Klasifikasi Bintang RR Lyrae / Cepheid / Mira Menggunakan Metode Naïve Bayes = Classification of RR Lyrae / Cepheid / Mira Stars Using Naïve Bayes Method

Kami menggunakan 10.000 data dari the All-Sky Automated Survey for Supernovae (ASAS-SN) untuk melakukan klasifikasi bintang RR Lyrae, Cepheid dan Mira menggunakan pendekatan machine learning. Terdapat sembilan kolom yang dijadikan atribut dalam pembuatan model machine learning, yaitu: asensio rekta, deklinasi, garis bujur galaksi, garis lintang galaksi, rata-rata spektrum tampak, amplitudo, periode, statistik Lafler-Kinman String Length dan paralaks dengan kolom jenis bintang digunakan sebagai target label. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes. Metode ini memanfaatkan training dataset (data latih) dan testing dataset (data uji). Terdapat tiga prosedur dalam pembagian data latih dan data uji dengan persentase data yang berbeda, yaitu sebesar 10%, 20% dan 30% untuk data latih. Setiap kasus dengan proporsi data latih yang kecil berhasil melakukan klasifikasi terhadap data uji yang lebih besar dengan rata-rata nilai akurasi untuk kasus I, kasus II dan kasus III masing-masing sebesar 98.8%, 98.7% dan 98.8%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes dapat digunakan dalam klasifikasi objek astronomi dengan tingkat akurasi yang baik.
Keywords : ASAS-SN, Cepheid, Mira, Naïve Bayes, RR Lyrae.