## Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik
Qurotul A’yuniyah * , Ena Tasia, Nanda Nazira, Pangeran Fadillah Pratama, Muhammad Ridho Anugrah, Jeni Adhiva, Mustakim
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* qurotulyuyun510@gmail.com, 2 enatasia6696@gmail.com, 3 nandanazira0211@gmail.com,
4 pangeranfadillah1@gmail.com, 5 mridhoanugrah145@gmail.com, 6 jeniadhiva@gmail.com, 7 mustakim@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: qurotulyuyun510@gmail.com Submitted: 02/09/2022 ; Accepted: 26/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak −Penyakit degenerative merupakan penyakit tidak menular yang timbul akibat buruknya pola hidup yang tidak sehat, sehingga  dapat  menurunkan  kualitas  fisik  dan  mental  penderitanya.  Penyakit  Ginjal  Kronik  (PGK)  merupakan  penyakit degenerative  yang  termasuk  kedalam  kategori  10  besar  penyebab  kematian  di  dunia  menurut  World  Health  Organization (WHO).  Pada penelitian ini  telah  menggunakan data  PGK  dengan  atribut usia,  tekanan darah, berat badan,  kadar  albumin, kadar gula, sel darah merah, sel nanah, gumpalan sel nanah, bakteri, kadar gula dalam darah, kadar urea dalam darah, serum kreatinin,  natrium,  magnesium,  hemoglobin,  volume  yang  ditempati  darah  merah,  indikasi  hipertensi,  indikasi  diabetes mellitus,  indikasi  jantung  koroner,  nafsu  makan,  indikasi  pembekakan  pada  betis  atau  kaki,  dan  indikasi  anemia.  Maka dilakukan  klasifikasi  pada  data  PGK  dengan  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  yang  unggul  dan menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Hasil  klasifikasi  dengan  tools  RapidMiner  yang  dilakukan  dengan  penerapan algoritma NBC maka diperoleh nilai akurasi 96.43%, dan hasil rata-rata recall 93.18%, rata-rata precision 93.02% dan AUC 93.2%. Sehingga disimpulkan bahwa kinerja NBC dalam mengklasifikasi data PGK kronik sangat baik.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; NBC; Penyakit Ginjal Kronik; RapidMiner
Abstract −Degenerative disease is a non-communicable disease that arises from an unhealthy lifestyle, so that it can reduce the physical and mental quality of the sufferer. Chronic Kidney Disease (CDK) is a degenerative disease that is included in the world's top 10 causes of death according to the World Health Organization (WHO). This study used CDK data with attributes of age, blood pressure, weight, albumin levels, sugar levels, red blood cells, pus cells, pus cell clots, bacteria, blood sug ar levels, blood urea levels, creatinine serum, sodium, magnesium, hemoglobin, the volume occupied by red blood, indications of hypertension, indications of diabetes mellitus, indications of coronary heart disease, appetite, indications of swelling in the calves  or  feet,  and  indications  of  anemia.  Therefore,  the  classification  of  kidney  disease  data  is  carried  out  with  the implementation  of  the  superior  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  algorithm  and  produces  a  high  level  of  accuracy.  The classification results using the RapidMiner tools carried out by the application of the NBC algorithm, the accuracy value is 96.43%, the average recall is 93.18%, the average precision is 93.02%, and the AUC is 93.2%. so it can be concluded that the performance of NBC in classifying chronic kidney disease data is excellent.
Keywords : Classification; Chronic Kidney Disease; Data Mining; NBC; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pola hidup yang sehat  adalah harapan semua orang, namun kenyataannya banyak orang yang menerapkan pola hidup yang tidak sehat. Pola hidup yang tidak sehat ini dapat mengakibatkan timbulnya berbagai macam penyakit tidak  menular  atau  penyakit degenerative yang  dapat  mengakibatkan  penurunan  kualitas  hidup  sesorang  [1]. Dengan adanya kualitas hidup membuat seseorang dapat menikmati kehidupannya, kualitas hidup yang dimiliki seseorang sangat menyangkut pada kesehatan fisik dan mental. Menurut Sample Registration Survey (SRS) yang diteliti  oleh  badan  pengembangan  kesehatan  kementrian  kesehatan  dan  badan  penelitian  menyatakan  bahwa penyakit degenerative merupakan  penyakit  yang  mengakibatkan  kematian  terbanyak,  salah  satunya  Penyakit Ginjal  Kronik (PGK)  [2].  Ginjal  merupakan  organ  yang  begitu  penting  dan memiliki  fungsi  yang sangat  besar yaitu untuk menjaga kesehatan komposisi darah dengan cara menghindari penumpukan kotoran, serta berfungsi untuk menjaga keseimbangan cairan yang ada didalam tubuh manusia, juga untuk menjaga produksi enzim dan hormon yang akan membantu mengendalikan tekanan darah dalam tubuh dan akan menjaga tulang tetap sehat dan kuat [3].
PGK adalah penyakit yang mana prevalensi dan insidennya selalu mengalami peningkatan dan pengobatan dengan biaya terbesar dipenjuru dunia. World Health Organization (WHO) melaporkan bahwa PGK merupakan penyakit yang termasuk kedalam kategori 10 besar penyebab kematian di dunia. Menurut penjelasan Kementrian Kesehatan RI pada tahun 2013, jumlah penduduk yang telah mengalami PGK di Indonesia saja mencapai 499.800 penduduk  [4].  Dengan  banyaknya  jumlah  manusia  yang  terkena  PGK,  maka  dibutuhkan  klsifikasi  untuk memprediksi PGK terhadap gejala yang menuju kepada indikator terkena PGK, maka digunakan sebuah metode dalam melakukan pengolahan data yaitu data mining . Data  mining merupakan  sebuah  proses  yang  dilakukan  untuk  pengambilan  keputusan,  juga  untuk menemukan relasi antar data yang sebelumnya tidak diketahui siapa pengguna data tersebut dan proses tersebut dilakukan dengan menggunakan cara yang mudah dipahami [5]. Data mining juga terbagi dalam beberapa bagian diantaranya: estimation, prediction, classification, clustering  dan association. Klasifikasi  merupakan salah satu
proses yang digunakan untuk menentukan model yang membedakan kelas-kelas terhadap data. Proses klasifikasi dalam  penelitian  ini  yaitu    menggunakan  metode  algoritma  NBC yang  merupakan  klasifikasi  statistik  yang berfungsi dapat melakukan prediksi terhadap probabilitas dalam sebuah class [6] .
Penelitian yang dilakukan oleh Mathoril Hudha, dkk, pada tahun 2022, tentang Analisis Sentimen Pengguna Youtube dengan  Metode  NBC,  hasil  dari  penelitian  ini  mengenai  klasifikasi  komentar  dengan  otomatis menggunakan  bahasa pemrograman python , maka didapatlah nilai  akurasi  menggunakan algoritma NBC yaitu sebesar  90.36% [7]. Menurut penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Astia Weni Syaputri, dkk, pada tahun 2020 tentang NBC for Classification of Student Major’s Specialization, berdasarkan hasil dari penelitian yang telah dilakukan,  bahwa  spesialisasi  jurusan  menggunakan  algoritma  NBC  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang tinggi dari pemilihan jurusan, maka diperoleh akurasi sebesar 96,19% [8].
Penelitian terdahulu pada tahun 2019 yang dilakukan oleh Dudi Irawan, dkk, Tentang Analisis Penerapan Algoritma NBC Untuk Klasifikasi PGK, dari hasil penelitian tersebut saat menggunakan nilai 4 sampai 10 pada k,  hasil  klasifikasi    dari   158  data  maka  didapat  nilai  akurasi  yang  tinggi  adalah  100%  dan  nilai  akurasi  yang terendah adalah 99% [9]. Sedangkan penelitian yang telah  dikukan oleh Sri Widaningsih pada tahun 2019 tentang Perbandingan Metode C4.5, NBC, KNN, SVM untuk Prediksi Nilai dan Waktu Kelulusan Mahasiswa, maka hasil dari  penelitian  tersebut  dengan  menggunakan  perbandingan  empat  algoritma  dapat  diketahui  bahwa  algoritma terbaik untuk melakukan prediksi terhadap kelulusan mahasiswa yang tepat waktu dengan nilai IPK > 3 adalah algoritma  NBC  dengan  nilai  akurasi  76.79%,  dan error 23.17%  ,  sedangkan  algoritma  SVM  nilai  akurasinya 74.04%, error 25.96%, algoritma KNN  k=3 nilai akurasinya 68,05%, error 31,97% dan terakhir algoritma C4.5 nilai akurasinya 75.96%, error 24.03% [10].
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dipaparkan pada pendahuluan maka akan dilakukan klasifikasi terhadap  pasien  yang  mengidap  PGK.  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  mengangkat  judul  yaitu  tentang Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menerapkan metode riset eksperimental yang terdiri atas tahapan (1) studi literatur, (2) pengumpulan data, (3) preprocessing data , (4) Klasifikasi dengan NBC, (5) pengujian akurasi, dan (6) penarikan kesimpulan. Secara rinci ditunjukkan pada Gambar 1.
Mulai Studi Literatur Selesai Pengumpulan Data Preprocessing Data Klasifikasi dengan NBC Akurasi Kesimpulan
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Studi  literatur  dilakukan  membaca  dokumentasi,  modul,  artikel  ilmiah  dan  sumber  informasi  lain  yang berhubungan  dengan  penelitian.  Data  dikumpulkan  dari UCI  Machine  Learning  Repository data  set Chronic_Kidney_Disease Data Set .

## 2.1 Penyakit Ginjal Kronik (PGK)
PGK  merupakan  perubahan  fisiologis  yang  disebabkan  oleh  berbagai  penyebab,  sehingga  masalah  ini  dapat menyebabkan  penurunan  fungsi  ginjal  yang irreversible dan  progresif  [11].  Resiko  penyakit  ini  dapat menyebabkan kematian bagi  penderitanya serta dapat  memicu datangnya penyakit jantung. Karena ginjal  yang tidak normal ini akan menimbulkan ciri-ciri seseorang terindikasi penyakit jantung. Saat ini banyak masyarakat yang tidak menjaga gaya hidup yang sehat. PGK apabila tidak ditangani dengan cepat akan menimbulkan masalah yang sangat parah [12].
2.2 Data Mining
Data mining merupakan metode atau teknik tertentu dalam data untuk mencari informasi atau pola yang menarik [13]. Data mining adalah istilah yang digunakan untuk mencari atau menemukan pengetahuan pada database [14]. Data mining juga dapat dikatakan sebagai kumpulan data yang tidak diperkirakan sebelumnya serta ringkas data
yang dilakukan dengan cara-cara sebelumnya yang dapat  memberikan manfaat  kepada pemilik  data serta dapat digunakan [15].

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  objek-objek  yang  diletakan  sebelumya  dari  sebuah  kategori  yang  telah  ditetapkan. Klasifikasi digunakan untuk prediksi class pada tabel tertentu, yakni data diklasifikasikan dari data training serta tabel class ,  atribut  tertentu    pada  suatu  klasifikasi  dapat  digunakan  pula  pada  klasifikasi  data  yang  baru  [16]. Klasifikasi data dapat digunakan untuk pemrosesan dalam menentukan atau menjelaskan model serta fungsi dan pembeda konsepnya kelas data [17].

## 2.4 Naïve Bayes Classifier (NBC)
NBC  adalah  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dari  sebuah  informasi  [18].  Cara  ini  telah banyak  digunakan  terutama  yang  berkaitan  dengan  mendiagnosa  terkait  probabilitas  secara  statistik  dan kemungkinan  gejala  dan  penyakit  terkait.  Adapun  keunggulan  dari  algoritma  NBC  ini  yaitu  metodenya  yang sederhana  akan  tetapi  memiliki  hasil  yang  baik  untuk  pengklasifikasian  [19].  Pengklasifikasian  data  dengan menggunakan  algoritma ini  sangat  cepat  dan  tingginya  tingkat  akurasi  [20].  Dalam  penerapan  algoritma  NBC, digunakan persamaan 1[21].
p(Wi|Cj) = N 𝑐𝑤 +1 𝑁 𝑐 +𝑉 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  pengumpulan  data  penderita  PGK  dari UCI  Machine  Learning  Repository. Data menunjukkan  bahwa  atribut  yang  mempengaruhi  PGK  adalah  usia,  tekanan  darah,  gravitasi  spesifik,  kadar albumin, kadar gula, sel darah merah, sel nanah, gumpalan sel nanah, bakteri, kadar gula dalam darah, kadar urea dalam darah, serum kreatinin, natrium, magnesium, hemoglobin, volume yang ditempati sel darah merah, indikasi hipertensi, indikasi diabetes mellitus, indikasi jantung koroner, nafsu makan, indikasi pembengkakan di pada betis atau  kaki,  dan  indikasi  anemia.  PGK  adalah  penyakit  tahunan  yang  diderita  akibat  buruknya  pola  hidup,  oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  dilakukan  klasifikasi  atribut  data  untuk  menentukan  nilai  akurasi  dalam mengidentifikasi PGK.
Tabel 1. Pengumpulan Data No. Usia Tekanan Darah (mm/Hg) Gravitasi Spesifik (G) Albumin Gula Sel Darah Merah Sel Nanah … Kemungkinan Ginjal Kronik 1 48 80 1.020 1 0 Normal Normal … Ya 2 62 80 1.010 2 3 Normal Normal … Ya 3 48 70 1.005 4 0 Normal Abnormal … Ya 4 51 80 1.010 2 0 Normal Normal … Ya … … … … … … … … … … 400 58 80 1.025 0 0 Normal Normal ... Tidak

## 3.2 Preprocessing Data
Proses selanjutnya dilakukan data cleaning , Data cleaning merupakan aktifitas membersihkan data non-relevan dan data noise yang dapat  berupa record yang hilang, invalid, atau salah ketik. Pembersihan dilakukan dengan membuang data seperti yang dideskripsikan sebelumnya [22]. Data cleaning berpengaruh terhadap data mining akibat pengurangan jumlah dan kompleksitas data. Tahap preprocessing berawal dari sebanyak 400 record data. Setelah cleaning , jumlah data berkurang menjadi 280 record data.
Tabel 2. Data Cleaning
No. Usia Tekanan Darah (mm/Hg) Gravitasi Spesifik (G) Albumin Gula Sel Darah Merah Sel Nanah … Kemungkinan Ginjal Kronik 1 48 80 1.020 1 0 Normal Normal … Ya 2 62 80 1.010 2 3 Normal Normal … Ya 3 48 70 1.005 4 0 Normal Abnormal … Ya 4 51 80 1.010 2 0 Normal Normal … Ya … … … … … … … … … …
No. Usia Tekanan Darah (mm/Hg) Gravitasi Spesifik (G) Albumin Gula Sel Darah Merah Sel Nanah … Kemungkinan Ginjal Kronik 280 58 80 1.025 0 0
Normal Normal ... Tidak
Data  yang  telah  melewati  proses cleaning selanjutnya  masuk  ke  tahap  transformasi  data,  megubah  data menjadi lebih sederhana sehingga bentuknya sesuai dengan proses Data mining . Bentuk yang sesuai untuk diolah dengan menggunakan Tools RapidMiner adalah hasil dari proses transformasi data.
Tabel 3. Data Transformasi
No. Usia Tekanan Darah (mm/Hg) Gravitasi Spesifik (G) Albumin Gula Sel Darah Merah Sel Nanah … Kemungkinan Ginjal Kronik 1 48 80 1.020 1 0
1 1 … Ya 2 62 80 1.010 2 3
1 1 … Ya 3 48 70 1.005 4 0
1 2 … Ya 4 51 80 1.010 2 0
1 1 … Ya … … … … … … … … … … 280 58 80 1.025 0 0
1 1 ... Tidak

## 3.3 Implementasi Algoritma NBC
Pada implementasi dengan metode NBC, dataset sebanyak yang telah ditransformasi dipisah dengan cara holdout, sehingga menghasilkan data training dan data testing dengan perbandingan 7:3. Melalui pembagian data, maka dari 280 record diperoleh sebanyak 196 data training dan 84 data testing . Implementasi NBC dilakukan dengan menggunakan tools RapidMiner. Selanjutnya pada dataset pasien ginjal kronik terdapat dua kelas yaitu “Ya Ginjal Kronik” dan “Tidak Ginjal Kronik”.
Selanjutnya akan menghitung performa klasifikasi dengan menggunakan data pengujian sebanyak 84 data uji, yang berstatus jika ya sebanyak 41 data, jika tidak tapi ya sebanyak 3 data, dan jika tidak sebanyak 40 data. Adapun hasil pada tahap pengujian akan dinyatakan dalam bentuk  nilai Precission , Recall , dan Accuracy yang akan dihasilkan dalam bentuk Confussion Matrix.
Tabel 4. Confussion matrix
True Ya  True Tidak  Class Precision Pred. Ya 41 0 100.00% Pred. Tidak 3 40 93.02% Class Recall 93.18% 100.00%
Confussion Matrix yang terdapat pada Tabel 4, menunjukkan sejumlah data training dan data testing yang merupakan hasil prediksi pada setiap kelas, presisi, dan recall . Confussion Matrix juga memberi informasi hasil nilai true positive , dan nilai true negative. Hasil pengujian Confussion Matrix dari dua kelas status pasien yang dapat dianalisis dengan bentuk hasil rata-rata precision , rata-rata recall , accuracy, dan AUC.
Tabel 5 . Hasil data Pengujian Parameter Nilai Precision 93.02% Recall 93.18% Accuracy 96.43% AUC 93.2%
Berdasarkan dari tabel 5 hasil klasifikasi menggunakan tools RapidMiner dengan algoritma NBC diperoleh nilai akurasi sebesar 96.43%.

## 4. KESIMPULAN
Data PGK yang dikumpulkan dari UCI Machine Learning Repository sebanyak 400 record , melalui preprocessing menjadi  280  data  berupa  196  data training dan  84  data testing .  Klasifikasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan tools RapidMiner dengan algoritma NBC, validasi dalam menguji nilai akurasi maka diperoleh hasil bahwa algoritma NBC memiliki akurasi yang tinggi dengan presentase 96.43%.

## REFERENCES
[1] N.  D.  Lika,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NBC  UNTUK  KLASIFIKASI  TINGKAT  RESIKO  PENYAKIT DIABETES MELLITUS,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 21, no. 1, pp. 1–9, 2020.
[2] Suwanti, Taufikurrahman, M. I. Rosyidi, and A. Wakhid, “Kualitas Hidup Pasien Gagal Ginjal Kronik Yang Menjalani
Terapi  Hemodialisa,” J.  Keperawatan  Muhammadiyah  Bengkulu ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  1–9,  2021,  doi: 10.36085/jkmb.v9i2.1711.
[3] T. Arifin and D. Ariesta, “Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[4] I. Yulianti, R. Amegia Saputra, M. Sukrisno Mardiyanto, and A. Rahmawati, “Optimasi Akurasi Algoritma C4.5 Berbasis Particle  Swarm  Optimization  dengan  Teknik  Bagging  pada  Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Optimization  of  C4.5 Algorithm Based On Particle Swarm Optimization with Bagging Technique on Prediction of Chronic Kidney Dise,” Techno.COM , vol. 19, no. 4, pp. 411–421, 2020.
[5] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[6] E. T. Lestari and J. Adhiva, “Implementation Naive Bayes Classifier Algorithm and K-Nearest Neighbor For Obesity Nutritional Status of Children with Disabilities Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifiasi Status Gizi Obesitas Anak Disabilitas,” pp. 1–11, 2022.
[7] M.  Hudha,  ----/Endang  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[8] A.  W.  Syaputri,  E.  Irwandi,  and  Mustakim,  “Naïve  Bayes  Alghorithm  for  Classification  of  Student  Major’s Specialization,” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[9] D. Irawan, H. Oktavianto, M. K. Anam, T. Informatika, and U. M. Jember, “Analisis Penerapan Algoritma Naive Bayes,” JASIE “Jurnal Apl. Sist. Inf. Dan Elektron. , vol. 1, no. 2, pp. 127–134, 2019.
[10]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[11]  A.  Abdullah,  D.  Salwani,  A.  B.  Khairi,  M.  Muhsin,  and  M.  Syukri,  “Puasa  ramadhan  dan  pengaruhnya  terhadap progresifitas penyakit ginjal kronik,” J. Kedokt. Syiah Kuala , vol. 21, no. 3, p. 2021, 2021, doi: 10.24815/jks.v21i3.23754.
[12]  A.  Sembiring,  S.  Andryana,  and  A.  Gunaryati,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Mobile  Untuk  Diagnosis  Penyakit  Ginjal Menggunakan Metode Forward Chaining,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 139– 148, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i1.1932.
[13]  N.  Nuraeni,  “Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Prediksi  Potensi  Nasabah dalam  Membuat Deposito  Berjangka,” J.  Ilm. Intech Inf. Technol. J. … , vol. 3, no. 01, pp. 65–74, 2021.
[14]  B. A. Candra Permana and I. K. Dewi Patwari, “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Decision Tree dan Naïve Bayes  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” Infotek    J.  Inform.  dan  Teknol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  63–69,  2021,  doi: 10.29408/jit.v4i1.2994.
[15]  J. Adhiva, S. A. Putri, and S. G. Setyorini, “Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Model Regresi Pada PT . Perkebunan Nusantara V,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 155–162, 2020.
[16]  A.  Tarigan,  E.  Wahyudi,  and  J.  Adhiva,  “Klasifikasi  Status  Kesejahteraan  Rumah  Tangga  di  Kabupaten  Siak Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” no. November, pp. 187–196, 2019.
[17]  A. Hamdani, Mustakim, and I. Kamila, “Klasifikasi Dokumen Tugas Akhir Berbasis Text Mining menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. 11 , no. November, pp. 178–186, 2019.
[18]  T. A. Putra and P. A. . Purnama, “Perancangan Sistem Pakar untuk Mendiagnosa Penyakit Toksoplasma pada Wanita Menggunakan  Metode  Bayes  dengan  Bahasa  Pemrograman  PHP  dan  Database  MySQL,” Sink.  J.  dan  Penelit.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 120–129, 2018.
[19]   firman  Tempola,  “Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Resiko  Penyakit  Jantung,” Patria  Artha Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 66–70, 2020, doi: 10.33857/patj.v4i2.351.
[20]  A. Ali, A. Khairan, F. Tempola, and A. Fuad, “Application Of Naïve Bayes to Predict the Potential of Rain in Ternate City,” E3S Web Conf. , vol. 328, p. 04011, 2021, doi: 10.1051/e3sconf/202132804011.
[21]  A. Harun and D. P. Ananda, “Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve Bayes dan Decission Tree,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 58–63, 2021.
[22]  R. Rustiyan and M. Mustakim, “Penerapan Algoritma Fuzzy C Means untuk Analisis Permasalahan Simpanan Wajib Anggota Koperasi,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 2, p. 171, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201852605.