Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Prediksi Produksi Cengkeh Menggunakan Metode Naïve Bayes
Najirah Umar 1 , Fahmi Yuliady 2
1,2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Handayani Makassar Jl. Adiyaksa Baru No. 1 Makassar Email: najirah@handayani.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyederhanakan  dan  meningkatkan  efisiensi produksi  cengkeh  melalui  penggunaan  teknologi  informasi  dan  sistem  pendukung keputusan.  Produksi  cengkeh  memiliki  kompleksitas  yang  tinggi  dan  petani  sering menghadapi  tantangan  dalam  pengelolaan  dan  perencanaan  produksi. Ketidakpastian  dan  risiko  dapat  timbul  akibat  kurangnya  informasi  dan  prediksi yang  akurat.  Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  metode Naive  Bayes untuk melakukan  prediksi  produksi  cengkeh.  Fitur-fitur  seperti  luas  lahan,  cuaca,  dan jumlah produksi sebelumnya menjadi  atribut dalam pengembangan model prediksi. Melalui analisis data yang  relevan, sistem ini dapat memberikan prediksi produksi cengkeh yang lebih akurat. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data latih dan uji yang berbeda-beda. Hasil pengujian menunjukkan tingkat akurasi yang bervariasi tergantung pada jumlah data yang digunakan. Pengujian yang dilakukan dengan menggunakan 100 data latih dan 35 data uji diperoleh hasil tingkat akurasi sebesar 82%.
Kata kunci: SPK, Cengkeh, Naïve Bayes, Prediksi

## ABSTRACT
This research aims to simplify and improve the efficiency of clove production through the  use  of  information  technology  and  decision  support  systems.  Clove  production  is highly  complex  and  farmers  often  face  production  management  and  planning challenges. The lack of accurate information and forecasts can create uncertainty and risk.  In  this  study,  we  used  the  naive  Bayes  method  to  predict  clove  production. Characteristics such as land area, weather, and past production levels are attributes in  developing  forecast  models.  By  analyzing  relevant  data,  this  system  can  provide more  accurate  predictions  of  clove  production.  System  tests  are  run  using  different training and test data. The level of accuracy of test results depends on the amount of data used. After running tests on 100 training data sets and 35 test data sets, we got an accuracy of 82%.
Keywords: SPK, Clove, Naïve Bayes, Prediction
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pendahuluan
Cengkeh  adalah  salah  satu  komoditas  pertanian  penting  di  banyak  negara, termasuk Indonesia. Cengkeh digunakan sebagai bahan baku dalam industri rokok, obat-obatan,  makanan,  minuman,  dan  kosmetik.  Produksi  cengkeh  yang  stabil  dan efisien sangat penting dalam memenuhi permintaan pasar yang semakin meningkat. Namun,  produksi  cengkeh  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  kompleks,  seperti kondisi  iklim,  jenis  tanah,  pemupukan,  pengairan,  dan  pengelolaan  hama  dan penyakit.  Para  petani  cengkeh  seringkali  menghadapi  tantangan  dalam  membuat keputusan  yang  tepat  terkait  pengelolaan  dan  perencanaan  produksi  mereka. Kekurangan  informasi  yang  akurat  dan  prediksi  yang  dapat  diandalkan  seringkali mengakibatkan  ketidakpastian  dan  risiko  yang  tinggi  dalam  produksi  cengkeh. Prediksi tidak hanya digunakan dibidang pertanian, perkebunan untuk memprediksi hasil panen  tetapi  juga digunakan di  bidang  perikanan untuk  memprediksi  jumlah tangkapan (Wiyono et al., 2022).
Indonesia  adalah  negara  yang  memiliki  sumber  daya  alam  yang  melimpah. Kekayaan alam ini berasal dari dan di dalam bumi. Sebagian kekayaan itu berasal dari  dalam  bumi,  misalnya  dari  gas,  minyak  dan  bahan  tambang  lainnya.  Untuk hasil  alam  yangdimiliki    dari  luar  bumi  misalnya  rotan,  kayu,  buah-buahan  dan rempah-rempah.  Salah  satu  tanaman  rempah    yang  paling  menarik  dan  juga memiliki  sejarah  panjang  di  Indonesia,  salah  satunya  adalah  cengkeh.  Cengkeh merupakan  rempah kuno  yang  dikenal  dan  digunakan  sejak  ribuan  tahun  sebelum masehi,  dan  masuk  dalam  kategori  tumbuhan/tanaman  industri  dari  suatu  pohon dalam  family  Myrtaceae  (Simbolon  &  Sinaga,  2021).  Jenis  cengkeh  yang dibudidayakan  adalah  jenis  cengkeh  yang  berkualitas  tinggi  yaitu  Zanzibar  dan Siputih.  Dari  kedua  spesies  tersebut,  anyelir  Zanzibar  merupakan  varietas  dengan hasil  tertinggi  dan  terbaik  (Novichasari  &  Sipayung,  2018).Tumbuhan  ini  banyak digunakan sebagai  campuran pada rokok kretek atau sebagai bumbu makanan dan obat-obatan  (Faqy  &  Rustam,  2019),  (Kalalo  et  al.,  2020).  Khasiat  dan  manfaat tanaman ini antara lain meredakan lambung, sakit perut, sakit gigi dan obat cacing (Winarsih, 2016). Sektor perkebunan Indonesia cukup fleksibel dibandingkan dengan sektor  lainnya.  Hasil  perkebunan  merupakan  sumber  salah  satu  sumber  devisa negara.  Produksi  tersebut  berasal  dari  perkebunan,  termasuk  hasil  tanaman cengkeh  (Tolitoli,  2020). Dalam  konteks  ini,  penggunaan  teknologi  informasi  dan sistem  pendukung  keputusan  menjadi  semakin  penting  untuk  meningkatkan efisiensi  dan  keberlanjutan  produksi  cengkeh.  Dengan  menggunakan  data  historis, informasi  iklim  terkini,  dan  algoritma  analisis  yang  canggih,  sistem  pendukung keputusan  prediksi  produksi  cengkeh  dapat  memberikan  manfaat  yang  signifikan bagi petani dan pihak industri.
Penelitian  terdahulu  berkaitan  dengan  tanaman  cengkeh  antara  lain  : Penelitian  ini  mengkaji  penyebab,  gejala,  dan  strategi  pengelolaan  penyakit  layu cengkeh  yang  umum  di  Indonesia,  dengan  penekanan  pada  pengendalian  penyakit secara  terpadu  (Sarni,  2018).  Penelitian  untuk  mengevaluasi  efektivitas  ekstrak daun cengkeh sebagai insektisida nabati dalam pengendalian hama ulat penggulung daun  pada  tanaman  cengkeh  (Setiawan  et  al.,  2018).  mengoptimalkan  proses ekstraksi  minyak  atsiri  cengkeh  dari  tunas  bunga  cengkeh  di  Indonesia  untuk
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
meningkatkan  efisiensi  dan  kualitas  minyak  yang  dihasilkan  (Jannah  et  al., 2020), mengevaluasi  pengaruh  variasi  varietas  cengkeh  terhadap  hasil  produksi  dan kualitas daun yang dihasilkan, lahan yang cocok untuk tanaman cengkeh (Achmad et al., 2022).
Pemanfaatan  teknologi  saat  ini  dalam  bentuk  perangkat  lunak  telah  banyak dikembangkan  dalam  bentuk  sistem  pendukung  keputusan  sebagai  bahan pertimbangan  kebijakan  ditetapkan  (Yubarda  &  Handayani,  2018).  Dalam  sistem pendukung  keputusan  ada  berbagai  algoritma  yang  dapat  digunanakan  seperti Naïve Bayes .
Naive Bayes adalah proses pengklasifikasi probabilistik yang sederhana untuk menghitung  kumpulan  nilai  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan kombinasi nilai  dari  kumpulan data  yang  tersedia  (Manalu  et  al.,  2017).  Algoritma menggunakan teorema  Bayes dan  menyimpulkan  bahwa  semua  atribut  independen atau tidak independen dengan mempertimbangkan nilai variabel  kelas (Nugroho & Safarudin,  2020).  Yang  menjadi  ciri  utama  dari  algoritma naive  bayes  classifier ini adalah asumsi independensi yang sangat kuat (naif) untuk setiap kondisi/peristiwa. Prinsip  umumnya  adalah  menganggap  bahwa  nilai  suatu  atribut  tidak  tergantung atau  tidak  mempengaruhi  atribut  lainnya  (Watratan  et  al.,  2020),  (Umar  &  M. Adnan  Nur,  2022)  Model Naive  Bayesian memberikan  setiap  kriteria  dengan kontribusi yang sama terhadap keputusan akhir yang diambil  dan perhitungannya lebih  efisien  dibandingkan  algoritma  mengklasifikasi  yang  lain  (Irsyad  &  Pribadi, 2019). Pendekatan ini merupakan salah satu cara untuk menghitung ketidakpastian dengan menggunakan metode Bayesian. Rumus yang digunakan dari teorema Bayes adalah :
P(H|A) = ( | )  ( )| ( ) (1) Keterangan:
A: Data Sampel yang memiliki kelas (label) H: Hipotesa bahwa A adalah data kelas (label) P(H): Peluang dari hipotesa H P(A): Peluang dari data sampel yang diamati P(A|H) : Peluang data dari sampel A bila diasumsikan jika hipotesa benar(Sukabumi, 2020).

## Metode Penelitian
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu agile,    Prosedur  pengembangan  sistem  menggunakan  metode  Agile  melibatkan serangkaian  langkah-langkah  yang  berulang  dalam  bentuk  iterasi  yang  disebut sprint.  Berikut  adalah  langkah-langkah  umum  yang  digunakan  dalam pengembangan sistem menggunakan metode agile sebagai berikut :
1. Perencanaan  yang  meliputi  mengidentifikasi  dan  menentukan  kebutuhan sistem  dengan  jelas  seperti  jumlah  data  yang  dibutuhkan,  output  yang  akan dihasilkan  prosedur  kerja  sistem  dan  fitur  yang  harus  diselesaikan  selama pengembangan sistem.
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
2. Desain  adalah  proses  yang  dilakukan  untuk  merancang  struktur,  komponen, dan  interaksi  antara  elemen-elemen  sistem  untuk  mencapai  tujuan  yang diinginkan.  Ini  melibatkan  identifikasi  kebutuhan,  analisis  masalah, pemodelan,  dan  pengembangan  solusi  yang  efektif.  Dalam  penelitian  desain sistem dirancang dalam bentuk usecase diagram sebagai berikut :
Gambar 1 . Usecase Diagram System
Pada sistem yang diusulkan ada 2 aktor, aktor yang pertama yaitu Sekertaris instansi  dimana  pada  kegiatanya  sekertaris  instansi  ini  akan  login,  kelolah data kriteria ,kedua menginput data produktif. Aktor yang kedua yaitu petani dimana  pada  kegiatannya  dapat  mengakses  web,  melihat  data  produksi dan melihat hasil.
3. Implementasi  adalah  kegiatan  untuk  menyusun  coding  dalam  bahasa pemrograman sesuai dengan rancangan desain yang telah disusun.
4. Pengujian  adalah  langkah  proses  untuk    memverifikasi  bahwa  sistem berfungsi  dengan  benar  dan  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Ini  mencakup  pengujian  fungsionalitas,  kinerja,  keamanan,  dan keandalan sistem.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  konteks  prediksi,  metode Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk memprediksi berbagai variabel tergantung pada data input dan label yang tersedia. Misalnya,  dalam  prediksi  produksi  cengkeh,  metode Naive  Bayes dapat  digunakan untuk  memprediksi  variabel  seperti  tingkat  produksi  berdasarkan  pada  fitur-fitur seperti  luas  lahan,  cuaca,  jumlah  produksi  tahun  sebelumnya,  dan  jumlah  pekerja. Dalam  konteks  prediksi  produksi  cengkeh,  kita  akan  menggunakan  data  historis
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
produksi  cengkeh  sebagai  data  pelatihan,  dengan  mengetahui  hubungan  antara fitur-fitur  tersebut  dengan  kelas  target  (tingkat  produksi),  kita  dapat  menghitung probabilitas untuk setiap kelas berdasarkan pada fitur-fotur input. Ketika ada data input  baru  yang  ingin  diprediksi  (misalnya  luas  lahan,  cuaca,  jumlah  pekerja  dan jumlah produksi sebelumnya), metode Naive Bayes akan menggunakan probabilitas yang  telah  dihitung  sebelumnya  untuk  mengestimasi  probabilitas  untuk  masing- masing  kelas.  Kemudian,  kelas  dengan  probabilitas  tertinggi  akan  dipilih  sebagai hasil prediksi. Contoh perhitungan sebagai berikut :
Tabel 1 . Data Kriteria No. Jumlah Produksi Cuaca Luas lahan  Pekerja Keterangan 1 Kurang Buruk Sedikit Banyak Turun 2 Banyak Buruk Banyak Banyak Naik 3 Banyak Buruk Sedikit Banyak Naik 4 Banyak Baik Banyak Sedikit Naik 5 Kurang Baik Banyak Sedikit Turun 6 Banyak Baik Banyak Banyak Naik Menghitung nilai keterangan naik :
Jumlah keterangan naik P(keterangan naik)    = Jumlah keterangan
Dari  data  latih  yang  digunakan  sebanyak  20  data  latih  diperoleh  data  yang keterangan naik sebanyak 12
P(keterangan naik) = 12/20 = 0.60 Menghitung nilai keterangan turun : Jumlah keterangan turun P(keterangan turun)    = Jumlah keterangan
Dari  data  latih  yang  digunakan  sebanyak  20  data  latih  diperoleh  data  yang keterangan turun sebanyak 8 P(keterangan turun) = 8/20 = 0.40 Menghitung P(Naik) :
P(naik)  =  (jumlah  ket  naik/jumlah keterangan)*(jumlah  produksi banyak /jumlah  keterangan  naik)*(jumlah  cuaca  baik/jumlah  keterangan naik)*(jumlah  luas  lahan  banyak/jumlah  keterangan  naik)*(jumlah pekerja banyak/jumlah keterangan naik). P(naik) = (0.60)*(1)*(0.5)*(0.75)*(0.75) = 0.16875
Menghitung P(turun) :
P(turun)  =  (jumlah  ket  turun/jumlah  keterangan)*(jumlah  produksi sedikit  /jumlah  keterangan  turun)*(jumlah  cuaca  buruk/jumlah keterangan  turun)*(jumlah  luas  lahan  sedikit/jumlah  keterangan turun)*(jumlah pekerja sedikit/jumlah keterangan turun). P(turun) = (0.40)*(1)*(0.5)*(0.5)*(0.5) = 0.05

## Gambar 2 . Tampilan utama sistem
Halaman ini bertujuan untuk memperlihatkan kepada user data produksi cengkeh dan data hasil prediksi.
Gambar 3 . Data produksi
Halaman  data  produksi  adalah  sebagai  data  berdasarkan  atribut  yang merupakan data latih yang akan diproses untuk memprediksi.
Gambar 4 . Hasil prediksi dengan naïve bayes
Halaman ini adalah halaman yang memperlihatkan hasil prediksi produksi
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Pengujian Sistem
Evaluasi ini dilakukan untuk mengukur kinerja sistem dalam memprediksi dengan algoritma naive  bayes .  Teknik  pengujiani yang  sering digunakan  untuk  mengukur akurasi  antaralain precission  ,recall,  dan  f-measure .  Hasil  pengujian  dengan menggunakan  data  uji  dan  data  latih    yang  berbeda  diperoleh  hasil  yang  dapat dilihat pada tabel 2
Tabel 2 . Akurasi Sistem Data Latih Data Uji Akurasi (%) 100 35 82% 75 25 77% 30 15 67%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi  yang  ada  pada  tabel  2, diperoleh  informasi yakni dengan data latih sebanyak 100 dan data uji 35 diperoleh hasil akurasi 82%, dan selanjutnya jika jumlah data latih dan data uji semakin berkurang maka tingkat akurasinya  semankin  berkurang.  Hasil  pengujian  evaluasi  menunjukkan  bahwa akurasi  sistem  dipengaruhi  oleh  besarnya  jumlah  data  latih  dan  besarnya  jumlah data uji.

## Pengujian Aplikasi
Sistem  yang  diterapkan  pada  instansi  harus  bebas  dari  kesalahan  dan program bebas dari kesalahan. Oleh karena itu, program harus diuji terlebih dahulu sebelum dimplementasikan untuk  menemukan kemungkinan terjadinya kesalahan. Tes  ini  menggunakan  pengujian  black  box.  Pengujian  black  box  ditujukan  untuk pengujian  pada persyaratan fungsional perangkat lunak. Tujuan dari pengujian ini adalah  untuk  menemukan  kesalahan  seperti  ini:  Fungsi  salah  atau  hilang, kesalahan  antarmuka  pengguna,  kesalahan  dalam  kesalahan  kinerja,  struktur data.
Tabel 3 . Tabel Pengujian Sistem Kasus yang diuji Proses Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil Login Masukkan username dan Password yang valid Berhasil  masuk ke sistem [x] Berhasil [ ] gagal Masukkan username dan
Password yang tidak valid Menampilkan pesan   gagal masuk ke sistem [x] Berhasil [ ] gagal Menu Data Kriteria Menambah Kriteria Kriteria berhasil ditambahkan [x] berhasil [ ] gagal
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Edit Kriteria Berhasil mengedit kriteria [x] berhasil [ ] gagal Hapus Kriteria Berhasil menghapus Kriteria [x] berhasil [ ] gagal Menu Data Produksi Menambah data produksi Data produksi bertambah [x] berhasil [ ] gagal Mengedit data produksi Data produksi dapat diedit [x] berhasil [ ] gagal Menghapus data produksi Data produksi dapat dihapus [x] berhasil [ ] gagal Menu Hitung Perhitungan Hasil perhitungan ditampilkan [x] berhasil [ ] gagal Simpan data perhitungan Hasul perhitungan dapat disimpan [x] berhasil [ ] gagal

## Simpulan
Produksi  cengkeh  dipengaruhi  oleh  faktor  kompleks,  dan  petani  menghadapi tantangan dalam pengelolaan dan perencanaan produksi. Kekurangan informasi dan prediksi  yang  akurat  mengakibatkan  ketidakpastian  dan  risiko.  Penggunaan teknologi informasi dan sistem pendukung keputusan dapat meningkatkan efisiensi produksi cengkeh. Metode Naive Bayes digunakan dalam prediksi produksi cengkeh dengan  mempertimbangkan  fitur-fitur  seperti  luas  lahan,  cuaca,  dan  jumlah produksi  sebelumnya.  Pengujian  sistem  menunjukkan  tingkat  akurasi  yang bervariasi tergantung pada jumlah data latih dan uji. Hasil pengujian yang diperoleh dengan 100 data latih dan 35 data uji diperoleh tingkat akurasi 82%.

## Daftar Pustaka
Achmad,  D.  I.,  Yama,  D.  I.,  &  Naufal,  A.  (2022).  Pelatihan  Peningkatan  Kualitas Produk Berbasis Cengkeh di Pulau Kabung Kabupaten Bengkayang Kalimantan Barat. Jurnal Pengabdi , 5 (1). https://doi.org/10.26418/jplp2km.v5i1.52072
Faqy, R. C., & Rustam, R. (2019). Uji Beberapa Konsentrasi Tepung Bunga Cengkeh (Syzygium  aromaticum  (L.)  Merr.  dan  Perry)  untuk  Mengendalikan  Hama Sitophilus  zeamais  M.  pada  Biji  Jagung  di  Penyimpanan. Unri  Conference Series: Agriculture and Food Security , 1 , 67–77.
https://doi.org/10.31258/unricsagr.1a9
Irsyad,  H.,  &  Pribadi,  M.  R.  (2019).  Klasifikasi  Opini  Masyarakat  Terhadap Pertanian  di  Indonesia  dengan  Naive  Bayes  pada  Twitter. Jurnal  Teknik
Jurnal Unitek Vol.16 No.1 Januari - Juni 2023 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Informatika Unika St. Thomas (JTIUST) , 4 (1), 89–98.
Jannah, M., Muhidong, J., & Mursalim, M. (2020). Karateristik Fisik Bunga Cengkeh (Syzygium aromaticum). Jurnal Agritechno . https://doi.org/10.20956/at.v13i1.251 Kalalo,  M.  J.,  Gratia,  B.,  Bidulang,  C.  B.,  Edy,  H.  J.,  &  Ratulangi,  S.  (2020). Pharmacy  Medical  Journal  Vol.3  No.2,  2020  Potensi  Antimikroba  Cengkeh : Reveiw Literatur. J. Pharmacy Medical , 3 (2), 53–63.
Manalu,  E.,  Sianturi,  F.  A.,  &  Manalu,  M.  R.  (2017).  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 16–21.
Novichasari,  S.  I.,  &  Sipayung,  Y.  R.  (2018). PSO-SVM  Untuk  Klasifikasi  Daun Cengkeh  Berdasarkan  Morfologi  Bentuk  Ciri  ,  Warna  dan  Tekstur  GLCM Permukaan Daun . I (1), 18–21.
Nugroho, A., & Safarudin, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di  Jakarta  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. SIGMA  -  Jurnal Teknologi Pelita Bangsa 167 , 10 (September), 167–172.
Sarni, S. (2018). Pengamatan Penyakit Kering Cengkeh Di Kota Ternate. Saintifik@ , 1 (1).
Setiawan,  A.,  Hidayat,  N.,  &  Dewi,  R.  (2018).  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Tanaman Cengkeh Menggunakan Metode Naive Bayes ( Studi kasus Kecamatan Wonosalam  ,  Jombang  ). Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer , 2 (10).
Simbolon,  D.  S.,  &  Sinaga,  B.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kesesuaian Lahan Tanaman Cengkeh Dengan Metode Profile Matching. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 4 (5). https://doi.org/10.32672/jnkti.v4i5.3427 Sukabumi,  U.  M.  (2020). Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi Hasil Panen Padi . 4 (2), 208–213. Tolitoli,  D.  I.  K.  (2020). Faktor-Faktor  Yang  Memengaruhi  Produksi  Cengkeh . 27 (April), 68–76.
Umar, N., & M. Adnan Nur. (2022). Application of Naïve Bayes Algorithm Variations On Indonesian General Analysis Dataset for Sentiment Analysis. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 6 (4), 585–590. https://doi.org/10.29207/resti.v6i4.4179
Watratan, A. F., B, A. P., Moeis, D., Informasi, S., & Makassar, S. P. (2020). Journal Of  Applied  Computer  Science  And  Technology  (  JACOST  )  Implementasi Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di Indonesia . 1 (1), 7–14.
Winarsih,  A.  L.  T.  (2016). Aplikasi  Prediksi  Perolehan  Biji  Cengkeh  Dengan Membandingkan  Hasil  Perhitungan  Menggunakan  Metode  Trend  Moment  Dan Semi Average . 1–10.
Wiyono,  S.,  Abidin,  T.,  Sasmito,  G.  W.,  &  Huda,  M.  (2022).  Data  Collecting  dalam Melakukan Prediksi Pergerakan Ikan dan Lokasi Pancing Ikan Bagi Nelayan di Kota Tegal. Jurnal Unitek , 15 (1), 27–31.
https://doi.org/10.52072/unitek.v15i1.291
Yubarda, E., & Handayani, S. (2018). Penerapan Metode Simple Additive Weighting
Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Evaluasi Kinerja Program Studi Berbasis  Web. JSR :  Jaringan  Sistem  Informasi  Robotik , 2 (2),  146–151. https://doi.org/10.58486/jsr.v2i2.40