Implementasi Naive Bayes - Gigih Putra Kawani (LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO, 2019)
Perkembangan sektor industri yang semakin pesat dalam memenuhi kebutuhan hidup setiap harinya membutuhkan bahan kimia sebagai bahan utama dalam proses suatu produksi. Tidak sedikit dari bahan kimia tersebut mengandung zat berbahaya dan beracun yang dapat menimbulkan efek yang sangat membahayakan bagi lingkungan dan manusia. Oleh karena itu, perlu adanya penanganan khusus untuk mengurangi dampak buruk yang terjadi melalui proses pengelolaan limbah B3. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk menganalisa kemasan limbah B3 adalah dengan metode klasifikasi. Dalam hal ini bertujuan untuk mengklasifikasi wadah limbah B3 untuk mengurangi resiko jika terjadi tumpahan dan bocoran. Adapun algoritma yang digunakan adalah naive Bayes. Dari 41 data limbah B3, 38 data diantaranya sudah terklasifikasi dengan benar dan 3 data tidak terklasifikasi dengan benar. Algoritma naive bayes mamanfaatkan data training dan data testing untuk mengklasifikasi wadah limbah tersebut. Dari hasil klasifikasi wadah limbah B3 diperoleh persentase 75% untuk akurasi prediksi wadah limbah B3. Keywords: Limbah B3, Klasifikasi, Naive Bayes