Binary Number Classification Using Naïve Bayes for Digit Recognition - Ardiana, Mirza; Rahayu, Putri Nur; Brian, Thomas; Widyastuti, Indri Ika; Wibowo, Sekarsari (FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS ISLAM KADIRI, 2025)
Pengenalan angka secara otomatis merupakan aplikasi penting dalam bidang pengolahan citra digital dan kecerdasan buatan. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi angka 0 hingga 9, dengan menguji efektivitasnya dalam mengenali angka biner berdasarkan dataset yang telah disiapkan. Berdasarkan hasil pengujian, model Naïve Bayes menunjukkan akurasi rendah sebesar 30.0%, yang mengindikasikan bahwa metode ini kurang efektif dalam menangani dataset angka yang digunakan. Analisis matriks konfusi mengungkapkan bahwa beberapa angka, seperti 6, 7, dan 9, tidak dapat dikenali dengan benar oleh model, dengan tingkat kesalahan mencapai 100%. Angka 0 dan 1 memiliki tingkat kesalahan yang lebih rendah, namun model tetap kesulitan dalam mengklasifikasikan angka-angka lainnya secara akurat. Grafik error rate memperlihatkan pola kesalahan yang bervariasi antar angka, dengan angka-angka tertentu, terutama yang memiliki bentuk serupa, lebih sulit dibedakan. Meskipun Naïve Bayes dapat diterapkan dalam tugas pengenalan angka, hasil ini menunjukkan perlunya perbaikan lebih lanjut, seperti penggunaan fitur yang lebih relevan atau penerapan metode klasifikasi yang lebih canggih, seperti Support Vector Machines (SVM) atau deep learning, untuk meningkatkan akurasi klasifikasi angka. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai keterbatasan metode Naïve Bayes dan dapat menjadi dasar untuk penelitian lebih lanjut yang mengeksplorasi teknik klasifikasi lainnya yang lebih efektif, serta dapat mendorong pengembangan model yang lebih efisien dalam aplikasi nyata, seperti pengenalan tulisan tangan, sistem keamanan biometrik, dan digitalisasi dokumen.