ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.652

## Implementasi Naïve Bayessian dengan Laplacian Smoothing untuk Peminatan dan Lintas Minat Siswa SMAN 5 Pamekasan
Indah Listiowarni [1] , Nilam Ramadhani [2]
Teknik Informatika, Universitas Madura [1], [2] Jl.Panglegur KM 3.5, Pamekasan, Jawa Timur indah@unira.ac.id [1] , nilam_ramadhani@yahoo.com [2]
Abstrak —  Kurikulum  2013  memiliki  beberapa  perubahan dasar  dari  kurikulum  sebelumnya,  salah  satunya  adalah penyaluran  dan  penempatan  siswa  pada  program  peminatan. Setelah dilakukan klasifikasi peminatan, siswa akan diklasifikasikan lagi menggunakan nilai tes, yang disebut sebagai Lintas  Minat  Siswa . Penelitian  ini  berkonsentrasi  untuk menerapkan  metode Naive Bayessian pada  sebuah sistem  untuk menanggulangi  permasalahan  rumitnya  proses  klasifikasi  dua tingkatan  dan  banyaknya  data  setiap  tahunnya.Naive  Bayes merupakan  salah  satu  metode machine learning yang menggunakan  perhitungan    probabilitas,  dan  memggunakan laplacian smoothing untuk  menghindari  hasil  akhir  bernilai  0. Nilai perhitungan accuracy dan error rate pada 720 data training dengan  pengambilan  5  kali  jumlah  data testing yang  berbeda menggunakan  naive  bayessian  dan  laplacian smoothing ,  didapat nilai accuracy : 92,11% dan nilai error rate : 7,02%
Kata Kunci—naive bayes, peminatan, lintas minat siswa, laplacian smoothing, data mining, klasifikasi

## I. PENDAHULUAN
Kurikulum  2013  merupakan  kurikulum  baru  yang dijadikan  acuan  oleh  beberapa  SMA/MA/SMK  atau  sekolah yang  sederajat,  termasuk  SMAN  5  Pamekasan.  Kurikulum 2013  memiliki  beberapa  perubahan  dasar  dari  kurikulum sebelumnya,  salah  satunya  adalah  peyaluran  dan  penempatan siswa  pada  program  peminatan  .  Peminatan  siswa  adalah sebuah  proses  klasifikasi  siswa  pada  sebuah  bidang  mata pelajaran  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuan  siswa  itu sendiri. Program peminatan siswa tersebut tidak lagi dilakukan saat  siswa  menginjak  kelas  XI  melainkan  mulai diklasifikasikan  sejak siswa menjadi siswa baru (kelas X) di SMAN  5  Pamekasan,  sehingga  siswa  diharapkan  mampu menguasai  bidang  yang  diinginkannya  sejak  mulai  masuk SMA.  Setelah  siswa  diklasifikasikan  sesuai  minat  dan kemampuannya,  semua  siswa  diberi  kesempatan  untuk mempelajari  mata  pelajaran  di  luar  bidang  minatnya  yang diklasifikasikan  lagi  menggunakan  nilai  tes,  yang  disebut sebagai  Lintas  Minat  Siswa  yang  akan  dilakukan  pada  tahun pertama semester kedua, setelah Peminatan Siswa[1].
Peminatan  dan  Lintas  Minat  Siswa  SMAN  5 Pamekasan diklasifikasi oleh tim BK yang terdiri dari 3 orang guru  dan  menangani  lebih  dari  300  orang  siswa  setiap tahunnya,  jumlah  data  yang  lumayan  banyak  dan  proses klasifikasi  yang  terbilang  rumit,  akan  banyak  memakan banyak waktu dan tenaga. Sehingga dibutuhkan sebuah sistem yang  bisa  membantu  tim  guru  BK  (Bimbingan  Konseling) dalam  hal  klasifikasi  data  nilai  siswa,  dan  keakuratan  data pada hasil akhir klasifikasi Peminatan dan Lintas Siswa.
Proses klasifikasi pada sebuah data tidak luput dengan penggunaan  sebuah  metode.  Naive  Bayes classifier merupakan  metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk proses  klasifikasi.  Naive  Bayes classifier menggunakan teorema  Bayes  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Ciri utama dari naive  bayes classifier adalah  asumsi  yang  kuat  akan independensi dari masing-masing kondisi, artinya naive bayes classifier  memiliki  variabel  yang  independen.  Dengan menerapkan  Naive  Bayes  pada  sebuah  data  terkadang  juga menyebabkan missclassification jika  data  training  hanya sedikit  atau  data-nya  tidak  kaya  sehingga  data  testing  tidak ditemukan  pada  data training ,  dan  menyebabkan  hasil probabilitas  bernilai  0  ( zero )  dan  menyebabkan error pada proses klasifikasi .
Kekurangan  naive  bayes classifier dapat diminimalisir dengan  menggunakan  metode smoothing ,  selain  itu  beberapa penelitian  sebelumnya  membuktikan  bahwa  metode smoothing  dapat  meningkatkan  perfomance  dari  naive  bayes classifier .  Pada  penelitian  ini  digunakan  metode smoothing yaitu  laplacian smoothing ,  atau  yang  biasa  disebut add-one smoothing [2].
Penelitian  yang  berfokus  pada  klasifikasi  peminatan pada  siswa  tingkat  SMA,  juga  pernah  dilakukan  dalam penelitian lain, yaitu klasifikasi penjurusan siswa pada SMAN 1 Pontianak dengan menggunakan metode Algoritma C4.5[3], selanjutnya pada SMAN 2 Semarang dengan membandingkan Metode  Regresi  Logistik  Biner  dan Multivariate Adaptive Regression Spline [4]
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.652

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  digunakan  untuk  menjelaskan  dan memberikan  gambaran  tentang  penelitian  yang  akan digunakan,  dataset  yang  akan  digunakan,  pembagian  class pada  setiap  klasifikasi  (peminatan  dan  lintas  minat),  alur sistem, metode yang digunakan dan pembahasan tahapan pre- processing yang dilakukan.

## A. Dataset
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan sebuah  kesatuan  data  yang  didapat  dari  instansi  terkait  yaitu SMAN  5  Pamekasan  yang  dijadikan  tempat  penelitian  dan menambang  data,  Data  yang  diperlukan  untuk  proses penggalian  data  klasifikasi  peminatan  dan  lintas  minat  siswa adalah  berupa  data  siswa  yang  terdiri  dari  berbagai  atribut yaitu nama siswa, nilai raport, nilai UNBK, IQ siswa, dan nilai tes pendukung lainnya.
Kumpulan  data  yang  didapat  akan  digunakan  untuk proses pengklasifikasian data siswa untuk mengetahui apakah siswa A diklasifikasikan sebagai siswa yang dipetakan dalam peminatan  kelas  IPA  atau  IPS,  dan  yang  selanjutnya  akan diklasifikasikan kembali menjadi kelas IPA ekonomi dan IPA geografi(kebumian),  sedangkan  pada  Lintas  Minat  IPS  akan diklasifikasikan menjadi kelas IPS Kimia dan kelas IPS Fisika. Pada  penelitian  ini  digunakan  data  siswa  pada  tahun  2018 untuk  data  testing  dengan jumlah 180 data,  dan  data  training diambil dari data siswa selama 4 tahun, mulai dari tahun 2014 hingga tahun 2017 dengan jumlah total 720 data siswa

## B. Pre-Processing
Sebelum  melakukan  proses  klasifikasi  peminatan  dan lintas  minat  siswa  dengan  menggunakan naive bayessian dengan laplace smoothing ,  perlu  dilakukan pre-processing data untuk menyiapkan data[5]. Tahapan pre-processing yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari 3 tahapan pada setiap dataset  yaitu  data  cleaning,  data  selection  dan  terakhir  data transformation , dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1 . Alur Pre-processing data
Data cleaning dilakukan  pada record data  yang  tidak sesuai,  seperti  penghapusan  karakter  yang  tidak  diperlukan, mengisi  data  yang  kosong  (penyesuaian  isi)  dan  pembulatan nilai  pada  atribut  rata-rata  rapor.  Data selection dilakukan untuk  memilih  atribut  yang  akan  digunakan  pada  proses selanjutnya  dan  membuang  yang  tidak  diperlukan,  seperti pada  dataset  peminatan  siswa,  atribut  yang  dihapus  adalah atribut nama, jenis kelamin dan atribut rekomendasi BK, dan atribut  pada  dataset  lintas  minat  siswa  juga  mengalamai penghapusan atribut nama. Data transformatio n yaitu tahapan pre-processing untuk mengubah isi dan melakukan perubahan atribut,  perubahan  pada dataset setelah  dilakukan transformation adalah sebagai berikut :

## Peminatan siswa
Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk  diproses  dalam data mining ,  Objek  pada dataset yang awalnya  berupa  non-angka,  akan  dinotasikan  menjadi  angka, dalam  hal  ini  akan  terjadi  pada  atribut  Prestasi  Akademik. Tabel  1  menjelaskan  bagaimana  seharusnya  data  tersebut bertransformasi dari non-angka menjadi angka

## Tabel 1. Aturan Kepemilikan Sertifikat Akademik
Range Nilai Tes  Keterangan 1 Ada 0 Tidak Ada
Selain itu, data set juga akan mengalami perubahan pada beberapa atribut, seperti pada satuan nilai pada rata-rata nilai raport  SMP  (Sekolah  Menengah  Pertama)  akan  diubah menjadi  atribut  lain  mengingat  syarat  peminatan  siswa  yang digunakan oleh SMA Negeri 5 Pamekasan.
MIPA  :  atribut  gabungan  dari  rata-rata  mata  pelajaran Matematika dan IPA
Matematika+IPA 2 =MIPA (1)
MIPS  :  atribut  gabungan  dari  rata-rata  mata  pelajaran Matematika dan IPS
Matematika+IPS 2 =MIPS (2)
Rata-rata : atribut gabungan dari rata-rata mata pelajaran Matematika, IPA, IPS, Bahasa Indonesia, dan Bahasa Inggris
Mat+IPA+IPS+BIN+BIG 5 =rata-rata (3)
Rata-rata  UNBK  :  atribut  gabungan  dari  semua  mata pelajaran  UNBK,  yaitu  Matematika,  IPA,  Bahasa  Indonesia, dan Bahasa Inggris
Mat+IPA+BIN+BIG 4 =rata UNBK (4)
Sehingga,  dengan  menggunakan  persamaan  (1)-(4) didapatkan data hasil transformasi/pengubahan isi atribut dari dataset  sebelumnya.  Persamaan  (1)-(4)  digunakan  untuk mengubah  dan  menyesuaikan  nilai  pada  tahap  klasifikasi peminatan  siswa,  dimana  MIPA  adalah  Matematika-IPA, MIPS  adalah  Matematika-IPS,  IPA  adalah  Ilmu  Pengetahuan Alam,  IPS  adalah  Ilmu  Pengetahuan  Sosial,  BIN  adalah Bahasa  Indonesia,  BIG  adalah  Bahasa  Inggris  dan  UNBK adalah  Ujian  Nasional  Berbasis  Komputer,  hasil data transformation dapat terlihat seperti pada tabel 2.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.652
Tabel 2. Hasil Data Transformation Peminatan Siswa (Data Training )
NISN MI PA MI PS Rata - Rata Rata- rata UN BK IQ  prestasi  Kelas 0007203 313 90 91 88 84 11 0 0 IPA 0001685 099 89 90 87 91 10 5
1 IPA 9986741 555 88 86 86 87 10 0 1 IPA

## Lintas minat siswa
Untuk data set Lintas Minat juga perlu melewati proses transformation atau  perubahan  atribut  sebelum  masuk  ke proses selanjutnya,
MIPA  :  atribut  gabungan  dari  rata-rata  raport  SMP pada  mata  pelajaran  Matematika  dan  IPA,  atribut  MIPA digunakan  untuk  siswa  yang  mengikuti  lintas  minat  IPA, untuk  me-transformasi  nilai  Matematika  dan  IPA  menjadi MIPA dapat menggunakan persamaan (5).
Matematika+IPA 2 =MIPA
(5)
MIPS : atribut gabungan dari rata-rata raport SMP pada mata  pelajaran  Matematika  dan  IPS,  untuk  me-transformasi nilai Matematika dan IPS menjadi MIPS dapat menggunakan persamaan (6).
Matematika+IPS 2 =MIPS (6)
Mafis : atribut gabungan (rata-rata)nilai raport semester I Matematika, fisika, dan biologi, untuk me-transformasi nilai Matematika,  Biologi  dan  Fisika  menjadi  Mafis  dapat menggunakan persamaan (7).
Matematika+biologi+fisika 3 =mafis (7)
Makim  :  atribut  gabungan  (rata-rata)nilai  raport semester  I  Matematika,  kimia,  dan  biologi,  ,  untuk  me- transformasi  nilai  Matematika,  Biologi  dan  Kimia  menjadi Makim dapat menggunakan persamaan (8)
Matematika+biologi+kimia 3 =makim (8)
Matgeo  :  atribut  gabungan  (rata-rata)nilai  raport semester  I  Matematika,  ekonomu,  dan  geografi,  ,  untuk  me- transformasi  nilai  Matematika,  Ekonomi  dan  Geografi menjadi Matgeo dapat menggunakan persamaan (9)
Matematika+ekonomi+geografi 3 =matgeo (9)
Matsos  :  atribut  gabungan  (rata-rata)nilai  raport semester  I  Matematika,  ekonomi,  dan  sosiologi, , untuk  me- transformasi nilai Matematika, ekonomi dan sosiologi menjadi Matsos dapat menggunakan persamaan (10)
Matematika+ekonomi+sosiologi 3
=matsos (10)
Dengan  menggunakan  persamaan  (5)-(10)  didapatkan Hasil data transformation pada lintas minat siswa dapat dilihat pada tabel 3 untuk lintas minat IPA (Ilmu Pengetahuan Alam) dan tabel 4 untuk lintas minat IPS (Ilmu Pengetahuan Sosial)
Tabel 3. hasil data transformation lintas minat IPA
NISN MI PA MI PS MAT GEO MATS OSIO Minat 9995967 299 88 89 77 77 Sosiologi 0008465 630 88 89 75 76 Geografi 9983381 489 87 86 76 75 Sosiologi
Tabel 4. hasil data transformation lintas minat IPS NISN MI PA MI PS MAT KIM MAT FIS Minat 999596289 9 75 76 71 73 Fisika 000846563 1 73 74 68 69 Fisika 998338159 0 73 76 73 72 Bio- kim

## C. Metode
Proses  penggalian  data  (data  mining)  adalah  proses penentuan Pilihan Kelas yang tepat bagi seorang siswa dengan perhitungan didasarkan pada nilai mata pelajaran yang ada dan sesuai dengan probabilitas yang terbesar.
Pada  proses  penggalian  data  ini  menggunakan  Metode Naïve Bayessian Classification dengan Laplacian smoothing dengan beberapa tahapan, yaitu sebagai berikut [6]:
1. Menentukan Data Tes
2. Menentukan Nilai Ci dan Nilai X
3. Menghitung P(X|Ci), i=1,2 untuk setiap kelas
4. Perhitungan Naïve Bayes dengan  Laplacian Smoothing
5. Menentukan Nilai Probabilitas terbesar.
6. Hasil klasifikasi Proses  penggalian  data  dengan  menggunakan  Metode
Naïve Bayessian Classification dengan Laplacian smoothing , dapat digambarkan dengan alur proses pada Gambar 2.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.652

## Gambar 2. proses mining
Naive  bayes classifier ,  merupakan  algoritma  klasifikasi berdasarkan  penerapan  teorema  bayes  dengan  asumsi independen  yang  kuat, output dari classifier berupa  nilai probabilitas  yang  menunjukkan  sebuah  dokumen  atau  data harus  diklasifikasikan  atau  dikelompokkan,  sesuai  nilai probabalitas  tertinggi  yang  dihasilkan  [7],  nilai  probabilitas kemunculan  data  dapat  diketahui  dengan  menggunakan persamaan (11)
P H | X = P X H P(H) P(X) (11)
Metode smoothing merupakan metode untuk menghindari  hasil  klasifikasi  bernilai  0  dikarenakan  data testing tidak ditemukan pada data training. Pada penelitian ini digunakan metode laplace smoothing, yaitu metode smoothing yang  paling  sederhana  karena  hanya  menambahkan  angka  1, tapi  metode  laplace smoothing memiliki  perfomance  yang cukup  baik  dibandingkan  dengan  metode smoothing lainnya[8],  pada  penerapan  text  atau  numerik.  Salah  satunya pada perbandingan smoothing untuk pengkategorian soal ujian [2], sebagai penerapan pada data text ( text mining ).
𝑃 𝐻|𝑋 𝑋 𝐻 | | (12)
dimana  |V|  merupakan  jumlah  class  yang  digunakan, P(X) merupakan peluang data sampel yang diamati [9].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  penggalian  data  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayessian Classification dengan  Laplacian Smoothing , mengikuti  proses  alur  pada  gambar  2  dimulai  dengan menentukan data tes hingga terbentuk proses klasifikasi pada setiap tujuan klasifikasi, yaitu klasifikasi peminatan siswa dan lintas minat siswa
Tahap  evaluasi  juga  diperlukan  untuk  mengukur perfomance  naive  bayessian  menggunakan  laplacian smoothing , menggunakan perhitungan accuracy dan error rate [10] pada hasil klasifikasi peminatan siswa.
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (13) 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑟𝑎𝑡𝑒 (14)
Evaluasi dilakukan dengan pengambilan 5 kali jumlah data  testing  yang  berbeda  terhadap  720  data  training,  untuk
mengetahui  pengaruh  jumlah  data  tes,  terhadap  hasil klasifikasi. Tabel 5 menjelaskan hasil accuracy dan error rate untuk  setiap  pengambilan  jumlah  data  tes  yang  berbeda, sekaligus memperlihatkan jumlah rata-rata accuracy dan error rate ,  dengan  menggunakan  persamaan  (13)  maka  didapatkan nilai accuracy dan  persamaan  (14)  digunakan  untuk mengetahui nilai error rate
Tabel 5. hasil evaluasi pada hasil klasifikasi peminatan siswa
Jumlah data testing Jumlah Data Training Accuracy (%) Error Rate (%) 35 720 90,33 6,86 60 720 96 4 80 720 90 8,5 100 720 92 8 180 720 92,22 7,77 92,11 7,026
Setelah  melakukan  perhitungan  data  mining  dan didapatkan sebuah hasil berupa klasifikasi, sebuah sistem akan diuji keakuratan data yang dihasilkan, dan kemungkinan error rate  yang  muncul.  Dalam  hal  ini  sistem  akan  di  evaluasi menggunakan  perhitungan confusion matrix ,  dengan  begitu nilai akurasi dan error dapat diketahui.
Seperti  yang  terlihat  pada  tabel  5,  Jumlah  dan  macam data  testing  yang  digunakan  dalam  proses mining mempengaruhi hasil yang didapat dari perhitungan akurasi dan error  rate,  pada  gambar  4.21  diketahui  hasil  akurasi  adalah 93,33%dan error rate 6,66%, hasil tersebut didapat dari hasil proses mining yang  terdiri  dari  15  data  testing  dan  100  data training,  kemudian  hasil  yang  berbeda  didapatkan  ketika sistem mengeksekusi data testing dengan jumlah yang berbeda
Berikut adalah hasil tampilan implementasi naive bayes pada  data  siswa  untuk  mengklasifikasikan  peminatan  dan lintas minat siswa. Mulai dari data training , data testing , hasil hingga evaluasi.
Gambar 6. DataTraining Peminatan siswa
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588
DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.652

## Gambar 7. Data Testing Peminatan siswa
Gambar  6  dan  gambar  7  secara  berurutan  merupakan tampilan  halaman  pengolahan  data training dan  data testing . Pada halaman data training dan data testing , terdapat beberapa menu yang dapat digunakan yaitu menambah dan menghapus data. Data testing yang digunakan pada penelitian ini (gambar 7)  merupakan  data testing dan  bukan  merupakan  bagian  dari data training .
Pre-processing data  secara  otomatis  dilakukan  di dalam sistem, sehingga memudahkan user , hingga didapatkan hasil mining yang  dapat  dilihat  rinci  perhitungannya menggunakan naive bayes dan laplace smoothing pada gambar 8.

## Gambar 8. Hasil klasifikasi Peminatan siswa
Selanjutnya,  tampilan  pada  gambar  9  akan  diringkas lagi  tampilan  nya  (menampilkan  data  yang  dibutuhkan  untuk proses mining selanjutnya  atau  kebutuhan  pelaporan/berkas), agar  memudahkan  pengguna  untuk  mengetahui  hasil klasifikasi yang direkomendasikan, pada gambar 8.
Gambar 9. Hasil mining
Gambar 10 hasil evaluasi
Tampilan  pada  gambar  10  merupakan  hasil  evaluasi yang  berguna  untuk  mengetahui  sejauh  mana  tingkat  ke- akuratan  hasil  klasifikasi  sesuai  dengan  data  asli,  sehingga dapat  meyakinkan  pihak  SMAN  5  Pamekasan  untuk menggunakan hasil klasifikasi.

## IV. KESIMPULAN
Metode  Laplace smoothing berhasil  mengurangi kemungkinan  kegagalan  klasifikasi,  karena  bisa  mencegah hasil  klasifikasi  bernilai  0,  dari  hasil  perhitungan  klasifikasi dengan  menggunakan    naive  bayes  dengan  laplacian smoothing  nilai  perhitungan accuracy dan error rate menggunakan confusion matrix pada 720 data training dengan pengambilan 5 kali jumlah data testing yang berbeda, didapat nilai accuracy : 92,11% dan nilai error rate : 7,02%. Sehingga hasil klasifikasi dapat dijadikan pertimbangan penentuan kelas peminatan dan lintas minat siswa SMAN 5 Pamekasan
Penelitian selanjutnya bisa dengan menambahkan fitur perbandingan  untuk  metode smoothing lainnya  selain  dengan metode laplace smoothing .

## D AFTAR P USTAKA [1] Kementerian  Pendidikan  Dan  Kebudayaan  RI, “Pedoman Peminatan Peserta Didik,” pp. 1–74, 2013.
[2] I.  Listiowarni  and  E.  R.  Setyaningsih,  “Analisis Kinerja  Smoothing  pada  Naive  Bayes  untuk Pengkategorian  Soal  Ujian,” J. Teknol. Manaj. Inform. , vol. 4, 2018.
[3] B.  Novianti,  T.  Rismawan,  and  S.  Bahri, “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma  C4.5 Untuk Penjurusan  Siswa  (Studi Kasus:  Sma  Negeri 1 Pontianak),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 04, no. 3, pp. 75–84, 2016.
[4] R. Binadari, Y. Wilandari, and Suparti, “Perbandingan Metode  Regresi  Logistik  Biner  dan  Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) pada Peminatan Jurusan  SMA  (Studi  Kasus  SMA  Negeri  2
Semarang),” J. Gaussian ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  987–996, 2015.
[5] S.  Garcia,  “Effectiveness  of  Data  preprocessing  for data mining,” Int. J. Curr. Eng. Technol. , vol. 4, no. 5, pp. 3480–3483, 2014.
[6] B.  Said,  “DATA  SMS  CENTER  BUPATI PAMEKASAN  MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES DAN WINNOWING,” J. LINK , vol. 26, no. 2, pp. 1– 5, 2017.
[7] E. Prasetyowati  and N.  Ramadhani, “Sistem Evaluasi Dan  Klasifikasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Universitas  Madura  Menggunakan  Naive  Bayes Dengan  Dirichlet  Smoothing,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 16, no. 2, p. 192, 2018.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.652
[8] R.  A.  Ramadhani,  F.  Indriani,  and  D.  T.  Nugrahadi, “Comparison  of  Naive  Bayes  smoothing  methods  for Twitter  sentiment  analysis,” 2016 Int. Conf. Adv.
Comput. Sci. Inf. Syst. ICACSIS 2016 ,  no.  October 2016, pp. 287–292, 2017.
[9] V.  Cherian  and  M.  S.  Bindu,  “Heart  Disease Prediction Using Naïve Bayes Algorithm and Laplace Smoothing  Technique,” Int. J. Comput. Sci. Trends
Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 68–73, 2017.
[10] S.  Rachmatullah  and  A.  P.  Wijaya,  “Rekomendasi Disposisi  Surat  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Pada Arsip  Surat  di  Kantor  Bakorwil  Kabupaten Pamekasan,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 50–59, 2019.