## Komparasi Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Jenis Citrus
Comparison of Naïve Bayes and Support Vector Machine in Citrus Species Classification
I Wayan Rangga Pinastawa 1 , Nurul Afifah Arifuddin 2 1,2 Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jakarta E-mail: 1 rangga@upnvj.ac.id, 2 nurulafifaharifuddin@upnvj.ac.id

## Abstrak
Citrus  merupakan  pohon  berbunga  dan  tergolong  dalam  kelompok  Rutaceae.  Pohon  Citrus menghasilkan  buah  jeruk  dengan  berbagai  jenis  buah-buahan.  Karena  kesamaan  spesies sehingga antar  jenisnya memiliki  kemiripan  satu  sama  lain,  dan tidak semua  dapat melakukan identifikasi  secara  jelas  setiap  jenis  buahnya.  Cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  melakukan identifikasi dan pengelompokan adalah menggelompokan data sesuai dengan kelas label aslinya menggunakan  bantuan  data  mining.  Pendekatan  data  mining  yang  dapat  diterapkan  salah satunya dengan teknik klasifikasi, dengan melakukan pengelompokan berdasarkan kriteria atau kategori tertentu. Pada hal ini, klasifikasi didasarkan pada diameter, dan citra warna Red, Green, Blue  atau  RGB  untuk  mendapatkan  pengelompokan  sesuai  dengan  kelasnya.  Algoritma  yang digunakan  ada  2  yakni,  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes,  keduanya  akan dilakukan perbandingan dalam melakukan klasifikasi pengelompokan jenis buah citrus.  Teknik komparasi  dilakukan  dengan  mengamati  hasil  akurasi  dari  setiap  algoritma  klasifikasi, penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  akurasi  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) mencapai prosentase sebesar  96,36 % dan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar  92 %.  Algoritma  paling  optimal  dalam  penelitian  klasifikasi  citrus  ini  adalah  algortima  Support Vector Machine (SVM).
Kata kunci: Citrus, Klasifikasi, Support Vector Machine, Naïve Bayes

## Abstract
Citrus is a flowering tree and belongs to the Rutaceae group. Citrus trees produce citrus fruits with various types of fruits. Due to the similarity of species, the types of fruit are similar to each other, and not all of them can identify each type of fruit. The way that can be done to carry out identification and grouping is to group data according to the original label class using the help of  data  mining.  One  of  the  data  mining  approaches  that  can  be  applied  is  a  classification technique, by grouping based on certain criteria or categories. In this case, the classification is based on diameter, and red, green, blue or RGB ,color images to get grouping grouped to class. There are 2 algorithms used, namely, Support Vector Machine (SVM) and Naïve Bayes, both of which  will  be  compared  in  classifying  citrus  fruit  types.  The  comparison  technique  is  carried out  by  observing  the  results  of  the  accuracy  of  each  classification  algorithm.  This  study concludes  that  the  accuracy  of  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  algorithm  reaches  a percentage  of  96.36%  and  the  Naïve  Bayes  algorithm  has  an  accuracy  of  92%.  The  most optimal  algorithm  in  this  citrus  classification  research  is  the  Support  Vector  Machine  (SVM) algorithm.
Keywords: Citrus, Classification, Support Vector Machine, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Citrus  merupakan  pohon  berbunga  dan  tergolong  dalam  kelompok  Rutaceae.  Pohon Citrus menghasilkan buah jeruk dengan berbagai jenis seperti jeruk, lemon, jeruk bali, pomelo dan  limau.  Dikarenakan  masih  dalam  satu  keluarga  atau  spesies  yang  sama,  maka  jenis  jenis
dari  pohon  citrus  ini  memiliki  kedekatan  dan  kemiripan,  meskipun  ada  hal  yang  bisa  menjadi penciri dan pembeda di setiap jenisnya.  Bagi sebagian orang, mengidentifikasi antar jenis dari citrus  ini  memerlukan  waktu  dan  tidak  semua  orang  mengetahui  jenis  dari  buah  pohon  citrus. Salah  satu  cara  identifikasi  untuk  menggolongkan  jenis  dari  pohon  citrus  adalah  dari  citra warnanya.  Citra  warna  yang  digunakan  adalah  Red,  Green,  Blue  untuk  mendefinisikan  dan mengidentifikasi klasifikasi jenis citrus.
Cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  melakukan  identifikasi  dan  pengelompokan  adalah dengan  menggunakan  pendekatan  data  mining  [1].  Ada  banyak  jenis  pendekatan  yang  dapat dilakukan  dengan  data  mining,  salah  satunya  adalah  dengan  teknik  klasifikasi  [2].  Pada penelitian  ini  akan  dilakukan  teknik  klasifikasi  untuk  mengelompokan  data berdasarakan  jenis atau  kelasnya,  adapun  data  yang  dikelompokan  adalah  data  pohon  citrus.  Pohon  citrus diidentifikasi  berdasarkan  data  citra  RGB  dan  diameternya  untuk  melakukan  pengelompokan sesuai dengan jenisnya. Dalam klasifikasi ada banyak jenis algoritma dengan berbagai kegunaan seperti untuk melakukan tugas pengelompokan data, adapun algoritma terpilih untuk penelitiain ini  adalah  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Algoritma  klasifikasi terpilih  secara  keseluruhan  memiliki  hasil  dan  presisi  dengan  kategori  baik  dalam  melakukan klasifikasi.
Dalam rangka menguatkan pemilihan algoritma dan tema penelitian dilakukan rujukan referensi terdahulu dari beberapa rujukan literatur referensi sejenis. Rujukan penelitian pertama adalah  komparasi  antara  algoritma  SVM  dan  Naïve  Bayes  pada  kasus  klasifikasi  peluang penyakit  jantung  dengan  hasil  akhir  penelitian  berupa  akurasi  yang  dihasilkan  metode  Naïve Bayes  sebesar  84%  dan  metode  Support  Vector  Machine  sebesar  87%  [3].  Hal  senada  juga terjadi  pada  penelitian  Hennie  Tuhuteru  dengan  membandingkan  kedua  algoritma  ini  dalam melakukan  klasifikasi  terhadap  sentiment  yang  terjadi  di  social  media  twitter,  hasilnya  SVM memiliki nili akurasi sebesar 76,42% dan Naïve Bayes Classifer akurasi terbaik pada K-Fold 2 sebesar  67,20%  [4].  Referensi  selanjutnya  masih  menunjukan  hal  yang  serupa,  dengan keunggulan pada metode SVM dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan hasil akurasi sebesar 80%  untuk  deteksi  Intrusion  Detection  System  (IDS)  [5].  Terkait  deteksi  dengan  Intrusion Detection System (IDS) ada penelitian lain yang menunjukan bahwa kombinasi kedua algoritma dapat menghasilkan akurasi yang baik pada ketiga dataset yang digunakan dengan besara paling tinggi pada Dataset NSL-KDD dengan hasil sebesar 99,35% [6].
Pada penelitian yang dilakukan pada tahun 2018 untuk melakukan prediksi keberhasilan imunoterapi  pada  penyakit  kutil  menghasilkan  kesimpulan  yang  berbeda  dari  referensi sebelumnya,  hasil  akhir  penelitian  ini  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  oleh  algoritma Naïve  Bayes  dibandingan  dengan  algoritma  Support  Vector  Machine  sebesar  80%  [7].  Pada penelitian  yang  lain  untuk  klasifikasi  jalur  minat  di  SMA  menghasilkan  akurasi  terbaik  pada algoritma  Support  Vector  Machine.  Adapun  detail  penggunaan  algoritma  pada  penelitian  ini berhasil  melakukan  klasifikasi  lebih  baik  dibandingkan  dengan  Naïve  Bayes  [8].  Selain dilakukan  komparasi  kedua  metode  ini  juga  dapat  dikombinasikan  dengan  contoh  penelitian Hajah T Sueno dengan hasil tulisan bahwa Naïve Bayes mampu memberikan dampak pada data tekstual dan menjadikan proses transformasi ke SVM menjadi lebih efektif [9]. Komparasi juga memiliki  hasil  yang  menunjukan  SVM  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dari  penulis Yogendra Narayan dengan hasil akurasi sebesar 98,58% [10].
Selain  dari  sisi  akurasi,  dari  sisi  waktu  juga  dapat  dilakukan  komparasi  seperti penelitian  yang  melakukan  perbandingan  klasifikasi  opini  di  social  media  twitter  terkait  topil vaksin, hasilnya Naïve Bayes memiliki waktu yang lebih cepat dibandingkan dengan SVM [11]. Selain kecepatan, Naïve Bayes juga beberapa kali memiliki tingkat akurasi yang lebih baik pada beberapa  kasus  seperti,  pada  penelitian  sentiment  analisis  dari  kandidat  Gubernur  Jawa  Barat periode  2018-2023  dengan  hasil  akurasi  tertinggi  Naïve  Bayes  Classifier  sebesar  98%  [12]. Namun  naïve  bayes  juga  tidak  selalu  menghasilkan  akurasi  terbaik  dan  waktu  eksekusi  lebih singkat seperti pada komparasinya dengan KNN dan C.45 bahwa KNN memiliki akurasi yang lebih baik [13] begitu juga C.45 memiliki hasil yang lebih superior [14]. Pada kasus di Amazon group  sentiment  analisis  yang  dilakukan  kedua  algoritma  menghasilkan  kesimpulan  akhir
berupa SVM memiliki hasil polarisasi feedback produk amazon dengan hasil lebih tinggi  [15]. Pada  penelitian  yang  akan  dilakukan,  proses  identifikasi  berdasarkan  citra  warna  dapat dilakukan  dengan  menghitung  nilai  kedekatan  dari  masing-masing  komponen  warna  dan dilakukan  komparasi  hasil  performansi  dari  kedua  algoritma.  Hal  ini  menjadi  kontribusi penelitian  ini,  dengan  raatan  rujukan  klasifikasi  dalam  konteks  teks,  klasifikasi  dalam  hal  ini dilakukan pada data yang dapat dilakukan pada data yang mengarah ke klasifikasi data citra.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah dalam penelitian dari awal sampai akhir ditunjukan pada
Gambar 1.
Collecting Data
Classification Support Vector Machine Classification Naïve Bayes Testing Result Accuracy

## Gambar 1. Alur Penelitian
Dalam detail alur penelitian adalah sebagai berikut : Proses  pengelompokan  data  sebagai  dataset  yang  akan  dilakukan  untuk  pengujian  kedua algoritma,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  klasifikasi  pada  kedua  algoritma,  kedua algoritma  akan  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kelas  yang  sudah  tersedia  dengan  dataset yang  dimiliki.  Dalam  melakukan  klasifikasi  kedua  algoritma  akan  menghasilkan  nilai  akurasi dengan  seberapa  besar  algoritma  berhasil  dalam  menentukan  kelas  label  sesuai  dengan  kelas aslinya.

## 2.2 Proses Klasifikasi Naïve Bayes
Proses yang dilakukan dalam melakukan klasifikasi Naïve Bayes dengan menggunakan rumus berikut ini :
𝑃 (𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃 (𝐻) 𝑃 (𝑋)
(1)
Dari  perumusan  diatas  perhitungan  dilakukan  dengan  mengidentifikasi  kelas  yang  belum diketahui dalam variable X, dan hipotesis atau dugaan sementara pada H dan  probabilitas dari Hipotesis  berdasar  kondisi  variable  X.  Langkah  yang  dilakukan  pada  dataset  adalah  dari gambaran dataset semula dalam bentuk asli seperti ditunjukan pada Gambar 2.
Gambar 2. Dataset Awal
Proses  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  proses  penentuan  variable  dependent  dan independent.  Proses  dilakukan  dengan  drop  variable  independent  dimana  field  name  sebagai field dari label kelas, sehingga didapatkan hasil pada Gambar 3.

## Gambar 3. Drop Variable
Setelah beberapa tahapan berikutnya berhasil dilakukan, maka berikut ini adalah langkah yang dilakukan dengan merubah ke dalam array pada Gambar 4.
Gambar 4. Array Visualisasi
Proses  berikutnya  tinggal  dilakukan  klasifikasi  dan  pengelompokan  dari  label  kelas  oleh algoritma Naïve Bayes.

## 2.3 Proses Klasifikasi Support Vector Machine
Tahapan  klasifikasi  dalam  Support  Vector  Machine  juga  menggunakan  dataset  yang  sama sebagai sumber data. Adapun persamaan yang digunakan dalam SVM adalah sebagai berikut :
𝑓 ∶ 𝑤. 𝑥 + 𝑏 = 0 (2)
Dimana  parameter  dari  hyperlane  yang  dicari  (garis  tegak  lurus  antara  hyperlance  dan  titik support  vector  akan  dikalikan  dengan  data  input  SVM  dan  dijumlahkan  dari  parameter hyperlane yang dicari atau nilai biasnya.
Kemudian,  proses  yang  dilalui  sedikit  berbeda  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes.  Pertama, akan diidentifikasi mengenai tipe dari dataset tersebut seperti pada Gambar 5.

## Gambar 5. Tipe Data
Setelah proses tersebut dapat dilakukan visualisasi dan proses klasifikasi menggunakan Support Vector Machine.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Datasets
Penghimpunan  data  atau  data  sumber  pada  penelitian  ini  adalah  citrus  yang  memiliki kelas  orange  dan  grapefruit.  Dengan  field  pendukung  seperti  diameter,  berat  dan  juga  citra warna Red, Green, Blue. Adapun detail data ditunjukan pada memiliki field pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penelitian No diameter weight red green blue class 1 2.96 86.76 172 85 2 Orange
2 3.91 88.05 166 78 3 Orange 3 4.42 95.17 156 81 2 Orange 4 10.81 186.88 145 76 27 Grapefruit 5 10.92 188.85 156 64 13 Grapefruit …………………………………………………… 10.000 16.45 261.51 152 74 2 Grapefruit
Dari dataset yang dimiliki, dilakukan proses klasifikasi menggunakan masing-masing algoritma. Klasifikasi  dilakukan  dengan  memprediksi  kelas  label  sesuai  dengan  kelas  label  asli.  Masing- masing  algoritma  akan  memiliki  tingkat  presisi  dan  kebenaran  masing-masing  untuk  setiap prediksi kelas yang dilakukan.

## 3.2 Naïve Bayes
Algoritma  atau  metode  Naïve  Bayes  dalam  melakukan  klasifikasi  melakukan  proses penghitungan nilai probabilitas dalam bentuk array berikut ini :
Gambar 6. Proses Array pada Naïve Bayes
Setelah  tahapan  pengolahan  data  di  algoritma  naïve  bayes  makan  akan  menghasilkan  akurasi dengan detail sebagai berikut.
Gambar 7. Nilai Precision Recall Naïve Bayes
93% 91% 91% 93% PRECISION RECALL Naive Bayes Grapefruit Orange

## 3.2 Support Vector Machine
Hasil  penelitian  ini  dengan  penerapan  menggunakan  algoritma  Support  Vector  Machine menghasilkan akurasi dengan detail sebagai berikut.
Gambar 8. Nilai Precision Recall Support Vector Machine
Data  dapat  pula  divisualisasikan  tiap  field  variable  dalam  scatter  plot  seperti  pada  gambar berikut ini.
Gambar 9. Scatter Plot Variable 95% 98% 98% 93% PRECISION RECALL

## Support Vector Machine
Grapefruit Orange

## 3.3 Komparasi Hasil
Berdasarkan  skenario  uji  yang  sudah  dilakukan  maka  hasil  dari  perbandingan  kedua algoritma.  Proses  perbandingan  dilakukan  dengan  mencari  nilai  akurasi  dari  masing- masing algoritma. Masing-masing algoritma akan menghasilkan nilai akurasi, precision dan recall. Hal ini dilakukan perbandingan satu sama lain yang di visualisasikan dalam bentuk grafik pada hasil berikut ini. Gambar 10.
Gambar 10. Komparasi Hasil Algoritma
Dari perbandingan yang dilakukan dan sudah divisualisasikan, maka algoritma Support Vector  Machine  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dari  sisi akurasi.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  menghasilkan  kesimpulan  kedua  algoritma  memiliki hasil  yang  cenderung  baik  dalam  melakukan  klasifikasi  karena  memiliki  akurasi  diatas  90%. Adapun  detail  akurasi  pada  Naïve  Bayes  Classifier  sebesar  92%  dan  pada  Support  Vector Machine  sebesar 96%.  Adapun saran  dalam  penelitian  ini, dapat ditambahkan  variasi  skenario uji lain untuk memperkaya hasil dan dapat ditindaklanjuti sebagai penelitian lanjutan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V. Kale, Enterprise Performance Intelligence and Decision Patterns . CRC Press, 2018.
[2] P.  H.  S.  Musthofa  Galih  Pradana,  Azriel  Christian  Nurcahyo,  “PENGARUH SENTIMEN  DI  SOSIAL  MEDIA  DENGAN  HARGA  SAHAM  PERUSAHAAN,” J. Ilm. Edutic , vol. 6, no. 2, 2020.
[3] P.  H.  S.  Musthofa  Galih  Pradana,  Dhina  Puspasari Wijaya, “KOMPARASI  METODE SUPPORTVECTORMACHINE DANNAÏVE BAYES DALAMKLASIFIKASI PELUANG PENYAKIT SERANGAN JANTUNG,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 5, no. 2, pp. 87–91, 2022.
[4] H.  Tuhuteru  and  A.  Iriani,  “Analisis  Sentimen  Perusahaan  Listrik  Negara  Cabang
92%
92% 92% 96% 96% 96% A K U R A S I M A C R O   A V G W E I G H T E D   A V G RESULT Naïve Bayes
Support Vector Machine
Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 3, no. 3, pp. 394–401, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
[5] I.  Riadi,  R.  Umar,  and  F.  D.  Aini,  “Analisis  Perbandingan  Detection  Traffic  Anomaly Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine (Svm),” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[6] J. Gu and S. Lu, “An effective intrusion detection approach using SVM with naïve Bayes feature  embedding,” Comput.  Secure. ,  vol.  103,  p.  102158,  2021,  doi: 10.1016/j.cose.2020.102158.
[7] A. Supriyatna and W. P. Mustika, “Komparasi Algoritma Naive bayes dan SVM Untuk Memprediksi  Keberhasilan  Imunoterapi  Pada  Penyakit  Kutil,” J-SAKTI  (Jurnal  Sains Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, p. 152, 2018, doi: 10.30645/j-sakti.v2i2.78.
[8] O.  Arifin  and  T.  B.  Sasongko,  “Analisa  perbandingan  tingkat  performansi  metode support  vector  machine  dan  naïve  bayes  classifier,”  in Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia 2018 , 2018, vol. 6, no. 1, pp. 67–72.
[9] H.  T.  Sueno,  “Multi-class  Document  Classification  using  Support  Vector  Machine (SVM) Based on Improved Naïve Bayes Vectorization Technique,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 9, no. 3, pp. 3937–3944, 2020, doi:
10.30534/ijatcse/2020/216932020.
[10] Y. Narayan, “Comparative analysis of SVM and Naive Bayes classifier for the SEMG signal classification,” Mater. Today Proc. , vol. 37, no. Part 2, pp. 3241–3245, 2020, doi: 10.1016/j.matpr.2020.09.093.
[11] F. Fitriana, E. Utami, and H. Al Fatta, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Vaksin Covid -  19  pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Support  Vector  Machine  dan  Naive Bayes,” J.  Komtika  (Komputasi  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–25,  2021,  doi: 10.31603/komtika.v5i1.5185.
[12] D. A. Kristiyanti, A. H. Umam, M. Wahyudi, R. Amin, and L. Marlinda, “Comparison of  SVM  Naïve  Bayes  Algorithm  for  Sentiment  Analysis  Toward  West  Java  Governor Candidate Period 2018-2023 Based on Public Opinion on Twitter,” 2018 6th Int. Conf. Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm  2018,  pp.  1–6,  2019,  doi: 10.1109/CITSM.2018.8674352.
[13] K.  Kaharudin,  Musthofa  Galih  Pradana,  “PREDIKSI  CUSTOMER  CHURN PERUSAHAAN  TELEKOMUNIKASI  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  DAN  K- NEAREST NEIGHBOR,” Inf. Interaktif , vol. 4, no. 3, 2019.
[14] M.  G.  Pradana  and  P.  H.  Saputro,  “Komparasi  Metode  Naïve  Bayes  Dan  C4.5  Dalam Klasifikasi Loyalitas Pelanggan Terhadap Layanan Perusahaan,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 3, no. 1, p. 20, 2020, doi: 10.21927/ijubi.v3i1.1205.
[15] S.  Dey,  S.  Wasif,  D.  S.  Tonmoy,  S.  Sultana,  J.  Sarkar,  and  M.  Dey,  “A  Comparative Study of Support Vector Machine and Naive Bayes Classifier for Sentiment Analysis on Amazon  Product  Reviews,” 2020  Int.  Conf.  Contemp.  Comput.  Appl.  IC3A  2020 ,  pp. 217–220, 2020, doi: 10.1109/IC3A48958.2020.233300.