak dapat disebutkan satu per satu yang telah  membantu  dan  berkontribusi  dalam  penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  H.  Ariansyah Et  Al. ,  ‘‘Hybridization  Of The  Naive  Bayes  Classification  Method  In The Freshwater Fish Seed Seller Classification Model’’, Jurnal Teknik Informatika  (Jutif) ,  Vol.  4,  No.  2,  Pp.  421– 427, Mar. 2023, Doi: 10.52436/1.Jutif.2023.4.2.715.
[2] Ismawati  Ismawati,  Rika  Diananing  Putri,
And  Astri  Furqoni,  ‘‘Peningkatan  Mutu Produk  Bandeng  Isi  Melalui  Metode Pengasapan’’, 2022, Doi: 10.31102/Darmabakti.2022.3.1.067-071. [3] A. Tenri Abeng And Z. Maulana, ‘‘Pengolahan Produk Ikan Bandeng Di Desa Tekolabbua Kecamatan Pangkajene
Kabupaten Pangkep’’, Vol. 3, No. 1, 2019.
[4] R.  Mahendra  And  R.  Faurina,  ‘‘Fish Freshness  Prediction  With  Convolutional Neural Network Method Based On Fish Eye Image Analysis’’, Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 5, No. 3, Pp. 883–890, Jun. 2024, Doi: 10.52436/1.Jutif.2024.5.3.1351.
[5] T. Jaelani, ‘‘Produksi Ikan Bandeng Capai 11
Ribu  Ton  Per  Tahun’’.  Accessed:  Jun.  06, 2024. [Online]. Available: Https://Www.Bekasikab.Go.Id/Produksi- Ikan-Bandeng-Capai-11-Ribu-Ton-Per- Tahun [6]
‘‘Produksi  Perikanan’’.  Accessed:  Jun.  09,
2024. [Online]. Available: Https://Statistik.Kkp.Go.Id/Home.Php?M=P rod_Ikan_Prov&I=2#
328 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 321-328
[7] L.  Karlo  Tolentino Et  Al. ,  ‘‘Fish  Freshness
Determination  Through  Support  Vector Machine’’, Article In Journal Of Telecommunication , 2017, [Online]. Available: Https://Www.Researchgate.Net/Publication/ 319152084
[8] A. Yudhana, R. Umar, And S. Saputra, ‘‘Fish Freshness  Identification  Using  Machine Learning: Performance Comparison Of K-Nn And  Naïve  Bayes  Classifier’’, Journal  Of Computing  Science  And  Engineering ,  Vol. 16,  No.  3,  Pp.  153–164,  Sep.  2022,  Doi: 10.5626/Jcse.2022.16.3.153.
[9] N.  Made  Satvika  Iswari,  ‘‘Perbandingan
Algoritma  Knn,  C4.5,  Dan  Naive  Bayes Dalam  Pengklasifikasian  Kesegaran  Ikan
Menggunakan Media Foto’’, 114 Ultimatics , Vol.  Ix,  No.  2,  2017,  [Online].  Available: Https://Www.Cs.Waikato.Ac.Nz/Ml/Weka/
[10] H.  Nurdin,  S.  Suhardjono,  A.  Wuryanto,  D. Yuliandari,  And  H.  Sugiarto,  ‘‘Naive  Bayes And  Particle  Swarm  Optimization  In  Early Detection  Of  Chronic  Kidney  Disease’’,
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 5, No.
3, Pp. 703–708, May 2024, Doi: 10.52436/1.Jutif.2024.5.3.1750.
[11] L.  A.  Hayurian  And  N.  Hendrastuty, ‘‘Comparison  Of  Naïve  Bayes  Algorithm
And  Support  Vector  Machine  In  Sentiment Analysis  Of  Boycott  Israeli  Products  On Twitter’’, Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , Vol. 5, No. 3, Pp. 731–738, May 2024, Doi: 10.52436/1.Jutif.2024.5.3.1813.
[12] M. H. Ariansyah, E. N. Fitri, And S. Winarno, ‘‘Improving  Performance  Of  Students’’ Grade  Classification  Model  Uses  Naïve Bayes  Gaussian  Tuning  Model  And  Feature Selection’’, Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) , Vol. 4, No. 3, Pp. 493–501, Jun. 2023,
Doi: 10.52436/1.Jutif.2023.4.3.737.
[13] A.  Tejawati,  A.  Septiarini,  R.  Rismawati, And  N.  Puspitasari,  ‘‘Comparison  Of  K- Nearest Neighbor And Naive Bayes Methods For Classification Of News Content’’, Jurnal
Teknik Informatika (Jutif) , Vol. 4, No. 2, Pp.
401–412, Mar.
2023,
Doi:
10.52436/1.Jutif.2023.4.2.676.
[14] Z.  Mohammed,  C.  Hanae,  And  S.  Larbi, ‘‘Comparative  Study  On  Machine  Learning Algorithms  For  Early  Fire  Forest  Detection System  Using  Geodata’’, International Journal  Of  Electrical  And  Computer Engineering , Vol. 10, No. 5, Pp. 5507–5513,
Oct. 2020,
Doi:
10.11591/Ijece.V10i5.Pp5507-5513.
[15] M.  B.  Yildiz,  E.  T.  Yasin,  And  M.  Koklu, ‘‘Fisheye Freshness Detection Using
Common  Deep  Learning  Algorithms  And Machine Learning Methods With A
Developed  Mobile  Application’’, European
Food Research And Technology , 2024, Doi:
10.1007/S00217-024-04493-0.
[16] Ni Made Satvika Iswari, Wella, And Ranny, ‘‘Fish  Freshness  Classification  Method Based  On  Fish  Image  Using  K-Nearest Neighbor’’, International  Conference  On New Media Studies Yogyakarta , Vol. 8, No.
10, 2017.