Penentuan Model Terbaik pada Metode Naive Bayes Classifier dalam Menentukan Status Gizi Balita dengan Mempertimbangkan Independensi Parameter
Abstract: Untuk proses
klasifikasi dalam studi kasus penilaian status gizi balita menggunakan metode
Naïve Bayes Classifier, asumsi independensi antar parameter perlu
diperhitungkan. Independensi antar parameter dilihat dari korelasi antar
parameter yang digunakan. Artikel ini membahas mengenai uji korelasi antar
parameter dalam studi kasus penilaian status gizi menggunakan metode Cosine
Similarity. Kemudian hasil uji korelasi tersebut dijadikan prosedur penentuan
model dalam metode Naive Bayes Classifier. Sehingga dapat diketahui model yang
paling baik dalam penilaian status gizi menggunakan metode Naive Bayes
Classifier. Penentuan model terbaik dilihat dari akurasi, kesederhanaan, waktu,
dan akuisisi data pada model. Pada skenario data 60%:40%, model terbaik
ditunjukkan oleh model yang terdiri dari parameter berat, bmi, dan umur, dengan
akurasi sebesar 94.4%. Sedangkan pada skenario data 80%:20% model terbaik
ditunjukkan pada model yang terdiri dari parameter berat, bmi, tinggi, umur,
dan jenis kelamin, dengan akurasi 94,8%. Penelitian ini menunjukkan bahwa
kolerasi parameter mempengaruhi hasil klasifikasi. Penggunaan parameter
independen belum tentu menghasilkan akurasi yang maksimal. Bahkan, model
terbaik yang dipilih terdiri dari parameter dependen.
Penulis: Apriliya Fitri
Cahyanti, Ristu Saptono, Sari Widya Sihwi
Kode Jurnal: jptinformatikadd150866
