## Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Agung Triayudi 1,* , Sumiati 2
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Serang Raya, Banten, Indonesia Email: 1,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 2 sumiatiunsera82@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 07/08/2022 ; Accepted: 30/09/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak− Kredit dimasa sekarang ini sudah sangat banyak dipergunakan dalam proses transaksi yang dilakukan. Pada awalnya pemberian kredit hanya dilakukan oleh bank, namun semakin dengan berkembangnya waktu dan juga semakin meningkatnya kebutuhan dan juga pembeliaan dari masyarakat pemberian kredit bukan saja dilakukan oleh bank. Pemberian kredit untuk pembiayaan  barang  oleh  perusahaan  terhadap  pembeli  bukanlah  dilakukan  dengan  sembarangan  saja,  tetapi  harus  melalui beberapa proses penyeleksian. Proses pemberian kredit haruslah dilakukan melalui tahapan yang detail dan ketat. Hal tersebut menyebabkan proses menjadi panjang dan juga memperpanjang pekerjaan dari pada tim penyeleksi. Data mining merupakan sebuah teknik pengolahan data yang berguna untuk mendapatkan pola  – pola penting dari kumpulan data. Algoritma Naïve Bayes bagian dari pada proses klasifikasi data mining. Proses pada algoritma Naïve Bayes berdasarkan dengan konsep Teorema Bayes. Hasil dari penelitian bahwasannya data alternatif baru DITERIMA untuk pengajuan kredit, hal tersebut dapat dilihat bahwasaannya nilai probabilitas DITERIMA lebih besar dibandingkan dengan nilai probabilitas DITOLAK yaitu 0,011108
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Kelayakan; Kredit; Algoritma Naïve Bayes
Abstract− Credit today is very widely used in the transaction process. At first, lending was only done by banks, but with the development of time and also the increasing needs and purchases from the public, lending is not only done by banks. The granting  of  credit  for  financing  goods by  the  company  to  the  buyer  is  not  done haphazardly,  but  must  go  through  several selection processes. The process of granting credit must be carried out through detailed and strict stages. This causes the process to be lengthy and also lengthens the work of the selection team. Data mining is a data processing technique that is useful for obtaining important patterns from data sets. The Naïve Bayes algorithm is part of the data mining classification process. The process of the Naïve Bayes algorithm is based on the concept of the Bayes theorem. The result of the research is that the new alternative data is ACCEPTABLE for credit applications, it can be seen that the probability value of ACCEPTED is greater than the probability value of REJECTED, which is 0.011108
Keywords : Data Mining; Classification; Appropriateness; Credit; Naïve Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Kredit berasal dari bahasa Yunani credere yang berarti kepercayaan. Secara umum kredit berarti kemampuan untuk memberikan pinjaman dengan suatu  janji  yang akan  dibayar sesuai  dengan waktu  yang disepakati.  Kredit juga dapat  diartikan  sebagai  proses  penyediaan  dana  tertentu  sesuai  dengan  kesepakatan  pembayaran  dalam  jangka waktu tertentu antara peminjam dan pemberi kredit[1].
Kredit dimasa sekarang ini sudah sangat banyak dipergunakan dalam proses transaksi yang dilakukan. Hal tersebut  dikarenakan  akan  memberikan  kemudahan  bagi  pembeli  untuk  melakukan  pembayaran  dengan  cara melakukan pencicilan dibandingkan dengan melakukan pembayaran dengan cash. Pembayaran dengan cash cukup memberatkan  bagi  pembeli,  hal  tersebut  dikarenakan  pembeli  harus  menyediakan  dana  yang  besar  untuk melakukan  pembayaran  sebuah  barang.  Atas  dasar  itu  dimasa  sekarang  ini  pembiayaan  ataupun  pembayaran terhadap barang sudah banyak dilakukan dengan kredit[2].
Pada awalnya pemberian kredit hanya dilakukan oleh bank, namun semakin dengan berkembangnya waktu dan  juga  semakin  meningkatnya  kebutuhan  dan  juga  pembeliaan  dari  masyarakat  pemberian  kredit  bukan  saja dilakukan  oleh  bank.  Pemberian  kredit  juga  sudah  banyak  dilakukan  bagi  perusahaan  –  perusahaan  yang melakukan proses jual beli contohnya seperti pembelian sepeda motor, pembelian mobil ataupun juga pembelian barang – barang elektronik[3].
Pemberian  kredit  oleh  perusahaan  terhadap  proses  pembelian  barang  bertujuan  untuk  membantu  bagi pembeli  untuk mendapatkan kemudahan dalam proses transaksi  dan juga membantu  dalam peningkatan jumlah penjualan  barang  bagi  perusahaan.  Atas  dasar  itu  kredit  sudah  diadopsi  bagi  perusahaan  –  perusahaan  sebagai metode pembayaran[4].
Pemberian kredit untuk pembiayaan barang oleh perusahaan terhadap pembeli bukanlah dilakukan dengan sembarangan  saja,  tetapi  harus  melalui  beberapa  proses  penyeleksian.  Proses  penyeleksian  bertujuan  agar pemberian  kredit  terhadap  pembeli  adalah  tepat  dan  tidak  terjadi  kendala  terhadap  proses  pembayaran  cicilan kredit  nantinya.  Pemberian  kredit  terhadap  pembeli  yang  salah  akan  menjadi  penyebab  kredit  macet  atau menyendatnya  pembayaran  oleh  pembeli  dan  menjadikan  kerugian  bagi  perusahaan.  Maka  dari  itu,  proses pemberian kredit  yang dilakukan oleh perusahaan haruslah dilakukan sebaik  mungkin agar tidak menimbulkan kerugian bagi perusahaan.
Proses  pemberian  kredit  haruslah  dilakukan  melalui  tahapan  yang  detail  dan  ketat.  Hal  tersebut menyebabkan  proses  menjadi  panjang  dan  juga  memperpanjang  pekerjaan  dari  pada  tim  penyeleksi.  Proses pemberian  kredit  harus  dilihat  dari  kriteria  –  kriteria  yang  telah  ditentukan,  tetapi  kadang  kala  juga  terjadi kesalahan dalam proses penilaian terhadap kriteria yang diberikan.
Kesalahan dalam  penilaian tersebut  menjadi  sebuah permasalahan yang harus diselesaikan dengan  bijak dan tepat. Jika tidak dilakukan penangan terhadap kesalahan tersebut akan menimbulkan kerugian yang fatal bagi perusahaan jika pemberian kredit tidak diberikan kepada pembeli yang tepat ataupun pembeli yang kemungkinan tidak dapat memenuhi pembayaran cicilan kredit.
Permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan  dengan  melakukan  pemeriksaan  kembali  terhadap  data  –  data penerima atau pemberian kredit sebelumnya. Dari data – data sebelumnya dapat dilihat bagaimana pola terhadap pemberian  kredit  yang  disetujui  ataupun  yang  diterima.  Dengan  mengetahui  pola  tersebut  akan  sangat memudahkan bagi tim penyeleksi untuk menentukan pemberian kredit dapat diterima ataupun ditolak.
Penyelesaian  permasalahan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  data  mining.  Data  mining merupakan sebuah teknik pengolahan data yang berguna untuk mendapatkan pola – pola penting dari kumpulan data.  Pola  –  pola  tersebut  dapat  dipergunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  dalam  hal  ini pola  –  pola tersebut dapat dipergunakan untuk memprediksi diterima atau ditolaknya pemberian kredit terhadap pembeli[5], [6].
Pada data mining terdapat beberapa macam cara penyelesain permasalahan. Salah satu cara penyelesaian dengan  menggunakan  klasifikasi.  Klasifikasi  merupakan  proses  pencocokan  kembali  data  yang  baru  terhadap kumpulan  data,  proses  pencocokan  kembali  bertujuan  untuk  menentukan  data  tersebut  masuk  dalam  kelas klasifikasi yang mana. Salah satu algortima yang dapat digunakan dalam klasifikasi yaitu algoritma Naïve Bayes.
Algoritma Naïve Bayes bagian dari pada proses klasifikasi data mining. Proses pada algoritma Naïve Bayes berdasarkan  dengan  konsep  Teorema  Bayes.  Pada  algoritma  Naïve  Bayes  dilakukan  proses  pembagian  data terhadap kelompok kelasnya masing – masing, kemudian dilakukan proses perhitungan nilai probabilitias untuk menentukan kelas tujuan dari klasifikasi[7], [8].
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Amat  Damuri,  dkk  pada  tahun  2018  terkait  dengan  klasifikasi menggunakan algortima Naïve Bayes mendapatkan hasil penelitian algoritma Naïve Bayes diimplementasikan dan dianalisa menggunakan aplikasi  yang dikembangkan berbasis web. Dari hasil evaluasi  menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 135 data training dengan 40 data testing dan tujuh atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 86%, recall 85%, dan presisi 88%[9].
Penelitian yang dilakukan oleh Risky Novendri, dkk di tahun 2021 dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya penerapan algoritma Naïve Bayes untuk proses prediksi customer dapat dilaksanakan dengan baik dimana  hasil  akhir  penelitian  mendapatkan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  83,02%[10].  Ditahun  yang  sama dilakukan juga penelitian oleh Bambang Tri Rahmat Doni, dkk dengan hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil performa  algoritma  Naïve  Bayes  yang  diukur  menggunakan  Confussion  Matrix  dengan  nilai  yang  dihasilkan berupa nilai Akurasi sebesar 70,30%[11]. Dan penelitian lainnya yang telah dilakukan oleh Dicky Nofriansyah, dkk ditahun 2021 juga dimana hasil penelitian mendapatkan fakta bahwa algoritma naive bayes dapat memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya.  Hasil  dari  penelitian  ini  agar  dapat memprediksi atau memperkirakan laku atau tidak kartu internet yang baru, sehingga perusahaan dapat mengambil keputusan dan meningkatkan strategi pemasaran[12].
Tujuan  penelitian  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  berkaitan  dengan  proses  klasifikasi  untuk prediksi pemberian kelayakan kredit dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Hasil dari penelitian nantinya dapat dipergunakan dengan baik oleh perusahaan dalam proses penentuan kelayakan pemberian kredit agar kiranya tidak terjadi kesalahan pemberian kredit yang menyebabkan kerugian bagi perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Sebelum dilakukan proses penelitian terlabih dahulu dilakukan penyusunan tahapan kerja pada penelitian, tahapan kerja pada penelitian biasa juga disebut dengan metodologi penelitian. Tujuan pembuatan metodologi penelitian agar kiranya proses alur yang dilakukan tidak berantakan dan juga tidak terjadi pengulangan proses yang telah dilakukan. Adapun gambaran metodologi penelitian dapat dilihat pada berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan sebuah tahapan proses yang dilakukan untuk proses pencarian informasi pada data dengan melakukan  pembentukan  model  ataupun  pola.  Model  atau  pola  yang  telah  ditemukan  dimanfaatkan  untuk memahami karakterisitik data lainnya yang tersimpan pada kumpulan data. Pada proses data mining pengolahan data dilakukan untuk menemukan kelompok pada pola – pola tertentu, berdasarkan dengan pola tertentu nantinya akan dilakukan proses pengambilan data[13], [14].

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi  pada data mining. Algoritma Naïve Bayes melakukan proses  klasifikasi  berdasarkan  dengan  konsep  statistika,  hal  tersebut  didasari  dengan  alogirtma  Naïve  Bayes mengadopsi dari Teorema Bayes. Setiap kelas pada algoritma Naïve Bayes memiliki nilai probablitias tersendiri yang nantinya dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan. Adapun persamaan umum yang digunakan yaitu[15], [16]:
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa  masalah  merupakan  proses  identifkasi  terhadap  permasalahan  ataupun  kendala  yang  ditemukan  pada penelitian. Permasalahan utama yang menjadi dasar pada penelitian berkaitan dengan proses pemberian kelayakan kredit. Dimasa sekarang ini kredit bukan saja diberikan oleh bank, tetapi juga telah diadopsi oleh perusahaan  – perusahaan yang terdapat proses penjualan dengan nilai barang cukup besar. Kredit yang diberikan kepada pembeli sangat  membantu  bagi pembeli untuk kemudahan dalam proses pembayaran, sedangkan bagi perusahaan kredit membantu dalam pengingkatan penjualan. Atas dasar hal tersebut perlu kiranya dilakukan proses yang ketat dalam pemberian kredit. Pemberian kredit yang salah terhadap pemberi akan menyebabkan terjadinya kredit macet dan menjadi  kerugiaan  bagi  perusahaan.  Data  minig  merupakan  sebuah  cara  yang  dipergunakan  untuk  melakukan pengolahan  data  hingga  menemukan  informasi  yang  dapat  dipergunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan. Dalam penyelesaiannya data mining menggunakan beberapa algoritma, salah satunya yaitu algortima Naïve Bayes. Dengan  algoritma  Naïve  Bayes  nantinya  dapat  membantu  bagi  tim  penyeleksi  untuk  dapat  dengan  mudah menentukan terhadap ditolak atau diterimanya pembiayan kredit pembeli oleh perusahaan

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  dengan  data  terkait  dengan  pemberian  kredit  terdahulu,  nantinya  dari  data  tersebut  dilakukan pengolahan  dengan  menggunakan  algortima  Naïve  Bayes  untuk  dilakukan  proses  klasifikasi  dan  mendapatkan hasil terhadap pengambilan keputusan. Adapun data pemberian kredit dapat dilihat pada berikut:
Tabel 1. Data Pemberian Kredit No  Alternatif  Pengahsilan  BI Checking Umur Pembiayaan Lain Hasil 1 A1 Tinggi Baik Diatas 35 Tidak Ada Diterima 2 A2 Sedang Baik Dibawah 35 Tidak Ada Diterima
No  Alternatif  Pengahsilan  BI Checking Umur Pembiayaan Lain Hasil 3 A3 Sedang Buruk Diatas 35 Ada Ditolak 4 A4 Rendah Baik Dibawah 35 Tidak Ada Diterima 5 A5 Tinggi Buruk Diatas 35 Ada Ditolak 6 A6 Sedang Baik Dibawah 35 Tidak Ada Diterima 7 A7 Tinggi Baik Diatas 35 Ada Diterima 8 A8 Rendah Baik Dibawah 35 Tidak Ada Ditolak 9 A9 Sedang Baik Diatas 35 Tidak Ada Diterima 10 A10 Tinggi Buruk Diatas 35 Ada Ditolak
Setelah  didapatkan  data  pemberian  kredit  seperti tabel  1.  Diatas  maka  data tersebut  dapat  dipergunakan untuk  melakukan  proses  pada  algoritma  Naïve  Bayes.  Tetapi  sebelum  dilakukan  proses  dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes terlebih dahulu harus diketahui data pengajuan baru kredit (Data Testing) yang nantinya akan dilakukan proses penentuan diterima ataupun ditolak. Data testing dapat dilihat pada tabel beriktu
Tabel 2. Data Testing Baru Pemberian Kredit
No  Alternatif  Pengahsilan  BI Checking Umur Pembiayaan Lain  Hasil 1 A1 Sedang Baik Diatas 35 Ada ???
Setelah diketahui  data testing pada penelitian, maka proses  penyelesaian dengan algoritma Naïve Bayes dapat dilakukan. Adapun proses penyelesaian dapat dilihat pada berikut: 1. Menghitung Nilai p(XK|H) tiap kelas
a. P(Atribut Penghasilan = “Sedang” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Penghasilan = “Sedang” = 3/6 = 0,33)
b. P(Atribut Penghasilan = “Sedang” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut Penghasilan = “Sedang” = 1/4 = 0,25)
c. P(Atribut BI Checking = “Baik” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut BI Checking = “Baik” = 6/6 = 1)
d. P(Atribut BI Checking = “Baik” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut BI Checking = “Baik” = 1/4 = 0,25)
e. P(Atribut Umur = “Diatas 35” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Umur = “Diatas 35” = 3/6 = 0,33)
f. P(Atribut Umur = “Diatas 35” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut Umur = “Diatas 35” = 3/4 = 0,75)
g. P(Atribut Pembiayaan Lain = “Ada” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Pembiayaan Lain = “Ada” = 1/6 = 0,17)
h. P(Atribut Pembiayaan Lain = “Ada” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut Pembiayaan Lain = “Ada” = 2/4 = 0,5)
2. Menghitung Nilai p(X|H) untuk tiap kelas label
a. P(X|Hasil = “Diterima”)
= 0,33 * 1 * 0,33 * 0,17 = 0,018513
b. P(X|Hasil = “Ditolak”)
= 0,25 * 0,25 * 0,75 * 0,5 = 0,023438
3. Menghitung Nilai p(X|H) * p(H)
a. (P(X|Hasil = “Diterima”) x P(Hasil=”Diterima”)
= 0,018513 * 6/10 = 0,018513 * 0,6 = 0,011108 b. (P(X|Hasil = “Ditolak”) x P(Hasil=”Ditolak”) = 0,023438 * 4/10 = 0,023438 * 0,4 = 0,009375 4. Menentukan Kelas
Setelah dilakukan proses perhitungan nilai probabilitas terhadap data testing hasil diapatkan yaitu (P(X|Hasil = “Diterima”) mendapatkan nilai probablitias 0,011108 sedangkan (P(X|Hasil = “Ditolak”) mendapatkan nilai probabilias 0,009375 .  Dari hasil tersebut  dapat  dilihat  bahwasannya  (P(X|Hasil = “Diterima”) mendapatkan nilai  probabilitas yang lebih tinggi. Maka proses pengambilan keputusan terhadap data testing dapat  dilihat pada berikut:
Tabel 3. Hasil Proses Klasifikasi No  Alternatif  Pengahsilan  BI Checking Umur Pembiayaan Lain Hasil 1 A1 Sedang Baik Diatas 35 Ada Diterima
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwasannya data alternatif baru yang mengajukan kredit DITERIMA oleh perusahaan  untuk  pengajuannya.  Hal  tersebut  dikarenakan  nilai  probabilitas  yang  didapatkan  untuk  kelas
DITERIMA lebih besar dibandingan dengan kelas DITOLAk. Kelas DITERIMA mendapatkan nilai probablitias sebesar 0,011108

## 4. KESIMPULAN
Tahapan akhir dari sebuah penelitian adalah kesimpulan. Setelah dilakukan proses penelitian maka dapat ditarik kesimpulan akhir dari penelitian bahwasannya dengan menggunakan data mining dapat membantu mempermudah dalam  proses  penentuan  kelayakan  penerima  kredit.  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  diterapkan  pada proses  data mining untuk melakukan penentuan kelayakan penerima kredit. Hasil dari penelitian bahwasannya data alternatif baru DITERIMA untuk pengajuan kredit, hal tersebut dapat dilihat bahwasaannya nilai probabilitas DITERIMA lebih besar dibandingkan dengan nilai probabilitas DITOLAK yaitu 0,011108

## REFERENCES
[1] R.  Hasibuan  Budiansyah,  H.  Hafizah,  and  R.  Mahyuni,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 7, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4767.
[2] N.  Handayani,  H.  Wahyono,  J.  Trianto,  and  D.  S.  Permana,  “Prediksi  Tingkat  Risiko  Kredit  dengan  Data  Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C . 45,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 198–204, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3643.
[3] W. J. Lestari, Rahimah, W. L. Army, and D. R. Habibie, “Analisa Risiko Kredit Macet Dengan Pendekatan Data Mining (Studi Kasus: Koperasi Putra Kembar),” J. Sist. Inf. dan Manaj. 58 , vol. 9, no. 1, pp. 58–64, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.php/jursima/article/view/241/158.
[4] S. Silvilestari, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Menentukan Kredit Macet Barang Elektronik,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1063, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3100.
[5] I.  F.  Tarigan,  D.  Hartama,  Suhada,  Saifullah,  and  I.  S.  Saragih,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Prediksi  Kelayakan Pemohon Kredit Mobil Dengan K-Medoids Clustering,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. … , vol. 1, no. 4, pp. 170–179, 2021, [Online]. Available: http://www.djournals.com/klik/article/view/153.
[6] Y. Syahra and Suharsil, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma C4 . 5 Untuk Menganalisa Resiko Kredit Pada PT Permodalan Nasional Madani,” no. x.
[7] 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.
[8] R. P. Pratiwi, I. Tazro, and C. Juliane, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Strategi Marketing dalam  Penjualan  Deposit  E-Money,” Coopetition    J.  Ilm.  Manaj. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  65–72,  2022,  doi: 10.32670/coopetition.v13i1.896.
[9] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[10]  R.  Novendri,  R.  Andreswari,  and  O.  N.  Pratiwi,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Customer  Churn Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” in e-Proceeding of Engineering , 2021, vol. 8, no. 2, pp. 2762–2773.
[11]  B.  T.  R.  Doni,  S.  Susanti,  and  A.  Mubarok,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Hepatocellular Carcinoma Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 12–19, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.403.
[12]  D. Nofriansyah, K. Erwansyah, and M. Ramadhan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk  Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (  Studi  Kasus  di  CV.  Sumber  Utama Telekomunikasi),” J. Saintikom , vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2018.
[13]  F. Y. Rahman, I. I. Purnomo, and N. Hijriana, “PENERAPAN ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR,” Technologia , vol. 13, no. 3, pp. 228–232, 2022.
[14]  S. Ucha Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5,” Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[15]  A.  Y.  Simanjuntak,  I.  S.  E.  S.  Simatupang,  and  A.  Anita,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK DATA KENAIKAN PANGKAT DINAS KETENAGAKERJAAN KOTA MEDAN,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 1, p. 85, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.804.
[16]  E. Y. Kodratillah, Daririn, and C. Naya, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI KELULUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA SMK GARUDA,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 12, no. 4, pp. 33–40, 2021.