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.