I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 3 N O . 1 (2021) 26-31
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Algoritma  Decision  Tree Untuk Analisa Sistem Klasifikasi Judul Skripsi
Rasi Nuraeni 1 , Aso Sudiarjo 2 , Randi Rizal 3
1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya, Jl. Peta No. 177 Kota Tasikmalaya 46115, Indonesia
1 rasinur@gmail.com, 2 asosudiarjo@unper.ac.id, 3 randirizal@unper.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi:
Revisi Akhir:
Diterbitkan Online :
This study examines the comparison of thesis title classification using the Naive Bayes Classifier algorithm and the Decision Tree algorithm. The purpose of this  study  is  to  compare  two  algorithms  in  classifying  thesis  titles  in  the Informatics  Engineering  study  program  at  Universitas  Perjuangan Tasikmalaya.  The  process  of  collecting  data  is  done  by  means  of  literature studies and similar previous research literature. The results of data collection were  analyzed  using  the  nave  Bayes  classifier  algorithm  and  decision  tree algorithm with the use of rapidminer tools. The results of this study found a significant  accuracy  comparison  with  80.33%  accuracy  for  the  yahoo  nave bayes classifier and 60.33% for the decision tree algorithm from 55 thesis title data  used  with  3  types  of  categorization,  namely  systems  and  information technology,  visualization  and  intelligent  computers,  and  engineering  and computer networks.
K ATA K UNCI
Analisis Sistem, Sistem Klasifikasi, Algoritma Decision Tree, Algoritma Naïve Bayes Classifier, Rapidminer

## K ORESPONDENSI
Telepon: 085320132014
E-mail: randirizal@unper.ac.id

## 1. P ENDAHULUAN
Setiap  perguruan  tinggi  di  Indonesia  menjadikan skripsi sebagai prasyarat untuk menerima dan menyandang status dan gelar sarjana Strata 1 (S1). Begitu juga skripsi bagi  mahasiswa  Universitas  Perjuangan  Tasikmalaya merupakan  syarat  untuk  menyelesaikan  pendidikan jenjang  Strata  1  (S1)  berupa  karya  tulis  ilmiah  berisikan penjelasan hasil penelitian yang membahas permasalahan berdasarkan  minat  mahasiswa  terhadap  judul  skripsi dengan  kajian  pustaka  dari  penelitian  sebelumnya,  hasil observasi, hasil eksperimen para ahli. Penyusunan skripsi dilakukan  oleh  mahasiswa  dengan  bimbingan  dari  dosen pembimbing skripsi yang diakhiri dengan pertanggungjawaban pada sidang akhir.
Menurut  Siti  Aisyah  Rahayu [1] skripsi  adalah  karya tulis  ilmiah  yang  disusun  oleh  mahasiswa  sebagai  tugas akhir  dalam  studi  formalnya  di  perguruan  tinggi  sesuai dengan  bidang  studi  yang  diminatinya  berdasarkan penelitian  atau  studi  kepustakaan.  Penelitian  yang membahas algoritma klasifikasi sudah banyak dilakukan. Sebagai contoh penerapan algoritma naive bayes classifier dalam  pencarian  nilai  probabilitas  tertinggi  dan  paling tepat  untuk  klasifikasi  data  uji.  Menurut  penjelasan [2] , [3] ,[4]  algoritma  naive  bayes  classifier  dikemukakan
oleh  Thomas  Bayes  sebagai  metode  machine  learning dengan pemanfaatan perhitungan statistik dan probabilitas.
Contoh  lain  metode  dengan  teknik  klasifikasi  yaitu algoritma  decision  tree  dengan  implementasi  pada  data mining.  Metode  pohon  keputusan  (decision  tree) menggambarkan  aturan  yang  berasal  dari  fakta  untuk menggali data dan mencari hubungan antara variable input dengan variable  target pada  pengolahan  data  sehingga menghasilkan informasi [5] . Secara pengertian komputasi, algoritma classification atau  klasifikasi  memberikan identitas pada data. Objek dengan satu set fitur, algoritma classifier  menetapkan  identitas  pada  objek  yang berhubungan  sedangkan  algoritma  clustering  berfungsi dalam pengelompokan objek dan mencari hubungan data antar objek [6] , [7] .
Ruang  lingkup  pengambilan  judul  skripsi  oleh mahasiswa  Teknik  Informatika  Universitas  Perjuangan Tasikmalaya  masih  tergolong  terpaku  pada  satu  kategori yang sama, sehingga dalam penelitian ini dibahas tentang analisa  sistem  klasifikasi  judul  skripsi  dengan menggunakan  perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier dan Algoritma Decision Tree.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Pada  penelitian [8] membahas  tentang  prediksi  lama studi  mahasiswa  dengan  kategori  lulus  tepat  waktu  atau sebaliknya.  Dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode Naive  Bayes  dan  Decision  Tree  dengan  hasil  komparasi tingkat akurasi perhitungan, Naive Bayes adalah 30% dan metode  pohon  keputusan  adalah  55%  sehingga disimpulkan  bahwa  Decission  Tree  memiliki  presentase keakuratan  yang  lebih  tinggi.  Perbandingan  algoritma klasifikasi  dalam  penelitian [9] menjelaskan  tentang klasifikasi penyakit anak dengan algoritma Decision Tree dan Naïve Bayes. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi berdasarkan gejala – gejala yang sering timbul. Dari hasil perbandingan  tingkat  akurasi,  algoritma  Decision  Tree menghasilkan  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes yaitu tingkat akurasi 90% berbanding dengan 89.58%.
Komparasi  algoritma  juga  dilakukan  pada  penelitian [10] dengan  membandingan  hasil  kinerja  algoritma  C.45 dan  Naïve  Bayes  pada  universitas  stikubank  semarang dalam memprediksi kegiatan penerimaan mahasiswa baru (PMB). Data percobaan yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 2133 dan data pengujian sebanyak 533. Tingkat akurasi  pada  algoritma  C45  sebesar  88.74%  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan akurasi  87.24%.  Pengujian  pada  penelitian  lainnya [11] menggunakan  tingkat  validasi  dengan 10-fold  cross validation dan  uji t-test .  Sehingga  algoritma  KNN menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  85%,  sedangkan algoritma  CHAID  memiliki  nilai  AUC  dengan  hasil tertinggi sebesar 0.758. Berdasarkan hasil uji t-test dengan dataset  blogger  bahwa  algoritma  Naïve  Bayes,  ID3  dan CHAID  menjadikan  algoritma  dengan  performa  terbaik dengan tingkat akurasi tinggi. Performa yang kurang baik dihasilkan oleh algoritma KNN dan C45 dengan nilai AUC 0,500%.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah  diuraikan memberikan gambaran terhadap peneliti dalam melakukan penelitian terkait perbandingan algoritma klasifikasi yang akan  diimplementasikan  pada  analisa  sistem  klasifikasi judul skripsi.

## 3. M ETODOLOGI
Penerapan metodologi yang dikerjakan pada penelitian ini  ada  2  tahap  utama  yaitu  pengumpulan  data  dan kategorisasi.

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Peneliti melakukan observasi dengan cara pengamatan dan  mendatangi  langsung  objek  penelitian  untuk mendapatkan  data-data  yang  dijadikan  sebagai  bahan penelitian.  Objek  penelitian  dalam  hal  ini  adalah perpustakaan Universitas Perjuangan Tasikmalaya. Selain itu  peneliti  mengumpulkan  data  dengan  cara  mengambil dari  berbagai  media  seperti  jurnal,  e-book,  dan  internet yang dijadikan sebagai bahan tinjauan pustaka dan acuan pemecahan  masalah  dalam  penelitian.  Kajian  Pustaka dilakukan  untuk  mempelajari  penelitian  terdahulu  yang memilik bahasan yang sejenis dalam rangka pencarian gap penelitian.

## 3.2 Metode Kategorisasi
Pada metode kategorisasi terdapat 2 folder yaitu folder training dan  folder test .  Selain  itu  terdapat  lima  proses diantaranya extraction data, text pre-processing, feauture selection,  feature  extraction,  dan  classification  stage . Dimana  didalam  tahapan  ini  terdapat  lima  proses,  yaitu sebagai berikut:
a. Extraction  Data adalah  membaca  dan  mengartikan atau menerjemahkan input data set judul skripsi agar objek tersebut dimengerti oleh system.
b. Text pre-processing adalah permulaan metode untuk menyiapkan  teks  dan  mengolahnya  menjadi  data lebih lanjut. Proses tokenisasi dilakukan setelah data ditransmisikan berdasarkan spasi dan huruf sehingga menghasilkan token – token yang difilter dan dicatat hasilnya  dengan  nilai  tf-idf  (term  frequency  inversi document  frequency)  dan  selanjutnya  dilakukan proses stemming.
c. Feauture selection bertujuan mengurangi format dari kumpulan teks yang dihasilkan atau menghapus kata – kata yang tidak mendeskripsikan isi dari dokumen sehingga menghasilkan proses klasifikasi yang lebih akurat dan efektif.
d. Feature extraction, pada tahap ini kata – kata yang sering  keluar  akan  di  filter  sesuai  nilai  data  tf-idf (term  frequency-inverse  document  frequency)  yang sudah dihasilkan dari proses sebelumnya. Kata – kata dipilih  sesuai  aturan  –  aturan  tertentu  sehingga melahirkan  label  index  yang  akan  dijadikan  label klasifikasi.    Selanjutnya  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier  dan  Decision  Tree  untuk mengolah label index tersebut.
e. Classification  Extraction, Fase  terakhir  dari pengkategorian  yakni  classification  extraction  yang menghasilkan kategorisasi berdasarkan data test yang dibentuk,  dengan  menghasilkan  3  kategori  yakni Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (STI),  Teknologi Computer  dan  Jaringan  (TKJ),  dan  Visualisasi  dan Komputasi Cerdas (VKC).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Tahap Extraction Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  data  himpunan judul skripsi Teknik Informatika yang akan diklasifikasin ke dalam beberapa kategori.

## TABEL 4.1 KATEGORI KLASIFIKASI JUDUL SKRIPSI INFORMATIKA
Keterangan Skala Data 1 = sistem dan teknologi informasi 2 = visualisasi dan komputer cerdas 3 = teknik dan komputer jaringan Nominal
Tabel  4.2  adalah  sampel  data  judul  skripsi  Teknik Informatika  yang  telah  diklasifikasikan  berdasarkan kategori di atas.
Untuk tujuan mempermudah pencarian dan pengarsipan  data,  maka  pengklasifikasian  ini  dapat dilakukan  dengan  klasifikasi  berbasis  kategori  judul skripsi. Salah satu metode yang sering digunakan adalah text  mining ,  berfungsi  untuk  menentukan  pola  dalam sebuah  teks  sehingga  dapat  digunakan  dalam  tujuan
tertentu. Dalam penelitian ini, text mining berguna dalam proses  pengklasifikasian  judul  skripsi  teknik  informatika Universitas Perjuangan Tasikmalaya.

## TABEL 4.2 S
AMPEL KATEGORI MANUAL JUDUL SKRIPSI INFORMATIKA No Judul Skripsi Kategori 1. Sistem pendukung keputusan pemilihan  penerimaan  bantuan  dana desa sistem dan teknologi informasi 2. Pengembangan  sistem  rekomendasi buku  di  perpustakaan  universitas perjuangan menggunakan pendekatan collaborative filtering
sistem dan teknologi informasi 3. Sistem kendali dan monitoring pada rumah  pintar  berbasis  internet  of things (IoT).
visualisasi dan komputer cerdas 4. Aplikasi media pembelajaran bangun ruang  menggunakan  augmented reality  berbasis  android  dengan metode addie visualisasi dan komputer cerdas 5. Penerapan keamanan jaringan menggunakan
dynamic host
configuration  protokol  snooping dengan metode action research teknik dan komputer jaringan 6. Pengembangan  barcode  reader  2d untuk mendukung komunikasi tanpa kabel teknik dan komputer jaringan

## 4.2 Tahap Text pre-processing
Otomatisasi proses komputerisasi sangat dipengaruhi oleh  struktur  data  yang  baik.  Dalam  text  mining,  data informasi yang tidak terstruktur akan digali dan dianalisa dalam proses pencarian pola tertentu. Sehingga diperlukan proses  dalam  perubahan  bentuk  menjadi  data  terstruktur berupa nilai – nilai numeric yang sesuai dengan kebutuhan untuk pengolahan data mining. Tahapan proses ini disebut text preprocessing agar sumber data yang dihasilkan dapat diproses  secara  lebih  lanjut  dan  menyeluruh.  Berikut adalah tahapan proses text preprocessing yang diterapkan dalam penelitian ini :

## 1. Tahap Tokenizing
Tokenizing merupakan  proses  pengurangan string input yang  bersumber  pada  kata  penyusunnya  dengan mengabaikan karakter yang dapat dianggap sebagai tanda baca. Gambar 1 menjelaskan tentang tahapan tokenizing.
G AMBAR 1. T AHAP T OKENZING
2. Tahap Filtering
Filtering merupakan  proses  pengambilan  kata penting  dan  mengabaikan  kata  yang  dianggap  tidak berdampak  pada  proses  klasifikasi.  Proses  ini menggunakan  algoritma stopword  /  stoplist yang merupakan  kata  –  kata  tidak  bersifat  uraian  dan  dapat dibuang  dengan  metode bag-of-words .  Gambar  2 menjelaskan tentanf tahapan filtering.
G AMBAR 2. T AHAP F ILTERING

## 3. Tahap Case Folding
Tahap ini merombak seluruh text menjadi lowercase atau dalam bentuk huruf kecil. Dan karakter selain huruf dieliminasi  dan  dianggap  delimiter  seperti  terlihat  pada gambar 3.
G AMBAR 3. T AHAP C ASE F OLDING

## 4.3 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Setelah melakukan input data ke tools Rapid Miner repository ,  dapat  dilakukan  analisis  pengklasifikasian judul skripsi menggunakan algoritma Naïve Bayes seperti langkah-langkah berikut :
1. Memanggil data yang telah disimpan dalam repository.
G AMBAR 4. D ATA D ALAM R EPOSITORY
2. Proses data  preprocessing dengan  perintah  Process Documents  from  Data  yang  memuat  seluruh preprocessing.
G AMBAR 5. D ATA P REPROCESSING
3. Pada  bagian  Cross  Validation,  dilakukan  pembagian data  menjadi data  training dan data  testing .  Karena menggunakan algoritma naïve bayes maka penyusunan lembar proses dilakukan seperti berikut:

## 4. Hasil Klasifikasi
Data hasil klasifikasi dengan menggunakan algoritma naïve bayes seperti pada gambar 7.

## G AMBAR 7. D ATA H ASIL K LASIFIKASI
Diperoleh  hasil  akurasi  untuk  algoritma  naïve  bayes sebesar 83.33%. Artinya sistem dapat mengklasifikasikan judul skripsi Teknik Informatika berdasarkan kategorinya sejauh 83.33%.
5. Adapun  nilai-nilai  pengukuran  kualitas  kategori  yang diperoleh  di  atas,  dapat  dihitung  menggunakan rumusan sebagai berikut :
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) = !"#!$
(!"#!$#&"#&$) 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) = ()#*+
(()#*+#+#() 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) = 83.636363 = 83.64%
b. Precision dan Recall Precision  dan  Recall  diterapkan  sebagai perhiturngan berapa banyak informasi benar yang dihasilkan  oleh  sistem  dan  mengukur  berapa banyak  informasi  relevan  yang  diekstraksi  oleh sistem tersebut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !" (!"$%")
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !"
(!"$%')
TABEL 4.3 T ABEL HASIL PRECISION DAN RECALL
Kategori Tp Fp Fn Precision Recall Sistem  dan Teknologi Informasi 30 4 3 0.8824 0.9090 Visualisasi dan Komputer Cerdas 16 4 2 0.7619 0.8889 Teknik  dan Komputer Jaringan 0 0 4 0 0 Total 0.5481 0.5993

## 4.4 Algoritma Decision Tree
Setelah  melakukan  input  data  ke Rapid  Miner repository ,  dapat  dilakukan  analisis  pengklasifikasian judul skripsi menggunakan algoritma Decision Tree seperti langkah-langkah berikut:
1. Memanggil data yang telah disimpan dalam repository.
2. Lakukan data preprocessing dengan perintah Process Documents  from  Data  yang  memuat  seluruh preprocessing
G AMBAR 9. D ATA P REPROCESSING
3. Pada bagian Cross Validation, bagi data menjadi data training  dan  testing.  Karena  menggunakan  algoritma decision  tree  maka  penyusunan  lembar  proses dilakukan seperti berikut:

## G AMBAR 10. D ATA C ROSS V ALIDATION 4. Hasil Klasifikasi
G AMBAR 11. D ATA H ASIL K LASIFIKASI
Diperoleh hasil akurasi untuk algoritma decision tree sebesar 60.33%. Artinya sistem dapat mengklasifikasikan judul skripsi Teknik Informatika berdasarkan kategorinya sejauh 60.33%.
5. Grafik (Tree) sebagai visualisasi hasil klasifikasi

## G AMBAR 12. D ATA G RAFIK H ASIL K LASIFIKASI
6. Adapun  nilai-nilai  pengukuran  kualitas  kategori  yang diperoleh  di  atas,  dapat  dihitung  menggunakan rumusan sebagai berikut :
a. Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) =
.. !"#!$ ..
.. (!"#!$#&"#&$) .. 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) =
(( (((#)#--#)) 𝑥 100%
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 (𝑀𝑖𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑒. ) = 0.60 = 60.00%
b. Precision dan Recall Precision  dan  Recall  diterapkan  sebagai perhiturngan berapa banyak informasi benar yang dihasilkan  oleh  sistem  dan  mengukur  berapa banyak  informasi  relevan  yang  diekstraksi  oleh sistem tersebut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = !"
(!"#&")
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = !"
(!"#&$)
TABEL 4.3 T ABEL PRECISION DAN RECALL A LGORITMA DECISION TREE Kategori Tp Fp Fn Precision Recall Sistem dan Teknologi Informasi 33 22 0 0.6000 1 Visualisasi dan Komputer Cerdas 0 0 18 0 0 Teknik dan Komputer Jaringan .. 0 0 4 0 0 Total 0.2000 0.3333

## 4.5 Interpretasi Hasil
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  menggunakan  kedua algoritma di atas, diperoleh bahwa nilai akurasi algoritma naïve  bayes  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  decision tree.  Dapat  dikatakan  penggunaan  algoritma  naïve  bayes lebih baik daripada decision tree untuk jumlah data yang terbatas.  Berikut  akan  dijabarkan  masing-masing  hasil klasifikasi kedua algoritma tersebut:
TABEL 4.3 T ABEL P ERBANDINGAN HASIL K LASIFIKASI A LGORITMA N AIVE B AYES DAN D ECISION T REE No. Naïve bayes classifier Decision tree 1 Dalam  proses  klasifikasi diperlukan  pembagian  data menjadi  dua  bagian,  yaitu data  training dan data testing proses  klasifikasi  ini  juga diperlukan  pembagian  data menjadi  dua  bagian,  yaitu data training dan data testing.
2 text  prepocessing dengan beberapa  metode  yaitu, tokenizing,  filtering, dan
case folding. text  prepocessing dengan beberapa metode yaitu, tokenizing, filtering, dan case folding.
3
Hasil  akhir  menyatakan bahwa penggunaan algoritma naïve bayes dalam pengklasifikasian judul skripsi  Teknik  Informatika pada penelitian ini mencapai tingkat akurasi 83.33%. Hasil akhir menyatakan bahwa penggunaan algoritma decision tree dalam pengklasifikasian judul skripsi  Teknik  Informatika pada  penelitian  ini  mencapai tingkat akurasi 60.33%. 4 Menghasilkan Accuracy sebesar  83.33 Menghasilkan Accuracy sebesar 83.33 5 Menghasilkan Precision sebesar  0.5481 Menghasilkan precision sebesar 0.2 6 Menghasilkan Recall sebesar 0.5993 Menghasilkan  recall  sebesar 0.3333 7 Nilai  presisi  menunjukkan 54.81% nilai presisi hanya menunjukkan 20.00% dimana hanya seperlima dari keseluruhan  data  yang  dapat diklasifikasikan dengan benar. 8 Hasil pengklasifikasian dengan  algoritma  naïve bayes  classifier  mampu hasil pengklasifikasian dengan  algoritma  decision tree tidak mampu
menganalisis  untuk  ketiga kategori menganalisis untuk kategori 3 (teknik dan computer jaringan).

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil klasifikasi perbandingan algoritma naïve bayes dengan algoritma decision tree dalam sistem klasifikasi judul skripsi dibagi menjadi 3 jenis kategorisasi yaitu  sistem  dan  teknologi  informasi,  visualisasi  dan komputer cerdas, dan teknik dan komputer jaringan. Data judul  skripsi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berjumlah 55 data dan dihasilkan hasil akhir perbandingan tingkat  akurasi  80,33%  untuk  algoritma  naive  bayes  dan 60,33% untuk algoritma decision tree.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  A.  T.  Rahayu, Metode  Penulisan  Ilmiah ,  1st  ed. Surakarta: Djiwa Amarta Press, 2019.
[2] I. K. Hamdani Asril, Mustakim, “Klasifikasi Dokumen Tugas  Akhir  Berbasis  Text  Mining  menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest Neighbor,” Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi Komunikasi dan Industri , vol. 0, no. 0, pp. 2579–5406, 2019.
[3] U.  Pujianto  and  P.  Y.  Ristanti,  “Perbandingan  kinerja metode C4.5 dan Naive Bayes dalam klasifikasi artikel jurnal PGSD berdasarkan mata pelajaran,” Tekno , vol. 29, no. 1, p. 50, 2019, doi: 10.17977/um034v29i1p50- 67.
[4] A.  Rahmatulloh,  R.  N.  Shofa,  I.  Darmawan,  and Ardiansah,  “Sentiment  Analysis  of  Ojek  Online  User Satisfaction Based on the Naïve Bayes and Net Brand
Reputation Method,” Aug. 2021. doi:
10.1109/ICoICT52021.2021.9527466.
[5] A.  Badr,  E.  Din,  and  I.  S.  Elaraby,  “Data  Mining :  A prediction  for  Student  ’  s  Performance  Using Classification  Method,” World  Journal  of  Computer Application  and  Technology ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  43–47, 2014, doi: 10.13189/wjcat.2014.020203.
[6] K.  L.Sumathy  and  M.  Chidambaram,  “Text  Mining: Concepts,  Applications,  Tools  and  Issues  An Overview,” International  Journal  of  Computer Applications ,  vol.  80,  no.  4,  pp.  29–32,  2013,  doi: 10.5120/13851-1685.
[7] N.  T.  Romadloni,  I.  Santoso,  and  S.  Budilaksono, “Perbandingan Metode Naive Bayes , Knn Dan Decision Tree  Terhadap  Analisis  Sentimen  Transportasi  Krl,” Jurnal  IKRA-ITH  Informatika ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–9, 2019.
[8] I. C. Wibowo, A. C. Fauzan, M. D. P. Yustiana, and F. A.  Qhabib,  “Komparasi  Algoritma  Naive  Bayes  dan Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Lama  Studi Mahasiswa,” ILKOMNIKA :  Journal  of  Computer Science and Applied Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 65– 74, 2019.
[9] S.  Bahri,  D.  Marisa  Midyanti,  R.  Hidayati,  J.  Sistem Komputer,  and  F.  Mipa,  “Perbandingan  Algoritma Naive  Bayes  dan  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit Anak,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) , pp. 24–31, 2018.
[10] N.  Yahya  and  A.  Jananto,  “Komparasi  Kinerja Algoritma  C.45  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Kegiatan  Penerimaanmahasiswa  Baru  (Studi  Kasus : Universitas  Stikubank  Semarang),” Prosiding  SENDI , no. 2014, pp. 978–979, 2019.
[11] Ardiyansyah,  P.  A.  Rahayuningsih,  and  R.  Maulana,
“Analisis  Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining Untuk Dataset Blogger Dengan Rapid Miner,”
Jurnal Khatulistiwa Informatika , vol. VI, no. 1, pp. 20– 28, 2018.
Rasi Nuraeni Alumni Program Studi Teknik Informatika, Universitas Perjuangan Tasikmalaya  dengan  program  keahlian
Sistem  dan  Teknologi  Informasi.  Fokus pada  bidang  pengolahan  data,  arsitektur database dan Rapid Miner.
Aso Sudiarjo, M.Kom. Dosen Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Perjuangan, Tasikmalaya. Aktif dalam bidang Sistem Pengambil Keputusan dan  Pengolahan  Data  Science  dan  sebagai anggota Asosiasi
Perguruan Tinggi Informatika  dan  Ilmu  Komputer  (Aptikom)  wilayah  Jawa Barat.
Randi Rizal, M.Kom. Dosen sekaligus  peneliti  dalam  bidang teknologi  informasi. Praktisi aktif dalam bidang Internet of Things (IoT), security dan digital forensic . Selain sebagai pengajar juga sebagai CEO Sekolah Programmer yuCoding.com yang merupakan sekolah pemrograman pertama di Tasikmalaya dan sebagai anggota Asosiasi Forensik Digital Indonesia (AFDI).