http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Model Klasifikasi Naïve Bayes untuk Prediksi Indeks Harga Produsen

## Naïve Bayes Classification Model for the Producer Price Index Prediction
1 Melisa Winda Pertiwi*, 2 Mira Kusmira, 3 Rezkiani, 4 Bambang Kelana Simpony, 5 Yanti Apriyani, 6 Iqbal Dzulfiqar Iskandar, 7 Taufik Wibisono, 8 Imam Amirulloh
1,2 Sistem Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur 13620, Indonesia
3 Kajian Film, Televisi dan Media, Komputer, Institut Digital Bisnis Indonesia Jl. Raya Cileungsi KM 3 , Bogor, Indonesia
4,5,6,7,8 Sistem Informasi, Teknik dan Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Tanuwijaya No. 4, Kota Tasikmalaya 10450, Indonesia *e-mail: melisa.mwp@nusamandiri.ac.id
( received : 19 Oktober 2021, revised : 7 November 2021, accepted : 16 November 2021)

## Abstrak
Indeks  Harga  Produsen  (IHP)  adalah  angka  indeks  yang  menggambarkan  tingkat  perubahan  harga ditingkat  produsen.  Pengguna  data  dapat  memanfaatkan  perkembangan  harga  produsen  sebagai indikator  dini  harga  grosir  maupun  harga  eceran.  Selain  itu  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu penyusunan  neraca  ekonomi  (PDB/PDRB),  distribusi  barang,  margin  perdagangan,  dan  sebagainya. Setiap  tahun  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  melakukan  update  data  mengenai  indeks  harga  produsen untuk memudahkan standar harga produsen diantaranya produsen beras dan gabah. Untuk menentukan Harga Indeks Prediksi selanjutnya dibutuhkan suatu algoritma Prediksi, yakni Naïve Bayes berdasarkan data dari Triwulan I dan II tahun 2021. Hasil prediksinya yakni Algoritma Naïve Bayes bisa digunakan untuk  melakukan  prediksi  Indeks  Harga  Produsen  (IHP).  Prediksi  ini  dilakukan  untuk  memberikan gambaran terhadap IHP Triwulan III, mengingat dalam 1 tahun BPS (Badan Pusat Statistika) melakukan update data IHP sampai Triwulan IV dalam 1 tahun. Prediksi yang didapatkan adalah adanya kenaikan untuk Triwulan III dengan nilai maksimal antara 0.961 – 0.980 berdasarkan data dari Triwulan I dan II..
Kata kunci: Naïve Bayes, Prediksi, Indeks Harga Produsen

## Abstract
Producer Price Index is an index number that describes the level of price change at the producer level. Data users can take advantage of the development of producer prices as an early indicator of wholesale and retail prices. In addition, it can also be used to assist in the preparation of the economic balance, distribution of goods, trade margins, and so on. Every year the Badan Pusat Statistika (BPS) updates data  on  the  producer  price  index  to  facilitate  producer  price  standards,  including  rice  and  grain producers. To determine the Price Prediction Index, a prediction algorithm is needed, namely Naive Bayes based on data from Quarters I and II of 2021. The Naïve Bayes Algorithm, can be used to predict the Producer Price Index. This prediction is made to provide an overview of Quarter III, considering that in 1 year BPS updates the Producer Price Index’s data up to Quarter IV in 1 year. The prediction obtained is an increase for Quarter III with a maximum value between 0.961  – 0.980 based on data from Quarters I and II.
Keywords: Naïve Bayes, Prediciton, Producer Price Index

## 1 Pendahuluan
Indeks Harga Produsen( IHP) merupakan angka indeks yang menggambarkan tingkatan pergantian harga ditingkat produsen. Pengguna informasi bisa menggunakan pertumbuhan harga produsen selaku penanda dini harga grosir ataupun harga eceran. Tidak hanya itu pula  bisa digunakan buat menolong penataan neraca ekonomi( PDB/ PDRB), distribusi benda, margin perdagangan, serta sebagainya. Tiap tahun  Tubuh  Pusat  Statistika(  BPS)  melaksanakan  pembaharuan  informasi  menimpa  indeks  harga produsen buat mempermudah standar harga produsen antara lain produsen beras serta gabah [1] .
Informasi  IHP  tahun  2021  sepanjang  Triwulan  I  serta  Triwulan  II  bisa  digunakan  buat melaksanakan prediksi indeks harga produsen, biar mempermudah cerminan indeks serta membagikan performa dari prediksi tersebut tiap Triwulan dalam 1 tahun [2]. Perlu adanya suatu algoritma untuk memprediksi  harga  indeks  tersebut,  salahsatunya  Algoritma  Naïve  Bayes.  Pengusaha  biasanya memerlukan  prediksi  indeks  harga  barang  supaya  dapat  melakukan  perencanaan  kepada  para  petani setiap triwulan tahunnya. Ini alasannya kenapa perlu suatu gambara indeks harga produsen, meskipun BPS selalu melakukan pendataan setiap tahun, namun data tersebut akan diterbitkan setelah benar  – benar dilakukan secara menyeluruh khususnya untuk harga produsen.
Tujuan  dari  Indeks  Harga  Produsen  ini  sebagai  petunjuk  atau  indikator  yang  dapat  digunakan dalam mengukur kegiatan perekonomian secara umum, Indeks harga perdagangan dasar dapat memberi gambaran trend atau kecenderungan dalam perdagangan serta Indeks harga bertujuan untuk menghitung atau mengetahui tingkat kemajuan perekonomian negara. Manfaatnya berlaku bagi petani, baik yang diterima  ataupun  yang  dibayar,  merupakan  gambaran  bagi  petani  tersebut  apakah  petani  tersebut makmur atau semakin melarat.
Masa kini Indeks harga juga dijadikan sebagai pedoman dalam membandingkan harga dari waktu ke  waktu.  Setiap  waktu  mengalami  perubahan  harga  indeks.  Indonesia  terbagi  menjadi  4  Triwulan dalam  1  tahun.  Tahun  2021,  Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  sudah  menyebarkan  secara  resmi  Indeks Harga Produsen sampai ke Twirulan II. Prediksi untuk Triwulan III bisa dilakukan dengan mengacu ke data  yang  sebelumnya.  Metode  untuk  memprediksi  Indeks  Harga  Produsen  bisa  menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,  dimana  algoritma  ini  memiliki  kemudahan  yakni  secara  komputasi  dapat memprediksi secara real-time [3].
2 Tinjauan Literatur
Riset terpaut menimpa prediksi memakai algoritma Naïve Bayes ialah riset dengan judul Naïve Bayes Classification Model for the Student Performance Prediction , melalukan pendekatan naive bayes yang diterapkan dalam buat menganjurkan prediksi Analisa kinerja siswa. Algoritma yang diusulkan diimplementasikan  dengan  python.  Hasil  dari  model  yang  diusulkan  merupakan  dibanding  dengan model  yang  terdapat  dalam  perihal  akurasi  serta  eksekusi  waktu  [4] . Berikutnya  riset  menimpa Constructing Naive Bayesian Classification Model By Spark For Big Informasi , dimana pertumbuhan teknologi  big  informasi,  algoritma  pendidikan  mesin  susah  buat  menanggulangi  big  informasi.  Buat menanggulangi permasalahan ini, pengklasifikasi Naïve Bayes bersumber pada parallel pelatihan serta prediksi  pada  platform  Spark  yang  diusulkan.  Algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  dikombinasikan dengan  Spark  platform  terdistribusi  buat  membangun  algoritma  naïve  bayes  secara  fungsional  yang lengkap dengan model buat informasi mining serta analisis, dan pengujian informasi [5].
Prediksi yang lain ialah riset " The Research on Agricultural Product Price Forecasting Service Based on Combination Model " terhadap mekanisme ekonomi pasar. Tetapi, fluktuasi harga yang lebih tinggi  hendak  pula  berdampak  kurang  baik  untuk  industri.  Harga  pergantian  produk  pertanian merupakan kejadian besar yang berarti buat kesejahteraan nasional serta penghidupan rakyat. Semenjak harga  produk  pertanian  dipengaruhi  oleh  banyak  aspek,  tidak  mudah  memprediksi  harga  produk pertanian  secara  akurat.  Timbulnya could  computing ,  diiringi  dengan  ruang  penyimpanan  besar, kapasitas  komputasi  yang  besar  serta  bayaran  rendah,  membagikan  arah  baru  buat  informasi penambangan  buat  menanggulangi  informasi  besar.  Buat  mewujudkan  dalam  kurun  waktu  jangka pendek  peramalan  harga  produk  pertanian,  berorientasi  pada  layanan  peramalan  selaku  pedoman, penelitin ini dibentuk selaku sistem layanan peramalan harga produk pertanian bersumber pada sistem yang bisa melaksanakan analisis serta prediksi buat harga pasar [6].
Harga  pasar  pun  sebelumnya  pernah  dilakukan  penelitian  dengan  judul  Prediksi  Kenaikan  atau Penurunan  Indeks  Pasar  Keuangan  Indonesia  dengan  Menggunakan  Bayesian Network dan  Prediksi
Perubahan  Kenaikan  Pasar  Keuangan  Indonesia  yang  menjelaskan  tentang  prediksi  kenaikan  atau penurunan  harga..Metode  yang digunakan  adalah menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Diskrit dan  Kontinu. Penentuan metode yang  terbaik  untuk  perhitungan  prediksi  dilihat tingkat  akurasi dari  setiap  metode dengan confusion matrix . Sektor  pasar  keuangan  yang  digunakan  yakni nilai tukar    USD/IDR,    IHSG,    dan    Obligasi.  Perhitungannya  berrgantung    pada  nilai    tukar    USD/IDR terhadap IHSG,  dan  nilai  tukar  USD/IDR terhadap Obligasi. Metode ini memberikan hasil yang lebih akurat dengan hasilna 84% untuk  IHSG  dan 76%  untuk  Obligasi.  Selanjutnya perhitungan  dengan metode Naive  Bayes Kontinu dengan akurasi 52% untuk IHSG dan 48% untuk Obligasi. Sektor nilai tukar USD/IDR lebih mempengaruhi IHSG, karena tingkat akurasi yang diperoleh IHSG lebih tinggi dibandingkan dengan Obligasi[7].
Penelitian  terkait  selanjutnya  mengenai  prediksi  produk  baru  dengan  judul  penelitian  Prediksi Potensi  Pemasaran  Produk  Baru  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Regresi  Linear, menjelaskan mengenai Produk dengan tingkat kedekatan terbesar yang diambil data penjualan produk lalu  daerah  pemasarannya  bisa  di  tampilkan  sebagai  prediksi  bagi  produk  baru.  Beberapa  penelitian terdahulu  dalam  melakukan  pencarian  nilai  kedekatan  antar  produk  dapat  dilakukan  prediksi  nilai mahasiswa,  prediksi  persediaan  alat-alat  kesehatan,  besarnya  penggunaan  listrik  rumah  tangga,  dan beberapa  penelitian  menggunakan Nearest  Neighbors ,  Regresi  Linear,  Metode Clustering dan Algoritma  Apriori  yang  termasuk  kedalam  Metode Data  Mining .  Pada  penelitian  ini  menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear yang merupakan class dan data yang tidak sedikit, maka  diharapkan  dapat  memudahkan  perusahaan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  prediksi penjualan produk baru dan daerah pemasarannya[8].
Beberapa penelitian mengenai prediksi banyak menggunakan algoritma Naïve Bayes, berdasarkan latar belakang penelitian yang diambil yakni mengenai Indeks Harga Produsen, maka penelitian ini pun menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang diambil dari Indeks Harga Produsen  bertujuan untuk mengetahui perkembangan ekonomi suatu negara. Harga yang berlaku di pasar merupakan indeks harga konsumen yang sangat penting untuk menentukan kebijakan perekonomian di masa mendatang, hal ini sesuai  dengan  penelitian  yang  mengacu  pada  Prediksi  untuk  masa  mendatang.  Prediksi  yang digambarkan Indeks harga bisa dipergunakan sebagai pedoman untuk pembelian berbagai jenis barang Sebagai dasar dalam membuat kebijakan ekonomi seperti kebijakan fiskal dan moneter.

## 3 Metode Penelitian
Implementasi metode yang digunakan adalah metode data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes.  Berikut  Gambar  1  menunjukkan  kerangka  penelitian  yang  digunakan  untuk  Prediksi  Harga Indeks Produsen menggunakan tools RapidMiner.
Read Data Set Role Naïve Bayes s Algorithm Apply Model Performance Evaluation Result Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3.1 Read Data
Operator penghubung antara data dengan algoritma dapat dijalankan jika data tersebut support untuk diolah dan dibuat penelitiannya. Banyak cara untuk import data ke RapidMiner, salah satunya adalah menggunakan operator “Read”. Data yang digunakannya pada penelitian ini menggunakan Ms. Excel[9]. Data untuk penelitian ini memiliki format Ms. Excel yang telah di download pada laman resmi https://bps.go.id/ dan  mengambil  data  Indeks  Harga  Produsen  Triwulan  I  dan  II  tahun  2021[1] sebagaimana terlihat pada Tabel 1.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 1. Dataset Indeks Harga Produsen
Subsektor Harga Produsen (2021) Indeks Harga Produsen Triwulan I Triwulan II 1. PERTANIAN 1.1 Tanaman Bahan Makanan 1.2 Hortikultura 1.3 Perkebunan 1.4 Peternakan 1.5 Perikanan 2.PERTAMBANGAN DAN PENGGALIAN 2.1 Pertambangan 2.2 Penggalian 3. INDUSTRI PENGOLAHAN 3.1.  Industri  Pengolahan  dan  Pengawetan  daging,  ikan,  buah- buahan, sayuran, minyak dan lemak 3.2. Industri Susu dan makanan dari susu 3.3. Industri penggilingan padi, tepung dan pakan ternak 3.4. Industri makanan lainnya 3.5. Industri minuman dan rokok 3.6. Industri pemintalan dan pertenunan tekstil 3.7. Industri pakaian jadi dan alas kaki 3.8. Industri kayu gergajian dan olahan 3.9. Industri kertas, barang dari kertas dan cetakan 3.10.Industri pupuk 3.11.  Industri  kimia  dasar,  bahan  kimia  dan  barang  dari  bahan kimia 3.12. Pengilangan minyak bumi dan gas 3.13. Industri karet, plastik dan hasil-hasilnya 3.14. Industri barang mineral bukan logam 3.15. Industri logam dasar 3.16. Industri barang -barang dari logam 3.17. Industri mesin, listrik, elektronik dan perlengkapannya 3.18. Industri alat angkutan 3.19. Industri perabot rumah tangga dan barang lainnya 4. PENGADAAN LISTRIK DAN GAS 4.1 Ketenagalistrikan 4.2 Pengadaan Gas 5. PENGELOLAAN AIR 6. ANGKUTAN PENUMPANG 6.1 Angkutan Kereta Api Penumpang 6.2 Angkutan Darat Penumpang 6.3 Angkutan Laut Penumpang 6.4 Angkutan Sungai Danau dan Penyeberangan Penumpang 6.5 Angkutan Udara Penumpang 7.PENYEDIAAN AKOMODASI DAN MAKANAN/MINUMAN 7.1. Penyediaan Akomodasi 7.2. Penyediaan Makanan dan Minuman 8. JASA PENDIDIKAN 9. JASA KESEHATAN INDEKS UMUM (1+2+3) 149.59 154.47 146.36 144.93 146.15 147.29 110.83 105.97 136.79 152.12 180.58 123.90 163.99 144.13 164.84 154.12 166.49 164.44 148.07 124.52 158.69 130.86 128.01 151.74 118.05 132.23 154.48 142.54 163.69 133.59 128.50 192.59 122.07 222.20 216.12 167.17 112.60 175.79 303.51 129.71 142.63 127.82 154.64 137.64 146.06 151.15 152.33 145.51 152.45 149.17 148.98 118.74 115.39 136.62 153.48 184.70 124.53 162.48 144.33 164.95 154.24 167.35 167.19 151.62 126.97 161.39 131.37 131.06 153.46 120.35 134.50 155.30 142.76 164.03 133.66 128.57 192.60 122.08 225.23 223.11 168.22 112.50 178.00 309.16 129.86 142.78 127.97 155.36 138.19 148.34
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.2 Set Role
Bagian ini menunjukan ketika data diklasifikasikan, supaya support antara data dengan algoritma, dibutuhkan satu peran untuk dirubah menjadi reguler. Pada kasus ini, data yang import secara parameter dari Ms. Excel ke RapidMiner, sebelum dihubungkan ke Algoritma dibutuhkan set role (Gambar 2) supaya bisa dihubungkan dengan operator lain[10].
Gambar 2. Set Role pada RapidMiner Studio

## 3.2 Algoritma Naïve Bayes
Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Teorema Bayes yakni menghitung peluang suatu kejadian berdasarkan  kondisi  yang  berhubungan  dengan  kejadian  tersebut[11].  Naıve  Bayes  sangat  popular karena sederhana untuk model pembelajaran mesin di setiap atribut serta hasilnya berdiri sendiri, artinya tidak bergantung terhadap atribut lain atau tidak memerlukan algoritma lain[12].
Persamaannya sebagai beriku:
P(C|X) = 𝑃(𝑋|𝐶)𝑃(𝐶) 𝑃(𝑋) (1)
dimana C adalah kelas target, X adalah data, P(C) adalah probabilitas kelas (probabilitas sebelumnya), P(X)  adalah  probabilitas  prediktor  (probabilitas  sebelumnya),  dan  P(XC)  adalah  probabilitas berdasarkan  kondisi  hipotesis,  dan  P(CX)  adalah  probabilitas  hipotesis  berdasarkan  kondisi (probabilitas  posterior).  Persamaan  (1)  digunakan  dalam  teorema  Bayes  untuk  menjelaskan  peluang masuknya sampel khusus ke dalam kelas C (Posterior). Yang merupakan peluang untuk debat kelas C (sebelum  masuknya  sampel,  dibahas  dimaksud  sebelumnya),  dikalikan  dengan  peluang  munculnya karakteristik  sampel  di  kelas  C  (peluang)[13].  Pengoperasian  Algoritma  menggunakan  RapidMiner Studio seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Pengoperasian Algoritma Naïve Bayes pada RapidMiner Studio
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.3 Apply Model
Prediksi didapatkan dari data yang telah diubah dari pada tahap set role , untuk menghasilkan model yang telah diklasifikan berdasarkan algoritma Naïve Bayes, maka operator apply model (Gambar 4) ini dibutuhkan di akhir sebelum eksekusi pemodelan untuk prediksi indeks harga barang[14].
Gambar 4. Apply Model

## 3.4 Performance
Tahap  ini  ini  dapat  digunakan  untuk  semua  jenis  penelitian.  Secara  otomatis  menentukan  jenis penelitian dan menghitung kriteria paling umum untuk data yang diolah. Perhitungan kinerja yang lebih canggih serta penentuan apakah algoritma tersebut layak atau tidak digunakan terhadap data yang telah dilakukan penelitian[15]

## 3.5 Evaluation
Evaluasi  menghasilkan  angka  terhadap  kinerja  algoritma  untuk  data  yang  telah  dilakukan penelitian. Definisi kinerja setiap algoritma untuk mengevaluasi algoritma yang telah digunakan[16].
4 Hasil dan Pembahasan
Prediksi terhadap Harga Indeks Produsen menggunakan algoritma Naïve Bayes memiliki Performa sebagaimana Tabel 2 berikut:

## Tabel 2. Prediksi Indeks Harga Produsen
Prediksi Indeks Harga Produsen (2021) Prediksi Most Value Rata-rata Maksimal Triwulan I 105.97 105.97 0.021 0.961 Triwulan II 112.50 112.50 0.021 0.980
Berdasarkan data Triwulan I dan Triwulan II dapat disimpulkan bahwa rata-rata kenaikan harga untuk indeks produsen berikutnya sebesar 0,021 dan nilai maksimum harga pada Triwulan I sebesar 0,961 dan Triwulan II sebesar 0,980. Keduanya memiliki kenaikan searah untuk prediksi indeks harga ke depan, terutama pada kuartal III tahun 2021.
Evaluasi tersebut digambarkan dalam bentuk diagram garis, akan ada perbandingan antara Indeks Harga Produsen menurut data yang ada dan Indeks Harga Produsen berdasarkan prediksi menggunakan algoritma Naïve Bayes .
Volume 11, Nomor 1, Januari 2022: 171-178

## Gambar 5. Prediksi Indeks Harga Produsen (2021)
Pada Gambar 5 di atas, terlihat bahwa nilai – nilai prediksi mendekati 1 artinya algoritma Naïve Bayes ini hampir memenuhi kebutuhan data untuk memprediksi Indeks Harga Produsen Twirulan III. Range  nilainya  antara  0  –  1.  Tahun  2021  nilai  maksimumnya  adalah  0.961.  Diagram  tersebut menggambarkan secara kesulurhan data, sehingga memang akan banyak karena indeks harga produsen juga banyak jenisnya, seperti yang sudah di bahas di bagian metode. Untuk mengetahui secara detail, berikut Gambar 6 pengolahan data secara statistika:

## Gambar 6. Prediksi Indeks Harga Produsen (2021)
Hasil  yang  di  dapatkan  ini  lebih  besar  dibanding  penelitian  sebelumnya  mengenai  Prediksi Potensi  Pemasaran  Produk  Baru  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Regresi  Linear, menjelaskan mengenai Produk dengan tingkat kedekatan terbesar yang diambil data penjualan produk lalu  daerah  pemasarannya  bisa  di  tampilkan  sebagai  prediksi  bagi  produk  baru.  Karena  penelitian tersebut membandingkan 2 algoritma sedangkan penelitian di sini hanya satu algoritma yang hasilnya cukup  besar,  yakni  mendekati  1.  Informasi  ini  dapat  menjadi  acuan  untuk  prediksi  Indeks  Harga Produsen Triwulan III. Meskipun begitu, tidak bisa 100% benar – benar prediksi yang nyata, karena data Indeks Harga Produsen yang benar – benar akurat adalah yang sudah resmi di publikasikan oleh Badan Pusat Statistik secara berkala.

## 5 Kesimpulan
Kesimpulan yang di dapat pada penelitian yang berjudul “Model Klasifikasi Naïve Bayes untuk Prediksi Indeks Harga Produsen” yakni menyatakan bahawa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan
untuk memprediksi Indeks Harga Produsen. Prediksi ini dibuat untuk memberikan gambaran Triwulan III, mengingat dalam 1 tahun, Badan Pusat Statistika (BPS) memperbarui data Indeks Harga Produsen hingga  Triwulan  IV  dalam  1  tahun.  Prediksi  yang  diperoleh  adalah  peningkatan  untuk  Triwulan  III dengan nilai maksimum antara 0,961 – 0,980 berdasarkan data Triwulan I dan II. Acuan angka ini dapat disebarluaskan kepada para Petani ataupun Pengusaha supaya mempersiapkan segala perencanaannya menghadapi perubahan Harga Produsen menjelang Triwulan III.

## Referensi
[1] Badan  Pusat  Statistik,  “Indeks  Harga  Produsen,”  2021.  [Online].  Available: https://www.bps.go.id/subject/36/harga-produsen.html#subjekViewTab3.  [Accessed:  28-Sep- 2021].
[2] Badan Pusat Statistik, “Indeks Harga Produsen (IHP),” Badan Pusat Statistik , 2021. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/subject/36/harga-produsen.html#subjekViewTab2. [Accessed: 27-Sep-2021].
[3] DQLab, “Belajar Algotirma Naive Bayes.” [Online]. Available: https://www.dqlab.id/belajar- algotirma-naive-bayes. [Accessed: 11-Aug-2021].
[4] A.  Tripathi,  S.  Yadav,  and  R.  Rajan,  “Naive  Bayes  Classification  Model  for  the  Student Performance  Prediction,” 2019  2nd  Int.  Conf.  Intell.  Comput.  Instrum.  Control  Technol. ICICICT 2019 , pp. 1548–1553, 2019.
[5] X.  Wang,  L.  Luo,  Q.  Zou,  F.  Liu,  J.  Liu,  and  D.  Huang,  “Constructing  Naive  Bayesian Classification Model by Spark for Big Data,” 2020 17th Int. Comput. Conf. Wavelet Act. Media Technol. Inf. Process. ICCWAMTIP 2020 , pp. 306–309, 2020.
[6] G. Zheng, H. Zhang, J. Han, C. Zhuang, and L. Xi, “The research on agricultural product price forecasting service based on combination model,” IEEE Int. Conf. Cloud Comput. CLOUD , vol. 2020-Octob, pp. 4–9, 2020.
[7] N. N. Faizah, D. Saepudin, and ..., “Prediksi Kenaikan atau Penurunan Indeks Pasar Keuangan Indonesia  dengan  Menggunakan  Bayesian  Network  dan  Prediksi  Perubahan  Kenaikan  Pasar Keuangan …,” eProceedings … , vol. 6, no. 2, pp. 9946–9954, 2019.
[8] T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  and  F.  Renaldi,  “Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru  dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Regresi Linear,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 27–32, 2016.
[9] Kuncahyo  Setyo  Nugroho,  “Tutorial  1:  Menggunakan  Model  Machine  Learning  untuk Klasifikasi,”  2020.  [Online].  Available:  https://ksnugroho.medium.com/menerapkan-model- machine-learning-pada-rapidminer-142259846e13. [Accessed: 06-Oct-2021].
[10] RapidMiner
Studio,
“RapidMiner Documentations.”
[Online]. Available:
https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/blending/attributes/names_and_roles/set_ro le.html. [Accessed: 06-Oct-2021].
[11] A. Kika, L. Leka, S. Maxhelaku, and A. Ktona, “Using Data Mining Techniques on Moodle Data for Classification of Student’S Learning Styles,” no. November, 2019.
[12] D.  T.  Barus,  R.  Elfarizy,  F.  Masri,  and  P.  H.  Gunawan,  “Parallel  Programming  of  Churn Prediction Using Gaussian Naïve Bayes,” 2020 8th Int. Conf. Inf. Commun. Technol. ICoICT 2020 , 2020.
[13] A. W. Case, “Gaussian Discriminant Analysis , Naive Bayes and EM Algorithm Probability Theory Review,” 2021.
[14] RapidMiner Studio,
“RapidMiner
Documentation.” [Online]. Available:
https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/scoring/apply_model.html.  [Accessed:  11- Oct-2021].
[15] RapidMiner
Studio,
“RapidMiner Documentations.”
[Online]. Available: https://docs.rapidminer.com/latest/studio/operators/validation/performance/performance.html. [Accessed: 10-Nov-2021].
[16] PadaKuu,  “Algorithm  Evaluation.”  [Online].  Available:  https://padakuu.com/article/140- algorithm-evaluation. [Accessed: 13-Oct-2021].