## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 2 Iss. 1 April 2022, pp: 55-61 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Pattern Recognition of Doctor's Prescription Handwriting Using the Naïve Bayes Classifier Method at Puskesmas Kambaniru

## Pengenalan Pola Tulisan Tangan Resep Dokter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier pada Puskesmas Kambaniru
Niarty Semuel 1 , Arini Aha Pekuwali 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba
E-Mail: ¹niartysemuel@gmail.com, ²arini.pekuwali@unkriwina.ac.id
Received Feb 14th 2022; Revised Apr 20th 2022; Accepted Apr 26th 2022 Corresponding Author: Arini Aha Pekuwali

## Abstract
Pattern  recognition  is  an  activity  carried  out  to  make  decisions  or  conclusions  based  on  the  pattern  of  an  object  or information. Everyone's handwriting patterns have different shapes and patterns and some writing is difficult to read. It's the  same  with  reading  a  doctor's  prescription.  Basically,  doctor's  prescriptions  are  not  legible  so  that  it  may  lead  to interpretation, especially on the name of the drug, the dosage, the rules for use, and the subsequent route of administration, which can lead to medication errors. Therefore, this study uses the Naïve Bayes classifier method by going through several stages,  namely  taking  some  data,  entering  the  pre-processing  stage,  segmentation,  feature  extraction  with  HSV,  after entering the classification stage with the Naïve Bayes classifier. By taking image data of drug names, namely Amox, CTM, GG, and PCT as many as 260, each taken as many as 65 images. Image data is divided into two, namely 200 training data (with Amox CTM, GG, and PCT 35 image data were taken from each drug name) and 60 image test data (with Amox CTM, GG, and PCT 15 image data were taken from each drug name). From the test results using 50 training images and 15 test images obtained 75% accuracy of 50 training images and 15 test images using the Naïve Bayes Classifier algorithm.
Keyword: Doctor's Handwriting, Doctor's Prescription, GLCM, Naive Bayes Classifier, Pattern Recognition

## Abstrak
Pengenalan pola merupakan suatu kegiatan yang dilakukan untuk mengambil keputusan atau kesimpulan berdasarkan pola suatu objek atau informasi. Pola tulisan tangan setiap orang memiliki bentuk dan pola yang berbeda dan ada tulisan yang sulit untuk dibaca. Sama dengan halnya dalam pembacaan resep dokter. Pada dasarnya resep dokter kurang dapat dibaca sehingga berpotensi menimbulkan kesalahan interpretasi terutama pada nama obat, dosis aturan pakai dan cara pemberian yang  selanjutnya dapat  menyebabkan  kesalahan pengobatan.  Oleh  karena  itu,  pada penelitian  ini menggunakan  metode Naïve Bayes classifier dengan melalui beberapa tahap yaitu mengambil beberapa data, masuk tahap pra-proses, segmentasi, ekstraksi fitur dengan HSV, setelah itu masuk pada tahap klasifikasi dengan Naïve Bayes classifier. Dengan mengambil data citra nama obat yaitu Amox, CTM, GG, dan PCT sebanyak 260 yang masing-masing citra diambil sebanyak 65 citra. Data citra dibagi menjadi dua yaitu data latih 200 (dengan Amox CTM, GG, dan PCT diambil 35 data citra dari setiap nama obat) dan data uji 60 citra (dengan Amox CTM, GG, dan PCT diambil 15 data citra dari setiap nama obat). Dari hasil pengujian menggunakan 50 citra pelatihan dan 15 citra pengujian diperoleh akurasi 75% dari 50 citra pelatihan dan 15 citra pengujian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier.
Kata Kunci: GLCM, Naive Bayes Classifier , Pengenalan Pola, Resep Dokter, Tulisan Tangan Dokter

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  pola  adalah  rangkaian  proses  yang  berkesinambungan,  dimulai  dari  proses deteksi/segmentasi, sistem ekstraksi dan proses pengukuran kesamaan atau proses pengenalan [1]. Pada saat ini komputer bisa digunakan untuk mengenali suatu inputan berupa pola untuk dijadikan suatu informasi [2]. Pola  tulisan  tangan  adalah  hasil  menulis  dengan  tangan  dan  tulisan  tangan  masing-masing  orang  memiliki bentuk  dan  pola  yang  berbeda  seperti  gaya  tulisan,  ukuran  dan  orientasi  antara  satu  dengan  yang  lainnya. Apabila seseorang membaca sebuah kata sebut saja kata “dimana”, maka orang tersebut akan dengan mudah
mengenali huruf tersebut jika tulisan tersebut di tulisan dengan rapi. Tetapi jika kata “dimana” ada beberapa bagian yang tersambung atau tidak lurus, maka orang tersebut akan mencoba mengenali kata tersebut dengan benar.  Hal  ini  dikarenakan  akal  manusia  memiliki  pengenalan  pola  yang  sangat  baik.  Manusia  mampu mengenali pola tulisan tangan melalui proses pembelajaran, tetapi ada beberapa kendala yang temukan saat mengenali pola tulisan tangan seperti tulisan yang hurufnya kurang jelas, tulisan menulis dan kendala lainnya yang menyebabkan tulisan tangan tersebut sulit untuk dibaca.
Pada  dasarnya  resep  dokter  kurang  dapat  dibaca  oleh  tenaga  kefarmasian,  mahasiswa  farmasi,  dan masyarakat awam karena tulisan dokter sulit dimengerti yang disebabkan oleh tuntutan harus melayani pasien dengan  cepat.  Tulisan  tangan  dokter  yang  sulit  untuk  dimengerti  atau  kurang  dapat  dibaca  menyulitkan pembaca resep sehingga dapat menimbulkan kesalahan interpretasi terlebih-lebih pada pemberian jenis obat atau nama obat, dosis obat dan aturan minum obat yang dapat menyebabkan kesalahan dalam pengobatan. Dari permasalahan yang paparkan peneliti membutuhkan suatu metode yang padat dipakai agar dapat mengenali tulisan tangan dokter dan salah satunya metode yang dapat dipakai yaitu Naïve Bayes Classifier [3] . Pada penelitian akan menggunakan salah satu tulisan tangan seorang dokter pada Puskesmas Kambaniru dengan mengambil 260 data resep utuh dengan mengambil nama obat AMOX, CTM, GG dan PCT yang akan di crop menggunakan Photoshop untuk mendapatkan nama-nama obat dan nama obat akan di bagi dalam data latih dan data uji. Pada data latih akan di uji coba 30, 40 dan 50 data citra dengan masing-masing data uji 15 citra nama obat untuk setiap nama obat dan diproses menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier [4] . Berdasarkan latar belakang yang telah dipaparkan maka diperoleh rumusan masalah, yaitu bagaimana akurasi metode Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasi nama obat dari pola tulisan tangan dokter [5]. Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  akurasi  metode Naïve  Bayes  Classifier dalam  mengklasifikasi  pola tulis tangan dokter dan manfaat yang diinginkan dari penelitian ini agar bisa membantu dalam mengenali pola tulisan tangan resep dokter dengan mengetahui tingkat akurasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier [6][7][8].
Naive  Bayes  Classifier adalah  metode  yang  digunakan  dalam  mengklasifikasikan  sekumpulan  data. (Pekuwali, Kusuma, and Buono 2018) menyatakan bahwa langkah pertama dalam pengklasifikasian dengan menghitung nilai rata-rata dan standar deviasi dari fitur-fitur data latih pada setiap kelas. Pada penelitian yang dilakukan Fitri Handayani dan Feddy Setio Pribadi terbukti bahwa metode Naive Bayes Classifier memperoleh akurasi 93% dalam pengklasifikasian teks.

## 2. DATA DAN METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pengenalan  pola  tulisan  tangan  dokter.  Metode Naïve Bayes Classifier akan diterapkan untuk mencapai tujuan yang diharapkan dengan menggunakan ekstrak GLCM. Gambar 1 memperlihatkan blok diagram alur penelitian yang dipakai [9].
Gambar  1  memperlihatkan  alur  penelitian  yang  dimulai  dengan  pengumpulan  data  dan  dilanjutkan dengan pembagian data menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Proses selanjutnya kedua jenis data diproses ke grayscale dan lanjut diekstraksi menggunakan ekstraksi GLCM dan mendapatkan pola latih dan pola uji. Proses  selanjutnya  yaitu dilanjutkan  dengan  proses  ekstraksi Naïve  Bayes  Classifier dan  mendapatkan  nilai akurasinya [10].

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data citra yang digunakan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan peneliti untuk  mencapai  tujuan  penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah observasi, wawancara dan studi pustaka.
1. Observasi
Metode  pengumpulan  data  pada  bagian  observasi  terhadap  proses  petugas  yang  berkaitan  dengan pengurusan yang membaca resep dokter.
2. Wawancara
Wawancara  yang  dilakukan  dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan  yang  sudah  terstruktur  dan sistematis.  Wawancara  ini  akan  dilakukan  kepada  salah  satu  dokter  umum  dan  petugas  yang bertanggung jawab untuk membaca resep dokter.
3. Studi Pustaka
Cara  pengumpulan  data  dengan  mengadakan  studi  penelaah  terhadap  buku-buku,  literatur-literatur, catatan-catatan, dan laporan-laporan yang ada hubungannya dengan masalah yang dipecahkan.

## 2.2 Data Citra
Citra nama obat diperoleh dengan mengambil gambar resep obat menggunakan kamera smartphone , kemudian melakukan proses cropping secara manual menggunakan photoshop dan disimpan dengan format JPG. Pada proses crop akan dilakukan penyamaan ukuran yaitu 200 x 100 piksel. Jumlah data citra nama obat yang  digunakan  yaitu  280  citra  yang  terbentuk  dari  4  macam  nama  obat.  Dari  280  citra  nama  obat  200 digunakan untuk data latih dan 60 digunakan untuk data uji. Tiap macam nama obat untuk data latih terdiri 50 citra dan untuk data uji terdiri dari 15 citra. Pada Tabel 1 menunjukkan jumlah data citra dan data citra yang telah dibagi menjadi data latih dan data uji.
Tabel 1. Data Citra Gambar Obat Nama Obat Jumlah Citra Data Latih Data Uji 30 40 50 Amoxicillin (Amox) 70 30 40 50 15 Chlorpheniramine Maleate (CTM) 70 30 40 50 15 Glyceryl Guaiacolate (GG) 70 30 40 50 15 Paracetamol (PCT) 70 30 40 50 15

## 2.3 Proses pengolahan Citra
Proses pengolahan citra dimulai dengan memasukkan gambar berformat JPG dan citra RGB di konversi ke  citra grayscale setelah  dikonversi  dilanjutkan  dengan  proses  ekstraksi  GLCM  untuk  mendapatkan  nilai contrast , energy dan homogeneity setelah  mendapat  nilai  ekstrak  akan  dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya ditunjukkan pada gambar 2.
Proses  pengolahan  citra  dimulai  dengan  konversi  citra  RGB  ke grayscale untuk  rubahan  citra berwarna menjadi citra grayscale atau keabuan. Tujuan konversi citra RGB ke citra grayscale yaitu untuk dapat dilanjutkan  ke  ekstraksi  GLCM  karena  ekstraksi  GLCM  bekerja  dalam  bentuk  satu channel warna  seperti warna abu-abu dan juga untuk mengurangi informasi yang dibutuhkan dengan memproses setiap elemen citra. Hal  ini  dikarenakan  warna  abu-abu  adalah  satu  warna  dalam  komponen  warna red,  green, dan blue yang memiliki intensitas yang sama dalam ruang RGB sehingga hanya perlu untuk menentukan satu nilai intensitas untuk  setiap  elemen  citra.  Warna  abu-abu  masih  memiliki  komponen  RGB  tetapi  intensitasnya  dipadatkan sehingga  diwakili  menjadi 8-bit  dari  yang  awalnya 24-bit. Sehingga  waktu  prosesnya  lebih  cepat dan  tidak memakan  ruang  penyimpanan  yang besar.  Gambar  inputan yang  masih berupa  gambar  dengan  warna  RGB
harus dikonversi terlebih dahulu ke dalam citra grayscale dan nilai yang dihasilkan dari RGB ke grayscale yaitu dengan nilai minimum 0 dan maksimum 255.
Gambar 2. Flowchart Ekstraksi GLCM

## 2.4 Tahapan Pengklasifikasian
Tahap pengklasifikasian menggunakan metode NBC dan proses alur dari hasil hitungan GLCM digambarkan pada flowchart klasifikasi pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Klasifikasi NBC
Gambar  3 flowchart pengklasifikasian  menjelaskan  proses  dari  hasil  ekstraksi  GLCM  akan mendapatkan pola latih dan pola uji yang dilanjutkan untuk diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan menghitung probabilitasnya sampai mendapatkan akurasinya.

## 2.5 Pengujian Ekstraksi Data Uji
Pada ekstraksi data uji menggunakan ekstraksi GLCM untuk mendapatkan nilai contrast, energy dan homogeneity . Data uji dibagi menjadi 4 kelas yaitu Amox, CTM, GG dan PCT dan setiap kelas berjumlah 20 citra sehingga seluruh data uji berjumlah 80 citra dan gambar pada data uji dan data latih merupakan gambar yang berbeda.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Penelitian ini menggunakan metode NBC dalam menghitung probabilitas dan mendapatkan akurasinya. Sebelum itu dilakukan perhitungan GLCM untuk mendapatkan nilai contrast, energy dan homogeneity dalam data  latih  dan  data  uji  setelah  mendapatkan  nilainya  dilakukan  klasifikasi  antara  kelas  dan  target,  pada
penelitian terletak 4 kelas yakni Amox, CTM, GG dan PCT jika kelas dan target memiliki nilai yang sama maka  hasilnya  benar  tetapi  jika  kelas  dan  target  berbeda  maka  hasilnya  salah.  Pada  tabel  merupakan  hasil klasifikasi NBC.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi NBC No Nama Obat Contrast Energy Homogeneity Target Kelas Hasil 1 Amox 0.0734 0.7697 0.9707 1 2 'salah' 2 Amox 0.0638 0.8114 0.9760 1 2 'salah' 3 Amox 0.0755 0.7732 0.9719 1 2 'salah' 4 Amox 0.0638 0.7799 0.9734 1 2 'salah' 5 Amox 0.0747 0.8179 0.9757 1 2 'salah' 6 Amox 0.0548 0.7737 0.9750 1 2 'salah' 7 Amox 0.3238 0.2544 0.8608 1 3 'salah' 8 Amox 0.0722 0.7695 0.9695 1 2 'salah' 9 Amox 0.0734 0.7697 0.9707 1 2 'salah' 10 Amox 0.0810 0.7797 0.9717 1 2 'salah' 11 Amox 0.0560 0.8135 0.9788 1 2 'salah' 12 Amox 0.1638 0.6449 0.9425 1 4 'salah' 13 Amox 0.0786 0.6422 0.9613 1 2 'salah' 14 Amox 0.0971 0.7759 0.9728 1 2 'salah' 15 Amox 0.2567 0.3870 0.9015 1 3 'salah' 16 Amox 0.1891 0.6053 0.9394 1 4 'salah' 17 Amox 0.1861 0.6758 0.9490 1 4 'salah' 18 Amox 0.0827 0.8131 0.9744 1 2 'salah' 19 Amox 0.0606 0.7445 0.9722 1 2 'salah' 20 Amox 0.1259 0.7286 0.9591 1 4 'salah' 21 CTM 0.0775 0.8162 0.9761 2 2 'Benar' 22 CTM 0.0378 0.8931 0.9879 2 2 'Benar' 23 CTM 0.0420 0.8345 0.9814 2 2 'Benar' 24 CTM 0.0618 0.8360 0.9798 2 2 'Benar' 25 CTM 0.0436 0.8650 0.9847 2 2 'Benar' 26 CTM 0.0442 0.8025 0.9797 2 2 'Benar' 27 CTM 0.0641 0.8171 0.9758 2 2 'Benar' 28 CTM 0.0660 0.8534 0.9808 2 2 'Benar' 29 CTM 0.0599 0.8269 0.9788 2 2 'Benar' 30 CTM 0.0629 0.7700 0.9740 2 2 'Benar' 31 CTM 0.0489 0.8466 0.9819 2 2 'Benar' 32 CTM 0.1006 0.7755 0.9686 2 2 'Benar' 33 CTM 0.0718 0.6869 0.9674 2 2 'Benar' 34 CTM 0.0609 0.7413 0.9737 2 2 'Benar' 35 CTM 0.0427 0.7724 0.9796 2 2 'Benar' 36 CTM 0.0674 0.8290 0.9782 2 2 'Benar' 37 CTM 0.0612 0.7091 0.9711 2 2 'Benar' 38 CTM 0.0385 0.8146 0.9815 2 2 'Benar' 39 CTM 0.1005 0.8065 0.9714 2 2 'Benar' 40 CTM 0.0652 0.8429 0.9805 2 2 'Benar' 41 GG 0.3305 0.4104 0.8965 3 3 'Benar' 42 GG 0.1728 0.4207 0.9259 3 3 'Benar' 43 GG 0.1645 0.5021 0.9258 3 3 'Benar' 44 GG 0.1716 0.4751 0.9218 3 3 'Benar' 45 GG 0.2069 0.5959 0.9350 3 3 'Benar' 46 GG 0.2415 0.3961 0.8980 3 3 'Benar' 47 GG 0.1860 0.5909 0.9359 3 3 'Benar' 48 GG 0.4313 0.2150 0.8384 3 3 'Benar' 49 GG 0.2517 0.4486 0.9152 3 3 'Benar' 50 GG 0.4085 0.2651 0.8366 3 3 'Benar' 51 GG 0.2087 0.5832 0.9357 3 3 'Benar' 52 GG 0.1824 0.5806 0.9386 3 3 'Benar' 53 GG 0.2120 0.5962 0.9402 3 3 'Benar' 54 GG 0.4407 0.2350 0.8357 3 3 'Benar' 55 GG 0.2286 0.6097 0.9364 3 3 'Benar' 56 GG 0.2277 0.5944 0.9407 3 3 'Benar' 57 GG 0.2228 0.5452 0.9260 3 3 'Benar' 58 GG 0.3305 0.4104 0.8965 3 3 'Benar'
No Nama Obat Contrast Energy Homogeneity Target Kelas Hasil 59 GG 0.2069 0.5959 0.9350 3 3 'Benar' 60 GG 0.1860 0.5909 0.9359 3 3 'Benar' 61 PCT 0.1367 0.7408 0.9597 4 4 'Benar' 62 PCT 0.2389 0.7285 0.9506 4 4 'Benar' 63 PCT 0.1816 0.6882 0.9496 4 4 'Benar' 64 PCT 0.1539 0.7013 0.9488 4 4 'Benar' 65 PCT 0.1626 0.6464 0.9403 4 4 'Benar' 66 PCT 0.1500 0.6793 0.9510 4 4 'Benar' 67 PCT 0.1098 0.6795 0.9585 4 4 'Benar' 68 PCT 0.1401 0.7749 0.9629 4 4 'Benar' 69 PCT 0.1787 0.6476 0.9477 4 4 'Benar' 70 PCT 0.1670 0.6954 0.9525 4 4 'Benar' 71 PCT 0.1125 0.7495 0.9625 4 4 'Benar' 72 PCT 0.1392 0.7503 0.9581 4 4 'Benar' 73 PCT 0.1203 0.7277 0.9596 4 4 'Benar' 74 PCT 0.1050 0.6764 0.9530 4 4 'Benar' 75 PCT 0.1995 0.6946 0.9475 4 4 'Benar' 76 PCT 0.1345 0.7529 0.9616 4 4 'Benar' 77 PCT 0.1287 0.7805 0.9664 4 4 'Benar' 78 PCT 0.1314 0.7663 0.9603 4 4 'Benar' 79 PCT 0.2124 0.6475 0.9385 4 4 'Benar' 80 PCT 0.1093 0.7303 0.9612 4 4 'Benar'
Terdapat hasil klasifikasi NBC yang terdapat nilai target dan kelas yang dimana nilai target didapatkan dari data uji dan nilai kelas didapatkan dari data uji. Nilai target 1 merupakan Amox, target 2 CTM, target 3 GG  dan  target  4  adalah  PCT  jika  nilai  target  dan  nilai  kesanya  berbeda  yang  terdapat  pada  Tabel  2  maka hasilnya  salah  seperti  target  1  tetapi  kelasnya  2  maka  hasilnya  salah  dan  jika  targetnya  1  kelasnya  1  maka hasilnya benar. Pada tabel Tabel 2 terdapat 20 data yang terbaca salah dan 60 data terbaca benar sehingga dapat dihitung akurasi menggunakan persamaan 1.
Akurasi = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 x100 (1) Akurasi = 60 80 x100
= 75%
Maka akurasi yang didapatkan pada pengenalan pola tulisan tangan resep dokter dengan menggunakan metode NBC adalah 75%. Pada penelitian ini akan di uji coba citra menggunakan 30, 40 dan 50 citra data latih dengan masing-masing menggunakan 20 citra uji pada Gambar 4.11 diagram menunjukkan hasil akurasi yang diperoleh
Gambar 4. Grafik Hasil Pengujian
Pada Gambar 4.11 menunjukkan hasil persentase perbandingan pengujian   yang didapatkan dari 30, 40, dan 50 data citra latih dengan menggunakan 20 citra untuk pengujian.  Hasil akurasi 75% didapatkan dari 50 data citra pelatihan dan 20 citra data pengujian, akurasi 71% didapatkan dari 40 citra pelatihan dan 66% didapatkan dari 30 citra pelatihan dan 20 citra pengujian.
75% 71% 66% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 50 Citra 40 Citra 30 Citra

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, dengan mengambil data citra nama obat yaitu Amox, CTM, GG, dan PCT sebanyak 260 yang masing-masing citra diambil sebanyak 65 citra. Data citra dibagi menjadi dua yaitu  data  latih  200  dan  membandingkan  hasil  pelatihan  menggunakan  30,  40  dan  50  citra  (dengan  Amox, CTM, GG, dan PCT) dan data uji 60 citra (dengan Amox CTM, GG, dan PCT diambil 15 data citra dari setiap nama  obat).  Dengan  menggunakan  pelatihan  30  citra  dan  pengujian  15  citra  untuk  setiap  nama  obat memperoleh  akurasi  60%,  pengujian  dengan pelatihan  40 citra  dan  15  data uji  mendapat  akurasi  66%,  dan pelatihan  50  citra  dan 15  data  uji  memperoleh  akurasi  tertinggi  yaitu  76%  dengan  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih saya ucapkan kepada  Tuhan Yang Maha Esa yang telah menciptakan dan memberikan kehidupan di dunia. Kepada Bapak dan Ibu tercinta yang telah mendukung penulis baik spirit maupun materi. Kepada  Bapak  dan  Ibu  dosen  Teknik  Informatika  yang  telah  mengajar  dan  telah  membimbing  saya  dalam menyelesaikan penelitian ini dan menggerakan  mengerjakan jurnal penelitian ini hingga selesai dan kepada teman-teman seperjuangan yang telah membantu dan sama-sama berjuang.

## REFERENSI
[1] Auliasari,  Rahma  Nur,  Ledya  Novamizanti,  and  Nur  Ibrahim.  2020.  “Identifikasi  Kematangan  Daun Teh Berbasis Fitur Warna Hue Saturation Intensity (HSI) Dan Hue Saturation Value (HSV).” JUITA: Jurnal Informatika 8 (2): 217. https://doi.org/10.30595/juita.v8i2.7387.
[2] Chandra, Denny Nathaniel, Gede Indrawan, and I Nyoman Sukajaya. 2019. “Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan” 10 (2): 11–19.
[3] Dani,  Rohpandi,  Asep  Sugiharto,  and  Giri  Aji  Winara.  2015.  “Aplikasi  Pengolahan  Citra  Dalam Pengenalan  Pola  Huruf  Ngalagena  Menggunakan  MATLAB.” Konferensi  Nasional  Sistem  & Informatika , 772–77.
[4] Dina Juliani U M, Eka, I Gede Pasek Suta Wijaya, and Fitri Bimantoro. 2019. “Pengenalan Pola Tulisan Tangan  Suku  Kata  Aksara  Sasak  Menggunakan  Metode  Integral  Projection  Dan  Neural  Network.” Pengenalan Pola Tulisan Tangan Suku Kata Aksara Sasak Menggunakan Metode Integral  Projection Dan Neural Network 3 (1): 19–29. https://doi.org/10.29303/jcosine.v3i1.222.
[5] Fifin Hietania, Wayan Santiyasa, Ida Bagus Gede Dwidasmara. 2014. “Implementasi Backpropgation Dalam Pengolahan Citra Teks Tulisan Tangan Menjadi Teks Digital.” JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana) ..
[6] Hamzah, Amir. 2012. “Klasifikasi Teks Dengan Naïve Bayes Classifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks Berita Dan Abstract Akademis.” Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III , no. 2011: 269–77. https://doi.org/1979-911X.
[7] Handayani,  Fitri,  and  Setio  Pribadi.  2015.  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  Dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan Dan Pelaporan Masyarakat Melalui Layanan Call Center 110.” Jurnal Teknik Elektro 7 (1): 19–24. https://doi.org/10.15294/jte.v7i1.8585.
[8] Herlambang, Admaja Dwi, and Satrio Hadi Wijoyo. 2019. “Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks Pada Mata Pelajaran Produktif Di SMK Rumpun Teknologi Informasi Dan  Komunikasi.” Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer 6 (4): 430. https://doi.org/10.25126/jtiik.2019641323.
[9] Masrani,  Herviana, Ikhwan Ruslianto, and Ilhamsyah. 2018. “Aplikasi Pengenalan Pola Pada  Huruf Tulisan  Tangan  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dengan  Metode  Ekstraksi  Fitur  Geometri.” Coding, Sistem Komputer Untan 06 (02): 69–78.
[10] Pekuwali, Arini Aha, Wisnu Ananta Kusuma, and Agus Buono. 2018. “Optimization of Spaced K - Mer Frequency Feature Extraction Using Genetic Algorithms for Metagenome Fragment Classification” 12 (2): 123–37. https://doi.org/10.5614/itbj.ict.res.appl.2018.12.2.2.
[11] R. Noviyani, S.Si., M.Si., Apt N.Warditiani S.Si., M.Si., Apt. 2010. “Kajian Pola Peresepan Pediatri Apotek-Apotek Di Denpasar Tim Peneliti : Rini Noviyani , S . Si ., M . Si ., Apt Ni Kadek Warditiani , S . Farm ., Apt.”
[12] Samodra, Joko, Surya Sumpeno, and Mochamad Hariadi. 2009. “Klasifikasi Dokumen Teks Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Naïve Bayes,” 1–4.