## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PRODUKTIVITAS KINERJA KARYAWAN
Dika Nuryansah 1) , Maxsi Ary 2)
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya, Jl. Terusan Sekolah No.1-2, Cicaheum, Kec. Kiaracondong, Kota Bandung
Co Responden Email: nuryansahdika@gmail.com

## Article history
Received 24 Mar 2024 Revised  02 Jun 2024 Accepted 29 Jun 2024 Available online 31 Juli 2024.
Keywords naïve bayes classifier, productivity , data cleaning
Abstract
This study aims to implement the Naïve Bayes Classifier algorithm in predicting the  level  of  productivity  of  employee  performance  at  PT.  Focon  Indo  Concrete. The  data  used  in  this  study  is  historical  data  on  employee  performance  at  the company for the last 1 year. Furthermore, the Naïve Bayes Classifier model was applied  to  the  processed  dataset  to  predict  the  productivity  level  of  employee performance. The implications of the results show that the Naïve Bayes Classifier algorithm is able to produce predictions that are quite accurate in predicting the level of productivity of employee performance at PT. Focon Indo Concrete. The resulting Naïve Bayes Classifier model has an accuracy of 90.80%, precision of 98.33%, recall of 99.09%, and Area Under Curve (AUC)  change score of 0.999. The  results  of  this  study  can  categorize  employees  into  three  categories,  less productive, moderately productive, and highly productive. Thus, the Naïve Bayes Classifier  algorithm  can  be  an  alternative  in  evaluating  employee  performance and providing recommendations to increase employee performance productivity in the company.
Riwayat Diterima 24 Mar 2024
Revisi     02 Jun 2024 Disetujui 29 Jun 2024. Terbit online 31 Juli 2024.
Kata Kunci naïve bayes classfier , produktivitas, data cleaning

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  dalam  memprediksi  tingkat  produktivitas  kinerja  karyawan  pada  PT. Focon Indo Beton. Data  yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  historis kinerja  karyawan  pada  perusahaan  selama  1  tahun  terakhir.  Selanjutnya,  model Naïve  Bayes  Classifier  diaplikasikan  pada  dataset  yang  telah  diproses  untuk memprediksi  tingkat  produktivitas  kinerja  karyawan.  Implikasi  hasil  penelitian menunjukan bahwa Algoritma Naïve Bayes Classifier mampu menghsilkan prediksi yang cukup akurat dalam memprediksi tingkat produktivitas kinerja karyawan pada PT.  Focon  Indo  Beton.  Model  Naïve  Bayes  Classifier  yang  dihasilkan  memiliki accuracy  mencapai 90.80%, precision sebesar 98.33%, recall sebesar 99.09% dan Area  Under  Curve  (AUC)    mencapai  score   0.999.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat mengkategorikan  karyawan  kedalam  dua  kategori,  yaitu  kompeten  dan  tidak. Dengan demikian, Algoritma Naïve Bayes Classifier dapat menjadi alternatif dalam melakukan  evaluasi  kinerja  karyawan  dan  memberikan  rekomendasi  untuk meningkatkan produktifitas kinerja karyawan pada perusahaan.

## PENDAHULUAN
Penilaian  produktivitas  kerja  pegawai merupakan parameter yang kerap dipakai oleh perusahaan  untuk  menilai  kinerja  dan keefektifan pemanfaatan Sumber Daya Manusia  (SDM) (Baene  et  al.,  2018).  Hal ini memiliki  signifikansi  karena  dapat  mengukur sejauh  mana  efisiensi  kerja  seorang  pegawai serta kontribusinya terhadap kemajuan perusahaan  (Wicaksono  et al.,  2021).  Sejalan
dengan  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi, manusia diarahkan menuju penggunaan  teknologi  berbasis  komputerisasi (Novianti  et  al.,  2019).  Perkembangan teknologi  pada  era  revolusi  industri  4.0 memiliki  dampak  yang  besar  pada  berbagai aspek kehidupan saat ini (Dwi et al., 2021).
Kemajuan  yang  pesat  dalam  teknologi informasi memiliki dampak yang signifikan di negara-negara  maju  maupun  berkembang.
Perannya  tidak  hanya  terbatas  pada  ranah akademis,  melainkan  juga  menjadi  faktor kunci  dalam  perkembangan  perusahaan  dan masyarakat secara umum (Sevsa et al., 2019). Di  dunia  bisnis,  teknologi  informasi  menjadi elemen  yang  tak  terpisahkan  untuk  bersaing dengan  perusahaan  lain.  Dalam  konteks pekerjaan, terutama di lingkungan perusahaan, karyawan  dianggap  sebagai  unsur  kunci Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  selalu berperan dalam mencapai kesuksesan perusahaan tersebut (Sudrajat, 2022).
Kinerja  karyawan  sebagai  salah  satu elemen utama yang dapat ditingkatkan apabila karyawan  mengetahui  apa  yang  diharapkan kapan  dapat  berperan  serta  dinilai  atas  hasil kinerjanya  didasarkan  perilaku  (Saputra  & Mustofa,  2022).  Penilaian  kinerja  harus dilakukan secara adil tidak memihak dan harus manggambarkan  kinerja  aktual  yang  akurat (Tirtayasa  et  al.,  2020).  Adanya  informasi tersebut  memberikan  keuntungan  signifikan ketika  mencoba  membentuk  pola  yang  dapat meningkatkan  jumlah  data,  sehingga  data tersebut menjadi lebih berlimpah dan memberikan  manfaat  yang  banyak  baik  bagi pemegang  data  maupun  pihak  eksternal  yang memerlukan  informasi  tersebut(Alim,  2021). Data  mining  adalah  suatu  metode  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning untuk  mengidentifikasi  dan  menyajikan informasi  yang  berguna  beserta  pengetahuan terkait dari berbagai database besar (Sunardi et al., 2022).
Semakin berkembangnya teknologi, data yang  dimiliki  oleh  sebuah  perusahaan  dapat diolah  agar  menghasilkan  informasi  yang dapat digunakan untuk kebutuhan
lainnya(Samudra  et  al.,  2022).  Data  dapat diolah  menggunakan  teknik  data  mining  dan akan  menghasilkan  informasi  yang  disebut dengan Knowledge  Discovery  In  Database (KDD)  (Febriani  et  al.,  2022).  Maka  dari  itu diperlukan  klasifikasi  data  agar  terciptanya hasil  evaluasi  penilaian  kinerja  yang  akurat sangat  diperlukan,  salah  satunya  dengan evaluasi  penilaian  kinerja  menggunakan klasifikasi  data  mining  (Tyas  et  al.,  2021). Penilaian  kinerja  ( Performance  Appraisal ) terhadap  produktivitas  kerja  karyawan,  yang juga  dikenal  sebagai  evaluasi  kinerja  atau tinjauan kinerja, merupakan suatu usaha untuk
mengevaluasi  dengan  maksud  meningkatkan kinerja karyawan dan keseluruhan produktivitas  perusahaan.  Maka  dari  itu diperlukan  klasifikasi  data  agar  terciptanya hasil  evaluasi  penilaian  kinerja  yang  akurat sangat  diperlukan,  salah  satunya  dengan evaluasi  penilaian  kinerja  menggunakan klasifikasi data mining (Romli et al., 2020).
PT. Focon Indo Beton adalah perusahaan manufaktur  yang  bergerak  di  bidang  industri beton.  Sebagai  perusahaan  yang  bergantung pada  kinerja  karyawan,  tingkat  produktivitas karyawan  menjadi  faktor  kritis  dalam kesuksesan perusahaan (Rahmat et al., 2023). Dalam  upaya  meningkatkan  produktivitas karyawan,  PT.  Focon  Indo  Beton  perlu memiliki metode yang efektif untuk memprediksi  tingkat  produktivitas  kinerja karyawan  secara  akurat  (Senika  et al., 2022). Pada  saat  ini,  PT.  Focon  Indo  Beton mengumpulkan  berbagai  data  terkait  kinerja karyawan, seperti jumlah produksi, kehadiran, target pencapaian, yang mempengaruhi produktivitas.  Namun,  dengan  jumlah  data yang  besar  dan  kompleksitasnya,  sulit  bagi manajer  atau  staf  HRD  untuk  menganalisis data secara manual dan mengambil keputusan yang  tepat  berdasarkan  data  tersebut(Aisyah, 2019).  Dalam  konteks  ini,  penggunaan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dapat menjadi solusi yang potensial (Sudrajat, 2022). Meskipun  asumsi  bahwa  atribut  dalam  data adalah  independen,  kinerja  klasifikasi  Naïve Bayes tetap cukup tinggi (Firmansyach et al., 2023).  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  metode klasifikasi  yang  populer  dalam  analisis  data (Junianto  &  Rachman,  2020).  Algoritma  ini bekerja  berdasarkan  teorema  bayes,  yang menggunakan  probabilitas  kondisional  untuk memprediksi  kategori  atau  kelas  dari  suatu data(Rachman et al., 2021).

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini memakai metode kuantitatif,  dan  untuk  metode  pengumpulan data  peneliti  memakai  metode  observasi, kuesioner, dan studi literatur, sedangkan untuk metode  analisis  data  berupa  analisis  statistik dan  deskriptif  dalam  memperoleh  hasil (Tarigan, 2023).
A. Tahapan Penelitian
Alur tahapan yang dipakai pada penelitian adalah:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Ada 6 tahapan atau langkah-langkah untuk melakukan penelitian ini, seperti yang terdapat pada gambar diatas, berikut penjelasannya:
1. Identifikasi Masalah Pada  tahap  pertama  yang  harus  dilakukan yaitu  mengidentifikasi  masalah,  tahap  ini merupakan  bagian  awal  dari  proses penelitian  yang  dapat  dipahami  sebagai upaya mendefinisikan problem serta membuat  definisi  tersebut  menjadi  lebih terukur ( measureable ) sebagai suatu langkah  awal  penelitian,  karena  jalannya penelitian  ini  akan  di  tuntun  oleh perumusan  masalah.  Dalam  penelitian  ini penulis merumuskan masalah yang berhubungan  dengan  menentukan  kualitas kinerja karyawan di PT. Focon Indo Beton.
2. Pengumpulan Data
Tahap selanjutnya yaitu tahap
pengumpulan  data,  langkah  yang  strategis dalam  penelitian  yang  disebabkan  karena tujuan  utama  dari  penelitian  adalah  untuk
mendapatkan  data  agar  memenuhi  standar yang  sudah  ditetapkan  dalam  menjawab rumusan masalah yang diungkap di dalam penelitian. Penulis melakukan pengumpulan  data  secara  langsung  di  PT. Focon Indo Beton. Pada tahap pengumpulan data penulis menggunakan 3 metode yaitu observasi langsung, wawancara,  serta  studi  pustaka  dari beberapa referensi. 3. Mengolah Data
Pada  tahap  ke  tiga  ini  penulis  melakukan pengolahan data yang telah di dapat dengan metode  yang  penulis  gunakan  pada penelitian ini yaitu algoritma Naïve Bayes Classifier . 4. Implementasi Pada  tahap  ke  empat  yaitu  implementasi, kali  ini  penulis  melakukan  pelaksanaan atau  penerapan  dari  hasil  data  yang diperoleh  dari  perusahaan,  kemudian menggunakan metode yang penulis gunakan pada penelitian ini yaitu algoritma Naïve Bayes Classifier . 5. Menguji Hasil Penelitian Tahap  ini  penulis  melakukan  pengujian data  yang  telah  diolah  menggunakan aplikasi  rapidminer,  kemudian  dilakukan pengolahan secara manual untuk membuktikan bahwa algoritma naïve bayes classifier  adalah  algoritma  yang  paling tepat untuk mengolah data pada penelitian kali ini.
6. Kesimpulan dan Saran Pada tahap terakhir, penulis menyimpulkan bahwa informasi yang diperoleh dari hasil pengolahan  data  menggunakan  metode algoritma Naïve  Bayes  Classifier sangat akurat.  Semoga  penelitian  ini  dapat bermanfaat  bagi  pembaca  serta  bagi peneliti selanjutnya.
B. Sempel Penelitian Sampel  Data  yang  digunakan  untuk penilaian  ini  adalah  data  karyawan  di  PT. Focon  Indo  Beton  sebanyak  50  data,  terdiri dari data atribut NPP, Nama Karyawan, Skor Penilaian  Tanggung  sikap,  tanggung  jawab, kerja sama, kedisiplinan, ketepatan waktu.
Table 1. Atribut Data NPP Nomor  Pokok  Pegawai  PT. Focon Indo Beton Nama Karyawan Nama  Pegawai  PT.  Focon Indo Beton
Skor Penilaian Skor Penilaian dari Perusahaan

## C. Mengolah  data  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier
Penulis melakukan pengolahan data yang telah  di  dapat  dengan  metode  yang  penulis gunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  algoritma naïve bayes classifier .
1. Pengolahan Data Awal
a. Data Cleaning
Pada  proses  data  cleaning  atau pembersihan  data,  dilakukan  pemilihan atribut  dan  data  yang  digunakan  dalam proses  perhitungan,  maka  untuk  atribut yang tidak digunakan seperti besaran gaji dihilangkan, jabatan (Putro et al., 2020). Memastikan  bahwa  data  konsisten, lengkap  dan  bebas  dari  kesalahan sebelum dilakukan analisis atau pemodelan. Begitu juga dengan data yang tidak lengkap akan dihilangkan.
b. Data Transformation Mengubah  atau  memodifikasi  data mentah  (raw  data)  menjadi  bentuk  yang lebih  sesuai  untuk  pemodelan  data (Sudrajat,  2022).  Data  yang  berjenis seperti  nama  karyawan,  NPP,  kriteria penilaian harus dilakukan proses inisialisasi  data  terlebih  dahulu  kedalam bentuk angka atau numerikal. Inisialisasi dilakukan dengan cara pengurutan angka berdasarkan frekuensinya.

## 2. Menghitung Probabilitas

## Table 2. Rumus Persamaan
P(H|X) = 𝑃(𝑋|𝐻)×𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Table 3. Rumus Probabilitas
𝑝 (A|B).ₚ(B) = 𝑝 (B|A) . 𝑝 (A)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  ini  berfokus  pada  hasil perhitungan yang muncul setelah melaksanakan  inlementasi  penilaian  kinerja karyawan  pada  PT.  Focon  Indo  Beton menggunakan  metode  klasifikasi  Algoritma Naïve  Bayes.  Implementasi  berupa  tahap analisa data, pemodelan data, dan
classification  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes.

## A. Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier
Setelah mendapatkan jumlah catatan data latihan  dan  uji,  langkah  berikutnya  adalah melakukan  pengolahan  data  pertambangan berdasarkan  data  yang  telah  dipersiapkan sebelumnya,  yaitu  sebesar  90%,  atau  50  data latihan  dan  45%,  atau  25  data  uji.  Ini melibatkan 50 data evaluasi kinerja karyawan di Pt. Focon Indo Beton pada tahun 2023, yang kemudian dikelompokkan berdasarkan variabel-variabel penilaian kinerja karyawan.

## B. Hasil Perhitungan
Langkah-langkah penyelesaian data mining  dengan  menerapkan  Algoritma Naïve Bayes Classifier .
Table 4. Perhitungan Probabilitas Kelas Kelas Perhitungan Hasil P(Ci) = 1 29/50 0,58 P(Co) = 0 21/50 0,42
Jumlah atribut pada training data berjulah 4,  apabila  ingin  menghitung  probabilitas atribut maka perlu dilakukan perhitungan (1/0) pada setiap variabel yeng telah diberikan pada masing-masing  atribut,  kemudian  dibagi dengan jumlah (1/0) pada keseluruhan training data.
C. Analisa Algoritma Naïve Bayes
Classifier Menggunakan RapidMiner Dalam  penelitian  ini,  akan  dilakukan pengujian  untuk  memperoleh  hasil  akurasi yang  tepat  dari  Algoritma Naïve  Bayes .  Oleh karena  itu,  diperlukan  perangkat  lunak  bantu berupa Rapidminer Studio  versi  10.1.003 sebagai  alat  untuk  melaksanakan  pengujian tersebut.
D. Evaliasi Model Cunfusion Matrix
Eksperimen klasifikasi yang telah dilaksanakan dengan menggunakan
Rapidminer  Studio  10.1.003  dan  menerapkan Algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  hasil berikut ini.
a. Accuracy
Dengan  mengetahui  jumlah  data  yang terklasifikasikan dengan benar, dapat disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi  mencapai 98,80%  berdasarkan  data  pengujian,  seperti yang ditampilkan dalam gambar di bawah ini:

## b. Precission
Rasio jumlah data true positive (data yang diidentifikasi  dengan  benar)  terhadap  jumlah data  yang  diidentifikasi  sebagai  positif dihitung.  Dari  hasil  pengujian  ini,  diperoleh nilai presisi sebesar 98.33% +/- 3.51% ( micro average : 98.20%) ( possitive class 0).
Gambar 3. Precission
c. Recall
Dalam  pengertian recall, jumlah  data true positive dibagi  oleh  jumlah  data  yang sebenarnya positif  (true  positive  +  true negative). Hasil pengujian menunjukkan nilai recall sebesar recall : 99.09% +/- 2.87% ( micro average : 99.09%) ( positive class : 0).

## E. Evaluasi Curva ROC
Kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) digunakan untuk menggambarkan data confusion  matrix,  dengan  garis  horizontal mewakili  nilai  false  positive  (FP)  dan  garis vertikal mewakili nilai true positive (TP). Dari hasil  pengujian  ini,  dapat  ditemukan  nilai Area  Under  Curve  (AUC)  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  sebesar AUC  ( optimistic ):  0.999  +/-  0.002  ( micro average : 0.999) ( positive class : 0).

## Gambar 5. Curva ROC
F. Hasil Analisa Data Kinerja Karyawan
Dari  50 data  training kinerja  karyawan, terdapat  29  karyawan  kompeten  dan  21 karyawan  tidak  kompeten.  Terhadap  kinerja karyawan yang tidak kompeten  oleh karena itu perusahaan  perlu  menerapkan  strategi  untuk meningkatkan kualitas kinerja karyawan. Perlu dilakukan  penanganan  khusus  bagi  karyawan yang dinilai tidak kompeten, seperti melakukan  pendekatan  terhadap  karyawan, mengadakan  evaluasi  kinerja,  mengadakan pelatihan-pelatihan yang mengedukasi karyawan,  guna  meningkatkan  produktivitas kinerja karyawan terhadap perusahaan.

## KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  diuji menggunakan Microsoft  Excel dan Software Rapidminer  dengan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier yang  bertujuan  untuk  menentukan kualitas  kinerja  karyawan  serta  produktivitas karyawan pada Pt. Focon Indo Beton. Dengan melakukan  pengujian  menggunakan  50  data dan  menghitung  dengan  Rapidminer  Studio 10.1.003,  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 98,80%.  Dari  25  data  uji,  hasil  prediksinya tepat. Dan nilai precision sebesar 98.33% +/-
3.51%  ( micro  average :  98.20%)  ( possitive class 0).  Sedangkan  nilai recall sebesar 99.09%  +/-  2.87%  ( micro  average :  99.09%) ( positive class : 0). Dan nilai Area Under Curve
Gambar 2. Accuracy Naive Bayes
(AUC) yang dihasilkan oleh Algoritma Naïve Bayes Classifier adalah 0.999 +/- 0.002 (rata- rata mikro: 0.999) (kelas positif: 0). Hasil ini menunjukkan  bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  menghasilkan  AUC  tertinggi,  yaitu 0.999, yang masuk dalam kategori klasifikasi yang sangat baik.

## REFERENSI

## Aisyah, S. (2019). Aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching. Jurnal Mahajana Informasi , 4 , 2.
Alim,  S.  (2021).  Implementasi  Orange  Data Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Model  K-Nearest Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Nero , 6 (2), 133.
Baene, B., Arif, S. N., Syahputra, Y. H., Naive,
A., Evaluasi, B., & Pegawai, K. (2018). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja Pegawai Menggunakan Algorirtma  Naive  Bayes  Classifier. JurnalCyberTech , 1 (5), 201. https://ojs.trigunadharma.ac.id/
Dwi Wijaya, Y., & Wardah Astuti, M. (2021).
Pengujian  Blackbox  Sistem  Informasi Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pt  Inka (Persero) Berbasis Equivalence Partitions. Jurnal  Digital  Teknologi
Informasi , 4 , 22.
Febriani,  E.,  &  Muslih,  M.  (2022).  Analisis Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  Di PT  Paiho  Indonesia.  In Jurnal  Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI (Vol. 6, Issue 1).
Firmansyach, W. A., Hayati, U., & Wijaya, Y. A. (2023).
Analisa Terjadinya
Overfitting  Dan  Underfitting  Pada Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Decision
Tree Dengan Teknik Cross Validation. In Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika (Vol. 7, Issue 1).
Harahap,  S.  F.,  &  Tirtayasa,  S.  (2020). Pengaruh Motivasi, Disiplin, Dan Kepuasan  Kerja  Terhadap  Kinerja
Karyawan  Di  PT.  Angkasa  Pura  II (Persero)  Kantor  Cabang  Kualanamu.
Jurnal  Ilmiah  Magister  Manajemen ,
3 (1), 120–135. https://doi.org/10.30596/maneggio.v3i1. 4866 Junianto,  E.,  &  Rachman,  R.  (2020). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Mendeteksi Emosi Pada Komentar Media Sosial. Jurnal Responsif , 2 (1), 1–8. Http://Ejurnal.Univbsi.Id/Index.Php/Jti
Novianti,  D.,  Nusa,  S.,  Jakarta,  M.,  &  Sitasi,
C. (2019). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan  Rapid  Miner . 21 (1). https://doi.org/10.31294/p.v20i2
Putro, H. F., Vulandari, R. T., & Saptomo, W. L.  Y.  (2020).  Penerapan  Metode  Naive Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pelanggan.
Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 8 (2).
https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.5 00
Rachman, R., Handayani, R. N., & Artikel, I.
(2021).  Klasifikasi  Algoritma  Naive Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat Kelancaran  Pembayaran  Sewa  Teras UMKM. JURNAL INFORMATIKA , 8 (2). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.ph
p/ji
Rahmat,  S.  K.,  Kanedi,  I.,  &  Fredricka,  J.
(2023).  Application  of  the  Naive  Bayes Method in the Classification of. In Jurnal Media  Computer  Science (Vol.  2,  Issue 1).
Romli,  I.,  &  Manggala  Putra,  B.  (2020). Evaluasi Penilaian Kinerja Dalam Klasifikasi Data Mining Dengan Metode Naive Bayes. Jurnal Pelita Industri , 1 (1),
36–45.
Ryan Wicaksono, A., Hadi Wijoyo, S., & Yudi Setiawan,  N.  (2021).  Analisis  Hasil Evaluasi  Kinerja  Kelompok  Jabatan Fungsional  Pemeriksa  Pajak  Kantor
Pelayanan Pajak PMA Dua menggunakan  Metode  Naïve  Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 5 (9),
4086–4094. http://j-ptiik.ub.ac.id
Samudra, J. T., Hayadi, B. H., &  Ramadhan, P.  S.  (2022).  Komparasi  3  Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada
Prediksi  Kenaikan  Jabatan. Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Sistem Komputer TGD , 5 (2), 127–133.
https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.ph
p/jsk/index
Saputra,  D.  A.,  &  Mustofa,  A.  (2022). Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  untuk Evaluasi  dan  Menentukan  Dosen  yang Maksimal. TEKNOSIS , 12 (1),  67–78. https://doi.org/10.36350/jbs.v12i1
Senika, A., Rasiban, R., & Iskandar, D. (2022).
Implementasi  Metode  Naïve  Bayes Dalam Penilaian Kinerja Sales Marketing  Pada  PT.  Pachira  Distrinusa. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 701. https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3331
Sevsa,  B.  A.,  Didik,  M.,  &  Wahyudi,  R. (2019).  Analisis  Sentimen  pada  Indeks Kinerja  Dosen  Fakultas  SAINTEK  UIN Sunan  Kalijaga  Menggunakan  Naive Bayes  Classifier.  In Jurnal  Buana Informatika (Vol. 10, Issue 2).
Sudrajat, A. (2022). Penerapan Metode Naïve
Bayes  Untuk  Menentukan  Penilaian
Kinerja  Karyawan  PT.Sinergi  Guna
Solusindo. OKTAL :  Jurnal  Ilmu Komputer Dan Science , 99 (99).
https://journal.mediapublikasi.id/index.p hp/oktal
Sunardi,  S.,  Umar,  R.,  &  Nasution,  D.  S.
(2022). Analisis Penilaian  Kinerja Karyawan Menggunakan Metode WASPAS. JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , 9 (3), 697. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i3.4 168
Tarigan, V. (2023). Pembuatan Aplikasi Data Mining Untuk Memperediksi Masa Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes . 11 (1).
Tyas,  S.  J.  S.,  Febianah,  M.,  Solikhah,  F., Kamil, A. L., Arifin, W. A., Kelautan, S. I.,  &  Pendidikan  Indonesia,  U.  (2021). Analisis  Perbandingan  Algoritma  Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan. Tematik  -  Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Komunikasi , 8 (1).