Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kategori Olah Pangan (Studi Kasus Dinas Kesehatan Kota Palembang)

Ajeng Oktaviyani, Oktaviyani and Agustina Heryati, Agustina Heryati and M. Fadhiel Alie, Fadhiel (2024) Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kategori Olah Pangan (Studi Kasus Dinas Kesehatan Kota Palembang). Masters thesis, Universitas Indo Global Mandiri.

[thumbnail of Ajeng Oktaviyani_2020210018_File Full Karya Ilmiah.pdf] Text
Ajeng Oktaviyani_2020210018_File Full Karya Ilmiah.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy
[thumbnail of Ajeng Oktaviyani_2020210018_File Cover-daftar isi.pdf] Text
Ajeng Oktaviyani_2020210018_File Cover-daftar isi.pdf

Download (492kB)

Abstract

Dinas kesehatan merupakan bagian integral dari struktur pemerintahan yang memiliki tanggung jawab luas untuk mengelola berbagai aspek kesehatan masyarakat di suatu wilayah tertentu. Aktivitas pelayanan medis sehari-hari juga berperan dalam menjaga keseimbangan gizi yang sehat, yang tercermin dari makanan olahan yang baik dan berkualitas. Oleh karena itu, untuk menemukan olahan pangan yang baik dan berkualitas, perlu adanya pengelompokan dan pengklasifikasian pada olahan pangan. Adapun permasalahan yang terdapat dalam penelitian ini yaitu adanya kesulitan yang dialami oleh Dinas Kesehatan Kota Palembang dalam menentukan klasifikasi produk olah pangan. Oleh karena itu, peneliti menggunakan metode Naive Bayes dan Software RapidMiner sebagai perangkat lunak pendukung dalam penelitian ini. Dalam penelitian ini, pada pengujian Accuracy di dapatkan hasil nilai yang sama antara perhitungan Rapidminer dan perhitungan manual Naive Bayes yaitu kelas positif 94,52%: Nabati, pada pengujian Precission terdapat perbedaan antara perhitungan RapidMiner dengan perhitungan Naive Bayes manual, pada perhitungan RapidMiner didapatkan hasil yang lebih besar yaitu 93,22% Kelas Positif: Nabati, sedangkan perhitungan Naive Bayes manual didapatkan nilai 78%. Nilai serupa juga diperoleh pada pengujian Recall dimana antara perhitungan Rapidminer dan perhitungan manual Naive Bayes, nilainya sama yaitu 100% Kelas positif: Nabati, pada pengujian F1 Score diperoleh nilai yang sama antara perhitungan Rapidminer dan perhitungan manual Naive Bayes yaitu 100%, dan pada pengujian Rapidminer Area Under The Curve (AUC) Hasil yang diperoleh adalah 0,973 (kelas positif: Nabati), dan tingginya akurasi kurva ROC/AUC memberikan kriteria “Excellent Clasification (klasifikasi yang sangat baik)”, sehingga dalam penelitian ini nilai penggunaan bahan pangan nabati lebih mendominasi dibandingkan penggunaan bahan pangan hewani. Diharapkan hasil dari penelitian ini dapat membantu Dinas Kesehatan dalam mengklasifikasi kategori olah pangan.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi S1
Depositing User: Ajeng Okta Viyani
Date Deposited: 21 Feb 2024 01:40
Last Modified: 21 Feb 2024 01:40
URI: http://repository.uigm.ac.id/id/eprint/1725

Actions (login required)

View Item
View Item