Vol. 11 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062     DOI: https://doi.org/10.23960/ jitet.v11i3.3055

## PREDIKSI  PENDERITA  DIABETES  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Citra Agustina Rahayu 1* , Rudi Hartono 2 , Aso Sudiarjo 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Perjuangan; Jl. Peta No.177, Tasikmalaya, Jawa Barat
Riwayat artikel: Received: 23 Mei 2023 Accepted: 10 Juli 2023 Published: 1 Agustus 2023

## Keywords:
Prediksi; Diabetes Mellitus; Data Mining; Naive Bayes.
Corespondent Email: agustinarcitra@gmail.com
Abstrak. Prediksi adalah upaya memperkirakan sesuatu yang akan terjadi di masa  depan  dengan  menggunakan  berbagai  informasi  yang  relevan  pada waktu sebelumnya dengan menggunakan metode ilmiah. Data mining adalah kumpulan  berbagai  data  atau  informasi  yang  memiliki  berbagai  fungsi  dan sangat  bermanfaat  di  masa  mendatang.  Pemanfaatan  data mining  juga  tidak hanya  untuk  teknologi  saja  melainkan  bisa  untuk  Bidang  Kesehatan  salah satunya memprediksi penyakit diabetes dengan menggunakan metode Naive Bayes  yaitu  algoritma  yang  meminimalkan  Kesehatan  dari  semua  metode yang  lain.  Diabetes  mellitus  juga  dikenal  sebagai  sekelompok  masalah metabolism  yang  ditandai  dengan  tingginya  kadar  gula  darah  yang berkepanjangan. Diabetes dapat menyebabkan masalah kesehatan yang serius termasuk penyakit kardiovaskular. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi dan  mengukur  tingkat  akurasi  penyakit  Diabetes.  Pengumpulan  data  yang dilakukan di RSUD dr.soekardjo dengan menghasilkan 502 data pada rekam medis  July  2019  –  Desember  2022.  Pengolahan  Naive  Bayes  menghasilkan prediksi  dengan  5  kali  pengujian  yaitu  sebesar  57,38%,  70,27%,  78,26%, 85,71%  dan  88,93%.    Akurasi  tertinggi  sebesar  95.92%  artinya  rule  yang dihasilkan mendekati 100%.
Abstract. Prediction is an attempt to predict something that will happen in the  future  using  various  relevant  information  at  a  previous  time  using  the scientific method.  Data mining is a collection of various data or information that  has  various  functions  and  is  very  useful  in  the  future.  The  use  of  data mining is also not only for technology but can be for the Health Sector, one of which predicts diabetes using the Naive Bayes method, which is an algorithm that minimizes health from all other methods. Diabetes mellitus is also known as  a  group  of  metabolic  problems  characterized  by  prolonged  high  blood sugar  levels.  Diabetes  can  lead  to  serious  health  problems  including cardiovascular disease. This study aims to predict and measure the accuracy of  diabetes.  Data  collection  was  carried  out  at  RSUD  dr.soekardjo  by producing  502 data  in  medical  records  July  2019  –  December  2022.  Naive Bayes processing produces predictions with 5 tests, namely 57.38%, 70.27%, 78.26%, and 85.71% and 88,93% the highest accuracy of 91.84% means that the resulting rule is close to 100%.

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi  (peramalan)  adalah  satu  usaha untuk  meramalkan  peristiwa  di  masa  depan melalui  peristiwa  masa  lampau.  Prediksi
(peramalan)  dilakukan  dengan  mengumpulkan sejumlah  data  sebelumnya  ( history data),  di
mana data tersebut dianalisis dan dihitung untuk mendapatkan corak tertentu sehingga menghasilkan  data  prediksi  (ramalan)  untuk masa depan [1].
Data Mining adalah proses menemukan pola data dan informasi yang menarik dari kumpulan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Citra et al
data  yang  sangat  besar.  Sumber  data  dapat mencakup  database,  gudang  data,  jaringan, repositori, atau data yang dimasukkan ke dalam sistem dinamis [2].
Diabetes Mellitus juga  dikenal  sebagai (DM) adalah sekelompok masalah metabolisme yang  ditandai  dengan  gula  darah  tinggi  secara kronis.  Gejala  gula  darah  tinggi  antara  lain buang air kecil berlebihan, selalu merasa haus, lapar  yang  meningkat,  berat  badan  turun, penglihatan kabur, dan luka yang sulit sembuh. Jika tidak diobati, diabetes dapat menyebabkan masalah kesehatan yang serius seperti
ketoasidosis
diabetis, hiperglikemia, hyperosmolar ,  dan  bahkan  kematian.  Hal  ini dapat  menyebabkan  komplikasi  seumur  hidup termasur penyakit kardiovaskular, stoke, gagal ginjal,  borok  kaki,  komplikasi  mata  dan  lain- lain [3].
Berbagai faktor seperti genetika, gaya hidup tidak sehat, obesitas, dan usia dapat berkontribusi  terhadap  diabetes.  Pada  diabetes tipe 1, sistem kekebalan tubuh menyerang sel- sel  yang  memproduksi  insulin.  Pada  diabetes tipe  2,  tubuh  menjadi  kebal  terhadap  insulin atau  tidak  menghasilkan  cukup  insulin. Diabetes dapat menyebabkan komplikasi serius yang  jika  tidak  di  obati,  akan  menyebabkan kerusakan  organ  tubuh, neuropati,  retinopai , dan  masalah kardiosvaskular. Oleh  karena  itu sangat  penting  untuk  menerapkan  gaya  hidup sehat  dan  menjalani  pengobatan  yang  tepat untuk mencegah komplikasi serius [4].
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia (WHO) Diabetes  diabetes  adalah  salah  satu penyakit  kronis  dengan  tingkat  kematian  yang tumbuh paling cepat,  yang mempengaruhi 422 juta orang di seluruh dunia pada tahun 2018 [5].
Menurut Kemenkes RI Diabetes Melitus di Jawa  Barat  naik  dari  1,3%  menjadi  1,7%  dan menurut  Dinas  Kesehatan  jumlah  kasus diabetes  melitus  terus  meningkat  di  Kota Tasikmalaya sampai akhir tahun 2020
berjumlah 4529 kasus, dimana setiap tahunnya mengalami peningkatan [6].
Menurut Rekam Medis di RSUD
Dr.Soekardjo  Tasikmalaya Diabetes Mellitus termasuk  kedalam  penyakit  10  besar  penyakit terbanyak.  Pada  tahun  2017  terdapat  3.623 pasien  rawat  jalan  dengan  diabetes  dan  352 pasien  rawat  inap  yang  sebagian  besar  adalah perempuan  yaitu  2117 pasien  rawat  jalan,  212 pasien  rawat  inap,  serta  pasien  diabetes  pria
rawat  jalan  ada  1506,  serta  140  pasien  rawat inap  termasuk  dengan  setiap  tahun  nya bertambah.
Algoritma Naive Bayes dapat meminimalisir kesehatan dibandingkan dengan semua algoritma  lainnya.  Oleh  karena  itu  penulis mencoba mengaitkan kasus ini dengan metode Naive Bayes dengan 16 atribut ntuk mengetahui prediksi  diabetes  di  rsud  dr.soekardjo  dan seberapa  besar  tingkat  akurasi  menggunakan metode  tersebut.  Metode  ini  pertama  kali dikenalkan oleh Ilmuan Inggris yang Bernama Thomas Bayes. Yang dimana dapat memprediksi probabilitas dan statistic.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Diabetes
Diabetes  adalah  kondisi  kronis  yang bermanifestasi sebagai jenis gangguan metabolisme  dengan  kadar  gula  darah  yang meningkat.  Jenis  diabetes  dikategorikan berdasarkan  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap peningkatan kadar gula darah [7].
2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses yang  dilakukan  untuk  melakukan  pengolahan terhadap  data  yang  besar  yang  berguna menemukan  informasi  –  informasi  baru tersimpan  pada  kumpulan  data  tersebut  yang nantinya dapat dimanfaatkan dimasa yang akan dating [8].
2.3. Naive Bayes
Algoritma Naive  Bayes menggunakan perhitungan  probabilistik.    Secara  umum, teknik  ini,  yang  terkenal  dengan  akurasinya yang tinggi, sering digunakan untuk menyelesaikan  tantangan  prediksi  berbasis klasifikasi  [9]. Naive  Bayes adalah  algoritma klasifikasi  populer  yang  digunakan  dalam aplikasi  pembelajaran  mesin.  Itu  membuat asumsi  bahwa  setiap  nilai  atribut  yang mempengaruhi  nilai  kelas  adalah  independen dari semua nilai atribut lain yang mempengaruhi nilai-nilai kelas lainnya. Metode Naive Bayes diciptakan menggunakan teorema Bayes,  dan  itu  membuat  asumsi  bahwa  setiap karakteristik independen dan unik dari kualitas lain sendiri [10].
2.4. RapidMiner RapidMiner adalah program open source . RapidMiner  adalah  mesin  penambangan  data yang dapat diintegrasikan ke dalam produknya sendiri  dan  tersedia  sebagai  perangkat  lunak
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Citra et al
mandiri untuk analisis data, untuk memberikan informasi  kepada  pengguna  sehingga  mereka dapat membuat keputusan terbaik [11].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  dasar  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  kuantitatif. Tujuannya  yaitu  melakukan  prediksi  dan evaluasi  model  algoritma Naive  Bayes untuk mengetahui  akurasi  algoritma Naive  Bayes dalam penyakit Diabetes.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## 3.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini dilakukan secara wawancara dan studi dokumentasi melalui rekam medis Rumah Sakit Umum  Daerah  dr.soekardjo  pada  July  2019  – Desember 2022, dengan mendapatkan 502 data. Data yang dikumpulkan diawali dengan melihat buku  dan  rekam  medis  elektronik.  Setelah  itu kemudian  pendataan  data  pasien  penderita diabetes mellitus
dengan proses
mengelompokan data ke dalam Microsoft excel .
3.2. Preprocesing Data
Teknik prepocessing ini  digunakan dalam  penelitian  dengan  pengumpulan  data tujuannya  agar  proses  mengubah  data  mentah menjadi format yang dapat dipahami.   Seperti proses  cleaning  dan  normalisasi.  Normalisasi yang dilakukan menggunakan min-max normalization dengan rentang 0-1.
3.3. Perhitungan Algoritma Naive Bayes Algoritma  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  algoritma
Naive  Bayes dengan  menggunakan  Rapid Miner.
3.4. Eksperimen pengujian dan Evaluasi

## Mining
Eksperimen  pengujian  ini  dengan  split data.  Evaluasi  ini  yaitu  Teknik  terhadap  hasil akhir  penelitian  yang  sudah  dirancang  dengan software yang sesuai dengan prosedur rancangan  dengan  menghitung  akurasi  dari kebenaran data dengan confution matrix . 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Hasil  dan  Diskusi  menyusun  60-70%  dari naskah.  Bagian  ini  adalah  bagian  utama  dari artikel  penelitian.  Hasil  harus  meringkas  atau menyoroti  temuan  daripada  memberikan  hasil dan analisis rinci. Berisi hasil yang diambil dari analisis  data  dan/atau  hasil  uji  hipotesis  dan hanya  menyediakan  data  yang  mendukung pembahasan.  Bagian  ini  meliputi  tabel  dan grafik  yang  diambil  dari  analisis  data  hasil penelitian.
Tabel 1 Data Mentah N o U m ur J K B B Sis tol e Dia stol e Glu kos a dar ah pua sa … Kel as
1 63 L 6 0 13 2 73 151 … YA
2 64 L 6 5 13 0 68 95 …  TI DA K
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Citra et al
3 64 P 5 5 11 2 74 97 …  TI DA K 4 62 L 6 4 15 2 63 103 …  TI
DA K 5 52 P 1 5 4 13 3 86 222 …  TI DA K …  …  …  …  … … … …  … 5 0 2 57 P 4 1 86 58 96
…  TI DA K
Dalam  penelitian  ini  memiliki  15 parameter  yaitu  umur,  Jenis  kelamin,  berat badan,  sistole,  diastole,  glukosa  darah  puasa, glukosa  darah  2  jam  pp,  hba1c,  trigliserida, kolesterol  ldl,  kolesterol  hdl,  kolesterol  total, ureum, dan kreatin.
4.2. Preprocessing Data
Tabel 2 Hasil Normalisasi
N o U m ur J K BB Sis tol e Dia stol e Glu kos a dar ah pua sa
… Ke las 1 63 L 0.3 13 8 0.3 78 5 0.1 64 7 0.2 40 3 … YA 2 64 L 0.3 50 3 0.3 67 2 0.1 50 2 0.1 20 1 … TI DA K 3 64 P 0.2 77 3 0.2 65 5 0.1 67 6 0.1 24 4 … TI DA K 4 62 L 0.3 43 0 0.4 91 5 0.1 35 8 0.1 37 3 … TI DA K 5 52 P 1.0 0.3 84 1 0.2 02 3 0.3 92 7 … TI DA K … … … … … … … … … 4 8 7 57 P 0.1 75 1 0.1 18 6 0.1 21 3 0.1 22 3 … TI DA K

## Rumus Normalisasi :
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠
Nilai minimum sistole : 65 Nilai minimal sistole : 242
Contoh perhitungan sistole
1. (132-65)/(242-65)=0,379 2. (130-65)/(242-65)=0,367 3. (112-65)/(242-65)=0,266 4. (152-65)/(242-65)=0,491 5. (133-65)/(242-65)=0,384 Contoh perhitungan normalisasi diastole: 1. (73-16)/(362-16)=0,164 2. (68-16)/(362-16)=0,150 3. (74-16)/(362-16)=0,167 4. (63-16)/(362-16)=0,135 5. (86-16)/(362-16)=202
4.3. Perhitungan Algoritma Naive Bayes
Setelah  data  prepocessing  data  di  atas tersebut  maka  langkah  selanjutnya  pengerjaan metode Naive  Bayes pada  dataset  yang  sudah ada pada RapidMiner.
Gambar  2  Lembar  Kerja  Pembagian  Data menggunakan Split Data
Dimana  operator  Naive  Bayes  adalah algoritma Naive  Bayes ,  sedangkan  Split  Data digunakan  untuk  membagi  data  latih  dan  data uji, Apply Model digunakan untuk mengeluarkan  aturan  dari Naive  Bayes ,  dan Performance operator digunakan untuk mengeluarkan  hasil  atau  akurasi  model  yang digunakan dengan akurat.
Perhitungan awal Naive Bayes yaitu dengan membagi seluruh atribut kelas dengan sebanyak jumlah data.
a. Jumlah seluruh data : 487 b. Kasus diabetes (1) : 399
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062
Citra et al
c. Kasus non diabetes (2) : 88
= 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑛 𝑡𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑙𝑎𝑠
atribut ya = 399 487 = 0,819 atribut tidak = 88 487 = 0,181

## 4.4. Eksperimen pengujian dan Evaluasi Mining
Eksperimen  pengujian  menggunakan split data dengan 5 kali percobaan yaitu sebagai berikut :
Tabel 3 Confution Matrix true YA true TIDAK class precisio n pred. YA 39 (TP) 1 (FN) 97.50% pred. TIDAK 1 (FP)  8 (TN) 88.89% class recall 97.50 % 88.89% a) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 39 + 8 39 + 8 + 1 + 1 = 0.95918 = 95,92%
b) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 39
39 + 1 = 0.975 = 97.50%
c) 𝑁𝑃𝑉 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑁𝑃𝑉 = 8 8 + 1 = 0,88888 = 88,89%
d) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 39 39 + 1 = 0,975 = 97,50%

## e) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑁
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 8
8 + 1 = 0,88888 = 88,89%
Nilai  precision,  recall,  dan  accuracy  untuk setiap  eksperimen  dapat  ditentukan  dari  data pengujian.  Angka  precision,  recall,  dan accuracy yang diperoleh dari perhitungan rata- rata semua eksperimen adalah sebagai berikut:
Tabel 4 Split Data Pengujian
Split Data Accuracy 50%  Data  Training  dan  50% Data Testing 85,60% 60%  Data  Trainining  dan  40% Data Testing 89,74% 70%  Data  Training  dan  30% Data Testing 91,10% 80%  Data  Training  dan  20% Data Testing 91,84% 90%  Data  Training  dan  10% Data Testing 95,92%
Algoritma  pemodelan  prediksi  diabetes dengan  metode Naive  Bayes memprediksi dengan  sangat  baik,  terlihat  dari  nilai  akurasi terbesar dari semua percobaan, yaitu 90%, dan 10% pada tes kelima, yaitu 95,92% [12]. adalah 97,50%  dan  92,86%.  Dan  untuk  semua percobaan,  nilai  recall  terbesar  adalah  97,50% dan  nilai  recall  terendah  adalah  86,93%.  Nilai precision  terbesar  dan  terendah  di  semua percobaan  masing-masing  adalah  97,50%  dan 92,86%.  Dan  untuk  semua  percobaan,  nilai recall  terbesar  adalah  97,50%  dan  nilai  recall terendah adalah 86,93%.
Tabel 5 Model Prediksi Split Data Prediksi  ROC 50% Data Training dan 50% Data Testing 57,38% 0,902 60% Data Trainining dan 40% Data Testing 70,27% 0,938 70% Data Training dan 30% Data Testing 78,26% 0,944 80% Data Training dan 20% Data Testing 85,71% 0,951 90% Data Training dan 10% Data Testing 88,89% 0,989
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062 Citra et al
Secara umum pembagian data menurut [13]. yaitu  90:10  sudah  dikatakan  paling  bagus  dan mendapat  nilai  akurasi  95,92%.  Grafik  ROC ( Reciver  Operating  Characteristic) diatas menunjukan  algoritma Naive  Bayes dari  5 percobaan  split  data  yang  memiliki  nilai tertinggi  AUC  sebesar  0.989  yang  artinya sangat bangus dalam hasil penelitian.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  analisis  yang  telah  dibahas  pada bab  sebelumnya  terkait  Prediksi  penderita diabetes  menggunakan  metode  Naive  Bayes pada Rumah Sakit Umum Daerah dr.Soekardjo dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Melakukan penerapan Naive Bayes dengan mengolah dataset Diabetes asli menjadi data praproses  untuk  keperluan  perhitungan Naive  Bayes.  Proses  ini  melibatkan pembagian  dataset  menjadi  data  latih  dan data  uji  dengan  menggunakan  alat  bantu RapidMiner.  Dalam  melakukan  diagnosis penyakit  diabetes  di  Rumah  Sakit  Umum Daerah dr. Soekardjo, dengan metode Naive Bayes  telah  diuji  dengan  5  kali  percobaan yang menghasilkan prediksi sebesar 57,38%,  70,27%,  78,26%,  85,71%,  dan 88,89%.
2. Akurasi  yang  dihasilkan  mencapai  95,92% artinya  rule  yang  dihasilkan  mendekati 100%  dengan  hasil  positif  sebanyak  39 orang dan negatif 8 orang.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini.  ( The  author would like to thank the related parties who have provided support for this research. )

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Aryani,  Fatmasari,  Afriyudi,  and  N. Hadinata, “Prediksi jumlah siswa baru dengan menggunakan  metode  exponential  smoothing (studi  kasus:  SMK  Ethika  palembang),” Bina Darma Conf. Comput. … , pp. 237–244, 2020, [Online].
Available: https://conference.binadarma.ac.id/index.php/ BDCCS/article/view/1615%0Ahttps://confere nce.binadarma.ac.id/index.php/BDCCS/article /download/1615/693 [2]  U. M. D. E. C. D. E. Los, “No 主観的健康感
を中心とした在宅高齢者における 健康関
連指標に関する共分散構造分析 Title”.
[3]  N. P. Tigga and S. Garg, “Prediction of Type 2
Diabetes using Machine
Learning Classification  Methods,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol.  167,  pp.  706–716,  2020,  doi: 10.1016/j.procs.2020.03.336.
[4]  S.  Soelistijo,  “Pedoman  Pengelolaan  dan Pencegahan Diabetes Melitus Tipe 2 Dewasa di Indonesia 2021,” Glob. Initiat. Asthma , p. 46, 2021, [Online]. Available: www.ginasthma.org.
[5]  W. Apriliah, I. Kurniawan, M. Baydhowi, and T.  Haryati,  “Prediksi  Kemungkinan  Diabetes pada  Tahap  Awal  Menggunakan  Algoritma Klasifikasi Random Forest,” Sistemasi , vol. 10, no. 1, p. 163, 2021,
doi:
10.32520/stmsi.v10i1.1129.
[6]  Fabiana Meijon Fadul, “ 済無 No Title No Title No Title,” no. Dm, pp. 1–8, 2019.
[7]  Kementerian  Kesehatan  RI.,  “Infodatin  tetap produktif,  cegah,  dan  atasi  Diabetes  Melitus 2020,” Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI . pp. 1–10, 2020.
[8]  Sharyanto  and  D.  Lestari,  “Penerapan  Data Mining Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan  Dengan  Menggunakan  Algoritma
K-Means dan Model RFM Pada E- Commerce,” JURIKOM (Jurnal Ris.
Komputer) ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  866–871,  2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4525.
[9]  M.  Y.  Putra  and  D.  I.  Putri,  “Pemanfaatan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Jurusan  Siswa Kelas XI,” J. Tekno Kompak , vol. 16, no. 2, pp. 176–187, 2022.
[10]  R. Hayami, Soni, and I. Gunawan, “Klasifikasi Jamur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 28–33, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i1.3685.
[11]  D. Pascalina, R.  Widhiastono, and C. Juliane, “Pengukuran  Kesiapan  Transformasi  Digital Smart  City  Menggunakan  Aplikasi  Rapid Miner,” Technomedia J. , vol. 7, no. 3, pp. 293– 302, 2022, doi: 10.33050/tmj.v7i3.1914.
[12]  F.  Gorunescu,  “Data  Mining:  Concepts, Models,  and  Teachniques,” Verlag  Berlin Heidelbergh: Springer , 2011.
[13]  Rosebrock,  “Deep  Learning  For  Computer Vision,” United  States  Am.  Pyimagesearch , 2018.