## Pemanfaatan Metode Naive Bayes Classifier Dalam Penentuan Strategi Pemasaran Pada Minimarket

## Utilization of the Naive Bayes Classifier Method in Determination Marketing Strategy in Minimarkets
2) Deni Apriadi , 1)
Alfiarini
1,2 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuk Linggau Jalan Yos Sudarso No. 97 A Kota Lubuk Linggau Sumatera Selatan Telp : (0733) 322307 E-mail : alfiarini3@gmail.com 1) , denidrv@gmail.com 2)

## Abstract
One  of  the  factors  for  a  company's  progress  is  determined  based  on  success  in  determining  a  marketing  strategy.  By determining the right strategy, the company's goals will be achieved. Marketing success in a company can be influenced by market  competition,  so  companies  must  conduct field  research  to find  out  competitors and determine  strategies  so  that  the company can survive in the face of increasingly fierce competition. To be able to face competition and increase sales turnover, it is necessary to determine the right marketing strategy. In determining the right marketing strategy, a computerized system is needed, one of which is a decision support system. One classification method that can be used is the naïve Bayes classifier (NBC). The naïve Bayes classifier method is one method that is widely used because the classification process is independent of each criterion to be classified. In this research the criteria used are time, price, quality and variation. After carrying out the calculations, it is found that the value of the Loyalty label "Up" is higher than the label "Down" namely 0.0740685 compared to 0, and for the Flashsale calculation the value of the label "Up" is higher than the label "Down" namely 0.1503815 compared to  0  So  it  can  be  concluded  that  the  strategy  using  Loyalty  and  Flashsale  produces  increased  information  and  can  be recommended for implementation.
Keywords: Decision Support Systems, Naive Bayes Classifier, Marketing Strategy, Minimarket

## Abstrak
Salah  satu  faktor  kemajuan  perusahaan  ditentukan  berdasarkan  keberhasilan  dalam  penetapan  strategi  pemasaran,  dengan penetapan  strategi  yang  tepat  tujuan  dari  perusahaan  akan  tercapai.  Keberhasilan  pemasaran  dalam  perusahaan  dapat dipengaruhi  oleh  persaingan  pasar,  maka  perusahaan  harus  melakukan  riset  lapangan  untuk  mengetahui  para  pesaing  dan menentukan strategi agar perusahaan bisa bertahan dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat. Untuk bisa menghadapi persaingan dan meningkatkan omzet penjualan perlu ditetapkannya strategi pemasaran yang tepat. Dalam menetapkan strategi pemasaran yang tepat dibutuhkan sistem yang sudah terkomputerisasi yang salah satunya sistem pendukung keputusan. Salah satu metode klasifikasi  yang dapat digunakan yaitu naïve bayes classifier (NBC). Metode naïve bayes classifier  merupakan salah satu metode yang banyak digunakan karena dalam proses mengklasifikasi bersifat independen pada setiap kriteria yang akan diklasifikasikan. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan yaitu waktu, harga, kualitas dan variasi. Setelah dilakukan perhitungan maka didapat nilai label Loyalitas “Naik” lebih tinggi dari pada label “Turun” yaitu 0,0740685 dibanding 0, dan untuk perhitungan Flashsale yaitu nilai label “Naik” lebih tinggi dari pada label “Turun” yaitu 0,1503815 dibanding 0  maka dapat  disimpulkan  bahwa  strategi  dengan  menggunakan  Loyalitas  dan  Flashsale  menghasilkan  keterangan  naik  dan  bisa direkomendasikan untuk diterapkan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Naive Bayes Classifier, Strategi Pemasaran, Minimarket

## 1. Pendahuluan
Dalam  dunia  bisnis  pemasaran  memiliki  peranan  yang sangat penting karena kemajuan perusahaan ditentukan berdasarkan  keberhasilan  dalam  penetapan  strategi pemasaran, dengan penetapan strategi yang tepat tujuan dari  perusahaan  akan  tercapai  [1][2].  Keberhasilan pemasaran  dalam  perusahaan  dapat  dipengaruhi  oleh persaingan  pasar,  maka  perusahaan  harus  melakukan riset  lapangan  untuk  mengetahui  para  pesaing  dan menentukan  strategi  agar  perusahaan  bisa  bertahan dalam  menghadapi  persaingan  yang  semakin  ketat  [3].
Untuk  bisa  menghadapi  persaingan  dan  meningkatkan omzet penjualan perlu ditetapkannya strategi pemasaran yang tepat [4][5]. Dalam menetapkan strategi pemasaran yang tepat dibutuhkan sistem yang sudah terkomputerisasi  yang  salah  satunya sistem pendukung keputusan [6].
Banyak strategi pemasaran yang dapat digunakan untuk meningkatkan  omzet  penjualan  tetapi  terkadang  sulit menentukan  strategi  mana  yang  akan  digunakan, sehingga memerlukan metode yang dapat
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.129
mengklasifikasikan strategi pemasaran yang tepat yang akan  dipilih  [7].  Salah  satu  metode  klasifikasi  yang dapat digunakan yaitu naïve bayes classifier (NBC) [8]. Metode naïve  bayes  classifier merupakan  salah  satu metode  yang  banyak  digunakan  karena  dalam  proses mengklasifikasi bersifat independen pada setiap kriteria yang akan diklasifikasikan [9][10]. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan yaitu waktu, harga, kualitas dan variasi.  Kriteria  waktu  dibagi  menjadi  dua  keterangan yaitu  “Ya”  digunakan  berdasarkan  momentum  waktu sedangkan  keterangan  “Tidak”  tidak  berdasarkan momentum  waktu.  Kriteria  harga  memiliki  keterangan terjangkan  dan  tidak  terjangkau,  kriteria  kualitas keterangannya yaitu sangat baik, baik, cukup, sedangkan kriteria  variasi  dibagi  menjadi  dua  keterangan  yaitu "Ya"  dan “Tidak.
Dengan  adanya  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditetapkan dan diproses dengan menggunakan metode naïve bayes classifier ,  hasilnya  dapat  digunakan  oleh  pihak minimarket  dalam  membantu  mengambil  keputusan untuk menentukan strategi pemasaran.

## 2. Tinjauan Pustaka
2.1 Analisa Penelitian Terdahulu
Adapun hasil analisa dari penelitian terdahulu menurut sinta  maulina  dewi  dan  kawan-kawan  tentang  metode klasifikasi untuk strategi penjualan produk, dimana data kuisioner  dan  wawancara  sebanyak  160  responden diolah  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes classifier, menghasilkan algoritma 0.650 yang merupakan excellent classification sehingga disimpulkan bahwa metode naïve bayes classifier dapat digunakan  untuk  klasifikasi  strategi  penjualan  produk [11].  Sedangkan  menurut  aniek  suryanti  kusuma  dan kawan-kawan  tentang  penentuan  lokasi  fasilitas kesehatan  strategis  menghasilkan  nilai  probabiltas strategis 0.020264 untuk kecamatan kecamatan sidemen [12]. Selanjutnya menurut afan hafara sani dan kawan- kawan tentang rekomendasi strategi penerimaan peserta didik  baru  menghasilkan  rekomendasi  media  promosi yaitu mitra siswa, alumni dan instagram [13].
2.2 Metode Klasifikasi
Klasifikasi  digunakan  untuk  mencari  model  yang membedakan  kelas data dengan tujuan  memperkirakan kelas  dari  objek  yang  labelnya  belum  diketahui. Klasifikasi  digunakan  untuk  membuat  model  yang digunakan  untuk  memberikan  perbedaan  pada  data berdasarkan aturan-aturan [14]
2.3 Naïve Bayes
Naïve Bayes adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk  mengklasifikasi  dengan  metode  probabilitas  dan statistik yang di temukan oleh thomas bayes dari inggris yang  banyak  diketahui  dengan  nama  teorema  bayes
untuk  memprediksi  peluang  dimasa  yang  akan  datang berdasarkan pengalaman yang sudah terjadi [15].
Adapun rumus Naïve Bayes yaitu [16] :
P(H|X) = P(X|H). P(H) P(X) Dimana : X : Data dengan kelas yang tidak dideteksi H : Data hipotesis merupakan kelas khusus
P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posterior probabilitas)
P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan keadaan pada hipotesis H
P(X) : Probabilitas X

## 3.   Metodologi Penelitian
3.1 Metodologi Penelitian
Adapun tahapan dari penelitian ini dapat dilihat seperti gambar berikut ini :

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Adapun  tahapan  ahapan  dalam  penelitian  ini  yaitu melakukan  analisis,  menentukan  tujuan,  studi  literatur kemudian  melakukan  analisis  kebutuhan,  selanjutnya melakukan  analisis  data  dengan  metode  Naïve  Bayes, langkah selanjutnya pembuatan aplikasi dan kesimpulan dari peneltian ini.
3.2 Perancangan Sistem
(1) Analisis Masalah
Menentukan Tujuan Studi Literartur
Analisis Kebutuhan
Analisis Data dengan
Metode Naïve Bayes
Pembuatan aplikasi
Kesimpulan
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.129
Tahapan  perancangan  merupakan  tahapan  pembuatan model dari sistem yang akan dibangun, pada penelitian ini  menggunakan  perancangan  tersetruktur  pemodelan Data Flow Diagram
3.2.1 Data Flow Diagram Level 0
Gambar 2. Data Flow Diagram Level 0
Pada diagram level 0 terdapat dua external entity yaitu admin dan pimpinan, dimana pada external entity admin terdapat  arus  data  info  data  training,  data  user,  data training,  data  uji  dan  info  data  uji  sedangkan  pada external entity pimpinan terdapat arus data laporan data training dan laporan data uji.
3.2.2 Data Flow Diagram Level 1
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 1
Data Flow Diagram Level 1 merupakan pengembangan dari  level  0,  dimana  proses  dibuat  secara  rinci  yaitu proses pendataan user, pendataan training, pendataan uji dan  laporan  dan  terdapat  tiga  data  store  yaitu  user, training dan uji.
3.2.3 Entity Relationshop Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram (ERD)  menggambarkan hubungan yang terjadi antara satu entitas dengan entitas lainnya. Entity  Relationship  Diagram (ERD)  terdapat pada gambar berikut :
Gambar 4. Entity Relationshop Diagram (ERD)
3.2.4 Rancangan Tabel
Tabel  1. Admin
Tabel  2. Training
Tabel  3. Uji

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Untuk menentukan strategi pemasaran pada minimarket yaitu  dengan  menggunakan  alternatif  yang  sudah  ada berdasarkan  data  sebelumnya  atau  data  training, kemudian  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan. Langkah berikutnya  yaitu  menyiapkan data baru  untuk dilakukan  uji  coba  perhitungan  menggunakan  naïve bayes clasiffier. Dari uji coba perhitungan tersebut akan diketahui  hasil  akhir  dari  perhitungan  yaitu  naik  atau turun.  Adapun  langkah-langkah  perhitungannya  yaitu sebagai berikut :
4.1 Data Training
Tabel  4. Data Training
Adapun penjelasan dari tabel diatas yaitu : a.   Waktu
Ya = “Y” Tidak = “T” b.   Harga Terjangkau = “T” Kurang Terjangkau = “KT” c.   Kualitas Sangat Baik = “SB” Baik = “B” Cukup = “C” d.  Variasi Ya = “Y” Tidak = “T”
4.2 Data Uji
Tabel  5. Data Uji
Setelah  ditentukannya  data  uji  maka  dilakukan perhitungan  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes classifier  untuk  menghasilkan  keterangan  dari  data  uji apakah hasilnya naik atau turun
4.3 Perhitungan Strategi Cashback
Pada tahapan ini menggunakan rumus sebagai berikut : P(X|H) = Peluang dari data sampel X dari data hipotesis data kelas.
4.3.1 Menghitung P(X|H) untuk setiap kriteria
P(Waktu = “Ya” | Keterangan = “Naik”) P (2/3= 0.67)
P (Waktu = “Ya” | Keterangan = “Turun”)
P (2/3 = 0.67)
P (Harga = “Kurang Terjangkau” | Keterangan = “Naik”) P (1/3= 0.33)
P  (Harga  =  “Kurang  Terjangkau”  |  Keterangan  = “Turun”)
P (3/3= 1)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Naik”) P (2/3= 0.67)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Turun”) P (2/3= 0.67)
P (Variasi = “Tidak” | Keterangan = “Naik”)
P (0/3= 0)
P (Variasi = “Tidak” | Keterangan = “Turun”) P (1/3= 0.33)
4.3.2 Menghitung P(X|H) P(H) untuk kelas (label)
Kelas (label) = “Naik”
= 0.67 x 0.33 x 0.67 x 0 = 0 Kelas (label) = “Turun” = 0.67 x 1 x 0.67 x 0.33 = 0,148137
4.3.3 Menghitung                      berdasarkan kelas (label)
Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Naik”
= 0/2 = 0 Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Turun” = 0,148137/2 = 0,0740685
Setelah dilakukan perhitungan maka  didapat nilai tabel “Turun”  lebih  tinggi  dari  pada  label  “Naik”  yaitu 0,0740685 dibanding 0, maka dapat disimpulkan bahwa strategi  dengan  menggunakan  Cashback  menghasilkan keterangan  Turun  dan  tidak  direkomendasikan  untuk diterapkan.
4.4 Perhitungan Strategi Flashsale
Pada tahapan ini menggunakan rumus sebagai berikut : P(X|H) = Peluang dari data sampel X dari data hipotesis data kelas
4.4.1 Menghitung P(X|H) untuk setiap kriteria
P (Waktu = “Ya” | Keterangan = “Naik”)
P (2/3= 0.67) P (Waktu = “Ya” | Keterangan = “Turun”) P (2/3= 0.67)
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.129
P (Harga = “Terjangkau” | Keterangan = “Naik”)
P (2/3= 0.67)
P (Harga = “Terjangkau” | Keterangan = “Turun”)
P (0/3= 0)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Naik”) P (2/3= 0.67)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Turun”)
P (2/3= 0.67)
P (Variasi = “Ya” | Keterangan = “Naik”)
P (3/3= 1)
P (Variasi = “Ya” | Keterangan = “Turun”)
P (2/3= 0.67)
4.4.2 Menghitung P(X|H) P(H) untuk kelas (label)
Kelas (label) = “Naik” = 0.67 x 0.67 x 0.67 x 1 = 0,300763 Kelas (label) = “Turun” = 0.67 x 0 x 0.67 x 0.67 = 0
4.4.3 Menghitung                     berdasarkan kelas (label)
Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Naik” = 0,300763/2 = 0,1503815 Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Turun” = 0/2 = 0
Setelah dilakukan perhitungan maka didapat nilai label “Naik”  lebih  tinggi  dari  pada  label  “Turun”  yaitu 0,1503815 dibanding 0, maka dapat disimpulkan bahwa strategi  dengan  menggunakan  Flashsale  menghasilkan keterangan  naik  dan  bisa  direkomendasikan  untuk diterapkan.
4.5 Perhitungan Strategi Loyalitas
Pada tahapan ini menggunakan rumus sebagai berikut : P(X|H) = Peluang dari data sampel X dari data hipotesis data kelas
4.5.1 Menghitung P(X|H) untuk setiap kriteria
P (Waktu = “Tidak” | Keterangan = “Naik”) P (1/3= 0.33) P (Waktu = “Tidak” | Keterangan = “Turun”) P (1/3= 0.33) P (Harga = “Terjangkau” | Keterangan = “Naik”) P (2/3= 0.67) P (Harga = “Terjangkau” | Keterangan = “Turun”) P (0/3= 0)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Naik”) P (2/3= 0.67)
P (Kualitas = “Baik” | Keterangan = “Turun”) P (2/3= 0.67) P (Variasi = “Ya” | Keterangan = “Naik”) P (3/3= 1) P (Variasi = “Ya” | Keterangan = “Turun”) P (2/3= 0.67)
4.5.2 Menghitung P(X|H) P(H) untuk kelas (label)
Kelas (label) = “Naik” = 0.33 x 0.67 x 0.67 x 1 = 0,148137 Kelas (label) = “Turun” = 0.33 x 0 x 0.67 x 0.67 = 0
4.5.3 Menghitung                     berdasarkan kelas (label)
Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Naik” = 0,148137/2 = 0,0740685 Kelas (label) = P(X) (3/6) – “Turun” = 0/2 = 0
Setelah  dilakukan  perhitungan  yaitu  nilai  label  “Naik” lebih  tinggi  dari  pada  label  “Turun”  yaitu  0,0740685 dibanding  0,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  strategi dengan menggunakan Loyalitas menghasilkan keterangan  naik  dan  bisa  direkomendasikan  untuk diterapkan.
4.6 Tampilan Aplikasi
4.6.1 Halaman Menu Admin
Halaman  ini  hanya  dapat  dilihat  dan  dikelolah  oleh admin
Gambar 5. Halaman Menu Admin

## 4.6.2 Halaman Data Training
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.129
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  berisi  untuk mengelola data training. Adapun button yang berbentuk tanda  tambah  yang  berfungsi  untuk  menambah  data training.

## Gambar 6. Halaman Data Training
4.6.3 Halaman Data Uji
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  berisi  untuk mengelola  data-data  yang  akan  di  Uji.  Adapun  button berbentuk tambah merupakan tombol untuk menambah data  dan  ada  juga  tombol  submit  di  inputan  data  uji berfungsi  untuk  memproses  perhitungan  data  uji berdasarkan  data  training  yang  nantinya  akan menghasilkan  keterangan.  Dan  ada  button  cetak  yang berfungsi mencetak hasil data yang sudah di hitung.
Gambar 7. Halaman Data Uji

## 4.6.4 Halaman Pimpinan
Halaman  Pimpinan  merupakan  halaman  yang  berisi laporan-laporan berupa data training dan data uji.

## Gambar 8. Halaman Pimpinan

## 5.   Kesimpulan
5.1 Simpulan
Setelah tahapan-tahapan dilaksanakan dalam penelitian ini  maka  didapat  kesimpulan  bahwa  algoritma naïve bayes  classifier dapat  digunakan  untuk  menentukan strategi pemasaran pada minimarket. Adapun hasil dari perhitungan  Loyalitas  yaitu  nilai  label  “Naik”  lebih tinggi  dari  pada  label  “Turun”  yaitu  0,0740685 dibanding  0,  untuk  perhitungan  Flashsale  yaitu  nilai label “Naik” lebih tinggi dari pada label “Turun” yaitu 0,1503815 dibanding 0 maka dapat disimpulkan bahwa strategi  dengan  menggunakan  Loyalitas  dan  Flashsale menghasilkan keterangan naik dan bisa direkomendasikan untuk diterapkan.
5.2 Saran
Adapun saran dari penulis yaitu aplikasi ini dilihat dari tampilan masih sederhana, diharapkan untuk kedepannya  dikembangkan  agar  lebih  baik  lagi  dan dalam  menentukan  kriteria  dilakukan  pengujian validitas  sehingga  hasil  akhir  dari  sistem  pendukung keputusan  dapat  dipercaya  dan  untuk  menghindari pengambilan keputusan yang kurang tepat.

## Daftar Rujukan
[1]  Andri,  K.  Baboe,  and  R.  Alexandro,  “Pengaruh Strategi Pemasaran Terhadap Peningkatan Volume Penjualan  Pada  Alfa  Mart  Di  Jalan  Diponegoro Kota Palangka Raya,” J. Pendidik. Ilmu Pengetah.
Sos. , vol. 2017, no. 7, pp. 1–9, 2017.
[2]  M. Rusdi, “Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Volume Penjualan Pada Perusahaan Genting  UD.  Berkah  Jaya,” J.  Stud.  Manaj.  dan Bisnis , vol. 6, no. 2, pp. 49–54, 2019.
[3]  A.  Samsudin et  al. ,  “Pengaruh  Analisis  SWOT terhadap  Pengambilan  Keputusan  pada  Usaha Laundry  di  Kalijudan  Surabaya,” J.  Kaji.  Ekon. dan Bisnis Islam El-Mal , vol. 4, no. 5, pp. 1263– 1274, 2023.
[4]  A. Mubaroq, R. Wiryasaputra, and D. A. Verano, “Penerapan  Analisa  Swot  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Manajemen  Di  Mubarok Resto Palembang,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 8, no. 2, 2017.
[5]  D. S. Utsalina and L. A. Primandari, “Analisis swot dalam  penentuan  bobot  kriteria  pada  pemilihan strategi pemasaran menggunakan analytic network process,” Antivirus , vol. 14, no. 1, pp. 51–60, 2020.
Jurnal Ilmiah Binary STMIK Bina Nusantara Jaya Vol.   0 5 No. 02 Tahun 2023, ISSN : 2657– 2117 | DOI 10.52303/jb.v5i2.129
[6]  K.  Indriani  and  Q.  Tanjung,  “Sistem  Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode  NAÏVE  BAYES  Pada  NSC  FINANCE Cikampek,” J.  Teknol.  dan  Ilmu  Komput.  Prima , vol. 1, no. 2, pp. 153–158, 2018. [7]  D. Alita, I. Sari, and A. R. Isnain, “PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA
BEASISWA,” JDMSI ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  17–23, 2021.
[8]  M.  H.  Wahyudi,  “Sistem  pendukung  keputusan penentuan status gizi balita menggunakan metode naïve  bayes,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. , vol. 8, no. 2, pp. 25–30, 2018.
[9]  S.  Rahayu  and  A.  S.  R.  M.  Sindar,  “Penerapan Metode  Naive  Bayes  Dalam  Pemilihan  Kualitas Jenis  Rumput  Taman  CV. Rumput  Kita Landscape,” Teknlogi Inf. dan Komun. Digit. Zo. , vol. 9, no. 2, pp. 162–171, 2018.
[10]  Farid, U. Endri, and U. Yuyun, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi
Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier,” J.  Inf. Technol.  Comput.  Sci. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  35–42,
2021.
[11]  M.  S.  Dewi,  P.  A.  Windarto,  and  D.  Hartama, “Penerapan Datamining
Dengan Metode
Klasifikasi  Unrtuk  Strategi  Penjualan  Produk  di UD. Selamat  Selular,” KOMIK ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 617–621, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1669.
[12]  A. S. Kusuma and I. K. Juliana, “Penentuan Lokasi Fasilitas Kesehatan Strategis Menggunakan
Metode  Naive  Bayes  pada  RSU  Bintang,”
Informatics J. , vol. 6, no. 2, pp. 52–61, 2021.
[13]  A.  H.  Sani,  A.  Setiawan,  and  A.  Primadewi, “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam Rekomendasi  Strategi  Penerimaan  Peserta  Didik Baru,” J.  Comput.  Syst.  dan  Informatics(JoSYC) , vol.  4,  no.  1,  pp.  245–251,  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2438.
[14]  A. Senika and D. Iskandar, “Implementasi Metode Naïve  Bayes  Dalam  Penilaian  Kinerja  Sales Marketing Pada PT . Pachira Distrinusa,” J. Media Inform.  Budidarma ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  701–709,
2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3331.
[15]  N. H. Alfianty and M. Sri, “Penerapan Naïve Bayes untuk  Klasifikasi  Data  Penyakit  Pada  Anak,” Automata , vol. 3, no. 1, pp. 117–122, 2022.
[16]  Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi,”
Informatika , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.