## PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI MORTALITAS PADA PETERNAKAN AYAM BROILER

## Dimas Imam Baihaqi
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika Universitas Negeri Malang Email: dimas.bai9@gmail.com
Anik Nur Handayani Jurusan Elektro Universitas Negeri Malang Email: anik.nur.ft@um.ac.id
Utomo Pujianto Jurusan Elektro Universitas Negeri Malang Email: utomo.pujianto.ft@um.ac.id

## ABSTRAK
Ayam  broiler  adalah  jenis  ternak  yang  paling  cepat  untuk  dipanen.  Namun  dalam  berternak  ayam broiler pasti banyak masalah yang dihadapi contohnya adalah tingkat kematian. Untuk menekan kerugian, para  peternak  sebaiknya  memperhatikan  faktor-faktor  apa  saja  yang  menyebabkan  kematian  ayam tersebut.  Beberapa  penelitian  yang  meneliti  tentang  ayam  broiler  menggunakan  metode  percobaan  dan RAL.  Namun  masih  belum  ada  yang  meneliti  mortalitas  ayam  broiler  menggunkan  komputasi.  Untuk mengetahui  metode  mana  yang  lebih  baik  untuk  memprediksi  mortalitas  pada  peternakan  ayam  broiler dilakukan  penelitian  perbandingan  metode Naïve  Bayes dan  C4.5.  Hasil  dari  perbandingan  akan dievaluasi  menggunakan confution  matrix .  Hasil  dari  pengujian  data  menggunakan confution  matrix menghasilkan nilai akurasi dari metode C4.5 lebih besar dari pada metode Naïve Bayes . Nilai akurasi dari metode C4.5 adalah 93% dan nilai akurasi dari metode Naïve Bayes adalah 88.66%.
Kata kunci: mortalitas; ayam broiler; naïve bayes ; c4.5; perbandingan, prediksi.

## ABSTRACT
Broiler  chickens  are  the  fastest  type  of  livestock  to  harvest.  But  in  raising  broiler  chickens,  there must be many problems faced, for example the death rate. To reduce losses, farmers should pay attention to  what  factors  cause  the  death  of  the  chicken.  Several  studies  that  examined  broiler  chickens  used experimental  methods  and  RAL.  However,  there  is  still  no  research  on  the  mortality  of  broilers  using computing.  To  find  out  which  method  is  better  for  predicting  mortality  at  broiler  chicken  farms,  a comparative study of Naïve Bayes and C4.5 methods is conducted. The results of the comparison will be evaluated using the confution matrix. The results of testing the data using the confusion matrix resulted in an accuracy value of the C4.5 method greater than the Naïve Bayes method. The accuracy value of the C4.5 method is 93% and the accuracy value of the Naïve Bayes method is 88.66%
Keywords : mortality; broiler chicken; naïve bayes; c4.5; comparison; prediction .

## 1. PENDAHULUAN
Ayam  broiler  adalah  jenis  ayam  jantan  dan  betina  muda  yang  berumur  sekitar  6-8    minggu  yang dipelihara  secara  intensif,  guna  memperoleh  daging  yang  optimal  untuk  memenuhi  gizi  [1].  Dalam pemeliharaan  ayam  broiler  pasti  banyak  juga  masalah  yang  dihadapi,  salah  satu  contohnya  adalah mengalami  kerugian  akibat  kematian  ayam  broiler.  Karena  itu  peternak  ayam  broiler  harus  mengetahui secara detail setiap langkah dan komponen penentu keberhasilan ternak ayam broiler [1].
Beberapa  berita  di  kota-kota  besar  mengabarkan  tentang  kenaikan  harga  ayam  broiler.  Faktor kenaikan harga ayam broiler tersebut adalah mahalnya biaya produksi dan juga kurangnya pasokan ayam broiler yang dijual dipasaran. Salah satu faktor kurangnya pasokan ayam broiler adalah tingkat kematian pada ayam broiler yang tinggi [2].
Berbagai  penelitian  tentang  ayam  broiler  telah  dilakukan  namun  belum  ada  yang  menggunakan metode komputasi. Maka dari itu akan dilakukan penelitian tentang mortalitas ayam broiler.
Perbandingan  Algoritma Decision  Tree (C4.5)  Dan Naïve  Bayes Pada  Data  Mining  Untuk Identifikasi  Tumbuh  Kembang  Anak  Balita  menyimpulkan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  lebih  baik  dari metode C4.5 [3]. Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat Kemiskinan antara Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes menyimpulkan bahwa metode C4.5 lebih baik dari metode Naïve Bayes [4].
Dari  latar  belakang  diatas  tersebut  akan  dilakukan  penelitian  dengan  membandingkan  2  metode yaitu metode Naïve Bayes dan metode C4.5 untuk melihat seberapa besar akurasi yang didapatkan .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut  adalah  kerangka  penelitian  yang  akan  dilakukan  oleh  peneliti  yang  akan  dijelaskan  pada gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan Gambar 1. di atas, tahapan-tahapan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :

## 2.1   Pengumpulan Data
Tahap pertama pada penelitian ini adalah pengumpulan data dari sumber data yaitu peternakan ayam broiler.  Pengumpulan  data  ini  dilakukan  dengan  cara  mengunjungi    beberapa  peternakan  yang  bekerja sama dengan PT. Semesta Mitra Sejahtera agar mendapatkan data yang valid.
Data  yang  didapatkan  berjumlah  300  data  kandang.  Data  yang  digunakan  adalah  data  pada  tahun 2018  bulan  Maret.  Data  yang  digunakan  juga  data  peternakan  yang  berada  di  Jawa  Timur  karena  Jawa Timur adalah pemasok produksi ternak tingkat nasional [5].
Variabel  yang  didapatkan  adalah  jumlah  populasi  ayam  broiler  pada  tiap  kandang,  jenis  kandang yang digunakan, jenis ayam broiler yang diternakkan, BW ( Body Weight ) atau bobot ayam broiler, umur panen ayam broiler dan yang terakhir mortalitas ayam broiler.

## 2.2   Prepocessing Data
Preprocessing  Data adalah  suatu  proses/langkah  yang  dilakukan  untuk  membuat  data  mentah menjadi  data  yang  berkualitas  [6].  Dalam prepocessing  data ,  yang  akan  dilakukan  adalah  melakukan transformasi data.
Proses  transformasi  data  tersebut  dilakukan  menggunakan  pengklasteran  pada  tiap  atribut. Pengklasteran  tersebut  ditetapkan  dari  peraturan  PT.  Semesta  Mitra  Sejahtera.  Peraturan  tersebut merupakan peraturan yang tidak tertulis yang didapatkan dengan melakukan wawancara terhadap Branch Head dari PT. Semesta Mitra Sejahtera. Berikut adalah pengklasteran dari tiap atribut.
a) Populasi
Populasi dibagi menjadi 3 kelas yaitu kecil, sedang dan besar. Nilai dari tiap kelas adalah : 1) Kecil = 2500 – 7500
2) Sedang   = 8000 – 15000
3) Besar   = ≥16000
b) Jenis kandang
Jenis kandang dibagi menjadi 2 yaitu open house dan close house.
c) Jenis ayam
Jenis ayam dibagi menjadi 2 jenis yaitu COBB dan ROSS.
d) BW( Body Weight )
BW( Body Weight ) dibagi menjadi 3 kelas yaitu : 1) Kurang   = <1.7 kg
2) Sedang   = 1.7 – 2 kg
3) Besar   = >2 kg
e) Umur panen
Umur panen dibagi menjadi 3 kelas yaitu : 1) Kurang   = <35 hari
2) Sedang   = 35 hari
3) Lebih   = >35 hari
f) Mortalitas
Mortalitas dibagi menjadi 2 kelas yaitu : 1) Besar = >4 2) Kecil = ≥4

## 2.3  Implementasi Algoritma Naive Bayes Dan Algoritma C4.5
Pengujian data  yang dilakukan untuk  memprediksi  mortalitas pada peternakan ayam broiler adalah menggunakan K-Fold Cross Validation . K-Fold Cross Validation berguna untuk membagi kumpulan data menjadi data latih dan data uji. K-Fold Cross Validation digunakan karena merupakan salah satu metode yang  terbaik  untuk  memvalidasi  data  yang  akan  digunakan.  Salah  satu  contoh  dari K-Fold  Cross Validation adalah 10-Fold Cross Validation . Teknik ini akan membagi kumpulan data menjadi 10 subset dengan ukuran yang sama, sembilan dari 10 subset data digunakan untuk pelatihan, sementara satu subset yang  tertinggal  digunakan  untuk  pengujian.  Proses  diulang  selama  sepuluh  kali,  dan  hasil  akhirnya diperkirakan sebagai tingkat kesalahan rata-rata pada contoh uji.

## 2.4  Evaluasi Performa Algoritma Naive Bayes Dan Algoritma C4.5
Evaluasi performa algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5 menggunakan confusion matrix untuk menghitung Akurasi, Presisi dan Recall . Berikut adalah tabel dari confution matrix :
Tabel 1. Tabel Confution Matrix [7]
Dectected Positive Negative Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Akurasi  adalah  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual.  Presisi  adalah  tingkat ketepatan  antara  informasi  yang  diminta  dengan  jawaban  yang  diberikan  oleh  sistem.  Recall  adalah
Actual
tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemumakan  kembali  informasi.  Berikut  perhitungna  Akurasi, Presisi, dan Recall . Berikut adalah rumus untuk perhitungan Akurasi, Presisi, dan Recall [8]:
(1) (2)
(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil Implementasi Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5
Untuk  menentukan  berapa  nilai  K  yang  akan  digunakan  pada K-Folds  Cross  Validation dilakukan pengujian nilai K. Nilai K yang diuji adalah 5, 10 dan 15. Pengujian dilakukan pada aplikasi Weka 3.6. Perbandingan nilai dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan pengujian nilai K Naïve Bayes C4.5 5 10 15 5 10 15 Correctly 89% 88.667% 88.667% 93% 93% 93% Incorrectly 11% 11.33% 11.33% 7% 7% 7% Relative absolute error 65.8431%  63.9084%  64.2237%  58.237%  57.145%  57.3599%
Setelah  dilakukan  pengujian  pada  nilai  K  tersebut,  dapat  dilihat  nilai  10  adalah  nilai  yang  terbaik diantara nilai yang diuji. Maka dari hasil pengujian tersebut akan dipilih nilai 10 untuk digunakan dalam K-Folds Cross Validation . Pada proses 10-Folds Cross Validation , data yang berjumlah 300 akan dibagi rata menjadi 10 bagian yang  mana 9 dari 10 data akan digunakan sebagai data latih dan 1 data  yang lain digunakan  untuk data uji.  Proses  dilakukan  berulang  10  kali  sehingga  tiap  data  akan  dicoba  sebagai  data  uji.  Setelah  itu  hasil akan  dirata-rata  untuk  mendapatkan  nilai  akhir.  Pada  tabel  3  adalah  nilai  dari  setiap 10-Folds  Cross Validation yaitu 10 kali perhitungan menggunakan metode Naïve Bayes .
Tabel 3. Tabel Perhitungan 10-Folds Cross Validation Metode Naïve Bayes
Fold Metode Naïve Bayes Akurasi Presisi Recall 1 90% 0% 0% 2 93.33% 0.66% 0.66% 3 90% 0.5% 0.33% 4 83.33% 0% 0% 5 90% 0% 0% 6 90% 0% 0% 7 76.66% 0% 0% 8 90% 0% 0% 9 90% 0% 0% 10 93.33% 0.21% 0.13%
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan rata-rata pada nilai akurasi, nilai recall dan nilai presisi.
Tabel 4. Tabel perhitungan rata-rata 10-Folds cross validation metode naïve bayes
10- Fold Cross Validation Akurasi 88.66% Presisi 0.21% Recall 0.13%
Nilai akurasi dari metode Naïve Bayes sudah baik namun bila dilihat nilai dari presisi dan nilai dari recall sangatlah  kecil.  Nilai  tersebut  kecil  dikarenakan  dari  banyaknya    angka  nol  yang  didapat  dari perhitungan nilai presisi dan nilai recall maka bila dirata-rata akan mendapat nilai yang relatif kecil. Pada tabel 5 adalah nilai dari setiap 10-Folds Cross Validation yaitu 10 kali perhitungan menggunakan metode C4.5
Tabel 5. Tabel perhitungan 10-Folds cross validation metode C4.5
Fold Metode C4.5 Akurasi Presisi Recall 1 93.33% 0.66% 0.66% 2 90% 0.5% 0.66% 3 93.33% 0.6% 1% 4 90% 0.5% 1% 5 96.66% 0.75% 1% 6 96.66% 1% 0.66% 7 80% 0.2% 0.33% 8 93.33% 0.66% 0.66% 9 100% 1% 1% 10 96.66% 1% 0.66%
Selanjutnya akan dilakukan perhitungan rata-rata pada nilai akurasi, nilai recall dan nilai presisi.
Tabel 6. Tabel perhitungan rata-rata 10-Folds cross validation metode C4.5
10- Fold Cross Validation Akurasi 93.66% Presisi 0.68% Recall 0.76%
Nilai akurasi dari metode C4.5 sudah baik dan nilai dari presisi dan nilai recall juga bisa dikatakan besar. Nilai tersebut besar dikarenakan dari setiap perhitungan tidak ada yang bernilai nol, jadi bila dirata- rata  akan  mendapakan  nilai  yang  relatif  besar.  Bila  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  sebagai  berikut seperti pada gambar 2 :
Gambar 2. Grafik Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Metode C4.5

## 3.2  Pembahasan
Tabel 7. Tabel hasil perbandingan metode naïve bayes dan metode C4.5
Evaluation 10- Fold Cross Validation Naïve Bayes C4.5 Accuration 88.66% 93% Precission 0.21% 0.68% Recall 0.13% 0.76%
Tingkat  akurasi  dari  metode  C4.5  lebih  tinggi  daripada  metode Naïve  Bayes dikarenakan  dalam metode  C4.5  memprediksi  kebenaran  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  metode Naïve  Bayes .  Tingkat presisi  dari  metode  C4.5  lebih  tinggi  daripada  metode Naïve  Bayes dikarenakan  tingkat  ketepatan informasi yang diminta dengan jawaban yang diberikan oleh sistem lebih banyak.
Tingkat recall dari  metode  C4.5  lebih  tinggi  daripada  metode Naïve  Bayes dikarenakan  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  informasi  lebih  tinggi  daripada  menggunakan  metode Naïve Bayes. Pada evaluasi menggunakan confution matrix dengan metode Naïve Bayes didapatkan data sebagai berikut :
Tabel 8. Tabel confusion matrix metode naïve bayes Detected Positive Negative Positive 4 26 Negative 8 262
Hasil dari pengujian mendapatkan 266 data dari total 300 data diklasifikasikan dengan benar dan 34 data dari total 300 data dikatakan salah. Jika dilihat kembali maka akan terlihat berapa jumlah mortalitas besar yang benar dan salah maupun mortalitas kecil yang benar atau salah.
Dari  tabel  8  diketahui  nilai  dari  TP  ( True  Positive )  adalah  4  data  karena  terdapat    4  data  adalah mortalitas  besar  yang  diklasifikasikan  benar.  Nilai  dari  TN  ( True  Negative )  adalah  262  data  karena terdapat 262 data mortalitas kecil yang diklasifikasikan benar.
Nilai  dari  FP  ( False  Positive )  adalah  8  data  karena  terdapat  8  data  mortalitas  kecil  yang diklasifikasikan  salah.  Nilai  dari  FN  ( False  Negative )  adalah  26  data  karena  terdapat 26 data  mortalitas besar diklasifikasikan yang salah.
Pada evaluasi menggunakan confution matrix dengan metode C4.5 didapatkan data sebagai berikut :
Tabel 9. Tabel confusion matrix  metode C4.5
Detected Positive Negative Positive 23 7 Negative 14 256
Hasil dari pengujian mendapatkan 279 data dari total 300 data diklasifikasikan dengan benar dan 21 data dikatakan salah. Jika dilihat kembali  maka akan terlihat berapa jumlah  mortalitas besar  yang benar dan salah maupun mortalitas kecil yang benar atau salah.
Dari tabel 4.9 diketahui nilai dari TP ( True Positive ) adalah 23 data karena terdapat  23 data adalah mortalitas  besar  yang  diklasifikasikan  benar.  Nilai  dari  TN  ( True  Negative )  adalah  256  data  karena terdapat  256  data  mortalitas  kecil  yang  diklasifikasikan  benar.  Nilai  dari  FP  ( False  Positive )  adalah  14 data karena terdapat 14 data mortalitas kecil yang diklasifikasikan salah. Nilai dari FN ( False Negative ) adalah 7 data karena terdapat 7 data mortalitas besar diklasifikasikan yang salah.
Dari pemrosesan yang telah dilakukan menggunakan metode C4.5 dengan 10-Fold Cross Validation mengasilkan tree sebagai berikut :
Actual Actual

## Gambar 3. Gambar Tree Keputusan Metode C4.5
Dari gambar 4.3 dapat dilihat Body Weight adalah node pertama dari tree keputusan. Tree tersebut memiliki  5  rule  dan  6  cabang.  Tree  tersebut  hanya  menampilkan  2  dari  5  variabel  yang  ada  karena ternyata hanya 2 variabel tersebut yang sangat mempengaruhi mortalitas pada ayam broiler.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  penjelasan  dari  perbandingan  antara  metode Naïve Bayes dan metode C4.5 dapat disimpulkan bahwa untuk penelitian perbandingan metode Naïve Bayes dan metode  C4.5  untuk  memprediksi  mortalitas  pada  peternakan  ayam  broiler  adalah  metode  C4.5  yang terbaik  dikarenakan  metode  C4.5  menghasilkan  akurasi,  presisi  dan recall yang  lebih  besar  dari  pada metode Naïve Bayes .

## 4. KESIMPULAN
Berikut adalah kesimpulan yang dapat diambil, yaitu :
a) Penelitian perbandingan metode Naïve Bayes dan metode C4.5 untuk memprediksi mortalitas pada peternakan ayam broiler adalah  metode C4.5 yang terbaik dikarenakan  metode C4.5  menghasilkan akurasi sebesar 93%, presisi sebesar 0.68% dan recall sebesar 0.76%.
b) Tree keputusan  yang  dihasilkan  dari  metode  C4.5  menampilkan  dua  variabel  yaitu  variabel Body Weight dan variabel umur panen. Variable tersebut adalah  variabel  yang paling berpengaruh untuk memprediksi mortalitas pada ayam broiler.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nuril,  B.,  Ubaidillah,  M.  (2013).  Pengaruh  Frekuensi  Penyemprotan  Desinfektan  Pada  Kandang Terhadap Jumlah Kematian Ayam Broiler.
[2]  Republika.co.id. (2017). Harga Ayam Potong Naik di Malang
[3]  Listiana., Mila. (2015). Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) Dan Naïve Bayes Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita.
[4]  Iskandar,  D.,  Suprapto,  Y.  (2013).  Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Tingkat  Kemiskinan  antara Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes.
[5]  Tribunnews. (2016). Jawa Timur Jadi Andalan Peternakan Nasional.
[6]  Mayadewi, P., Roseli, E. (2015). Prediksi Nilai Proyek Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining.
[7]  Susanto,  Heri.  (2014).  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Prestasi  Siswa  Berdasarkan  Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan Dan Prestasi Masa Lalu.
[8]  Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan.