p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Analisis Kinerja Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Menggunakan Genetic algorithm dan Bagging untuk Data Publik Risiko

## Transaksi Kartu Kredit
Manda Agustriya a1 , Munirul Ula a2 , Kurniawati a3
a Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh Jln. Kampus Unimal Bukit Indah, Blang Pulo, Kec. Muara Satu. Kabupaten Aceh Utara, Aceh, 24355
1 manda.200170141@mhs.unimal.ac.id
2 munirulula@unimal.ac.id
3 kurniawati@unimal.ac.id

## Abstrak
Peningkatan penggunaan kartu kredit telah meningkatkan risiko penipuan dan kejahatan terkait transaksi kartu kredit. Hal ini memerlukan pengembangan metode yang efektif dalam mendeteksi dan mengklasifikasikan risiko tersebut secara akurat. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat akurasi algoritma naive bayes setelah  memeriksa  kinerjanya  dengan  menggunakan  metode bagging dan genetic  algorithm .  Meskipun naïve bayes dikenal  karena  kesederhanaan  dan  kecepatan  pemrosesannya,  penelitian  ini  mengeksplorasi  potensi peningkatan  akurasi  dengan  menggabungkan  teknik  analisis  tersebut.  Penelitian  ini  melibatkan  serangkaian eksperimen yang dirancang untuk menguji efektivitas genetic algorithm dan teknik bagging dalam meningkatkan performa naïve  bayes . Genetic  algorithm ,  dengan  kemampuan  optimasinya,  digunakan  untuk  menemukan kombinasi parameter terbaik yang dapat meningkatkan akurasi naïve bayes . Di sisi lain, teknik bagging diterapkan untuk mengurangi varian dan meningkatkan stabilitas prediksi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan genetic  algorithm berhasil  meningkatkan  akurasi naive  bayes dari  99.44%  menjadi  99.90%,  menunjukkan peningkatan sebesar 0.46%. Sementara itu, teknik bagging tidak memberikan peningkatan yang signifikan dalam akurasi.  Implikasi  dari  temuan  ini  adalah  bahwa  teknik  analisis  seperti genetic  algorithm dapat  secara  efektif meningkatkan  performa  algoritma  klasifikasi,  terutama  dalam  konteks  mendeteksi  penipuan  transaksi  kartu kredit.  Temuan  ini  memberikan  wawasan  penting  bagi  industri  keuangan  dalam  mengembangkan  sistem keamanan yang lebih baik dan efisien untuk melindungi transaksi kartu kredit dari risiko penipuan. Kata kunci: Naive bayes , Genetic algorithm , Bagging , Transaksi Kartu Kredit, Klasifikasi.
Performance Analysis of Naïve bayes Classification Algorithm Using Genetic algorithm and Bagging for Public Data on Credit Card Transaction Risk

## Abstract
Increased use of credit cards has increased the risk of fraud and crime related to credit card transactions. This requires the development of effective methods for detecting and classifying these risks accurately. The aim of this research  is  to  compare  the  accuracy  level  of  the  Naive  bayes  algorithm  after  checking  its  performance  using bagging and genetic algorithm methods. Although Naïve Bayes is known for its simplicity and processing speed, this research explores the potential for increasing accuracy by combining these analysis techniques. This research involved a series of experiments designed to test the effectiveness of genetic algorithms and bagging techniques in improving the performance of naïve Bayes. Genetic algorithms, with their optimization capabilities, are used to find the best combination of parameters that can improve the accuracy of Naïve Bayes. On the other hand, bagging techniques are applied to reduce variance and increase prediction stability. The research results show that the use of a genetic algorithm succeeded in increasing the accuracy of Naive bayes from 99.44% to 99.90%, showing an increase  of  0.46%.  Meanwhile,  the  bagging  technique  does  not  provide  a  significant  increase  in  accuracy.  The implication of these findings is that analysis techniques such as  genetic algorithms can effectively improve the performance of classification algorithms, especially in the context of detecting fraudulent credit card transactions. These  findings  provide  important  insights  for  the  financial  industry  in  developing  better  and  more  efficient security systems to protect credit card transactions from the risk of fraud.
Keywords: Naive bayes, Genetic algorithm, Bagging, Credit Card Transactions, Classification.

## I. P ENDAHULUAN
Di era digital yang semakin berkembang, penggunaan kartu  kredit  sebagai  metode  pembayaran  mengalami pertumbuhan  yang  signifikan.  Namun,  Seiring  dengan meningkatnya  penggunaan  kartu  kredit  dan  frekuensi transaksi,  tindakan  kriminal  berupa  kecurangan  finansial, termasuk penipuan kartu kredit, juga meningkat [1]. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  pengembangan  metode  yang efektif untuk secara akurat mendeteksi dan mengklasifikasikan  risiko  yang  terkait  dengan  transaksi kartu kredit.
Penipuan  kartu  kredit  merugikan  konsumen  dan industri  keuangan  dengan  kerugian  finansial  langsung, biaya penanganan kasus penipuan, dan kerusakan reputasi perusahaan,  sehingga  pentingnya  perlindungan  data  kartu kredit  tidak  bisa  dianggap  sepele  karena  penyalahgunaan data  oleh  pihak  tidak  berwenang  dapat  mengakibatkan dampak  serius.  Dengan  meningkatnya  kompleksitas  dan volume  data  transaksi,  teknik  data  mining  menjadi  salah satu  solusi  yang  menjanjikan  dalam  meningkatkan keamanan  dan  efektivitas  sistem  pembayaran.  Teknik klasifikasi  dalam  data  mining  dapat  diterapkan  untuk menilai risiko kredit [2].
Data  mining  adalah  proses  mengubah  kumpulan informasi yang besar menjadi pengetahuan yang berarti [3]. Implementasi data mining sangat  penting untuk menganalisis  dan  mengeksplorasi  data  yang  ada,  guna menemukan  informasi  baru  yang  lebih  berharga  dan bermanfaat  bagi  perusahaan  [4]. Ada  beberapa  algoritma yang  digunakan  dalam  klasifikasi data  mining ,  dan  salah satunya adalah naive bayes . Naïve bayes merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang  sangat  terkenal.  Algoritma data  mining ini  dikenal karena  kemudahan  penggunaannya  dan  kemampuannya untuk  diproses  dengan  cepat.  Algoritma  ini  memiliki struktur  yang  simpel  namun  menunjukkan  tingkat  tinggi keberhasilan [5].
Kelebihan algoritma naive bayes termasuk kemampuan untuk  disesuaikan  dengan  jumlah  prediksi  dan  titik  data yang  berbeda,  kemampuan  untuk  memprediksi  nilai probabilitas  (atau  peluang),  dan  kemampuan  untuk menangani baik data kontinu maupun diskrit [6].
Saat  ini,  penggunaan  algoritma naïve  bayes dalam analisis transaksi kartu kredit telah menjadi praktik umum dalam  industri  keuangan.  Namun,  terus  ada  upaya  untuk meningkatkan  kinerja  dan  akurasi  algoritma  ini  melalui penggunaan  metode optimisasi  seperti  algoritma  genetika dan  teknik ensemble seperti bagging .  Dengan  demikian, penelitian  ini  berada  dalam  konteks  yang  relevan  dan penting  dalam  pengembangan  teknik  analisis  data  untuk transaksi kartu kredit.
Algoritma  di  ranah  pengetahuan  dalam  komputasi, algoritma  genetika  merupakan  metode  pencarian  yang digunakan  untuk  menemukan  penyelesaian  optimal  dan permasalahan  pencarian.  Algoritma  genetika  melibatkan tahapan crossover , evaluasi kecocokan ( fitness ), dan proses evolusi , populasi, serta kromosom [7]. Sebagai bagian dari penelitian  ini,  algoritma  genetika akan  digunakan  untuk menemukan kombinasi parameter terbaik untuk meningkatkan kinerja naïve bayes.
Selain  itu,  Salah  satu  metode  pembelajaran  kelompok yang  menggunakan  hanya  satu  tipe base-model adalah Bagging .  Metode  ini  menggunakan  pembelajaran  secara paralel  dan  independen  pada  tiap base-model ,  dan kemudian  digabungkan  untuk  memperoleh  hasil  paling optimal [8]. Sebagai bagian dari skripsi ini, bagging akan digunakan  untuk  menggabungkan  beberapa  model naive bayes yang dioptimalkan menggunakan algoritma genetika. Melalui  analisis  ini  diharapkan  kinerja  algoritma klasifikasi naive bayes dapat ditingkatkan secara signifikan. Hasil  dari  analisis  ini  dapat  memberikan  wawasan  baru mengenai  penggunaan  dan  analisis  algoritma  klasifikasi naïve  bayes ,  serta  memberikan  kontribusi  terhadap pengembangan dalam teknik analisis data.
Dengan mengintegrasikan ketiga metode ini, diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  dan  efektivitas sistem  deteksi  penipuan  kartu  kredit.  Naïve  Bayes memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  klasifikasi,  algoritma genetika  membantu  dalam  mengoptimalkan  model,  dan Bagging menggabungkan kekuatan beberapa model untuk hasil  yang  lebih  stabil  dan  akurat.  Kombinasi  ini menawarkan pendekatan komprehensif dan canggih untuk mengatasi masalah deteksi penipuan dan klasifikasi risiko yang semakin kompleks di era digital saat ini.
Dari  penjelasan  sebelumnya,  tujuan  penelitian  ini adalah untuk mengevaluasi tingkat akurasi algoritma naïve bayes dalam mengklasifikasikan data transaksi kartu kredit setelah dilakukan analisis kinerja dengan metode bagging dan genetic algorithm , dengan memperhatikan keseimbangan kelas-kelas yang terlibat.
Penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  dalam pemahaman  lebih  mendalam  tentang  klasifikasi naïve bayes dan cara mengoptimalkannya menggunakan  teknik genetic  algorithm dan bagging, dan  juga  memberikan manfaat  kepada  lembaga  keuangan  dan  penyedia  layaran pembayaran  dengan  mengurangi  potensi  risiko  dalam transaksi kartu kredit dengan lebih baik.

## II. M ETODELOGI PENELITIAN

## 2.1 Data
Pada penelitian ini menggunakan data yang berasal dari sumber publik yang dapat diunduh dari https://www.kaggle.com  dengan  judul  Credit  Card  Fraud Detection Dataset 2023. Dataset ini  dapat  diunduh langsung dari situs web
https://www.kaggle.com/datasets/nelgiriyewithana/credit- card-fraud-detection-dataset-2023. Total data yang terdapat  dalam  dataset  ini  mencapai  568.630  rekaman dengan  31  atribut. Dataset ini  mencakup  transaksi  kartu kredit yang dilakukan oleh pemegang kartu Eropa selama tahun  2023.  Informasi  mengenai  spesifikasi  data  tersedia dalam tabel 1.
Table 1. Dataset C redit Cart Fraud
Data Kelas Atribut Record Credit Card 2 31 568.630
Atribut-atribut  data  kartu  kredit,  yang  terdiri  dari sejumlah  variabel input dan output . Variabel input terdiri dari id (bertipe data integer), V1 hingga V28 (bertipe data float64 ), dan Amount (bertipe data float64). Setiap variabel
input ini  menggambarkan  berbagai  atribut  dari  transaksi kartu  kredit,  seperti  V1  hingga  V28  yang  mungkin mencerminkan  berbagai  fitur  terkait  transaksi  tersebut. Misalnya,  V1  dapat  mengacu  pada  fitur-fitur  seperti penggunaan  kartu, V2  mungkin  terkait  dengan  informasi tentang  pembayaran,  dan  seterusnya.  Selain  itu,  variabel amount menggambarkan jumlah transaksi. Variabel output , yang dinotasikan sebagai y atau class, adalah atribut yang ingin  diprediksi  atau  diidentifikasi.  Dalam  konteks  ini, class bertipe data integer dan mewakili kategori atau label untuk  transaksi,  seperti  apakah  itu  transaksi  yang  sah (diwakili oleh nilai 0) atau transaksi yang curang (diwakili oleh nilai 1).
Alasan pemilihan dataset ini adalah karena dataset ini merupakan  kumpulan  data  terbaru  dan  relevan  yang mencerminkan tren terkini dalam transaksi kartu kredit dan penipuan.  Selain  itu,  ukuran  dataset  yang  besar memungkinkan  pelatihan  model  yang  lebih  robust  dan generalisasi yang lebih baik.
2.2 Skema Penelitian
Rancangan penelitian yang akan digunakan melibatkan komparasi  model  klasifikasiantara naive  bayes dan naive bayes yang dianalisis menggunakan algoritma bagging dan genetic algorithm dalam mengklasifikasikan data transaksi kartu  kredit.  Ilustrasi  berikut  menggambarkan  skema penelitian yang diterapkan.

## Gambar 1. Skema Penelitian
Gambar  1.  menggambarkan  rencana  penelitian  yang digunakan  untuk  membandingkan  model  algoritma klasifikasi  antara naive  bayes dan naive  bayes yang  telah dianalisis  menggunakan  algoritma bagging dan genetic algorithm dalam  mengklasifikasikan  data  transaksi  kartu kredit.  Pengujian  dilakukan  dalam  empat  tahap,  yaitu:
pengujian  klasifikasi  melibatkan  penerapan  algoritma naive  bayes,  naive  bayes yang  dianalisis  menggunakan bagging , naive bayes yang dianalisis menggunakan genetic algorithm , dan naive bayes dengan penggabungan analisis bagging dan genetic  algorithm .  Metode  pengujian melibatkan  validasi  berulang,  dan  hasilnya  dievaluasi menggunakan confusion  matrix untuk  mengukur  akurasi, presisi, dan recall .
2.3 Algoritma Naïve Bayes Naive  bayes  classifier adalah  metode  klasifikasi  yang didasarkan  pada  Teorema Bayes [9] .  Naive  bayes menggunakan  teorema bayes sebagai  dasar  untuk  model machine  learning  berbasis  probabilitas . Probabilitas posterior  adalah  vektor  data  kelas  C  yang  diberikan.  Ini diwakili dengan P(C|X). Persamaan 1 berikut menjelaskan algoritma naive bayes [10]:
𝑃 ( 𝐶𝑖 | 𝑋 ) = P(X|Ci )P(Ci ) P(X) (1)
Dalam  Persamaan  1  dinyatakan  bahwa  nilai  P(X) konstan  untuk  seluruh  kelas,  di  mana  nilai  X  melibatkan catatan pelatihan dengan atribut n X (X1, X2,..., Xn). Kelas data  direpresentasikan  oleh  Ci,  yang  diwakili  oleh  C1, C2…, Cn.
Keuntungan  menggunakan  pendekatan naive  bayes adalah  bahwa  menghitung  estimasi  parameter  yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian hanya membutuhkan sedikit data pelatihan.
Selain itu, metode naive bayes dianggap sebagai salah satu  dari  sepuluh  klasifikasi  paling  populer  untuk data mining .  Metode  ini  juga  dianggap  memiliki  tingkat efisiensi  komputasi  dan  akurasi  yang  lebih  tinggi  saat mengklasifikasikan dokumen [11].
Namun, kelemahan  Naïve  Bayes  terletak  pada  asumsi independensi  antar  fitur,  yang  sering  kali  tidak  sesuai dengan  kondisi  sebenarnya,  sehingga  dapat  menurunkan akurasi  dalam  beberapa  situasi.  Meskipun  asumsi independensi  fitur  jarang  terpenuhi  dalam  data  nyata, kinerja pengklasifikasian Naïve Bayes tetap relatif tinggi, seperti  yang  dibuktikan  oleh  berbagai  penelitian  empiris [12].
2.4 Bagging
Bagging merupakan  singkatan  dari  pengumpulan dengan  metode bootstrap, sebuah  teknik ensemble yang diusulkan  oleh  Leo  Breiman.  Metode  ini  berguna  untuk mengurangi  variansi  dari  variabel  independen  dengan tujuan  meningkatkan  kualitas  prediksi  klasifikasi  dari sebuah  pohon  klasifikasi  tunggal.  Ide  pokok  dari pendekatan bagging melibatkan  penggunaan  proses pengambilan  sampel  acak  dengan  pengembalian  dari dataset asal untuk menghasilkan dataset yang baru [13]. Ada  dua  tahap  utama  dalam  metode bagging ,  yang pertama  adalah bootstrap ,  yang  mengambil  contoh  dari data  pembelajaran  yang  diperoleh,  yang  kedua  adalah aggregating ,  yang  menyatukan  semua  nilai  estimasi menjadi  satu  nilai  estimasi.  Sebagai  contoh,  Langkah- langkah pembuatan estimasi dengan pohon bagging adalah sebagai berikut [14].
I. Langkah Bootstrap
a. Pilih  sampel  secara  acak  dari  data  pembelajaran dengan penggantian berukuran n.
b. Atur  struktur  pohon  yang  optimal  sesuai  dengan informasi yang diberikan.
c. Untuk  mendapatkan  pohon  klasifikasi  B,  lakukan langkah a-b sejumlah B kali.
d. Langkah aggregating
Dengan  menggunakan  aturan  mayoritas  suara,  atau suara  tertinggi,  jenis  atau  klasifikasi  yang  paling  umum terjadi  sebagai  konsekuensi  dari  prediksi  k  pohon klasifikasi, digunakan untuk membuat perkiraan gabungan berdasarkan setiap pohon klasifikasi B.
Untuk  mengatasi  karakteristik  ketidakstabilan  pada pohon  klasifikasi  dan  regresi,  metode bagging sangat membantu. Dengan menambah lima puluh kali untuk kasus klasifikasi  dan  dua  puluh  lima  kali  untuk  situasi  regresi, Bagging mampu menghasilkan hasil yang memuaskan saat melakukan iterasi [14]. Namun, metode ini juga memiliki kekurangan,  yaitu  peningkatan  waktu  komputasi  dan kompleksitas  model,  yang  dapat  menjadi  masalah  pada dataset  yang  sangat  besar  atau  jika  digunakan  secara berlebihan.
2.5 Genetic algorithm
Algoritma  genetika  adalah  program  komputer  yang meniru  proses  evolusi  dengan  menghasilkan  kromosom secara acak dari setiap populasi. Kromosom-kromosom ini berkembangbiak  berdasarkan  prinsip  evolusi,  dengan harapan  menghasilkan  kromosom  yang  lebih  baik  atau optimal.  Kromosom  berfungsi  sebagai  solusi  untuk masalah  yang  sedang  dihadapi.  Dengan  menghasilkan kromosom  yang  lebih  baik,  diharapkan  solusi  optimal dapat  ditemukan.  Algoritma  genetika  sering  digunakan untuk  menangani  masalah-masalah  kompleks  yang  tidak memiliki  formulasi  penyelesaian  yang  tepat  atau penyelesaiannya sangat beragam dan memakan waktu lama [15]. Namun,  kekurangan  dari  metode  ini  termasuk kebutuhan  komputasi  yang  tinggi  dan  potensi  untuk konvergensi  ke  solusi  suboptimal  jika  parameter  tidak diatur dengan tepat.
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan Algoritma  Genetika  adalah:  mendefinisikan  individu sebagai representasi dari salah satu solusi potensial untuk masalah  yang  dihadapi;  menetapkan  nilai  fitness  sebagai ukuran  kualitas  individu  atau  solusi  yang  dihasilkan; menentukan  metode  untuk  menghasilkan  populasi  awal; menetapkan  proses  seleksi  yang  akan  diterapkan;  serta menentukan mekanisme crossover dan mutasi gen [16].
2.6 Pengujian menggunakan Cross validation Cross  validation memisahkan  data  menjadi  dataset pelatihan dan pengujian, digunakan untuk menilai kinerja model  atau  algoritma.  Salah  satu  jenis  yang  sering digunakan  adalah K-fold validation,  yang  menghemat waktu  komputasi.  Pada  metode  ini,  jumlah  iterasi ditentukan oleh nilai k. 10- fold validation sering dianjurkan karena mampu memberikan estimasi akurasi yang optimal.
Data dipisahkan menjadi sepuluh bagian yang kira-kira sama  besar  untuk  menghasilkan  kumpulan  data  secara
keseluruhan  dalam  validasi  silang  10  kali  lipat.  Setiap bagian  secara  bergantian  digunakan  sebagai  data  uji ( holdout  set ),  dan  tingkat  kesalahan  pada  bagian  ini ditentukan selama skema pembelajaran yang menggunakan sembilan bagian lainnya [17]. Proses ini diulang sebanyak 10 kali, sesuai dengan yang digambarkan dalam gambar 2.
Gambar 2. Skema 10 Fold Validation ( Sumber : https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10-fold-cross-validation /)
2.4 Evaluasi Hasil Menggunakan Confusion matrix
Penilaian  hasil  pengujian  klasifikasi  digunakan  untuk mengevaluasi  akurasi  algoritma  yang  sedang  dianalisis. guna menentukan kelayakan penggunaan model klasifikasi tersebut.  Confusion  matrix  adalah  metode  evaluasi  yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma klasifikasi. Confusion matrix memperlihatkan perbandingan antara hasil klasifikasi dan data aktual dalam bentuk tabel matriks., seperti yang terlihat pada Tabel 3.
Table 2. Confusion matrix Akurasi = 0% Prediction Positive Negative Actual Positive TP FN Negative FP TN
Matriks  menunjukkan  jumlah  instance  yang  dihasilkan oleh model pada data uji.
• True  Positive (TP):  terjadi  ketika  model  dengan  tepat memprediksi titik data positive.
• True Negative (TN): terjadi ketika model dengan tepat memprediksi titik data negative.
• False  Positive (FP):  terjadi  ketika  model  salah memprediksi titik data positive.
• False  Negative (FN):  terjadi  ketika  model  salah memprediksi titik data negative.
• P1 adalah jumlah prediksi positive .
• N1 adalah jumlah prediksi negative.
• P+N  adalah  total  instance  dalam  dataset  yang digunakan dalam proses klasifikasi.
Parameter  yang  digunakan  dalam  evaluasi  model menggunakan  matriks  untuk  menilai  kinerja  algoritma meliputi  akurasi,  presisi,  dan recall .  Nilai  akurasi  dapat dihitung menggunakan persamaan 2.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (2)
Akurasi  adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur  sejauh mana model membuat prediksi yang benar dari keseluruhan prediksi  yang  dilakukan. Presisi  adalah  metrik  evaluasi yang mengukur sejauh mana model membuat prediksi yang benar untuk kelas positif dari seluruh prediksi positif yang dihasilkan. Adapun  untuk  memperoleh  nilai  untuk  setiap kelas dapat dilihat pada persamaan  3 dan 4.
Presisi (TP) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) Presisi (TN) = 𝑇𝑁 𝐹𝑁+𝑇𝑁 (4)
Presisi  total  untuk  semua  kelas  dapat  dihitung menggunakan persamaan 5. Presisi = Presisi (TP) + Presisi (TN) 2 (5)
Sedangkan recall adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur seberapa baik suatu model dalam mengenali kelas positif secara tepat. Adapun untuk memperoleh nilai untuk setiap kelas dapat dilihat pada persamaan 6 dan 7.
Recall (TP) = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) Recall (TN) = 𝑇𝑁 𝐹𝑃+𝑇𝑁 (7)
Recall total  untuk  semua  kelas  dapat  dihitung menggunakan persamaan 8.
Recall = 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (TP) + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (TN)
2
(8)

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, sampel yang digunakan sebanyak 568.630 data transaksi kartu kredit dengan 31 label yaitu id, V1 sampai dengan V28, amount, dan class . Dataset yang digunakan  dalam  penelitian  diambil  melalui platform Kaggle yang  berupa  data  tentang  transaksi  kartu  kredit. Dalam  penelitian  ini  melakukan  pengujian  nilai  akurasi terhadap naive  bayes dan naive  bayes menggunakan genetic algorithm dan bagging.

## 3.1 Hasil Penelitian
Pengujian  sebuah  model  klasifikasi  melibatkan penggunaan cross validation untuk membagi data training dan  data  testing.  Dataset  akan  dibagi  menjadi  K  partisi melalui cross  validation ,  yang  memiliki  bagian  untuk pelatihan dan pengujian data. Proses ini dijalankan dengan frekuensi sebanyak nilai K yang telah ditentukan, sehingga setiap  partisi  telah  digunakan  sebagai  data  uji.  Dari pengujian klasifikasi kinerja algoritma naive bayes dengan algoritma genetic  algorithm dan bagging terhadap  data transaksi kartu kredit dapat di lihat pada tabel 4.
Table 3. Hasil Akurasi Pengujian Algoritma Akurasi Naive bayes 99,44%
Algoritma Akurasi Naive bayes + Bagging 99,44% Naive bayes + Genetic algorithm 99,90% Naive bayes + Bagging + Genetic algorithm 99,90%
Berdasarkan  Tabel  4,  akurasi  algoritma naïve  bayes mencapai 99,44%. Setelah menganalisis kinerja algoritma tersebut dengan metode bagging , keakuratannya memiliki nilai akurasi yang sama dengan naïve bayes yaitu 99,44%. Selain itu, dengan menggunakan algoritma genetika untuk analisis  kinerja,  keakuratan  meningkat  drastis  menjadi 99,90%.  Namun,  ketika  kedua  metode,  yaitu genetic algorithm dan bagging ,  dikombinasikan,  keakuratan  juga mendapatkan hasil yang sama dengan analisis naïve bayes yang menggunakan algoritma genetika  yaitu 99,90%. Dari hasil pengujian ini, dapat disimpulkan bahwa menggunakan genetic  algorithm dan  kombinasi genetic algorithm dan bagging memberikan  hasil  terbaik  untuk meningkatkan keakuratan algoritma naïve bayes . Hasil perbandingan tingkat ketepatan kinerja algoritma disajikan melalui grafik yang terdapat dalam gambar 3.
Gambar 3. Grafik Perbandingan Nilai Akurasi Kinerja Algoritma
Hasil penilaian kinerja dari setiap algoritma ditampilkan melalui confusion matrix yang tersedia dalam tabel 5.
Table 4. Confusion Matrix Kinerja Naive bayes
Akurasi = 99,44% Prediction Recall positive negative Actual positive 284314 1 1,00 negative 3175 281140 0,99 Precision 0,99 1,00
99,44% 99,44% 99,90% 99,90% 99,20% 99,30% 99,40% 99,50% 99,60% 99,70% 99,80% 99,90% 100,00% Naive
Bayes Naive Bayes + Bagging Naive Bayes + Genetic Algorithm Naive Bayes + Genetic Algorithm + Bagging Akurasi Akurasi
Pada  Tabel  5,  dalam  proses  10  kali  iterasi  pengujian pada cross  validation ,  pada  algoritma naive  bayes dievaluasi  menggunakan  total  45211  data.  Dari  data tersebut, 284314 data kelas positif diprediksi dengan benar, sedangkan 1 data dari kelas positif salah diprediksi sebagai kelas  negatif.  Selain  itu,  281140  data  kelas  negatif diprediksi  dengan  benar,  namun  3175  data  kelas  negatif salah  diprediksi  sebagai  kelas  positif.  Dari  hasil  tersebut, nilai  presisi  untuk  kelas  positif  adalah  0,99%,  dan  untuk kelas  negatif  adalah  1,00%.  Dengan  demikian,  rata-rata nilai  presisinya  adalah  0,99%.  Sementara  itu,  nilai recall untuk kelas positif adalah 1,00%, dan untuk kelas negatif adalah  0,99%.  Rata-rata  nilai recall dari  kedua  kelas tersebut adalah 0,99%.
Berikutnya, Tabel 6 menampilkan confusion matrix yang  menunjukkan  kinerja  algoritma Naive  bayes yang telah dianalisis kinerja menggunakan algoritma Bagging .
Table 5. Confusion Matrix Kinerja Naive bayes dan Bagging Akurasi = 99,44% Prediction Recall positive negative Actual positive 284314 1 1,00 negative 3175 281140 0,99 Precision 0,99 1,00
Pada  Tabel  6,  dalam  dalam  proses  10  kali  iterasi pengujian  pada cross  validation ,  pada  algoritma naive bayes dengan bagging dievaluasi  menggunakan  total 45211  data.  Dari  data  tersebut,  284314  data  kelas  positif diprediksi dengan benar, sedangkan 1 data dari kelas positif salah  diprediksi  sebagai  kelas  negatif.  Selain  itu,  281140 data  kelas  negatif  diprediksi  dengan  benar,  namun  3175 data  kelas  negatif  salah  diprediksi  sebagai  kelas  positif. Dari hasil tersebut, nilai presisi untuk kelas positif adalah 0,99%,  dan  untuk  kelas  negatif  adalah  1,00%.  Dengan demikian,  rata-rata  nilai  presisinya  adalah  0,99%. Sementara itu, nilai recall untuk kelas positif adalah 1,00%, dan untuk kelas negatif adalah 0,99%. Rata-rata nilai recall dari kedua kelas tersebut adalah 0,99%.
Berikutnya, Tabel 7 menampilkan confusion matrix yang  menunjukkan  kinerja  algoritma Naive  bayes yang telah dianalisis kinerja menggunakan Genetic algorithm .
Table 6. Confusion Matrix Kinerja Naive bayes dengan
Genetic algorithm Akurasi = 99,90% Prediction Recall positive negative Actual positive 284315 0 1,00 negative 566 283749 1,00 Precision 1,00 1,00
Pada Tabel 7, dalam dalam proses 10 kali iterasi pengujian  pada cross  validation ,  pada  algoritma Naive bayes dengan Genetic algorithm dievaluasi menggunakan total  45211  data.  Dari  data  tersebut,  284315  data  kelas positif diprediksi dengan benar, sedangkan 0 data dari kelas positif  salah  diprediksi  sebagai  kelas  negatif.  Selain  itu, 283749 data kelas negatif diprediksi dengan benar, namun 566 data kelas negatif salah diprediksi sebagai kelas positif. Dari hasil tersebut, nilai presisi untuk kelas positif adalah 1,00%,  dan  untuk  kelas  negatif  adalah  1,00%.  Dengan demikian,  rata-rata  nilai  presisinya  adalah  1,00%. Sementara itu, nilai recall untuk kelas positif adalah 1,00%, dan untuk kelas negatif adalah 1,00%. Rata-rata nilai recall dari kedua kelas tersebut adalah 1,00%.
Berikutnya, Tabel 8 menampilkan confusion matrix yang  menunjukkan  kinerja  algoritma Naive  bayes yang telah  dianalisis  kinerja  menggunakan  teknik  kombinasi dengan Genetic algorithm dan Bagging.
Table 7. Confusion Matrix Kinerja Naive bayes dengan Genetic algorithm dan Bagging Akurasi = 99,90% Prediction Recall positive negative Actual positive 284315 0 1,00 negative 566 283749 1,00 Precision 1,00 1,00
Pada  Tabel  8,  dalam  dalam  proses  10  kali  iterasi pengujian  pada cross  validation ,  pada  algoritma naive bayes kombinasi genetic algorithm dan bagging dievaluasi menggunakan total 45211 data. Dari data tersebut, 284315 data  kelas  positif  diprediksi  dengan  benar,  sedangkan  0 data dari kelas positif salah diprediksi sebagai kelas negatif. Selain  itu,  283749  data  kelas  negatif  diprediksi  dengan benar,  namun  566  data  kelas  negatif  salah  diprediksi sebagai kelas positif. Dari hasil tersebut, nilai presisi untuk kelas positif adalah 1,00%, dan untuk kelas negatif adalah 1,00%. Dengan demikian, rata-rata nilai presisinya adalah 1,00%. Sementara itu, nilai recall untuk kelas positif adalah 1,00%,  dan  untuk  kelas  negatif  adalah  1,00%.  Rata-rata nilai recall dari kedua kelas tersebut adalah 1,00%.
3.2 Analisa Hasil Pengujian Berdasarkan  hasil  pengujian,  peningkatan  akurasi kinerja  algoritma  klasifikasi naive  bayes tercatat  sebesar 0,46%,  yang  didapatkan  oleh  penambahan  genetic algorithm pada naive bayes. Namun, penggunaan bagging tidak  menghasilkan  peningkatan  lebih  lanjut,  sehingga akurasi  yang  diperoleh  sama  dengan naive  bayes tanpa bagging .  Evaluasi  menggunakan  confusion  matrix menunjukkan  bahwa  presisi  dan  recall  dari naive  bayes dengan bagging tidak  berbeda  dengan naive  bayes tanpa bagging . Hal ini disebabkan oleh rendahnya variansi pada naive  bayes,  di  mana  tambahan bagging mungkin  tidak memberikan keuntungan yang signifikan.
Naive  bayes ,  sebagai  algoritma  sederhana  dan  efektif, bekerja optimal pada data yang seimbang, sehingga risiko overfitting  yang  biasanya  diatasi  oleh bagging menjadi kurang  relevan.  Selain  itu,  kestabilan naive  bayes dan ketiadaan  variansi  yang  tinggi  mengurangi  manfaat penggunaan bagging ,  yang  umumnya  digunakan  untuk mengatasi  overfitting  pada  algoritma  dengan  variansi tinggi.  Evaluasi  terhadap  kombinasi naive  bayes dengan genetic  algorithm ,  serta  kombinasi naive  bayes dengan genetic  algorithm dan bagging ,  menunjukkan  hasil  yang sama dalam hal akurasi, presisi, dan recall.
Model klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  penggunaan genetic  algorithm ,  baik secara  mandiri  maupun  dalam  kombinasi  dengan naive bayes dan bagging ,  tetap  menghasilkan  nilai  akurasi, presisi, dan recall yang sama. Oleh karena itu, penambahan bagging pada naive  bayes ,  bahkan  ketika  digabungkan dengan genetic  algorithm ,  tidak  memberikan  kontribusi yang  berarti.  Secara  keseluruhan,  meskipun genetic algorithm menunjukkan  potensi  dalam  mengoptimalkan kinerja naive  bayes ,  integrasi bagging tidak  membawa keuntungan  tambahan.  Hasil  penelitian  ini  menekankan perlunya eksplorasi lebih lanjut terhadap metode optimasi dan  teknik  ensemble  lainnya  yang  mungkin  lebih  efektif dalam meningkatkan kinerja model klasifikasi. Kombinasi alternatif  atau  pendekatan  yang  berbeda  mungkin diperlukan  untuk  mencapai  peningkatan  yang  signifikan dalam  akurasi,  presisi,  dan  recall  pada  klasifikasi  data transaksi kartu kredit.
3.3 Implikasi Hasil
Penerapan  genetic  algorithm  pada  model naive  bayes menunjukkan  peningkatan  akurasi  yang  signifikan  (99,90% dibandingkan 99,44% pada naive bayes saja), menunjukkan  bahwa genetic  algorithm efektif  dalam mengoptimalkan  parameter  model  atau  fitur  yang  lebih baik. Namun, penambahan bagging pada naive bayes tidak memberikan peningkatan akurasi yang berarti, yang dapat diatribusikan  pada  keseimbangan  kelas  dalam  dataset,  di mana naive bayes sudah cukup efektif tanpa adanya risiko overfitting  yang  tinggi. Bagging sering  digunakan  untuk model  dengan  variansi  tinggi,  sedangkan naive  bayes memiliki variansi yang relatif rendah. Meskipun kombinasi genetic algorithm dan bagging juga menghasilkan akurasi 99,90%,  tidak  ada  keuntungan  tambahan  yang  diperoleh dibandingkan  hanya  menggunakan genetic  algorithm , mengindikasikan  bahwa manfaat bagging tidak  dirasakan pada  model  dengan  variansi  rendah  seperti naive  bayes dalam dataset penelitian ini .
3.4 Perbandingan Metode
a) Naive bayes dan genetic algorithm : genetic algorithm memberikan peningkatan akurasi yang jelas dibandingkan naive bayes saja.
b) Naive  bayes dan bagging : bagging tidak  memberikan peningkatan  akurasi  pada naive  bayes yang  sudah memiliki performa tinggi.
c) Naive  bayes + genetic  algorithm dan naive  bayes + genetic  algorithm + bagging :  kombinasi  dengan
bagging tidak meningkatkan hasil dibandingkan hanya menggunakan genetic algorithm .

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  penggunaan bagging untuk  menganalisis  kinerja naive  bayes dalam  klasifikasi data transaksi kartu kredit menghasilkan akurasi yang sama dengan  penggunaan naive  bayes saja.  Hal  ini  disebabkan oleh  variansi  rendah  dari  model naive  bayes ,  yang mengurangi manfaat dari penerapan bagging . Dengan kata lain, dalam kasus ini, algoritma bagging tidak memberikan peningkatan akurasi yang signifikan.
Penelitian menemukan bahwa performa terbaik dalam mengoptimalkan naive  bayes untuk  mendeteksi  penipuan kartu  kredit  dicapai  dengan  menggunakan genetic algorithm ,  dengan  akurasi  mencapai  99,90%.  Akurasi tersebut meningkat sebanyak 0,46% dibandingkan dengan penggunaan  algoritma naive  bayes saja.  Namun,  ketika bagging digabungkan dengan genetic algorithm , tidak ada kontribusi signifikan terhadap peningkatan akurasi.
Evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa meskipun genetic algorithm meningkatkan akurasi, presisi  dan  recall  dari naive  bayes dengan  atau  tanpa bagging tetap tinggi dan serupa. Bagging yang umumnya digunakan  untuk  mengurangi  variansi  dan  meningkatkan performa  model  klasifikasi,  tidak  memberikan  efek signifikan  dalam  kasus  ini.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa rendahnya variansi pada model naive bayes dalam dataset mengurangi manfaat tambahan dari bagging . Meskipun bagging biasanya  dapat  meningkatkan kinerja  model  klasifikasi  dengan  mengurangi  variansi, efeknya tidak signifikan dalam konteks penelitian ini. Oleh karena  itu,  diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk menemukan  kombinasi  metode  yang  lebih  efektif. Penelitian  mendatang  diharapkan  dapat  mengeksplorasi strategi  optimasi  tambahan,  seperti  penggunaan  Support Vector  Machine  (SVM),  yang  mampu  menangani keseimbangan  kelas  dengan  lebih  efektif,  untuk meningkatkan performa naive bayes dalam klasifikasi data transaksi kartu kredit.

## D AFTAR P USTAKA
[1] T.  S.  Lestari  dan  D.  A.  N.  Sirodj,  “Klasifikasi Penipuan  Transaksi  Kartu  Kredit  Menggunakan Metode Random Forest,” J. Ris. Stat. , vol. 1, no. 2, hal. 160–167, 2022, doi: 10.29313/jrs.v1i2.525.
[2] I.  Sugiyarto,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma Data  Mining  Prediksi  Persetujuan  Kartu  Kredit,” Fakt.  Exacta ,  vol.  12,  no.  3,  hal.  180,  2019,  doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4310.
[3] F. Stevanus Alvian, S. Carbini, S. Likmi Bandung, dan S. Mardira Indonesia, “PREDIKSI Kelayakan Pemberian Fasilitas Kartu Kredit Kepada Nasabah Dengan  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  (Studi Kasus : Bank XYZ),” J. Comput. Bisnis , vol. 14, no. 2,  hal.  123–128,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: www.forbes.com
[4] D.  A.  Manalu  dan  G.  Gunadi,  “Implementasi Metode  Data  Mining  K-Means  Clustering
Terhadap Data Pembayaran Transaksi Menggunakan Bahasa Pemrograman Python Pada Cv Digital Dimensi,” Infotech J. Technol. Inf. , vol.
8, no. 1, hal. 43–54,
2022, doi: 10.37365/jti.v8i1.131.
[5] E.  Fitri,  Y.  Yuliani,  S.  Rosyida,  dan  W.  Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan  Algoritma Naive  bayes ,  Random Forest Dan Support Vector Machine,” vol. 18, no.
1, hal. 71–80, 2020.
[6] L.  B.  Adzy,  A.  Pambudi,  U.  M.  Sukabumi,  P. Bantuan,  I.  Jaminan,  dan  S.  K.  Sukabumi, “Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelayakan Penerima,” vol. 6, no. 1, hal. 1–10, 2023.
[7] S.  F.  Pane,  R.  Maulana  Awangga,  E.  V. Rahcmadani,  dan  S.  Permana,  “Implementasi Algoritma Genetika Untuk Optimalisasi Pelayanan Kependudukan,” J.  Tekno  Insentif ,  vol.  13, no.  2, hal. 36–43, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i2.130.
[8] L.  M.  Cendani  dan  A.  Wibowo,  “Perbandingan Metode  Ensemble  Learning  pada  Klasifikasi Penyakit Diabetes,” J. Masy. Inform. , vol. 13, no. 1, hal. 33–44,
2022,
doi: 10.14710/jmasif.13.1.42912.
[9] N. Nurdin, M. Suhendri, Y. Afrilia, dan R. Rizal, “Klasifikasi  Karya  Ilmiah  (Tugas  Akhir) Mahasiswa  Menggunakan  Metode Naive  bayes Classifier  (NBC),” Sistemasi ,  vol.  10,  no.  2,  hal.
268, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i2.1193.
[10] A.  Nugroho  dan  Y.  Religia,  “Analisis  Optimasi Algoritma  Klasifikasi Naive  bayes menggunakan
Genetic  algorithm dan Bagging ,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no.
3, hal. 504–510, Jun 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
[11] U. Fitriani Dan A. Wibowo, “Penerapan Algoritme Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Application  Of Naïve Bayes Algorithm To Predict Graduation Of Budi Luhur University Students Based On,” Vol. 2, no. September, hal. 745–753, 2023.
[12] Syarli  dan  A.  A.  Muin,  “Metode Naive  bayes Untuk Prediksi Kelulusan,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, hal. 22–26, 2016, [Daring]. Tersedia pada: https://media.neliti.com/media/publications/28382 8-metode-naive-bayes-untuk-prediksi-kelulu- 139fcfea.pdf
[13] B.  Dan,  R.  Forest,  dan  P.  Klasifikasi,  “Analisis perbandingan  kinerja  cart  konvensional, bagging dan random forest pada klasifikasi objek: hasil dari dua simulasi,” vol. 12, no. 2, hal. 1–12, 2019, doi: 10.14710/medstat.12.1.1-12.
[14] D.  A.  Wulandari  dan  D.  Kusnandar,  “ Bagging Classification  Trees  Untuk  Klasifikasi  Tingkat Kesejahteraan  Rumah  Tangga  Di  Kalimantan Barat,” vol. 08, no. 4, hal. 765–772, 2019.
[15] S. Saleh, N. Umar, dan M. A. Nur, “Implementasi
Algoritma  Genetika  Untuk  Penjadwalan  Ujian Pada Universitas Handayani Makassar,” hal. 154– 156.
[16] D.  Ariadi,  “Aplikasi  Algoritma  Genetika  Dalam Mengoptimasi  Tuned  Mass  Damper  Untuk Mereduksi  Getaran  Pada  Gedung  Akibat  Beban Gempa,” J. Kacapuri  J. Keilmuan Tek. Sipil , vol. 4, no. 1, hal. 19, 2021, doi: 10.31602/jk.v4i1.5125.
[17] R.  Fitria,  D.  Yulisda,  dan  M.  Ula,  “Data  Mining Classification  Algorithms  for  Diabetes  Dataset Using Weka Tool,” Sisfo J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 5, no. 2, hal. 117–124, 2021, doi: 10.29103/sisfo.v5i2.6236.