Analisis Data Sampah Plastik Dunia Pada Tahun 2023 Dengan Metode Naive Bayes - Muhammad Satria Nugraha; Imiel Ardhanenggar Tallane; Nabila Nur Fadhilah; Putri Citra Arrahma; Rifa Abdussalam; Anna Dina Kalifia (Jurnal Teknologi Komputer dan Informasi, 2024)
Sampah pelastik dapat berdampak besar pada ekosistem lingkungan terutama lingkungan pesisir Pantai. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan pola sampah plastik global dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes. Dataset yang digunakan adalah Global Plastic Waste 2023: Country-wise Data. Algoritma Naïve Bayes diterapkan pada dataset ini untuk menilai efektivitasnya dalam mengklasifikasi dataset Sampah Plastik Global 2023: Data-bijaksana negara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki performa terbaik pada kategori High, namun pada kategori Medium, model mengalami kesulitan dengan F1-Score 0.18 dan Recall hanya 0.11, sedangkan pada kategori Very High, model gagal sepenuhnya mengenali data Precision, Recall, F1-Score 0.00 akibat jumlah data yang sangat sedikit. Penelitian ini mengungkapkan tantangan dalam menerapkan Naïve Bayes pada dataset dengan distribusi data yang tidak merata dan menyarankan pendekatan metode lain untuk meningkatkan akurasi. Hasil ini memberikan wawasan tentang penerapan Naïve Bayes dalam analisis sampah plastik global dan dapat menjadi referensi untuk pengembangan model yang lebih akurat.