Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.715 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 421-427 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## HYBRIDIZATION OF THE NAIVE BAYES CLASSIFICATION METHOD IN THE FRESHWATER FISH SEED SELLER CLASSIFICATION MODEL
M. Hafidz Ariansyah *1 , Esmi Nur Fitri 2 , Sri Winarno 3 , Asih Rohmani 4 ,  Fikri Budiman 5 ,  Junta Zeniarja 6 Edi Sugiarto 7
1,2,3,4 Departemen Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia 5,6,7 Departemen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia Email: 1 11220190614@mhs.dinus.ac.id , 2 11220190614@mhs.dinus.ac.id , 3 sri.winarno@dsn.dinus.ac.id,
4 aseharsoyo@dsn.dinus.ac.id, 5 fikri.budiman@dsn.ac.id, 6 junta@dsn.ac.id, 7 edi.sugiarto@dsn.ac.id
(Naskah masuk: 29 November 2022, Revisi: 8 Desember 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
Freshwater  fish  seed  sellers  play  several  roles  in  the  supply  chain  process  in  the  freshwater  fish  farming business. The role of the seller of freshwater fish seeds in this process is to distribute fish seeds which are one of the upstream sources in the supply chain process. Freshwater fish cultivators must select competent freshwater fish seed sellers so the supply chain process can run well. A large number of freshwater fish seed sellers in the market remind freshwater fish cultivators to choose the quality of the freshwater fish seed seller in terms of seed quality, low prices, shipping that can reach many areas, ergonomic packaging, and others. This study proposes Hybrid  Naïve Bayes Classifiers (HNBCs) as a machine learning  method  for classification. This study aimed to compare the seed seller classification  method  in which the appropriate pattern of  seed seller was identified by hybridization of Naïve Bayes Classifiers (NBCs), and then the researchers conducted performance appraisal and evaluation. The results are beneficial for freshwater fish cultivators and researchers which will enable them to formulate their plans according to the predicted results. The proposed method has produced significant results by achieving a training data accuracy of 82.61% and the testing data accuracy of 73.91%.
Keywords : Classification, Fish Farming, Fish Seed Seller, Hybrid Naive Bayes Classifiers, Machine Learning

## HIBRIDISASI METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DALAM MODEL KLASIFIKASI PENJUAL BENIH IKAN AIR TAWAR

## Abstrak
Penjual  benih  ikan  air  tawar  memainkan  sejumlah  peran  dalam  proses  rantai  pasokan  dalam  proses  bisnis pembudidayaan  ikan  air  tawar.  Peran  penjual  benih  ikan  air  tawar  dalam  proses  tersebut  adalah  melakukan distribusi benih ikan yang menjadi salah satu hulu dalam proses rantai pasok. Para pembudidaya ikan air tawar harus memilih penjual benih ikan air tawar yang kompeten agar proses rantai pasok dapat berjalan dengan baik. Banyaknya penjual benih ikan air tawar di pasar mengingatkan pembudidaya ikan air tawar agar memilih penjual benih  ikan  air  tawar  yang  berkualitas,  baik  dari  segi  kualitas  benih,  harga  yang  murah,  pengiriman  yang  dapat menjangkau banyak area, pengemasan yang ergonomis, dan lain sebagainya. Penelitian ini mengusulkan Hybrid Naïve Bayes Classifiers (HNBCs) sebagai metode pembelajaran mesin untuk klasifikasi. Sasaran dari penelitian ini adalah untuk membandingkan metode klasifikasi penjual benih ikan air tawar dimana pola penjual benih ikan air tawar yang sesuai diidentifikasi dengan hibridisasi Naïve Bayes Classifiers (NBCs) , dan selanjutnya peneliti melakukan penilaian kinerja dan evaluasi. Hasilnya sangat penting bagi pembudidaya ikan air tawar dan peneliti yang  akan  memungkinkan  mereka  untuk  merumuskan  rencana  mereka  sesuai  dengan  hasil  prediksi.  Metode yang  diusulkan  telah  menghasilkan  hasil  yang  cukup  signifikan  dengan  mencapai  akurasi  data  training  sebesar 82,61% dan akurasi testing sebesar 73,91%.
Kata kunci : budidaya ikan, hybrid naive bayes classifiers, klasifikasi, machine learning, penjual benih ikan

## 1. PENDAHULUAN
Budidaya ikan air tawar merupakan penyumbang  produksi  ikan  terbesar  di  Indonesia. Perikanan  darat  memberikan  kontribusi  terhadap
sektor  perikanan  sebesar  53,7%,  lebih  tinggi  dari perikanan  laut  sebesar  46,3%  [1].  Sebagai  contoh, menurut  data  Badan  Pusat  Statistik,  produksi  ikan nila yang dibudidayakan pada tahun 2020 mencapai 364.747  ton,  dan  produksi  lele  sebesar  347.511  ton
[1].  Angka  tersebut  merupakan  angka  yang  besar meskipun  angka  di  atas  hanya  merupakan  hasil perhitungan  sementara  dan  akan  terus  bertambah melalui  proses  perhitungan  data  lainnya.  Namun, angka  tersebut  belum  dapat  memenuhi  permintaan konsumsi  ikan  air  tawar  di  pasar  dalam  negeri maupun  luar  negeri  sehingga  pembudidaya  harus meningkatkan  produksi  ikan  untuk  memenuhi permintaan  pasar.  Karena  permintaan  pasar  yang besar,  pembudidaya  membutuhkan  banyak  benih ikan.  pembudidaya  biasanya  membeli  benih  ikan dari  penjual  benih  ikan.  Penjual  benih  ikan  adalah mitra  usaha  yang  menjamin  ketersediaan  produk atau bahan baku yang dibutuhkan oleh suatu instansi atau  perorangan  [2].  Saat  ini  banyak  pembudidaya yang  melakukan  seleksi  terhadap  penjual  benih ikannya.  Pemilihan  penjual  benih  ikan  adalah masalah multi-kriteria penting yang dapat mempengaruhi  bisnis.  Isu  selanjutnya  adalah keputusan  penjual  benih  ikan  reguler  yang berdampak  besar  pada  aspek  ekonomi,  sosial,  dan lingkungan. Pemilihan penjual benih ikan merupakan  tahapan  proses  pembelian  industri  yang biasanya  dilakukan  dengan  mempertimbangkan banyak atribut penjual benih ikan dan kepentingannya [3]. Variabel dalam pemilihan dapat meliputi  kualitas  produk  dan  layanan,  reputasi, pengiriman  tepat  waktu,  perilaku  perusahaan  yang etis,  komunikasi  yang  jujur,  dan  harga  bersaing. Oleh  karena  itu,  pembudidaya  dan  pembeli  dapat memilih  penjual  benih  ikan  tunggal  maupun beberapa  penjual  benih  ikan  lain  yang  dapat menunjang perolehan benih [4].
Berbagai metode dapat diadopsi dalam mengevaluasi proses pengambilan keputusan pemilihan  penjual  benih  ikan,  termasuk  metode klasifikasi  dalam  data  mining.  Teknik  klasifikasi memiliki  banyak  aplikasi  di  berbagai  bidang  ilmu. Data  pelatihan  digunakan  untuk  membuat  model kelas  guna  mendapatkan  label  kelas  untuk  sampel baru  dalam  model  klasifikasi.  Output  dari  model klasifikasi  dapat  berupa  varian  seperti  pada Classifier  Decision  Tree atau  kontinu  seperti  pada Classifier  Naive  Bayes [5].  Salah  satu  konferensi internasional  terbesar  tentang  data  mining,  IEEE International  Conference  on  Data  Mining  (ICDM) menominasikan  sepuluh  besar  algoritma  data mining,  yaitu C4.5,  K-Means,  Support  Vector Machines (SVM), Apriori, Expectation Maximization Algorithm  (EM),  Page  Rank,  AdaBoost,  K-Nearest Neighbors  (KKN),  Naive  Bayes,  Classification  and Regression Tree (CART) [6].
Penelitian ini memanfaatkan algoritma
Gaussian  Naive  Bayes,  Bernoulli  Naive  Bayes, dan Hybrid Naive Bayes yang didapatkan dari penggabungan algoritma sebelumnya untuk mengklasifikasi  penjual  benih  ikan  sehingga pembudidaya bisa mendapatkan rekomendasi penjual  benih  ikan  berdasarkan  variabel  yang  ada. Penelitian ini akan mencari nilai akurasi terbaik dari
ketiga  algoritma  yang  digunakan  agar  prediksi  atau pelabelan  dapat  dilakukan  dengan  baik.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  akurasi pola  label  rekomendasi  dan  tidak  rekomendasi sehingga dapat menjadi dasar pengambilan keputusan bagi pembudidaya ikan air tawar.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  dilakukan  di  dalam  penelitian secara garis besar ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Gambaran Penelitian
Penelitian  ini  memanfaatkan  metode data mining untuk  menemukan  pola  atau  kemungkinan dari  berbagai  kumpulan  data.  Singkatnya,  ini mempelajari  model  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  rekomendasi  penjual  benih  ikan  air  tawar. Pengelompokan  dari  data  yang  ada  menggunakan Gaussian  Mixtures  Clustering ;    melatih  model Mixed  Gaussian-Bernoulli  Naïve  Bayes  (Hybrid Naïve  Bayes) ,  dengan  validasi  silang  10  kali  lipat; dan,  melakukan  kebingungan  analisis  matriks  untuk menguji  akurasi  kinerja  model.  Tahapan  dalam penelitian ini terdiri dari 6 proses, yaitu pengumpulan  data,  pra-pemrosesan  data,  pelabelan ( clustering ), validasi label, penerapan algoritma, dan evaluasi seperti terdapat pada Gambar 1.

## 2.1. Pemilihan Penjual Benih Ikan
Pemilihan  penjual  benih  ikan  merupakan kegiatan yang strategis, khususnya pada saat penjual benih  ikan menyediakan benih ikan yang digunakan pada  awal  proses  bisnis  dalam  suatu  rantai  pasok produksi.  Kriteria  pemilihan  merupakan  salah  satu
Pengumpulan Data Pra-pemrosesan Data Pelabelan ( Clustering ) Validasi Label Penerapan Algoritma Gaussian NB Penerapan Algoritma Gaussian NB Penerapan Algoritma Bernoulli NB Evaluasi Penerapan Algoritma Bernoulli NB Penerapan Algoritma Hybrid Naïve Bayes
hal  yang  paling  penting  saat  memilih supplier [7].
Penelitian [8] menunjukkan bahwa kriteria pemilihan pemasok dapat  sangat  bervariasi. Tabel  1 menunjukkan  bahwa  Dickson  mengidentifikasi  22 kriteria  [8].  Angka  di  kolom  hasil  menunjukkan pentingnya  setiap  kriteria,  berdasarkan  kumpulan tanggapan  dari  survei  terhadap  170  manajer pembelian  di  Amerika  Serikat.  Responden  diminta untuk  memilih  angka  dari  0  sampai  4  pada  skala Likert,  dengan  0  sangat  tidak  penting  dan  4  sangat penting.
Tabel 1. Kriteria pemilihan pemasok Dickson No Kriteria Nilai 1 Kualitas 3.5 2 Pengiriman 3.4 3 Riwayat Performa 3.0 4 Jaminan 2.8 5 Harga 2.8 6 Kemampuan Teknis 2.8 7 Posisi Finansial 2.5 8 Pematuhan Prosedur 2.5 9 Sistem Komunikasi 2.5 10 Reputasi dan Posisi di Industri 2.4 11 Keinginan untuk bisnis 2.4 12 Manajemen 2.3 13 Kontrol Operasi 2.2 14 Servis Perbaikan 2.2 15 Sikap 2.1 16 Kesan 2.1 17 Kemampuan Pengepakan 2.0 18 Hubungan Tenaga Kerja 2.0 19 Lokasi Geografis 1.9 20 Jumlah Bisnis Sebelumnya 1.6 21 Alat Bantu Pelatihan 1.5 22 Pengaturan Timbal Balik 0.6

## 2.2. Pengumpulan Data
Data  merupakan  kumpulan  fakta  mentah yang  tidak  memiliki  arti  sehingga  perlu  diolah menjadi  informasi  agar  memiliki  nilai  pengetahuan [9].  Data  penjual  ikan  air  tawar  merupakan  data yang  digunakan  dalam  memperoleh  dari e- marketplace dan  diberi  label  sebelumnya.  Data  ini memiliki  11  atribut  yaitu  Bibit,  uk2_3,  uk3_4, uk4_6,  uk7_9,  uk9_12,  Remaja,  Pengiriman, Kemasan,  Diskon,  Garansi,  dan  Jumlah  Penilaian serta  memiliki  92  data.  Atribut  dalam  dataset  ini mengacu pada penelitian sebelumnya yang dilakukan  oleh  Dickson  [8].  Deskripsi  atribut  dan dataset  (lihat  Tabel  2)  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:
1. Bibit - Jenis bibit yang dijual
2.  uk2_3  -  Harga  bibit  ukuran  2  cm  -  3  cm  (dalam rupiah)
3.  uk3_4  -  Harga  bibit  ukuran  3  cm  -  4  cm  (dalam rupiah)
4.  uk4_6  -  Harga  bibit  ukuran  4  cm  -  6  cm  (dalam rupiah)
5.  uk7_9  -  Harga  bibit  ukuran  7  cm  -  9  cm  (dalam rupiah)
6.  uk9_12  -  Harga  benih  ukuran  9  cm  -  12  cm (dalam rupiah)
7.  Remaja  -  Harga  bibit  lebih  dari  12  cm  (dalam rupiah)
8. Pengiriman - Jarak pengiriman (jauh/dekat)
9. Diskon - Jumlah diskon
10. Garansi - Ya / Tidak 11. Jumlah Penilaian - Rendah / Sedang / Tinggi Tabel 2. Dataset Bibit Clarias Clarias … Bramidae uk2_3 150 150 … 450 uk3_4 150 150 … 750 uk4_6 220 200 … 1000 uk7_9 450 450 … 1200 uk9_12 600 500 … 3200 Remaja 1100 1100 … 7000 Pengiriman Jauh Jauh … Jauh Diskon 1 1 … 1 Jaminan Ya Ya … Tidak Jumlah Penilaian Rendah Sedang Rendah

## 2.3.  Pra-pemrosesan Data
Pra-pemrosesan  data  merupakan  salah  satu teknik  yang  digunakan  sebelum  tahap  analisis  data, dimana  yang  perlu  dilakukan  adalah  memeriksa apakah  data  tersebut  memiliki missing  value , duplikasi  data,  atau  inkonsistensi  data  [10].  Untuk mendapatkan  data  yang  berkualitas  tinggi,  peneliti melakukan  berbagai preprocessing data  dalam menghilangkan  data  dan  mengidentifikasi  proses, yaitu  melalui  data  yang  tidak  konsisten,  data  yang tidak  relevan  ( noise/outlier ),  dan  data  yang  tidak lengkap  [11].  Selain  itu  peneliti  melakukan  proses seperti  pengecekan  data  yang  tidak  konsisten, melakukan  perbaikan  data,  dan  menghilangkan duplikasi  data  [12].  Dari  data  yang  terkumpul  akan dianalisis apabila terdapat  data yang tidak konsisten atau tidak relevan yang mengganggu pola pengambilan data algoritma yang akan dibentuk.

## 2.4. Proses Pelabelan dengan Clustering
Setelah  mengumpulkan  dan  membersihkan data  dalam  tahap  pra-pemrosesan,  data  kemudian diproses  menggunakan Machine  Learning dengan metode  yang  disebut Gaussian  Mixtures  Clustering untuk  mengidentifikasi  yang mana di antara penjual benih  ikan  dapat  dicap  sebagai  Rekomendasi  dan Tidak  Rekomendasi.  Pengelompokan    sering melibatkan  kategori  data.  Dengan  demikian, pendekatan  konvensional  dari  mengubah  data kategorikal  menjadi  data  numerik  tidak  tentu menghasilkan  hasil  yang  berarti.  Untuk  fase  ini, metode clustering yang  digunakan  adalah Gaussian Mixtures  Clustering . Gaussian  Mixtures  Clustering adalah  teknik  analisis  data unsupervised yang digunakan untuk mengklasifikasikan data yang sama ke  dalam  kelompok  homogen,  itu  bekerja  secara khusus  dengan  baik  pada  data  kategorikal  [13][14]. Dengan  menggunakan  analisis Gaussian  Mixtures Clustering mengelompokkan sejumlah besar data ke dalam  subset  yang  disebut cluster .  Setiap cluster adalah  kumpulan  data  objek  (penjual  dalam  hal  ini) yang  mirip  dengan  satu  lain  ditempatkan  dalam cluster yang  sama  tetapi  berbeda  dengan  objek  di cluster lain. Data dipisahkan menjadi 2 cluster untuk
mengidentifikasi  penjual  benih  ikan  yang  dianggap rekomendasi  untuk  dibeli,  dan  tidak  rekomendasi untuk dibeli. Setelah fitur masukan disusun dan data keluaran diidentifikasi, kedua data tersebut digabungkan dalam satu dataset.
2.5. Algoritma Naïve Bayes Naïve Bayes Classfier adalah
pengklasifikasi pembelajaran mesin terawasi probabilistik  yang  menggunakan  aturan Bayes yang mencakup semua fitur dalam data telah mengasumsikan  fitur  independensi.  Ini  berarti bahwa tidak ada hubungan antara yang berbeda nilai fitur.  Selain  itu, Naïve  Bayes  Classfier mewakili pengawasan yang paling banyak digunakan pengklasifikasi  pembelajaran  mesin  dalam  domain penambangan  teks  dan  aplikasi  penambangan  data karena dicirikan dengan kesederhanaan dan efektivitas  [15]. Naïve  Bayes  Classfier memiliki empat  model, Gaussian  Naïve  Bayes,  Multinomial Naïve Bayes, Bernoulli Naïve Bayes, dan Categorical  Naïve  Bayes .  Hibridisasi  algoritma model classifier ini  dengan  jumlah  parameter  yang berbeda  dan  fitur  mengarah  pada  pencapaian optimalisasi [16][17]. Ini berarti tidak ada hubungan antara  nilai  fitur  yang  berbeda  [18].  Studi  ini mengadopsi  dan  menggabungkan  dua  algoritma Bayes untuk merumuskan algoritma yang lebih baik yang dikenal  sebagai Hybrid  Naïve Bayes Classifier untuk model klasifikasi penjual benih ikan air tawar. Algoritma  yang  tergabung  adalah Gaussian  Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes .

## 2.6.  Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  media  yang digunakan  untuk  menganalisis  berbagai  model  yang dapat mengenali tupel pada kelas yang berbeda [19]. Evaluasi  dengan  fungsi  matriks  menghasilkan  nilai akurasi,  presisi,  dan recall .  Matriks  ini  terdiri  dari dua kelas yaitu kelas yang dianggap positif dan kelas yang  dianggap  negatif  [20][21].  Pada  tabel  4 merupakan gambaran Confusion Matrix [21] .
Tabel 3. Confusion Matrix
1. Nilai  akurasi  menunjukkan  akurasi  model  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  baik  [21].  Berikut ini adalah formula dari akurasi Confusion Matrix :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (TP+TN)
(TP+FP+FN+TN) (1)
2. Nilai  presisi  menunjukkan  ketepatan  antara  data yang  diinginkan  dengan  hasil  prediksi  yang diberikan  oleh  model  [21].  Berikut  ini  adalah formula dari presisi Confusion Matrix :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = (TP) (TP+FP) (2)
3. Nilai recall atau  sensitivitas:  menggambarkan keberhasilan  model  dalam  mengambil  sepotong informasi [21]. Berikut ini adalah formula dari recall Confusion Matrix :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (TP) (TP+FN) (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Clustering  penjual  benih  ikan  berdasarkan fitur-fitur yang ada.
Data    yang  sudah  diambil  dari e- marketplace ini  dikumpulkan,  dibersihkan,  dan diimplementasikan dengan Gaussian Mixtures
Clustering untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan  kecenderungan  rekomendasi  para penjual  benih  ikan  ini.  Tabel  4  di  bawah  ini menunjukkan sebaran dari penjual benih ikan dalam hal kecenderungan rekomendasi mereka.
Tabel 4. Penambahan Label Bibit Clarias Clarias … Bramidae uk2_3 150 150 … 450 uk3_4 150 150 … 750 uk4_6 220 200 … 1000 uk7_9 450 450 … 1200 uk9_12 600 500 … 3200 Remaja 1100 1100 … 7000 Pengiriman Jauh Jauh … Jauh Diskon 1 1 … 1 Jaminan Ya Ya … Tidak Jumlah Penilaian Rendah Sedang … Rendah Label Tidak Ya … Tidak
Untuk lebih jauh memvalidasi  apakah hasil clustering itu valid, peneliti melaporkan hasil ini ke pembudidaya ikan. Sebanyak 30 orang pembudidaya yang ada di  Semarang dan sekitarnya setuju dengan hasil  kategori  atau  kecenderungan  rekomendasi penjual benih ikan.

## 3.2. Hibridisasi Algoritma Naïve Bayes
Pada proses hibridisasi ini, peneliti menggunakan  algoritma Gaussian  Naïve  Bayes dan Bernoulli  Naïve  Bayes .  Pada  proses  ini  dihasilkan probabilitas  dari  kedua  algoritma  yang  nantinya akan digunakan sebagai  data hybrid dan bisa dilihat pada Tabel 5.
Nilai Aktual Nilai
Prediksi Positif Negatif Positif TP FP Negatif FN TN
Tabel 5. Data Probabilitas

## 3.3. Performa Algoritma Hybrid Naïve Bayes
Gambar  2,  3,  dan  4  menunjukkan  hasil kinerja  yang  berbeda  dari  model  yang  berbeda dihasilkan  dalam  evaluasi  klasifikasi.  Ada  3  model yang  berbeda  dibandingkan  :  Model  A,  hanya menggunakan  algoritma Gaussian  Naïve  Bayes dan telah  diimplementasikan  dengan  10  kali  lipat validasi  silang;  Model  B,  hanya  menggunakan algoritma Bernoulli  Naïve  Bayes dan  telah diimplementasikan  dengan  10  kali  lipat  validasi silang;  Model  C,  menggunakan  algoritma Hybrid Naïve Bayes dan telah diimplementasikan dengan 10 kali lipat validasi silang. Semua model diimplementasikan di Jupyter Notebook .
Gambar 2 . Gaussian NB Confusion Matrix
Gambar 3 . Bernoulli NB Confusion Matrix
Gambar 4 . Hybrid NB Confusion Matrix
Untuk  tujuan  perbandingan,  dari  Gambar  2,  3, dan  5,  peneliti  memasukkan  Model  A,  B,  dan  C  ke dalam  Tabel  6  yang  sudah  dianalisis  dari  akurasi data training dan  data testing sehingga  didapatkan model yang menjadi model terbaik.
Tabel 6. Perbandingan Model
Mempertimbangkan  Model  C  sebagai  model terbaik,  analisis Confusion  Matrix ditunjukkan  pada Tabel  6.  Dari  46  prediksi  pada  pembuatan  model menghasilkan  34  dari  prediksi  tersebut  adalah prediksi  yang  benar.  Di  antara  berbagai  kelas  atau kecenderungan  rekomendasi,  dapat  dilihat  pada Confusion  Matrix yang  hanya  sedikit  kasus  salah diklasifikasikan  oleh  model.  Jika  model  akan digunakan  secara  khusus  untuk  mengidentifikasi modelnya  dapat  memberikan  hasil  yang  cukup  baik sebagai  kesalahan  klasifikasi  yang  lebih  rendah diamati di 2 kelas tersebut. Sedangkan pada Tabel 7, peneliti menjabarkan tentang evaluasi yang dilakukan  dengan Confusion  Matrix pada  Model  C. Berikut  ini  adalah  proses  perhitungan  untuk menghitung akurasi, presisi dan recall nya. Tabel 7. Evaluasi Model Akurasi Presisi Recall Training Model C 73,91% 60,86% 82,35% 82,61%
Setelah  itu,  untuk  memastikan  nilai  prediksi untuk rekomendasi atau tidaknya penjual benih ikan, peneliti  melakukan  uji  untuk  nilai  prediksi  positif dan  negatif.  Uji  ini  dilakukan  agar  prediksi  yang dilakukan  dapat  berjalan  baik  dan  sesuai  dengan fungsinya.  Berikut  ini  adalah  perhitungan  untuk  uji prediksi :
1. Nilai uji prediksi positif :
𝑁𝑃𝑃 = (TP) (TP+FP) = 14 (14+9) = 0,6086 (4)
Gaussian NB Bernoulli NB (0.987219 , 0.012781) (0.832841 , 0.167159) (0.991663  , 0.008337) (0.017784 , 0.982216) (0.960761  , 0.039239) (0.042767 , 0.957233) (0.971451 , 0.028549) (0.946165 , 0.053835) (0.957791 , 0.042209) (0.795180 , 0.204820) ….……… ….……….. (0.185255  , 0.814745 (0.892255  , 0.107745) (0.236906  , 0.763094) (0.892255  , 0.107745) (0.185255  , 0.814745) (0.865824  , 0.134176)
(0.184443  , 0.815557) (0.865824  , 0.134176) (0.320041  , 0.679959) (0.892255  , 0.107745)
Testing Training Model A 73,91% 78,26% Model B 73,91% 65,21% Model C 73,91% 82,61%
426 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 421-427
Nilai prediktif positif menunjukkan probabilitas bahwa penjual benih ikan akan memiliki ciri-ciri  sesuai  dengan  fitur  jika  hasil  prediksinya rekomendasi.  NPP  sebesar  60,86%  berarti jika  hasil prediksi  rekomendasi  maka  probabilitas  penjual benih  ikan  yang  benar-benar  rekomendasi  adalah 60,86%.
2. Nilai uji prediksi negatif:
𝑁𝑃𝑁 = (TN) (TN+FN) = 20 (20+3) = 0,8695 (5) Nilai prediktif negatif menunjukkan
probabilitas bahwa penjual benih ikan akan memiliki ciri-ciri sesuai jika hasil prediksinya tidak rekomendasi. NPN sebesar 86,95% berarti jika hasil prediksi  tidak  rekomendasi  maka  probabilitas penjual  benih  ikan  yang  benar-benar  tidak rekomendasi adalah 86,95%.
Secara  keseluruhan,  model  lebih  besar  dalam mengidentifikasi penjual benih ikan yang diharapkan lebih  banyak  tidak  rekomendasi,  atau  dalam mengidentifikasi  penjual  benih  ikan  yang  tidak direkomendasikan.  Jika  seorang  pembudidaya  ikan air tawar menggunakan model ini sebagai alat untuk deteksi  dini  dalam  pencegahan  penentuan  penjual benih  ikan  yang  tidak  direkomendasikan,  maka model ini pasti dapat memenuhi tujuannya.

## 4. DISKUSI
Salah  satu  penelitian  yang  pernah  dilakukan adalah  implementasi  metode Hybrid  Naïve  Bayes Classifier melakukan  klasifikasi  model  sentimen analisis  pada Twitter tentang  pasar  saham  untuk membandingkan  akurasi,  presisi, recall ,  dan f-1 score dengan  metode Multinomial  Naïve  Bayes Classifier [15].  Hasilnya  metode Hybrid unggul dalam  akurasi,  presisi, recall, dan f-1  score dengan perbandingan  90%  :  83%  ( Hybrid  Naïve  Bayes  : Multinomial  Naïve  Bayes ).  Dalam  penelitian  yang lain  dengan  metode Gaussian-Bernoulli  Mixed Naïve Bayes (Hybrid Naïve Bayes) untuk memprediksi kecenderungan prokrastinasi akademik siswa  dalam  pembelajaran  matematika  daring. Penelitian ini juga membuktikan bahwa seleksi  fitur dan  hibridisasi  algoritma Naïve  Bayes dapat meningkatkan  akurasi  dari  64%  ke  91%  [22].  Dari kedua  penelitian  diatas  menunjukkan  bahwa algoritma  memiliki  hasil  klasifikasi  yang  cukup baik.  Oleh  karena  itu,  peneliti  ingin  menguji  coba pada model klasifikasi untuk pemodelan rekomendasi penjual benih ikan dengan membandingkan  algoritma Hybrid  Naïve  Bayes dengan  algoritma Gaussian  Naïve  Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes . Analisis yang dilakukan oleh peneliti  juga  sudah  divalidasi  oleh  pembudidaya sehingga dataset  yang digunakan merupakan dataset yang valid.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  temuan  penelitian  ini,  peneliti menyimpulkan  bahwa  : Hybrid  Naïve  Bayes yang dihasilkan  model Naïve  Bayes dapat  dimanfaatkan oleh pembudidaya ikan air tawar untuk memprediksi rekomendasi  penjual  benih  ikan.  Proses training yang  dilakukan  oleh  algoritma Hybrid  Naïve  Bayes terbukti  jauh  lebih  baik  dalam  memodelkan klasifikasi untuk rekomendasi penjual benih ikan air tawar daripada algoritma Gaussian Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes .
Hasil  prediksi  dari  alat  ini  dapat  digunakan oleh  pembudidaya  ikan  air  tawar  dalam  melakukan pengambilan  keputusan  dan  perencanaan  jangka panjang.  Peneliti  merekomendasikan  model  ini karena Naïve  Bayes hanyalah  satu  diantara  banyak model Machine Learning yang tersedia, menyelidiki algoritma  yang  lebih  baru  dan  canggih,  seperti Neural  Networks dan  lainnya,  dengan  lebih  banyak data atau masukan fitur yang mungkin juga memiliki nilai  prediktif  yang  bagus  untuk  merekomendasikan penjual benih ikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Badan  Pusat  Statistik,    “Pencarian  Produksi Ikan  Dengan  Perbandingan  Tahun”,  2022.
https://statistik.kkp.go.id/home.php?m=total &i=2#panel-footer  [accessed Oct. 2, 2022].
[2] L.  Lukmandono,  M.  Basuki,  M.  J.  Hidayat, V.  Setyawan,  "Pemilihan  Supplier  Industri
Manufaktur  Dengan  Pendekatan  AHP  dan TOPSIS," OPSI,  v ol.  12,    no.  2,  pp.  83-88, 2019, DOI : https://doi.org/10.31315/opsi.v12i2.3146.
[3] V. B. Schramm, L. P. B. Cabral, F. Schramm, "Approaches  for  supporting  sustainable supplier  selection-A  literature  review,"
Journal  of  cleaner  production, vol.  273,  pp. 123089, 2020, DOI : https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.123089 [4] A.  Balango,  S.  Risnanto,  P.  Mauliana,  W. Wigun, "Aplikasi Seleksi Pemasok Konstruksi  Menggunakan  Metode  Weighted Product  Berbasis  Mobile  Di  PT  Binarthama Kharisma,"
Infotronik:  Jurnal  Teknologi Informasi dan Elektronika, v ol. 5, no. 1,  pp. 1-10, 2020, DOI : https://doi.org/10.32897/infotronik.2020. 5.1.34, DOI : https://doi.org/10.32897/infotronik.2020. 5.1.354 [5] A. Tharwat, "Classification assessment methods," Applied Computing and Informatics, 2020, DOI : https://doi.org/10.1016/j.aci.2018.08.003.
M. Hafidz Ariansyah, dkk, Hibridisasi Metode Klasifikasi … 427
[6] A.  H.  Nasrullah,  "Implementasi  Algoritma
Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Produk Laris," Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Al Asyariah  Mandar, vol.  7,  no.  2,  pp.  45-51, 2021, DOI : https://doi.org/10.35329/jiik.v7i2.203
[7] E.  A.  Sambudi,  "Analisa  Pemilihan  Supplier dengan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process: Kasus  Perusahaan  Otomotif  di  Sunter," Jurnal  Operations  Excellence:  Journal  of Applied  Industrial  Engineering, vol.  11,  no.
3, pp. 322-329,
2019, DOI : 10.22441/oe.v11.3.2019.040
[8] G.  W.  Dickson,  "An  analysis  of  vendor selection  systems  and  decisions," Journal  of purchasing, vol.  2,  no.  1,    pp.  5-17,  1966,
DOI :
https://doi.org/10.1111/j.1745-
493X.1966.tb00818.x
[9] J.  W.Gullifer,  and  D.  Titone,  "Engaging proactive  control:  Influences  of  diverse language  experiences  using  insights  from machine  learning", Journal  of  Experimental
Psychology: General , vol.150, no.3, pp. 414, 2021, DOI : https://doi.org/10.1037/xge0000933.
[10] S.  García,  J.  Luengo,  F.  Herrera,  "Data preprocessing  in  data  mining," Cham,
Switzerland: Springer International Publishing, vol. 72,  pp. 59-139, 2015.
[11] R.  A.  R.  Mahmood,  A.  Abdi,  M.  Hussin, "Performance Evaluation of Intrusion Detection  System  using  Selected  Features and  Machine  Learning  Classifiers," Majallat
Baghdād  Lil-ʻulūm, vol.  18,  no.2,  pp.  884, 2021, DOI : https://doi.org/10.21123/bsj.2021.18.2(Suppl. ).0884
[12] Z.  M.  Mosa,  N.  H.  Ghaeb,  A.  H.  Ali, "Detecting  keratoconus  by  using  SVM  and decision tree classifiers with the aid of image processing," Baghdad  Science  Journal, vol. 16, no. 4, 2019, DOI : https://doi.org/10.21123/bsj.2019.16.4(Suppl. ).1022
[13] W.  Jia,  Y.  Tan,  L.  Liu,  J.  Li,  H.  Zhang,  K.
Zhao, "Hierarchical  prediction  based on two- level  Gaussian  mixture  model  clustering  for bike-sharing system," Knowledge-Based Systems ,  vol.  178,  pp.  84-97,  2019,  DOI  : https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.04.020 [14] E.  Patel,  D.  S.  Kushwaha,  "Clustering  cloud workloads:  K-means  vs  gaussian  mixture model," Procedia computer science , vol. 171,
pp. 158-167,
2020, DOI
: https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.04.017
[15] G.  A.  A.  J.  Alkubaisi,  S.  S.  Kamaruddin,  H. Husni.  "Stock  Market  Classification  Model Using  Sentiment  Analysis  on  Twitter  Based on Hybrid Naive Bayes Classifiers,", Comput.  Inf.  Sci .,  vol.11,  no.1,  pp.52-64, 2018.
[16] M. Rashid, A. Hamid, S. A. Parah, "Analysis of  streaming  data  using  big  data  and  hybrid machine learning  approach," In Handbook of Multimedia Information Security: Techniques and  Applications ,  pp.    629-643,  2019,  DOI  : 10.1007/978-3-030-15887-3_30
[17] J.  Li,  Z.  Li,  C.  Wen,  Q.  Peng,  P.  Huang, "Train  operation  conflict  detection  for  high- speed  railways:  a  Naïve  Bayes  approach," International  Journal  of Rail Transportation , pp. 1-19, 2022, DOI : https://doi.org/10.1080/23248378.2022.2071
346
[18] V.  R.  Balaji, S.  T.  Suganthi,  R.  Rajadevi,  V. K.  Kumar,  B.  S.  Balaji,  S.  Pandiyan,  "Skin disease  detection  and  segmentation  using dynamic graph cut algorithm and classification through Naive Bayes Classifier," Measurement ,  vol.  163,  pp. 107922, 2020, DOI : https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.1 07922
[19] E. P. Cynthia, E. Ismanto, "Metode Decision Tree Algoritma C. 45 Dalam Mengklasifikasi Data  Penjualan  Bisnis  Gerai  Makanan  Cepat Saji," Jurasik  (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi dan  Teknik  Informatika), vol.  3,    pp.  1-13, 2018.
[20] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L.
Kurniawati,  W.  Gata,  "Analisis  Sentimen Aplikasi Ruang Guru Di Twitter
Menggunakan Algoritma Klasifikasi," Jurnal
Teknoinfo, vol. 14, no. 2, pp. 115-123, 2020, DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v14i2.679
[21] J.  Xu,  Y.  Zhang,  D.  Miao,  "Three-way confusion  matrix  for  classification:  A measure  driven  view" Information  sciences , vol.  507,  pp.  772-794,  2020,  DOI  : https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.06.064
[22] Charles  D.  O.  Godinez,  L.  S.  Lomibao,  "A Gaussian-Bernoulli  Mixed  Naïve  Bayes Approach  to  Predict  Students’  Academic
Procrastination Tendencies in Online Mathematics Learning," American Journal of Educational  Research, vol.  10,  no.  4,  pp. 223-232,  2022,  DOI  :  10.12691/education- 10-4-10