Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi Terakreditasi “Peringkat 4” oleh Kemenristek/BRIN, Nomor SK: 200/M/KPT/2020 Volume 5 Nomor 1 Tahun 2023, Januari 2023, Halaman 53-62 Website : http://journal.univpancasila.ac.id/index.php/asiimetrik/
Klasifikasi Gender Berdasarkan Fingerprint Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

## Gender Classification Based on Fingerprint Using Naive Bayes Classifier Method
Cindhy Herumawan  dan Efi Anisa
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Duta Bangsa, Jl. Kalibaru Timur, Kalibaru Medan Satria, Jawa Barat 17530, Indonesia

## Informasi artikel:
Diterima: 28/09/2022 Direvisi: 21/11/2022 Disetujui: 23/11/2022

## Abstract
No two fingerprints are identical, as everyone has their own characteristics. The most fundamental  problem  lies  in  the  results  of  the  fingerprint  image,  typically  due  to inconsistencies in the emphasis of the fingerprint and the position of the fingerprint, resulting  in  inconsistencies  in  the  thickness  of  the  black  line  and  shifting  positions, which negatively  impact  the  overall  performance  of  the  system.  To  solve  this  issue, research is required on a classifier that assumes all attributes exist independently. The NBC (Naïve Bayes Classifier) is a classifier based on the assumption that all attributes are  independent.  The  NBC  method  for  gender  classification  based  on  fingerprints consists of three steps. The initial step is to evaluate the quality of the image to be processed. This is demonstrated by the consistency of the grayscale values, which are not skewed when converted to a binary image. The second is the selection of data that exhibits no data deviation, which also leads to errors in the classification procedure that  follows.  With  the  existence  of  machine  learning,  class-based  measurement formulations  can  be  acquired  through  training.  Even  with  unbalanced  data,  it  is preferable to use NBC for classification purposes.
Keywords: Naïve Bayes Classifier, normal distribution, deviation.

## SDGs : Abstrak
Fingerprint adalah  hal  yang  unik  dimana  setiap  orang  mempunyai  ciri  tersendiri  dan tidak ada  yang sama.  Permasalahan  yang paling mendasar  adalah  terletak pada  hasil citra sidik jarinya biasanya hal ini karena tidak konsisten pada penekanan sidik jari dan posisi  sidik  jari  sehingga  mengakibatkan  ketebalan  warna  garis  hitam  yang  tidak konsisten dan posisi yang berbah ubah, sehingga pada akhirnya mempengaruhi kinerja sistem  secara  keseluruhan.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  maka  dibutukan  penelitian tentang classifier yang mengasumsikan semua atribut berdiri sendiri. NBC ( Naïve Bayes Classifier )  adalah  suatu classifier yang mengasumsikan  semua  atribut  berdiri  sendiri. Penerapan metode NBC berbasis fingerprint untuk klasifikasi gender di bagi menjadi 3 proses. Pertama adalah memastikan apakah citra yang akan di proses adalah citra yang berkualitas baik. Hal ini dapat dilihat dengan kosistennya nilai grayscale , sehingga tidak menjadi bias ketika akan dirubah menjadi citra biner. Kedua adalah pemilihan data yang tidak mengalami deviasi atau penyimpangan data, hal ini juga mengakibatkan kesalahan dalam  proses  klasifikasi  selanjutnya.  Ketiga  dengan  adanya machine  learning akan didapat  rumusan  untuk  pengukuran  dari  kelas  melalui training .  Sehingga  dengan menggunakan  NBC  menjadi  lebih  baik  dalam  proses  klasifikasi  walau  dengan  data imbalance .
Kata Kunci: Naïve Bayes Classifier, distribusi normal, deviasi.
 Penulis Korespondensi. Tel: +6221 2908 2747 ; Hp: +62 881 1696 206 email : cindhyheru@sttdb.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## 4. PENDAHULUAN
Saat Sidik jari setiap orang adalah unik  dan tidak ada yang sama, dan cenderung untuk tidak berubah  dalam  pertumbuhan  manusia.  Setiap orang  memiliki  struktur  sidik  jari  yang  unik (Kusumawati, D’arofah dan Pramana, 2019) . Sidik jari adalah suatu bukti yang tidak diragukan lagi dan    yang  paling  dapat  diandalkan  dan  tidak berubah  dari  lahir  sampai  meninggal (Gungadin, 2007) .  Karena  sifat  itulah  maka  sidik  jari  dapat digunakan  sebagai  bukti  dalam  persidangan  di seluruh  dunia.  Sidik  jari  adalah  salah  satu teknologi  biometrik  yang  paling  matang  dan dianggap  bukti  yang  sah  bukti  di  pengadilan  di seluruh  dunia (Gornale,  Basavanna  dan  Kruthi, 2017) . Dalam bidang forensic dapat sebagai alat bantu  untuk  mengurangi  jumlah  para  tersangka, dan  di  bidang  keamanan  sidik  jari  digunakan sebagai  identitas  dari  suatu  individu.  Salah  satu pengembangan  dari  penelitian  sidik  jari  adalah menganalisa sidik jari untuk menentukan gender.
Gondara dan Kumar (Godara dan Kumar, 2019) telah  melakukan  penelitian  sidik  jari berdasarkan gender dengan menganalisa Features extracted : Kepadatan    lembah, lebar bukit,  lebar  lembah  dengan  ditambahkan classifier  : SVM  ( Support  Vector  Machine ). Metode  lain  untuk  menganalisa  citra  sidik  jari adalah  dengan  citra  transformasi,  seperti  DWT ( Discrete  Wavelet  Transform )  yang  sudah  di gunakan  oleh,  dan  dikembangkan  juga  oleh peneliti  yang  lain  dengan  kombinasi  pada classifiernya (Al  Rivan,  Rachmat  dan  Ayustin, 2020) .  Metode analisa citra yang lain seperti FFT ( Fast  Fourier  Transform ),  DCT  ( Discrete  Cosin Transform )  pada  Kaur,  serta  metode  kombinasi lainnya (Syahputra, Yanris dan Irmayani, 2022) . Metode Features  extracted :  Kepadatan lembah,  lebar  bukit,  lebar  lembah  dengan ditambahkan classifier  : SVM  ( Support  Vector Machine )  yang  telah  dilakukan  dan  sudah menghasilkan  tingkat  akurasi  hingga  91% (Gornale, Basavanna dan Kruthi, 2017) . Kelebihan dari klasifikasi SVM adalah non linier classifier dan sering  digunakan  untuk  memproduksi  klasifikasi yang  sangat  bagus (Syaputri,  Irwandi  dan Mustakim,  2020) .  Sedangkan  kelemahannya
adalah  untuk  data  yang imbalance untuk  data minoritas  akurasinya  akan  menurun (Handayani dan Pribadi, 2015) .
Untuk mengatasi masalah ini maka dibutukan classifier yang  mengasumsikan    semua  atribut berdiri  sendiri.  NBC  ( Naïve  Bayes  Classifier ) adalah  suatu classifier yang  mengasumsikan semua atribut berdiri sendiri (Windarti dan Suradi, 2019; Siregar, Siregar dan Sudirman, 2020) . Dalam penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  NBC sebagai  pengklasifikasiannya  yang  bertujuan untuk meningkatkan akurasi dari analisa sidik jari.

## 5. METODOLOGI

## 2.1. Analisa kebutuhan
Dalam  perancangan  penelitian  akan  dibahas masing masing proses untuk menggambarkan lebih detail  prosesnya  seperti  pada Gambar  1 .  Untuk dapat melakukan penelitian seperti pada Gambar 1 , perlu adanya persiapan data atau software . Hal yang perlu disiapkan adalah:
1) Dataset.
2) Dataset diambil dari NISTS ( National Institute for  the  Study  of  Transfer  Students ).  Data yang diambil hanya data dari  ibu jari untuk tangan  sebelah  kanan  dan  jumlah  data sekitar 150 data sidik jari.
3) Untuk  pengambilan  data  panjang  bukit  dan lembah menggunakan software Image-J .
4) Pengolahan  data  citra  dan  perhitungan probilitas Naïve Bayes menggunakan microsoft excel.
5) Untuk statistik analisa menggunakan Minitab versi 15.
6) Sebuah Laptop dengan minimal Pentium dual core.
2.2. Perencangan Penelitian
2.2.1. Teknik pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan dengan menarik garis pada citra sidik jari ( Gambar 2a ), maka akan didapat grafik nilai grayscale pada tiap-tiap pixel garis  ( Gambar  2b ).    Citra  yang  bagus  memiliki amplitudo  cenderung  datar  dan tidak  ditemukan riak  pada  ujung  gelombang. Gambar  2c adalah nilai grayscale ( column Y)  dari  tiap-tiap pixel sepanjang garis tersebut ( column X).
Gambar 1. Gambaran model penelitian
(a). Sample sidik jari (b). Grafik nilai grayscale terhadap pixel (c). Nilai grayscale (Y) pada tiap nomer urutan pixel (X) Gambar 2. Pengambilan data
Pada Gambar 3 menampilkan hasil citra dari software Image  J  yang  buruk  atau  data  tidak konsisten  terhadap  nilai grayscale, dimana  “ a ” adalah  amplitudo  cenderung  naik  atau  tidak datar, “ b ” adalah  adanya  riak  pada  ujung gelombang,  sehingga  data  tidak  dapat  dihitung batasan  hitam  dan  putihnya.  Apabila  pada  citra tidak  didapat  grafik  yang  baik  maka  citra dinyatakan tidak layak.
Gambar 3. Grafik grayscale dari citra yang buruk
2.2.2. Data Biner dengan Threshold
Untuk  menentukan  nilai threshold adalah dengan menghitung jumlah nilai dari semua data tersebut (∑Y) dibagi banyaknya data (n) (Zain dan Sibaroni,  2019) .  Setelah  mendapatkan  nilai threshold ,  data  dirubah  dari  nilai grayscale menjadi nilai  1 dan 0, 1 mewakili nilai putih dan 0  nilai  hitam Gambar  4 .  Nilai  0  apabila  nilai grayscale < threshold , dan 1 untuk sebaliknya.
Gambar 4. Grafik citra biner dengan threshold
2.2.3. Pengecekan Normality
Untuk memastikan data yang kita dapat tidak mempunyai  penyimpangan  maka  data  tersebut kita  lakukan test  normality ,  menggunakan minitab untuk melihat nilai P   (P value ),  apabila P value > 0,05; maka data tersebut normal atau tidak ada penyimpangan data yang besar, bila P value  <  0,05  berarti  data  mempunyai penyimpangan  atau  tidak  normal  distribusi. Apabila  data  tersebut  tidak  normal,  maka  perlu perbaikan data ulang atau data di abaikan. Hasil pengukuran dengan software Minitab dapat dilihat pada Gambar 5 .
2.2.4. Pengambilan Data Bedasarkan Gambar  6 ,  dimana  B  =  panjang bukit  ( pixel ),  L  =  panjang  lembah  ( pixel ),  T  = panjang  periode  ( pixel ),  dan  P  =  panjang  data ( pixel ). Sehingga Rasio bukit adalah:
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝑏𝑢𝑘𝑖𝑡 = 𝐵 𝑇 (1)
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑎𝑛𝑗𝑎𝑛𝑔 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 = 𝐵 Σ𝑇 (2)
Gambar 5. Hasil pengukuran normality dengan Minitab
Gambar 6. Grafik pengukuran
2.2.5. NBC ( Naïve Bayes Classifier ) Analisa NBC digunakan untuk mendapatka Y ( output klasifikasi)  dari  variable  X. Output klasifikasi adalah  gender  laki  laki  atau  perempuan. Sedangkan variable X adalah nilai rata rata rasio bukit  dan  rata  rata  panjang  periode.  Pertama variabel X data harus dirubah menjadi data nilai rata rata / mean (µ) dan standar deviasi (σ) dari data training .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kelas Perempuan / Female
Setiap masing masing citra akan di ukur jarak dari masing masing bukit dan lembah satu sampel garis pengukuran. Dari hasil ukur tersebut didapat analisa grafiknya serta data tablenya seperti pada Tabel  1 .  dengan  dataset  NISTS  kelas  perempuan hanya mempunyai 32 record .
Berdasarkan Gambar 7 terdapat sebuah citra sidik jari kemudian di tarik satu garis sembarang untuk mengukur berapa panjang bukit dan lembah dalam  bentuk  grafik.  Dari  grafik  didapat  nilai grayscale terhadap  jarak  ( pixel ).  Data  tersebut bisa juga  didapat dalam bentuk tabel yang akan diproses  untuk  pengukurannya.  Proses  ini menggunakan aplikasi Image-J.
Data rasio bukit dan panjang periode setelah melalui normality test dihasilkan tabel data yang akan dijadikan data training (lihat Tabel 2 ).
3.2. Kelas Laki laki / Male
Dataset NISTS kelas laki-laki disajikan dalam Tabel  3 yang  diambil  sebanyak  50 record . Sedangkan  data  rasio  bukit  dan  panjang  periode setelah melalui normality test diperlihatkan pada
Tabel 4 .
3.3. NBC  ( Naïve Bayes  Classifier )  Analisa  dan Akurasi
Didalam  NBC    untuk  menilai  hasil  dari machine  learning ini  akan  dilakukan  dengan  dua tahap. Yang pertama adalah training data, hal ini digunakan  untuk  menentukan  rumusan  dalam penentuan output kelas dari masing masing data (X).  Untuk penelitian ini di gunakan semua data sebagai training data  seperti pada Tabel 5 . Dari Tabel 5 , maka prior masing masing kelas adalah:
Untuk Prior Female: 𝑃(𝐶 𝐹 ) = Σ𝐶 𝐹 𝑛 = 11 32 = 0,34
Untuk Prior Male    : 𝑃(𝐶 𝑀 ) = Σ𝐶 𝑀 𝑛 = 21 32 = 0,66
Dari Tabel  6 adalah  sebagai  estimasi parameter dari penghitungan Likelihood dari tiap tiap  X,  yaitu  nilai  rasio  dan  periode  dengan menggunakan distribusi Gaussian .
Tabel 1. Dataset fingerprint female
No No. of Image Gender No No. of Image Gender 1 f0012_01 F 17 f0847_01 F 2 f0136_01 F 18 f0883_01 F 3 f0141_01 F 19 f0890_01 F 4 f0193_01 F 20 f0895_01 F 5 f0215_01 F 21 f0932_01 F 6 f0240_01 F 22 f0979_01 F 7 f0293_01 F 23 f1047_01 F 8 f0302_01 F 24 f1125_01 F 9 f0391_01 F 25 f1162_01 F 10 f0413_01 F 26 f1195_01 F 11 f0471_01 F 27 f1244_01 F 12 f0609_01 F 28 f1272_01 F 13 f0615_01 F 29 f1328_01 F 14 f0647_01 F 30 f1562_01 F 15 f0735_01 F 31 f1618_01 F 16 f0790_01 F 32 f1644_01
F
Gambar 7. Sampel pengukuran sidik jari
Tabel 2. Rasio dan periode female No No. of Image  Threshold Rasio (%) Period (pixel) Test Normality Rasio Test Normality period Result 136 f0136_01 107.07 49.20 9.13 0.482 0.11 Pass 215 f0215_01 99.72 46.25 8.50 0.222 0.489 Pass 240 f0240_01 122.51 49.95 14.50 0.054 0.973 Pass 302 f0302_01 130.24 48.32 11.25 0.268 0.259 Pass 735 f0735_01 141.66 42.37 10.22 0.27 0.167 Pass 790 f0790_01 107.77 47.58 9.43 0.182 0.323 Pass 895 f0895_01 97.13 49.89 13.38 0.257 0.487 Pass 932 f0932_01 110.95 50.52 15.64 0.169 0.271 Pass 979 f0979_01 80.20 48.59 12.40 0.236 0.068 Pass 1244 f1244_01 104.08 48.06 11.26 0.456 0.094 Pass 1328 f1328_01 96.16 50.58 9.78 0.614 0.578 Pass
Tabel 3. Dataset Fingerprint Male
No. No. of Image Gender No. No. of Image Gender 1 f0001_01 M 26 f0421_01 M 2 f0010_01 M 27 f0445_01 M 3 f0015_01 M 28 f0446_01 M 4 f0047_01 M 29 f0447_01 M 5 f0050_01 M 30 f0467_01 M 6 f0068_01 M 31 f0470_01 M 7 f0113_01 M 32 f0473_01 M 8 f0125_01 M 33 f0490_01 M 9 f0137_01 M 34 f0493_01 M 10 f0180_01 M 35 f0505_01 M 11 f0223_01 M 36 f0604_01 M 12 f0235_01 M 37 f0611_01 M 13 f0252_01 M 38 f0617_01 M 14 f0261_01 M 39 f0650_01 M 15 f0264_01 M 40 f0675_01 M 16 f0269_01 M 41 f0687_01 M 17 f0270_01 M 42 f0723_01 M 18 f0288_01 M 43 f0764_01 M 19 f0289_01 M 44 f0766_01 M 20 f0376_01 M 45 f0800_01 M 21 f0381_01 M 46 f0802_01 M 22 f0382_01 M 47 f0805_01 M 23 f0402_01 M 48 f0814_01 M 24 f0408_01 M 49 f0821_01 M 25 f0414_01 M 50 f0824_01 M Tabel 4. Rasio dan periode male No No. of Image Threshold Rasio (%) Period (pixel) Test Normality Rasio Test Normality period Result 1 f0001_01 116.51 55.96 13.38 0.173 0.55 Pass 15 f0015_01 107.77 54.64 11.25 0.686 0.236 Pass 47 f0047_01 72.87 53.91 11.78 0.84 0.216 Pass 125 f0125_01 107.23 51.60 10.11 0.596 0.362 Pass 137 f0137_01 62.38 61.85 9.89 0.666 0.201 Pass 223 f0223_01 74.20 59.58 10.92 0.516 0.095 Pass 252 f0252_01 79.22 52.20 11.18 0.686 0.292 Pass 270 f0270_01 85.42 50.83 10.71 0.064 0.445 Pass 376 f0376_01 106.21 57.42 11.57 0.413 0.09 Pass 382 f0382_01 142.95 55.06 10.00 0.722 0.218 Pass 402 f0402_01 127.46 52.09 13.36 0.859 0.125 Pass 473 f0473_01 87.07 54.91 9.89 0.206 0.716 Pass 604 f0604_01 133.22 51.54 11.63 0.371 0.161 Pass 650 f0650_01 84.01 53.22 9.08 0.22 0.104 Pass 675 f0675_01 120.94 52.15 11.38 0.565 0.731 Pass 687 f0687_01 104.62 51.90 12.33 0.567 0.421 Pass 723 f0723_01 126.95 55.83 10.00 0.792 0.665 Pass 764 f0764_01 119.50 55.15 12.20 0.906 0.536 Pass 802 f0802_01 119.85 53.86 10.22 0.481 0.48 Pass 814 f0814_01 66.50 51.51 9.31 0.063 0.416 Pass 821 f0821_01 104.70 52.09 11.71 0.551 0.743 Pass
Tabel 5. Data training No No. of Image Threshold Rasio (%) Period (pixel) Test Normality Rasio Test Normality period Result Gender 1 f0001_01 116.51 55.96 13.38 0.173 0.55 Pass M 15 f0015_01 107.77 54.64 11.25 0.686 0.236 Pass M 47 f0047_01 72.87 53.91 11.78 0.84 0.216 Pass M 125 f0125_01 107.23 51.60 10.11 0.596 0.362 Pass M 137 f0137_01 62.38 61.85 9.89 0.666 0.201 Pass M 223 f0223_01 74.20 59.58 10.92 0.516 0.095 Pass M 252 f0252_01 79.22 52.20 11.18 0.686 0.292 Pass M 270 f0270_01 85.42 50.83 10.71 0.064 0.445 Pass M 376 f0376_01 106.21 57.42 11.57 0.413 0.09 Pass M 382 f0382_01 142.95 55.06 10.00 0.722 0.218 Pass M 402 f0402_01 127.46 52.09 13.36 0.859 0.125 Pass M 473 f0473_01 87.07 54.91 9.89 0.206 0.716 Pass M 604 f0604_01 133.22 51.54 11.63 0.371 0.161 Pass M 650 f0650_01 84.01 53.22 9.08 0.22 0.104 Pass M 675 f0675_01 120.94 52.15 11.38 0.565 0.731 Pass M 687 f0687_01 104.62 51.90 12.33 0.567 0.421 Pass M 723 f0723_01 126.95 55.83 10.00 0.792 0.665 Pass M 764 f0764_01 119.50 55.15 12.20 0.906 0.536 Pass M 802 f0802_01 119.85 53.86 10.22 0.481 0.48 Pass M 814 f0814_01 66.50 51.51 9.31 0.063 0.416 Pass M 821 f0821_01 104.70 52.09 11.71 0.551 0.743 Pass M 136 f0136_01 107.07 49.20 9.13 0.482 0.11 Pass F 215 f0215_01 99.72 46.25 8.50 0.222 0.489 Pass F 240 f0240_01 122.51 49.95 14.50 0.054 0.973 Pass F 302 f0302_01 130.24 48.32 11.25 0.268 0.259 Pass F 735 f0735_01 141.66 42.37 10.22 0.27 0.167 Pass F 790 f0790_01 107.77 47.58 9.43 0.182 0.323 Pass F 895 f0895_01 97.13 49.89 13.38 0.257 0.487 Pass F 932 f0932_01 110.95 50.52 15.64 0.169 0.271 Pass F 979 f0979_01 80.20 48.59 12.40 0.236 0.068 Pass F 1244 f1244_01 104.08 48.06 11.26 0.456 0.094 Pass F 1328 f1328_01 96.16 50.58 9.78 0.614 0.578 Pass F Tabel 6. Mean dan Standar Deviation Gender Rasio Periode Mean Standar Deviation Mean Standar Deviation Male 54.16 2.85 11.04 1.20 Female 48.30 2.37 11.41 2.32

## 3.4. Testing Data
Data  training  di  uji  dengan  perhitungan posterior  masing  masing  kelas,  maka    nilai tertinggi  dari  posterior  yang  akan  dianggap sebagai  output  dari  kelas  (lihat Tabel  7 ). Keterangan pada Tabel 7 :
• Prior M : Prior male
• Prior F : Prior female
• Likelihood  ratio  M  :  probabilitas  dari  X =ratio bukit dari kelas male
• Likelihood  ratio  F  :  probabilitas  dari  X =ratio bukit dari kelas female
• Likelihood  period  M  :  probabilitas  dari  X =panjang periode dari kelas male
Tabel 7. Hasil testing No. of Image Gender Rasio (%) Period (pixel) Prior F Prior M Likelihood Ratio-F Likelihood Period-F Posterior F Likelihood Ratio-M Likelihood Period-M Posterior M Result f0001_01 M 55.96 13.38 0.34 0.66 0.0009 0.1200 3.71E-05 0.1148 0.0506 0.003834 Male f0015_01 M 54.64 11.25 0.34 0.66 0.0047 0.1712 0.000272 0.1382 0.3269 0.02981 Male f0047_01 M 53.91 11.78 0.34 0.66 0.0102 0.1695 0.000589 0.1397 0.2753 0.02538 Male f0125_01 M 51.60 10.11 0.34 0.66 0.0639 0.1468 0.003188 0.0937 0.2457 0.015187 Male f0137_01 M 61.85 9.89 0.34 0.66 0.0000 0.1388 6.33E-10 0.0036 0.2103 0.000504 Male f0223_01 M 59.58 10.92 0.34 0.66 0.0000 0.1679 1.15E-07 0.0228 0.3301 0.004965 Male f0252_01 M 52.20 11.18 0.34 0.66 0.0436 0.1708 0.00253 0.1106 0.3296 0.024057 Male f0270_01 M 50.83 10.71 0.34 0.66 0.0951 0.1641 0.005308 0.0709 0.3196 0.014949 Male f0376_01 M 57.42 11.57 0.34 0.66 0.0001 0.1712 5.92E-06 0.0725 0.3012 0.014422 Male f0382_01 M 55.06 10.00 0.34 0.66 0.0029 0.1428 0.000139 0.1333 0.2277 0.020031 Male f0402_01 M 52.09 13.36 0.34 0.66 0.0468 0.1208 0.001923 0.1077 0.0521 0.003704 Male f0473_01 M 54.91 9.89 0.34 0.66 0.0035 0.1386 0.000163 0.1354 0.2093 0.01871 Male f0604_01 M 51.54 11.63 0.34 0.66 0.0664 0.1709 0.003855 0.0917 0.2951 0.017861 Male f0650_01 M 53.22 9.08 0.34 0.66 0.0195 0.1040 0.000691 0.1328 0.0879 0.007705 Male f0675_01 M 52.15 11.38 0.34 0.66 0.0452 0.1716 0.002634 0.1092 0.3194 0.02302 Male f0687_01 M 51.90 12.33 0.34 0.66 0.0533 0.1586 0.002872 0.1023 0.1866 0.012591 Male f0723_01 M 55.83 10.00 0.34 0.66 0.0011 0.1428 5.26E-05 0.1180 0.2277 0.017732 Male f0764_01 M 55.15 12.20 0.34 0.66 0.0026 0.1620 0.000142 0.1319 0.2089 0.018186 Male f0802_01 M 53.86 10.22 0.34 0.66 0.0107 0.1506 0.000548 0.1395 0.2628 0.024191 Male f0814_01 M 51.51 9.31 0.34 0.66 0.0674 0.1141 0.002615 0.0909 0.1171 0.007023 Male f0821_01 M 52.09 11.71 0.34 0.66 0.0468 0.1701 0.002706 0.1078 0.2839 0.020198 Male f0136_01 F 49.20 9.13 0.34 0.66 0.1568 0.1063 0.005665 0.0307 0.0940 0.001904 Female f0215_01 F 46.25 8.50 0.34 0.66 0.1159 0.0784 0.003091 0.0030 0.0354 6.93E-05 Female f0240_01 F 49.95 14.50 0.34 0.66 0.1321 0.0709 0.003183 0.0471 0.0053 0.000165 Female f0302_01 F 48.32 11.25 0.34 0.66 0.1684 0.1712 0.009801 0.0171 0.3269 0.003682 Female f0735_01 F 42.37 10.22 0.34 0.66 0.0074 0.1506 0.000377 0.0000 0.2628 4.59E-06 Female f0790_01 F 47.58 9.43 0.34 0.66 0.1607 0.1194 0.006524 0.0097 0.1347 0.000861 Female f0895_01 F 49.89 13.38 0.34 0.66 0.1345 0.1196 0.005468 0.0456 0.0498 0.001498 Female f0932_01 F 50.52 15.64 0.34 0.66 0.1088 0.0327 0.001209 0.0618 0.0002 9E-06 Female f0979_01 F 48.59 12.40 0.34 0.66 0.1671 0.1567 0.008904 0.0207 0.1755 0.0024 Female f1244_01 F 48.06 11.26 0.34 0.66 0.1675 0.1713 0.009756 0.0142 0.3264 0.003051 Female f1328_01 F 50.58 9.78 0.34 0.66 0.1061 0.1342 0.004841 0.0636 0.1907 0.008 Male
• Likelihood period F : probabilitas dari X =panjang periode dari kelas female
• Posterior M : Nilai kemungkinan dari kelas male
• Posterior F : Nilai kemungkinan dari kelas female
• Result adalah Hasil akhir, diambil dari nilai kemungkinan yang terbesar dari masing masing kelas.
Dari  hasil  testing  di  temukan  satu  record  yang hasilnya  tidak  sesuai.  Sehingga  Akurasi  rasio adalah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 = 31
32 𝑥 100% = 96,87%
Atau bisa dikatakan dari 32 data yang di test, 31 data benar dan 1 salah.

## 4. SIMPULAN
Penerapan metode NBC berbasis fingerprint untuk klasifikasi gender di bagi menjadi 3 proses. Pertama  adalah  memastikan  apakah  citra  yang akan di proses adalah citra yang berkualitas baik. Hal  ini  dapat  dilihat  dengan  kosistennya  nilai grayscale ,  sehingga  tidak  menjadi  bias  ketika akan  dirubah  menjadi  citra  biner.  Kedua  adalah pemilihan data yang tidak mengalami deviasi atau penyimpangan  data,  hal  ini  juga  mengakibatkan kesalahan  dalam  proses  klasifikasi  selanjutnya. Ketiga dengan adanya machine   learning akan
didapat  rumusan  untuk  pengukuran  dari  kelas melalui training .
Dari  tiga  proses  ini  didapat  kesimpulan pemilihan  citra  dengan  visual  digunakan  untuk mencegah  citra  yang  buruk  yang  memungkinkan kegagalan  dalam  penelitian.  Mencegah  deviasi data  dengan normality test  untuk  memastikan data  dalam  distribusi  normal  atau  tidak.  Dan dengan  menggunakan  NBC  menjadi  lebih  baik dalam  proses  klasifikasi  walau  dengan  data imbalance .

## DAFTAR PUSTAKA
Al  Rivan,  M.E.,  Rachmat,  N.  dan  Ayustin,  M.R.  (2020) ‘Klasifikasi  Jenis  Kacang -Kacangan  Berdasarkan Tekstur  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan’, Jurnal Komputer Terapan , 6(1), hal. 89 – 98. Godara, N. dan Kumar, S. (2019) ‘Opinion Mining using Machine  Learning  Techniques’, International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT) , 9(2), hal. 4287 – 4292. Gornale,  S.S.,  Basavanna,  M.  dan  Kruthi,  R.  (2017) ‘Fingerprint  Based  Gender  Classification  Using Local  Binary  P attern’, International  Journal  of Computational  Intelligence  Research ,  13(2), hal. 261 – 271.
Gungadin,  S.  (2007)  ‘Sex  determination  from fingerprint  ridge  den sity’, Internet  Journal  of Medical Update , 2(2), hal. 4 – 7.
Handayani,  F.  dan  Pribadi,  F.S.  (2015)  ‘Implementasi algoritma naive bayes classifier dalam pengklasifikasian  teks  otomatis  pengaduan  dan pelaporan masyarakat melalui layanan call center 110’, Jurnal Teknik Elektro , 7(1), hal. 19 – 24. Kusumawati, R., D’arofah, A. dan Pramana, P.A. (2019) ‘ Comparison  Performance  of  Naive  Bayes Classifier  and  Support  Vector  Machine  Algorithm for Twitter’s Classification of Tokopedia Services ’, in Journal  of  Physics:  Conference  Series .  IOP Publishing, p. 012016.1-012016.10. Siregar,  N.C.,  Siregar,  R.R.A.  dan  Sudirman,  M.Y.D.
(2020)  ‘Implementasi  Metode  Naive  Bayes
Classifier  (NBC)  Pada  Komentar  Warga  Sekolah Mengenai  Pelaksanaan  Pembelajaran  Jarak  Jauh (PJJ)’, Jurnal Teknologia , 3(1), hal. 102 – 110. Syahputra,  R.,  Yanris,  G.  J.  dan  Irmayani,  D.  (2022) ‘SVM  and  Naïve  Bayes  Algorithm  Comparison  for User  Sentiment  Analysis  on  Twitter’, Sinkron: Jurnal  dan  Penelitian  Teknik  Informatika ,  7(2), hal. 671 – 678.
Syaputri, A.W., Irwandi, E. dan Mustakim (2020) ‘Naïve Bayes  Algorithm  for  Classification  of  Student Major’s  Specialization’, Journal  of  Intelligent
Computing and Health Informatics , 1(1), hal. 15 – 19.
Windarti,  M.A.  dan  Suradi,  A.  (2019)  ‘Perbandingan Kinerja 6 Algoritme Klasifikasi Data Mining untuk
Prediksi Masa Studi Mahasiswa’, Jurnal Telematika Vol , 1(1), hal. 14 – 30.
Zain, F.F. dan Sibaroni, Y. (2019) ‘Effectiveness of SVM Method by Naïve Bayes Weighting in Movie Review Classification’, Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , 5(2), hal. 108 – 114.