Klasifikasi UMKM Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berdasarkan Sudah Pernah Mempunyai Atau Mengurus Sertifikat Halal
Guritna Wijaya 1) , Khaerul Anam 2)
1 Program Study Menejemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Study Menejemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon
1 Jl. Pangeran Muhammad No. 16 Kota Majalengka
2 Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kota Cirebon Email: 1 Seanwijaya2@gmail.com , 2 jodiust9@gmail.com2

## Abstract
The role of MSMEs is very large for Indonesia's economic growth. In 2021, there are 289 MSME data that have or do not have halal certification from the halal space. However, in the development of MSMEs, there is very little awareness of Halal certification of their business, because along with the development of the world economy, world consumers, especially in Indonesia, are dominated by Muslim residents. The purpose of this study was to find out what the accuracy value was obtained from  the  data  of  ikm-halal-2022  Mitra  RuangHalal  Java  Island  7  December  2022.  The  research method in this study used the  Knowledge Discovery in Databases (KDD)  method by applying the naive  Bayes  method  classification  model  with  the  first  stage  Input  Training  Data  on  rapidminer, Process  data  in  Select  &  clean,  perform  data  transformation,  process  data  mining,  and  finally evaluate. The results obtained show an accuracy value of 92.41% with predictions of Not yet and in fact  Yes  Not  yet  as  many  as  2128,  predictions  Not  Yet  and  in  fact  Yes  Already  as  many  as  0, Predictions Already and it turns out Yes Not yet as many as 22, Predictions Already and it turns out Yes Already as many as 212.

## Keywords: Halal Certification, MSME Products, Halal Space

## Abstrak
Peran UMKM sangat besar untuk pertumbuhan perekonomian Indonesia. Pada tahun 2021 tercatat ada 289 data UMKM yang sudah atau belum memiliki setifikasi halal dari ruang halal. namun pada perkembangnya  UMKM  ini  sangat  minim  kesadaran  sekali  dalam  Sertifikasi  Halalkan  usahanya, karena  seiring perkembangan  ekonomi di  dunia,  para konsumen dunia  terlebih  di  Indonesia ini  di dominasikan  oleh  Penduduk  muslim.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  berapa  nilai akurasi yang diperoleh dari data ikm-halal-2022 Mitra RuangHalal Pulau Jawa 7 Des 2022. Metode penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)
dengan  penerapan  model klasifikasi  metode naive bayes dengan tahapan  pertama Menginput Data Latih  pada RapidMiner ,  Melakukan  proses  data  di  Pilih  &  bersihkan,  lakukan  transformasi  data, proses  penambangan  data,  dan  terakhir  evaluasi.  Hasil  yang  didapat  menunjukkan  nilai  akurasi sebesar 92,41% dengan prediksi Belum dan ternyata Ya Belum sebanyak 2128, prediksi Belum dan tenyata Ya Sudah sebanyak 0, prediksi Sudah dan ternyata Ya Belum sebanyak 22, prediksi Sudah dan ternyata Ya Sudah sebanyak 212.

## Kata Kunci: Sertifikasi Halal, Produk UMKM, Ruang Halal

## 1. PENDAHULUAN
Kehalalan  produk  sangatlah  penting  mengingat  Indonesia  merupakan  negara  dengan penduduk  muslim  terbanyak  keempat  didunia.  Bagi  seorang  Muslim,  mongkonsumsi  makanan maupun minuman yang memiliki sertifikat halal mampu menjamin kebersihan dan higienisitas yang mengarah  kepada  keamanan  produk,  hal  ini  sejalan  dengan  kemauan  untuk  meningkatkan kesadaran  akan  pentingnya  hidup  sehat.  Adapun  tujuan  sertifikasi  halal  yaitu  untuk  memberikan kepastian  hukum  khususnya  muslim  terkait  status  kehalalan  suatu  produk  sebagai  bentuk pemenuhan hak konsumen. Namun sejak pengesahan UU JHP pemerintah serta para penggiat halal mengalami  beberapa  kendala  atau  permasalahan  dalam  menyuarakan  labelisasi  produk  halal, kendala  tersebut  yaitu  kurangnya  pemahaman  masyarakat  secara  umum  mengenai  ketentuan- ketentuan mendasar mengenai produk halal, serta tatacara pendaftaran produk halal [1].
Di sisi lain, peminat produk halal mengalami peninggkatan dari tahun ke tahun dari kalangan muslim atau  non  muslim. Hal ini    merupakan peluang  yang dapat dimanfaatkan oleh  para  pelaku UMKM. Namun demikian, hasil observasi ke beberapa UMKM menunjukkan bahwa minat pelaku UMKM  untuk  mengajukan  sertifikasi  halal  rendah,  hal  ini  disebabkan  oleh  kurangnya  informasi terkait  mekanisme  pengajuan  sertifikasi  dan  dokumen  penunjang  yang  belum  dipahami.  Dengan demikian,  kegiatan  pengabdian  pada  masyarakat  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pendampingan dalam  proses  penyusunan  dokumen  dan  pengajuan  sertifikasi  halal  serta  pendampingan  pada  saat audit  eksternal.  Pendampingan  ini  perlu  dilakukan  untuk  memberikan  penguatan  pada  UMKM dalam memberikan penjelasan / informasi kepada pihak auditor yang terkait dengan proses produksi halal.[2]
Berdasarkan  masalah  yang  sudah  dipaparkan  sebelumnya  masalah  sertifikasi  halal  ini  perlu dilakukan  agar  para  UMKM  di  Indonesia  lebih  memperhatikan  lagi  produk-produk  yang  akan dijual.  Dengan  ini  Ruang  Halal  Indonesia  adalah marketplace dan  jasa  halal  Indonesia  yang mendukung  UMKM  dari  Indonesia  untuk  mendapatkan  pasar  di  dalam  negri  maupun  luar  negri. Juga  akan  membantu  para  pelaku  usaha  (UMKM)  memfasilitasi  sertifikat  halal  produk  sebanyak 100  buah  secara  gratis.  Oleh  karena  itu,  untuk  memproses  data  yang  diambil  dari  Ruang  Halal Indonesia  akan  dilakukan  klasifikasi  data  menggunakan  algoritma naïve  bayes untuk  mengetahui berapa jumlah UMKM yang sudah pernah mempunyai / mengurus sertifikat halal.
Data adalah bilangan, terkait dengan angka-angka atau atribut-atribut yang bersifat kuantitas yang  berasal  dari  hasil  observasi,  eksperimen,  atau  kalkulasi[3].  Data  mining  merupakan  suatu proses penggalian atau pencarian informasi baru dengan mencari sejumlah pola atau aturan tertentu dari  data  yang  menumpuk. Sebuah  proses dalam  memperoleh  suatu informasi  baru dari  data yang banyak juga sering dikatakan dengan data mining[4]. Data mining merupakan bidang dari beberapa
keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola  statistik,  database, dan  visualisasi untuk penanganan  permasalahan  pengambilan  informasi  dari database  yang  besar.” mining didorong oleh beberapa faktor, antara lain :
1. Pertumbuhan yang cepat dalam kumpulan data
2. Penyimpanan data dalam data warehouse , sehingga seluruh perusahaan memiliki akses ke dalam database yang baik.
3.  Adanya  peningkatan  akses  data  melalui  navigasi  web  dan  intranet[5].  Tujuan  dari datamining  adalah  untuk  menemukan  informasi  yang  berguna  dan  mengubahnya  menjadi  bentuk yang  dapat  diterima  oleh  pengguna[6].  Data  mining    adalah  proses    pencarian    pola    data    yang tidak  diketahui  atau tidak  diperkirakan  sebelumnya[7].
Klasifikasi  merupakan  proses  penemuan  model  (atau  fungsi)  yang  menggambarkan  dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari  objek  yang  label  kelasnya  tidak  diketahui[8].  Klasifikasi  adalah  suatu  fungsionalitas datamining  yang  menghasilkan  model  untuk  memprediksi  kelas  atau  kategori  dari  objek  -  objek didalam basis data[9]. Algoritma Naive  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat pada  teknik klasifikasi. Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang dikemukan  oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema Bayes. Teorema  tersebut  dikombinasikan dengan Naive  dimana  diasumsikan kondisi  antaratribut saling    bebas[10].  Adapun  kelebihan  algoritma naïve  bayes lebih    mudah  untuk  dipergunakan karena memiliki alur perhitungan yang tidak panjang, hanya memerlukan sejumlah kecil data latih untuk  mengestimasi  parameter  (Rata-rata  variasi  variabel)  untuk  klasifikasi,  dan  tokoh  terhadap atribut yang tidak relavan. Berikut adalah rumusnya:
P(H/X) = P(H/X)/(P(X)
Keterangan : X = Data dengan class yang belum Diketahui H = Hipotesis data yang merupakan suatu spesifik P(H/X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori Probabilitas) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior Probabilitas) P(X/H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) = Probabilitas X[8]

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Adapun  teknik  pengumpulan  data  merupakan  suatu  cara  yang  dilakukan  oleh  peneliti  untuk memperoleh  data-data  yang  diperlukan.  Dalam  penelitian  ini  teknik  yang  digunakan  adalah  dari grup whatsapp magang grup b ruang halal pada tanggal 9 desember 2022 dengan nama Data IKM- Halal-2022 Mitra  Ruang Halal  pulau jawa 7  des 2022. Dengan total 289  data  dan  mempunyai 11 atribut didalamnyadan Sumber data pada penelitian ini menggunakan Data Skunder.

## 2.2 Metode Perancangan
Knowladge Discovery In Database (KDD) adalah  sekumpulan proses untuk memilih  pengetahuan yang  bermanfaat  dari  data.  KDD  yang  berasal dari  serangkaian langkah perubahan, termasuk data prepocessing serta post  processing .  Data propeccing merupakan  dari  selangkah  perubahan  untuk megubah  datamentah  menjadi  format  yang  sinkron untuk tahap analisa  berikutnya. Selain  itu data
preprocessing juga  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengenalan  atribut  dan  data  yang  relavan dengan task data  mining.  Data  mining  dan  knowladge discovery  in  database seringkali dipergunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya istilah tersebut memiliki konsep yang tidak sinkron, tetapi berkaitan  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  KDD  merupakan  data mining[8]

## 1. Data Selection
Tahapan  data selesion yang  dilakukan  pada  dataset  yang  saya  miliki  dengan  nama  data IKM-Halal-2022-Mitra  Ruang  Halal  Pulau  Jawa  7  Des  2022  dengan  jumlah  289  data. Dengan beberapa atribut yang akan dipake seperti Nama UMKM, Alamat usaha, Nomer HP, Email,  Jenis  usaha,  Lama  waktu  usaha,  Legalitas  yang  sudah  dipunyai,  dan  sudah  pernah mempunyai / mengurus Sertifikat Halal.
2. Pre-pocessing data
Pre-pocessing  data  yang  saya  lakukan  adalah  memproses  dataset  yang  kedmudian  di cleaning atau prepocesing, dengan tujuan menghilangkan noise atau missing value.
3. Transformasi data
Transformasi  data  yang  dilakukan  pada  data  set  saya  dengan  menggunakan  operator  cross validation pada tools rapidminer agar dapat di proses oleh algoritma naïve bayes.

## 4. Data mining
Data  mining  yang  dilakukan  adalah  memproses  dataset  menggunakan  algoritma    Naïve Bayes,  dan  akan  memperoleh  nilai  akurasi  terhadap  dataset  yang  kemudian  akan  diproses oleh tools RapidMiner.
5. Evaluation
Evaluation pada tahap ini, data yang sudah di proses akan di evaluasi menggunakan model performance untuk menghitung nilai akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Data Selection yang  pertama  kali  saya  lakukan  adalah  meng-import  data  ke tools RapidMiner dengan jumlah data 289 dan 11 atribut didalamnya . Seperti gambar dibawah ini :.

## Gambar 1. Import Data
Tahap  selanjutnya  yaitu  memasukan  dataset  kedalam  menu design di  dalam tools RapidMiner
Gambar 2. Dataset dimasukan ke lembar design
Tahap selanjutnya dengan memilih opetor select atribut untuk memisahkan mana saja artibut yang tidak akan digunakan.

## Gambar 3. Gambar Operasi Select Atributes
Pada  proses select  atribut sebelumnya  harus  mengubah attribute  filter  type dari  yang awalnya all menjadi subset dan  memilih attributes yang akan dipakai  seperti  Alamat  Usaha, Jenis Usaha,  Lama  Waktu  Usaha,  Legalitas  yang  sudah  dipunyai,  Nama  UMKM,  Nomor  HP (Kuytalk/WA),  dan  Sudah  pernah  mempunyai  /  mengurus  sertifikat  HALAL.  seperti  gambar dibawah ini.
Gambar 4. Preview Parameter Select Atributes
Dari  proses select  atribut yang  dilakukan  sebelumnya  di  dapat  hasil  data  seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 5. Hasil select atribut 3.2. Pre-pocessing data Pre-pocesssing data  yang  dilakukan  hanya  memilih  beberapa  atribut  pada  proses sebelumnya, oleh karena itu proses data mining dilakukan ke tahap selanjutnya yaitu Transformasi data.

## 3.3. Transformasi data
Pada  tahap  Transformasi  data,  atribut  yang  sudah  dipilih  kemudian  akan  diproses menggunakan algoritma Naïve Bayes .  Berdasarkan gambar  dibawah ini tentang pemanggilan data dengan menggunakan operator cross validation . Sedangkan model untuk melakukan pola algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 6. Memasukan Operator Cross Validation
Berdasarkan  gambar  diatas  menjelaskan bahwa  dalam  membangun  model  algoritma Naïve Bayes maka perlu operator yaitu operator Algoritma Naïve Bayes, apply model dan performance .
Gambar 7. Proses Klasifikasi menggunakan Algoritma Naïve Bayes

## 3.4. Data Mining
Data mining yang sudah diolah kemudian di uji dengan menggunakan tools RapidMiner
.
Gambar 8. Desain Datamining

## 3.5. Evaluasi
Berdasarkan gambar sebelumnya menjelaskan bahwa proses desain data mining, pada tahap ini ialah melihat berapa nilai akurasi yang diperoleh dari penelitian ini.

## Gambar 9. Hasil Akurasi
Berdasarkan gambar diatas tentang akurasi maka didapatkan bahwa akurasi dalam penelitian ini yaitu sebesar 92,41% dengan Hasil prediksi Belum dan ternyata Ya Belum sebanyak 2128, Hasil prediksi  Belum  dan  tenyata  Ya  Sudah  sebanyak  0,  Hasil  prediksi  Sudah  dan  ternyata  Ya  Belum sebanyak 22, dan Hasil prediksi Sudah dan ternyata Ya Sudah sebanyak 212.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa data yang dipakai adalah data sekunder  yang  diambil  dari  grup whatsapp magang  grup  b  ruanghalal  pada  tanggal  9  desember 2022 dengan  nama Data IKM-Halal-2022 Mitra RuangHalal  pulau jawa 7 des 2022. Dengan total 289  data  dan  mempunyai  11  atribut  didalamnya  yang  diantaranya timestamp ,  Nama  UMKM, Alamat  usaha,  Nama  lengkap  pemilik,  Nomer  HP,  Email,  Jenis  usaha,  Lama  waktu  usaha,  email address , Legalitas yang sudah dipunyai, dan sudah pernah mempunyai / mengurus Sertifikat Halal. Penerapan  model  klasifikasi  metode naive bayes adalah  dengan  menggunkan  tahapan Knowladge Discovery  In  Database (KDD)  dengan  tahapan  pertama  Menginput  data  latih  pada RapidMiner , Melakukan Data Selection & Cleaning , Melakukan Data Transformation ,  Mengolah  Data Mining, dan  Melakukan  Evaluasi.  Tahapan  data selesion yang  dilakukan  pada  dataset  yang  saya  miliki dengan nama data IKM-Halal-2022-Mitra RuangHalal Pulau Jawa 7 Des 2022 dengan jumlah 289 data. Dengan beberapa atribut yang akan dipake seperti Nama UMKM, Alamat usaha, Nomer HP, Email,  Jenis  usaha,  Lama  waktu  usaha,  Legalitas  yang  sudah  dipunyai,  dan  sudah  pernah mempunyai  /  mengurus  Sertifikat Halal. Pre-pocessing data yang  saya lakukan adalah  memproses dataset  yang  kemudian  di cleaning atau prepocesing ,  dengan  tujuan  menghilangkan noise atau missing value . Transformasi yang dilakukan pada data set saya dengan menggunakan operator cross validation pada tools  RapidMiner agar  dapat  di  proses  oleh  algoritma Naïve  Bayes .  Data  mining
yang  dilakukan  adalah  memproses  data  set  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes ,  dan  akan memperoleh  nilai  akurasi  terhadap  dataset  yang  kemudian  akan  diproses  oleh tools RapidMiner. . Evaluation pada  tahap  ini,  data  yang  sudah  di  proses  akan  di  evaluasi  menggunakan  model performance untuk  menghitung  nilai  Akurasi  pada  penelitian  ini  sebesar  92,41%  dengan  rincian Hasil  prediksi Belum dan ternyata Ya Belum sebanyak 2128, Hasil prediksi Belum dan ternyata Ya Sudah  sebanyak  0,  Hasil  prediksi  Sudah  dan  ternyata  Ya  Belum  sebanyak  22,  dan  Hasil  prediksi Sudah  dan  ternyata  Ya  Sudah  sebanyak  212.  Klasifikasi  usaha  UMKM  menggunakan  Algoritma Naive bayes berdasarkan  sertifikat  halal  Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai acuan dan  evaluasi bagi pihak  UMKM yang  belum  melaksanakan  sertifikasi  halal, dan   penelitian  ini dapat  dijadikan sebagai  acuan  dan  evaluasi  bagi  pemerintah  yang  akan  melakukan  Tes  Sertifikasi  Halal  ditahun- tahun berikutnya. Harapan penelitian ini agar para pelaku UMKM lebih memperhatikan lagi produk usahanya untuk mengurus sertifikat halal.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Selama proses penulisan Jurnal banyak pihak yang telah terlibat dalam membantu dan memberikan dukungan serta bimbingan kepada penulis.  Pada kesempatan kali ini penulis menyampaikan ucapan terima kasih kepada :
1. Bapak Dr. Dadang Sudrajat, S.Si., M.Kom, selaku Ketua STMIK IKMI Cirebon.
2. Bapak Dian Ade Kurnia, M.Kom, selaku Wakil Ketua I Bidang Akademik, Riset dan Inovasi
3. Ibu Dra. Nining R, M.Si,, selaku Wakil Ketua II Bidang Keuangan.
4. Ibu Fatiha Nursari, M.Kom* Selaku Wakil Ketua III Bidang kemahasiswaan.
5. Bapak H. Eka Jayawangsa, BBA., selaku Wakil Ketua IV Bidang Sarana dan Prasarana.
6. Bapak  Bani  Nurhakim,  M.Kom*,  Sebagai  Ketua  Program  Studi  Komputerisasi  Akuntansi dan Manajemen Informatika.
7. Bapak Fadhil M. Basysyar, M.Kom, Sebagai Dosen Pembimbing Saya.
8. Bapak / Ibu Dosen Pembimbing, Sebagai Pembimbing Tugas Akhir.
9. Teman-temanku dan semua pihak yang sudah membantu, terimakasih banyak.
10. Terimakasih kepada kedua orang tua yang sudah membantu dan memberikan semangatnya.

## REFERENCES
[1] A.  Suri,  D.  Suwazan,  Y.  Irfan,  and  D.  Ardiatma,  “Sosialisasi  Sertifikasi  dan  Labelisasi  Halal  pada  UMKM DAPUR J24 di Kecamatan Tambun, Kabupaten Bekasi,” 2023. [Online]. Available: https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/jpp/
[2] W. S. Murtius, P. Fithri, and C. W. Refdi, “Pendampingan Sertifikasi Halal Meningkatkan Daya Saing,” vol. 28, no. 2, pp. 137–144, 2021, [Online]. Available: https://wartaandalas.lppm.unand.ac.id/
[3] Kokom Komariyah, Rahaditya Dasuki, Dias Bayu Saputra, Saeful Anwar, and Gifthera Dwilestari, “Klasifikasi Stok Barang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Pt.Dharma Electrindo Manufacturing,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 2, pp. 35–41, Jun. 2020, doi: 10.32485/kopertip.v4i2.117.
[4] A.  Tameliza  Sitompul,  M.  Yetri,  R.  Mahyuni,  and  E.  Penulis  Korespondensi,  “Data  Mining  Mengestimasi Jumlah Tonase Kelapa Sawit Dengan Metode Regresi Linear Berganda,” vol. 2, no. 1, p. 148, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
[5] N.  Suarna,  A.  Ajiz,  and  A.  Bahtiar,  “KOPERTIP:  Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Informatika  dan  Komputer Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Spam Email”, [Online]. Available: http://jurnal.kopertipindonesia.or.id/8
[6] M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama,  “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN  METODE CLUSTERING K-MEANS UNTUK ANALISA PENJUALAN PADA TOKO OJ CELL,” 2023.
[7] R.  Melyanti  and  E.  Sabna,  “PENERAPAN  KLASIFIKASI  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  TINGKAT KEMAMPUAN PEMAHAMAN SKRIPSI MAHASISWA”, doi: 10.33060/JIK/2021/Vol11.Iss2.282.
[8] D. P. Lita, Heliyanti Susana, Martanto, Saeful Anwar, and Cep Lukman Rohmat, “Analisis Kehandalan Network Attached  Storage  Berbasis  Raspberry  Pi  Menggunakan  Metode  Client-Server,” KOPERTIP    J.  Ilm.  Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 1–7, Feb. 2021, doi: 10.32485/kopertip.v5i1.134.
[9] H. Susana  and N. Suarna,  “PENERAPAN MODEL  KLASIFIKASI METODE NAIVE BAYES TERHADAP PENGGUNAAN AKSES INTERNET Program Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No  10B  Kesambi  Kota  Cirebon  3)  Program  Studi  Rekayasa  Perangkat  Lunak  STMIK  IKMI  Cirebon  Jl Perjuangan No 10B Kesambi Kota Cirebon 4) Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Kesambi Kota Cirebon,” J. Sist. Inf. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[10] D.  Laila  Sari,  M.  Saputra,  and  H.  Gemasih,  “PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM  PROSES PREDIKSI PERCERAIAN MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAIVE BAYES DI  KABUPATEN  ACEH  TENGAH,” J. Tek. Inform. dan Elektro , vol. 4, no. 1, pp. 23–35, 2022, doi: 10.55542/jurtie.v4i1.112.
.